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카카오모빌리티, 자율주행 '차' 넘어 플랫폼·관제로…레벨4 상용화 정조준
[경제일보] 카카오모빌리티가 자율주행차의 주행 기술 고도화를 넘어 데이터·플랫폼·통합관제를 아우르는 전방위 경쟁력 확보에 나서며 레벨4 무인 자율주행 상용화 기반을 다지고 있다. 강남 심야 서비스로 실도로 데이터를 축적하는 동시에 E2E 기술과 관제 체계를 고도화하고 있지만, 안전성 검증과 경제성 확보라는 과제를 넘어 실제 대규모 상용화로 이어갈 수 있을지가 관건이다. 9일 카카오모빌리티는 서울 서초구 한국자동차모빌리티산업협회에서 미디어 스터디를 열고 현재 카카오모빌리티의 자율주행차 기술 현황과 앞으로의 전망 등을 공유했다. 카카오모빌리티는 자율주행 기술을 기존 규칙 기반 방식에서 인공지능(AI) 중심의 엔드투엔드(E2E) 방식으로 고도화하고 있다. 카카오모빌리티는 지난 3월 서울자율차 서비스를 시작한 이후 AI 플래너와 규칙 기반 플래너를 함께 적용하며 E2E 모델을 고도화해왔다고 강조했다. 올해 말까지 E2E 비중을 높이고 규칙 기반의 안전 평가기가 최종 검증하는 하이브리드 구조를 구축한다는 계획이다. E2E 방식은 센서 정보를 하나의 AI 모델이 종합해 주행 경로와 제어 결과를 도출하는 방식이다. 기존 규칙 기반 방식보다 복잡한 도로 상황에 유연하게 대응할 수 있다는 장점이 있지만 AI의 판단이 항상 안전하다고 보장할 수 없는 만큼 카카오모빌리티는 규칙 기반 안전 평가기로 결과를 한 번 더 검증해 안전성을 보강한다는 계획이다. 카카오모빌리티는 해당 E2E 전환을 뒷받침하기 위해 지난 9년간 센서부터 차량 제어까지 자율주행 기술을 풀스택으로 내재화해왔으며, 모빌리티 플랫폼과 기술 협력 생태계도 함께 구축하고 있다고 설명했다. E2E 모델의 성능을 좌우하는 핵심 요소로는 데이터의 '질'을 꼽았다. 단순히 주행 데이터를 많이 확보하는 것보다 불법 유턴이나 신호 위반, 갑작스러운 공사 등 예측하기 어려운 '엣지케이스'를 얼마나 빠르게 찾아내 학습시키느냐가 중요하다는 것이다. 카카오모빌리티는 주행 데이터를 수집한 뒤 정제, 오토라벨링, 데이터 마이닝, 모델 재학습으로 이어지는 데이터 파이프라인을 구축해 이 과정을 자동화하고 있다. 특히 가장 복잡한 도심 환경 중 하나인 강남에서 서울자율차를 운행하며 데이터를 축적하고 있다. 카카오모빌리티는 지난 6개월간 심야 서비스를 운영하며 강남 전역의 주행 데이터를 확보했으며, 지난 6월부터는 통행량과 보행자가 많은 주간 시간대에도 학습을 위한 데이터 수집을 이어가고 있다. 카카오모빌리티는 희소한 엣지케이스를 포함한 고품질 데이터를 빠르게 확보하고 학습에 반영하는 데이터 파이프라인이 향후 자율주행 성능 향상의 핵심이라고 강조했다. 임인호 카카오모빌리티 자율주행개발팀 AI주행파트 리더는 "강남은 한국에서 가장 복잡한 도심 환경으로 지난 2018년부터 판교에서 많은 테스트를 해 온 카카오모빌리티에게도 강남의 심야는 항상 새로운 숙제를 던져 주는 곳"이라며 "쉬운 곳에서 1년 달리는 것보다 강남에서 1달 달리는 것이 AI 모델에게는 훨씬 더 좋다고 생각한다"고 말했다. 