4차 산업혁명시대 대표기술 딥러닝과 자율주행자동차의 원리

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딥러닝(Deep Learning)의 개념

딥러닝의 개념을 이해하기 위해 우선 머신러닝에 대해 알아야 한다. 인간의 학습방식은 여러 가지 입력과 출력을 받아서 어떤 입력이 들어왔을 때 무엇이 나오는지를 학습을 통해 점점 알게 되는 방식인데 이러한 인간의 학습방식을 기계가 흉내 내도록 만든 원리를 기계학습기법(머신러닝)이라고 부른다. 그 머신러닝 방식 중에서도 여러 가지 모델이 있는데 사람의 뇌를 본떠 만든 구조를 딥러닝방식이라고 부른다. 이를 인공 신경망이라고도 부르는데 인간의 뇌처럼 신경망이 연결되어 있는 모델 구조를 써서 기계가 마치 인간의 뇌처럼 학습하고 습득하게 하는 방식을 의미한다. 

 

딥러닝 원리

딥러닝의 기초가 되는 신경망이론은 1940년대 처음 나온 이론으로 기계가 인간처럼 학습을 할 수 있을까 하는 의문에서 시작된 이론이다. 방대한 양의 데이터와 충분한 사회적 인프라가 구축되어야 완성이 될 수 있는 이론이었지만 그동안 암흑기를 걷다 2000년대 들어와 컴퓨터와 인터넷의 발전으로 구글이나 페이스북 같은 거대 인터넷 기업들이 생겨나면서 인공신경망을 실체로 훈련시킬 수 있는 스케일의 데이터양과 빅데이터 처리기술이 구축되었다. 이러한 신경망이론을 토대로 실제로 기계를 훈련시키고 학습시키는 일이 가능해졌으며, 대표적으로 기계가 사람 손글씨를 알아본다던지 사진을 보고 고양이인지 알아본다든지 그런 부분에서 두각을 드러내기 시작했다. 원리는 컴퓨터가 수백, 수천만장의 사진을 수집 후에 인공신경망 이론을 통한 일련의 분류작업을 통해 이것이 어떠한 글씨인지 이것이 어떠한 동물인지 파악하는 등의 방식이라 할 수 있겠다. 

 

활용분야

해외에서는 구글을 비롯한 글로벌 기업들이 딥러닝 기술을 발전시키고 있다. 얼굴 영상 정보를 이용한 개인 식별 기술부터 자율 주행 자동차의 차선/보행자/장애물 인식 기술, 의료 영상 정보 기반의 진단기술, 사람의 음성 정보를 분석하는 음성 인식 기술까지 다양한 분야에서 딥러닝 기술이 활용되고 있으며 한국에서는 큐레이션이라는 표현을 많이 쓰는데 대표적으로는 네이버가 사용자의 쇼핑패턴을 인식하고 각 사용자에게 맞춤형 제품들을 추천한다든지 사용자가 클릭하는 뉴스패턴을 파악해 관심 있어할 만한 기사나 추천 영상들을 상단으로 띄어 계속해서 사이트에 머무르게 하는 등의 기술로 활용이 많이 되고 있다. 

 

자율주행자동차(Self Driving Car)

운전자 없이 차가 혼자서 주행되는 세상 이제 더 이상 영화에서만 가능한 일이 아니다. 자율주행자동차란 운전자가 브레이크, 핸들, 가속페달 등을 제어하지 않아도 도로 상황을 스스로 파악해 자동으로 주행하는 자동차를 말한다. 주요 기능으로는 차량 간 거리유지기능 차선유지기능, 자동주차기능, 정속 주행 기능 등이 있다. 아직까지 운전자가 개입하지 않은 완전 자율주행차는 없지만 앞으로 기술이 점점 발전함에 따라 멀지 않은 미래에는 운전자는 없고 오직 탑승자만 있는 자율주행차가 나올 거라고 많은 전문가들이 예상하고 있다. 

 

자율주행자동차 원리

자율 주행기술은 주행 수준에 따라 0단계부터 5단계까지 총 6단계로 나누어져 있으며 우리가 흔히 자율주행이라 생각하는 단계는 3단계 수준부터다. 최종적으로 5단계에 이르면 자동차가 도로에서 일어날 수 있는 모든 상황을 자동차의 인공지능과 센서들이 파악하고 대응하기 때문에 완전한 자율주행 단계라 할 수 있다. 자율주행의 원리는 크게 인지, 판단, 제어 단계로 나뉘어 있으며 인지단계에서는 레이더, 카메라 GPS 등의 센서가 주변 상황을 수집하고 인식한다. 두 번째 단계인 판단단계에서는 인지 정보를 바탕으로 자동차가 주변 환경을 파악하고 이미지를 분석해 묵표지점에 적합한 주행전략을 수립한다. 마지막으로 제어 단계에서는 엔진 구동을 통해 본격적으로 주행을 시작한다. 제어는 움직이는 팔이나 다리라고 볼 수 있으며 차량을 달리게 하거나 멈추게 하는 기술 등이 적용된다고 볼 수 있다. 자율주행자동차는 이렇게 인지-판단-제어 단계를 반복하며 마치 컴퓨터처럼 소프트웨어가 명령을 하고 그 명령에 따라 자동차가 주행을 한다. 

 

활용 분야

지난 2018년 8월부터 미국애리조나 주에서는 자율주행차로 생필품을 배달하는 프로그램을 실행하고 있다. 손님이 인터넷으로 물건을 주문하면 그 물건들이 자율주행 차에 넣어지고 운전자 없이 차가 손님 집 앞까지 가져다준다. 또한 웨이모1이라는 택시서비스를 테스트 중인데 공유 택시 서비스인 우버와 똑같이 스마트폰 앱으로 택시를 부르는 방식이다. 운전자가 없는 자율주행 방식의 택시라 할 수 있다. 전기자동차 회사 테슬라의 경우 2016년 이후에 출시한 모든 자동차에 자율주행기능이 포함되어 있다. 아직은 낮은 단계의 주행 기술이지만 주차정도 자동으로 해줄 정도로 상당 부분 유용하게 활용이 되고 있다. 해외에서는 이미 자율주행 기술이 다양한 분야에서 연구되고 있고 활용되고 있다. 

 

사회적 파급력

자율주행자동차는 분명 인간에게 있어서 굉장히 편리한 기술임은 분명하다. 하지만 사람의 생명과 안전에 직결되어 있는 분야이기 때문에 그에 따른 문제점 또한 도사리고 있다. 아직까지는 안전성, 보안성, 책임성의 문제점들로 인해 상요화에 있어서 벽이 있지만 기술의 발전으로 이러한 문제점들이 조금씩 해결해 나갈 수 있을 거라고 생각된다. 멀지 않은 미래에 우리는 자율주행차로 인해 좀 더 편리한 라이프스타일을 누릴 수 있지 않을까 생각이 든다.