[자율주행 근황 3호] 인텔 Mobileye 인수, 딥러닝을 시스템 전체에 적용한 Drive.AI

자율주행 업계의 판도는 그 어느 신생 산업보다 매우 치열하고 흥미진진합니다. 전통자동차 업계 뿐만 아니라 구글 우버와 같은 IT 기업, 인텔, NVIDIA 같은 반도체 기업, 그리고 여기에 여러 신생 스타트업까지 이 판에 뛰어들고 있기 때문입니다. 어제는 인텔이 자율주행자동차용 비전 엔진으로 업계의 선두를 달리고 있는 Mobileye를 인수한다고 발표해 헤드라인을 장식했습니다. 이 소식과 함께 또 정확히 4주만에, 자율주행 근황을 이어 전해드립니다. (지난 자율주행 근황 소식 보기)

1. MWC 2017에도 등장한 자율주행 기술

몇년 전부터 벤츠를 비롯한 여러 회사들이 모터쇼 뿐만 아니라 다른 여러 산업 박람회에도 모습을 드러내기 시작했습니다. 특히, CES 2015에서 벤츠가 미래의 자율주행 자동차 컨셉인 F015를 선보여 큰 화제를 모은 이래로, ‘자동차도 이제 가전제품이다’ 와 같이 전통자동차의 편견을 깨는 슬로건들이 많이 생겼습니다.

2월 말에 열린 모바일 산업에서 가장 큰 규모의 쇼케이스를 자랑하는 MWC 2017에도 어김없이 자동차 회사들이 참여를 했는데요,

그 중 먼저 벤츠는 2020년대 벤츠의 새로운 사업 전략, 이른바 CASE Strategy를 발표했습니다. CASE는 각각 Connectivity(연결성), Autonomous Driving(자율주행), (Car) Sharing(차량공유), Electrification(전자화)에 해당되는데요, 이 중 자율주행에 관해서는 2017 E클래스에 벤츠의 Level 3 자율주행 시스템인 Drive Pilot 을 적용하겠다고 발표했습니다.

Drive Pilot이 적용된 E-class의 Intelligent Drive

한편 프랑스의 자동차 메이커 푸조는 회사의 자율주행 비전을 담은 컨셉카 Instinct를 MWC에서 공개했습니다. Instinct는 두 가지 자율주행 모드(Autonomous Sharp & Soft)와 두 가지 운전자 모드(Drive Boost & Relax)로 운행될 수 있게 만들어졌는데요, 사용자가 원하는 주행감각에 어떤 종류가 있는지 잘 간파해낸 것 같습니다. Instinct는 삼성의 IoT 플랫폼 Artik Cloud를 통해 인터넷과 연결된다고 합니다.

푸조의 자율주행 컨셉카 Instinct

마지막으로는, 자율주행 레이스의 시초인 Roborace에서 실제 경주에 사용될 레이싱카 Robocar의 완성된 버전을 공개했습니다. Roborace에 참가하는 팀들은 모두 동일한 Robocar를 사용해, 오직 소프트웨어를 통해서만 경쟁을 펼치게 됩니다. 이제 포뮬러에서 까지 자율주행을 볼 수 있다니 매우 흥미진진합니다. 이와 관련해서는 소식을 더 자세히 전한 에티 이전 글-세계 최초의 인공지능 레이싱 경주, Roborace을 참고하세요.

최초의 자율주행 레이스 Roborace에 사용될 레퍼런스 차량 Robocar

2. 중국의 우버 Didi Chuxing, 미국에 자율주행 및 인공지능 연구소 설립

한편, 중국의 우버 Didi Chuxing (작년 8월 우버 차이나를 인수했습니다.)는 미국에 자율주행 및 인공지능 연구소를 설립했습니다. 지난 9월 Didi는 이 연구 센터를 지휘하기 위해 Fengmin Gong과 Zheng Bu 박사를 영입했습니다. 이 둘은 중국의 연구소와 긴밀하게 일하다가 이번 달부터는 미국 Mountain View에서 본격적으로 새 연구소를 운영하게 되었습니다.

Didi는 이와 함께 실리콘 벨리에서 자율주행 기술을 발전시키고 보급화하기 위한 여러가지 노력을 기울이고 있습니다. 온라인 강좌 플랫폼 Udacity와는 함께 10만 달러 상금이 걸린 자율주행 소프트웨어 대회를 개최하기도 했습니다. Didi도 이렇게 본격적으로 자율주행 판도에 뛰어들고 있고, 아직 구체적인 결과물을 보여주진 않았지만 앞으로의 행보가 더욱 기대됩니다.

