지난해 우버 자율주행차의 보행자 사망사고에 이어 올해 또 테슬라 전기차가 자율주행 기능을 켠 채로 중앙분리대를 들이받아 운전자가 사망하는 사고가 잇따라 터지면서 자율주행차의 안전기술에 대한 관심이 한층 더 높아졌다.

이러한 상황에서 주목받게 된 것이 바로 인공지능 기반의 자율주행차다.

이에 대해 차정훈 엔비디아 코리아 오토모티브 세일즈 담당 상무는 “이제는 움직이는 슈퍼컴퓨터를 만드는 시대다. 지금까지는 모바일 컴퓨터, 스마트폰을 사람이 들고 다녔지만, 이제는 스스로 움직이는 컴퓨터가 나올 것이고 그것이 바로 인공지능 기반의 자율주행차”라며 “기능이나 소프트웨어도 중요하지만 자율주행차는 사람과 교감을 하기 때문에 무엇보다 세이프티(Safty), 즉 안전이 가장 중요하다”고 강조했다.

자율주행서 중요한 건 '세이프티'

지난 17일 SK텔레콤 트루이노베이션이 서울 역삼 팁스타운에서 개최한 모빌리티 밋업 행사에서 차정훈 상무는 ‘AI와 자율주행’을 주제로 강연했다. 그는 “AI컴퓨팅과 자율주행의 선도기업인 엔비디아는 세이프티 관점에서 안전한 자율주행 시스템을 구축하기 위해 AI 데이터센터 플랫폼과 자율주행차 시뮬레이션 플랫폼 등을 개발하고 있다”고 소개했다.

차 상무는 “데이터센터에서는 AI가 데이터를 모으고 가공하며 그것으로 훈련하고 시뮬레이션 플랫폼을 거쳐서 다시 모아진 데이터와 실제 차량에 탑재된 센서들을 통해서 모아진 데이터를 소프트웨어와 결합시켜서 다시 가공하는 과정을 무한 반복하게 된다”며 “이를 통해 앞으로 일어날 문제점을 사전에 예측하고 그 문제 해결 방안을 만들면서 세이프티 환경을 구축하게 되는 것”이라고 덧붙였다.

그 시작은 드라이브 자비에(XAVIER)라는 칩이다. 자비에는 안전에 중점을 두고 6가지 유형의 프로세서와 90억 개의 트랜지스터를 사용해 방대한 양의 데이터를 실시간으로 가공하도록 설계됐다. 이것으로 플랫폼을 만들고, 그것을 기반으로 데이터센터와 연결해서 AI를 위한 알고리즘을 만든다. 완전 자율주행차 개발을 위한 슈퍼컴퓨터인 셈이다.

차 상무는 “자동차 시장에서 셀링포인트는 엔진의 마력이 아니라 디자인과 차량에 탑재된 컴퓨터 성능에 맞춰져 있다”며 “스마트폰을 제조하는 회사보다 페이스북과 같은 플랫폼 서비스업체가 더 이익을 가져가는 것처럼 자율주행차도 마찬가지다. 차만 만들 것이 아니라 자율주행을 가능하게 하는 클라우드 데이터센터를 같이 생각해야 한다”고 강조했다.

자율주행차 문제의 7~80% 가 인지 부분에서 발생한다. 주행 방해 요소, 주행 가능 상태, 지체 지역, 차량 위치 등을  인지하여 제어 쪽에 명령을 제대로 내려야 사고가 발생하지 않기 때문이다.

이 같은 자율주행차의 안전성을 높이기 위해 엔비디아는 시뮬레이션 플랫폼을 개발했다. 일상의 주행부터 드물게 발생하는 위험 상황에 이르는 다양한 시나리오를 실행해보는 가상 시뮬레이션 설루션이다. 차 상무는 “실제 주행을 한 데이터만으로는 100% 안전하다는 의미있는 데이터를 생산할 수 없기 때문에 가상현실을 통한 시뮬레이션으로 검증하는 것이 필요하다”고 설명했다.

안전성 제고 위해 센서의 상호보완 작동 중요

특히 시뮬레이션 플랫폼에서 중요한 것은 실제 환경을 그대로 구축할 수 있도록 하는 센서의 역할이다. 이에 정지성 (주)에스오에스랩 대표는 ‘자율주행차량용 라이다 기술과 시장 동향’에 대해 강연했다.

라이다는 레이저를 이용해 물체에 반사된 빛을 분석하여 물체와의 거리를 측정하는 센서로, 3차원 영상의 구현이 가능해 자율주행차의 핵심기술로 각광을 받고 있다.

정지성 대표는 “레이저가 한 점 한 점을 정밀하게 3차원 공간 좌표로 찍어서 영상을 구현하기 때문에 형태 인식이 가능하며 고해상도라는 장점이 있다”고 소개했다.

자율주행차의 눈에 해당하는 센서는 레이더(Radar), 카메라(Camera), 라이다( Lidar) 등 3개를 꼽을 수 있다.

정 대표는 “레이더는 주변 물체의 거리나 속도 등을 측정하기 위해 전자기파를 사용하는 센서인데, 날씨나 시간대에 상관없이 사물을 인지할 수 있고 장거리 인지도 가능하다. 하지만 형태 인식이 불가능하다는 단점이 있다. 대신에 라이다는 광센서이기 때문에 비가 오는 날 굴절이라는 변수가 있다”고 설명했다.

또 “카메라는 눈에 하얗게 쌓인 날에는 바닥에 차선을 구별할 수 없는데, 라이다는 주변의 지형지물을 통해 차선을 구별하는데 성능이 탁월하다”며 “자율주행차의 안전성을 높이기 위해서는 3개의 센서를 상호보완적으로 사용할 수 있어야 한다”고 설명했다.

아울러 “더 안전성을 확보하기 위해서는 2개의 센서가 작동을 하지 않을 경우를 대비해 1개의 센서만으로도 안전한 주행이 가능하도록 각각의 센서 기능을 높이는 노력도 필요하다”고 강조했다.