3D지도 기술이 자율주행 자동차 상용화의 난제로 떠올랐다고 파이낸셜 타임즈가 보도했다. 자율주행자동차 기술이 발전하고 있으나 실제 상용화되기 위해선 3D지도가 완벽해야 하는데 아직 갈길이 멀다는 지적이다.

현재 개발되고 있는 자율주행자동차는 레이더, 라이더, 카메라 등 다양한 센서를 통해 주변을 인식하지만 이들 센서를 통해 생성되는 방대한 데이터를 자율주행차가 독자적으로 처리하기는 힘들다. 자율주행 자동차가 도로를 한번 주행하면 하루에 1테라 바이트 이상의 데이터가 생성되는데 이는 CD 1400장에 달하는 정보량이다. 이처럼 방대한 데이터를 인터넷을 통해 전송하는 것도 매우 비효율적이다.

3D지도는 도로와 주변 환경에 관한 정보를 제공하기 때문에 자율주행 자동차에 필수불가결한 도구다. 자율주행차는 각종 센서로부터 수집되는 데이터와 3D지도 정보를 비교하면서 도로를 주행하게 된다. 3D지도 정보와 센서로부터 획득되는 보행자나 자전거 운행 등 정보를 합쳐야만 안전한 주행이 가능해진다. 데이터는 자율주행 자동차를 대상으로 실제 도로 환경을 훈련시키는데도 절대적으로 필요하다.

실리콘밸리 지도 개발 및 제작 전문가들이 가장 고민하는 부분은 바로 디지털 지도를 효과적으로 생성하고 관리하는 방법에 관한 것이다. 정확한 3D지도 없이 자율주행 자동차 혁명 시대를 기대하는 것은 섣부른 판단이란 지적이다.

'구글 맵스'를 운영했던 지도 전문가이자 '구글 어쓰'를 창업한 ‘브라이언 맥클렌돈(Brian McClendon)’도 3D지도가 난제라고 얘기한다. 그는 3D지도가 중요한 이유는 단순히 위치를 파악하는 데 있지 않고 자율주행 소프트웨어가 주변 세계를 인식하는 데 필요한 방대한 작업을 덜어주는 데도 있다고 강조했다. 3D지도가 있으면 자율주행 소프트웨어가 보행자 이동, 자전거의 등장, 도로 상황의 급속한 변화 등에 민첩하게 대처할 수 있다는 설명이다.

파이낸셜 타임즈는 최근 3D 맵 분야이 스타트업들이 크게 각광받고 있다는 점에 주목했다. '시빌 맵스(civil Maps)', '딥 맵(Deep Map)'’, 'Lvl5' 등 3D 맵 분야 스타트업들은 무려 4천만 달러에 달하는 자금을 펀딩받았고 구글, 애플, 테슬라 등으로부터 3D지도 분야 전문 인력들을 대거 스카웃하고 있는 상황이다. 자율주행자동차 분야에서 가장 앞서가고 있는 알파벳 계열 웨이모(주)는 이미 4백만 마일에 달하는 도로 주행 실적을 갖고 있는데다, 구글 맵스,구글 어쓰, 구글 스트리트뷰, 웨이즈(실시간 내비게이션 앱) 등을 보유하고 있어 매핑 분야에서 막강 파워를 자랑하고 있다.

자율주행자동차 관련 산업계에선 3D지도가 갖고 있는 복잡성 때문에 3D지도를 어떻게 부르는 게 바람직한지에 관한 논란도 일고 있다. 수집된 3D지도 정보는 다층적인 정보 구조를 갖고 있다. 도로·빌딩·나무 등의 물리적 위치 정보, 도로표지판과 신호등 정보, 속도제한 등 자율주행차가 준수해야하는 규제 정보 등이 층을 이루면서 3D지도를 형성한다. 심지어 1년에 cm 단위로 바뀌는 지각의 변화도 지도에 영향을 미친다. 지도 정보가 정확하지 않으면 자율주행자동차는 안전성에 심각한 위협을 받게 된다.

'딥 맵'의 COO인 '웨이 루오(Wei Luo)'는 이같은 3D지도의 성격 때문에 단순히 '지도'라고 부르는 게 정확하지 않을 수 있다고 언급했다. 딥 맵의 창업자인 ‘제임스 우(James Wu)’는 3D지도를 자율주행 로봇 '뇌의 일부‘라고 묘사했다. 지난 2015년 노키아의 맵 전문 기업에서 독일 자동차 컨소시엄으로 소유권이 넘어간 히어(Here)의 ’랄프 헤어트비흐(Ralf Herrtwich)’는 3D지도를 자율주행자동차의 '집합적 기억장치(collective memory)'라고 비유하기도 했다.

