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온실가스 배출하는 새로운 오염원
자율주행차
자료 제목 :
자율주행차가 널리 채택될 경우 잠재적인 에너지 소비와 관련 탄소 배출량
Computers that power self-driving cars could be a huge driver of global carbon emissions
자료 출처 :
MIT
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발행 날짜 :
2023년 01월 13일

AI / 분쟁|갈등 / 자동차

"전기 자율주행차, 탄소 배출량 늘릴 위험 있다" MIT

2023.01.25 김달훈  |  CIO KR
"전기 자율주행차에 탑재되는 컴퓨터가 전 세계 탄소 배출량을 증가시키는 원인이 될 수 있다. 미래의 전 세계 자율주행 차량에 탑재된 강력한 컴퓨터를 실행하는 데 필요한 에너지는, 오늘날 전 세계 모든 데이터센터만큼 많은 온실 가스를 배출할 수 있다. 탄소 배출을 억제하기 위해 컴퓨팅 하드웨어 효율성이 빠르게 향상되어야 한다. "

MIT 연구팀이 '자율주행차가 널리 채택될 경우 잠재적인 에너지 소비와 관련 탄소 배출량' 연구를 통해, 자율주행 자동차의 보급으로 에너지 소비가 증가하면서 탄소 배출량을 급증하게 만드는 주요 원인이 될 수 있다고 경고했다. 연구팀은 840와트를 소비하는 컴퓨터로 매일 1시간씩 운전하는 10억 대의 자율주행차가 운행될 경우, 현재 데이터 센터와 거의 동일한 양의 탄소를 배출하는 에너지를 소비할 것으로 예측했다.


자율주행 자동차에 탑재되는 컴퓨터의 전력 소모로 인한 연간 이산화탄소 배출량이 차량 증가와 컴퓨팅 효율에 따라 온실 가스 배출에 큰 변수가 될 것으로 MIT 연구팀은 전망했다. (자료 : TEDx Talk Youtube)

이번 연구는 전기 공학 및 컴퓨터 과학과(EECS) 부교수이자 전자 연구소(RLE) 회원인 수다카르(Sudhakar)와 공동 연구자인 비비안 수(Vivienne Sze), 항공우주학과 부교수이자 정보 및 결정 시스템 연구소(LIDS) 책임자인 세르탁 카라만(Sertac Karaman)이 공동으로 수행했다. 연구 논문은 IEEE 마이크로(Micro) 1-2월 호에 게재됐고, TEDx를 통해 '바퀴 달린 데이터 센터 : 자율주행 자동차의 탄소 발자국'이란 제목으로 발표됐다.

연구 내용을 요약하면 한 마디로 '자율주행차는 온실 가스 배출하는 새로운 오염원'이라는 것이다. 자율주행차가 널리 보급되면 보급될수록 차량을 운행하기 위해 필수적인 고성능 컴퓨팅 시스템의 전력 소모량도 기하급수적으로 증가하고, 이 때문에 탄소 배출량 역시 빠르게 증가할 것이라는 것이 연구 내용의 핵심이다.

현재 전 세계 데이터센터에서 배출하는 온실 가스는 전체의 약 0.3%로 아르헨티나가 일 년 동안 배출하는 탄소의 양과 비슷하다. 연구팀은 연구를 위해 모델링한 시나리오의 90% 이상에서, 자율주행차의 탄소 배출량이 현재의 데이터센터에서 배출하는 탄소의 양을 초과하지 않으려면, 각각의 차량에 탑재된 컴퓨터가 1.2kW 미만의 전력을 사용해야 한다는 결과를 얻었다.

"2050년에 전 세계 차량의 95%가 자율주행차가 되고, 컴퓨팅 워크로드는 3년마다 두 배가 되며, 세계는 현재 속도로 계속 탈탄소화된다고 가정했다. 그렇다면 하드웨어 효율성이 매 1.1년보다 두 배 더 빨라져야, 배출량을 그 수준 이하로 유지할 수 있다. 탈탄소화의 일반적인 비즈니스 추세와 현재의 하드웨어 효율성 개선 속도를 유지한다면 온보드 자율 차량 컴퓨팅에서 배출을 제한하는 데 충분하지 않을 것"이라고 연구팀은 밝혔다.

연구팀은 전 세계 자동차의 수, 각 차량에 탑재된 컴퓨터의 성능, 운전 시간, 차량 전력 공급에 사용되는 전기의 탄소 집약도 함수 등을 활용해, 전기로 구동되는 자율주행 자동차의 탄소 배출을 모델링할 수 있는 프레임워크를 구축했다. 또한, 운전 중 멀티태스킹, 연령 별 운전 시간 차이, 목적지까지 경로 안내 알고리즘 최적화를 통한 소요되는 운전 시간 단축 등을 고려해야 한다고 제안한다.

아울러 아직은 존재하지 않는 고급 컴퓨팅 하드웨어와 소프트웨어 모델링하기 위해, 멀티태스킹 심층 신경망으로 알려진 자율주행 차량용 알고리즘의 워크로드를 모델링했다. 그리고 이 심층 신경망이 프레임 속도(Frame Rate)가 높은 여러 대의 카메라에서 고해상도 입력을 동시에 처리할 경우 얼마나 많은 에너지를 소비하는지를 조사했다.

연구팀은 "예를 들어, 자율주행차가 10대의 카메라에서 이미지를 처리하는 10개의 심층 신경망을 가지고 있고 그 차량이 하루에 한 시간 동안 운전한다면, 매일 2,160만 건의 추론을 할 것이다. 10억대의 차량은 2,160조 번의 추론을 한다. 또한 자율주행차는 상품과 사람을 이동시키는 사용되는 만큼 전 세계 공급망을 따라 엄청난 양의 컴퓨팅 성능이 사용될 것이다. 이는 차량 센서나 제조 과정에서 발생하는 고려하지 않은 것"이라고 밝혔다.

결국 전기로 구동되는 자율주행 자동차는 바퀴를 달고 움직이는 데이터센터라고 볼 수 있을 만큼 전력 소모량도 늘어날 것이고, 이는 탄소 배출 증가로 이어져 지구 환경 파괴에 큰 변수가 될 수 있다는 것이다. 전기 자동차는 실제로는 전기 먹는 블랙홀이라고 불러도 좋을 만큼 막대한 에너지를 소비하고, 이를 위한 전력 생산 과정에서 막대한 탄소를 배출한다. 자율주행을 위한 컴퓨팅 및 센서의 전력 효율을 개선해야 하는 것이 선택이 아닌 필수인 이유다. ciokr@idg.co.kr
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