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최근 들어 자율주행 소식이 눈에 띄게 잦아졌습니다.


아직 연초라 이런 자율주행 유행이 올해 계속 이어질지는 두고봐야겠지만, 선별적으로 소식을 전하는 저희 블로그 특성 상 자율주행 소식을 따로 다뤄주지 않으면 독자 분들이 놓치게 되는 소식이 많을 것 같다는 생각이 들었습니다.

그래서 앞으로 자율주행 소식들을 모아 정기적으로 요약해 전해드릴 계획입니다.


1. 먼저 대부분 자율주행 자동차에서 핵심부품으로 사용하는 라이더(Lidar)를 준 독점적으로 제공하고 있는 기업 Velodyne에서 라이더 메가팩토리를 건설한다고 합니다. 캘리포니아의 산 호세에 건설될 이 공장이 완공되면 일년에 라이더를 100만대씩 생산할 수 있으며, 이는 Velodyne의 라이더 가격을 현재 1억원 정도에서 4000만원 정도로 크게 낮출 수 있게 해줄 것입니다. 메가펙토리가 완성될 경우 2018년에는 매년 100만대 정도의 라이더를 생산해 낼 수 있게 됩니다.

 

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2. 한편 최근 Waymo(구글의 자율주행 자회사)와 아마존의 자율주행 관련 특허가 새롭게 공개되기도 했습니다. Waymo는 자율주행 자동차를 차량 공유 서비스와 어떻게 연동시킬 것인지, 그리고 아마존은 양뱡향 차선(시간이나 교통량에 따라 통행 방향을 바꾸는 차선)에서 자율주행 시스템이 어떻게 작용하는 지에 대한 특허를 각각 출원했습니다. 이러한 두 회사의 특허 출원은 현재 자율주행 택시를 시험운행중인 우버에 도전장을 내미는 것으로 해석됩니다.

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3. 또한 Waymo는 최근 디트로이트 오토쇼에서 자사에서 개발한 센서들만으로 이루어진 자율주행 자동차를 발표했습니다. Waymo가 구글에서 스핀오프 되기 전에는 앞서 소개한 Velodyne의 라이더 센서를 사용했지만, 이번 오토쇼에서 발표된 자동차에서는 자체 제작 센서를 사용하였습니다. 원래 사용하던 센서가격을 10분의 1로 떨어뜨렸다고 하는 이 라이더 센서는 각각 단거리와 원거리 센서를 측정할 수 있는 세 개의 라이더 센서를 합쳐 만든 것으로, 기존의 센서보다 더 뛰어난 성능을 가진다고 합니다.

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뿐만 아니라 8개의 카메라를 추가하여 빠른 속도로 움직이는 상황에서도 라바콘과 같은 작은 물체들을 인지할 수 있는 능력을 키우고, 기존 장비들보다 성능이 뛰어난 레이더(Radar)를 추가하여 안개 및 비나 눈이 오는 상황에서도 안전하게 자율주행을 진행할 수 있도록 하였다고 했습니다.

 
구글의 검증된 자율주행 소프트웨어에 더해 자체 제작한 하드웨어를 결합했기 때문에, Waymo 자율주행차의 행보가 더욱 기대됩니다. Waymo의 CEO인 John Krafcik은 이 자율주행자동차를 1월 말에 캘리포니아와 애리조나에서 시험 운행 할 것이라고 했습니다.

4. 작년 5월에 미국에서는 테슬라의 자율주행 모드로 운전을 하다 사망 사고가 난 적이 있었습니다. 자율주행 모드에서 사고가 났기 때문에 많은 사람들이 테슬라의 책임이 있다고 내다보았지만, 그와 반대였습니다.

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1월 19일에 작성된 보고서에 따르면 미국 고속도로 교통 안전국은 테슬라의 자동주행 모드에서 발생한 이 사고에 대해 테슬라는 일절 책임이 없다고 밝혔으며, 오히려 사고를 전년대비 40%이상 줄이는 것에 기여했다고 했습니다. 미국의 이러한 기업친화적 행보는 현재 미국에서 경쟁력을 키워가는 여러 자율주행 회사들에게 긍정적인 신호라고 해석됩니다.

