현재는 교통사고의 90% 이상이 부주의나 조작 실수 등 운전자에게 원인이 있다고 한다. 하지만 AI가 운전을 하면, 교통사고는 궁극적으로 99.99% 이상 줄어들 것이다.
0. 목차
- 자율 주행에 필요한 요소
- 자율 주행의 레벨 구분
- AI가 운전자의 상태를 체크
1. 자율 주행에 필요한 요소
자동차 운전의 과정은 일반적으로 '인식(recognition)', '판단(judgment)', '조작(manipulation)'의 반복이다. 운전자는 신호등의 색깔과 보행자 등을 인식하고, 자동차의 속도를 올릴지 내릴지 좌우로 돌아갈지 등을 '판단'한다. 그리고 그 '판단'을 근거로 해서 운전대와 엑셀레이터, 브레이크를 '조작'한다. '자율 주행 자동차(autonomous car)'에서는 이러한 과정을 모두 컴퓨터가 자동적으로 수행한다.
1-1. 자율주행 자동차와 GPS
자율주행 자동차의 핵심 중 하나는 몇 cm 이내의 오차범위 안에서 자동차의 현재 위치를 알려주는 'GPS(global positioning system)'이다. 요즘 사람들은 GPS를 당연하게 여기고 있지만, 이것은 현대과학의 기적이라 불릴만하다. 자동차에 부착된 GPS 수신기에는 3개 이상의 위성에서 송출된 라디오파가 수시로 도달하고 있는데, 각 위성의 궤도가 조금씩 다르기 때문에 '도플러 효과' 때문에 라디오파가 조금씩 변형된 상태로 도달한다. 예컨대 위성이 당신을 향해 다가오면 라디오파의 파장이 짧아지고, 당신으로부터 멀어져가면 라디오파의 파장이 길어진다. 3개 이상의 위성에서 수신된 라디오파의 달라진 파장을 분석하면, 자동차의 위치를 정확하게 알 수 있다.
1-2. AI는 '영상 인식'을 잘할 수 있다.
영상 속의 물체를 식별하는 '영상 인식' 분야는 인공 지능이 잘할 수 있는 분야이다. 자율 주행 자동차는 자동차의 윗면이나 옆면에 설치된 각종 센서로 보행자, 신호 표지, 차선 등 여러 가지 주위의 정보를 수집한다. 구체적으로는 가시광선을 이용한 카메라, 적외선을 빛추어 그 반사광을 관찰하는 '라이다(Lidar)' 등을 센서로 활용한다.
앞으로 자율 주행 진화의 핵심 열쇠는 AI가 주위의 물체를 인식하는 정확도를 어떻게 향상시키느냐가 될 것으로 생각된다. 하지만 여러 가지 센서를 통해 얻은 데이터를 통합하고, 그 가운데서 운전에 필요한 정보를 추출하는 일은 매우 어려운 과제이다.
2. 자율 주행의 레벨 구분
'자율 주행(Automatic Driving)'에는 국제적으로 널리 이용되는 자율 주행의 자동화 단계가 있다. 미국의 'SAE(Society of Automotive Engineers, 미국 자동차 기술자 협회)'라는 비영리 단체가 2016년에 규정한 자동 운전의 '레벨(level)' 구분이다. 0단계에서 5단계까지의 레벨이 있으며, 레벨이 높을수록 자동화의 정도가 높다.
- 레벨 0(자동화 없음): 모든 환경에서 사람이 운전한다.
- 레벨 1 (운전 지원): 기본적으로는 사람이 운전한다. 단 특정 조건 아래 운전대 조작이나 가속·감속의 어느 한쪽을 자동차가 실시한다.
- 레벨 2 (부분적 자동화): 역시 기본적으로는 사람이 운전한다. 단 특정 조건 아래 운전자 조작과 가속·감속의 한쪽 또는 양쪽을 자동차가 실시한다.
- 레벨 3 (조건부 자동화): 고속도로 등 한정된 환경에서 자동차가 자동으로 운전한다. 단 사람은 자동차의 요청에 따라 곧 운전에 복귀해야 한다.
