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[현장] 자율주행 패권 경쟁 해법은 'AI 고도화'…"데이터·피지컬 AI가 좌우한다"
자율주행 경쟁에서 앞서기 위해서는 데이터를 많이 확보하는 데 그치지 않고, AI 모델의 지속적인 개선으로 연결하는 기술력이 필요하다는 진단이 나왔다. 경험하지 못한 주행 상황까지 예측하고 대응하는 피지컬 AI와 파운데이션 모델 개발이 자율주행 기술 경쟁의 핵심 과제로 떠올랐다는 설명이다. 26일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘2026 자율주행 산업 컨퍼런스’에서는 현대자동차 이경민 상무, 한국자동차연구원 전병욱 소장, 서울대학교 최준원 교수가 차례로 강연에 나서 자율주행 AI의 발전 방향을 제시했다. 이 상무는 ‘데이터 플라이휠을 통한 자율주행 모델의 지속 개선’, 전 소장은 ‘피지컬 AI 시대, 자율주행 패권 경쟁과 K-모빌리티 전략’, 최 교수는 ‘자율주행 파운데이션 모델의 핵심 설계 쟁점과 발전 방향’을 주제로 발표했다. 이경민 상무는 자율주행 모델을 지속적으로 개선하려면 데이터를 확보하는 데 그치지 않고, 학습과 검증까지 연결하는 구조를 만들어야 한다고 설명했다. 수집한 데이터를 분석·선별해 모델을 학습하고 검증한 뒤 차량에 적용하고, 다시 새로운 데이터를 확보하는 순환 구조가 핵심이라는 설명이다. 이 상무는 “데이터가 핵심이라기보다 데이터를 돌릴 수 있는 프레임이 핵심”이라며 “데이터 플라이휠은 기본적으로 데이터 수집, 데이터 학습, 학습된 모델이나 룰을 다시 데이터로 연결하는 구조”라고 말했다. 실제 주행에서 확보되는 데이터 가운데 모델 성능을 높이는 데 필요한 데이터는 일부에 불과하다는 점도 짚었다. 일반적인 직진 주행보다 차선 변경이나 돌발 상황처럼 모델이 취약한 상황을 골라내고 이를 학습에 활용해야 한다는 것이다. 이 상무는 “실제 데이터를 취득하고 나서 그걸로 학습하면서 끝나는 게 아니라 3D로 구성하고 다양한 상황을 만들어서 시뮬레이션을 통해 검증할 수 있어야 한다”고 말했다. 데이터의 양을 늘리는 것만큼 모델 성능을 떨어뜨리는 문제 상황을 빠르게 찾아내는 과정도 중요하다고 봤다. 문제의 원인을 분석해 다시 학습에 반영하고, 시뮬레이션과 실제 차량 테스트를 통해 안전성을 확인해야 한다는 설명이다. 이어 전병욱 소장은 대규모 데이터를 학습하는 AI를 넘어 물리 세계를 이해하고 예측하는 피지컬 AI가 자율주행의 다음 경쟁 영역이 될 것으로 내다봤다. 전 소장은 “AI 모델은 확보한 데이터에 대해서는 굉장히 잘하지만 예측 불가능한 데이터에 대해서는 상당히 취약하다”며 “데이터 규모는 필요조건일 뿐이고, 결국 자율주행을 하려면 물리 세계를 이해하고 예측하는 일반 지능이 필요하다”고 말했다. 야간이나 폭설, 동물 출현처럼 실제 도로에서 발생 빈도가 낮은 상황은 아무리 많은 데이터를 확보하더라도 충분히 학습하기 어렵다고 설명했다. 이런 상황에 대응하려면 과거 사례를 암기하는 방식에서 벗어나 물리 법칙과 인과관계를 이해하는 AI가 필요하다는 것이다. 전 소장은 월드 모델을 대표적인 기술로 꼽았다. 월드 모델은 물리 법칙과 인과관계를 학습해 특정 행동 이후 발생할 상황을 예측하는 모델이다. 국내 자율주행 산업에는 현재 기술을 빠르게 확보하면서 차세대 기술 개발을 병행하는 투트랙 전략을 제시했다. 전 소장은 “2세대 자율주행을 최대한 빠르게 추격하면서 3세대 자율주행을 선점하는 전략으로 가야 한다”며 “AI 모델 경량화와 차량용 추론 반도체 개발도 함께 이뤄져야 한다”고 강조했다. 