실제 도로 데이터 학습하는 E2E 자율주행 상용화

인공지능(AI)이 인간의 직관을 학습해 실제 도로를 누비는 시대가 열린다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 완성차 제조사와 협업해 대규모 주행 데이터를 기반으로 스스로 운전 전략을 터득하는 차세대 엔드투엔드(E2E) 자율주행 기술을 개발하고 상용화에 착수했다. 센서 인식부터 차량 제어까지 전 과정을 통합 학습하는 방식이다.


기존 자율주행 방식은 인지와 판단 및 제어 기능을 분리해 단계적으로 처리했다. 연구진은 전 과정을 하나의 통합 인공지능 모델로 묶어 도로 상황을 종합적으로 이해하도록 설계했다. 조향과 가속 및 감속을 동시에 결정하는 구조는 인간과 유사한 범용 운전 지능(Driving Intelligence)을 실현하는 핵심이다. 국가 연구개발로 확보한 소프트웨어를 산업 현장 수준으로 확장해 실제 차량 적용을 목표로 기술 사업화에 속도를 낸다는 방침이다.

연구 프로젝트의 핵심은 카메라 시각 정보와 언어적 맥락을 함께 이해하는 멀티모달 모델 적용이다. 복잡한 교차로나 악천후 속에서도 상황을 정교하게 판단할 수 있는 체계를 구축했다. 고가의 라이다(LiDAR) 센서에 의존하던 관행에서 벗어나 시각 정보와 논리적 판단 능력을 결합한 새로운 접근법을 채택했다. 최소한의 센서 구성으로도 안정적인 주행이 가능한 지능형 모델은 생산 단가를 낮추고 범용성을 높이는 토대가 된다는 분석이다.

협력 프로젝트는 KG모빌리티가 실차 데이터와 시험 인프라를 제공하고 ETRI와 소디스가 통합 시스템 구축을 담당하는 체계로 운영된다. 대규모 주행 데이터와 차량 움직임 정보를 지속적으로 학습해 운전 지능을 고도화할 계획이다. 관련 기술은 자동차를 넘어 로봇 및 드론과 같은 다양한 이동체에 적용 가능한 파운데이션 모델로 발전시킨다는 구상이다. 글로벌 시장에서 테슬라와 엔비디아가 주도하는 기술 경쟁 속에서 국가 차원의 자율주행 생태계 조성에 기여할 전망이다.

최정단 AI로봇연구본부장은 자동차는 복잡한 도로 환경에서 인지·판단·제어를 동시에 수행해야 하는 고도화된 인공지능 시스템이라며 국가 연구개발을 통해 확보한 기술과 데이터를 기반으로 활용 가이드라인을 제시하겠다고 밝혔다. 테슬라의 FSD 확대와 엔비디아의 파운데이션 모델 발표 등 글로벌 공세가 거세지는 상황에서 민관 협력을 통한 기술 자립은 국내 자율주행 산업의 생존을 결정짓는 핵심 고리가 될 것으로 보인다.