5. 마지막으로 자동차의 자율주행에 딥러닝 인공지능을 접목한 스타트업 Neurala를 소개해 드립니다. 


Neurala는 화성탐사로봇의 비전 인공지능 엔진을 만들던 엔지니어들이 그 기술을 자율주행에 적용하기 위해 새롭게 차린 스타트업입니다. 클라우드 서버를 기반으로 한 온라인 서비스를 이용하는 다른 인공지능 기술들과는 달리 Neruala의 인공지능은 스마트폰에서 사용되는 저전력 칩에서도 작동할 수 있도록 설계되었고, 이 덕분에 자동차의 자율주행에도 인공지능을 사용할 수 있게 되었습니다. 



neurala의 인공지능으로 보행자와 자동차를 인식하는 영상


Neurala의 인공지능 기술은 NASA와 함께 협력하여 만든 화성 탐사 로봇의 자율주행 기술을 발전시켜 만들었습니다. 화성 탐사 로봇은 제한된 컴퓨팅과 커뮤니케이션, 파워 소스로 인해 제약이 정말 많습니다. 심지어 이러한 로봇을 저성능의 카메라 렌즈에만 의존하여 지구와는 다른 척박한 환경을 탐사해 나간다는 것은 더더욱 어려운 일이었습니다. Neurala의 CEO Massimiliano Max Versace는 이 문제를 한 개의 GPU chip을 이용하여 해결하였습니다. 화성에서 쓰이던 이 기술을 ‘지구로 내려보내’ 만든 것이 바로 현재의 Neurala 인공지능입니다.

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이 인공지능은 사물 인식 등의 주어진 임무에 대해 인공 신경망을 통한 기계 학습으로 작동됩니다. 구글이나 아마존, 페이스북 등에서 온라인 서버를 이용하여 온라인 상에서 기계학습을 구현한 것과 달리 Neurala에서는 저전력 칩 상에서 기계학습을 구현합니다. Versace는 이를 온보드 하드웨어에 의존하는 엣지 컴퓨팅 기술을 이용하여 만들었다고 합니다.

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Neurala가 자율주행 기술 개발에 있어서 후발주자임에도 경쟁력을 가지는 것은 이러한 인공지능을 어느 센서, 어느 자동차에 상관없이 적용할 수 있다는 점입니다. ARM이나 Nvidia, Intel 등 대부분의 표준 프로세서에 맞추어 작동이 가능하기에 이 인공지능은 자동주행 기술 뿐 아니라 드론 비행, 인공지능 장난감 제작 등 다양한 분야에서 활약할 수 있습니다.



Neurala의 인공지능이 강화학습을 하는 영상


Velodyne의 사업 확장 소식과 함께 Waymo의 자체 개발 자율 주행 자동차를 만들었다는 소식은 자율주행 기술에서 적잖은 파장을 불러일으킬 것 입니다. 특히 대량생산으로 인한 라이다의 가격 하락은 향후 완전 자율주행 상용화를 더욱 앞당길 것입니다.


게다가 Amazon 및 Waymo의 특허 출원으로 자율주행 택시 및 차량 공유 서비스의 확장 가능성도 가시화되었고, 테슬라 자율주행 중 사고에 대한 미국 교통안전국의 대응 또한 자율주행 기술 발전에 파란불을 켜주고 있습니다. 마지막으로, 자율주행에 온보드 기계학습 기술을 접목시키려는 Neurala의 시도는 앞으로 발전해 나갈 자율주행 기술의 형태를 뒤바꾸어 놓을지도 모릅니다.


참고기사

Velodyne Plans a Lidar Megafactory
New Patents Hint That Amazon and Google Each Have Plans to Compete with Uber
Waymo Shows Off Its Home-Grown Robocar Hardware
Feds Call Tesla's AutoPilot Safe
Deep Learning AI for NASA Powers Earth Robots



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