3D지도를 어떻게 부르든지간에 맵에 사용되는 방대한 데이터는 지도 제작업체에게 큰 딜레마다. 데이터를 확보해 지도를 만드는 것도 쉽지 않지만 계속 데이터를 갱신해야하는 게 또 다른 도전 과제다.

시빌 맵의 CEO인 '스라반 푸탄군타(Sravan Puttagunta)'는 “많은 기업들이 실제로 데이터를 저장하는 방법을 찾지 못하고 있다”고 속내를 털어놓았다. 자율주행자동차 주행시 가상의 경계가 생기고, 자율주행자동차 운행이 지역적으로 제한될 수밖에 없다는 지적이다.

시빌 맵은 지도 데이터를 보다 쉽게 관리하기 위해 지도 데이터를 단순화하는 방법으로 문제를 해결하려고 시도하고 있다. 하지만 아직 산업계 표준도 없는데다 지도를 생성하는 데 요구되는 인공지능 역시 완벽함과는 거리가 있다고 한다. 사람이 개입해 3D지도에 직접 정보를 입력하고 시험 주행 과정에서 발생한 자율주행차 사고 관련 정보도 직접 분석해 넣어야한다.

구글 맵이 처음에 만들어질 때 많은 사람들이 직접 투입돼 데이터를 입력했던 것을 생각하면 된다. 3D 지도 제작업체들간에 표준화된 데이터 관리 방법이 없다는 것도 문제점으로 지적되고 있다. 지도 제작업체들과 자율주행차 개발업체들은 3D지도를 고유의 경쟁력으로 생각하기 때문에 데이터를 공유하려 하지 않는다. 이때문에 자율주행자동차 업체들은 인하우스 방식으로 3D지도를 제작하려는 경향이 농후하다.

3D지도를 만들려면 각국의 상이한 교통 법규도 이해해야 하고, 지역마다 특징적인 부분을 별도의 인력을 투입해 해결해야 하는데 한개의 기업이 하기에는 매우 방대한 작업일 수밖에 없다.

그동안 내비게이션의 핵심 기술로 인식되던 GPS가 자율주행차에는 별 쓸모가 없다는 점도 문제로 지적되고 있다. GPS는 오차가 큰데, 자율주행차가 GPS 정보를 믿고 운행했다가는 사고 를 내기 쉽다. 이 때문에 지도 제작업체들은 막대한 자금을 투자해 HD급 고해상도 지도 제작에 공을 들이고 있다. ’랄프 헤어트비흐‘ 히어 CEO는 이를 전통적인 TV에서 HD와 4K로 가는 것과 같은 변화라고 말한다. 그는 미래 판매하려는 지도는 바로 HD라고 지적한다.

업계 전문가들은 실제로 이 분야에 너무 많은 기업들이 뛰어들고 있지만 채산성을 맞출 수 있는 기업은 많지 않다며 업체들간 합병이 피할 수 없는 수순이라고 진단했다. 경쟁력 있는 몇개기업만 살아남을 것이란 지적이다.

3D지도 제작시 사생활 보호 문제도 제기될 전망이다, 구글 스트리트뷰 제작시 지도에 자신의 얼굴이나 자동차 번호판이 나왔다고 항의하던 사례들이 3D 지도 제작시에도 똑 같이 나타날 것이란 지적이다. 결국 자율주행 자동차용 3D맵이 HD 수준으로 발전하면 프라이버시 문제가 불거질 수밖에 없다는 것.

3D지도가 자율주행자동차 뿐 아니라 다양한 로봇에 채택될 경우 문제는 더욱 복잡해진다. 낙관론자들은 라이더 등 센싱 기술이 고도로 발달하면 궁극적으로는 3D지도가 필요없어지는 상황이 발생할 수도 있지만 거기까지 가려면 상당한 시간이 필요할 것으로 보고 있다. 전문가들은 3D지도의 정확성이 높아지면 로봇산업 뿐 아니라 증강현실(AR)과 같은 산업에도 많은 영향을 줄 것으로 보고 있다. '포켓몬고'에 증강현실 기법이 도입된 것에서 알 수 있는 것 처럼 3D지도 기반의 파생 서비스들이 속속 생겨날 것으로 예측하고 있다.