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인공지능으로 운전자 패턴 1만 개 분석…자율주행 레벨 2.5 진입

입력 2019-10-21 16:00 수정 2019-10-21 16:03

앞차와 차간거리 4단계→수백 가지로 확대…자율주행 레벨3의 관문

지금까지 현대ㆍ기아차의 자율주행 레벨은 총 5단계 가운데 레벨2 수준이었다.

물론 더 진보한 기술도 갖췄으나 양산차에는 아직 이 정도 수준만 적용 중이다.

반면 궁극적인 자율주행차 개발을 위해서 점진적으로 기술의 진보는 계속되고 있다. 지난해부터 시작한 자율주행 스타트업 투자 및 인수가 점진적으로 효과를 내는 것으로 분석된다.

인공지능을 이용해 운전자의 주행 성향을 파악하는 것 역시 경쟁사보다 반걸음 앞서는 기술이다. 현대ㆍ기아차가 자율주행 2.5 레벨에 오른 셈이다.

현대ㆍ기아차가 21일 밝힌 머신 러닝 기반의 ‘스마트 크루즈 컨트롤(SCC)’이 레벨 2.5의 단초가 됐다. 먼저 가장 큰 특징은 총 1만 개에 달하는 다양한 경우의 수를 바탕으로 운전자의 주행패턴을 분석했다는 점이다.

SCC는 앞차와의 일정한 거리를 유지하면 달리는 시스템이다. 그러나 현재는 획일화된 기준에 맞춰 운전자가 차에 적응해야 했다.

예컨대 현재 SCC는 정속 주행 때 앞차와 차간 거리를 총 4단계 가운데 결정할 수 있다.

그러나 새 기술은 현재 운전자의 주행성향을 학습하고 이를 토대로 최적의 차간 거리를 결정한다. 경우의 수가 1만 개에 달하는 만큼, 평소 운전 스타일과 이질감을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 4단계가 수백 수천가지 단계로 조절되는 셈이다. 그만큼 운전자는 평소 운전 스타일과 달라짐이 없어 큰 이질감을 느끼지 못할 것으로 기대된다.

가속과 감속도 운전자의 성향을 파악하고 학습한 뒤 이를 실제 시스템에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

예를 들어 일반적인 운전자는 저 멀리 전방을 달리던 주행차가 브레이크를 밟으면, 슬며시 가속페달에서 발을 뗀다. 운전자 스스로 만일의 사태에 대비해 브레이크를 밟을 준비에 나서는 순간이다.

반면 일부 SCC는 앞차와 일정한 간격으로 차간 거리가 좁혀질 때까지 현재 속도를 꾸준히 유지한다. 이후 급제동에 가깝게 속도를 줄이며 멈춰선다.

일부 운전자는 이런 다이내믹한 스타일을 선호하는 반면, 또 다른 운전자들은 이런 스타일에 거부감을 느낄 수 있다.

현대기아차가 새로 개발한 기술은 이런 작은 주행특성까지 운전자의 평소 스타일을 학습해 실제 SCC 작동 때 구현한다.

이처럼 운전자의 성향을 파악하는 자율주행차 기술은 자율주행 레벨2에서 벗어나는 계기이자 레벨3까지 이어지는 관문으로 통한다.

현대기아차 관계자는 “안전과 함께 자율주행차에서 가장 중요한 부문이 신뢰도”라고 말하고 “이미 기술 안정화 단계에 접어든 자율주행 레벨2 단계에서 보다 이질감이 줄여 안심하고 새 기술을 이용할 수 있기를 기대한다”고 밝혔다.

스마트 크루즈 컨트롤(SCC: Smart Cruise Control)은 앞차와의 거리를 일정하게 유지해 운전자가 설정한 속도로 자율주행을 해주는 기능으로, ADAS(Advanced Driver Assistance System; 첨단 운전자보조 시스템)의 주요 기술 중 하나다.

SCC-ML은 여기에 인공지능 기술을 더해, 운전자의 주행성향을 차가 스스로 학습해 SCC 작동 시 운전자와 거의 흡사한 패턴으로 자율주행을 해준다.

기존의 SCC는 앞차와의 거리, 가속성 등의 주행패턴을 운전자가 직접 설정해야 했으며, 조절되는 단계가 세밀하지 않아 운전성향을 고스란히 반영할 수 없었다.

예를 들어 동일한 운전자라 하더라도 가속성향이 고속과 중속, 저속 구간에서 각각 다르지만 기존에는 이런 세부적인 설정을 변경할 수 없었다. 이 때문에 SCC가 운전자의 주행성향과 다를 경우 운전자는 이질감을 느끼거나 심할 경우 불안감 때문에 SCC 사용을 꺼리는 경우도 더러 있었다.

현대차·기아차가 독자 개발한 SCC-ML의 원리는 다음과 같다. 먼저 전방카메라, 레이더 등의 센서가 다양한 운전상황에서 발생되는 정보를 지속적으로 수집해 ADAS의 두뇌격인 제어컴퓨터로 보낸다. 제어컴퓨터는 입력된 정보로부터 운전자의 주행습관을 추출해 종합적인 주행성향을 파악한다. 이때 인공지능 기술 중 하나인 머신러닝 알고리즘이 적용된다.

주행성향은 크게 보면 앞차와의 거리, 가속성(얼마나 신속하게 가속하는지), 반응성(주행환경에 얼마나 민첩하게 반응하는지) 세 가지로 나눌 수 있으며 거기에 더해 다양한 속도와 주변 차량과의 거리 조건을 모두 고려했다.

예를 들어 저속으로 시내를 주행할 때는 앞차와의 차간거리를 매우 가깝게 유지하나 고속 주행 시에는 차간거리를 멀게 유지할 수도 있다. SCC-ML은 이러한 다양한 상황을 고려해 총 만개 이상의 패턴을 구분함으로써 어떤 운전자의 성향에도 맞출 수 있는 SCC 기술을 개발했다.

주행성향에 대한 정보는 센서를 통해 계속 업데이트되기 때문에 운전자의 최근 성향을 반영할 수 있다. 또 안전운전을 크게 벗어난 주행성향은 따르지 않도록 설정돼 있어서 신뢰성을 높였다.

SCC-ML은 차로 변경 기능을 포함하고 있는 HDA II와 함께 적용돼 자율주행 레벨 2을 넘어선 레벨 2.5 수준을 구현한다. 현대차·기아차는 이 같은 기능을 향후 신차에 선별적으로 적용할 예정이다.

현대차·기아차 자율주행개발센터 관계자는 “ SCC-ML은 머신러닝 알고리즘을 적용해 기존 SCC의 사용성을 대폭 개선했다" 면서 “자율주행 기술 개발에 필수적인 인공지능 분야에서 업계 선두권의 기술력을 확보했다는 데 의미가 있다"고 밝혔다.

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