[책] 넥스트 모바일 자율주행 혁명

넥스트 모바일 자율주행 혁명

 

 

추천의 글 _ 새로운 시장과 부를 창출할 자율주행 혁명 

들어가며 _ 자동차가 아니다, 바퀴 달린 로봇이 세상을 뒤흔든다 

1장 로봇 운전사를 만나게 되는 시기는? 

2장 무인 자동차 세상을 상상해보다 

3장 자동차와 IT 업계의 치열한 경쟁과 제휴 

4장 스스로 생각하고 판단하는 기계 

5장 인공지각의 등장: 사물을 인식하고 장면을 이해하는 최초의 로봇 

6장 최초의 전자 고속도로 

7장 스마트 고속도로가 아닌 스마트 자동차 

8장 스스로 학습하는 로봇 

9장 자율주행을 뒷받침하는 하드웨어 

10장 딥러닝: 퍼즐의 마지막 조각 

11장 데이터가 이끌어가는 세상 

12장 파급 효과: 일자리, 산업, 오락과 범죄에 이르기까지 

맺으며 _ 캄브리아기 대폭발 

감사의 글 

주석 

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고현숙 교수(국민대, 코칭경영원)

안녕하세요. 고현숙입니다. 2014년 세계 자동차산업의 중심지 디트로이트에서 한 발의 신호탄이 울려 퍼졌습니다. 바로, 구글이 내놓은 최신 무인자동차였습니다. 이 차에는 운전대도, 브레이크도, 없습니다. 구글은 향후 10년 안에 무인자동차가 도로를 점령하면서 기존의 산업 질서를 재편하고 도시의 형태를 바꿀 것이라고 선언했죠. 이는 단순히 이동 수단이 변하는 정도가 아니라 사는 방식과 일하는 방식의 새로운 선택지를 보여주는 혁명이라 할 수 있습니다. 오늘은 이에 관한 책, <자율주행혁명>을 소개합니다. 

[새로운 시장을 창출할 자율주행 혁명]

자율주행 기술의 상용화 시점에 대해서는, 2020년에 자율주행 기능을 가진 자동차들이 도로를 달리기 시작하고, 2030년에는 완전자율주행 자동차들로 도로가 메워질 것이라고 예측하는 게 중론입니다. 하지만 엄격한 안전성 및 배출관련 기준을 충족해야 하고, 교체주기도 길기 때문에 이보다 느리게 전개될 것이라는 전망도 있죠. 저자는 국가와 지역에 따라 도입속도가 다를 거라고 보는데요. 우선 공항이나 리조트처럼 한정된 공간의 무인 셔틀버스부터 시작, 소형 무인택시 등으로 점차 넓혀갈 것으로 봅니다. 무인택시는 골프장 카트처럼 작고 장식 없는 엘리베이터 같은 실용적인 모델이며, 휴대폰으로 호출만 하면 몇 분안에 달려와 목적지까지 데려다 줄 것으로 보고 있습니다. 지금은 피자 한 판을 배달하는데 차량이 오염물질을 배출하며 운행한다면, 미래에는 자율주행 피자 드론이 배달하는 10분 동안 피자를 알맞게 구우며 운행할 겁니다.

자율주행차가 본격 도입되면 어떻게 될까요? 교통사고가 크게 줄어들고, 운전 효율성이 높아지며, 교통정체가 줄어들 겁니다. 인간운전자처럼 음주나 과로, 졸음없이 24시간 운행이 가능하죠. 시간적으로도 훨씬 효율적인 운송이 이뤄지게 됩니다. 이렇게 이동이 쉬워지고 이동시간을 운전이 아닌 의미 있는 시간으로 쓸 수 있다면 도시 거주민들은 새로운 주거공간을 찾아 떠나게 될지 모릅니다. 한편 부모가 아이를 데려다주는 기사 노릇도 필요 없어지게 되니, 차 안에서 나누던 친밀한 순간도 사라질 가능성이 높습니다. 편리함은 커지는데, 삶을 더 외롭게 할지도 모릅니다.

[누가 주도하는가?]

미래의 자동차산업은 IT업체가 주도하게 될까요? 현재의 자동차업체가 주도해나갈까요? 무인차의 인공지능 운영시스템을 어느 쪽이 먼저 개발하고 주도해나갈지 경쟁이 치열합니다. 자동차업체들도 S/W 개발에 돈을 쏟아붓고 있지만, 현재까지 그들이 자율주행 S/W라고 화려하게 발표했던 것은 본질적으로는 운전보조시스템에 불과하다고 저자는 지적합니다. 자동차업체가 주도하게 된다면 그 과정은 점진적일 거죠. 1단계는 운전보조기술, 2단계는 고속도로 같은 특정 환경에서 제한적인 자율주행 최상위모델 출시, 3단계는 제한적 자율주행의 하위모델 확대일 겁니다.

