“자동차가 자율주행을 하기 위한 가장 최우선의 조건은 바로 도로의 안전을 파악하는 일입니다.”
7일 오전 서울 삼성동 코엑스 B홀에서 열린 산업통상자원부 주최 ‘AI 산업지능 컨퍼런스’에 참석한 라트 엔리코 보쉬 샤시제어시스템사업부 한국지사장의 충고다.
그는 현장에서 교통사고 위험을 감소시키기 위한 인공지능(AI) 기반의 복합 센서 알고리즘 기술에 대해 소개했다.
엔리코 지사장은 “기존 차선 인식 기술을 살펴보면 운전자 스스로 어떤 도로에 있고, 해당 도로에 어떤 장애 요소가 있는지만 파악하는 수준이었다”며 “하지만 우리가 자동차를 눈길, 흙길, 차선이 불분명한 도로를 다닐 수 있기 때문에 자율주행차 스스로 이같은 조건의 도로를 어떻게 주행하는지를 판단하는 것이 가장 중요해졌다”라고 말했다.
엔리코 지사장은 한 가지 자율주행 관련 알고리즘만으로 악조건의 도로를 달릴 수 없다고 강조했다.보쉬가 구축한 다양한 알고리즘 시스템을 활용하면, 악조건의 도로에서도 충분히 안정적인 자율주행이 가능하다는 것이다.
엔리코 지사장은 “자율주행차가 어두운 터널이나 눈길을 주행할 때, 주변 환경을 실시간으로 파악할 수 있는 신경망을 구축해야 한다”며 “신경망 스스로 자율주행차의 스캐너와 레이더 시스템을 구동하고 나면, 차량에 탑재된 차세대 카메라를 통해 도로에 위협을 주는 요소가 있는지 없는지 파악하는 것이 중요하다”라고 말했다.
업계에서는 자율주행차 활용에 유용하게 쓰일 수 있는 신경망을 CNN(Convolutional Neural Network) 기술이라고 한다. 이는 인공지능 딥러닝 분야에 있는 기술로 단순히 인식의 수준을 넘어 자체 판단 능력을 세울 수 있다는 점이 특징이다.
엔리코 지사장은 “앞으로 자율주행차가 안정적으로 도로를 다니기 위해서는 클라우드 소스 방식의 데이터가 필요하다”고 강조했다. 클라우드 소스 방식의 데이터를 구축하면, 실시간 내비게이션 시스템 구축이 용이하기 때문에 보다 안정적인 자율주행차 주행이 가능할 것이라는게 그의 설명이다.
이미 자동차 업계에서는 실시간 교통단속 카메라 데이터 업데이트나, OTA(Over-the-air) 업데이트 방식을 활용하고 있다. 무선 네트워크 방식의 OTA 업데이트를 활용하면, 새롭게 개통된 도로 경로와 특징을 파악할 수 있다.
하지만 아직까지 도로 내 돌발상황, 도로 내 실시간 공사 현황을 실시간으로 접할 수 있는 기술은 아직 상용화단계까지 오지 않았다. 보쉬는 클라우드 기술 활용이 이같은 어려운점을 대체할 수 있을 것으로 보고 있다.
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자율주행 센서 및 자동차 부품사업 세계 1위 업체인 보쉬는 지난해 기준으로 전 세계 440여개 자회사 및 지사를 두고 있다. 직원 수는 40만명에 이르며, 지난해 780억 유로 매출을 기록했다.
엔리코 지사장은 보쉬에 합류하기 전 다임러 R&D 센터에서 인공지능 관련 엔지니어로 일했다. 그는 미국과 독일 등에서 주행보조시스템과 자율주행 관련 엔지니어를 맡는 등 자동차 업계에서 AI 활용 자율주행 전문가로 알려졌다.
