네이버랩스가 그리는 자율주행 미래는?

자율주행차 개발 경쟁이 뜨겁다. 구글·테슬라·애플·우버 등 내로라하는 글로벌 기업들이 각축을 벌이고 있다.

네이버는 자율주행차 경쟁 대열에 반보 늦게 뛰어들었다. '빛의 속도'로 변화하는 자율차 시장에 뒤늦게 가세한 네이버의 복안은 뭘까?

5G 통신기술이 상용화 되고, 사람이 직접 운전하지 않고도 도심을 누빌 수 있는 자율주행차 시대가 되면 사람들의 일상과 교통 환경은 어떻게 변화할까?

이런 궁금증을 일거에 해소해줄 자리가 마련돼 주목된다.

네이버랩스에서 자율주행팀을 이끌고 있는 백종윤 리더는 오는 12일 서울 광화문 포시즌스 호텔에서 열리는 인공지능(AI) 컨퍼런스인 ‘아시아 테크 서밋(ATS) 2018’에서 ‘자율주행이 꿈꾸는 미래’란 주제로 클로징 키노트 강연을 진행한다. (☞ ATS 2018 바로가기)

서울대학교 기계항공공학부를 전공하고 스탠포드 대학에서 공학석사 과정을 수료한 백 리더는 대통령직속 4차산업혁명위원회 자율주행차 TF 위원으로 활동하고 있다.

백 리더는 이번 행사에서 ▲현 교통 시스템의 문제 및 개선방안 ▲실제 도심환경에서의 자율주행 기술 개발 ▲자율주행이 꿈꾸는 미래에 관해 인사이트를 제공할 예정이다.

또 그 동안 네이버랩스가 구축해온 자율주행차 기술뿐 아니라, 향후 목표로 하는 기술 방향과 모델 등을 공유할 것으로 예상돼 관심을 모은다.

■ SAE 레벨4 수준 자율주행기술 보유...복잡한 도심 자율주행 목표

네이버의 기술 전문 자회사인 네이버랩스는 현재 복잡한 도심 환경에서의 자율주행 운행 목표로, 라이다 레이더 카메라 GPS센서를 이용해 자율주행 차량 테스트를 진행하고 있다. 자율주행차 시대가 되면 자동차가 하나의 IT 플랫폼이 되기 때문에, 그 안에서 네이버가 할 수 있는 역할을 고민하고 있다.

지난해 2월 국내 IT업계 최초로 국토교통부에서 자율주행차 임시운행을 허가 받은 네이버랩스는 현재 미국자동차공학회(SAE) 분류 기준 레벨4 수준의 자율주행기술을 보유하고 있다. 레벨4는 운전자의 개입 없이 도심주행이 가능한 수준을 뜻한다.

네이버랩스는 지난해 열린 ‘2017 서울 모터쇼’에 자사의 자율주행차 기술이 적용된 차량을 처음 선보이며 관련 연구의 시작을 알렸다.

이 회사는 자율주행차량에 주변을 분간해 내고, 장애물을 피하거나 차선을 변경하는 등의 기술을 구현하기 위해 딥러닝 기술을 활용해 주목을 받았다. 딥러닝 기반 이미지 인식을 활용해 도로에서 볼 수 있는 사물을 몇 개 클래스로 분류하고 위치를 추정한다. 차종별 크기와 행동 특성 등을 반영해 자율주행 차량의 경로를 계획한다. 또 딥러닝 기반으로 측후방 영상의 빈공간을 판단해 차선 변경 가능 여부를 확인한다. 자율주행차가 차선을 변경할 때 최종적으로 가능 여부를 판단하는 데 이 기능이 사용된다.

■ 쏘카·만도 등 협력해 힘 키우는 네이버랩스

올해 들어 네이버랩스는 ‘생활환경지능’이라는 큰 틀 안에 자율주행차 기술 개발에 속도를 내는 분위기다. 생활환경지능이란 인공지능(Artificial Intelligence)을 확장한 개념으로, 생활 속에 녹아든 인공지능 기술을 의미한다.