카카오모빌리티는 자율주행 기술 개발을 넘어 실제 승객의 이동을 책임지는 서비스와 플랫폼 구축에도 속도를 내고 있다. 카카오모빌리티는 자체 자율주행 기술을 활용한 사업자이면서 동시에 여러 기술기업의 자율주행 서비스를 연결하는 플랫폼 사업자 역할을 수행하고 있다. 현재 강남에서는 자체 기술이 적용된 차량으로 자율주행 여객운송 서비스를 운영하고 있으며, 지난 3월 2대로 시작한 서비스를 지난달 20일 기준 6대로 확대했다. 누적 운행거리는 1만3000km, 운행 완료 건수는 2000건을 넘어섰다. 카카오모빌리티는 자율주행이 레벨4 무인 대규모 상용화 단계로 넘어가기 위해서는 단순한 호출 기능을 넘어 자율주행에 특화된 플랫폼이 필요하다고 강조했다. 승객에게는 별도 앱을 설치하지 않고 기존 카카오T에서 자율주행 서비스를 이용할 수 있도록 하고, 자율주행차가 운행할 수 있는 구역과 승하차 지점을 관리해 이용 경험의 단절을 줄이는 방식이다. 기술 개발사에는 차량의 운행 가능 구역을 관리하고 각 기술 수준에 맞는 경로를 제공하는 기능 등을 지원해 주행 기술 개발에 집중할 수 있는 환경을 제공한다는 구상이다. 무인 자율주행 시대에는 차량 한 대의 AI만으로 대응하기 어려운 상황도 발생하는 만큼 통합 관제의 중요성도 커지고 있다. 정전이나 신호 마비, 도로 침수·공사·사고·집회 같은 외부 변수뿐 아니라 승객의 이상 상황에도 대응해야 하기 때문이다. 이에 카카오모빌리티는 24시간 관제 체계를 기반으로 차량과 서비스, 도로 환경을 통합 모니터링하고 있으며, 이상 로그가 발생하면 영상을 확인하고 현장 인력을 출동시키는 체계를 운영하고 있다. 특히 카카오모빌리티는 이상 상황에 대한 즉각적인 대처를 위해 자율주행 통합 관제시스템(AICS)을 구축하고 있다. 차량의 카메라와 센서 정보, 주행 중 발생하는 이상 로그 등을 실시간으로 확인하고 향후에는 원격 지원 기능까지 연계한다는 계획이다. 직접 차량을 조종하는 방식이 아니라 관제센터가 주행 경로 등을 제안하고 차량의 자율 판단을 거쳐 수행하도록 하는 방식이다. 김민선 카카오모빌리티 자율주행사업팀 리더는 "카카오모빌리티는 자체 고유의 주행 기술인 코어 테크, 그리고 플랫폼, 관제가 맞물리는 '진화 루프' 체계를 만들려고 한다"며 "이러한 진화 루프를 통해 카카오모빌리티는 계속 자율주행 상용화 및 내일의 여정을 일상의 여정이 되도록 만드는 데 노력하고 있다"고 말했다. 카카오모빌리티는 서울자율차의 운행 지역과 시간, 차량 대수 확대를 추진하고 있지만 구체적인 일정은 안전성 검증 이후로 미뤘다. 카카오모빌리티에 따르면 지난 3월 서비스 시작 이후 현재까지 자체 차량의 귀책으로 발생한 대인·대물 사고는 없으며, 다른 차량의 추돌 등 외부 요인으로 발생한 사고에 대해서도 24시간 내 국토교통부 사고조사위원회에 보고하는 체계를 마련했다고 설명했다. 레벨4 무인 운행으로의 전환 시점 역시 구체적인 날짜를 제시하지 않았다. 카카오모빌리티는 국토부가 마련한 무인 자율주행차 안전 운행 가이드라인을 바탕으로 전환 계획을 수립하고 있으며, 정부와 관계 기관이 마련 중인 무인 레벨4 기술 로드맵에 맞춰 사업을 추진한다는 방침이다. E2E 모델은 연내 도입·테스트를 목표로 하고 있다. 