길 위의 모든 차가 자율주행차라면 굳이 어떤 스타일의 사람이 운전 하는지를 걱정할 필요가 없을 것이다. 그러나 그런 때가 오기까지는 한동안 자율주행차와 인간 운전자가 도로를 공유해야 하기 때문에 신경 쓰일 수 밖에 없다.

'IEEE 스펙트럼'은 인간 운전자의 특성을 능동적으로 파악해 운전의 안전성을 높이는 자율주행차 기술에 대해 보도했다. UC버클리 연구팀이 최근 대전에서 열린 IROS 2016에서 발표한 이 알고리즘은 기존 접근과는 다른 능동적인 방식을 취하고 있다. 로봇이 어떤 행동을 먼저 취함으로써 인간에 관한 정보를 얻을 수 있도록 유도하는 방식이다.

일반적으로 로봇은 인간에 관해 수동적으로 정보를 수집해왔다. 로봇은 사람이 하는 것을 보고 기록한 다음, 그 데이터를 통해 인간이 다음에 무엇을 할지 예측하는 방식을 취했다. 그러나 이 같은 접근법은 제한적인 효과만 있다. 인간이 유용하다고 해서 늘 같은 것들을 행하지는 않기 때문이다. 운전자마다 각자 다른 의도, 목적, 선호도, 운전 스타일을 갖고 있고 운전 중 휴대폰을 보는 사람, 보지 않는 사람도 나눠진다.

도르사 사디, S.샨카 새스트리, 산지트 A.세시아 그리고 안카 드라간 등 UC버클리 연구자들이 자율주행차가 주변에 있는 인간 운전자에 대한 정보를 능동적으로 수집하는 접근법을 내세웠다. 어려워 보이지만 이는 실제 인간 운전자들이 행하는 방식이다. 가령 비보호 교차로에서 회전을 하려고 하는데 상황이 애매할 경우 다른 운전자가 어떤 반응을 보이는지 알려면 앞으로 차를 살짝 움직여보는 행동을 하는 식이다.

즉 로봇이 '넛지(가볍게 툭 건드려서 반응을 이끌어내거나 영향력을 행사하는 것)'를 통해 인간이 생각하는 바를 더 잘 감지할 수 있도록 하는 것이다. 이 알고리즘은 주변 인간 운전자가 수동적인지, 공격적인지, 혹은 주의를 기울이고 있는지 등을 로봇이 판단할 수 있는 몇 가지 시나리오를 가지고 있다.

시나리오 1: 고속도로에서 넛지하기

자율주행차는 인간의 운전 스타일을 추론하기 위해 그 운전자 차선에 살짝 머리를 들이밀면서 적극적인 방식으로 인간을 파악한다. 주의를 기울이고 있는 사람이라면 크게 속도를 늦추거나(소심한 운전자), 속도를 높이는(공격적인 운전자) 방식으로 자동차를 피할 것이다. 그러나 산만한 운전자라면 자율주행차의 의도를 알아채지 못하고 속도를 그대로 유지하면서 자율주행차와 점점 더 가까워질 것이다.

시나리오2: 고속도로에서 속도 늦추기

로봇이 인간을 적극적으로 파악하기 위해 속도를 늦추고 운전자의 스타일을 파악한다. 주의력있는 사람은 속도를 늦춰 충돌을 피하려 하지만 산만한 운전자들은 두 차량 사이의 안전거리를 유지하는데 더 오랜 시간이 걸릴 것이다.

시나리오3: 교차로에서 넛지하기

운행 중인 상태에서 자율주행차는 교차로에서 넛지를 통해 인간의 운전 스타일을 탐색한다. 주의력있는 사람은 교차로에서 안전을 위해 속도를 늦추지만 산만한 사람은 그렇게 하지 않는다.

일단 자율주행차가 이 데이터를 수집하면 다음부터는 주변 사람이 하는 행동에 수월하게 대응할 수 있다. 이런 시나리오에서 수집한 데이터가 어떻게 사용되는지를 생각한다면 꽤 흥미롭다. 가령 자율주행차가 어떤 운전자가 공격적으로 운전하는지를 지속적으로 파악한다면 그 운전자에 꼬리표를 붙이고 그 정보를 다른 자율주행차 혹은 다른 운전자와 공유할 수 있다.

운전 시뮬레이터에서의 연구 결과는 수동적인 추정보다 적극적인 탐색이 인간의 운전 스타일을 정확하게 파악하는데 더 도움이 되는 것으로 확인됐다. 물론 연구팀은 연구와 실제 개발은 다르기 때문에 이를 구현하는 것이 도전과제라는 점은 인정하고 있다. 가장 중요한 것은 안전한 행동을 찾아내는 것인데 여기서도 가장 큰 이슈는 인간은 늘 파악된대로만 반응하지는 않는다는 점이다.