[서울=뉴스핌] 서영욱 기자, 심재민 인턴기자 = 카카오모빌리티가 연말까지 E2E(End-to-End) 기반 자율주행 모델을 고도화하고, 규칙 기반 안전 평가기가 AI의 판단을 다시 검증하는 구조를 구축한다. 자체 자율주행 기술에 호출·배차 플랫폼과 24시간 관제센터를 결합한 '통합 플랫폼'을 앞세워 자율주행 상용화에 속도를 낸다는 구상이다.

현재 국내 자율주행 서비스가 유인·소규모 실증 단계에 머물러 있다고 보고, 향후 레벨4 기반 무인·대규모 상용화까지 확대한다는 목표도 제시했다.

◆ 데이터 '양'보다 '품질'이 성능 좌우

카카오모빌리티는 지난 3월 자체 기술 기반 서울자율차 2대를 본격 개시하고, 8월에는 6대로 증설했다. 현재 카카오모빌리티는 야간(22시~익일 5시)에 강남 지역에서 자율주행차를 서비스하고 있으며, 주간에는 여객 운송 없이 데이터 학습만을 위해 운용하고 있다.

카카오모빌리티가 강남을 시험 무대로 선택한 이유는 다양한 돌발 상황을 담은 양질의 데이터를 확보할 수 있기 때문이다.

임인호 카카오모빌리티 자율주행개발팀 AI 주행파트 리더는 "불법유턴이나 신호위반 등 일반적인 규칙에서 벗어난 상황을 엣지케이스(Edge Case)라고 한다"고 말했다. 이어 "강남의 심야는 항상 새로운 숙제를 던져준다"면서 "쉬운 곳 1년보다 강남 1달 학습이 AI모델에 좋다"고 말했다.

실제 서비스 지표도 쌓이고 있다. 강남 심야 서울자율차의 누적 서비스 운행거리는 1만3000km를 넘어섰으며, 이용자 누적 평점은 5점 만점에 4.97점을 기록했다.

◆ 연내 E2E 모델 통합 목표...'규칙 기반 안전장치' 더한다

카카오모빌리티는 E2E 기반 주행 기술에 '규칙 기반 플래너' 등을 하이브리드로 적용하며 자율주행 모델을 고도해왔다.

E2E 방식은 카메라 등 센서에서 들어온 정보를 하나의 AI 모델이 종합해 차량의 주행 판단까지 직접 연결하는 기술이다. 인지·판단·제어를 각각 별도의 모듈로 나누는 기존 방식보다 복잡한 도로 상황을 통합적으로 학습할 수 있지만, AI가 특정 판단을 내린 이유를 단계별로 설명하기 어렵고 학습 데이터에서 벗어난 상황에서 예측하기 어려운 판단을 내릴 가능성도 있다.

카카오모빌리티는 이를 보완하기 위해 규칙 기반 안전 평가기를 통해 다시한번 검증하는 기술을 검증 중이다. 사전에 정한 안전 규칙과 제약조건을 토대로 E2E 모델이 내린 판단을 다시 검증해 돌발적인 판단이나 위험한 행동을 걸러내는 방식이다. 회사는 연내 E2E 기반 모델 통합을 목표로 기술 개발을 이어갈 계획이다.

◆ 플랫폼에 기술 결합...별도 관제 센터까지 3박자

카카오모빌리티의 강점은 자율주행 기술뿐 아니라 호출·배차 플랫폼과 관제 역량까지 함께 갖췄다는 점이다.

카카오모빌리티는 별도의 관제센터를 24시간 운영하며 자율주행 차량의 운행 상황을 확인하고, 필요할 경우 원격 개입과 현장 출동을 지원하고 있다. 향후 자율주행 기술과 기존 모빌리티 플랫폼, 관제 시스템을 하나의 서비스 체계로 묶겠다는 구상이다.

김민선 카카오모빌리티 자율주행사업팀 리더는 "기술, 플랫폼, 24시간 관제가 상호 강화하는 '진화 루프'를 통해 발전하고 있다"고 말했다. 자율주행 기술을 실제 서비스에 적용하면서 확보한 데이터가 다시 기술과 관제 시스템을 고도화하고, 높아진 안전성이 서비스 확대를 가능하게 하는 선순환 구조라는 설명이다.

카카오모빌리티의 최종 목표는 이 같은 통합 플랫폼을 기반으로 자율주행을 일상적인 이동수단으로 상용화하는 것이다.

김 리더는 "현재 국내에서 서비스하는 자율주행은 레벨3 수준의 유인·소규모 실증 단계"라며 "지향하는 목표점은 레벨4 기반의 무인·대규모 상용화"라고 전했다.

flurry327@newspim.com