미래모빌리티 경쟁력 강화 위한 세미나 열려…정부 "3년 안에 세계 3대 강국 목표"
"자율주행을 모델을 개발할수록 '중국은 어떻게 이렇게 빨리 했지'라는 의문이 스스로를 괴롭힌다. 최고 수준의 엔지니어링이 필요한 분야인 만큼 단일 기업이나 기관의 역량만으로 쉽지 않아 산·학·연이 참여하는 오픈(개방형) 협력이 결국 답이다."
최준원 서울대 전기정보공학부 교수는 19일 국회의원회관에서 열린 국회 모빌리티포럼 제1차 세미나에서 '오픈 협력 생태계를 통한 국내 엔드투엔드(E2E) 자율주행 기술 개발 전략'을 주제로 강연에 나서 이같이 말했다.
최 교수는 최근 3년간 자율주행 기술이 빠르게 발전한 배경으로 인공지능(AI)을 꼽으며, 엣지 케이스(예측이 어려운 위험 상황)에 대응하는 능력을 키우는 것이 핵심이라고 강조했다.
최준원 서울대 전기정보공학부 교수 (사진=지디넷코리아)
그는 "챗GPT의 위력이 데이터 학습을 통해 확인 됐듯이 자율주행도 대규모 데이터를 구축해 AI가 학습한다면 엣지케이스 대응 능력이 좋아질 수 있다"며 "테슬라가 이미 입증했고, 중국 자율주행 기업들도 빠른 속도로 따라가고 있다"고 말했다.
이어 "우리는 테슬라나 웨이모처럼 대용량 데이터가 있지 않고, 대규모 투자도 쉽지 않은 상황인 만큼 산학연 협력이 필요하다"며 "엔비디아 같은 해외 기업과의 협력도 중요하지만 자율주행을 국내 기술력으로 개발했으면 하는 개인적인 바람도 있다"고 덧붙였다.
정부 역시 중국 자율주행 기술 굴기에 대한 경각심을 갖고 대응책 마련에 고심 중이다.
이날 발제 발표 후 이어진 토론회에서 임채현 국토교통부 자율주행정책과 사무관은 "이 자리에 원래 국장님과 과장님이 오시기로 했는데, 지금 다 중국에 출장을 가셨다"며 "산업통상부, 과기정통부, 재정경제부, 기획예산처 등 8개 부처 관계자들로 구성된 범정부 정책 연구단을 중국에 파견했다"고 말했다. 이어 "2박 3일 동안 중국의 기술을 살피고 국내 자율 주행 정책 방향 수립에 참고하려고 한다"며 덧붙였다. 범부처 차원에서 자율주행 산업 경쟁력 강화를 위해 선도국에 연구단을 파견한 것은 처음이다.
임 사무관은 "자율주행 기술 격차를 좁히기 위해 실증 도시에서 200대 차량을 24시간 운영해 데이터를 최대한 확보하고, 엣지케이스와 같은 질 높은 데이터를 얻기 위한 고난도 실증을 위해 보험상품까지 붙였다"며 "GPU 물량을 올해 200장 쓰기로 했고, 국가 프로젝트 물량 중 자율주행 부문에서 추가로 1000~2000장을 확보하는 것을 목표로 한다"고 말했다.
그는 "국토부가 원래 기술개발을 해오던 부처가 아니라 엔드 유저로서 개발된 기술을 가지고 서비스에 접목하던 부처다보니 당장 상용화하기 어려운 기술들이 많았다"며 "현재 과기부와 산업부와 같이 연구개발(R&D)을 진행하는 방향으로 정책을 수립하고 있으며, 규제 적용이 모호한 부분들은 선 적용 후 규제하는 방식으로 적극적으로 기술 개발을 지원해 나갈 계획"이라고 강조했다. 이어 "국회와도 계속 논의해 자율 주행 기술을 3년 안에 세계 3대 강국으로 도약할 수 있도록 힘쓰겠다"고 덧붙였다.
국회 미래모빌리티 포럼 토론회 모습 (사진=지디넷코리아)
안재훈 산업통상부 자동차과 미래모빌리티팀장은 "AI 시대에 대응하기 위해서는 자동차 산업이 근본적으로 바뀌어야 된다"며 "우리나라가 주도권을 갖고 산업을 발전시켜 나가기 위해서는 압도적인 기술력이 굉장히 중요하다"고 강조했다.
이어 "개방형 협력은 이미 AI 미래차 얼라이언스 출범을 통해 진행하고 있으며, 작년 9월 AI 알고리즘과 차량용 운영체제(OS) 같은 핵심 기술 개발을 위한 R&D도 시작을 했다"며 "2030년까지 미래차 전문 기업 200개를 육성하는 목표를 갖고 금융과 R&D 패키지를 지원하려는 계획도 갖고 있다"고 말했다.
GPU와 데이터 수집에 많은 비용이 들어가는 만큼 소규모 AI 데이터센터를 자율주행 기업들이 공동으로 활용하자는 아이디어도 나왔다.
곽수진 자동차연구원 본부장은 "중소·중견 기업의 경우 갖고 있는 GPU들 100% 활용하지 못하고 있기 때문에 소규모 데이터센터를 지역 단위로 둬서 전기료 등 부대 비용은 정부가 지원해주고 각 기업들이 투자한 비용에 비례해 GPU를 활용할 수 있도록 하고, 남는 시간에는 학교 등에서 사용할 수 있도록 혜택을 주는 등 자원을 효율적으로 활용할 수 있는 방법에 대한 고민도 필요하다"고 제언했다.