제13회 국제 e-모빌리티 엑스포 개최
|
정하욱 라이드플럭스 부대표는 26일 제13회 국제 e-모빌리티 엑스포에서 열린 '피지컬 AI의 진화: 자율주행차, 자율운항 선박과 로봇' 세미나에서 "'데이터 플라이 휠'이 지속적으로 돌아가야 기술이 고도화될 것"이라며 이같이 밝혔다.
그는 자율주행 기술 경쟁의 본질은 결국 '안전'과 '데이터'에 있다고 강조했다.
정 부대표는 "전 세계적으로 교통사고 사망 원인의 대부분이 운전자 부주의나 실수에서 비롯된다"며 "자율주행 기술은 이러한 사고를 줄이고, 사람들이 차 안에서 보내는 시간을 더 효율적으로 활용하게 만드는 데 필수적"이라고 말했다.
그는 글로벌 시장의 기술 경쟁과 관련해선 "미국과 중국에서는 막대한 비용을 투입하며 자율주행 패권 경쟁이 진행 중이며, 로보택시가 빠르게 대중화되고 있다"며 "일부 지역에서는 자율주행 서비스가 기존 차량 호출 플랫폼보다 높은 점유율을 기록하고, 인간 운전자보다 더 안전하다는 연구 결과도 나오고 있다"고 설명했다.
정 부대표는 자율주행 AI의 핵심 기술 중 하나로 '멀티 태스크 러닝'을 강조했다. 그는 "하나의 AI모델이 하나의 역할을 하기 보다는 여러 AI모델이 여러 역할을 동시에 수행하게 된다"고 말했다.
또 '멀티 모델 처리'와 관련해선 "카메라, 라이다 등 최소 10개 이상의 센서가 360도로 정보를 수집하고 이를 통합해 주행 결정을 내린다"고 설명했다.
특히 자율주행에서 가장 큰 과제로 '롱테일 데이터 문제'를 짚었다. 그는 "AI는 자기가 모른다고 대답을 안하지 않고 어떻게든 답을 만들어서 내려고 하는 경우도 있다"며 "자율주행차의 경우 잘못된 대답을 내는 경우 치명적인 사고가 날 수 있어, 그런 엣지 케이스에 잘 대응하는 것이 매우 중요하다"고 말했다.
특히 최근 기술 흐름으로는 '엔드투엔드 AI'가 부상하고 있다. AI가 인간의 주행 데이터를 모방하는 학습 방식으로, 대표적인 게 테슬라의 FSD다.
정 부대표는 이와 관련 "기존에는 인지·판단·제어가 각각 분리된 모델로 작동했지만, 이제는 하나의 거대한 AI가 대규모 데이터를 학습해 통합적으로 판단하는 방식으로 발전하고 있다"며 "이 방식은 일반화 성능이 높고 일부 인식 실패가 있더라도 전체 판단 오류를 줄일 수 있는 장점이 있다"고 설명했다.
다만 "모델이 커질수록 해석이 어려워지는 한계도 있지만, 관련 연구가 빠르게 진행되고 있다"고 덧붙였다.
라이드플럭스는 이러한 기술을 기반으로 제주를 핵심 테스트베드로 삼고 있다. 그는 "제주는 연간 1500만 명이 항공으로 이동하는 대표적 관광지로, 렌터카·택시 등 모빌리티 수요가 매우 높다"며 "안개와 악천후 등 다양한 주행 환경까지 갖춰 자율주행 기술을 검증하기에 최적의 조건"이라고 설명했다.
실제 라이드플럭스는 제주에서 자율주행 셔틀, 구역형 택시, 대중교통 시범 서비스 등을 운영하며 데이터를 축적하고 있다.
자율주행의 적용 범위는 여객을 넘어 화물 운송으로도 확대되고 있다는 게 정 부대표 설명이다.
정 부대표는 "국내 물류 시장은 간선 운송 수요가 매우 크지만 운수 종사자의 고령화와 인력 부족 문제가 심화되고 있다"며 "도심과 고속도로를 아우르는 전 구간 자율주행 화물 운송이 중요한 대안이 될 것"이라고 말했다.
