“韓, AI 활용 자율주행 기술 확보해야”…'룰 베이스'는 한계

인공지능(AI)을 활용해 차량 스스로 주행하는 엔드투엔드(End to End) 기술 개발을 강화해야 한다는 주장이 제기됐다. 엔드투엔드는 차세대 자율주행 기술 중 하나다. 국내 기업간 협력 필요성도 거론됐다.

곽수진 한국자동차연구원 빅데이터·SDV연구본부장은 16일 '자율주행 혁신 열쇠 AI기반 엔드투엔드 자율주행' 주제로 열린 '제21회 자산어보' 행사에서 이같이 밝혔다.

운전자 개입이 필요없는 레벨4 자율주행을 구현하는 데 현재 '룰 베이스(rule based)' 방식을 고집해서는 한계가 있다는 판단이다. 룰 베이스는 사전에 정해진 프로그램을 기반으로 주행하는 자율주행 방식이다.

곽 본부장은 “로보택시 같은 무인 자율주행차는 AI를 이용해 데이터를 반복 학습해 차량이 스스로 판단해 모든 상황에 유연하게 대처할 수 있는 엔드투엔드 기술로 발전하고 있다”고 설명했다.

이어 룰베이스 기술로 주행하는 구글 웨이모 등 미국 자율주행 기업도 로보택시에 엔드투엔드 기술 적용을 추진하고 있다고 덧붙였다.

곽 본부장은 “테슬라는 엔드투엔드 기술을 활용해 웨이모 등와 경쟁해 미국 로보택시 시장에 진출했다”며 “AI를 통해 양질의 데이터를 확보하는 방식으로 레벨4 자율주행 기술을 확보해야 한다”고 말했다.

한자연에 따르면 로보택시에 엔드투엔드 기술 등을 도입하면 사람이 운전하는 택시보다 사고는 85%, 에어백 전개사고는 79%, 교차로 사고는 96% 정도 낮아진다.

한자연은 중국 바이두, 포니AI, 위라이드 등도 AI 기반 자율주행 기술을 확보하고 있다고 소개했다.

곽 본부장은 “레벨4 자율주행 기술 한계를 AI 딥러닝(심층학습) 방식으로 뛰어넘을 수 있을 것”이라며 “한국은 미래 자율주행 구현을 위해 생성형 AI, 피지컬AI 등 AI 기술 확보가 필요하다”고 말했다.

이어 “자동차, 전자, IT 등 다양한 산업이 협력해 자율주행 산업 패러다임 변화에 대응해 협력해야 한다”고 주문했다.

김지웅 기자 jw0316@etnews.com