비전공자도 이해할 수 있는 AI지식15 -사람처럼 운전하는 자율주행차-

1. 정교한 데이터가 중요하다

 

카메라를 통한 사물 인식 기술은 거의 완성 단계에 있습니다.

 

성능을 더욱 높이기 위해서는 정교한 데이터가 훨씬 더 중요한 시점이 되었죠.

 

정확한 인식을 위해서는 수많은 주행 데이터에서 정교하게 라벨링된 학습 데이터가 필요합니다.

 

애초에 데이터가 정교하지 않다면 아무리 훌륭한 기술을 써도 좋은 결과를 내기는 어렵습니다.

 

 

 

그림처럼 차량이 직접 보내온 주행 데이터에서 장애물을 라벨링합니다.

 

이를 학습 데이터로 활용하여 모델을 정교하게 개선해나가죠.

 

라벨링은 전문적으로 교육받은 라벨러가 일정한 기준에 따라 합니다.

 

저마다 기준이 다르다면 아무리 훌륭한 딥러닝이라도 제대로 된 성능을 발휘할 수 없습니다.

 

일정한 기준에 맞춰 정교하게 라벨링하여 나중에 모델이 저마다 다르게 예측하는 일이 없도록 해야합니다.

 

물론 아무리 정교하게 학습했다 할지라도 오인식은 반드시 일어납니다. 

 

더구나 처음 맞는 상황이 발생했다면 다음번에는 대응할 수 있도록 상황 판단을 추가로 학습할 필요도 있습니다.

 

오인식이 발생하거나 자율주행 중 갑자기 차선을 제대로 인지하지 못한다면 주행 데이터에 판별하기 어려운 상황이 있다고 가정할 수 있습니다.

 

이 경우 인지하기 직전의 데이터를 올바르게 라벨링하여 다음번 학습 데이터로 재활용합니다. 

 

이런 방식으로 학습 데이터를 점점 더 정교하게 구축하면 모델이 점점 더 정확하게 예측해낼 수 있죠.

 

매번 사람이 직접 라벨링하는 것은 아닙니다. 사람의 개입은 생각보다 비용이 많이 드는 작업입니다. 

 

따라서 자율주행차가 스스로 특정 상황을 자동으로 인지하여 라벨링하기도 합니다.

 

예를 들어 차량이 갑자기 끼어들어 위험한 상황을 감지했다면 그 직전의 차량 행동,

 

예를 들어 깜빡이를 켜지 않았다거나 끼어든 차량의 좌우 움직임이 갑자기 빨라졌다거나 하는 경우를

 

위험한 상황으로 감지하고 자동으로 라벨링하여 이를 학습 데이터로 활용하는 거죠

 

실제로 테슬라가 이러한 방식을 활용합니다. 끼어들기 등 갑자기 위험한 상황이 발생하여 급제동을 했다면, 전후 카메라가 촬영한 이미지를 위험 상황으로 라벨링하여 테슬라 측에 전송하죠.

 

이처럼 도로 상황을 보다 정확하게 인지할 수 있도록 끊임없이 데이터를 구축하고 다시 학습합니다.

 

인식이 제대로 되지 않는 상황이 발생했다면, 관련 데이터를 라벨링하여 다시 학습합니다.

 

차량에 위험한 상황이 발생했다면 직전의 데이터를 스스로 위험 상황으로 라벨링하여 학습합니다.

 

이렇게 정교함을 높인 모델을 차량에 배포하여 자율주행차의 정확도를 점점 더 높여갑니다.

 

 

2. 사람의 운전 습관을 모방하다

 

그렇다면 상황을 인지한 후에는 어떻게 대응할까요?  이때 하는 일이 모방학습입니다.

 

상황을 인지한 후 해당 상황에서 어떤 식으로 운전하느냐는 전적으로 사람의 운전 습관을 그대로 모방한다는 얘기죠

 

예를 들어 복잡한 교차로에 진입할 때 사람 운전자는 속도를 줄이고 천천히 진입합니다.

 

자율주행차도 이를 모방해 교차로에서 속도를 줄인 채 천천히 진입을 시도합니다.

 

이처럼 자율주행차는 먼저 데이터를 구축하고 학습을 통해 정확하게 상황을 인지한 후에는, 인간의 주행 방식을 그대로 모방하여 실제 주행을 해나갑니다.

 

 

3. 자율주행의 단계

 

그렇다면 자율주행 단계는 어떻게 구분할까요? 

 

자율주행 기술은 수준에 따라, 자동주행 기능이 전혀 없는 0단계부터 완전 자율주행이 가능한 5단계까지 총 여섯단계로 나뉩니다.

 

 

0단계: 자율주행의 기능이 없음

 

1단계: 발 떼기 - 크루즈 컨트롤(정속 주행), 충돌 경고, 비상제동 가능

 

2단계: 손 떼기 - 조향 제어 가능

 

3단계: 눈 감기 - 부분 자율주행, 운전자는 책을 읽거나 영화를 볼 수 있음. 그러나 필요할 때 일정 시간 이내에 운전자가 즉각 개입해야함

 

4단계: 뇌 끄기 - 고급 자율주행, 운전자는 잠들어도 무방하지만, 지정된 영역을 벗어나거나 특수한 상황에서 운전자의 개입이 필요할 수 있음

 

5단계: 완전 자율주행, 인간의 도움이 전혀 필요없음

 

2022년 기준 자율주행을 내건 양산차는 여전히 2단계에 머물고 있습니다. 테슬라 조차도 말이죠.

 

하지만 곧 3단계가 출시할 예정이고 아마 4단계 즈음 되면 세상은 지금과는 꽤 다른 모습일 것입니다.

 

하지만 정말 자율주행 수준이 올라가면 아무런 문제가 없을까요?

 

운전자가 운전석에서 두 다리 뻗고 자는 장면이 정말 펼쳐질까요?

 

 

 

 

하이! 현대트랜시스 (hyundai-transys.com)

올해 등장할 자율주행 3단계, 차종 별 본격 대해부!!