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자율주행 교통사고는 시뮬레이션에서만 일어나야 한다, 앤시스 샌딥 소바니 박사

이상우

[IT동아 이상우 기자] 자율주행 자동차는 표현 그대로 스스로 달리는 자동차를 말한다. 마치 사람이 눈과 귀로 주변 상황을 느끼듯, 자동차에 부착된 여러 센서와 카메라가 주변 상황을 수집하고, 이러한 정보를 분석해 운전자의 도움 없이도 목적지까지 가는 자동차다. 미래의 자동차는 운전석이 완전히 사라지며, 차는 단순한 이동 수단이 아니라 목적지까지 이동하는 동안 회의를 하거나 영화를 보거나 숙박을 하는 등의 복합 시설로 바뀔 전망이다.

오늘날 차량에 탑재하고 있는 지능형 운전자 보조 시스템(ADAS) 역시 일정 수준을 갖춘 자율주행 기술이며, '운전자'를 조금씩 지우기 위해 자율주행 단계를 조금씩 높여가고 있다. 국내의 경우 자동차 및 부품 제조사, 인공지능 등 소프트웨어 기업, 연구소 및 대학 등에서 자율주행 자동차 임시 운행 허가를 받아 성능 검증 및 향상을 위해 노력 중이며, 세계적으로도 수많은 하드웨어/소프트웨어 기업이 자율주행 자동차로 실제 도로를 달리며 테스트 중이다.

자율주행 자동차

하지만 이런 자율주행 자동차의 사고 소식도 종종 들려온다. 횡단보도 정지선 위반 같은 작은 위반은 물론, 보행자가 사고를 당하는 안타까운 소식도 있었다. 미래의 완벽한 자율주행을 위해 이러한 테스트는 필수적이지만, 실제 사고가 발생하고 있는 만큼 위험성도 충분히 존재한다.

앤시스 글로벌 자율주행 사업 디렉터인 샌딥 소바니(Sandeep Sovani) 박사는 "자율주행의 성능을 견고하게 하기 위해서는 수백만 개의 시나리오를 통해 다양한 상황에서 어떻게 반응하는지 테스트 해야 한다. 이러한 테스트를 위해 실제 도로를 달려야 하지만, 오랜 시간이 걸리고 비용도 많이 든다. 이 때문에 실제와 동일한 가상 환경에서 진행하는 시뮬레이션의 중요성이 크다"고 말했다.

앤시스 샌딥 소바니 박사

앤시스는 물리학을 기반으로 하는 시뮬레이션 전문 기업이다. 유체역학, 전자기장, 광학, 기계구조, 반도체, 시스템, 3D 디자인 등 물리 세계에서 일어나는 모든 환경과 물체를 가상으로 구현해 실제와 같은 환경에서 제품이나 설계를 테스트 할 수 있다. 게임에서 흔히 말하는 물리엔진이나 광원효과와 유사한 면도 있지만, 게임의 경우 극적인 효과를 위해 실제 물리 규칙보다 더 과장해 표현하는 경우가 있다. 반면, 이러한 시뮬레이션은 실제 세계와 같이 철저히 물리 규칙을 기반으로 작동한다.

이들은 산업 시장에서 변화가 있을 때마다 시장의 요구에 맞는 시뮬레이션을 제공해왔다. 최근에는 자율주행과 관련한 요구가 커지고 있어, ADAS 레이더 기술이나 광원 관련 기술을 보유한 기업을 인수하기도 했다. 자율주행 자동차의 경우 전자 센서 및 광학 센서(카메라)를 통해 주변을 파악하는 만큼 조도 변화, 반사광에 의한 눈부심 등에 대한 테스트도 필요하기 때문이다.

자율주행 자동차

샌딥 소바니 박사는 "물리학을 기반으로 하는 정확한 시뮬레이션은 실제 세계와 구분하기 어려울 정도이며, 자율주행 역시 이러한 시뮬레이션을 기반으로 테스트를 진행한다면 빠른 시간안에 정확한 결과물을 만들어낼 수 있다. 올해 미국에서 자율주행 자동차가 인명 사고를 냈다는 소식을 듣고 안타까웠다. 이러한 사고는 실제 세계가 아닌 시뮬레이션 안에서 가상의 보행자를 대상으로만 일어나야 한다"고 말했다.

앤시스의 폐 루프(Closed loop) 시뮬레이션은 폐쇄된 가상의 세계를 제작하고, 이 안에서 수백만개의 가상 시나리오를 적용해 자율주행 자동차를 움직이며 테스트할 수 있는 환경이다. 차량에 장착하는 각종 소프트웨어는 이를 실제 세계로 인식하고 자신이 학습한 내용 대로 작동한다. 이를 통해 실제 도로를 주행하는 것보다 안전하면서도 빠르게 차량의 안전성을 테스트 할 수 있다.

폐 루프 시뮬레이션에서 자율주행 자동차를 테스트 하는 모습

테스트 시나리오는 다양한 방법으로 제작한다. 실제 여러 국가에서 발생한 교통사고 데이터베이스를 기반으로, 어떤 잘못 때문에 사고가 발생했는지 분석하며 시나리오를 제작한다. 또, 사람과 차의 위치를 바꾸거나, 사람의 옷 색상을 바꾸거나, 기상 환경 등을 바꿔서 수많은 시나리오를 제작한다. 폐 루프 시뮬레이션에서는 이러한 모든 시나리오를 성공적으로 완수할 때까지 테스트를 진행한다.

이러한 시뮬레이션은 단순한 테스트용 외에도 인공지능 알고리즘을 학습하는 데도 사용할 수 있다. 지능형 CCTV 알고리즘을 예로 들어보자. 지능형 CCTV란 인물에 대한 얼굴 인식, 피사체의 행동, 위험 상황 등을 자동으로 파악하고 관리자에게 알려주는 장치다. 이러한 상황을 더 자세하게 파악/분석하기 위해서는 카메라를 통해 수많은 장면을 보여주고 학습시켜서 인공지능의 성능을 강화해야 한다. 하지만 여기에 시뮬레이션을 적용할 경우 카메라로 촬영한 실제 장면 대신, 시뮬레이션 속에 구현된 가상의 환경으로 알고리즘을 학습시킬 수 있다. 특히 앤시스의 경우 실제와 유사한 물리 환경을 만드는 것을 전문으로 하는 기업인 만큼 현실과 큰 차이 없는 가상 환경을 만들어 학습시키는 것이 가능하다.

샌딥 소바니 박사는 "나는 자율주행차에 대해 아주 긍정적인 입장이다. 여기에 많은 가능성이 있으며, 이러한 변화가 일어나는 시대에 살고 있는 것을 행운이라 생각한다. 한국은 분명 세계와 비교해 시장 규모가 작다. 하지만 우리는 단순히 인구만으로 시장 규모를 판단하지 않으며, 완성차 및 부품 기업, 센서 제조사, 소프트웨어 기업, 전자부품 기업 등 자율주행에 관심 있는 모든 기업에 관심이 있는 만큼, 한국의 자율주행 시장 역시 중요하다고 생각한다"고 말했다.

글 / IT동아 이상우(lswoo@itdonga.com)

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