카카오모빌리티(424700)가 하나의 인공지능(AI) 모델로 센서 입력에서 차량 제어까지 출력하는 자율주행 E2E 기술을 확대한다.

주행이 까다로운 서울 강남구 밤거리에서 '서울자율차' 서비스를 운행하며 축적한 데이터를 자동으로 분석·재학습하는 체계를 구축해 모델 성능을 빠르게 높이고 있다.

모빌리티 서비스를 운영하며 쌓은 플랫폼 역량도 자율주행 기술에 결합한다. 고도화한 자율주행 기술을 플랫폼으로 승객과 연결하고 운행 데이터를 다시 기술 개발에 활용하는 선순환 구조를 만든다는 구상이다.

임인호 카카오모빌리티 자율주행개발팀 AI주행파트 리더는 9일 오전 서울 서초구 한국자동차모빌리티산업협회(KAMA)에서 열린 미디어 스터디에서 "기존 AI 플래너를 확장해 올해 말 E2E 모델을 도입하는 것을 목표로 개발하고 있다"고 말했다.

카카오모빌리티는 지난해까지 자율주행 핵심 알고리즘을 인지·판단·제어 단계로 나눈 규칙 기반(Rule-based) 방식으로 개발했다. 올해 1분기부터는 판단 영역을 규칙 기반 플래너와 AI 플래너로 나눠 복잡한 도로 상황에 대응하고 있다.

E2E는 AI 플래너를 한 단계 확장한 방식이다. 센서로 들어온 정보를 인지와 판단 등 단계별로 나누지 않고 하나의 AI 모델이 처리하고 차량의 주행 궤적을 출력한다.

AI가 선택한 경로는 별도의 안전장치가 다시 검증한다. 예를 들어 어린이보호구역에서 AI가 정지하지 않아도 된다고 판단하더라도 교통법규에 따라 속도를 제한하고 일시 정지한다.

E2E 성능을 높이는 핵심은 실제 도로에서 확보한 데이터다.

카카오모빌리티가 지난 3월부터 서울 강남구 일대에서 오후 10시부터 다음 날 오전 5시까지 자율주행 택시를 운행하는 '서울자율차' 서비스하고 있다. 누적 운행 거리는 1만 3000km, 운행 완료 건수는 2000건을 넘었다.

심야 시간대 강남에서는 불법 유턴 차량, 갑자기 도로로 뛰어드는 취객 등 예외 상황을 자주 접할 수 있다. 임 리더는 "쉬운 곳에서 1년 달리는 것보다 강남에서 한 달 달리는 편이 AI 모델에는 훨씬 좋다고 생각한다"고 말했다.

자율주행 차량이 수집한 데이터는 AI가 분석해 모델을 재학습한 뒤 다시 차량에 배포하는 '데이터 파이프라인'을 구축했다.



카카오모빌리티는 이같이 고도화한 자율주행 기술을 플랫폼 사업으로도 연결한다.

김민선 자율주행사업팀 리더는 "현재 자율주행 기술 기업은 주행 기술 개발에 총력을 기울여야 할 때"라며 "서비스 실증을 위해 앱과 기능을 하나하나 개발하지 않을 수 있도록 표준화된 서비스 플랫폼이 필요하다"고 말했다.

현재 서울자율차는 별도의 앱 없이 기존 카카오 T에서 호출할 수 있다. 자율주행차 탑승이 어려운 경우 일반 택시 등 대체 수단을 바로 제공해 이용자 만족도가 높다는 설명이다.

향후 무인 자율주행의 대규모 상용화에 대비해 승하차 지점을 관리하고 기사 역할을 대신할 차량 내 인터페이스도 개발한다. 차량·승객·도로 상황을 관리하는 '자율주행 통합 관제시스템'(AICS)도 고도화하고 있다.

카카오모빌리티는 향후 안전성이 검증되는 대로 운행 차량, 시간대, 지역을 순차적으로 확대할 계획이다.

김 리더는 "플랫폼에서 안정적인 서비스를 운영하고 관제에서 인지한 엣지케이스를 다시 기술 개발에 제공하면서 선순환되는 체계를 만들려고 하고 있다"고 말했다.



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