현대·기아자동차가 ‘고속도로주행보조시스템2(HDA2)’에 세계 최초로 머신러닝 인공지능(AI)을 적용한다. 차선 변경 등이 가능한 HDA2는 머신러닝 적용으로 운전자 성향에 맞는 반자율주행 기술을 구현할 것으로 보인다.

현대·기아차는 21일 운전자의 주행성향에 맞는 부분 자율주행을 구현하는 기술인 머신러닝 기반 스마트크루즈콘트롤(SCC-ML)을 세계 최초로 개발했다고 밝혔다.

SSC는 앞차와의 거리를 일정하게 유지해 운전자가 설정한 속도로 자율주행을 해주는 기능이다. SCC-ML은 여기에 AI 기술을 더해, 운전자의 주행성향을 차가 스스로 학습해 SCC 작동 시 운전자와 거의 흡사한 패턴으로 반자율주행을 해준다.

기존 SCC는 앞차와의 거리, 가속성 등의 주행패턴을 운전자가 직접 설정해야 했다. 조절되는 단계가 세밀하지 않아 운전성향을 고스란히 반영할 수 없었다. 예를 들어 동일한 운전자라 하더라도 가속성향이 고속, 중속, 저속 구간에서 각각 다르지만 기존에는 이런 세부적인 설정을 변경할 수 없었다. 때문에 SCC가 운전자 주행성향과 다를 경우 이질감을 느끼거나 심할 경우 불안감 때문에 SCC 사용을 꺼렸다.

현대ㆍ기아차가 독자 개발한 SCC-ML은 AI기술 하나인 머신러닝 알고리즘을 적용해 운전자의 주행 패턴을 파악한다. 신경망이 단층이면 ‘머신러닝’, 신경망이 복잡하면 ‘딥러닝’이라고 한다. 현대ㆍ기아차는 단층의 머신러닝 기술로도 운전자의 주행성향을 충분히 구현할 수 있다고 판단하고, SCC-ML을 개발했다.

SCC-ML은 전방카메라, 레이더 등의 센서가 다양한 운전상황에서 발생되는 정보를 지속적으로 수집해 ADAS의 두뇌격인 제어컴퓨터로 보낸다. 제어컴퓨터는 입력된 정보로부터 운전자의 주행습관을 추출해 종합적인 주행성향을 파악한다. 이때 인공지능 기술 중 하나인 머신러닝 알고리즘이 적용된다.

주행성향은 앞차와의 거리, 가속성, 반응성 등 3가지로 나눌 수 있다. 거기에 더해 다양한 속도와 주변 차량과의 거리 조건을 모두 고려했다. 저속으로 시내를 주행할 때는 앞차와의 차간거리를 매우 가깝게 유지하나 고속 주행 시에는 차간거리를 멀게 유지할 수도 있다. SCC-ML은 이런 다양한 상황을 고려해 총 만개 이상의 패턴을 구분함으로써 어떤 운전자의 성향에도 맞출 수 있다.

주행성향에 대한 정보는 센서를 통해 계속 업데이트되기 때문에 운전자의 최근 성향을 반영할 수 있다. 또 안전운전을 크게 벗어난 주행성향은 따르지 않도록 설정돼 있어서 신뢰성을 높였다. SCC-ML은 자동 차로 변경 기능을 포함하고 있는 HDA2와 함께 적용돼 자율주행 레벨2을 넘어선 레벨 2.5 수준을 구현한다.

현대·기아차 자율주행개발센터 관계자는 “SCC-ML은 머신러닝 알고리즘을 적용해 기존 SCC의 사용성을 대폭 개선했다”면서 “자율주행 기술 개발에 필수적인 인공지능 분야에서 업계 선두권의 기술력을 확보했다는 데 의미가 있다”고 밝혔다.