엔비디아가 추구하는 자율주행이란?
오토모티브에서 밝힌 엔비디아 자율주행 AI 전략
[2019년 07월 22일] - 첨단 기술의 이기라 불리는 자동차. 하지만 이의 부작용으로 필연 한 교통사고는 나의 생명뿐만이 아닌 남의 생명까지 앗아갈 수 있다. 그래서 더욱 주의가 요구되지만, 인간의 수명 증가로 인한 사고 발생률 증가가 뒤늦게 사회문제로 대두되고 있다. 초고령화 사회로 진입하는 한국은 국가 차원의 노후 대비가 미흡하기에 60세 이후에도 경제활동을 쉴 수 없는 비중이 날로 증가세다. 실제 최근 5년 사이 급증한 교통사고 상당수는 60세 이상 고령 운전자가 낸 것이며, 이는 40대 미만과 비교해 2배에 달하는 수준이다.
나이가 들수록 인지능력이 젊은 층 대비 현저하게 낮아지기에 교차로나 차선변경 과정에 상대적으로 사고 발생률이 증가한다. 지자체는 뒤늦게 고령자의 운전 가능성을 낮출 ‘면허 반납’과 같은 초강수를 논의하는 실정이지만 사회적 합의가 이뤄질 가능성은 제로에 가깝다. 사실상 인간의 개입을 애초에 줄여 교통사고 가능성을 낮출 보다 현실적인 대책이 필요하다.
주요 자동차 브랜드가 자율주행을 미래 자동차 기술로 꼽는 것은 인간의 수명증가가 초래할 문제를 낮출 근본적인 해결책이자 인간의 개입을 최소화하는 것만이 확실한 대안이기 때문이다. 실제 유튜브 채널에 등장한 테슬라 차량의 자율 주행 영상은 미연에 사고를 예측해 대비하거나 뒤따라 달리던 차량에 가해질 2차 사고까지 예방하는 대응 능력이 담겨 있다. 보는 이로 하여금 찬사를 보내게 할 대처 능력은 긴박한 상황이기에 더욱 돋보였다.
인간의 운전능력을 넘어선 명확한 조치는 고속으로 운행하는 도로 사정에서 더욱 요긴할 전망이다. 종국에는 사망사고 비율 또한 낮추는 데 결정적이라는 점에서 지금까지 확신하던 인간만의 이성적인 판단보다는 더 냉철한 기계적인 대응 능력에 기대는 편이 더 안전한 사회를 구축하는 데 효과적이라는 의미다.
하지만 마냥 그런 것은 아니다. 자율주행이 증가하면서 보고되는 몇몇 사례는 자율주행의 미래에 의문을 남겼다. 과도기적인 기술이 가진 불확실성일 수도 있다. 하지만 차량 제조사조차도 문제가 되는 이유를 찾지 못한다는 건 같은 문제가 반복 할 수 있다는 전혀 다른 차원의 문제다.
지난 2016년 2019년 테슬라의 오토파일럿을 켜고 주행하던 운전자가 예상치 못한 사고로 현장에서 즉사했음에도 차량은 운행을 멈추지 않고 주행을 이어갔다. 사실상 시체가 실린 차량이 저절로 운행한 것도 경악할 일이지만, 이에 대한 테슬라 대변인의 해명은 더 기막혔다. “오토파일럿은 안전운행에 도움을 준다.” “오토파일럿 기능 사용 시 운전자의 주의가 필요하다.”며 책임을 전적으로 운전자에게 돌렸다.
카메라와 라이다(레이다)가 달려 실시간으로 감지하고 판단할 수 있도록 설계한 최첨단 차량의 이해 못 할 주행 능력은 결국 인명을 앗아갔다. 인간에 의한 사고를 막기 위한 기술이 인간을 죽음에 몰아넣고 있지만, 이미 사망한 운전자는 아무런 말이 없기에 책임 주체를 따지기 힘든 상황이다. 결국 판단은 법원으로 넘어갔지만, 초유의 사건이라는 점에서 시비를 가리기가 쉽지 않을 전망이다.
