KAIST 기고
자율주행차 '일상이 된 혁신' 1호 될 것

자율주행차는 인공지능(AI) 기술이 대중의 삶을 크게 바꾸는 첫 번째 사례가 될 것이란 점에서 주목해야 한다. 자율주행차 상용화는 영상 분석, 언어 통역 분야의 AI 기술 확대보다 의미가 크다. 사회 전반에 획기적인 변화를 불러올 가능성이 크기 때문이다.

자율주행차를 우려하는 사람들은 돌발 상황이나 미처 학습하지 못한 특이 상황에서 AI의 판단을 믿을 수 없다고 주장한다. 자율주행차 상용화를 옹호하는 전문가들은 AI 기반 자율주행으로 사고율과 치사율이 지금보다 획기적으로 줄어들 것이라고 예상한다.

AI를 구현하는 소프트웨어와 하드웨어의 성능이 개선될수록 자율주행 옹호론자들의 주장이 설득력을 얻을 것으로 전망된다. 주행 관련 데이터가 지속적으로 축적되면 자율주행의 안전성은 시간이 갈수록 크게 향상될 것이다.

자율주행차는 카메라에 더해 레이더, 초음파, 라이다(LiDAR: 자율주행차 눈 역할을 하는 센서) 등 여러 종류의 감지장치를 동시에 사용한다. 시각에 크게 의존하는 인간과 다르다. 초고속 연결망을 통해 수집되는 주변 정보들은 수백m 앞에서 벌어지는 상황까지 미리 알려준다. 돌발 변수를 줄이고 인간이 운전할 때보다 안전성을 높일 수 있다.

연결망에 접속한 자율주행차들은 차량 정체 문제 또한 크게 줄일 수 있다. 삶의 질이 근본적으로 개선될 수 있다는 기대도 크다. 차량 내부가 회의 장소, 극장, 노래방 등의 다양한 역할을 할 수 있을 것으로 예상된다. 도착 시간을 맞추고 목적지만 정하면 제일 안전한 길로 편안하게 데려다줄 것이다.

의미 있는 자율주행 기술이 ‘CES 2020’에서 공개되고 있다. 가장 중요한 것은 복잡한 기계학습 알고리즘을 작은 미니 컴퓨터를 이용해 간결하게 구현한 것이다. AI 알고리즘 적용의 한계가 될 것으로 보였던 전력 및 비용 문제 등이 많이 해소됐다는 평가가 나온다. 앞으로 더욱 강력한 자율주행용 AI 알고리즘 개발에 박차를 가할 것으로 본다.

주행 환경 데이터 수집·분석 과정에서 도로에 설치된 연산 자원을 활용하는 ‘에지 컴퓨팅(edge computing)’ 개념이 도입되는 사례를 확인할 수 있다. 자율비행 능력을 가진 ‘날아다니는 차(flying car)’ 기술이 발전하는 모습도 목격했다.

자율주행 기술의 빠른 발전은 도시 환경과 인간 삶의 질을 획기적으로 개선시킬 것이다. 미래에 대한 기대가 크다. 동시에 엄청난 기회와 도전이 함께 다가옴을 피부로 느낀다.

윤성환 < KAIST 차세대AI반도체연구센터 연구위원 >

ⓒ 한경닷컴, 무단전재 및 재배포 금지