마지막으로 최준원 교수는 자율주행 파운데이션 모델의 핵심 과제로 엣지 케이스 대응과 모델 구조, 연산 효율, 시뮬레이션 검증을 제시했다. 갑자기 차량이 끼어들거나 동물이 도로에 나타나는 등 규칙을 일일이 설정하기 어려운 상황에 대응하는 능력이 중요하다는 설명이다. E2E 방식은 인지부터 계획까지 하나의 AI 모델로 연결해 전체 과정을 하나의 목적에 맞춰 최적화할 수 있다는 점에서 기존 모듈러 방식과 차이가 있다고 설명했다. 최 교수는 파운데이션 모델을 주변 환경을 이해하는 ‘씬 인코더’와 차량의 행동을 생성하는 ‘액션 디코더’로 구성하는 방식도 소개했다. 센서에서 들어오는 정보를 3차원 공간으로 변환하고 이를 토큰화해 시공간 정보를 압축하는 구조다. 최 교수는 “주변 씬에 대한 시공간 정보를 잘 압축해서 표현하는 게 굉장히 중요하다”며 “엣지 케이스 대응을 위해 차량과 주변 객체의 속도, 가속도, 위치 등 다양한 정보를 학습하는 과정이 필요하다”고 말했다. 연산 효율 역시 실제 차량 적용을 위한 주요 과제로 꼽았다. 차량 주변의 넓은 영역을 높은 해상도로 처리하면 연산량이 크게 늘어나는 만큼 시공간 정보를 압축하고 과거 정보를 활용해 필요한 정보만 처리하는 방식이 필요하다는 설명이다. 실제 도로에서 확보하기 어려운 엣지 케이스를 다루기 위해서는 시뮬레이션도 필요하다. 최 교수는 “도로에 나가면 엣지 케이스도 별로 없고 AI 모델을 바로 도로에 나가서 하기에는 위험하기도 하다”며 시뮬레이션을 통한 안전성 검증의 필요성을 강조했다. 향후에는 실제 주행 데이터를 증강해 엣지 케이스를 확보하고 시뮬레이터에서 모델의 안전성과 성능을 검증하는 연구가 중요하다고 설명했다. 강화학습을 활용한 모델 안정성 향상과 실제 차량에서 구동할 수 있도록 모델을 경량화하는 작업도 주요 과제로 꼽았다.
2026-08-26 16:58:23
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[데일리 건설 브리프] GS건설, 고메드갤러리아와 '프리미엄 주거 F&B 서비스' 맞손 外
GS건설은 고메드갤러리아와 ‘주거단지 내 프리미엄 F&B 서비스 강화를 위한 업무협약(MOU)’를 체결했다고 26일 밝혔다. 이번 협약은 아파트 커뮤니티 내 식음시설 운영을 넘어 단지 특성과 입주민의 라이프스타일을 반영한 맞춤형 F&B서비스를 자이(Xi) 커뮤니티에 선보이기 위해 마련됐다. 고메드갤러리아는 주거 커뮤니티를 비롯해 급식·컨벤션 등 다양한 분야에서 맞춤형 식음 서비스를 제공하는 F&B 전문 브랜드다. 특히 주거 분야에서는 조식부터 석식, 카페, 베이커리, 간편식 등에 이르는 커뮤니티 특화 식음 서비스를 운영하고 있다. GS건설은 이번 협력을 바탕으로 서울 서남권 핵심 정비사업지인 ‘목동12단지 재건축정비사업’의 수주 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 이와 함께 ‘안산성포동 주거복합사업’등 주요 프로젝트에 차별화된 주거 식음 서비스를 적용할 예정이다. 구체적으로 입주민의 라이프스타일을 고려해 △영양 밸런스를 고려한 프리미엄 올데이 다이닝 서비스 △베이커리·스페셜티 카페 등 다양한 브랜드와 연계한 팝업 라운지 △입주민 전용 케이터링 및 소모임·파티 서비스 등 맞춤형 다이닝 서비스를 제안한다. GS건설 관계자는 “자이(Xi) 커뮤니티는 단순히 시설을 제공하는 것을 넘어 입주민의 일상에 새로운 경험과 가치를 더하는 라이프스타일 플랫폼을 지향하고 있다”며 “고메드갤러리아와의 협업을 통해 목동12단지를 비롯한 주요 사업지에 입주민이 일상에서 직접 체감할 수 있는 주거 서비스를 지속적으로 제안할 것”이라고 말했다. 