4차 산업혁명의 대표 기술로 주목받고 있는 자율주행 자동차를 알고 계신가요?
자율주행자동차는 운전자가 핸들과 페달, 브레이크 등을 조작하지 않아도
혼자서 주행을 하는 자동차입니다.
자율주행자동차는 차량의 각종 센서와 통신 모듈로 AI가 주변환경을 파악해
실제 사람보다 더 안전한 주행을 하는데요.
이러한 자율주행자동차가 ◌◌◌기술로 인해
더 고차원적인 행동을 할 수 있다는 전망입니다.
이를 가능하게 하는 기술이 무엇인지 알아볼까요?
Deep Learning
딥러닝(Deep learning)이란 빅데이터를 통해 사진, 음악, 영상 등
복잡한 정보를 스스로 배워 구분할 수 있게 하는 일종의 기계학습입니다.
기계학습(machine learning)이란 컴퓨터에게 지식을 학습시켜,
나중에 별도로 지시하지 않아도
알아서 결과를 알아내거나 예측할 수 있게 하는 것입니다.
예를 들어 컴퓨터에게 ‘LG’’ + ‘카메라모듈’ = ‘LG이노텍’이라고 학습시키면
나중에 LG에서 ‘카메라모듈을 만든다’라는 정보가 들어올 때
알아서 ‘LG이노텍’을 결과로 내놓게 하는 것이죠.
하지만 사진이나 영상, 소리와 같은 복잡한 정보는
사람이 컴퓨터에게 학습을 시킬 수 없습니다.
예를 들어, 컴퓨터에게 고양이를 알아볼 수 있게 만들기 위해
‘귀가 뾰족하고 크기가 작고 ‘야옹’하고 우는 동물은 고양이다’라고 가르치면
컴퓨터는 고양이 같이 생긴 물건을 고양이라고 인식할 수도 있고
고양이 같이 안 생긴 고양이(?)는 고양이가 아니라고 인식할 수 있기 때문이죠.
이 문제를 해결하기 위해!
‘딥러닝’이라고 하는 기계학습 방법이 생겼습니다.
딥러닝은 컴퓨터에게 고양이는 어떤 동물인지 사람이 알려주지 않고,
컴퓨터에게 수백만장의 고양이 사진을 빅데이터로 넣어줍니다.
그러곤 컴퓨터에게 알아서 고양이가 어떤 동물인지 학습하라고 시키는 것이죠.
그러면 컴퓨터는 수백만장의 고양이 사진을 분석해 사람은 생각해내지 못한
특징을 찾아내 ‘고양이’를 구별해 낼 수 있게 됩니다.
그러면 나중에 컴퓨터가 처음보는 고양이를 발견해도
‘저건 고양이야’라고 반응할 수 있게 되는 것이지요.
모두가 알 수 있는 딥러닝의 대표 사례는
2016년, 이세돌 9단과 바둑 대결을 펼친 알파고입니다.
수십만개의 기보를 알파고에게 주고 어떻게 하면 이길 수 있는지 알아내라고 하니
알파고는 사람이 생각해내지 못한 방법을 쓰는 최강의 바둑기사가 된 것이지요.
당시의 신선한 충격과 경이로움을 상기시켜본다면
딥러닝 기술이 접목된 자율주행 자동차가 얼마나 똑똑할지 벌써 상상이 되는데요!
그렇다면 자율주행 자동차에서 딥러닝 기술의 역할은 무엇일까요?
자율주행자동차의 기술이 될 딥러닝의 역할은
사람이 주변의 사물을 시각적으로 인지하고 운전하는 것처럼
자동차 스스로가 주변의 사물을 시각적으로 인지하고 운행할 수 있게 되는 것입니다.
딥러닝은 AI가 차량이나 보행자, 도로의 지형 지물 등을
시각적으로 인식을 할 수 있도록 만들어 준다는 것인데요.
더 나아가면 자동차 주행 시 AI가
센서나 카메라로 주변 상황을 판단해 운행하는 것을 넘어
운행 중 얻은 영상 정보로 경험 및 지식을 축적해
돌발상황에 대처하거나 표지판을 알아보는 등
더욱 더 고차원적인 판단을 가능하게 한 것입니다.
자율주행 자동차의 딥러닝이 상용화된다면
운전을 하다 돌발 상황이 발생했을 때
자동차가 유연하게 대처하는 모습을 상상이 되네요.
아직은 딥러닝을 통해 스스로 학습하는 자율주행 자동차를 보긴 어렵겠지만
우리에게 딥러닝으로 편의를 제공할 서비스는 곧 볼 수 있을 것입니다.
지난 7월 9일, 울산과학기술원 연구진이 딥러닝 기술을 활용한
운전자 중심 AI 교통 상황 예측 시스템을 개발했다고 밝혔습니다!
출근길이나 주말 피서지로 가는 길이 꽉 막혀
숨이 턱턱 막히는 경험, 누구나 해 보셨을 텐데요.
이 문제를 해결하기 위해서 울산과학기술원(UNIST)의
고성안 전기전자컴퓨터공학부 교수팀은 미 퍼듀대, 애리조나주립대와 공동으로
도로의 상황을 예측하는 시스템 개발했습니다.
연구진은 기존 예측에 사용되었던 통행량 기반 확률통계적 분석 기법에
딥러닝 기술을 더해 이 기술을 완성할 수 있다고 했는데요.
특정 도로 구간의 과거 평균 이동속도와 함께
현재 상황의 도시 도로망과 주변 도로의 정체 상황,
러시아워(Rush hour) 정보 등을 함께 시스템 내 학습시켜 교통 상황을 예측하게 했습니다.
기존 네비게이션이 꽉 막힌 도로에서 “교통 정체 중”이라는 안내를 했다면
이제는 “5분 뒤 시속 40Kn로 이동이 가능합니다”라는 자세한
안내를 통해 운전자의 조급함을 해소하고,
차선 유지를 유도해 교통체증 혼잡을 최소화한다고 합니다.
인공지능 운전이라니, 한 편으로는 무섭기도 하지만
좀 더 편리한 생활을 할 수 있다는 생각에
내심 설레기도 하는 것 같습니다.
여러분들이 생각하는 자율주행 자동차의 미래는
어떤 모습인가요?