- 레벨 4 (고도의 자동화): 고속도로 등 한정된 환경에서 자동차가 자동으로 운전한다. 자동 운전을 할 수 없는 상황이 되어도 사람은 운전에 복귀할 필요가 없다. 복귀하지 않을 때는 자동차가 자동으로 안전하게 정지 등의 조치를 취한다.
- 레벨 5 (완전한 자동화): 모든 환경에서 자동차가 자동으로 운전한다. 운전자는 필요 없다.
2-1. 세계 최초의 레벨 3 자동차
세계 최초로 '레벨 3'에 해당하는 자동차는 독일의 자동차 회사인 '아우디'의 신형 'A8'이다. 이 자동차는 유럽에서 2017년부터 판매가 시작되었다.
A8은 'Audi AI 트래픽 잼 파일럿(Traffic Jam Pilot)'이라는 자동 운전 기능을 탑재했다. 이것은 고속도로 등의 자동차 전용 도로에서 시속 60km 이하의 속도로 자동차가 주행하는 상황에 한해서 자율 주행을 하는 기능이다. 즉, 고속도로의 교통이 정체되어 있을 때, 사람 대신에 자동차가 운전을 해 주는 기능이라고 이해하면 된다.
2-2. 레벨 4 자동차
레벨 4는 운전자가 탑승하지만, 모든 운전을 시스템이 알아서 하는 사실상 완전 자율주행차다. 그런데 최근에 해외에서뿐만 아니라 국내에서도 4단계의 자율 주행차 개발에 성공하였다.
이에 한국 정부는 2024년에 레벨 4 자율주행차를 일부 허용하고, 2027년에는 세계 최초로 전국 주요 도로에서 레벨 4 수준의 완전 자율 주행을 허용한다는 목표로 '관련 기술 개발'과 '제도 정비'에 착수했다. 정부는 2025년까지 전국 모든 고속도로와 주요 간선도로에 차-도로와 차-차 간 통신을 위한 '차세대 지능형 교통 체계(C-ITS: Cooperative-Intelligent Transport Systems)'를 구축할 방침이다. 비슷한 시기에 자율 주행 정보 국가 표준도 마련할 계획이다.
3. AI가 운전자의 상태를 체크
자율 주행 자동차는 앞으로 점차 보급될 것이다. 하지만 당장은 레벨 3 이하의 자율 주행 자동차가 주류가 될 것으로 보인다. 레벨 3에서는 사람과 자동차가 상황에 따라 운전을 교대해야 한다. 그런데 사람이 운전석에 앉아 있어도 스마트폰을 조작하거나 졸고 있으면, 바로 운전을 교대할 수가 없다. 그래서 운전 주체를 매끄럽게 인계하기 위해서는, 자동차 입장에서도 사람이 어떤 상태인지 인식할 수 있어야 한다.
그래서 일본의 '옴론(Omron)'이라는 회사는 2016년에 운전자가 운전에 얼마나 집중하고 있는 상태인지를 AI 판단하는 센서를 개발했다. 그 후에 발표된 최신판 센서는 카메라로 촬영한 적외선 영상을 바탕으로 AI가 눈의 위치, 눈꺼풀이 열린 정도, 시선의 방향 등을 실시간으로 검출한다. 적외선을 사용하기 때문에 운전자가 선글라스나 마스크를 착용하고 있어도 검출할 수 있고, 인간의 눈에 보이지 않기 때문에 눈부심을 느끼지 않아 운전도 방해되지 않는다. 얼굴의 인식은 거의 모든 공정을 '딥러닝'을 이용한 AI가 한다. 사람이 하나하나 조건을 설정해 복잡한 얼굴을 인식하는 프로그램을 만드는 것은 매우 어렵기 때문에 '딥러닝'을 사용하는 것이다.
인간의 머리는 항상 미세하게 흔들리고 있다. 그래서 눈에는 머리의 흔들림에 의한 시야의 흔들림을 반사적으로 보정하는 기능이 갖추어져 있다. 하지만 졸음이 오면 그 보정 기능의 작용이 약해진다. AI는 시선과 머리가 흔들리는 것을 보고 조정 기능의 미미한 변화, 즉 졸린 정도를 측정할 수 있다. 센서가 운전자의 이상을 감지하면, 자동차가 멈추도록 하는 등의 조치가 이루어진다.