고령으로 인지능력이 뒤지는 것이 자연스러운 노환이라고 주장하는 인간. 반면 결함 없는 기술이라고 주장하는 자동차 제조사. 하지만 결함 없는 기술에 기대었다가 영문도 모르고 죽어 나가는 인간. 이 상황에서 과연 인간보다 안전한 기술이라고 호언장담 할 수 있을까? 우버를 비롯해 스타트업이 자율주행을 공론화했고 미래의 기술이라는 데 이견은 없지만, 얼마만큼의 신뢰성을 담보로 기술이 구현될지 혹은 비용을 이유로 불확실한 기술이 도로 위를 달리게 될지도 모르는 일이다.
때마침 자율주행 솔루션을 개발하고 있는 엔비디아는 지난 18일, 자율 주행 및 미래 자동차 기술에 관한 내용의 개발 현황을 공개하고, 자율주행을 탐탁지 않게 생각하는 우려에 관해 엔비디아 대니 샤피로(Danny Shapiro, senior director)시니어 디렉터가 나서 왜 자율주행 개발에 엔비디아가 비중을 늘리고 있는지 해명하는 오토모티브 세션을 열었다. 이 자리에서는 긴박한 상황에서 차량 그리고 사람 사이에 우선권을 누구에게 줄 것인가? 에 관한 논의부터 국가별, 지역별, 운전습관에 따른 대응에 관한 내용이 심도 있게 오갔다.
Q. 계획에 없던 것으로 알았던 자율주행 레벨2+ 로드맵이 등장했다. 선보이는 것인가?
향후 1~2년 내 시장에 출시 가능할 거라 본다. 단 사람이 운전석 뒤에 있기에 더 높은 레벨로 올라가기 위해서라면 시장 규제가 마련되어야 한다. 로봇 택시가 운전하는 차량은 특정 공항 또는 학교 캠퍼스 내에서는 당장이라도 적용 가능하다. 실리콘 밸리에서도 시험 운영을 계획 중이다. 하지만 실제 도로에서 손을 흔들어 잡는 것은 시간이 필요하다. 이들 차량의 운행 알고리즘은 안정성에 집중하고 있다. 물론 단계를 거치면서 더 안전하게 될 것이라 보며, 얼마만큼의 테스트와 검증을 거쳐 실제 도로 위를 달리게 될 것인가에 대해서는 국가별로 기준을 세워 결정해야 할 문제다. 엔비디아는 많은 국가와 협력 중이며 스탠더드 기준을 마련하고자 애쓰고 있다.
Q. 시뮬레이션 주행 또는 가상주행만으로 안전성을 담보할 수 있나? 실제 주행 환경을 100% 구현했다고 보기에는 석연치 않다.
가상의 시뮬레이션이 실제 도로 주행을 100% 대체할 수 없다. 그렇다고 해서 실제 차량을 가지고 아무리 돌아다녀도 모든 사건을 다 DB화할 수도 없다. 매년 120만 건 이상의 사고가 발생하고, 사람들이 사망하는데, 매일 사고가 터지는 것이 아니라는 의미다. 가상의 세계를 구축하고 여러 시나리오를 가정해서 날씨, 시간대 등 가능한 모든 시나리오를 넣어 트레이닝 한다. 음주도 하지 않고, 졸지도 않고, 시야도 넓다. 이와 같은 조건은 극단적으로 운행 안정성을 높인다. 우리는 도로 주행과 가상주행을 결합해 안정성을 현격히 놀일 수 있다고 확신한다. 시뮬레이션의 또 다른 장점이라면 이전에 했던 시뮬레이션 기반으로 테스트를 빠르게 돌릴 수 있는 점이다.
Q. 레벨3부터는 차량과 운전자 사이에서 권한 우위를 누구에게 부여할지가 문제 같다. 그래서 바로 4로 넘어가는 경우가 있다고 보는데, 엔비디아는 책임에 관한 비중을 어디에 두고 있나?
소프트웨어가 되었건 라이브가 되었건, 툴이 되건 핵심은 개방형 오픈 플랫폼으로 기술을 개방할 것이다. 우리 기술을 가지고 어떻게 적용할지는 해당 기업이 판단한 문제다. 일부 제조사는 레벨3가 좋은 솔루션이 아니라고 주장한다. 운전자와 차량 간 핸드오프 기준이 없다는 이유인데, 영화를 보건 책을 보건 1킬로 앞 공사 중일 경우 혹은 고속도로를 빠져나가야 하는 상황이 되면 분명한 것은 “핸들을 잡아야 합니다.”라고 미리 경고하는 것이다. 이는 Lv2가 되어도 주의해야 한다면 경고하는 기능은 마찬가지다. 그 점에서 AI 기술을 적용해 안정성을 증진할 수 있다. 자율 주행 차량에서 차량 결함이라면 책임은 AI에게 있다. 부품의 결함이라면 부품사가 책임을 지는 것이 옳다. 아마 이렇게 되지 않을까 판단한다.
