취객이 갑자기 차 앞으로 뛰어들면 AI 자율주행은 어떻게 할까

(서울=뉴스1) 유수연 기자 = # 늦은 밤 서울 강남 도로를 달리던 자율주행차 앞으로 취객이 갑자기 뛰어든다. 옆 차선에서는 택시가 승객을 태우기 위해 급하게 끼어들고, 앞에서는 불법 유턴 차량이 진로를 가로막는다. 가령 이런 상황이 동시에 벌어진다면 자율주행 인공지능(AI)은 어떻게 판단해야 할까.

카카오모빌리티(424700)는 이처럼 예측하기 어려운 상황이 빈번한 강남 심야 도로에서 자율주행차를 운행하며 AI를 학습시키고 있다. 지난 3월 이후 누적 주행거리는 1만 3000㎞, 운행 완료 건수는 2000건을 넘어섰다.

임인호 카카오모빌리티 자율주행개발팀 AI주행파트 리더는 9일 오전 서울 서초구 한국자동차모빌리티산업협회(KAMA)에서 열린 미디어 스터디에서 "쉬운 곳에서 1년 달리는 것보다 강남에서 한 달 달리는 편이 AI 모델에는 훨씬 좋다고 생각한다"고 말했다.

카카오모빌리티는 실제 도로에서 확보한 데이터를 AI가 분석하고 다시 학습하는 체계를 구축했다. 이를 토대로 센서로 들어오는 정보부터 차량의 주행 판단까지 하나의 AI 모델이 처리하는 'E2E'(End-to-End) 자율주행 모델을 연내 도입할 계획이다.

카카오모빌리티는 지난해까지 자율주행 핵심 알고리즘을 인지·판단·제어 단계로 나눈 규칙 기반(Rule-based) 방식으로 개발했다. 올해 1분기부터는 판단 영역에 AI 플래너를 도입해 복잡한 도로 상황에 대응하고 있다.

E2E는 이를 한 단계 확장한 방식이다. 센서로 들어온 정보를 인지와 판단 등 단계별로 나눠 처리하지 않고 하나의 AI 모델이 종합적으로 처리해 차량의 주행 궤적까지 내놓는다.

AI의 판단을 그대로 차량에 적용하는 것은 아니다. AI가 선택한 경로는 별도의 안전장치가 다시 검증한다. 예를 들어 어린이보호구역에서 AI가 정지하지 않아도 된다고 판단하더라도 교통법규에 따라 속도를 제한하고 일시 정지하도록 하는 식이다.

E2E 성능을 높이는 데는 실제 도로에서 확보한 데이터가 활용된다.

카카오모빌리티는 지난 3월부터 서울 강남구 일대에서 오후 10시부터 다음 날 오전 5시까지 자율주행 택시 '서울자율차'를 운행하고 있다.

심야 강남에서는 불법 유턴 차량이나 갑자기 도로로 뛰어드는 취객 등 예상하기 어려운 상황을 접할 수 있다. 이런 상황에서 확보한 데이터는 AI가 분석하고 모델을 재학습한 뒤 다시 차량에 배포한다.

실제 운행 과정에서 새로운 상황을 만나면 데이터를 확보하고 이를 다시 AI 학습에 활용하는 방식이다.

카카오모빌리티는 자율주행 기술을 기존 모빌리티 플랫폼과 연결하는 작업도 진행하고 있다.

김민선 자율주행사업팀 리더는 "현재 자율주행 기술 기업은 주행 기술 개발에 총력을 기울여야 할 때"라며 "서비스 실증을 위해 앱과 기능을 하나하나 개발하지 않을 수 있도록 표준화된 서비스 플랫폼이 필요하다"고 말했다.

현재 서울자율차는 별도의 앱 없이 카카오 T에서 호출할 수 있다. 자율주행차 탑승이 어려운 경우 일반 택시 등 다른 이동 수단을 바로 제공한다.

향후 운전자가 없는 자율주행차의 대규모 상용화에 대비해 승하차 지점을 관리하고 기사 역할을 대신할 차량 내 인터페이스도 개발한다. 차량과 승객, 도로 상황을 관리하는 '자율주행 통합 관제시스템'(AICS)도 고도화하고 있다.

카카오모빌리티는 안전성이 검증되는 대로 운행 차량과 시간대, 지역을 순차적으로 확대할 계획이다.

김 리더는 "플랫폼에서 안정적인 서비스를 운영하고 관제에서 인지한 엣지케이스를 다시 기술 개발에 제공하면서 선순환되는 체계를 만들려고 하고 있다"고 말했다.

shushu@news1.kr