"자율주행 핵심은 데이터 공유와 개방형 생태계 구축"

[이데일리 김범준 기자] 이승재 서울시립대학교 교통공학·스마트시티학과 교수는 최근 인터뷰에서 자율주행 기술의 발전을 위해 다양한 빅데이터의 수집과 개방형 데이터 생태계 구축이 필수적이라고 강조했다.

그는 “자율주행은 인공지능(AI) 기술이므로, 다양한 데이터를 수집할수록 성능이 향상된다”며 “데이터를 공유하고 연구·개발(R&D)을 촉진해야 한국의 자율주행 원천 기술과 경쟁력을 확보할 수 있다”고 말했다.
이 교수는 미국과 중국 등 대규모 자본을 가진 국가들이 자율주행 시장을 주도하고 있지만, 국내에서는 대학과 스타트업 등 산학 협력을 통해 소프트웨어적 경쟁력을 충분히 확보할 수 있다고 전망했다.

그는 “미국의 대표적 자율주행 기업인 웨이모와 크루즈도 스타트업에서 시작해 구글과 GM에 각각 인수·합병되며 막대한 투자를 받아 R&D를 활발히 이어가고 있다”며 “이러한 생태계에서 관련 기술과 특허 확보가 늘어나고 있다”고 설명했다.

정부는 ‘국가전략기술 육성에 관한 특별법’에 근거해 22개 부·처·청이 함께 ‘제1차 국가전략기술 육성 기본계획’을 수립하고, ‘첨단 모빌리티’를 포함한 12대 국가전략기술에 5년간 30조원 이상을 투입하기로 했다. 이에 따라 자율주행 등 모빌리티 분야에 대한 기대감이 높아지고 있다.
이 교수는 소프트웨어 중심 차량(SDV) 시대의 주도권 선점을 위해 사회적 수용성이 가장 중요하다고 강조했다. 그는 “자율주행과 첨단 모빌리티는 미래의 큰 먹거리이자 AI 기술의 종합체로, 신뢰성과 수용성을 증진하려면 경험이 필요하다”며 “학계와 산업계에서 ‘할 수 있다, 해야 한다’는 분위기를 주도해 R&D와 투자가 이어져야 한다”고 주장했다.

완전 무인 자율주행을 위해서는 방대한 데이터 학습이 필수적이지만, 모든 도로와 상황 변수를 학습하기에는 막대한 시간과 비용이 소요된다. 이 교수는 생성형 AI를 통한 디지털 트윈(현실 세계를 컴퓨터 속 가상 세계로 구현한 것)을 적극 활용하면 이러한 문제를 상당 부분 해결할 수 있다고 밝혔다. 그는 “현실과 유사한 다양한 시나리오를 만들어 훈련시키면 적은 시간과 비용으로 많은 경험과 학습을 빠르게 축적할 수 있다”고 설명했다.

이 교수는 지난해 한국연구재단 개인기초연구사업 ‘중견연구(유형1-글로벌형)’ 신규 과제에 선정돼 ‘생성형 AI 기반의 보행 활성화를 위한 디지털 트윈 시스템 개발’ 연구를 수행 중이다. 또한, 설명 가능한 인공지능(XAI) 기술을 활용해 자율주행 딥러닝 기술의 투명성과 에너지 효율성을 향상시키는 연구 결과를 발표하기도 했다.

이 교수는 “자율주행차가 성공하려면 시장 점유율이 높아야 하고, 도심 내 다양한 차종 및 교통수단과 인프라의 연결을 통한 군집 주행 및 에너지 절감도 이뤄져야 차세대 지능형 교통체계(C-ITS)와 스마트 시티를 구축할 수 있다”며 “다양한 주행 데이터를 서로 공유하고 업그레이드하며 R&D에 적극 활용해 시너지 극대화를 꾀할 수 있다”고 말했다.