한국전자통신연구원(ETRI)이 실제 도로 주행 데이터를 학습해 운전 판단과 차량 제어를 한 번에 수행하는 인공지능(AI) 자율주행 기술을 개발하고 상용화에 나섰다.
ETRI는 자동차 제조사와 협력해 실제 도로에서 수집한 대규모 주행 데이터를 기반으로 센서 인식부터 주행 판단, 차량 제어까지 전 과정을 통합 학습하는 ‘엔드투엔드(E2E) 자율주행 기술’을 확보했다고 17일 밝혔다.
이 기술은 사람이 운전하듯 도로 상황을 종합적으로 이해하고 스스로 핸들을 조작하고 속도를 조절하는 범용 운전지능을 구현하는 데 초점을 맞췄다.
기존 자율주행 방식은 카메라나 센서로 상황을 인식하고 이를 별도의 판단 시스템이 해석, 제어 시스템이 차량을 움직이는 단계별 방식으로 나눠 처리했다. 반면 이번 기술은 하나의 AI 모델이 모든 과정을 동시에 처리하는 것이 특징이다.
이는 입력부터 출력까지 하나의 흐름으로 연결하는 구조로, 반응속도를 높이고 복잡한 상황에서도 더 자연스러운 판단을 할 수 있다.
연구팀은 실제 도로에서 모은 데이터를 활용해 AI를 학습시켰다.
AI는 다양한 교차로와 복잡한 도로 상황을 반복적으로 학습하면서 위험을 예측하고 최적의 주행 행동을 스스로 결정, 비나 눈 같은 악천후나 예측하기 어려운 상황에서도 안정적으로 주행할 수 있도록 인지와 판단 기능을 함께 강화했다.
이번 기술은 최근 주목받는 멀티모달 AI 구조를 반영해 카메라로 얻은 영상 정보뿐 아니라 상황의 의미와 맥락까지 함께 이해하도록 설계함으로써 사람과 비슷한 수준의 판단을 할 수 있다. 이를 통해 복잡한 도심 환경에서도 자연스러운 주행이 가능하다.
또 기존 자율주행 시스템이 많이 사용하던 라이다(LiDAR) 센서 의존도를 낮췄다. 라이다는 빛을 이용해 물체의 거리와 위치를 측정하는 장비로 성능은 뛰어나지만 가격이 높다.
연구팀은 카메라 중심의 시각 정보와 AI 판단 능력을 결합해 최소한의 센서만으로도 안정적인 주행이 가능한 구조를 설계했다.
특히 강화학습 기반 자율주행 소프트웨어를 적용해 차량이 다양한 상황에서 스스로 학습하고 더 나은 운전 방식을 선택하도록 했다.
이는 실제 도로에서 수집한 주행 데이터와 차량 움직임 정보를 계속 학습에 반영해 운전 지능을 지속적으로 고도화할 수 있다.
향후 연구팀은 도로 환경에서 데이터 확보와 AI 모델학습, 차량 적용 검증을 단계적으로 진행하고, 이 기술을 자동차뿐 아니라 로봇, 드론 등 다양한 이동체에 적용할 수 있는 범용 이동지능기술로 확장할 계획이다.
최정단 ETRI 인공지능창의연구소 AI로봇연구본부장은 “자동차는 인지와 판단, 제어를 동시에 수행해야 하는 고도화된 인공지능 시스템”이라며 “실제 주행 데이터를 기반으로 자율주행 데이터 활용 기준을 제시하고 산업 전반이 활용할 수 있는 데이터 생태계 구축에 기여할 것”이라고 말했다.
한편, 이번 연구는 KG모빌리티가 차량 주행데이터와 시험 인프라를 제공하고, ETRI와 자율주행 전문기업 소디스가 AI 소프트웨어와 통합시스템 개발을 맡았다.
