김진규 고려대 교수 "지금이 한국 자율주행 기술 개발의 골든타임" [KPAS 2025]

"한국의 자율주행 기술 개발 '골든 타임'은 지금입니다. 'K-드라이빙 얼라이언스'를 꾸려 스타트업과 대기업이 함께 나서야 하죠."

16일 잠실 소피텔에서 열린 'KPAS 2025' 기조연설 무대에 오른 김진규 고려대 부교수는 한국의 자율주행 기술 수준을 놓고 '미발전 상태'라고 말했다. 단순 자율주행차의 운행 거리만 놓고 봐도 해당 분야 선두주자인 미국·중국과의 격차가 여실히 드러난다는 것이다.

김 교수는 "단순 대화형 챗봇을 넘어 사람과 상호작용하는 AI가 보편화됐다"며 "이 과정에서 자율주행차를 비롯한 많은 로봇들이 등장했다"고 전했다. 이어 "구글, 테슬라, 바이두 등을 중심으로 자율주행 분야는 피지컬 AI 분야에서 가장 눈부시게 발전했다"고 덧붙였다.

이날 김 교수는 자율주행차를 만들기 위해 필요한 3가지 기술을 제시했다. 김 교수는 "데이터를 모아 주변 상황을 진단하는 소프트웨어(SW) 기술, 라이다 센서와 카메라 등의 하드웨어 기술이 자율주행의 핵심"이라고 설명했다. 이어 "도로 위의 차량을 모니터링하고 운용, 관제하는 기술도 필수적이다"라며 "웨이모와 같은 완전 자율주행 자동차들이 도로 위에 점점 많아질 것이기 때문"이라고 덧붙였다.

김 교수는 자율주행 SW 기술을 개발하는 2가지 방식에 대해서도 설명했다. 먼저 구글의 웨이모가 사용하는 '모듈화 방식'이다. 차량을 운행할 규칙인 '모듈'을 세우고 차량 이동 방향을 판단하는 방법이다. 김 교수는 "차량 내부의 센서와 카메라를 기반으로 객체, 차선, 신호등 등의 정보를 파악한 뒤 정해진 규칙대로 환경 변화를 예측하는 방식이다"라며 "엔지니어들이 모든 규칙을 이해해야 하기 때문에 한계가 뚜렷하다"고 설명했다.

이를 보완하기 위해 나온 방식이 '엔드 투 엔드(E2E)'다. 테슬라와 중국 자율주행 기업들이 현재 이 방식을 활용하고 있다. 거대언어모델(LLM)을 학습시키는 방법과 동일하게 차량에 데이터를 학습시키는 것이다. 김 교수는 "이제 기존 멀티모달 LLM을 자율주행차에 넣으려고 고민하는 단계까지 왔다"며 "LLM이 복잡한 환경을 잘 이해하는 특성이 있어서 거기에 상황 예측을 기대려는 것"이라고 말했다. 이어 "중국선 이미 멀티모달 LLM이 차량 안에 들어가있고, 준상용화 단계다"라고 전했다.

그는 미국과 중국 대비 한국의 자율주행 기술은 아직 미비하다고 지적했다 김 교수는 "한국은 아직 미발전 단계라고 봐야 한다"며 "기술 개발에 있어 지금이 골든타임이다"라고 했다. 데이터와 머신러닝 모델, 관제시스템 개발도 필요하다고 말했다. 서비스 관제 시스템도 아직 갖추지 못했다는 게 그의 전언이다.

그는 단일 기업에게 자율주행 기술 개발을 기대는 건 어렵다고 전했다. 그는 "자율주행 시스템에 필요한 기술이 너무 많기 때문에 단일 기업이 모든 걸 만드는 건 불가능"이라며 "KT처럼 통신 인프라를 갖춘 대기업과 스타트업들의 협력 체계가 절실하다"고 전했다.

최지희 기자 mymasaki@hankyung.com