ETRI, 실제 주행 데이터로 학습하는 AI자율주행 기술 상용화 추진

(대전=뉴스1) 김종서 기자 = 한국전자통신연구원(ETRI)은 자동차 제조사와 공동으로 실제 도로에서 수집한 대규모 주행 데이터를 활용해 센서 인식부터 주행 판단, 차량 제어까지 전 과정을 통합 학습하는 인공지능(AI) 기반 자율주행 기술을 개발하고 실제 차량 적용을 목표로 기술 사업화 추진한다고 17일 밝혔다.

이번 연구 목표는 실제 도로 주행 데이터를 활용해 인공지능이 인간과 유사한 방식으로 도로 환경을 종합적으로 이해하고 스스로 차량의 조향과 가속·감속을 제어하는 범용 운전 지능을 구현하는 것이다. 이를 통해 국가 연구개발로 확보한 인공지능 소프트웨어 기술을 산업 현장 수준으로 확장할 계획이다.

기존 자율주행 기술은 인지·판단·제어 기능을 각각 다른 시스템에서 단계적으로 처리하는 방식이 일반적이었다. 그러나 이번 연구에서는 하나의 통합 인공지능 모델이 도로 상황을 이해하고 차량의 조향과 가속·감속을 동시에 결정하는 엔드투엔드 방식의 자율주행 기술을 개발한다.

특히 최근 글로벌 인공지능 기술 흐름으로 주목받는 멀티모달 모델을 자율주행에 적용하는 연구로 발전할 것으로 기대된다. 멀티모달 모델은 카메라로 인식한 시각 정보뿐 아니라 언어적 개념과 상황 맥락까지 함께 이해해 보다 정교한 의사결정을 수행하도록 설계된 인공지능 구조다.

이를 통해 복잡한 교차로나 다양한 도로 환경에서도 인간과 유사한 판단을 수행할 수 있는 차세대 자율주행 인공지능을 구현하게 된다.

ETRI 연구진은 이번 연구가 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP), 자율주행기술개발혁신사업단(KADIF)의 국가 연구개발 사업을 통해 확보한 핵심 인공지능 기술을 실제 차량 데이터와 결합해 산업 수준으로 발전시키는 중요한 사례라고 설명했다.

이번 연구에는 ETRI의 △혼잡한 도로 환경에서 위험 상황을 예측하고 최적의 주행 행동을 결정하는 강화학습 기반 자율주행 인공지능 소프트웨어 기술 △악천후나 예측하기 어려운 도로 환경에서도 안정적인 주행을 가능하게 하는 인지·판단 인공지능 소프트웨어 핵심 기술 등이 포함된다.

연구진은 기존 자율주행 시스템이 고가의 라이다(LiDAR) 센서에 크게 의존하던 방식에서 벗어나 카메라 중심의 시각 정보와 인공지능의 논리적 판단 능력을 결합한 새로운 접근 방식을 추진한다. 이를 통해 최소한의 센서 구성으로도 안정적인 자율주행이 가능한 지능형 운전 모델을 개발한다.

연구진은 실제 도로에서 수집된 대규모 주행 데이터와 차량의 움직임 정보를 인공지능 학습에 활용해 운전 지능을 지속적으로 고도화할 예정이다. 나아가 이러한 기술을 다양한 차량과 환경에 적용할 수 있는 차세대 자율주행 인공지능 파운데이션 모델로 발전시키는 것을 목표로 하고 있다.

이번 협력에는 완성차 기업인 KG모빌리티가 실제 차량 주행 데이터와 시험 인프라를 제공하고, ETRI와 자율주행 전문기업인 ㈜소디스가 차세대 엔드투엔드 자율주행 소프트웨어 개발과 통합 시스템 구축을 담당한다.

세 기관은 기술 개발과 실증, 산업 적용까지 전 과정에서 협력해 기술 시너지를 극대화할 계획이다.

ETRI 최정단 AI로봇연구본부장은 "E2E 자율주행 데이터 구축 및 활용 가이드라인을 제시하고 산업 전반이 활용할 수 있는 자율주행 데이터 생태계 조성에 기여하겠다"고 말했다.

jongseo12@news1.kr