3. 우버, 드디어 캘리포니아에서 자율주행 시험주행 허가 받다

우버는 캘리포니아 주에서 드디어 DMV(차량관리국)의 공식적인 시험주행 허가를 받았습니다. 작년 12월 우버는 DMV의 사전 허가 없이 캘리포니아에서 자율주행 서비스를 바로 출시했습니다. 이때 우버는 자사의 기술이 테슬라의 Autopilot과 같이 Level 3 기술이기 때문에 허가가 필요 없다고 주장했지만, 결국 DMV측은 ‘웃기지 말라’라고 하며 서비스를 중단시켰습니다. 이번에 공식적인 허가를 받고 나서, 우버는 자율주행 차량 Volvo XC90 두 대를 캘리포니아에서 다시 가동해 시험주행을 할 예정입니다.

하지만 우버는 당장 다시 이 차량들을 우버의 서비스에 포함시켜 승객을 태우지는 않는다고 합니다. 지난 번에 처음 서비스를 론칭했을 때 일부 차량이 빨간 신호등에서도 진행을 해 논란이 있었습니다. 우버는 이 문제가 확실히 해결될 때까지 섣불리 다시 자율주행 서비스를 재개하지는 않을 것 같습니다.

캘리포니아 차량관리국에서 지금까지 자율주행 시험주행 허가를 내어준 회사의 명단은 여기서 확인할 수 있습니다.

4.자율주행 연합 Self-driving Coalition, 파트너 모집

Waymo와 우버, 포드, 볼보, 그리고 Lyft가 자율주행 기술을 더 빠르게 상용화하기 위해서 설립한 비영리 자율주행 연합인 Self-Driving Coalition이 처음으로 파트너를 모집했습니다. 이번에 모집한 파트너들은 원년 멤버들처럼 자율주행 산업에 뛰어들 사업체들이 아닌, 정말로 ‘보급화’ 자체에 도움을 보탤 수 있는 재단들이었습니다. 음주운전 반대 어머니회(Mothers Against Drunk Driving), 미 전국 맹인 연맹(National Federation of the Blind), 정책 연구 단체 R Street Institute 등이 합류했습니다.

Self-driving Coalition의 멤버 및 파트너(홈페이지 발췌)

5. Waymo, Uber의 자율주행 기술에 가처분 신청

자율주행 연합을 함께 설립한 우버 Waymo(구글 알파벳 산하의 자율주행 자회사)는 현재 소송 전쟁을 치르고 있습니다. 2월 말 Waymo는 우버가 인수한 자율주행 스타트업 Otto의 CEO Anthony Levandowski가 예전 구글에서 일할 당시 Lidar 제작과 관련된 Waymo의 영업 비밀을 빼돌렸다고 소송을 걸었습니다. Waymo는 당시 함께 일한 엔지니어 3명의 구체적인 진술을 추가로 확보해, 3월 10일 이를 토대로 우버의 침해 기술 사용 중지를 당장 촉구하는 가처분 신청을 했습니다.

작년 우버가 자율주행을 일반인도 직접 이용할 수 있는 서비스로 처음 출시해 ‘자율주행의 원조’ 격으로 여겨지던 Waymo에 ‘선빵’을 날린 이후로, 두 회사는 업계에서 가장 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. Waymo는 우버에 법적 소송으로 반격하며 서로의 경쟁이 연구소에서 이루어진 기술 발전을 토대로 벌어져야지, 불법적인 침해로 이루어져서는 안된다고 주장하고 있습니다.

6. 인텔의 Mobileye 인수

여섯 번째 소식은 이번주 헤드라인을 장식하고 있는 인텔의 Mobileye 인수 소식입니다. Mobileye는 이스라엘 기반 기업으로 컴퓨터 비전, 머신러닝, 위치 추정 및 지도 생성 등 자율주행에 필요한 여러가지 기술에 있어서 업계의 선두주자라는 평가를 받고 있는 기업입니다. 2014년 뉴욕증권거래소에 기업공개를 하였으며, 현재까지 테슬라의 Autopilot 시스템에 비전 쪽 부분을 외주하는 등 이미 자율주행 분야에서 활발히 사업을 펼치고 있습니다. 테슬라와 사망사고 발생 이후 급격히 사이가 틀어지면서 (당시 일론 머스크는 Mobileye의 비전 엔진 결함 때문에 사고가 발생했다고 공개적으로 비난했습니다.) 부터는 BMW, 인텔과 함께 자체적으로 자율주행 자동차를 개발할 것이라고 발표하기도 했습니다.

인텔은 이 회사의 주식을 주당 63.54 달러, 총 평가액 153억 달러에 인수했습니다. 인텔은 자동차 시스템, 데이터 분석 및 관리 서비스 시장이 2030년까지 700억 달러 규모의 시장으로 클 것이라고 내다보고 있습니다. 인수된 Mobileye는 인텔의 기존 자율주행 부문과 결합될 것이며, Mobileye의 회장이자 CTO인 Amnon Shashua가 이 그룹을 총괄할 것입니다. 인텔의 CEO Brian Krzanich은 ‘자율주행 기술에 필수적인 인텔의 반도체 기술, 그리고 실시간 차량 경로 생성 및 운전 판단 기술이 Mobileye의 컴퓨터 비전 기술, 그리고 자동차 산업체들과의 끈끈한 관계와 합쳐져 큰 시너지 효과를 낼 것’이라고 강조했습니다.

