'1시간'이면 운전자 습관 학습하는 똑똑한 현대차

현대자동차그룹이 반자율주행 기술 '스마트크루즈컨트롤(SCC)'의 업그레이드된 버전을 내놨다. 자동차가 스스로 운전자 성향을 분석해 마치 사람이 운전하듯 자연스러운 스마트크루즈컨트롤 기술이다.

'머신러닝' 스마트크루즈컨트롤 #차간거리 등 설정 안해도 '척척' #HDA2 접목해 레벨2.5 자율주행

앞으로 현대·기아차에 적용될 자율주행기술 HDA2와 접목하면 레벨 2.5 수준의 반자율주행이 가능할 전망이다.

머신러닝 스마트크루즈컨트롤이 적용된 현대차 차량. [사진 현대차그룹]

현대차그룹은 '머신러닝 기반 스마트크루즈컨트롤(SCC-ML)'을 최근 개발해 앞으로 신차에 적용할 것이라고 21일 밝혔다. 스마트크루즈컨트롤이란 도로에서 전방 차량과 일정 간격을 유지하면서 운행하는 반자율주행 기술이다.

미국자동차기술학회(SAE)는 자율주행기술을 0~5단계 분류하고 있다. 이 가운데 레벨2는 운전자가 조향과 가속을 조율하는 가운데 차량이 일부 기능을 대신하는 형태다. 레벨2.5는 차량이 주행 기능을 주로 수행하는 레벨3(조건부 자율주행)보다는 떨어지지만, 레벨2보다는 향상됐다.

자율주행기술이 고도화되면 시스템이 모든 주행 기능을 수행하고 극도의 예외적 상황만 운전자가 관여하는 레벨4(고도 자율주행)와, 운전자 없이 주행가능한 레벨5(완전 자율주행)까지 상용화될 전망이다.

SCC-ML의 특징은 운전자 설정 없이도 차량 스스로 운전자의 운전성향을 파악해 자율주행에 활용한다는 것이다. 현재까지 스마트크루즈컨트롤은 운전자가 앞차와의 거리, 제한 속도, 반응성을 직접 설정해야 했다. 조절 단계가 세밀하지 않아 일부 운전자는 스마트크루즈컨트롤 사용을 꺼렸다.

SCC-ML은 머신러닝 인공지능(AI)을 통해 운전자의 운전성향을 분석한다. 운전자가 1시간 정도 운전하면 머신러닝을 통해 1만개의 주행패턴 중 1개를 선택한다.

SCC-ML이 적용된 차량은 사람이 운전하는 것처럼 전방과 일정 거리를 급가속·급제동 없이 운행한다는 점이 특징이다. 기존 스마트크루즈컨트롤이 주행 중 앞차와의 거리를 유지하느라 급제동하는 등 운전자가 느끼기에 '덜컥거림'이 있는 것과는 다르다.

현대자동차그룹이 개발한 머신러닝 기방 스마트크루즈컨트롤은 사람이 운전하는 것과 거의 흡사한 주행패턴을 보인다. [HMG 저널 캡처]

현대차그룹은 SCC-ML에 딥러닝 수준의 인공지능은 적용하지 않았다. 대신 인공지능 가운데 단편적인 머신러닝을 적용했다. 서해진 현대차 책임연구원은 "개발 당시 딥러닝 적용도 고려한 바 있다"며 "다만, 신경망이 복잡해질수록 예기치 않게 발생할 수도 있는 오류를 지나칠 수 없었다"고 밝혔다. 구글 웨이모는 알파고에 적용됐던 딥러닝 인공지능을 적용해 레벨3 이상의 자율주행기술을 개발하고 있다.

SCC-ML는 센서가 데이터를 모은 뒤, 제어컴퓨터가 이를 분석해내는 것이 기본원리다. 전방카메라, 레이더 등 센서는 운전자의 주행 중 정보를 수집해 첨단운전자지원시스템(ADAS) 두뇌 격인 제어컴퓨터로 보낸다. 제어컴퓨터는 여러 정보 가운데 운전자의 운전성향 정보만을 뽑아낸다. 1만개 이상의 주행패턴 중 운전자의 운전성향과 가장 알맞은 것을 적용한다.

머신러닝을 통해 운전자의 운전성향을 파악할 수 있지만, 기존에 정해진 1만개 주행패턴 외에 새로운 주행패턴을 만드는 것은 배제했다. 만에 하나 있을 변수를 배제해 안전성을 높였다는 설명이다.

이호근 대덕대 자동차학부 교수는 "1만개의 주행패턴 중 한 가지 패턴을 고를 수 있도록 했지만, 운전자의 운전성향에 100% 부합하는 것은 아니다"며 "향후 데이터를 충분히 쌓아서 운전자에 최적화되도록 개발해야 한다"고 말했다.

김효성 기자 kim.hyoseong@joongang.co.kr