2년 전, 우버는 펜실베니아에 등장해 카네기 멜론 대학의 유명한 로봇 공학 연구자들을 규합하기 시작했다. 우버는 이후 자율 주행 자동차를 대량 생산하기 위해 비밀 시설을 세웠다. 지난 9월, 이 회사는 피츠버그에서 자율주행 택시를 사용해 영업을 시작함으로서 역사의 한 페이지를 새로 썼다.
이 택시는 카메라, 라이다, GPS 등 다양한 센서를 사용해 길을 찾아 주행하고, 교통사고의 가장 큰 원인인 인간의 실수가 없다. 우버의 성공은 수많은 사람을 구할 것이며 인간 운전 시대의 종말을 고할 것이다. 이 프로젝트를 이끄는 사람은 우버의 엔지니어링 부장 래피 크리코리안이다. 그는 인터뷰에서 자사 차량들의 작동원리를 설명하고, 사고시의 대응 요령을 밝힌다. 그리고 자율주행자동차로 매일 통근하는 것은 과연 어떤 체험일지도 설명한다.
갈수록 많은 기업이 자율주행 자동차 사업에 뛰어들고 있다. 구글, 리프트, 테슬라 등 여러 기업이 이 기술을 연구하고 있다. 우버는 분명 이러한 기술 경쟁에서 뒤처지거나, 타사의 기술을 인수해 오고 싶지는 않는 것으로 보인다. 그 때문에 이런 일을 하는 것인가? 이런 사업을 통해 얻는 것이 무엇인가?
이렇게 한 번 생각해 보자. 운전은 사실 매우 위험한 일이다. 매년 자동차 사고로 죽는 사람이 100만 명이 넘는다고 알고 있다. 그 중 90%는 인간의 실수 때문에 죽는다. 한편, 우버는 매일 평균 500만 회가 운행되고 있다. 그렇다면 자율주행 자동차가 교통 안전 문제를 해결해 줄 것은 당연한 이치인 것이다.
안전 말고 다른 이득이 있는가?
우리는 자율주행 자동차의 도심 주행 능력이 인간보다 더욱 뛰어나다고 생각한다. 또한 자율주행 자동차를 사용해 도심의 교통 혼잡을 개선하고, 더욱 효과적으로 사람들을 운송할 수 있다고 생각한다.
작년 우버는 자율주행 자동차 연구를 위해 카네기 멜론 대학 로봇공학 연구소의 연구자 다수를 영입했다. 왜 하필이면 카네기 멜론 대학인가? 그들은 타사와의 경쟁을 대비해 무엇을 하고 있는가?
카네기 멜론 대학의 국립 로봇공학 본부(National Robotics Engineering Center, NREC)에는 로봇공학 분야에서 가장 경험을 많이 쌓은 인재들이 있다. 이들은 3차원 지도 및 컴퓨터용 입체 시각을 구현할 수 있으며, 이 기술을 통해 현장에 자율주행 자동차를 전개했다. 광산에서 쓰이는 초대형 트럭, 숲 속을 누비는 군용 로봇 등이 그 대표작이다. 우리 팀의 어느 NREC 출신 연구자는 화성 로버에 사용된 자율항법 소프트웨어 제작에 참여한 이력도 있다. 물론 우버도 예전부터 로봇공학을 연구했다. 그러나 현장에 완성품을 보낸 적은 없었다. 반면 NREC의 연구자들은 현장에서 완성품을 운용한 경력이 있다.
왜 이 시범 프로그램을 피츠버그에서 실시했나? 우버와 카네기 멜론 간의 관계 때문인가?
