[경제일보] 자율주행 기술 상용화를 둘러싼 경쟁이 본격화되면서 도심 환경에서의 실증 서비스도 확대되고 있다. 특히 교통량이 많고 돌발 상황이 빈번한 도심 지역에서 안정적인 자율주행 서비스를 구현하는 것이 기술 경쟁력을 가늠하는 주요 기준으로 떠오르고 있다.
15일 업계에 따르면 카카오모빌리티는 서울시 자율주행자동차 여객 운송사업자로 선정돼 강남 지역에서 자율주행 차량 운행을 시작한다. 오는 16일부터 '강남 심야 서울자율차' 서비스를 본격 운영할 계획이다.
이번 사업은 서울시가 추진하는 자율주행 시범운행지구 사업의 일환으로 진행된다. 강남구 일대는 교통량이 많고 보행자와 차량 흐름이 복잡해 자율주행 기술 적용 난도가 높은 지역으로 꼽힌다.
카카오모빌리티는 이번 사업자 선정이 자사의 자율주행 기술과 모빌리티 플랫폼 운영 역량을 동시에 인정받은 결과라고 설명했다. 회사는 그동안 판교와 강남 등 도심 환경에서 자율주행 데이터를 축적하며 관련 기술을 개발해 왔다.
이번 서비스에는 카카오모빌리티가 자체 개발한 자율주행 기술이 적용된다. 차량에는 독자적으로 설계한 자율주행 센서 시스템과 인공지능 기반 주행 알고리즘이 탑재된다. 회사는 지난 2018년부터 자율주행 차량을 통해 도심 주행 데이터를 수집하며 기술 고도화를 진행해 왔다.
수집된 데이터는 인공지능 기반 오토라벨링 기술을 통해 분석되고 자율주행 모델 학습에 활용된다. 이러한 데이터 기반 학습 체계를 통해 자율주행 차량이 복잡한 도심 환경에서도 주변 상황을 인식하고 판단할 수 있도록 기술을 발전시켜 왔다.
특히 자율주행의 핵심 요소로 꼽히는 인지·판단 시스템에는 딥러닝 기반 인공지능 모델이 적용됐다. 차량은 보행자와 신호등, 주변 차량 등 다양한 도로 환경 요소를 실시간으로 인식하고 최적의 주행 경로를 계산하게 된다.
카카오모빌리티는 인공지능 기반 판단 시스템과 규칙 기반 주행 알고리즘을 결합한 형태로 자율주행 기술을 구현했다. 예측이 어려운 도심 교통 상황에서도 안정적인 주행이 가능하도록 안전성과 판단 정확도를 동시에 확보했다는 설명이다.
또한 카카오 T 플랫폼을 통해 축적한 모빌리티 서비스 운영 기술을 자율주행 차량 관리에도 적용했다. 차량 운행 데이터와 상태를 실시간으로 분석해 돌발 상황에 대응할 수 있는 통합 안전관리 시스템을 운영할 계획이다.
자율주행 차량 내부에는 '자율주행 시각화 장치(AVV)'도 탑재된다. 차량이 인식한 주변 상황과 이동 경로를 승객에게 시각적으로 보여주는 장치로 이용자가 자율주행 상황을 이해할 수 있도록 돕는 역할을 한다.
강남 심야 자율주행 서비스는 평일 오후 10시부터 다음 날 오전 5시까지 운영된다. 이용자는 카카오 T 애플리케이션에서 '서울자율차' 메뉴를 통해 차량을 호출할 수 있다.
서비스는 초기 단계에서는 무료로 운영되며 서울시 정책에 따라 향후 유료 서비스로 전환될 예정이다.
최근 글로벌 모빌리티 산업에서는 자율주행 기술 상용화를 둘러싼 경쟁이 빠르게 전개되고 있다. 미국과 중국을 중심으로 자율주행 택시(로보택시) 서비스가 실제 도시에서 운영되면서 기술 개발과 서비스 실증이 동시에 진행되는 흐름이다. 미국에서는 구글 모회사 알파벳의 자율주행 기업 웨이모(Waymo)와 제너럴모터스(GM) 계열 크루즈(Cruise) 등이 일부 도시에서 자율주행 차량 호출 서비스를 운영하며 상용화 가능성을 시험해 왔다.
중국에서도 바이두의 '아폴로 고(Apollo Go)' 등 자율주행 서비스가 베이징·우한·충칭 등 주요 도시에서 운영되며 이용 범위를 확대하고 있다. 실제 도심 환경에서 자율주행 차량을 운행하며 데이터를 축적하고 서비스 모델을 검증하는 방식이다. 이러한 흐름 속에서 글로벌 모빌리티 기업들은 기술 개발뿐 아니라 실제 운송 서비스 운영 경험 확보에도 속도를 내고 있다.
국내에서도 정부와 지방자치단체를 중심으로 자율주행 시범 서비스 확대가 추진되고 있다. 실제 도심 환경에서 기술을 검증하고 상용화 가능성을 확인하기 위한 실증 사업이 늘어나고 있는 상황이다.
카카오모빌리티는 판교와 강남, 대구, 제주, 세종 등 여러 도시에서 자율주행 실증 사업을 진행하며 자율주행 데이터 확보와 기술 고도화를 추진해 왔다.
업계에서는 자율주행 기술 경쟁에서 데이터 확보와 서비스 운영 경험이 중요한 요소로 작용할 것으로 보고 있다. 실제 도심 환경에서 축적된 주행 데이터가 기술 발전 속도를 좌우할 가능성이 크기 때문이다.
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