다만 자율주행 기술 고도화와 함께 경제성 확보도 과제로 꼽힌다. 카카오모빌리티는 대규모 상용화를 위해 차량 한 대가 창출하는 수익이 운영 비용을 넘어서는 구조를 확보해야 한다고 보고, 고품질 주행 모델 확보 이후 경량화와 대량생산 등을 통해 비용을 낮추는 방안을 검토하고 있다. 특히 카카오모빌리티는 글로벌 자율주행 기업과의 기술 격차를 특정 연수로 평가하기는 어렵다면서도 서울과 강남에서 축적한 데이터를 활용해 한국의 도로 환경에 특화된 성능을 높이는 데 집중하고 있다고 설명했다. 특히 사고가 발생하지 않은 데이터에만 의존하는 한계를 보완하기 위해 시뮬레이터에서 충돌과 위험 상황을 의도적으로 재현해 대응 능력을 검증하고 있다고 강조했다. 사업 영역에서는 당장 물류용 자율주행 기술 개발로 확장하기보다는 여객 서비스에 집중한다는 입장을 분명히 했다. 카카오모빌리티는 현재 자체 자율주행 기술을 여객 운송에 적용하는 데 주력하고 있으며, 물류용 주행 기술 개발은 현재 고려하지 않고 있다. 다만 플랫폼 사업자로서 향후 자율주행 화물·물류 서비스나 로봇 등 다양한 영역으로 플랫폼을 확장하는 가능성은 열어뒀다. 해외 자율주행 기업의 국내 진출에 대해서도 자체 주행 기술과 플랫폼을 동시에 보유한 점을 차별점으로 제시하면서, 향후에는 자체 기술뿐 아니라 다양한 기술 개발사와 연계해 일반적인 승객 이동을 자율주행으로 전환하는 플랫폼 역할을 강화할 계획이라고 전했다.
2026-09-09 15:38:35
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KT·기아·에스유엠, 원격 운전 사업화 맞손...미래 모빌리티 시장 선점 나선다
[경제일보] 자율주행 기술이 발전하면서 차량을 직접 탑승하지 않고 원격으로 제어하는 '원격 운전' 기술의 상용화가 가시권에 들어오고 있다. KT와 기아, 자율주행 기술 기업 에스유엠은 원격 운전 서비스 사업화에 나서며 미래 모빌리티 시장 선점에 속도를 낸다. 통신 인프라와 차량 기술, 원격 제어 기술을 결합해 민간과 공공 분야에서 활용 가능한 서비스 모델을 발굴하고 관련 생태계 구축에도 나선다는 계획이다. 23일 KT는 기아, 에스유엠과 기아 양재사옥에서 '원격 운전 기술 사업화 추진을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 원격 운전 기술의 안정적인 운영 체계를 마련하고 실제 서비스 구현을 위한 사업 모델을 발굴하기 위해 추진됐다. 최근 글로벌 모빌리티 시장에서는 자율주행 기술과 함께 원격 운전 기술이 미래 모빌리티의 핵심 분야로 주목받고 있다. 원격 운전은 차량과 관제 센터를 실시간으로 연결해 원격 운전자가 차량을 제어하는 기술로, 완전 자율주행 기술을 보완하는 역할을 수행한다. 교통 취약 지역 이동 서비스와 무인 배송, 원격 발렛파킹 등 다양한 분야에 적용할 수 있어 활용 범위가 넓은 것으로 평가된다. 특히 차량이 복잡한 도로 상황을 스스로 판단하기 어려운 경우 원격 운전 기술을 활용해 안전성을 높일 수 있다는 점에서 차세대 모빌리티 서비스의 핵심 기술로 꼽힌다. 