인공지능 (AI)의 발전과 자율주행차

 

2016년 이세돌과 알파고의 대결로 인공지능 (AI)에 대해서 많은 것을 느꼈을 겁니다.

이세돌과 알파고의 대결 후에도 인공지능 기술은 계속해서 개발되고 있으며, 우리 삶에 많이 

다가와 있습니다.

요즘은 자율주행 자동차 분야에 인공지능이 많이 사용되고 있습니다.

자동차 산업은 대규모 R&D 투자, 기술 기업들과의 파트너십 구축, AI 스타트업 인수 등을 통해 혁신적인 AI 시스템을 구축하고 있다. 

인공지능이 자동차와 결합하면서, 자동차 산업은 또 다른 길에 들어서고 있다.

아직까지는 완벽히 상용화된 자율주행차는 나오지 않았지만, 자율주행차 시장을 선점하기 위한 

자동차 회사 간의 협업이 활발하게 진행되고 있습니다. 

2018 CES (Consumer Electronics Show) 에서는 폭스바겐은 엔비디아, 우버와 자율주행차 

협업을 발표했습니다.

폴크스바겐 의 차세대 전기차 모델인 I.D.에 자율주행 인공지능 플랫폼 드라이브인 

IX(NVIDIA DRIVE™ IX)를 탑재할 것이며,

엔비디아는 아우디, 토요타, 테슬라, 바이두(Baidu)와 파트너십을 체결했습니다. 

PSA 그룹은 AI 스타트업 에이아이모티브(AImotive)와 협력으로 2025년에 레벨 4 자율주행 

기술을 개발하고 있습니다. 

혼다는 중국 AI 스타트업 센스타임(SenseTime)과 5년에 걸쳐 자율주행 기술을 공동 개발 중 

입니다. 

그 외에 포드는 AI 스타트업인 아르고 AI(Argo AI)를 10억 달러에 인수했습니다.

IBM 인공지능 컴퓨터 ‘왓슨(Watson)과 GM ’온스타(OnStar)‘ 플랫폼을 결합한 

’온스타 고(OnStar Go)'와 토요타의 10억 달러 투자에 이르기까지 자동차와 AI의 결합은 대세로 

굳혀지는 분위기입니다. 

AI가 사람을 대체할 수 있는 최종 대안이라고 생각되면서 점점 더 보편화되고 있는 AI를 통해 

자동차 산업은 새로운 솔루션 및 공급 망관리 측면에서도 향후 큰 발전을 이루게 될 것입니다.

AI는 자율주행 외에도 음성인식, 커넥티드카 등 여러 분야에 사용됩니다.

완전한 자율주행차가 당장 일반 도로를 자유롭게 다닐 수는 없을 것 입니다. 

그러나 개발사들은 근 미래에 자율주행차의 상용화를 실현하기 위해 역량을 집중하고 있습니다. 

자율주행차 개발 분야에서는 구글과 테슬라가 독보적 입니다.

자율주행 기술과 R&D 팀에 매년 막대한 자금을 투입하고 있으며, 

구글과 테슬라 모두 자율주행차 시험 주행 면허를 발급받아 공공도로 주행 테스트를 진행하고 

있습니다.

2016년 10월 테슬라는 모든 신규 차량에 완전 자율주행에 필요한 하드웨어를 장착해서 출시할 계획이라고 했습니다. 

그러나 최근 미국에서 고속도로를 자율주행 모드로 시우전 하던 모델 S 차량이 소방차와 

충돌하는 사고가 있었습니다. 

이 사고로 인해 자율주행 분야에서 선두로 인식되던 테슬라가 올해 유력 조사기관 평가에서 

최하위권으로 밀려났습니다.

우버는 애리조나, 피츠버그 등에서 자율주행 소프트웨어를 탑재한 Volvo XC90 모델을 기반으로 

성능 개선 및 주행 테스트를 지속적으로 진행하고 있습니다. 

지난해 11월에는 Volvo XC90 SUV 차량 24,000대를 2019년부터 2021년 사이에 구매하기로 

했습니다. 

우버는 2021년까지 완전 자동화된 Volvo XC90 SUV를 확보할 계획입니다.

클라우드 컴퓨팅은 자동차 분야에서 AI 기술의 기반을 마련하고 보급하기 위한 완벽한 

플랫폼을 만들기 위한 필수 솔루션 입니다.

빠른 처리 속도와 빅데이터 액세스 및 분석, 중앙 집중식 연결성을 제공합니다.

최첨단 자동차를 지원하기 위하여 클라우드 기반 플랫폼이 계속 개발되고 있으며, 

GM 온스타 시스템의 확장 버전에는 AI 기능이 추가돼 있습니다. 

