전 세계적으로 인공지능(AI)은 챗봇부터 자율주행차까지 모든 분야에 활용되며 기술 혁신을 주도하고 있습니다. 인공지능 기술의 발전은 사회 전체에 중요한 변화를 가져오고 있으며 전망은 밝습니다.
l AI 기술의 현재와 미래
첫째, 인공지능 기술이 다양한 분야로 확산되고 있으며, 기술의 발전에 따라 생산성과 업무 효율성이 높아질 것으로 기대된다. 따라서 2035년에는 회사의 수익성이 개선될 것으로 예상된다.
경제적·사회적 영향 측면에서 볼 때, 인공지능 기술은 경제·사회 패러다임의 근본적인 변화를 주도하고 있으며, 다분야 통합을 통해 혁신을 주도할 것이다. 국민들에게도 국가경쟁력의 중요한 원천으로 인식되고 있습니다.
우리나라의 인공지능 기술 수준과 변화를 살펴보면서, 한국은 '인공지능 최강국'을 목표로 다양한 정책적 노력을 펼치고 있다. 최근에는 'AI 기본법'을 비롯한 다양한 기술 규정과 육성 정책이 속속 시행되고 있다.
l 자율주행차 개발
글로벌 자동차 기업의 연구개발과 다양한 테스트를 바탕으로 자율주행차 분야는 빠르게 발전하며 상용화에 가까워지고 있습니다.
자율주행차를 위한 인공지능 기술에 대해 자세히 알아볼까요?
자율주행차는 라이다(LiDAR), 카메라, 레이더, 초음파 센서 등 다양한 센서를 이용해 주변 환경에 대한 데이터를 수집한다. 인공지능은 이 데이터를 융합해 차량 주변의 물체를 식별하고 의도된 경로를 계획합니다. 각 센서에는 고유한 한계가 있을 수 있으므로 여러 센서가 정보를 통합하여 서로의 장점을 보완합니다.
첫째, LIDAR는 정확한 거리 측정과 뛰어난 해상도를 갖춘 3D 포인트 클라우드 데이터를 제공합니다. 하지만 가격이 비싸고 기상 조건에 따라 센서 성능이 크게 달라진다는 단점이 있다.
레이더 기술은 장거리를 커버할 수 있고 가격이 저렴하며 기상 조건의 영향을 받지 않습니다. 해상도와 정확도 측면에서 LiDAR만큼 좋지는 않습니다.
카메라도 중요합니다. 색상 인식이 가능하고 고해상도 이미지를 제공하므로 형상 인식에 유리합니다. 그러나 거리와 속도 측정에는 한계가 있습니다.
센서 융합 방식도 중요하지만, 센서 데이터 융합 과정은 단순하지 않고 시간적, 공간적 정렬, 데이터 처리, 필터링 등 복잡한 과정이 필요하다. 최적화 알고리즘을 사용하여 센서 간 데이터를 융합합니다.
센서 융합을 통해 얻은 데이터는 환경 인식에 활용됩니다. 이는 차량 주변의 동적, 정적 장애물을 식별하는 것은 물론 차선, 신호등 등 인프라 정보를 식별하는 데 필요합니다. 이 센싱 정보를 바탕으로 주행 경로와 장애물 회피 계획을 결정합니다.
머신러닝 및 딥러닝: 인공 신경망을 포함한 딥러닝 알고리즘은 이미지 인식, 자연어 처리, 복잡한 패턴 학습에 사용됩니다. 이러한 기술을 통해 차량은 도로 표지판을 해석하고, 다른 차량과의 거리를 측정하고, 적절한 조향, 가속 및 제동을 결정할 수 있습니다.
예측 모델링 : 인공지능이 축적된 데이터를 기반으로 다른 차량과 보행자의 행동을 예측하고, 위험을 사전에 감지하여 사고 예방을 위한 대책을 마련합니다.
운전 의사결정: 차량이 복잡한 도로 환경에서 최적의 주행 경로를 선택하고 교통 규칙을 준수하면서 운전할 수 있도록 돕기 위해서는 강화 학습과 같은 인공 지능 기술이 필요합니다.
차량 간 통신(V2X): 차량 간 통신(V2V)뿐만 아니라 인프라와 통신(V2I)까지 가능하게 하는 기술로, 이를 통해 주변 환경 정보를 공유해 보다 안전하고 효율적인 운전을 보장한다
l 자율주행차 시장 전망
자율주행차에 필요한 핵심 센서가 양산되고 기업간 경쟁이 심화되면서 자율주행 서비스가 본격화될 전망이다. 회사는 자율주행차 상용화를 위한 기술 개발에 박차를 가하고 있다.
자율주행차를 통한 서비스 혁신 사례를 살펴보자.
완전 자율주행은 운전에 인력이 필요하지 않게 하여 자동차를 단순한 교통수단에서 다양한 비즈니스 및 라이프스타일 서비스를 제공하는 플랫폼으로 변화시킵니다.
로보택시, 특히 우버, 리프트 등 온라인 차량호출 서비스는 인공지능 기술을 통해 자율주행차를 활용해 인건비를 절감하고 교통 편의성을 높일 수 있다.
자율주행차는 물류·유통 서비스에서도 빼놓을 수 없는 요소로, 스스로 유통경로를 계획해 현관까지 상품을 배송하는 자동차 물류·유통 서비스를 상용화할 수 있어 인건비를 절감하고 효율성을 극대화할 수 있다.
모바일 오피스란 승객이 차량 이동 중에도 차량 공간을 모바일 오피스로 활용해 업무를 수행할 수 있는 형태를 말한다.
인포테인먼트를 통해 사용자는 영화, 게임, 가상현실 체험 등 다양한 엔터테인먼트 서비스를 차 안에서 즐길 수 있어 새로운 문화 콘텐츠 시장이 창출될 것입니다.
인공지능과 자율주행차 기술은 끊임없이 발전하고 있으며, 미래 사회에 미치는 영향은 엄청날 것입니다. 특히 일상생활에서 사고력이 필요한 다양한 서비스에 인공지능이 널리 활용되고 있으며, 자율주행차 역시 교통부터 라이프스타일 변화까지 다양한 분야에서 혁신을 가져올 것으로 기대된다. 인공지능과 자율주행자동차의 발달이 가져올 미래를 바라보면서 우리는 더 많은 정보와 새로운 트렌드를 끊임없이 모니터링해야 합니다.