초저지연 통신과 안정적인 네트워크 운영이 필수적인 만큼 통신 인프라의 중요성도 커지고 있다. 앞서 3사는 국토교통부와 경찰청 등 관계 부처와 함께 제주도 일반도로에서 원격 운전 실증을 진행하며 기술 완성도와 서비스 적용 가능성을 검증해 왔다. 이번 협약은 실증을 넘어 실제 사업화 단계로 나아가기 위한 후속 작업의 성격을 갖는 것으로 알려졌다. 3사는 협약을 바탕으로 안정적인 통신망을 활용한 원격 운전 서비스 운영과 운영 데이터 분석을 통한 기술 고도화, 국내외 주요 전시회 공동 출품 및 시연 등을 추진할 계획이다. 이와 함께 민간·공공 분야에서 활용 가능한 원격 운전 서비스 모델을 발굴하고 관련 법·제도 기반 마련에도 협력할 전망이다. KT는 원격 운전 서비스의 핵심 기반인 통신망 운영을 담당한다. 원격 운전은 차량과 원격관제센터가 실시간 영상과 차량 제어 정보를 끊김 없이 주고받아야 하는 만큼 안정적인 데이터 전송 환경 확보가 중요하다. KT는 5G와 LTE 네트워크 운영 역량을 바탕으로 차량 운행 환경과 주요 서비스 구간의 통신 품질을 사전에 점검하고, 실제 운영 단계에서는 네트워크 품질 관리와 장애 대응 체계를 구축해 서비스 안정성을 확보할 계획이다. 원격 운전 통합 솔루션을 국내외 주요 전시회에서 선보이기 위한 협력도 이어진다. KT는 전시 장소와 시연 시나리오에 최적화된 통신 환경을 구축하고 현장 네트워크 모니터링과 기술 지원을 제공해 관람객들이 원격 운전 서비스를 안정적으로 체험할 수 있도록 지원할 예정이다. 공공 분야 서비스 모델 발굴도 추진한다. KT의 통신·인공지능 전환(AX) 역량과 기아의 차량·모빌리티 기술, 에스유엠의 원격 운전·제어 기술을 결합해 국민이 체감할 수 있는 서비스 모델을 공동 기획할 계획이다. 공공기관과 지방자치단체와 협력해 교통 취약지역이나 생활 사회간접자본(SOC) 지원이 필요한 지역 등에 적용할 수 있는 원격 운전 서비스도 함께 검토한다. 업계에서는 원격 운전 기술이 향후 자율주행 차량의 안전성을 높이고 새로운 모빌리티 서비스 시장을 확대하는 데 중요한 역할을 할 것으로 보고 있다. 특히 AI와 통신 기술이 결합되면서 차량을 하나의 네트워크 단말기로 활용하는 '소프트웨어 중심 차량(SDV)' 시대가 본격화되고 있는 만큼 안정적인 통신 인프라 확보는 미래 모빌리티 경쟁력의 핵심 요소로 떠오르고 있다. KT는 이번 협약을 계기로 미래 모빌리티 분야에서 통신 인프라 사업 영역을 확대한다는 방침이다. 향후 실무 협의체를 구성해 연내 원격 운전 기술 사업화를 위한 세부 운영 방안을 마련하고 사업 추진 지역과 일정, 통신 품질 확보 방안, 기술 고도화 계획 등을 단계적으로 구체화할 계획이다. 서상규 KT 엔터프라이즈부문 기업사업본부 기업사업1담당 상무는 "원격 운전 서비스가 실제 현장에서 안정적으로 운영되기 위해서는 차량과 관제센터를 끊김없이 연결하는 통신 인프라가 필수적"이라며 "KT는 5G·LTE 네트워크와 통신 운영 역량을 바탕으로 원격 운전 서비스의 안정성과 신뢰성을 높이고, 미래 모빌리티 서비스의 새로운 표준을 만들어 나가겠다"고 말했다.
