자율차 대부 서승우 교수 "도심 자율주행 정말 어려워"

20일 엘타워서 열린 'i-CON 학회 연계 공동 세미나'서 발표..."SW 빠른속도로 업그레이드"

(지디넷코리아=방은주 기자)"도심의 자율주행은 정말 어렵습니다."

서승우 서울대 지능형자동차IT연구센터장(공과대학 전기·정보공학부 교수)는 20일 서울 양재 엘타워에서 열린 'i-CON 학회 연계 공동 세미나'에서 난해한 인식 대상 등 자율주행차가 극복해야 할 여러 문제를 소개하며 이 같이 밝혔다. 몇년전 '스누버'라는 자율차를 만든 서 교수는 국내 자율주행차 연구 ‘대부’로 불린다. 이날 그는 '완전자율주행을 위한 인공지능 기술개발 동향'을 주제로 발표했다.

'i-CON(Innovation-Communication Open Network)'은 중기부가 2019년 발족해 지원하고 있는 것으로, 대·중소기업과 대학, 연구소, 금융 등 다양한 주체 간 자유로운 소통을 통해 혁신을 추구하기 위해 만들었다. 행사는 한국경영학회와 한국생산관리학회 공동학술세미나 일환으로 열렸다. 1부는 AI, 스마트제조와 서비스를 주제로 2부는 AI, 바이오와 모빌리티를 주제로 각각 진행됐다.

미국 자동차기술협회(SEA)가 제시한 자율주행은 6단계(0~5)로 구성됐다. 레벨0은 자율주행 기능이 전혀 없고 레벨1은 가, 감속 등 일부 자동화가 레벨2는 2가지 이상 자동화가 이뤄진 상태다. 0~2단계는 운전자가 항시 개입한다. 레벨3은 운전자기 비상시 개입하는 조건부 자율주행을, 레벨4는 운전자 개입이 불필요한 대신 특정 지역에서만 운행된다. 레벨5는 지역 제한이 없는 완전 자율주행이고 운전자 개입 역시 전혀 없다.

서 교수는 현재 상용화된 단계는 2단계 자율주행이라면서 "3단계 자율주행을 상용화하기 위해 많은 사람들이 노력하고 있다"면서 "3단계를 장착한 차가 아직 없다고 본다"면서 "자율차가 인식해야 하는 대상들이 난해하다"고 짚었다. 운전하다보면 여러 상황에 직면하는 이런 다양한 환경에서 물체를 인식하는 기술이 다 다르기 때문에 자율차 상용화가 매우 어렵다는 것이다.

서승우 서울대 교수가 완전자율주행을 위한 인공지능 기술개발 동향을 주제로 발표하고 있다.

자율차에는 사물을 인식하기 위해 센서가 내장된 카메라가 여러 개 장착돼 있다. 이들 카메라 센서는 이미지 데이터 상에서 각 픽셀의 위치로부터 환경 정보를 추출해낸다. 서 교수는 "카메라는 2차원 정보밖에 제공하지 못한다. 이를 보완하기 위해 라이다(LiDar) 센서 등 다양한 기술이 나왔다"고 설명했다.

라이다센서는 근적외선을 사용하는데 가격이 비싸고 소형화가 쉽지 않다. 자율차에 부착한 다양한 카메라 센서로 정보가 들어오면, 이들 정보 포맷은 다 다른데, 이를 합친 후 인식, 목적물 탐지, 상황, 분류, 추적, 맵핑 등 여러 일에 AI가 적용된다. 서 교수는 "대부분 딥러닝을 활용하는데 어마어마하게 많은 네트워크들이 개발되고 있다"고 소개했다. 이어 "컴퓨터가 땅을 찾는 건 굉장히 어렵다"면서 "영역을 구분해 물체를 찾는데, 물체 탐지 및 추적도 모두 딥러닝으로 해결한다"고 덧붙였다.

물체 탐지도 쉽지 않다. 점으로 표시되는 물체들이 온전히 들어오지 않기 때문이다. 물체가 가려져 있을때는 잘려서 들어오고 또 어떨 때는 점이 희박해 데이터 분석이 힘들다. 이처럼 미완성 데이터가 들어오기 때무네 데이터 전처리 기술이 필요하다.

서 교수는 "하나의 센서로는 이상적으로 탐지하지 못하니 다양한 센서들이 사용된다"면서 "수많은 주변 물체들을 동시 탐지하고 추적 및 경로 예측을 하기 위해 인공지능 기반 센서 융합 기술이 크게 발전했다"고 해석했다. 완벽한 수준의 주행이 가능한가? 문제에 대해서는 "도심의 자율주행은 정말 어렵다"는 말로 대신했다.

인공지능은 흔히 확률 게임으로 불린다. 수많은 데이터를 학습해 다음에 뭐가 올 지 추론하기 때문이다. 서 교수는 불완전한 가상 세계에서 효율적이고 안전한 주행 경로를 어떻게 생성할 것인지를 물으며 "한단계 한단계가 전부 확률인 확률게임이다"면서 "확률게임에서 좋은 경로를 생성해야한다"고 밝혔다.

이어 "내 꿈이 뭔가하면 엔드 투 엔드, 한 큐에 AI SW를 뽑아내는 거다. 테슬라가 발표한 비전과 정확히 일치한다"면서 "사실 이는 가능하지 않다. 파인튜닝도 해야 하고, 전적으로 컴퓨커에 맡겨 AI가 학습해한다. 그런데 이 레벨까지 하겠다고 테슬라가 발표했다. 빠른 속도로 자율주행 SW가 업그레이드 되면서 (자율차에) 지대한 영향을 미치고 있다. 기대하고 지켜봐도 좋을 것 같다"며 강연을 마무리 했다.

방은주 기자(ejbang@zdnet.co.kr)