우리끼리는 농담삼아 피츠버그야 말로 운전하기 가장 어려운 곳이라고 말한다. 그저 농담이 아닌 것이 이 도시는 철저히 무계획적으로 성장한 곳이다. 정말로 옛날식 도시라는 얘기다. 대부분의 도로 폭은 2차로 도로보다도 좁다. 게다가 올바른 각도로 나 있지도 않다. 신호기구들은 낡아서 끊임없는 수리가 필요하다. 이런 동네에서는 녹색 신호등이 켜지자마다 차도 양방향의 운전자들이 좌회전을 하기 위해 전속력을 내야 한다. 게다가 피츠버그에서는 샌 프란시스코나 남부에서는 볼 수 없는 기상 조건도 볼 수 있다. 피츠버그에서 달릴 수 있다면, 세계 어디에서나 달릴 수 있을 것이다.
우버의 자율주행 자동차를 얼마나 자주 타 보는가?
매일 탄다. 아침마다 차를 불러 직장으로 타고 간다. 이 때 나는 우리 연구팀이 개발한 최신 코드와 지도를 확인할 수 있다. 자율주행 자동차를 타면 거리를 보는 시선이 달라진다. 직접 운전을 할 때면 풍경의 상당 부분이 근육으로 가서 기억된다. 그러나 자율주행 자동차의 앞좌석에 타서 직접 운전을 하지 않을 때면 주변 풍경을 더 잘 인식할 수 있다. 그러면서 다양한 생각을 하게 된다. 왜 사람들이 무단횡단을 하는가? 왜 끼어들기를 하는가? 같은 의문을 품게 된다. 매우 즐거운 체험이다.
우버의 자율주행 자동차의 작동 원리는?
자동차 맨 위에 매우 빠르게 회전하는 레이저 스캐너가 달려 있다. 64줄의 레이저 빔이 계속 주변을 흝어나가며 주변 사물과의 거리를 측정한다. 이 데이터를 사용해 자동차가 달리고 있는 거리의 정확한 3차원 지도를 만들 수 있다. 또한 센서를 사용해 자동차의 현재 위치를 파악할 수 있다. 인간 운전사 역시 GPS를 사용해 자동차의 현재 위치를 파악할 수 있다. 그러나 GPS의 위치 오차는 최대 3m에 달한다. 스스로 차로까지 선택 가능한 자율주행 자동차에게 이는 너무 큰 오차범위이며, 잘못하다가는 다른 차와 충돌할 위험까지 있을 정도다. 때문에 자율주행 자동차는 GPS는 물론 타이어마다 인코더가 달려 있다. 이 인코더는 타이어의 회전수를 측정하므로 자동차의 주행거리를 알 수 있다. 기계 학습, 무선 네트워크, 발전된 컴퓨팅 성능에 힘입어 이 모든 것들이 대규모로 가능하다.
자율 주행의 가장 큰 문제점들은 무엇인가?
우선 아직은 자동차의 지각력이 부족하다는 점이다. 도로 상의 중요한 물체들을 보는 방법을 자동차에게 가르치기가 어렵다. 식물의 경우를 예로 들어보자. 가로수가 늘어선 길의 경우 나무가 자라기 때문에 올 때마다 풍경은 달라진다. 나무가 더 커졌을 수도 있고 나뭇잎이 다 떨어져 버렸을 수도 있다. 때문에 자동차가 주변 풍경을 지각하는 방식을 바꾸어야 한다. 그 다음으로 큰 문제는 예측력이다. 앞에 차가 나타났을 때, 그 차가 어떻게 움직일지 예측해야 하지 않을까? 그 차가 왼쪽으로 스쳐 지나간다고 해도, 인간 운전자는 다양한 시나리오를 예상하고 거기에 맞춰 움직일 대비를 한다. 우리 자동차도 같은 작업을 하고 있다.
이러한 문제를 어떻게 해결할 것인가?
지도작성 차량을 주행할 지역에 여러 차례 투입해 해당 지역의 초정밀 지도를 확보했다. 이제 배경 지식을 확보한 것이다. 이후에는 기계 학습 문제로 넘어간다. 분류기를 만들어 자동차가 감지한 물체가 무엇인지 식별할 수 있도록 했다. 예를 들어 감지한 물체가 자전거인 경우, 자전거의 일반적인 행동 특성은 이미 잘 알고 있으므로 앞으로 어떻게 움직일지 예측하기가 쉬워진다.
