전문가들은 우리나라 자율주행 경쟁력 강화를 위해 생성형 인공지능(AI) 기술을 확보해야 한다고 주문했다. 학습을 통해 고도화된 AI 기술을 자동차에 적용하고 다양한 모빌리티로 적용 확대도 당부했다.
◇정구민 국민대 전자공학부 교수
향후 자율주행 분야는 생성형AI 확대가 예상한다. 생성형 AI는 운전자 단순한 문답 기능을 넘어 다양한 작업을 수행하며 자율주행 분야를 고도화하고 있다. 차량에 이상이 생길 때 대처법을 알리는 등 안전한 차량 운용을 위해 사용될 예정이다.
자율주행차는 주변 모든 상황을 정확히 인지·판단해야 한다. 생성형 AI 기반 대규모 언어모델(LLM)을 차량 첨단운전자보조시스템(ADAS)에 적용하면 차량 주변 상황을 더욱 면밀히 살펴볼 수 있다. 현대차나 주요 완성차는 자율주행차에 LLM을 강화하고 있다.
또, AI 기술을 통해 위험 상황을 정확히 살펴볼수 있다. 차량 주변에 사람이 누워있는 지, 사물이 지나가는 지 주변 상황에 면밀히 대응할 수 있다.
◇필립 비달 스트라드비젼 최고사업책임자
AI는 고가의 센서를 어느 정도 대체할 수 있을것으로 기대된다. 라이다는 전파 대신 레이저를 쏴 반사돼 돌아오는 광에너지를 물체와 주고 받으며 3차원(3D) 지도를 만드는 방식이다. 신호를 쏘고 회수해 환경을 파악하는 기본 원리는 레이더와 같지만, 레이더보다 공간 분해 능력인 정밀도가 뛰어나다. 나노미터(㎚)급 짧은 파장을 이용하기 때문이다.
하지만, 라이다는 아직 크기가 크고, 가격도 비싼 것이 큰 단점으로 꼽힌다. 자율주행차의 생산 원가가 아직도 높은 이유 가운데 하나가 라이다 채택 때문으로 풀이되고 있다.
국내 자동차 업계는 라이다를 AI와 같은 소프트웨어로 대체하고 있다. AI 기술이 고도화되면서 카메라, 레이더 기능을 강화하면서 AI가 중장기 라이다를 대체할 수 있을 것으로 기대된다. 자율주행 상용화를 앞당길 동력이 될수 있다.
◇정광복 자율주행기술개발혁신사업단장
AI는 자동차 뿐만 아니라 다양한 모빌리티에 확대 적용될 예정이다. 실제로 차량을 비롯 모든 이동 수단에 AI 기술 적용 시도가 이어진다. 생성형 AI에서 나아가 AI 반복 학습을 통해 미래 모빌리티에 적용이 집중될 예정이다. 딜로이트 보고서에 따르면, 자율주행차 안전 문제에 대한 소비자 신뢰 수준은 제자리 걸음을 하고 있다. 고도화된 AI는 자율주행 안정성을 강화할 수 있다.
모빌리티 시장에서 AI 경쟁력 강화도 필요하다. 자동차에만 국한되지 않고 선박·로봇·도심항공교통(UAM) 등 다양한 분야로 확장해야 한다. 자율주행기술개발혁신사업단은 현재 세계 최초 레벨4+ 자율주행 기술을 다양한 이동수단에 적용할 계획이다. AI 기술을 더한 레벨4+ 자율주행 모빌리티는 다양한 통신 인프라와 호환도 가능하다.
김지웅 기자 jw0316@etnews.com
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