ETRI, 실주행 데이터 학습 'AI 자율주행' 상용화 추진

'차세대 엔드투엔드(E2E) 자율주행 기술' 개발 및 상용화를 위해 국내 연구기관과 민간이 상호 협력키로 했다. E2E 자율주행 기술은 실제 도로 주행 데이터를 기반으로 인공지능(AI)이 운전 전략을 학습해 스스로 운전하는 것이 핵심이다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 KG모빌리티, 자율주행 전문기업 ㈜소디스가 공동으로 실제 도로에서 수집한 대규모 주행 데이터를 활용해 센서 인식부터 주행 판단, 차량 제어까지 전 과정을 통합 학습하는 AI 기반의 자율주행 기술 개발에 착수한다고 17일 밝혔다.

(왼쪽부터) ㈜소티스 강찬호 대표이사, KG모빌리티 권용일 부문장, ETRI 최정단 본부장이 'E2E 자율주행 AI 기술' 개발에 상호 협력하는 내용의 협력 의향서를 체결한 후 기념촬영 하고 있다. 한국전자통신연구원

궁극적으로는 개발한 기술을 실제 차량에 적용하는 사업화가 목표다. 실제 도로 주행 데이터를 토대로 AI가 인간과 유사한 방식으로 도로 환경을 종합적으로 이해해 스스로 차량 조향과 가·감속을 제어하는 '범용 운전 지능(Driving Intelligence)을 구현하고 이를 산업 현장에 적용 가능한 수준으로 확장한다는 것이다.

기존 자율주행 기술은 인지·판단·제어 기능을 각각 다른 시스템에서 단계적으로 처리하는 방식이 일반적이다. 하지만 ETRI는 KG모빌리티, 소디스와 '하나의 통합 AI 모델이 도로 상황을 이해하고 차량 조향과 가·감속을 동시에 결정하는 E2E 방식의 자율주행 기술'을 개발할 계획이다.

특히 ETRI는 이번 연구가 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP), 자율주행기술개발혁신사업단(KADIF)의 국가 연구개발 사업으로 확보한 핵심 AI 기술을 실제 차량 데이터와 결합해 산업계 요구를 충족할 수준으로 발전시킬 이정표가 될 것으로 내다본다.

연구에는 앞서 ETRI가 개발한 ▲혼잡한 도로 환경에서 위험 상황을 예측하고 최적의 주행 행동을 결정하는 '강화학습 기반 자율주행 AI 소프트웨어' ▲악천후나 예측하기 어려운 도로 환경에서 안정적인 주행을 가능하게 하는 '인지·판단 AI 소프트웨어' 등이 적용된다.

여기에 더해 카메라 중심의 시각 정보와 AI의 논리적 판단 능력을 결합한 새로운 접근 방식을 고안해 접목, 최소한의 센서 구성으로도 안정적인 자율주행이 가능한 지능형 운전 모델을 개발하겠다는 게 ETRI의 설명이다.

연구에서 KG모빌리티는 실제 차량 주행 데이터와 시험 인프라를 제공하고, ETRI와 자율주행 전문기업인 ㈜소디스가 차세대 엔드투엔드 자율주행 소프트웨어 개발과 통합 시스템 구축을 담당한다. ETRI는 기술 개발과 실증, 산업 적용까지 전 과정에서 두 기업과 협력해 기술 시너지를 극대화할 계획이다.

최정단 ETRI AI 로봇연구본부장은 "최근 글로벌 시장에서는 테슬라가 E2E 방식의 자율주행 소프트웨어(FSD)를 확대하고 엔비디아가 자율주행 AI 파운데이션 모델을 발표하면서 기술 경쟁이 심화되는 양상"이라며 "이 같은 상황을 고려할 때 이번 연구는 국가 연구기관과 자동차 완성차 제조사가 글로벌 자율주행 기술 경쟁력을 강화하기 위해 상호 협력한다는 점에서도 의미를 갖는다"고 말했다.

그러면서 "공동연구팀은 향후 실제 도로 환경에서의 데이터 확보와 AI 모델 학습, 실차 적용 실증을 단계적으로 추진할 계획"이라며 "향후에는 해당 기술이 자동차, 로봇, 드론 등 다양한 이동체에 적용 가능한 '범용 이동 지능 AI 기술'로 발전할 수 있도록 하겠다"고 말했다.

대전=정일웅 기자 jiw3061@asiae.co.kr