국내 자율주행차, 스타트업부터 지자체까지 들썩…“AI 학습 연구 필요” ~처럼

한국의 자율 주행 차, 스타트 업에서 자치 단체까지 상승"AI학습 연구 필요"AI학습의 핵심은 "데이터"..."양질의 데이터 공유 가능한 협력 체계를 구축해야"​ 온 2020년 5월'자율 주행 자동차 법'시행을 앞두고 보다 안전하고 실질적인 자율 주행 기술을 전시하기 위해서 국내 자율 주행 업계의 움직이는 이 더욱 바빠졌다. ​

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​ 11월 51삼성동 COEX)에서 한국 클라우드 컴퓨팅 연구 조합 주최로 열린 'CCCR TaB 2019:자율 주행 차, AI, 클라우드(CCCR Technology and Business 2019:Autonomous vehicle, AI, Cloud)'에서는 자율 주행 기술의 국내외 동향과 전망을 파악하고 보는 자리가 마련됐다.​ 한국은 올해 2020년 5월 11,'자율 주행 자동차 상용화 촉진 및 지원에 관한 법률(자율 주행 자동차 법)'의 시행을 앞두고 있다. ​ 이에 자율 주행 기술을 위한 V2X, HD MAP(고 전 미르 맵), 라이더 센서, 시뮬레이션 기술 등 다양한 스타트 업들이 기회의 시장을 향해서 차례로 발걸음을 내딛기 시작했습니다.역시 각 지자체로부터 관련 인프라를 구축하거나 특별구역을 지정하는 등 자율주행 기술 활성화를 위한 다양한 실질적 노력이 이어지고 있다. ​, 세종 특별 자치시의 경우'자율 주행 실증 규제 자유 특구'를 지정하고 서울시는 자율 주행 지원을 위한 V2X모듈을 무상으로 공급하겠다고 밝혔다. 대구광역시 한도 자율주행 탑승정류장처럼 자율주행 셔틀을 위한 인프라를 구축할 예정이었다.​ 특히 올 초 시행된 5G도 자율 주행 분야의 불길에 기름이 되어 주었다. 초고속, 저 지연의 5G인프라를 통해서 센서 간 반응 속도를 향상하고 운전자의 안전을 더 보장할 수 있게 됐다. ​ 한국 전자 통신 연구원(ETRI)의 민경 아사히(밍・교은욱)실장은 "5G덕분에 대작은 기업 유통 회사를 중심으로 셔틀 버스 형태의 자율 주행 차량도 속속 등장하고 있다"와 "그러나 아직 국내 자율 주행 기술은 세계 시장과 비교했을 때, 아쉽게도 현저히 부족한 수준"이라고 평가했습니다현재의 대부분의 국내 기술은 고정밀 맵을 통한 로컬 스테이션 기술과 인공지능(AI)을 활용한 소프트웨어가 아니라 GPS로 정해진 규칙, 로그 기반으로 작동하는 시스템이었다. 따라서 유동적인 판단과 제어가 불가능하고 스토리가 서지 않는 상황에서 신속한 대응을 하지 못할 경우 곧바로 안전문서로 연결된다.이에 대해 "현재의 로그 기반 기술은 완전 자율주행 기술을 위해서는 많은 한계가 존재하므로 보다 체계적인 자율주행 인공지능 학습 연구를 지속할 필요가 있다"고 보고한 민 실장은 "연구에 성공하기 위해 ETRI 인공지능 데이터 공유센터, 국토부 자율주행 데이터 공유센터 등 양질의 데이터를 확보할 수 있는 오픈 플랫폼을 활용한 협력 시스템이 구축되면 된다"고 말했습니다.