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TECH M

[MIT리뷰②] 우버의 자율주행 개발 현장을 가다

2016-12-29MIT테크놀로지리뷰

우버의 직원들은 자율주행 자동차에 탑승해 필요할 경우 차를 직접 운전한다.

우버의 직원들은 자율주행 자동차에 탑승해 필요할 경우 차를 직접 운전한다.


사람이 모는 차와 자율주행 자동차

나는 피츠버그에서의 나머지 시간을 사람이 운전하는 우버로 이동했다. 차이는 분명했다.

우버의 시도에 대해 전문가들이 어떻게 생각하는지 알기 위해, 세계에서 자율주행 자동차 연구에 있어 손꼽히는 기관 중 하나인, 카네기멜론대 로봇공학 연구소에 속한 국제 로봇공학 연구소(NREC)를 방문하려 했다.

내가 우버를 부르자 현대 소나타를 모는 브라이언이 도착했다. 그 역시 도심에서 우버의 자율주행 택시를 몇 번 봤지만, 기계가 자기만큼 운전을 잘 할 것이라고는 전혀 생각하지 않고 있었다.

하지만 브라이언은 길을 잘못 들었고 결국 완전히 길을 잃었다. 물론 그도 차가 많을 때에는 자율주행 자동차만큼 차 사이를 잘 빠져나갔다. 또 스마트폰의 지도가 말해준 길에 있는 다리가 공사로 막혔을 때, 그는 인부들에게 길을 물어 즉석에서 새로운 길을 찾아냈다.

그는 내게 요금을 내지 않아도 되며 사과의 마음으로 맥주를 사겠다고 제안할 정도로 친절하기까지 했다.

어쨌든 이 경험은 자율주행 우버가 기존의 택시와 얼마나 다른 경험을 제공할지를 알게 해준다. 길을 잘못 들거나 불쾌한 운전자를 만날 일은 없을 것이다. 그러나 또한 뒤 트렁크에 여행가방을 넣어줄 이도 없고, 스마트폰을 두고 내렸을 때 이를 돌려줄 이도 없다.

나는 맥주는 다음에 얻어 먹기로 하고 브라이언과 작별했다.

NREC의 커다란 창고에는 약속시간보다 20분 늦게 도착했다. 그 건물에는 흥미로운 로봇 시제품이 가득 차 있었다. 하나하나 살펴보던 나는 오늘날 자율주행 자동차의 조상 중 일부를 발견했다.

초기의 자율주행차들

바로 입구에는 위쪽에 여러 개의 센서가 달린 냉장고 모양의, 여섯 개의 바퀴가 달린 테르게이터(Terregator)란 로봇이 있다. 1984년 카네기멜론대 캠퍼스를 시속 수㎞로 돌아다닌 테르게이터는 실험실 바깥으로 나간 최초의 로봇 중 하나다.

1986년에는 밴을 개조한 내브랩(NavLab)이 도로에 올라간 최초의 무인 자동차 중 하나가 된다. NREC의 정문 바깥에는 또 하나의 중요한 선구자가 자리를 차지하고 있다.

지금 우버 지붕에 올라있는 센서들이 초기 흉한 형태로 장착되어 있는 쉐비의 타호 트럭이다. 보스(Boss)란 이 장비는 2007년 미국 방위고등연구계획국(DARPA)이 주관한 도심 운전 대회에서 우승했다.

이는 자율주행 자동차가 보통의 도로에서 달릴 수 있음을 보여준 매우 의미 있는 사건으로 이로부터 수 년 뒤 구글은 자체 개발한 자율주행 자동차를 실제 도로에서 테스트하게 된다.

카네기멜론대에 있는 앞의 세 로봇은 최근까지만 해도 자율주행 자동차의 발전이 얼마나 더디게 이뤄졌는지를 보여준다. 하드웨어와 소프트웨어의 성능이 모두 향상됐지만, 여전히 자율주행은 너무 복잡하고 어색한 개념이어서 이를 실현하는 것은 쉽지 않았다.

NREC에서 테르게이터, 내브랩의 초기 버전, 보스 등을 제작한 카네기멜론대의 윌리엄 ‘레드’ 휘태커를 만났다. 그는 우버의 새로운 시도가 이 기술이 완성되었음을 보여주는 것은 아니라고 말했다.

“당연히 한계가 많지요. 특별한 상황에 대한 대응은 아직 해결되지 않았어요.”

날씨가 나쁘거나 너무 밝은 태양, 또는 장애물에 의해 센서에 장애가 생겼을 때 등 다양한 특별 상황이 있다. 소프트웨어와 하드웨어의 오류도 피할 수 없는 상황이다.

무엇보다 큰 문제는 우리가 아직 어떤 상황이 생길지 모른다는 것이다. 모든 특별한 상황을 다 가정할 수는 없기 때문에, 적어도 어떤 단계에서는 자율주행 자동차가 나름의 지능을 가지고 자신에게 주어진 문제를 직접 해결하게 만들어야 한다.

이 문제가 까다로운 점은, 도로 위의 종이 봉지를 커다란 바위로 오인하는 정도의 아주 작은 실수 만으로도 자율주행 자동차에 큰 위험을 가져올 수 있기 때문이다.

최근 놀라운 발전이 있었다는 것은 부정할 수 없다. 특히 컴퓨터 비전과 머신 러닝은 자율주행 자동차 비디오 영상의 활용도를 크게 높였다. 충분한 자료만 있다면, 이제 컴퓨터는 장애물을 발견하는 것을 넘어 대상이 사람인지 자전거인지 아니면 길 잃은 거위인지를 판단할 수 있다.

하지만 해결되지 않는 특별한 상황도 여전히 남아있다. 인도네시아계로 카네기멜론대에서 공부한 로봇공학자인 허만 허만 NREC 소장은 군사용, 광산용, 그리고 농업용 자율주행 자동차를 만들어 왔다.

그도 자율주행 자동차가 실현될 것으로 생각하지만, 우버의 시도에는 몇 가지 문제가 있다고 말한다.

“웹 브라우저나 컴퓨터가 다운되면, 이는 그저 짜증나는 일일 뿐입니다. 하지만 편도 3차선인 고속도로에서 가운데 차선을 달리던 자율주행 자동차가 좌회전을 하기로 한다면, 어떤 일이 생길까요. 운전대를 돌리라는 한가지 버그 때문에 말이지요.”

허만이 생각하는 또 다른 문제는 이 기술이 대규모로 적용될 때의 상황이다. 도로에 자율주행 자동차가 몇 대 없을 때에는 잘 작동하더라도 수십 대, 수백 대가 달리게 되면 어떻게 될까? 그는 우버의 차에 달린 레이저 스캐너가 서로 간섭할 가능성이 있다고 말한다.

만약 그 차들이 통신을 하고 있다면, 이들을 위해 엄청난 크기의 통신 대역이 필요하게 될 것이라는 설명이다. 또 센서에 있는 작은 먼지 하나도 문제가 될 수 있다.

“우리가 연구해야 할 문제겠지만, 가장 중요한 문제는 어떻게 자율주행 자동차가 안전한지를 테스트하고, 또 검증할 수 있을까 하는 것입니다.”

<본 기사는 테크M 제44호(2016년 12월) 기사입니다>