“자율주행 기술은 미래의 꿈이 아니라 이미 우리 삶 속으로 깊게 들어오고 있습니다. 특히 인공지능(AI) 기반의 자율주행 소프트웨어는 지속적으로 발전하며 자율주행 시대를 앞당기는 데 중요한 역할을 할 것입니다.”
김올든 스트라드비젼 프로덕트 매니지먼트팀 매니저. / IT조선
김올든 스트라드비젼 프로덕트 매니지먼트팀 매니저는 17일 IT조선이 개최한 ‘미래 모빌리티 포럼 2025’에서 'AI 기반의 자율주행 소프트웨어 전망'이라는 주제로 글로벌 자동차 산업의 자율주행 기술 개발 동향에 대해 설명했다.
미국 캘리포니아에 본사를 둔 스트라드비젼은 AI 기반 영상 인식 소프트웨어 SVNet 개발 스타트업이다. 특히 카메라 센서를 활용한 AI 기반 자율주행 소프트웨어 개발에 집중하고 있다.
김 매니저는 자율주행 시장은 빠르게 변화하며 새로운 가능성을 열 것으로 전망했다. 그러면서 “자율주행 시장은 이원화되면서 발전하고 있다”며 “자율주행 시장은 크게 단계에 따라 ‘첨단운전자보조시스템(ADAS)’와 ‘완전자율주행(AD)’로 구분돼 기술 발전이 이뤄지고 있다”고 말했다.
ADAS의 경우 자율주행 단계인 0~2+까지 해당하며 운전자의 안전성과 편의성을 제공하는 데 초점이 맞춰져 있다. 레벨 2+ 수준에서는 차선유지 및 변경, 고속도로 주행 보조 기능이 포함돼 있다.
완전자율주행은 레벨 3~4에 해당하는 기술로 특정 조건에서 차량이 완전히 스스로 주행 가능한 환경을 제공하는 것을 의미한다. 이 기술은 로보택시 등 상용화된 자율주행 서비스에서 두각을 나타내고 있다. 도시 환경에서 정밀한 주행과 안전성을 제공하는 데 집중하고 있다.
김 매니저는 “ADAS와 자율주행을 구분하는 기준은 자율주행 판단에 따른 책임의 주체를 어디에 두느냐다”며 “ADAS의 경우 책임을 운전자에게 두고 있고 레벨 3 이상의 자율주행 시스템은 시스템이 책임을 맡는다”고 말했다. 이어 “레벨 3~4 수준의 자율주행 시스템은 제공하는 범위 내에서만 책임을 진다”고 덧붙였다.
AI기반의 자율주행 소프트웨어의 전망에 대해 발표하고 있는 김올든 매니저. / IT조선
다만 단계별 자율주행 시스템이 요구하는 기능과 성능이 다르기 때문에 한정적인 센서를 기반으로 하는 ADAS는 레벨 3~4에 도달하기 어렵다는 게 김 매니저의 설명이다. 이로 인해 레벨 3부터는 복잡한 시나리오에 대응하고 더 많은 센서와 높은 수준의 AI 기술을 필요로 하고 있다. 김 매니저는 이 같은 요구에 따라 소프트웨어 개발사들도 확장성이 높은 칩렛 구조를 반영한 신제품 출시를 앞두고 있다고 설명했다.
김 매니저는 “ADAS와 자율주행 시스템은 서로 다른 소비자 니즈와 시장 요구를 충족시키며 병렬적으로 발전하고 있다”며 “ADAS는 운전의 편의성과 안전성에 초점을 맞춰 개발되고 있고 자율주행은 복잡하고 다양한 환경에서 책임을 다하기 위해 완전자율주행이라는 목표를 향해 나아가고 있다”고 말했다.
김 매니저는 자율주행의 확장성에 대해서도 강조했다. 그는 자율주행이 승용차를 포함해 다양한 산업 분야에도 적용된다는 점을 예로 들었다. 자율주행은 농업·건설·물류·공항 등 특수 산업 분야로 확장되고 있다. 예컨대 농업에서는 트랙터를 비롯한 다양한 농기계에 자율주행 시스템을 더해 정밀 농업을 실현하고 있다.
