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칼럼
류한석의 신기술 토크자율주행, 시스템을 선점하라
류한석 류한석기술문화연구소 소장 2019년 05월호



1939년 미국 뉴욕에서 열린 세계박람회에서 ‘운전자 없는 자동차’라는 아이디어가 첫선을 보인 후 실제 도로에서 주행이 가능할 정도로 구현이 되기까지는 상당히 오랜 시간이 걸렸다. 자율주행차의 기술적 구현이 가능하게 된 주요인으로 하드웨어 측면에서는 센서 기술의 발달, 컴퓨터의 성능 향상, 전용 칩의 등장 등을 꼽을 수 있다. 소프트웨어 측면에서는 인공지능(AI) 기술의 극적인 향상, 그중에서도 딥러닝(deep learning)을 일등공신으로 볼 수 있다.
자율주행 시스템은 자율주행차에서 두뇌 역할을 한다. 특히 자율주행 시스템에 탑재된 딥러닝 소프트웨어는 다양한 센서들이 제공한 데이터를 종합해 주변 환경의 모든 사물을 인식하는데, 입력되는 데이터의 양이 많을수록 정확도가 높아진다.
딥러닝 기법이 등장하기 전에는 미리 프로그래밍된 사물의 특징을 기반으로 사물을 인식했지만 정확도가 그리 뛰어나지 못했다. 하지만 데이터를 기반으로 학습을 하는 딥러닝을 통해 인간을 뛰어넘는 수준의 정확한 사물 인식이 가능해졌고, 이를 통해 비로소 자율주행차의 시대가 열리게 됐다.


통합된 솔루션을 완성차 업체에 판매해 주도적인 플랫폼 기업이 되려는 엔비디아
GPU(Graphics Processing Unit) 제조사로 잘 알려진 엔비디아(Nvidia)는 인공지능 칩 개발에도 적극적으로 투자하고 있다. 엔비디아는 전자부품 전문기업 애로우일렉트로닉스(Arrow Electronics)와 함께 AI 전용 칩인 ‘젯슨 AGX 자비에(Jetson AGX Xavier)’를 선보였다. 자비에는 자율주행차, 로봇, 드론 등 소위 ‘자율 머신(autonomous machine)’ 개발을 지원하는 개발자 키트의 일종이다.
자비에는 전용 칩과 여러 소프트웨어 라이브러리로 구성돼 있는데, 전용 칩에는 딥러닝 및 컴퓨터비전(computer vision) 처리 작업을 가속화하는 GPU, CPU, 이미지 프로세서, 비디오 프로세서 등이 탑재돼 있다.
엔비디아는 자비에 칩을 기반으로 만든 ‘엔비디아 드라이브 오토파일럿(NVIDIA DRIVE AutoPilot)’도 선보였다. 이 시스템은 자비에 칩을 통해 고성능의 딥러닝 작업을 처리할 수 있고 자율주행차에서 필요한 여러 기능을 제공하고 있어, 이를 이용하면 보다 신속하게 신뢰성 있는 자율주행차의 개발이 가능하다.
이처럼 엔비디아는 기존에 여러 칩으로 분산돼 있던 자율주행 시스템의 각종 모듈을 자사의 전용 칩과 소프트웨어 라이브러리를 통해 통합된 솔루션으로 제공한다. 엔비디아는 이를 완성차 업체들에 판매해 자율주행차 시장에서 주도적인 플랫폼 기업이 되려는 전략을 갖고 있다. 그런데 엔비디아 외에도 인텔(Intel), 앱티브(Aptiv) 등 여러 업체가 이 같은 전략을 갖고 있기 때문에 앞으로 관련 시장에서 치열한 경쟁이 벌어질 것으로 예상된다.


‘세계에서 가장 경험이 많은 운전자’, 웨이모의 자율주행 시스템
구글의 모회사 알파벳(Alphabet)의 자회사인 웨이모(Waymo)는 미래 자율주행차 시장에서 가장 강력한 플랫폼 기업이 될 것으로 예상되는 1순위 후보다. 미디어에서 종종 구글의 자율주행차로 소개하는 건 사실 웨이모의 자율주행차다. 구글은 2009년부터 자율주행차 프로젝트를 시작했는데 2016년 12월 프로젝트가 웨이모로 이관됐다. 웨이모는 ‘A new way forward in mobility’에서 따온 것이다.
많은 전문가들이 웨이모가 자율주행차 시장에서 주도적인 역할을 맡을 것으로 전망하는 이유는 웨이모의 자율주행 기술력과 테스트 경험 때문이다. 웨이모의 자율주행차는 25개가 넘는 도시에서 1천만마일(약 1,600만㎞) 이상의 자율주행 실적을 달성했으며 컴퓨터 시뮬레이션으로는 수십억마일 이상을 주행했다. 그래서 웨이모는 자사의 자율주행 시스템을 ‘세계에게 가장 경험이 많은 운전자’라고 소개하고 있다.
웨이모 자율주행 시스템에서 사용하는 센서와 소프트웨어는 자동차, 보행자, 신호등, 표지판, 자전거, 도로 공사, 장애물 등 자율주행차가 주행 중에 접할 수 있는 모든 종류의 사물을 지속적으로 광범위하게 인식한다. 웨이모는 차량의 앞뒤좌우 360도 모든 방향으로 미식축구장 3개만큼의 구역을 감지한다고 밝히고 있다. 소프트웨어는 차량 주행에 영향을 미칠 수 있는 모든 사물의 위치와 속도를 측정하고, 사물들이 이동할 수 있는 모든 경로를 예측하며, 이를 기반으로 자율주행차의 방향을 조정하고 속도를 결정한다.
그런데 이와 같이 웨이모가 탁월한 자율주행 기술력을 갖고 있다 하더라도, 웨이모는 자동차 제조사가 아니기 때문에 웨이모의 자율주행 시스템이 실제 차량에 탑재되고 그런 차량이 전 세계적으로 보급되는 것은 별개의 문제라고 볼 수 있다. 자율주행차 시장에는 기술력 외에도 자동차 제조사와의 관계, 각국의 규제, 지역별 특수성, 소비자의 수용도 등 여러 변수들이 작용하기 때문이다.
자율주행 시스템은 고도의 알고리즘을 이용해 이동시간이 짧으면서도 안전한 주행을 할 수 있는 경로를 계획하고, 주행 중에 취득한 데이터를 바탕으로 지속적으로 최적화된 답을 찾고 주행경로를 갱신한다. 자율주행 시스템은 자율주행차의 핵심 플랫폼이다. 앞으로 자율주행 시스템을 둘러싸고 완성차 기업, 자동차 부품 기업, IT 기업 간의 치열한 경쟁과 협력이 전개될 것이다. 그리고 결국, 자율주행 시스템을 지배하는 기업이 자율주행차 시장을 지배하게 될 것으로 전망된다.


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