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.