디지털 노마드칼리나는 국내 톱3 인공지능 데이터 스타트업에서 홍보를 담당하고 있다.
처음에 칼리나는 인공지능 데이터, 그리고 자율주행에 대해 공부할 때 머리가 아픈 것 같았다. 확실히 한국어인데 무슨 말인지 못 알아들었어.
© whykei, 출처 Unsplash
자율주행 시대가 눈앞에 다가왔다. 사람이 직접 운전하고, 주행하고, 조종하던 자동차, 드론, 로봇, 보트 등 다양한 제품이 이제는 데이터만 있으면 스스로 (자율적으로) 움직인다. 자율주행 기술은 우리가 잘 알고 있는 자율주행차(autonomous vehicle)뿐만 아니라 항공기, 선박은 물론 국방, 농업, 보안(defense), 수색, 안전(security) 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 자율주행 분야와 함께 컴퓨팅(computing), 센서, 배터리 등의 기술도 발전을 거듭하고 있다.
© 존슈노, 출처 언스플래쉬 자동차, 항공기, 로봇 등이 스스로 주행하고 움직이기 위해서는 뇌(brain) 역할을 하는 ‘인공지능(artificial in telligence)’으로 대변되는 소프트웨어 기술이 필요하다. 이를 슈퍼컴퓨팅이라고 하는데 슈퍼컴퓨팅은 이미 인간의 지능을 넘어선 수준으로 발전해 인간의 역할을 대체하고 있다고 한다.
그러나 컴퓨팅과 인공지능의 비약적인 발전에도 불구하고 자율주행 기술은 여전히 제한적으로 적용되고 있다. 아직 1) 충분한 데이터가 갖춰지지 않아 충분한 데이터를 얻기 위해 많은 시간과 비용이 소요되고 2) 신뢰성 높은 정확한 데이터를 확보하기 위한 다양한 센서 탑재와 센싱 기술이 발전해야 한다는 전제가 있기 때문이다. 즉, 안정성에 대한 데이터 확보가 어렵다.
특히 안전과 신뢰성 면에서 센싱 기술은 인체 감각보다 훨씬 뛰어난 스펙을 요구한다. 자율주행의 핵심 센서 라이다는 여전히 비용 문제로 시장 확대에 어려움을 겪고 있는데 과연 라이다 시장의 제품과 기술 현황은 어떨까.
오늘은 이베스트증권의 ‘자율주행시대 feat.라이더’라는 증권 리포트를 바탕으로 내가 지금 몸담고 있는 산업군에 대해 공부해보려고 한다.
가까운 미래에 자율주행은 우리 생활에 매우 가깝게 녹아들어 삶의 질을 높이는 데 큰 기여를 할 것이다.라이다(LiDAR), 이제부터 시작 라이다=3차원 형상을 안정적으로 구현할 수 있는 센서 자율주행은 기본적으로 데이터를 감지하고 수집하는 센싱(sensing) 기술을 포함해 수집된 정보를 지연 없이 안정적으로 송수신할 수 있는 네트워킹 기술과 확보된 수많은 정보를 분석하고 제어하는 두뇌 역할의 반도체 기술로 구분된다.
자율주행 기술의 근본적인 경쟁력은 ‘안전’과 ‘신뢰성’에서 비롯되며, 특히 데이터를 감지하고 수집하는 센싱 기술은 다시 한번 말하지만 인체 감각보다 훨씬 뛰어난 스펙을 요구한다. 아무리 뛰어난 인공지능 능력을 갖췄더라도 불분명한 정보 감지에 의해 잘못된 판단을 내릴 수 있기 때문이다.
최근 테슬라 사례도 있듯이 센싱 능력의 한계로 정보 왜곡, 오인지로 인한 사고가 잇따르고 있다.
카메라를 비롯한 라이다(lidar), 레이더(ladar) 등 각종 센서에 대한 완성차 oem의 선택과 각 센서 제조사별 주도권 다툼이 치열하게 전개되는 가운데 센서 산업은 자율주행 시대에 큰 성장을 보일 것으로 보인다고 한다.
특히 당사가 가진 기술이기도 한 라디아는 자율주행 기술의 핵심 센서지만 여전히 높은 비용 문제로 시장 확대에 어려움을 겪고 있는 것으로 알려졌다. 과거 카메라, 레이더도 기술적 한계와 높은 비용으로 저변 확대가 어려웠지만 지금은 자동차를 비롯한 많은 산업과 제품에 폭넓게 활용되고 있는 것으로 알려졌다. 라이다 역시 기술적 한계와 생산비용 절감을 통해 자율주행 기술의 저변을 확대할 것으로 기대하고 있는 것으로 알려졌다.
자율주행 기술은 [인지][분석][운전]이 3단계로 구성돼 최근에는 신뢰성과 관련된 데이터 세넷 ㅇ에 대한 중요성이 지속적으로 부각되고 있는 것으로 알려졌다.
드론에는 이미 가성비가 확보된 카메라, 레이더에 대한 탑재율이 ‘3차원 형상을 안정적으로 구현할 수 있는 라이다’에 대한 수요가 지속적으로 높아지고 있다.