[8] 모빌리티 – 자율주행자동차

모빌리티의 정의

네이버 시사상식사전 – 모빌리티

모빌리티는 사회적 유동성 또는 이동성·기동성을 뜻하는 말로 일반적으로 사람들의 이동을 편리하게 하는 데 기여하는 각종 서비스나 이동수단을 폭넓게 가리키는 말로 쓰이고 있습니다. 이는 결국 ‘목적지까지 빠르고 편리하며 안전하게 이동한다’를 핵심으로 합니다. 자율주행차, 드론, 전기차 등 각종 이동수단은 물론 차량호출, 카셰어링, 스마트물류와 같은 다양한 서비스가 모빌리티 포함됩니다. 자율주행 기술의 정의 및 범위

자율주행 기술은 차량의 인지, 판단, 제어 기술뿐만 아니라 자율주행을 지원하는 인프라에 적용되는 기술을 포함합니다.

자율주행차의 의미

Danielcgold, 언스플래시

자동차관리법 제2조 제1의 2호에 따르면 ‘자율주행차’란 운전자 또는 승객 조작 없이 자동차 스스로 운행이 가능한 자동차를 의미합니다.자율주행차 시스템은 인지, 판단, 제어의 3단계를 거쳐 작동하며 이를 지원하는 인프라에는 자율주행차 성능을 향상시키고 이 차에 필요한 정보를 감지·분석·관리해 차량으로 전송하는 기술이 적용됩니다. 자율주행차와 인공지능입니다.

자동 운전에 AI강화 학습(Reinforcementlearning)적용 영국을 기반으로 한 자동 운전 자동차 스타트 업 웨이브(Wayve)에서 값싼 카메라와 거대한 뉴럴 네트워크로 구성된 자동 운전 차에 사람이 타고 직접 AI훈련에 참가한 것이 실제 도로에서 인공 지능이 자동 운전 차량에 적용된 최초의 사례입니다.이때, 웨이브의 공동 설립자인 알렉스·켄달이 직접 참석하였는데, 그는 핸들에서 손을 뗐을 때 차가 기울면 바로잡는 과정을 몇 차례 반복하고 있으며 20분도 지나기 전에 자동 운전 자동차가 스스로 주행하는 법을 배웠다고 전했습니다.이는 시행 착오를 통해서 작업을 수행할 수 있도록 신경 회로망을 훈련시키는 AI기술 기반의 강화 학습이 처음 실제 도로에서 자동 운전 자동차의 학습을 지원하는 데 사용된 경우입니다.

새로운 AI훈련 방식인 엔드 투 엔드 학습(end-to-end learning)또한 여러 자동차 메이커로 사용되고 있습니다.복수의 뉴럴 네트워크와 그것을 충분히 넣으면 AI는 입력물(도로에 대한 카메라나 라이더의 데이터)을 출력물(핸들을 돌리거나 브레이크를 밟을 행위)로 바꾸는 방법을 배웁니다.이처럼 경험의 전 과정을 능동적으로 유도하는, 입력으로부터 출력에 이동하는 것을 종단 간 학습이라고 합니다.이는 GPT-3이 자연 언어를 처리하고 알파 제로가 바둑과 체스를 학습할 때 사용한 방식입니다.이 10년간 이 방식은 풀리지 않게 보였다 많은 문제를 풀었습니다.종단 간 학습은 우리를 인간을 초월(superhuman)능력으로 이끌고 차의 운전도 그럴 것으로 예측됩니다.이런 종단 간 학습을 웨이브가 사용하고 있으며 자동 운전 차의 시작인 와비도 종단 간 학습을 사용하고 AI전문 인력이 자주적으로 제어하는 운전 시뮬레이션에 참여하고 완전한 AI자동 운전 자동차를 개발하고 있습니다.2. 안드로이드 기반의 미래 자동차 프랑스의 자동차 업체인 르노는 구글과 협력하고 자동차를 소프트웨어를 만들도록 하는 “소프트웨어 정의 차량(SDV)”의 개발 추진 발표했습니다.

소프트웨어 정의 차량 개념 구성도(출처: AI 타임스 기사 ‘르노, 구글 안드로이드 기반 미래차 개발’)

SDV는 차량에 내장된 센서로부터 데이터를 수집하고 분석하는 것에 중점을 둔 자동차의 가상 버전을 구축하는 디지털 트윈 기술입니다.디지털 트윈은 차량을 실제 배포하기 전에 가상 환경에서 테스트하고 감시하게 합니다.가상 환경에 의한 인공 지능 기준의 새로운 기능과 서비스를 차량에 쉽게 통합할 수 있습니다.AI와 가상 시뮬레이션 시스템이 실시간 진단을 내리고 운전자에게 자동차에 무엇이 문제인가, 또는 어떻게 고칠 수 있는지 알겠습니다.또 AI는 드라이버가 운전 습관, 가장 많이 방문한 목적지, EV충전 자리 등의 퍼스널 라이즈된 경험을 만드는 데 도움이 됩니다.자동 운전 차가 해결해야 할 문제

aabergkvist, 처출 앤스플래시

자동 운전 차에 대한 최대의 우려는 안전성의 문제입니다.테슬라는 분기마다 자동 운전과 일반 주행 실험에서 발생한 사고와 미국 정부의 교통 사고 집계를 비교하는 안전 보고서를 발표하겠습니다.지난해 제4분기를 통해서 자동 운전 차는 431만마일당 1건의 사고를 기록한 반면 자동 운전 기술을 적용하지 않은 차량은 169만마일당 1건의 사고가 발생했다고 밝혔습니다.이런 결과는 자동 운전이 일반 주행에 비해서 사고와 적다는 결과처럼 보이지만 자동 운전은 주로 고속 도로를 달릴 때 적용된다는 점을 감안하면 다른 결과가 됩니다.미국 교통성에 의하면, 도심 도로에서 고속 도로보다 2배나 많은 사고가 발생 하기 때문입니다.자동 운전으로 사고가 적은 것은 그만큼 안전한 상황에서 가동하기 때문이라는 것입니다.테슬라를 비롯한 자동 운전 자동차 개발 회사에서는 같은 조건의 도로에서 자동 운전의 안전을 비교할 자료를 제공하지 않았습니다.이는 아직도 자동 운전 차의 안전성이 검증되지 않은 것을 의미합니다.자동 운전 차가 상용화되기 때문에 해결해야 할 최대 문제는 이런 안전성을 검증하는 문제에요.자동 운전 자동차는 기술의 발전과 함께 각광 받는 산업으로 부상했는데 예상보다 더딘 성장세를 보이고 있습니다.어떤 AI기술이 이런 자동 운전 자동차 산업의 돌파구가 되는지, 또 자동 운전 자동차는 안전성 문제를 어떻게 극복하고 안전성을 증명하는지 자동 운전 자동차 산업의 미래가 궁금한 기대하는 것 같아요.

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