클라우드 기반 AI 플랫폼으로 운전자를 어떻게 지원할 수 있을지를 고민하고 있는 

GM과 IBM은 아래와 같은 애플리케이션을 제공할 예정입니다.

- 주유소를 찾고 운전자가 자동차 안에서 연료비를 지불할 수 있게 함.

- 운전자가 자주 방문하는 음식점과 유사한 주변 식당을 추천함.

- 운전자 인터페이스에 내장된 토큰화(tokenization) 기반 지불 솔루션을 제공함.

- 운전자가 상점에 접근할 때 필요한 생활용품을 구입하라는 알림을 보내줌.

- 운전자가 특정 레스토랑에 접근하면 자동으로 미리 음식을 주문함.

빅데이터 와 클라우드 컴퓨팅 기반의 플랫폼을 통해 구현 가능한 애플리케이션 목록은 

지속적으로 확장될 것입니다.

무수히 많은 센서, 연결성 플랫폼, 지리정보 및 빅데이터 분석 기능이 탑재될 것이며, 

IoT는 이러한 서로 다른 시스템을 통합하는 데 있어서 기본적인 연결 고리가 될것입니다. 

IoT 기술이 자동차 산업에 영향을 미치고 있는 사례는 아래와 같습니다.

- 무선 소프트웨어 업데이트(over-the-air, OTA)를 통해 펌웨어를 자동 업데이트함 

- 성능 데이터를 제조사게 전송함으로써 차량의 문제를 통보하거나 수리 예약을 함.

- 딜러는 IoT를 통해 차량 소유주가 매장을 방문하지 않고도 특정 성능 문제를 진단하고 

수정할 수 있음

- 플릿(fleets)을 보다 효율적이고 더욱 안전하게 관리할 수 있음.

- 차량이 연료 사용량 및 주유비를 플릿 관리자에게 직접 보고할 수 있음

- IoT 기반 프로세스를 통해 제조 품질 및 효율성을 향상시킬 수 있음.

- 차량 내부의 스마트 센서는 운전자가 의식을 잃는 등 응급상황을 감지하고 응급 구조대를 

호출할 수 있음.

포레스트앤설리번은 자율주행차에 AI를 구현하는 데 따른 과제를 3가지로 요약했습니다. 

첫째는 소프트웨어 트레이닝 및 검증에 관한 과제로 시스템이 트레이닝 후 학습한 내용을 

프로그래머가 검증하기 어렵기 때문에 소프트웨어 성능을 평가하기 위해 몇 가지 

시뮬레이션이 필요합니다.

두 번째는 보안 위험과 데이터 소유권에 대한 과제입니다.

해커가 차량에 직접 접속하여 차량과 사용자의 안전을 위협할 수 있다는 것 입니다.

이러한 위험은 여러 차량 또는 플릿 차량에 대한 해킹 공격을 방지함으로써 감소시킬 수 

있습니다. 

세 번째는 법적 불확실성 문제입니다. 

포레스트앤설리번은 AI가 실제 차량에 도입되려면 자율주행 규정과는 별도로 새로운 규제 

틀을 정의할 필요가 있다고 지적하고 이 문제는 레벨 4 또는 레벨 5 자율주행차의 상용화를 

지연시킬 수 있습니다.

 

그러나 무엇보다 자율주행차가 상용화되기 위해선 국가와 많은 이해관계자 

(자동차 제조사, 보험사 등) 와의 협의 및 법 개정이 필요합니다.

한가지 예를 들어보면 자율 주행 중 무단횡단이 발생했고, 무단 횡단자가 아이와 노인이고, 

둘중 한명과 충돌할 수 밖에 없는 상황이라면?? 인공지능 AI는 어떤 판단을 해야할까?

인공지능의 그런 판단의 기준은 운영체제에 설정된 기준일 것 입니다.

이런 부분을 국가와 보험사, 제조사 어느 부분도 결정할 수 없을 것 입니다.

그렇기 때문에 아직까지 자율주행의 완벽한 도입은 시간이 좀 더 걸리지 않을까 싶지만,

완벽한 자율주행차가 도입된다면 우리 삶도 조금 여유로워 지지 않을까 합니다.

운전을 인공지능에 맡기고 유튜브에 접속해서 동영상을 보고,

2시간 이상 장거리 운전을 해야 할때 구글 영화에 접속해서 구글 영화를 보면서

가다보면 금새 도착해 있겠죠?

멀지 않은 미래에 실현되기를 바랄 뿐입니다. ^^;