카카오 서울자율차가 복잡한 강남 밤길 누비는 이유

"데이터, 양보다 질"...불법유턴·공사·취객 등 돌발상황 자동 저장해 AI 재학습

카카오모빌리티가 서울 강남의 복잡한 도로에서 확보한 주행 데이터를 활용해 자율주행 인공지능(AI)을 고도화한다. 불법 유턴 차량이나 공사구간, 돌발 보행자 등 실제 도로에서 발생하는 예외 상황을 자동으로 수집·분석하고 이를 다시 AI 학습에 활용하는 방식이다.

카카오모빌리티는 9일 미디어 스터디를 열고 자율주행 기술과 통합 플랫폼 전략을 공개했다. 지난 3월부터 회사는 강남에서 자체 기술을 적용한 서울자율차를 운영 중이며, 현재 오후 10시부터 다음 날 오전 5시까지 6대를 운행하고 있다. 누적 운행거리는 1만3000㎞를 넘어섰고 운행 완료 건수는 2000건을 돌파했다.

회사는 실제 운행 중 마주치는 각종 예외 상황을 자동 저장해 AI 학습에 활용하고, 올해 말까지 센서 입력부터 차량 제어까지 하나의 AI 모델로 연결하는 E2E(End-to-End) 자율주행 기술을 도입·테스트한다는 계획이다. 동시에 레벨4 무인 자율주행에 대비해 호출·배차·관제까지 아우르는 플랫폼 구축에도 속도를 낸다는 방침이다.

카카오모빌리티가 강남에서 운행 중인 서울자율차.(사진=지디넷코리아)

“쉬운 곳 1년보다 강남 한 달”…돌발상황이 AI 학습 데이터로

카카오모빌리티가 자율주행 기술 고도화 과정에서 강조한 것은 데이터의 양보다 질이다. 일반적인 주행 상황을 반복해서 쌓는 것보다 실제 도로에서 마주치기 어려운 예외 상황을 골라내 AI에 다시 학습시키는 것이 성능 개선에 더 중요하다는 설명이다.

임인호 카카오모빌리티 자율주행개발팀 AI주행파트 리더는 불법 유턴이나 신호위반 차량, 무단횡단·취객, 공사로 갑자기 바뀐 도로 환경 등을 대표적인 ‘엣지케이스’로 꼽았다. 

임인호 리더가 서울자율차 운행 중 있었던 사례에 대해 설명하고 있다.(사진=지디넷코리아)

서울자율차에는 이 같은 상황을 자동으로 감지해 저장하는 기능이 적용돼 있다. 자율주행 모드에서 수동 운전으로 전환될 경우에도 해당 시점의 전후 상황을 자동으로 저장한다.

실제 운행 과정에서는 새벽 시간 불법 유턴 차량을 만나거나 하수관 공사로 중앙선을 넘어 주행해야 하는 상황도 발생했다. 공사구간은 현재 안전을 위해 사람이 직접 개입하고 있다. 택배 차량에서 물건이 떨어지거나 강남역 대로 한복판으로 취객이 뛰어드는 상황도 있었다.

카카오모빌리티가 강남을 자율주행 실증 지역으로 택한 이유도 이 때문이다. 임 리더는 “쉬운 곳에서 1년 달리는 것보다 강남에서 한 달 달리는 편이 AI 모델에는 훨씬 더 좋다고 생각한다”고 말했다.

수집된 데이터는 정제와 오토 라벨링, 데이터 마이닝, 모델 재학습 과정을 거쳐 다시 차량에 적용된다. 과거에는 사람이 주행 영상을 직접 돌려보며 상황을 판별했다면, 현재는 서버에 데이터가 올라온 뒤 AI가 주행 상황과 차량 거동, 날씨와 시간대, 도로 구조 등을 자동으로 분석한다.

카카오모빌리티는 지난 6월부터 주간 데이터 확보도 병행하고 있다. 밤에는 실제 승객을 태우고 서비스를 운영하고, 낮에는 통행량과 보행자가 많은 시간대에 주행 데이터를 쌓는 방식이다.

기사 부재 플랫폼이 메운다…레벨4 대비 관제·서비스 고도화

자율주행 기술 자체뿐 아니라 이를 실제 이동 서비스로 연결하는 플랫폼 구축에도 속도를 내고 있다. 현재처럼 안전요원이 탑승하는 실증 단계를 넘어 레벨4 무인 자율주행으로 가기 위해서는 호출과 배차는 물론, 승객 응대와 승하차 지점 관리, 차량 관제까지 플랫폼이 맡아야 한다는 판단이다.

김민선 카카오모빌리티 자율주행사업팀 리더는 “기사의 부재를 플랫폼이 메꿔야 한다”며 공급자 엔진과 고객 호출 앱, 자율주행 특화 기능, 데이터, 관제를 하나로 묶은 표준 서비스 플랫폼을 구축하고 있다고 설명했다. 자율주행 기술 개발사는 표준 프로토콜을 연동하면 카카오T 수요와 연결할 수 있다는 구상이다.

김민선 리더가 향후 자율주행 계획에 대해 설명하고 있다. (사진=지디넷코리아)

무인 자율주행에서는 승하차 지점 확보도 과제로 꼽힌다. 카카오모빌리티가 강남 도로를 분석한 결과 교통법규를 위반하지 않고 실제 승하차가 가능한 지점은 전체의 2.3%에 불과했다. 운전자가 없는 만큼 승객이 차량을 쉽게 찾을 수 있도록 승하차 위치를 지정하고 안내하는 기능도 플랫폼이 대신해야 한다는 설명이다.

카카오모빌리티는 차량과 승객, 도로 상황을 함께 관리하는 자율주행 통합 관제시스템(AICS)도 구축하고 있다. 현재 실시간 통합 모니터링과 이상 징후 알림, 길찾기 결과 확인 등의 기능은 운영 중이며 VLM을 활용한 관제와 원격 지원 기능은 개발·테스트 단계다. 원격 지원은 사람이 차량을 직접 조종하는 방식이 아니라 공사나 통행 제한 상황에서 우회·유턴 등의 정보를 전달하고 차량이 최종 판단해 수행하는 형태다.

다만 현재는 완전 무인 단계까지 넘어가기 전인 만큼 일부 상황에서는 사람의 개입이 이뤄지고 있다. 공사구간이나 음주운전 단속, 일부 승하차 상황에서는 수동으로 대응하고 있으며 대로변 위주로 자율주행하고 골목길에서는 사람이 직접 운전하도록 운영하고 있다.

카카오모빌리티는 앞으로 안전성을 검증하면서 현재 강남 야간 6대에 한정된 서비스 범위도 넓혀간다는 계획이다. 김 리더는 “시간대 확장과 지역 확장, 차량 개수 확장을 모두 검토하고 있다”며 “충분히 안전이 검증된 이후에는 순차적으로 계속 확장해 나갈 계획”이라고 말했다.