"테슬라 FSD로 자율주행 미래 성큼…현대차도 E2E 개발 필요"

(서울=뉴스1) 김성식 기자 = 한국의 자율주행 기술을 발전시키기 위해서는 인공지능(AI) 학습을 기반으로 한 '엔드투엔드'(E2E·End to End) 방식도 함께 검토해야 한다는 지적이 제기됐다. E2E 방식은 최근 테슬라가 국내에 선보인 '감독형 자율주행(FSD·Full Self Driving)' 서비스와 같은 방식이다.

최준원 서울대 전기·전자공학부 교수는 14일 국회에서 박상혁 의원실이 주최한 '테슬라 FSD 국내 상륙과 우리나라 미래 모빌리티 산업의 미래' 토론회에서 "'룰 베이스'(Rule-Based) 방식의 자율주행 기술 개발로는 도로 위의 엣지 케이스(예외적 상황) 대응에 한계가 있다"며 룰 베이스와 E2E 방식 모두 사용하는 '하이브리드 전략'이 필요하다고 말했다.

룰 베이스란 운전 시 필요한 규칙에 맞게 개발자가 알고리즘을 만들면, 차량이 이를 기반으로 주행하는 방식이다. 현대차그룹 모셔널과 구글 웨이모 등이 룰 베이스 방식으로 자율주행 기술을 개발했다. 최 교수는 "룰 베이스는 오랜 기간 연구된 분야로 다양한 이론들이 나왔지만, 실제 도로 위에선 엣지 케이스가 나올 때마다 개발자들이 알고리즘을 새롭게 수정해야 한다는 치명적인 단점이 존재한다"고 설명했다.

반면 E2E는 AI가 인간의 주행 데이터를 모방 학습하는 방식이다. 인지, 판단, 제어 각 단계를 알고리즘에 따라 독립적으로 연산하는 룰 베이스와 달리 모든 과정을 한 번에 처리한다. 테슬라는 2024년 선보인 FSD V12부터 E2E 방식을 사용해 자율주행 기술을 고도화하는 중이다.

최 교수는 "데이터 규모가 증가하면 성능이 비약적으로 향상하는 '스케일의 법칙'을 담은 게 AI 자율주행, E2E"라며 "인간의 주행 능력을 모방하도록 잘 학습시키면, 엣지 케이스에 대한 대응 능력을 빠른 속도로 키울 수 있다"고 부연했다.

최 교수는 "현대차그룹도 엔비디아의 자율주행 AI 모델 '알파마요'를 채택할 것이란 관측이 나오고 있다"며 알파마요는 E2E 방식에 사람처럼 추론하는 능력을 추가한 것이라 엣지 케이스에 대한 데이터가 많지 않더라도 관련 대응력을 키우는 데 도움을 줄 것으로 내다봤다. 그러면서 국내 자동차 산업이 "독자 내연기관을 만들 때에도 쉬운 적은 없었다. 항상 후발주자로서 기술 격차를 극복해 왔다"며 E2E 방식의 자율주행 기술도 충분히 따라잡을 수 있다고 진단했다.

이날 토론회에선 테슬라 FSD 도입으로 생긴 자율주행 '레벨 2플러스(+)' 기술에 대한 국내 제도 공백도 해결 과제로 지목됐다. 한미 자유무역협정(FTA)에 따라 미국의 안전 인증을 획득한 미국산 차량은 한국에서 자동차관리법상 자기 인증을 받은 것으로 간주해 별도의 인증 절차 없이 수입할 수 있다. 테슬라도 지난해 11월 미국산 '모델S'와 '모델X'에 한해 한국 시장에서 FSD 서비스를 개시하면서 FTA 특례를 활용해 한국 당국의 별도 승인을 받지 않았다.

박용선 국토교통부 자동차정책과장은 "우리나라 자율주행 관련 제도는 유엔 기준을 차용하고 있지만, 유엔에선 아직 자율주행 레벨2+에 대한 기준이 없다"며 "테슬라 FSD는 한미 FTA에 따라 우리 정부와의 협의 없이 도입됐다"고 설명했다.

따라서 미국산 차량을 제외한 차량은 국내에서 레벨2+의 핵심인 '핸즈프리'(운전대에서 두손을 떼는 것)가 제도적으로 막혀있는 실정이다. 박 과장은 "우리도 국제 논의에 참여해 자율주행 레벨2+ 차량에 대한 제도를 마련하겠다"고 강조했다.

자율주행 기술 고도화를 위해선 국내 전기차 보급 속도를 높여야 한다는 지적도 제기됐다. 최진욱 산업은행 산업기술리서치센터 융합모빌리티팀장은 "전기차는 고용량 배터리를 탑재하기 때문에 전력 소비가 많은 자율주행 기술에 가장 적합한 차량 플랫폼"이라고 평가했다. 이어 "현대차·기아의 지난해 1~11월 글로벌 전기차(BEV+PHEV) 판매량은 전년 동기 대비 19% 증가해 같은 기간 글로벌 완성차 업체 평균 증가율(27%)을 밑돌았다"며 "국내 업계의 자율주행 기술 확대를 위해선 전기차 기반 확대가 시급하다"고 덧붙였다.

seongskim@news1.kr