네이버랩스는 자율주행 기술의 완성도와 속도를 끌어올리기 위해 지난 달 카쉐어링 기업인 쏘카와 업무협약을 체결했다. 두 회사는 자율주행기술 기반 운전자 보조기술 및 정밀지도 사업에 힘을 모은다는 계획이다.

네이버랩스는 ▲첨단 운전자 보조시스템인 ADAS(Advanced Driver Assistance system) 및 차세대 내비게이션 사업 발굴 ▲정밀 지도 개발을 담당한다. ADAS는 운전자 부주의로 인한 사고 가능성을 경감시켜주는 시스템이다. 차로 이탈이나 충돌 경보, 교통표지판 인식 등의 기능을 갖고 있다. 이 기술을 쏘카의 안전운행에 사용한다는 계획이다.

또 네이버랩스는 정밀지도 및 위치인식 플랫폼 xDM(eXtended Definition & Dimension Map Platform)과 쏘카 차량을 연동시켜 실제 교통상황을 실시간으로 보여주는 다이내믹 지도를 구현해 쏘카의 이용자들이 빠르고 편안하게 목적지까지 도달할 수 있도록 한다.

수집된 도로환경 정보를 xDM 에 실시간으로 업데이트하는 디지털 트윈(Digital Twin) 생태계 구축을 위해 쏘카는 공유차량 데이터를 네이버랩스에 공유할 예정이다. 이로써 두 회사는 자율주행과 정밀지도 기술이 발전할 수 있는 토대를 마련한다는 방침이다.

만도 탁일환 글로벌 R&D 총괄부사장(왼쪽)과 네이버랩스 송창현 대표(오른쪽)가 판교 만도 글로벌 R&D센터에서 자율주행기술 연구개발에 대한 양해각서를 체결한 후 악

이에 앞서 네이버랩스는 지난 5월 자동차 전장 업체인 만도와 자율주행기술 공동 연구개발에 대한 양해각서를 체결하기도 했다. 네이버랩스는 AI 및 자율주행 소프트웨어 기술 분야에서, 만도는 레이더 및 카메라 등 차량센서 기술 분야에서 경쟁령을 키워 서로 협력한다는 계획이다.

자율주행차 개발에 있어 네이버랩스가 고정밀 지도를 기반으로 똑똑한 두뇌 역할을 한다면, 만도는 지형지물과 사물을 정확히 판별해 내는 눈의 역할을 할 것으로 기대된다. 네이버랩스는 자동차부품기술 분야에서 높은 기술력을 지닌 만도가 차량센서 분야에서도 글로벌 수준의 제작기술을 보유한 만큼 이를 활용해 자율주행차 기술을 고도화 한다는 방침이다.

■ “완성차 업체 할 수 없는 딥러닝 기반 실험 계속”

현재 네이버랩스는 현재 국토교통부에서 허가를 받은 자율주행차 1대(도요타 프리우스)를 판교 등지에서 운행하며 주행 데이터를 쌓고 있다. 이 차량에는 거리를 측정하는 센서인 라이다와, 속도를 측정하는 레이다 등 고가의 장비가 탑재돼 있다.

네이버랩스는 도심에서 완전자율주행을 목표로 관련 기술을 고도화 시키고 있다. 또 자율주행과 관련한 다양한 데이터를 모으기 위해 일반 차량을 동원해 기술 검증 차원의 시뮬레이션을 해보고, 이를 실제 자율주행차량에 탑재해 주행하는 과정을 반복하는 것으로 알려졌다.

딥러닝을 활용한 네이버랩스 자율주행차가 주변의 보행자, 화물차, 승용차, 이륜차 등을 구분하는 모습(위)과 후측방에 자동차가 오고 있는지 아닌지를 확인해 차선을 변경할 수 있게 하

또한 예상보다 자율주행차 시대가 빨리 오고 있다는 판단에, 내 차량이 정확히 어느 위치에 있는지 파악하는 기술과 방대한 이미지 정보를 어떻게 서버에 올릴지 등에 대한 고민을 하고 있다. 이에 차선만으로 지도를 만드는 방법이라든지, 고화질(High Definition) 맵을 잘 만들어 상대 위치를 잘 측정해 내는 기술 등을 심도 있게 연구 중이다.