[시네마 쏙 테크 02편] 마이당신리티 리포트의 자율주행차, 가까운 미래를 만들다

2000년대 초에 공개한 SF영화<마이너 흰색 티 리포트>, 모두 잘 알고 계시나요?스티븐 스필버그 감독 연출, 톰 크루즈 주연의 이 영화는 범죄를 예측하고 아직 죄를 짓지 않은 범죄자를 체포하는 내용으로 영화가 주는 메시지뿐 아니라 영화에서 구현되는 첨단 미래기술의 모습이 큰 화제를 낳은 작품이다.첨단 기술을 보이고 주는 영화에 대한 내용을 할 때'마이너리티 리포트'이 지속적으로 언급되는 이유 중 한명도 바로 첨단 미래 기술 때문입니다. 약 20년 전 개봉한 SF영화가 보이고 준 2054년의 첨단 기술이 현실 세계에서도 실장이 시작됐기 때문이다.​

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영화 마이그달리티 리포트가 보여준 미래 초단 기술은 다양하지만 그 중에서도 목적지를 말하면 음성인식이 되고 자율주행차의 모습이 이 영화를 망설이게 한 주요 장면이라고 할 수 있습니다. 일상적인 주행뿐 아니라 건물 외벽 등을 수직으로 이동하는 모습은 최근보다도 더 발달된 미래를 상상하며 만들어졌습니다.​ 영화 속의 이야기는 2054년, 그럼 요즘의 기술로 만들'자율 주행 차'는 어떤 모습 하나겠죠? 2054년'자율 주행 차'의 모습을 그대로 볼 수 있을까요?​

딥러닝 기반의 자율주행 혁신 개시 기존 구글 및 주요 완성차 업체의 자율주행 기술 구현 방식은 고가의 특화 센서를 사용하여 기술개발 중 완성차 업계에 종사한 전문 인력이었으나 최근에는 딥러닝*이 자율주행 기술을 변화시키고 있습니다. 운전자가 디플러 닌 기반 AI가 탑재된 자동차를 운전하면 AI가 서서히 사람이 운전하는 방식을 깨닫고 스스로 주행이 가능한 자동차에 발전하는 것이며, 2016년 3월 실리콘 밸리의 스타트 업 comma.ai가 구현에 성공했대요.*딥러닝 : 심층학습. 인공신경망을 이용해 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 쓰이는 기술로 사람의 생각을 컴퓨터에 가르치는 기계학습의 한 분야.자율주행 기능의 핵심은 사물 인식이다. 단순히 차량 주변의 물체를 감지하는 것뿐만 아니라 인식된 물건의 종류를 판단하는 것까지 포괄적인 의미에서 최근 급속히 발전해 온 딥러닝 기반의 AI 기술은 이러한 인식을 위해 다양한 센서에 의존해야 했던 기존의 기술적 한계를 혁신적으로 극복하고 있습니다. 딥러닝을활용한시각인식지능은앞서인간의수준을넘었고,이렇게발전된인식지능은주변차량인식,보행자및표지판을인식하고그의미를알수있는수준에달했습니다.​

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학습지능 적용: 사람처럼 주행하고 배우는 차량의 주행기능은 최근까지 모든 상황이 규칙으로 정의되고 모델링된 후 소프트웨어에서 구현되는 규칙기반방식(Rule-based Approach)으로 이루어졌지만, 모든 상황을 반영해 규칙을 모델링할 수 없기 때문에 비효율적이라는 한계가 있습니다. 반면 딥러닝을 기반으로 한 AI를 통해 자율주행을 구현하는 방식은 마치 사람이 운전을 배워가는 과정과 비슷하다. 드라이버의 주행 과정뿐만 아니라 다른 차량의 주행 데이터도 배울 수 있지요.​

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따라서 딥러닝 기반의 자율주행 실현 방식은 과거 방식과 달리 자동차 산업 내 전문성보다는 AI, 특히 딥러닝 관련 소프트웨어 역량과 데이터가 핵심적인 역할을 합니다. 최근 딥러닝 전공 전문의가 주행 데이터를 가지고 자율주행 기능을 구현하는 자율주행 관련 스타트업이 등장하고 있습니다.강화학습 활용: 스스로 규칙을 터득하고 급속하게 발전하고 있는 AI 기술 중 자율주행 분야에 적용할 경우 큰 기술혁신을 이뤄낼 것으로 기대되는 기술은 강화학습(Reinforcement Learning)입니다. 강화학습은 인간의 개입 없이 반복 학습을 통해 AI가 스스로 목적을 달성하는 과정을 체득하는 방법입니다.인간은 AI가 달성해야 할 목적과 시행착오 중 성공과 실패에 대한 보상과 벌칙치만을 정의합니다. 이를 기반으로 AI는 수백만 번의 시행착오를 반복하면서 보상치를 극대화하고 목적을 달성할 수 있는 방법을 스스로 찾고 있습니다. 바둑 로봇 알파고를 만든 구글 딥마인드의 핵심 기술이 강화학습이었다고 합니다.​

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이런강화학습기술이자율주행기술에적용되기시작했고,특히충분한학습이어려운분야에우선시도되고있습니다. 수백만번의상황을재현하고강화학습기반의AI들이각상황에서다양한시도를하는거죠. 정교한 시뮬레이션 환경 속에서 초반에는 대부분 다른 차와 충돌하는 사고를 내지만 이런 과정을 반복하면서 서서히 충돌을 피해 위험하다. 상황을 미리 막는 비결을 터득하게 됩니다.AI 기술의 진화 및 적용 딥러닝을 중심으로 한 AI 기술의 발전으로 AI 분야 전문의가 저렴한 범용 센서를 활용하여 자율주행 기술을 구현할 수 있게 되면서 향후 기존 자동차 산업 분야의 전문성을 바탕으로 산업을 이끌어 온 기업의 주도권이 새로운 기술에 기초한 스타트업으로 이동할 기회가 높아지고 있습니다.​

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안전성을 최우선으로 하는 자동차 산업의 특성상 딥러닝 기술만으로 상용화 수준의 프리주행 기술 개발에는 다소 시간이 걸릴 수 있습니다. 하지만 기존처럼 기술을 완벽하게 구현하고 검증해 시장에 출시하려면 시간과 비용이, 택무 본인에게 많이 들기 때문에 기존 완성차 업체들도 기술 사용화에 대한 전략적 선택이 필요한 시기입니다. 새로운 기술 패러다임에 따라 빠르게 등장하는 신생 중견기업들은 우선 자신의 기술을 시장에 먼저 출시하고 데이터를 수집하는 동시에 완성도를 높여가는 전략을 펴고 있습니다. 완성도 높은 자율주행, 영화보다 훌륭하죠. 더 똑똑하고 안전한 자율주행차를 타는 날이 빨리 다가왔으면 좋겠어요!

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자율 주행 기술에 대한 자세한 스토리웅<이달의 신기술>20최초 8년 9월호 특가 구사(최초의 2page)에서 확인할 수 있습니다.​​

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