우미건설, 우미희망재단 기부장학생 대상 ‘인재육성 프로그램’ 개최 우미건설은 우미희망재단이 머큐어 서울 마곡에서 ‘2026년 우미희망재단 인재육성 프로그램’을 개최했다고 26일 밝혔다. 이번 프로그램은 우미희망재단이 한국장학재단과 함께 운영하는 ‘푸른등대 우미희망재단 기부장학사업(우미펠로우십)’의 일환으로 진행됐다. 올해 푸른등대 장학금으로 산업재해 피해가정과 1인가구 주거취약 대학생 50명에게 1인당 500만원을 지급했으며 이 중 44명이 이번 프로그램에 참여했다. ‘2026년 인재육성 프로그램’은 장학생들의 진로 탐색과 정서 회복을 위한 특강, 참가자 간 교류를 돕는 체험활동 및 주제발표 등으로 구성됐다. 특강에서는 뇌과학·인공지능 전문가인 김대식 KAIST 전기및전자공학부 교수가 ‘AI 시대의 공존’을 주제로 인공지능이 바꿀 사회와 진로 환경을 짚었다. 이헌주 연세대 미래융합연구원 연구교수는 자기효능감과 마음돌봄을 주제로 강연에 나섰다. 이어진 ‘꿈이룸 보고서 발표’에서는 우수 참여자 10명이 장학금을 발판 삼아 지난 1학기 동안 이뤄낸 성과와 앞으로의 계획을 공유했다. 장학생들은 봉사활동으로 타일벽화도 제작했다. 완성된 작품은 장애아어린이집에 시공될 예정이다. 이춘석 우미희망재단 사무국장은 “장학생 한 명 한 명이 자기 자리에서 꾸준히 성장하고 있음을 확인하는 자리였다”며 “장학금을 전달하는 것에서 멈추지 않고 이런 교류와 소통의 자리를 계속 만들어가겠다”고 말했다. LH, 의정부우정 A-2블록 공공분양 463호 공급 한국토지주택공사(LH)는 의정부우정 공공주택지구 A-2블록 463호 입주자모집공고를 시행한다고 26일 밝혔다. 의정부우정 A-2블록은 지난 2021년 10월에 사전청약을 실시한 단지다. 총 463호 모두 실수요자 선호도가 높은 전용면적 59㎡의 단일 면적, 2개 타입으로 공급된다. 이번 공급 물량은 전체 463호로 사전청약 당첨자 세대 278호를 제외한 185호가 특별공급 및 일반공급 대상이다. 평균 분양가는 전용면적 59㎡ 호당 약 4억300만원 수준으로 3년 전매제한이 있으나 실거주 의무는 없다. 의정부우정 A-2블록은 수도권 교통망의 지속적인 확충으로 서울 접근성이 더욱 향상될 것으로 기대를 모은다. 단지에서 약 1km 거리에 지하철 1호선 녹양역이 위치해 서울 도심 및 수도권 주요 지역으로 편리하게 이동할 수 있다. 인근 의정부역에는 GTX-C노선이 예정돼 있어 개통 시 삼성역까지 약 20분대로 이동 가능하다. 이와 함께 수도권제1순환고속도로와 국도 39호선 등 광역도로망 이용이 편리해 의정부는 물론 양주·고양·남양주 등 인접 도시까지 차량 이동이 수월하다. 단지 바로 옆에는 버들개초등학교, 녹양중학교가 위치해 있다. 청약 접수는 사전청약 당첨자를 대상으로 다음달 7일~8일 우선 진행된 뒤 14일~15일 특별공급, 16일~17일 일반 공급 순서로 진행된다. 오는 10월 당첨자를 발표한 뒤 12월 계약 체결을 진행하며 입주는 2029년 5월 예정이다. 주택전시관은 이달 29일부터 30일까지 사전청약자에게 우선 공개된 뒤 31일부터 9월 13일까지 일반 방문객에게 공개된다. 입주자 모집 공고 후 온라인 사이버모델하우스를 통해서도 견본주택을 확인할 수 있다.
2026-08-26 15:46:38
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