우버의 자율주행 자동차가 처음으로 사고를 냈다면 어떻게 할 것인가?
우선 다친 사람이 없는지 확인할 것이다. 그리고 사고 상황을 철저히 분석해 향후 교훈을 얻으려고 할 것이다. 도로상에서 난처한 상황은 매일같이 발생한다. 우리는 시뮬레이션이나 로그 분석을 통해 이러한 상황에 적절히 대응하는 법을 배운다. 무엇이 잘못되었는지 알아낸 다음 시스템에 입력시킬 데이터를 찾아 같은 상황에 더 잘 대응할 방법을 찾을 것이다.
우버의 자율주행 자동차는 운용 시에는 전방석에 2명이 탑승한다. 그들의 역할은 무엇인가?
운전석에 앉는 사람은 유사시 차량을 운전하고 조수석에 앉은 사람은 기록을 한다. 이 차량은 계속적으로 다량의 데이터를 획득한다. 이를 통해 센서에 나뭇잎이 걸렸을 때나 앞차가 끼어들기를 할 때의 대처 방법을 알 수 있다. 그러나 어떤 것이 중요하고 덜 중요한지를 알 수 없어서 조수석의 승무원은 어떤 것이 중요한지를 자동차에 알려준다. 다양한 상황을 태깅함으로서 훗날 다른 차가 끼어들었을 때의 모든 상황을 검색해, 이 실제 상황의 데이터를 가지고 소프트웨어를 훈련시킬 수 있다. “이런 식으로 다른 차가 끼어들기를 할 때면, 액셀러레이터 페달에서 발을 떼어 충분한 차간거리를 확보한 다음, 교통 상황에 맞춰 움직이면 된다.”는 식으로 말이다. 그리고 이렇게 훈련된 소프트웨어를 차량에 다시 탑재한다.
그렇다면 진정한 무인화는 언제쯤 이루어지는가?
그렇게 되기까지는 갈 길이 멀다. 우선 따져봐야 할 것이 3가지다. 첫 번째는 기술이다. 자동차가 모든 상황을 이해하고 대처할 수 있게 하는 기술을 확보해야 한다. 예를 들어 도로 위를 오리가 건너는 것 같은 다양한 상황이 있을 수 있다. 이런 모든 상황에 적절히 대응하는 기술을 확보하려면 시간이 필요하다. 두 번째는 법규다. 지역, 국가, 세계가 컴퓨터가 운전하는 차량을 받아들이려면 해당 법규가 완비되어야 한다. 세 번째는 사회적 인식이다. 누구나 운전자 없는 차를 기꺼이 탈 수 있을 만큼의 인식 개선이 이루어져야 하는 것이다. 이 3가지 것을 달성하는 것은 어렵다. 그러나 이것들이 달성되어야 진정한 자율주행 자동차의 시대가 올 것이다.
[자율주행 자동차 역사의 이정표적인 사건들]
1939년 4월
뉴욕 세계박람회의 전시물 <퓨처라마>의 고속도로는 도로에 파인 자국을 따라 자동차가 달리게 되어 있어, 자율주행자동차의 가능성을 시사했다.
1961년 8월
파퓰러사이언스에 <에어로모빌>의 기사가 실렸다. 정해진 궤도를 따라 달리는 타이어 없는 자동차였다.
1995년 7월
카네기 멜론 대학에서자율주행이 가능하도록 개조한 1990년형 폰티악 차량이 피츠버그를 떠나 로스앤젤레스에 도착했다. 여정의 90%를 자율주행했다.
2004년 3월
DARPA에서 100만 달러의 상금을 내건 자율주행 자동차 대회에 15대의 차량이 출전했다. 그러나 완주한 차량은 없었다.
2016년 9월
우버가 피츠버그 주민들을 위해 자율주행 자동차를 운용 개시했다. 라이다와 기타 센서들을 사용해 주행거리를 알아낸다.
서울경제 파퓰러사이언스 편집부/by xavier harding