반대로 구글 같은 IT업체는 인간의 신체적 안전을 책임지기 위해 엄격한 규제 속에서 개발하는 것에는 경험이 없기에, 이는 생각보다 훨씬 큰 장애요인이 될 수 있다고 보고 있습니다. 그래서 가능성이 큰 시나리오는 자동차업체가 생산한 구성요소 플랫폼을 IT업체에 판매하고, IT업체가 플랫폼을 기반으로 자동차를 완성하는 겁니다. 마치 과거 개인용 컴퓨터 시장상황과 같죠. 처음엔 PC라는 H/W가 중요했지만, 마이크로소프트가 윈도우즈 운영시스템으로 법칙을 완전히 바꿔버렸으니까요. 어느 H/W에서나 구동되는 운영체계로, H/W의 중요성을 낮춰버린 겁니다.

이렇게 자동차업체와 IT업체가 경쟁을 벌이는 가운데, 최종적으로 누가 승리할 지는 지켜봐야 할 것 같은데요. 이에 저자는 인간참여형 점진적방식을 채택하면 자동차기업이, 완전자율주행 접근방식을 채택하면 IT기업이, 주도권을 쥐게 될 것이라고 예측합니다. 일례로 구글은 디지털지도와 딥러닝에서 경쟁력이 있으며, 자동차산업의 경험이 없다는 사실이 오히려 핵심경쟁력으로 작용할 수 있습니다. 

[인공지능과 딥 러닝에 대한 이해]

저자는 자율주행차에 대한 이해와 함께, 대표기술인 인공지능과 딥 러닝도 소개하는데요. 여기서 두 가지 유형이 있습니다. 하나는 하향식 또는 법칙기반의 상징적 인공지능입니다. 또 하나는 상향식 또는 데이터기반 인공지능(기계학습)입니다.

먼저, 법칙기반 인공지능기술은 가능한 모든 결과를 예측해서 법칙으로 해결해나가는 방법인데요. 지난 수십 년간 지배적인 패러다임입니다. 공장의 조립라인에서 인공지능 로봇이 제한된 행동과 반응을 하는 것이 그 예입니다. 이런 기술접근의 문제는 무인차가 만날 수 있는 모든 상황을 치밀하게 분류해놓지 못하면 차량의 반응을 완벽하게 제어할 수 없다는 겁니다. 반면, 컴퓨터 처리능력이 진화하고 데이터 규모가 엄청나게 증가하면서 뜨거운 관심을 받게 된 기계학습은 인간 프로그래머가 모든 상황의 결과를 예측할 필요가 없다는 건데요. 대신 처리능력과 방대한 훈련데이터를 기반으로 주어진 상황에 반응할 수 있도록 학습시키는 것이 핵심입니다. 무엇을 학습시킨다는 걸까요? 예를 들어 인간은 특정 사물을 다른 상황에서도 동일한지 직관적으로 알아봅니다. 친구가 머리를 염색했다고 그를 못 알아보지는 않으니까요. 그런데 시각데이터를 뇌가 해석하는 바로 이 부분이, 인공지능에겐 참 어려웁니다. 예를 들어 주차된 오토바이와 주행 중인 오토바이는 유사하지만, 미묘한 차이를 가진 시각데이터를 전송하게 됩니다. 여기서 그 차이를 구분해야 하는 것이 삶과 죽음을 가를 정도로 매우 중요하죠. 인공지능이 기계학습을 통해 계속 진화해야 하는 이유가 바로, 여기에 있습니다. 

[스마트 자동차의 시대]

앞으로 다가올 자율주행차 세상에서는 무엇이 달라질까요? 무인차는 돌아다니면서 데이터를 수집할수록 더욱 더 똑똑해지고 운전실력도 향상됩니다. 떼를 지어 이동하며, 모든 거리의 풍경을 데이터로 축적하게 되죠. 그 방대한 데이터로 S/W를 업데이트하면서 딥 러닝이 기하급수적으로 발전할 겁니다. 교통 예측은 완전히 새로운 단계로 발전하겠죠. 반대로 승객의 프라이버시와 윤리적인 문제가 대두되고, 치명적인 해킹의 위협이 있기 때문에 위험 방지가 매우 큰 이슈가 될 것입니다.

백여 년 전 자동차가 처음 세상에 등장했을 때 우리는 일상과 산업에서 거대한 변화를 경험했습니다. 그리고 3차 산업혁명 시대에 이르러 인터넷과 스마트폰의 발달은 우리 삶을 또 한 번 크게 바꿔놓았죠. 어쩌면 자율주행차 시대가 열리는 것은 이 모든 변화를 뛰어넘는 큰 혁명을 불러올지 모릅니다. 인간의 본능이 아니라 데이터에 의해 운전되는 무인차가 어떤 기술을 기반으로 한 것인지, 향후 어떤 가능성이 있는지 이 책을 통해 확인해 보시기 바랍니다. 감사합니다.