김 매니저는 “자율주행이 다양한 분야에 활용되는 것은 단순한 기술 발전을 넘어 글로벌 노동력 부족 문제를 해결하기 위한 실질적인 대안으로 주목받고 있다”며 “향후 자율주행 기술은 승용차 중심에서 산업 전반으로 확장되며 새로운 비즈니스 모델을 창출할 것으로 예상된다”고 말했다.
김 매니저는 자율주행 시스템에서 AI 기술 활용도 주목해야 한다고 힘주어 말했다. AI 기술과 소프트웨어는 현재 자율주행 시스템 개발에서 가장 중요한 역할을 하고 있으며 앞으로도 중요성은 더욱 커질 것이라는 게 김 매니저의 설명이다.
김 매니저는 현재 AI 기반 소프트웨어는 ‘엔드 투 엔드 방식’과 ‘모듈러 방식’이 주목받고 있다고 설명했다. 먼저 엔드 투 엔드는 데이터 입력 단계부터 최종 의사 결정까지 모든 과정을 하나의 통합된 AI 시스템에서 처리하는 방식이다. 이를 통해 복잡한 도로 환경에서도 빠르고 정확한 판단이 가능하고 시스템 효율을 향상할 수 있다.
모듈러 방식의 경우 단계별 네트워크 모델로 나눠 개발하는 방식이다. 최종 결과만 확인할 수 있는 엔드 투 엔드 방식과 달리 단계별 정확도를 높이고 관리가 가능하다는 장점이 있다.
김 매니저는 비전 언어모델, 비전 트랜스포머(ViT) 등은 개체 인식 및 환경 이해 능력을 크게 향상시킬 것으로 내다봤다. 이 기술은 차량이 주변 환경을 정확하게 파악할 수 있도록 돕는 역할을 한다.
김 매니저는 “AI 기반 소프트웨어는 결론적으로 데이터 처리 속도와 정확성을 향상시키면서 비용 효율성을 높이는 방향으로 발전할 것이다”며 “이는 완전 자율주행 시대를 앞당기는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다”고 말했다.
출처 : IT조선 / 허인학기자 (https://it.chosun.com/news/articleViewAmp.html?idxno=2023092138678)
“자율주행 기술은 미래의 꿈이 아니라 이미 우리 삶 속으로 깊게 들어오고 있습니다. 특히 인공지능(AI) 기반의 자율주행 소프트웨어는 지속적으로 발전하며 자율주행 시대를 앞당기는 데 중요한 역할을 할 것입니다.”
김올든 스트라드비젼 프로덕트 매니지먼트팀 매니저. / IT조선
김올든 스트라드비젼 프로덕트 매니지먼트팀 매니저는 17일 IT조선이 개최한 ‘미래 모빌리티 포럼 2025’에서 'AI 기반의 자율주행 소프트웨어 전망'이라는 주제로 글로벌 자동차 산업의 자율주행 기술 개발 동향에 대해 설명했다.
미국 캘리포니아에 본사를 둔 스트라드비젼은 AI 기반 영상 인식 소프트웨어 SVNet 개발 스타트업이다. 특히 카메라 센서를 활용한 AI 기반 자율주행 소프트웨어 개발에 집중하고 있다.
김 매니저는 자율주행 시장은 빠르게 변화하며 새로운 가능성을 열 것으로 전망했다. 그러면서 “자율주행 시장은 이원화되면서 발전하고 있다”며 “자율주행 시장은 크게 단계에 따라 ‘첨단운전자보조시스템(ADAS)’와 ‘완전자율주행(AD)’로 구분돼 기술 발전이 이뤄지고 있다”고 말했다.
ADAS의 경우 자율주행 단계인 0~2+까지 해당하며 운전자의 안전성과 편의성을 제공하는 데 초점이 맞춰져 있다. 레벨 2+ 수준에서는 차선유지 및 변경, 고속도로 주행 보조 기능이 포함돼 있다.
완전자율주행은 레벨 3~4에 해당하는 기술로 특정 조건에서 차량이 완전히 스스로 주행 가능한 환경을 제공하는 것을 의미한다. 이 기술은 로보택시 등 상용화된 자율주행 서비스에서 두각을 나타내고 있다. 도시 환경에서 정밀한 주행과 안전성을 제공하는 데 집중하고 있다.