7. Drive.AI 소프트웨어 전체에 딥러닝을 적용하다

매번 소식을 전할 때마다, 흥미로운 자율주행 스타트업을 꼭 하나씩 소개해드릴 수 있어서 매우 뿌듯합니다. 대기업의 성공담보다 언제나 작은 스타트업의 무용담이 더 설레는 이야기가 되는 법이죠. 저희가 이런 스타트업을 직접 발굴해 소개하기 보다는 주로 해외 언론에서 크게 다뤄지거나 큰 이슈가 있어서 채택이 됩니다. 자율주행 근황 1호에서는, NASA에서 비전 엔진 외주 작업을 맡아오다가 자율주행으로 진출한 Neurala, 2호에서는 포드에서 10억 달러 투자를 받았지만 아직 알려진 것은 별로 없는 Argo AI 소식을 전해드렸습니다.

이번에는 좀 더 보여준 결과물이 많은 스타트업인데요, 바로 시스템 전체에 딥러닝을 적용한 Drive.AI입니다.

딥러닝 기법이 자율주행에서도 사용된다는 것은 이제 많이들 아는 이야기일 것이며 Waymo, Mobileye, Nvidia를 비롯한 여러 회사들이 너도나도 딥러닝을 적용한 자율주행 엔진을 선보이고 있습니다. 하지만 이들 대부분의 회사가 딥러닝 기술을 인지 영역, 즉 카메라나 라이더 등의 센서를 이용해 주변 도로와 장애물, 표지판, 신호등, 보행자 등의 환경을 파악하는 영역에 적용하는 데에 그칩니다.

자율주행에 있어서 인지가 핵심 영역이 된 것은 맞지만, 아직까지도 경로 계획, 운전 명령 등 판단 영역에서도 많은 연구 주제가 남아있고, 현재 기술이 모든 시나리오에 잘 대응하지 못하고 있습니다.

아직 갈 길이 먼 Motion Planning 및 Drive Decision 분야

Drive.AI는 스탠포드 대학교의 인공지능 연구소에서 나온 연구원들이 차린 스타트업입니다. 그만큼, 그들은 자율주행 소프트웨어를 아예 처음부터 딥러닝 설계에 맞게 구현했습니다. “저희만큼 엄격하게 딥러닝 적인 관점에서 설계된 자율주행 시스템은 어디에도 없을 것입니다.”라고 CEO Sameep Tandon은 말하고 있습니다. 그는 “다른 대부분의 회사가 딥러닝을 시스템의 어떤 부품으로만 쓰고 있다면, 우리는 더 전지적으로 딥러닝을 사용하고 있다”라고 강조했습니다.

Drive.AI 의 시험주행 차량

Drive.AI는 또한 데이터를 축적하는 과정에서도 차별점을 보이고 있습니다. 딥러닝 알고리즘은 Supervised Learning(지도 학습)의 부류인 만큼 ‘정답’이 알려진 훈련 데이터의 확보가 매우 중요합니다. 많은 회사들이 이 훈련 데이터에 정답을 매기는 일, 즉 주석을 다는 일에 굉장히 많은 노동력을 할당합니다. Tandon에 의하면 한 시간의 도로 주행 영상에 대해, 대략 800 인시의 노동력이 주석 다는 일에 소요된다고 합니다. Drive.AI에서는 이 주석 다는 일 또한 딥러닝의 보조 하에 훨씬 더 효율적으로 진행하고 있다고 합니다.

Drive.AI에서는 사람의 노동력 대부분을 아직 실험되지 않은 새로운 시나리오의 데이터를 만드는 일에 투자합니다. 훈련된 적이 있는 데이터에 대해서는 딥러닝이 일단 주석 작업을 진행하면, 사람은 그 결과를 검수하는 정도에만 그쳐도 되기 때문에 노동력을 크게 들이지 않아도 됩니다.

데이터의 주석 처리 작업, 얼마나 좋은 데이터를 가지고 훈련을 시키는지가 소프트웨어 성능을 좌우한다.

한편 Drive.AI는 하드웨어로는 현재 총 9개의 HD 카메라, 레이더 2개, 그리고 Velodyne 라이더 6개를 쓰고 있습니다. 실리콘밸리인 Bay Area에서 시험 주행을 하고 있으며 규정을 준수하기 위해 사람이 지도하는 Level 2 Automation 기준에 맞게 시험을 진행하고 있습니다.

아래 영상은 비오는 날 밤의 시험 주행 영상입니다. Drive.AI에서는 센서의 데이터 습득 실패를 예방하기 위해 여러 센서 데이터를 융합하는 데에도 크게 신경썼다고 합니다. 회사가 설립된 지는 1년이 채 안 됐지만 그만큼, 다른 회사의 기술에 비해서 자율주행 기술이 약한 부분인 악천후, 야간 주행 등의 시나리오에서 더 확실한 기술 수준에 빠르게 도달한 것 같습니다.

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