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"2020년 자율주행자동차 보급은 장밋빛 환상"IEEE 스펙트럼, 자율주행 자동차 기술 현황 분석
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승인 2020.04.24  18:04:24
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▲ 웨이모는 코로나19의 유행에 따라 자율주행자동차 테스트를 전면 중단했다. 대신 그동안 수집한 데이터셋을 공개했다(이미지=웨이모)

“2020년 자율주행자동차 시대 도래한다“ 한동안 이런 낙관적인 전망이 산업계를 압도했었다. 그러나 현실은 어떨까?

‘IEEE 스펙트럼’은 5년전 닛산, 도요타 등 여러 자율주행 자동차 개발업체들이 2020년 자율주행자동차 런칭을 약속했지만 이 같은 비전이 지나친 낙관주의에 기반한 것이었다며 아직 갈길이 너무 멀다고 꼬집었다. 5년전쯤 많은 자율주행자동차 개발업체들이 2020년 자율주행자동차를 내놓겠다고 경쟁적으로 발표하면서 자율주행자동차에 대한 기대감은 허공을 찔렀지만 이런 기대감이 지나친 장밋빛 전망이었다는 사실이 명백히 드러나고 있다는 지적이다.

아르고, 오로라, 크루즈, 포니, 웨이모 등 업체들은 자율주행자동차를 내놓기는커녕 코로나 19 대유행에 직격탄을 맞고 자율주행자동차 테스트를 중단했다. 전체 일정에 차질이 불가피한 상황이다. 이런 상황에서 웨이모와 포드는 그동안 자율주행자동차 시험 주행 과정에서 취득한 '데이터셋(dataset)'을 개발자들에게 공개했다. 웨이모와 포드는 개발자들이 데이터셋을 활용해 보다 빠르고 똑똑한 자율주행자동차 알고리즘을 개발할 수 있기를 기대하고 있다.

코로나19의 대유행은 업체들의 자율주행자동차 개발을 더욱 더디게 하는 요인으로 작용할 것으로 예측된다. 여기에 자율주행자동차 개발업체들은 단기간에 해결될 수 없는 여러 문제점을 갖고 있다.

프랑스 자율주행 셔틀 업체인 ‘이지마일(EasyMile)’의 로렌 이작(Lauren Isaac) 이사는 IEEE 스펙트럼에 “자율주행 개발업체들의 과대 선전이 5년전 정점을 찍었다”면서 당시 예측이 지나치게 장밋빛이었다고 비판했다. 그러면서 이작 이사는 이제 많은 업체들이 레벨 5의 완전 자율주행자동차보다는 레벨4의 완전 자율주행자동차 개발에 집중하고 있다고 전했다.

레벨4 완전 자율주행자동차는 특정한 장소와 기상조건에서 완전 자율주행을 실현하는 것이다. 이에 반해 레벨5 완전 자율주행자동차는 장소 및 날씨와 상관없이 어느 곳에서나 항시적으로 완전 자율주행을 실현하는 것이다.

이작 이사는 “이제 대다수 개발자들이 기술은 점진적으로 발전한다는 점을 깨닫기 시작했다”며 "우리의 자율주행 셔틀은 브레이크시스템, 라이더 등 측면에서 다중 레벨을 충족하고 있다“고 말했다. 이지마일은 현재 공항, 대학 캠퍼스, 비즈니스 파크 등 제한된 공간에서 레벨4 자율주행 셔틀을 보급하는 데 역점을 두고 있다.

IEEE 스펙트럼은 자율주행 기술에 관한 기본적인 의문에 대해 산업계가 아직 합의를 보지 못하고 있다고 지적했다. 대표적인 것이 라이더와 카메라의 문제다. 테슬라의 일론 머스크 CEO는 라이더 센서를 채택하고 있는 자율주행자동차가 결국은 망조가 들 것이라며 라이더 회의론을 제기했다. 그는 카메라 기술로도 충분히 자율주행자동차의 기능 구현이 가능할 것이라는 주장을 오랫동안 펼쳤다. 스테레오 카메라를 이용해 3D 심도를 갖춘 인식 알고리즘을 개발하면 라이더를 굳이 채택하지 않아도 된다는 것이다. 지난 2019년 코넬대 보고서도 이 같은 주장에 힘을 실어주었다.

하지만 웨이모 등 업체들의 오픈 데이터셋은 라이더 회의론자를 의심스러운 눈으로 보게하고 있다. 인공지능 업체인 '스케일(Scale)'은 자율주행자동차 개발업체인 앱티브(Aptive)가 공개한 데이터셋을 기반으로 라이더와 카메라의 정확도를 분석했다. 스케일은 카메라 데이터만을 활용해 분석한 결과와 카메라와 라이더 데이터를 같이 활용해 분석한 결과 후자의 정확도가 더 높은 것으로 드러났다고 밝혔다. 카메라 데이터를 활용했을 때 주변 물체나 사람을 인식하는 ‘경계상자(bounding boxes)’가 부정확했다는 것이다. 이 같은 잘못된 데이터는 결국 머신러닝에게 잘못된 데이터를 제공하는 셈이다.

스케일의 소프트웨어 엔지니어인 ‘나단 헤이플릭(Nathan Hayflick)’은 회사 블로그를 통해 ”2D 주석은 피상적으로는 정확해보이지만 표면 뒤에 심각한 부정확성을 갖고 있다‘고 설명했다. 스케일의 분석 결과에 흥미를 보인 모빌리티 분야 컨설팅업체인 ’내비겐트 리서치(Navigant Research)의 샘 아부엘사미드(Sam Abuelsamid) 수석 분석가는 일론 머스크의 주장은 너무 번지르하다며 “라이더 포인트 클라우드(point cloud)는 자율주행자동차에 물체까지의 거리를 정확하게 제공한다"고 말했다.

공유자율자동차(SAVs)에 대한 전문가들의 예측은 큰 차이를 보이고 있다. 컬리지런던대학(University College London)과 뮌헨공대 연구자들이 올해 초 발표한 자료에 따르면 오는 2040년 전체 자동차 주행거리의 20% 정도만 자율주행자동차가 차지할 것이란 예측이 있는가 하면 2035년까지 전체 주행거리의 70%가 자율주행자동차일 것이란 예측도 있다. 그만큼 이 시장을 예측하기 힘들다는 방증이다.

IEEE 스펙트럼은 기존의 자율주행자동차에 관한 예측들이 너무 낙관적인 것으로 판명났다며 이제 보다 현실적인 접근이 필요하다는 점을 강조하고 있다.

장길수  ksjang@irobotnews.com
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