"자율주행, E2E 방식 부각⋯美·中에 뒤졌지만 추격 가능"

[아이뉴스24 김종성 기자] 자율주행이 자동차 산업의 판도를 바꾸는 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 특히 최근에는 인지, 예측, 판단, 제어를 단계별로 나누어 처리하던 '모듈러' 방식보다 인공지능(AI)을 활용한 '엔드-투-엔드(End-to-End·이하 E2E)' 방식이 부각되고 있다.

전문가들은 현재 앞서가는 미국과 중국의 자율주행 기술을 한국이 추격하기 위해서는 AI, 데이터 중심 개발 체계를 구축하고, 전문 인력 확보와 대규모 데이터 인프라 구축, 하드웨어 최적화가 필수적이라고 지적했다.

한국자동차연구원은 16일 서울 강남구 코엑스 스타트업브랜치에서 'AI 자율주행-SDV 혁신의 열쇠, 엔드 투 엔드 AI 기반 자율주행의 현주소'를 주제로 '제21회 자산어보' 행사를 열었다.

이날 행사에서는 AI 대전환 시대를 이끄는 핵심 분야인 AI 자율주행과 관련해 △국내 E2E 자율주행 기술의 성공 전략 △E2E 기술·표준 동향 △모빌리티 벤처투자 트렌드와 미래 대응 전략에 대해 폭넓게 다뤄졌다.

기존에 자율주행은 '모듈러 방식'이라고 불리는 구조를 사용했다. 인지-예측-판단-제어를 단계별로 나누어 처리하는 방식이다. 그러나 이 과정에서 인지, 예측 단계에서 수집한 데이터가 손실되고, 각 단계별로 시스템이 최적화되다 보니 전체적인 자율주행 기술의 성능이 떨어지는 문제가 있었다.

반면 E2E 방식은 카메라나 센서가 수집한 데이터를 AI가 직접 학습해 경로설정 등 판단 단계에서 적용한다. 중간 단계에서 데이터 손실이 발생하지 않고, 시스템 전체가 하나의 목표를 향해 최적화된다. 룰(규칙) 기반으로 시스템이 작동하는 기존 모듈러 방식에서는 거의 무한대에 이르는 엣지 케이스(실제 현장에서 발생하는 예외적인 상황)를 하나씩 해결하는 것이 버거워지면서 E2E AI 기반의 방식을 채택하기 시작한 것이다.

대표적인 것이 테슬라다. 테슬라는 'FSD(Full Self-Driving) 버전 12'부터 E2E 방식을 도입하면서 자율주행 기술이 크게 도약하게 된다. E2E 방식은 데이터가 쌓일수록 성능이 향상되는 구조라, 결국 완전자율주행 기술을 구현하는 데 필수적이다.

한국은 아직 E2E 자율주행 개발 경험이 부족하다는 게 대체적인 평가다. 그러나 AI와 데이터 중심의 개발 체계를 구축한다면 충분히 글로벌 경쟁에 합류할 수 있다는 분석도 나온다.

최준원 서울대 교수는 "자율주행 개발에서 한국이 미국이나 중국에 비해 조금 늦어졌지만, 실기했다고 생각하진 않는다"며 "AI와 데이터 중심의 개발 체계를 구축한다면 충분히 따라갈 수 있다고 생각한다"고 말했다.

최 교수는 이를 위해 △AI 설계 전문 인력 확보 △대규모 데이터 인프라 구축 △데이터 중심 개발 프로세스 정착 △차량용 하드웨어 최적화가 필요하다고 지적했다. 특히 기존에 자율주행기술 개발에 활용하는 공개 데이터셋의 한계를 극복하기 위한 한국만의 자체 데이터셋 구축이 필수적이라고 조언했다.

그는 "현재 테슬라의 FSD에 대응하는 소버린 자율주행 모델 개발을 목표로 연구 중으로, 이 모델은 센서 데이터 기반의 특징 추출, 3D 인식, 도로차량 움직임 분석, 교통 표지판 인식 등 다양한 기능을 포함한다"며 "자율주행 데이터셋을 공개해 국내 개발팀 연구를 지원하고, 데이터 파이프라인과 관련된 기업을 육성할 계획"이라고 밝혔다.

곽수진 한자연 빅데이터SDV연구본부장은 "E2E의 핵심은 주행 데이터와 고성능컴퓨터(HPC)로, 이를 구현하기 위한 기술인 소프트웨어 중심의 차(SDV) 아키텍처와 응용프로그램 인터페이스(API) 표준화가 필수적"이라며 "국가적 플랫폼 환경 조성이 필요하다"고 강조했다.

진종욱 한자연 원장은 "AI 자율주행은 정부가 추진하는 'AI 대전환'의 핵심 기술이자 SDV 혁신을 실현하는 열쇠"라며 "이번 행사를 통해 산업 전반의 유기적인 협력을 주도함으로써 자율주행 기술 역량 및 생태계를 한층 강화하고, 나아가 우리나라가 AI 3대 강국으로 도약하는데 자동차 산업이 중심적인 역할을 할 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.