엔비디아는 지난 2015년 여름 자율 주행용 플랫폼인 드라이브 PX를 발표한 바 있다. 이 번 CES 2016에서는 드라이브 PX의 업그레이드 버전인 드라이브 PX2를 공개하면서 엔비디아 솔루션을 기반으로 한 자율 주행 기술을 발표하여 많은 관심을 받았다.
◆자율 주행이 강조된 엔비디아의 프레스컨퍼런스
엔비디아의 CEO인 젠슨 황은 인공 지능 기술을 응용한 자율 주행 기술을 강조했다. 딥러닝 기술을 이용하여 인식률을 높이고, 엔비디아의 슈퍼컴퓨팅 기술로 속도를 높여서, 자율 주행에 필요한 복잡한 처리를 실시간으로 가능하도록 했다.
젠슨 황 CEO는 자율 주행 기술에 주요 컴퓨팅 기술이 응용되면서, 새로운 도전 과제를 던져 주고 있다고 언급했다. 엔비디아의 차량에 탑재되는 슈퍼 컴퓨터 기술과 인공 지능 기술인 딥러닝 기술을 통해서 한 발 더 업그레이드된 자율 주행 기능을 구현할 수 있다고 밝혔다.
◆자율 주행에 필요한 기반 기술 – 인공지능 기술과 고성능 임베디드 시스템 기술
자율 주행에는 기본적으로 센서를 이용한 인식 기술, 지도 정보, 지도 매핑 기술, 경로 생성 기술, 차량 제어 기술 등이 필요하게 된다. 카메라나 레이저 스캐너 등의 여러 센서에서 얻어진 정보들은 차량의 주변환경과 주변 차량들을 인식할 수 있게 한다. 또한 이 정보를 지도 정보와 연결한 후에, 실제 차량이 주행하는 경로를 얻어 낼 수 있다. 이 경로를 기반으로 차량의 기계부를 제어하여, 자율 주행 기능을 구현할 수 있다.
젠슨 황 CEO는 현재 기술로 자율 주행의 구현이 어려운 이유로, 도로 상황이 너무 복잡하고, 예측 가능하지 않고, 다양한 위험성이 도사리고 있기 때문이라고 밝혔다. 이러한 어려운 문제를 해결하기 위해서는 인공 지능 기술, 특히 최근에 화제가 되고 있는 딥러닝 기술이 해법을 제시해 줄 수 있다. 하지만, 딥러닝 기술은 실제 사용시에 계산량이 많기 때문에, 자율 주행을 위해서는 슈퍼 컴퓨터 급의 고성능 장비가 필요하다. 차량에 탑재하기 위해서 크기를 작게 만드는 것도 중요한 이슈이다.
◆엔비디아가 제시하는 자율 주행의 기반 기술
엔비디아는 이러한 문제의 해결을 위해서, 차량 내장용 슈퍼컴퓨터 (엔비디아 드라이브 PX 2), 딥러닝 뉴럴 네트워크 (엔비디아 드라이브 넷), 딥러닝 학습 플랫폼 (엔비디아 디지트)을 제시했다.
엔비디아 드라이브 PX2는 차량 내장이 가능한 소형의 고성능 슈퍼컴퓨터이다. 두 개의 차세대 테그라(Tegra) 프로세서와 별도의 파스칼(Pascal) 아키텍처 기반 GPU(Graphic Processing Unit) 두개를 탑재하였으며 맥북 프로 150대와 맞먹는 성능을 가지고 있다.
인식을 위해서는 엔비디아 드라이브 넷과 엔비디아 디지트가 사용된다. 학습용 플랫폼인 엔비디아 디지트를 통해서 데이터 베이스화 된 각 물체를 학습하도록 했으며, 딥러닝 신경망인 드라이브넷은 실시간 인식에 빠르게 사용될 수 있도록 구현하였다. KITTI 데이터 셋에 대해서 2015년 12월 기준 88%의 인식률로 영상 처리 기반의 인식 기술보다 뛰어난 성능을 가진다고 밝혔다.
◆카메라와 라이다 센서를 퓨전한 센서 퓨전 기술
엔비디아의 인식에는 카메라와 라이다 센서가 동시에 사용된다. 저가 라이다를 목표로 하는 콰너지사와 협력한 점도 흥미롭다. 카메라 6대와 라이다 센서 4대에서 얻어진 정보를 종합하여 실시간으로 주변 환경을 정밀하게 인식할 수 있다.
엔비디아는 발표의 마지막 부분에서 자체 개발한 시뮬레이터를 선보였다. 이 기술이 상용화될 경우에는 실제 차량에서 주변 환경과 주변 차량을 인식하여 사용자에게 디스플레이 해 줄 수 있다. 차선 내에서 차량의 좌우 치우침이 보여질 정도로 정밀한 인식이 가능한 장점이 있다. 이 기술을 이용하면 자율 주행 기술이 직접 상용화되지 않더라도 현재의 차량 환경에서 운전자의 안전을 크게 높일 수 있게 된다.
엔비디아 측은 앞으로 볼보 XC90에 엔비디아 드라이브 PX와 딥 러닝을 기반으로 자율 주행 자동차 기술을 적용할 계획이라고 밝혔다.
◆인공 지능 기술과 프로세서 기술이 바꾸는 자율 주행의 패러다임 변화
젠슨 황 CEO가 언급한 것처럼 실제 자율 주행의 구현을 위해서는 환경 변화에 강인한 고성능 인식 기술과 실시간 프로세싱 기술이 중요하게 된다. 이 번 엔비디아의 발표는 카메라 6대와 라이다 센서 4대, 고성능 슈퍼 컴퓨팅 기술, 인공 지능 기술 등이 종합적으로 사용되어, 초정밀 인식 기술을 선보인 점이 특징이다. 앞으로 콰너지사의 저가 라이다 센서가 본격적으로 상용화되고, 자동차사와의 협력이 가시화 되면, 인공 지능과 슈퍼 컴퓨팅에 기반한 자율 주행 자동차의 새로운 패러다임을 열어갈 것으로 기대된다.
정구민 국민대 전자공학부 교수(http://smart.kookmin.ac.kr)는 솔루션 전문기업 네오엠텔 기반기술팀, SK텔레콤 터미널 개발팀 등에서 근무하면서 업계와 학계를 두루 거친 전문가다. 현재 한국자동차공학회 이사, 한국멀티미디어 학회 이사, 대한전기학회 정보 및 제어부문회 이사, 한국정보전자통신기술학회 이사를 맡고있다.
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