김 매니저는 “ADAS와 자율주행을 구분하는 기준은 자율주행 판단에 따른 책임의 주체를 어디에 두느냐다”며 “ADAS의 경우 책임을 운전자에게 두고 있고 레벨 3 이상의 자율주행 시스템은 시스템이 책임을 맡는다”고 말했다. 이어 “레벨 3~4 수준의 자율주행 시스템은 제공하는 범위 내에서만 책임을 진다”고 덧붙였다.
AI기반의 자율주행 소프트웨어의 전망에 대해 발표하고 있는 김올든 매니저. / IT조선
다만 단계별 자율주행 시스템이 요구하는 기능과 성능이 다르기 때문에 한정적인 센서를 기반으로 하는 ADAS는 레벨 3~4에 도달하기 어렵다는 게 김 매니저의 설명이다. 이로 인해 레벨 3부터는 복잡한 시나리오에 대응하고 더 많은 센서와 높은 수준의 AI 기술을 필요로 하고 있다. 김 매니저는 이 같은 요구에 따라 소프트웨어 개발사들도 확장성이 높은 칩렛 구조를 반영한 신제품 출시를 앞두고 있다고 설명했다.
김 매니저는 “ADAS와 자율주행 시스템은 서로 다른 소비자 니즈와 시장 요구를 충족시키며 병렬적으로 발전하고 있다”며 “ADAS는 운전의 편의성과 안전성에 초점을 맞춰 개발되고 있고 자율주행은 복잡하고 다양한 환경에서 책임을 다하기 위해 완전자율주행이라는 목표를 향해 나아가고 있다”고 말했다.
김 매니저는 자율주행의 확장성에 대해서도 강조했다. 그는 자율주행이 승용차를 포함해 다양한 산업 분야에도 적용된다는 점을 예로 들었다. 자율주행은 농업·건설·물류·공항 등 특수 산업 분야로 확장되고 있다. 예컨대 농업에서는 트랙터를 비롯한 다양한 농기계에 자율주행 시스템을 더해 정밀 농업을 실현하고 있다.
김 매니저는 “자율주행이 다양한 분야에 활용되는 것은 단순한 기술 발전을 넘어 글로벌 노동력 부족 문제를 해결하기 위한 실질적인 대안으로 주목받고 있다”며 “향후 자율주행 기술은 승용차 중심에서 산업 전반으로 확장되며 새로운 비즈니스 모델을 창출할 것으로 예상된다”고 말했다.
김 매니저는 자율주행 시스템에서 AI 기술 활용도 주목해야 한다고 힘주어 말했다. AI 기술과 소프트웨어는 현재 자율주행 시스템 개발에서 가장 중요한 역할을 하고 있으며 앞으로도 중요성은 더욱 커질 것이라는 게 김 매니저의 설명이다.
김 매니저는 현재 AI 기반 소프트웨어는 ‘엔드 투 엔드 방식’과 ‘모듈러 방식’이 주목받고 있다고 설명했다. 먼저 엔드 투 엔드는 데이터 입력 단계부터 최종 의사 결정까지 모든 과정을 하나의 통합된 AI 시스템에서 처리하는 방식이다. 이를 통해 복잡한 도로 환경에서도 빠르고 정확한 판단이 가능하고 시스템 효율을 향상할 수 있다.
모듈러 방식의 경우 단계별 네트워크 모델로 나눠 개발하는 방식이다. 최종 결과만 확인할 수 있는 엔드 투 엔드 방식과 달리 단계별 정확도를 높이고 관리가 가능하다는 장점이 있다.
김 매니저는 비전 언어모델, 비전 트랜스포머(ViT) 등은 개체 인식 및 환경 이해 능력을 크게 향상시킬 것으로 내다봤다. 이 기술은 차량이 주변 환경을 정확하게 파악할 수 있도록 돕는 역할을 한다.
김 매니저는 “AI 기반 소프트웨어는 결론적으로 데이터 처리 속도와 정확성을 향상시키면서 비용 효율성을 높이는 방향으로 발전할 것이다”며 “이는 완전 자율주행 시대를 앞당기는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다”고 말했다.
출처 : IT조선 / 허인학기자 (https://it.chosun.com/news/articleViewAmp.html?idxno=2023092138678)