모셔널, 현대차에 자율주행 시스템 탑재해
우버이츠 고객 대상으로 현재 시범 운영 중
현재 자율주행 레벨 4 수준···데이터 학습 중
현대자동차가 만든 전기차 '아이오닉 5'가 미국 캘리포니아에서 자율주행으로 음식 배달을 시작한다. 미국 배달 애플리케이션인 '우버이츠(UberEats)'로 주문하면 아이오닉 5가 집 앞까지 음식을 갖다주는 방식이다. 이는 전 세계에서 처음이다.
미 자율주행 솔루션 기업 '모셔널(Motional)'이 자체 개발한 자율주행 시스템을 아이오닉 5에 탑재했다. 자율주행 수준은 '레벨 4'다. 운전석에는 주행을 보조하는 '세이프티 드라이버(Safety Driver)'가 있지만 개입은 최소화한 상태다. 데이터 훈련도 지속적으로 하고 있다.
현대차가 만든 전기자동차 아이오닉 5가 미 캘리포니아 산타 모니카에서 우버이츠 고객을 위한 자율주행 배송을 시작했다고 17일(한국 시간) 밝혔다. 아이오닉 5에는 모셔널(Motional)이 만든 자율주행 소프트웨어(SW)와 하드웨어가 탑재된다. 미 자동차공학회(SAE) 기준 레벨 4에 해당하는 수준이다. 레벨 4 차량이 배송에 사용되는 건 이번이 처음이다.
음식 배달 과정은 간단하다. 자율주행차가 식당에 도착하면 직원은 알림을 받는다. 그 후 음식을 가지고 지정된 장소에서 주문받은 음식을 차량에 실으면 된다. 이때 음식은 뒷자석 칸에 싣는다. 음식이 쏟아지거나 흐르지 않도록 설계됐다. 차량이 배달 장소에 도착하면 고객은 우버이츠앱으로 알림을 받는다. 자동차 문을 앱으로 잠금 해제하면 음식 수령이 가능하다.
모셔널 공식 홈페이지에 따르면 아이오닉 5는 모셔널 자율주행 SW를 탑재하고 캘리포니아에서 도로 실증실험을 진행한 바 있다. 식당에서 음식을 받고 이를 고객 자택까지 배달하는 과정을 몇 달에 걸쳐 실행했다. 현재는 이를 모두 마친 상태다. 모셔널 관계자는 "현재 산타 모니카에서 시범 운영이 이뤄지고 있는 상황이다"고 <AI타임스>와의 통화에서 밝혔다.
아이오닉 5, 안전한 배달 위해 데이터 어떻게 학습하나?
아이오닉 5는 라이다(LiDAR), 레이다, 카메라를 비롯해 약 30개가 넘는 비전(vision) 장치를 갖췄다. 360도 물체 인식이 가능한 자율주행 차량이다. 모셔널 관계자는 "아이오닉 5에 탑재한 라이다, 레이다, 카메라도 모셔널이 자체 개발한 장치다"고 언급했다.
해당 차량이 갖춘 자율주행은 레벨 4 수준이다. 레벨 4 차량 운전석에는 세이프티 드라이버(safety driver)가 상주한다. 운전자가 필요 없는 수준이지만 돌발 상황이 발생했을 때 자율주행 기술을 멈추고 사람이 직접 해결해야 해서다.
그러나 '사람 대신 차량이 배달한다'는 자율주행 배달차 개발 목적을 고려했을 때, 향후 완전 자율주행까지 내다봐야 할 필요가 있다. 세이프티 드라이버가 필요 없는 수준까지 가려면 주행 데이터 고도화가 절실하다. 운전자가 없는 만큼 예상치 못한 상황에 대비할 수 있을 정도로 데이터가 촘촘해야 한다.
이와 관련해 모셔널 측은 머신러닝(ML) 기술인 ‘지속 가능한 학습 프레임워크(CLF, Continuous Learning Framework)’로 돌발 상황에 대비할 수 있는 데이터 학습을 하고 있다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 지속 가능한 학습 프레임워크는 끊임없이 입력되는 데이터 흐름을 멈추지 않고 차량이 지속적으로 학습하는 방식이다. 1년 365일 24시간 멈추지 않고 공부한다 생각하면 된다. 이는 기계라 가능한 일이다. 기존에 학습한 것들을 잊지 않도록 방지할 수도 있어 데이터 축적에 도움 된다.
모셔널은 여기서 한 단계 더 들어갔다. 지속적으로 학습한 데이터 중 교통사고, 도로 위 방지턱, 무단횡단, 도로에서 특이한 행동을 하는 보행자 등 예상하기 어려운 시나리오를 찾아내 분류한다. 분류 방식은 개발자가 직접 분류하거나 모셔널 ML이 자동으로 거르기도 한다. 해당 데이터를 분류한 후 모셔널 ML 모델에 입력한다. 이를 통해 지속적인 데이터를 촘촘히 쌓아 안전성을 높이는 데 주력했다.
예를 들어 자동차들 사이에 사람이 서있을 경우 이를 인식하기 어렵다. 자율주행 차량은 자동차와 자동차 사이에 살짝 보이는 사람을 ‘보행자’라 인식하는데 많은 데이터를 학습해야 하기 때문이다. 이를 알아채지 못하면 자동차 사이에 있던 사람이 갑자기 뛰어나올 경우 사고가 발생할 수 있다.
이때 모셔널은 시나리오 마이닝 프레임워크를 사용한다. 차량 비전 시스템이 가려진 물체를 실제 보행자로 감지하거나 예측하는 데 문제가 있다는 점을 에이전트로 설정한다. 탐지가 잘못된 경우에는 개발자가 탐지 모델 훈련 데이터를 새로 만든다. 예측이 잘못된 경우 자동 교육 데이터를 만든다. 관련한 데이터를 CLF를 통해 모은 후 비슷한 상황에 보행자를 감지할 수 있을 만큼 ML 모델을 훈련하는 방식이다.
아이오닉 5에 자율주행 SW와 하드웨어를 탑재한 모셔널은 우버와 향후 기술 통합, 소비자 수요, 사용자 편의, 자율주행 배송 기능에 대한 분석과 연구를 추가로 진행할 예정이다. 아베 가브라(Abe Ghabra) 모셔널 최고운영책임자(COO)는 “우버이츠 고객에게 자율주행 기술을 소개해 매우 자랑스럽다"며 "모셔널은 배송 네트워크를 구축하기 위한 신뢰도 높은 자율주행차 공급업체로 자리 잡을 것”이라고 강조했다.
AI타임스 김미정 기자 kimj7521@aitimes.com
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