2026-07-23 10:18:48
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노타, AI 특화 시범도시 참여…천안·아산서 K-AI 도시 실증 나선다
[경제일보] 노타가 국토교통부의 AI 특화 시범도시 사업에 참여하며 온디바이스 AI와 엣지 AI 기술의 적용 범위를 도시 인프라 영역으로 확대한다. 인공지능(AI)이 스마트시티 운영 전반에 활용되는 흐름 속에서 재난·교통·안전 분야의 실시간 데이터 분석과 대응 체계 구축에 나서는 것으로 풀이된다. 22일 노타는 국토교통부가 추진하는 'AI 특화 시범도시' 공모사업에서 천안·아산 컨소시엄이 충청권 최종 대상지로 선정됨에 따라 핵심 기술 기업으로 참여한다고 밝혔다. AI 특화 시범도시는 기존 스마트시티를 넘어 AI가 도시 데이터를 분석하고 활용해 시민 생활 전반을 지원하는 차세대 도시 모델 구축 사업이다. 사업은 오는 2030년까지 5년간 추진되며 총사업비는 6109억원 규모다. 천안·아산 컨소시엄은 통합 도시지능센터와 디지털 트윈 플랫폼을 기반으로 재난·교통·민원 분야의 자율형 AI 에이전트 서비스를 실증할 계획이다. 도시 곳곳에서 수집되는 데이터를 AI가 실시간으로 분석하고 상황을 판단해 대응할 수 있는 체계를 구축하는 것이 목표다. 최근 스마트시티 시장은 단순 데이터 수집과 모니터링 중심에서 AI가 직접 의사결정을 지원하는 형태로 진화하고 있다. 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM) 기술 발전으로 방대한 도시 데이터를 분석하고 요약하는 것이 가능해지면서 도시 운영 효율성을 높일 수 있다는 기대가 커지고 있다. 이번 사업에서 노타는 도시 현장의 AI 서비스를 실제 인프라 환경에서 안정적으로 운영할 수 있도록 엣지 AI 경량화 및 온디바이스 AI 기술을 담당한다. 노타는 교통과 안전, 기상, 재난, 환경 분야에서 활용되는 AI 모델을 다양한 엣지 환경에 맞게 최적화하고 현장 장비에서도 효율적으로 구동할 수 있도록 지원할 예정이라고 설명했다. 특히 LLM 기반 자동 보고 체계와 온디바이스 AI 기술을 결합해 도시 상황을 AI가 실시간으로 인지하고 요약해 전달하는 구조를 구현한다는 계획이다. CCTV와 센서, 교통 데이터, 재난 정보 등을 현장 인근에서 즉시 분석해 관제센터와 대응 기관이 활용할 수 있는 정보로 전환함으로써 신속한 대응 체계 구축을 지원한다. 이번 사업은 국내 AI 모델과 도시 데이터, 엣지 AI 기술이 결합된 소버린 AI 기반 공공 서비스로 설계된다. 천안·아산 컨소시엄은 업스테이지의 한국어 특화 언어 모델을 활용해 지역 데이터 기반 AI 체계를 구축하고, 노타는 해당 AI 서비스가 도시 현장의 다양한 인프라와 단말 환경에서 안정적으로 운영될 수 있도록 지원한다. IT 업계에서는 AI 주권 확보 경쟁이 단순 모델 개발을 넘어 실제 서비스 구현 단계로 확대되고 있는 것으로 전망하고 있다. 공공 분야에서도 해외 AI 모델 의존도를 낮추고 국내 기술 기반 서비스를 구축하려는 움직임이 이어지면서 관련 기술 기업들의 역할도 커지는 추세다. 이에 노타는 그동안 스마트폰과 자동차, 로봇, 산업 장비 등 다양한 하드웨어 환경에서 AI 모델 최적화 기술을 고도화해 왔다. 이번 사업을 통해 확보한 기술과 운영 경험을 바탕으로 향후 스마트시티와 공공 안전, 교통, 재난 대응 분야 등으로 사업 영역을 확대할 계획이다. 또한 천안·아산 시범 도시 사업을 계기로 도시 단위 AI 서비스 모델을 구축하고 국내외 스마트시티 시장 진출 기반도 강화한다는 전략이다. AI가 도시 문제를 인지하고 판단하며 대응하는 운영 체계를 구현해 K-AI 도시 모델 확산에 기여한다는 구상이다. 채명수 노타 대표는 "AI 도시는 단순히 데이터를 많이 모으는 도시가 아니라, 도시 현장에서 발생하는 데이터를 AI가 이해하고 필요한 대응으로 연결하는 도시"라며 "노타는 AI 모델 최적화와 온디바이스 AI 기술을 기반으로 천안·아산 AI 특화 시범도시가 대한민국 K-AI 도시의 대표 사례로 자리 잡는 데 핵심적인 역할을 하겠다"고 말했다.
2026-06-22 15:43:16
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