Q. 한국은 5G 사용화를 세계 최초로 이뤄냈다. 이러한 환경에서 5G 통신기술 도입이 자율주행에 이득이 되는가?
5G는 더 빠른 커뮤니케이션을 가능케 하는 기술이다. 하지만 자율주행에서 중요한 건 통신이 아닌 더 많은 기능을 온 보드로 구현해 내 프로세싱을 빠르게 하는 것이다. 라이다, 카메라 등 다양한 장비가 빠르게 클라우드 환경에 접속해 실시간으로 대응할 수 있게 하는 것이 핵심이다. 따라서 5G가 보편화 되기를 기다리는 부분이라는 보는 견해가 있는데, 5G가 적용되면 하나의 센서 인풋 정도로 사용할 수 있는 수준이다. 물론 자동차 사고가 나거나 혹은 차선이 없어지는 경우 통신으로 정보를 받아서 경로를 결정하는 데는 도움이 되겠지만 5G에 의존하는 것보다는 추가적인 장점을 사용하는 것이라 보는 것을 주문한다.
Q. 최악의 경우 자율주행 AI의 우선권 제공은 운전자인가? 아니면 보행자인가? 아울러 자율주행 AI 프로세서 파운드리는 어디에 위탁 생산하는가?
AI센서의 장점이라면 전체 환경을 판단하고 최적의 결정을 내릴 수 있다. 운전자의 부주의 혹은 졸음운전 등 사람이 만들어낼 수 있는 최악의 상황을 모두 가정한다. 단계별로 대응책을 세우고, 예방하는 기술도 모두 포함한다. 이러한 기술은 사고 발생률을 낮추는 데 유리하다. 하지만 더욱 확실한 것은 엔비디아 SPSS 기술을 모든 차량에 도입한다면 다른 차량의 동선까지 예측할 수 있기에 사고를 더욱 낮출 수 있다. 프로세서는 TSMC에서 생산한다. PC와 게이밍에 들어가는 GPU와는 다르게 설계한다. 차량 운행 중 발생하는 고온, 진동 등 다양한 환경에 버틸 수 있게 하는 것이 핵심이다.
Q. 시뮬레이션이나 가상테스트가 중요하다면 신뢰도 확보가 핵심인데, 방법이 있나?
시뮬레이션의 장점은 무엇을 테스트하고 감시할지 관리자가 직접 확인할 수 있다는 것. 가령 시뮬레이션 운행 중 사슴을 치었을 경우 동물인지가 어렵다고 판단할 수 있고, 뉴로네트워크 부분이 개선될 때까지 반복할 수 있다. 이는 무엇이 부족한지 감지할 수 있고, 훈련이 반복되어 안전하다고 여겨질 경우 실제 차량에 적용해 운행하면서 완성도를 높일 수 있다.
Q. 부산지역 도로 사정도 열악하지만, 운전자 성향도 굉장히 급해 운전하기가 쉽지 않다. 시뮬레이션으로 국가별 도시별 특성에 맞춰 대응 가능한가? 혹은 자율주행차는 안전에 초점을 두는데, 운행에 초점을 둘 수 있다. 예컨대 스포츠 모드를 의미한다.
오픈 시스템이기에 지도를 가져와 환경을 재현해서 구현하는 것이 가능하다. 또는 사람이 운전한 데이터를 가지고 똑같이 재현하는 도 가능하다. 사람의 행태, 운전 습관, 성격 혹은 문화까지 다를 수 있으나 우리는 AI 학습 기능을 활용해 예측하도록 해다. 부산 같은 경우 자율주행 차량 내에서 파라미터값을 높여 주행을 공격적으로 긴박하게 대응할 것인지 세팅할 수 있다. 하지만 스피드를 초과하는 것은 법규 위반이기에 허용하지 않는다.
By 김현동 에디터 hyundong.kim@weeklypost.kr
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