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TÜV SÜD, 독일 DFKI와 자율주행 차량용 AI 프로젝트 론칭자율 주행 차량도 운전 면허 시험 받는다
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승인 2018.03.06  14:49:50
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글로벌 시험인증기관인 ‘TÜV SÜD’가 최근 자율주행에 사용되는 AI(인공지능) 기반 시스템을 인증하고 알고리즘에 대한 ‘도로 적용성 시험(roadworthiness test)’을 개발하기 위해 독일 인공지능연구소(DFKI)와 공동 프로젝트를 시작한다고 밝혔다.

자율주행 차량 내 전자 시스템으로 널리 보급되고 있는 AI 시스템은 자동차가 발생가능한 수 많은 교통 상황을 안전하게 제어할 수 있도록 도와준다. AI시스템은 결정론적 (deterministic) 방식으로 반응하지 않아 정확한 예측이 어렵다. 대신, 교통 상황에 따라 ‘딥러닝 (deep learning)’ 프로세스로 학습하며 올바른 반응이 무엇인지 스스로 결정한다.

TÜV SÜD는 시스템이 내린 결정이 항상 주변 교통 상황에 안전할 수 있도록 기본 알고리즘을 검증하고 인증할 계획이다. 제네시스 플랫폼 사용자는 시험을 위해 데이터와 모듈을 업로드 해야하며, 시험에 합격한 시스템에 TÜV SÜD 기능안전 인증서가 발행된다.

TÜV SÜD 글로벌 자율 주행 및 ADAS 총괄 후셈 압달라티프(Houssem Abdellatif) 박사는 “TÜV SÜD는 150년 이상 혁신 기술의 안전성과 대중 수용성을 향상시키기 위해 노력해 왔으며, 자율 주행 기술도 예외는 아니다. 보다 안전한 미래 운전 기술, 인공 지능 기술 개발에 있어 DFKI와 협력하게 된 것을 기쁘게 생각한다”고 말했다.

자율 주행 차량도 운전 면허 시험 받는다

인공 지능 시스템은 이용 가능한 데이터를 가지고 스스로 결론을 내리고, 다양한 교통 상황에서 학습한다. 이러한 점에서 초보 운전자와 유사하며, 시간이 지날수록 자율 주행 자동차는 교통 상황에 따라 보다 정확히 반응하게 된다. TÜV SÜD와 DFKI는 공동 프로젝트를 통해 운전 시험 상의 이론 시험과 유사하게 시스템의 학습 진행 상황을 평가할 수 있도록 하는 것을 목표하고 있다. 압달라티프(Abdellatif) 박사는 “딥러닝 학습법으로 지금껏 놀랄 만큼의 좋은 결과를 보여주었으나, 아직 프로세스가 실제로 어떻게 작동하는지 아무도 알지 못한다. TÜV SÜD와 DFKI가 공동 프로젝트를 통해 이를 조사할 것”이라고 말했다.

자율주행 차량이 실제 도로 상에서 사용될 수 있으려면, 실기 시험도 반드시 필요하다. 이에 TÜV SÜD와 DFKI 전문가들은 AI 시스템의 학습 과정을 탐색할 예정이다. 압달라티프 (Abdellatif) 박사는 “시스템이 어떤 결론을 내리는지 정확히 알 수 있게 되면 목표에 맞게 학습을 조정할 수 있다. 우리는 단순히 자동차가 제동을 할 것인지 아닌지가 아닌, 왜 제동하는지를 알아야 한다”고 말했다.

가상 교통 상황에서 수집된 데이터는 알고리즘의 학습 과정을 모니터링하고 수정하는 데 사용된다. 최종적으로 시험을 통과한 알고리즘은 도로 교통 상의 안전성을 확인해주는 ‘운전 면허증’인 인증서가 발행된다.

DFKI의 Autonomous Driving ASR 및 Competence Center Autonomous Driving (CCAD) 총괄 크리스찬 뮐러 (Christian Müller) 박사는 “다수의 기업들이 제네시스 프로젝트에 참여하기 위해 많은 관심을 기울이고 있다. 글로벌 자동차 및 도로 안전 전문가 TÜV SÜD와 협력하게 되어 매우 기쁘게 생각한다”고 말했다.

TÜV SÜD는 독일연방 경제에너지부(BMWi)가 주관하는 자율주행 관련 페가수스(PEGASUS) 프로젝트에 유일한 시험인증기관으로 참여하고 있다. 페가수스 프로젝트란 자율주행 차량의 안전성 및 보안성을 보장하고 인증하기 위한 제반 법적 체계를 구축하는 프로젝트다. 16개 관련 산업 및 리서치 기관들과 협업하여 자율주행 기능의 안전성을 확보하기 위한 방법과 요구사항을 체계화하고 있다.

한편, 후셈 압달라티프 (Houssem Abdellatif) 박사는 오는 3월 14일, 일산 킨텍스에서 개최되는 Automotive Testing Expo 2018에 연사로 참석, ‘고도의 자율주행 시스템 인증을 위한 시나리오 기반 시험 방법론 (Scenario-based testing for approval of highly automated driving systems)’에 관해 설명한다.

정원영  robot3@irobotnews.com
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