유튜브에는 자동차 블랙박스에 저장된 기상천외한 장면들이 무수히 게재돼 있다. 성난 곰에서부터 초저고도로 날아가는 비행기, 고속도로를 질주하는 쇼핑카트에 이르는 이러한 영상들은 운전자들이 얼마나 다양한 상황에 직면할 수 있는지를 보여준다.
한편으로는 재미있지만 다른 한편으로는 자가운전 자동차 개발의 어려움을 시사하기도 한다. 컴퓨터가 이러한 상황에 문제 없이 대처하도록 하려면 어떻게 해야 할까?
칩 제조사 엔비디아가 17일 이에 대한 자사의 해답을 제시했다. 회사가 소개한 1만 달러 가격의 컴퓨터는 자동차가 각기 다른 상황에 적합한 반응을 학습할 수 있도록 고안됐다는 것. 미리 정의된 상황별 행동 세트가 아닌, 경험으로부터 취해야할 행동을 알아낸다는 설명이다.
엔비디아 젠슨 황 CEO는 산호세에서 열린 회사의 GTC 2015 컨퍼런스에서 "운전은 감지의 문제가 아니다. 운전은 학습된 행동이다"라고 말했다.
드라이브 PX(Drive PX)라는 이름의 이번 컴퓨터는 회사의 테그라 X1 프로세서 2개에 기반한 것으로 최대 12개의 카메라로부터 유입된 영상을 파악한다. 이 컴퓨터는 다양한 상황을 접하면서 학습을 해가는데, 이를테면 개가 출현할 경우에는 속도를 줄이지만 도로에 나타난 신문지로 인해 브레이크를 강하게 동작시키지는 않게 된다.
또 한 대의 시스템에서 학습한 내용을 다른 시스템과 공유하는 기능도 갖추고 있다.
오늘날의 상용 자동화 시스템은 대개 렌즈를 통해 차량 이동 방향에 나타나는 물체를 감지하고 사고를 예방하는 것과 관련돼 있다. 몇몇 완전히 자동화된 자동차도 개발된 바 있지만, 이들은 고도로 상세한 지도를 활용한 것들이며, 통제된 상황에서만 동작할 수 있다.
황 CEO는 DAPRA의 한 프로젝트가 학습 기술을 실증한 바 있다고 언급했다. 22만 5,000장의 이미지를 입력받았던 이 소형 자동화 로봇은 똑바로 이동하다 장애물이 나타나자 이를 분석하고 이를 회피해 이동했었다.
이번 드라이브 PX는 연구 및 개발 용도로 개발된 것으로 자가운전 자동차가 조만간 등장할 것임을 의미하는 제품은 아니다. 황은 그러나 자가운전 자동차의 출현을 앞당길 수는 있을 것이라고 기대했다.
한편 테슬라 모터스 엘론 머스트 CEO는 자동화 자동차 기술과 관련해 가장 어려운 부분이 시속 16~80km 속도의 영역이라고 전했다.
그는 "이 이하의 속도에서는 충돌을 조심하도록 하기만 하면 된다. 시속 80km가 넘어가도 기술적으로는 오히려 쉽다. 그러나 16~80km 사이는 복잡한 환경이다. 다양한 돌발 상황이 발생하기 쉽다"라고 말했다.
엔비디아는 이번 드라이브 PX가 오는 5월 상용화될 예정이며 이미 여러 자동차 기업들로부터 문의를 받고 있는 상황이라고 전했다. 그러나 어떤 자동차 기업이 이 플랫폼을 이용할지에 대해서는 언급하지 않았다. ciokr@idg.co.kr
Surfshark
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2015.03.18
Martyn Williams | IDG News Service
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