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국내 자율주행차, 스타트업부터 지자체까지 들썩…“AI 학습 연구 필요”

AI 학습의 핵심은 ‘데이터’…“양질의 데이터 공유 가능한 협력 체계 구축해야”

국내 자율주행차, 스타트업부터 지자체까지 들썩…“AI 학습 연구 필요” - 다아라매거진 심층기획
한국전자통신연구원(ETRI) 민경욱 실장

오는 2020년 5월, ‘자율주행자동차법’의 시행을 앞두고 더욱 안전하고 실질적인 자율주행 기술을 선보이기 위해 국내 자율주행 업계의 움직임이 더욱 분주해졌다.

5일 삼성동 코엑스(COEX)에서 한국클라우드컴퓨팅연구조합의 주최로 열린 ‘CCCR TaB 2019: 자율주행차, AI, 클라우드(CCCR Technology and Business 2019: Autonomous vehicle, AI, Cloud)’에서는 자율주행 기술의 국내외 동향과 전망을 파악해보는 자리가 마련됐다.

한국은 오는 2020년 5월 1일, ‘자율주행자동차 상용화 촉진 및 지원에 관한 법률(자율주행자동차법)’의 시행을 앞두고 있다.

이에 자율주행 기술을 위한 V2X, HD MAP(고정밀맵), 라이더 센서, 시뮬레이션 기술 등 다양한 스타트업들이 가능성의 시장을 향해 속속 발을 내딛기 시작했다.

또한 각 지자체로부터 관련 인프라를 구축하거나 특별 구역을 지정하는 등 자율주행 기술 활성화를 위한 다양한 실질적인 노력이 이어지고 있다.

세종특별자치시의 경우 ‘자율주행실증 규제자유특구’를 지정했으며, 서울시는 자율주행지원을 위한 V2X 모듈을 무상으로 제공한다고 밝혔다. 대구광역시도 자율주행 탑승 정류장과 같이 자율주행 셔틀을 위한 맞춤형 인프라를 구축할 예정이다.

특히 올해 초 시행된 5G도 자율주행 분야의 불길에 기름이 돼줬다. 초고속, 저지연의 5G 인프라를 통해 센서 간 반응 속도를 향상해 운전자의 안전을 더욱 보장할 수 있게 됐다.

한국전자통신연구원(ETRI)의 민경욱 실장은 “5G 덕분에 대기업 유통사를 중심으로 셔틀버스 형태의 자율주행 차량도 속속 등장하고 있다”라며 “하지만 아직 국내 자율주행 기술은 세계 시장과 비교했을 때 안타깝게도 현저히 미흡한 수준”이라고 평가했다.

현재 대부분의 국내 기술은 고정밀맵을 통한 로컬라이제이션 기술과 인공지능(AI)을 활용한 소프트웨어가 아닌, GPS와 정해진 규칙, 로그 기반으로 작동되는 시스템이다. 때문에 유동적인 판단과 제어가 불가능해 예기치 못한 상황에서 신속한 대응을 할 수 없는 경우 즉각적인 안전 문제로 이어지게 된다.

이에 “현재 로그 기반의 기술은 완전 자율주행 기술을 위해서는 많은 한계가 존재하기에 보다 체계적인 자율주행 인공지능 학습 연구가 지속돼야 할 것”이라고 말한 민 실장은 “성공적인 연구를 위해 ETRI 인공지능데이터 공유센터, 국토부 자율주행데이터 공유센터 등 양질의 데이터를 확보할 수 있는 오픈 플랫폼을 활용한 협력 체계가 구축된다면 좋을 것”이라고 했다.
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