현대오토에버는 모빌리티 특화 AI(인공지능) 전략을 펼치고 있다. 자동차와 모빌리티는 기계의 영역이 아니라 SW(소프트웨어) 산업이 된 지 오래다. 자율주행차가 현실화될수록 지능화는 핵심 포인트로 중요성이 커진다. SW와 자동차를 연결하는 전문가 집단이 모인 현대오토에버는 현장과 실무에서 바로 적용 가능한 과제를 선별해 AI를 적용하는 '민첩성'을 발휘하고 있다. 사람의 실수를 최소화하고 실시간으로 탐지되는 현장 상황을 반영해서 최적의 경로를 찾는 게 핵심이다.
주요 과제로 '정밀지도 라이브 업데이트'와 '경로탐색 기술'이 있다. 더욱 높은 수준의 자율주행을 달성하기 위한 필수요소로 꼽히는 '정밀지도'는 한 번 만드는데 그치지 않고 변화된 도로를 꾸준히 탐색해야 하고, 정기적인 업데이트가 필요하다. 현대오토에버는 정밀지도 구축과 업데이트에 AI를 사용한다. MMS(모바일 매핑 시스템) 차량(사진)이 도로를 주행하면서 각종 센서를 통해 수집한 데이터를 바탕으로 정밀지도를 자동으로 구축하는 방식이다. 다양한 센서의 데이터를 조합하고 방대한 데이터 중 주행에 필요한 객체를 인식하는데 AI는 필수적이다. LAS(Lidar LASer) 기반 객체추출 모델 개발과 AI 모델 기반 변경점 작업량 개선을 통해 정밀지도의 위치 오차를 약 8㎝ 개선하고 작업량을 92% 줄이는 효과를 거뒀다.
이와 함께 ETA(도착예정시간) 중심의 AI 기반 경로탐색 기술을 개발해 내비게이션 기술의 핵심이라 할 수 있는 경로탐색의 정확도를 높여 이동경험의 만족도를 높인다는 계획이다. 실시간 교통정보, 차량 통제 등의 유고 정보와 세분화된 도로의 특성을 기반으로 도로 환경의 패턴을 학습해 도착 예정시간의 예측 정확도를 높이는 AI 모델을 적용했다. 예측 AI 모델을 차량용 내비게이션에 적용할 경우 예상 도착시간의 정확도를 크게 높일 수 있다.
현대오토에버의 자체 성능 평가에 따르면 기존의 예측 모델 대비 도착 예정 시간의 큰 오차(상위 95%를 초과하는 오차) 발생이 40% 이상 감소하고 평균 절대오차는 23% 감소했다. 이는 출발 시 안내한 도착 예정시간과 실제 도착시간의 차이를 크게 줄였다는 의미로, 운전자의 이동 편의를 높여줄 것으로 기대된다.
현대오토에버는 스마트팩토리의 품질을 높이도록 비전, 멀티모달 예측 모델, 예지보전(PdM) 부문에 AI를 적용한다는 구상이다. 내비게이션 데이터를 분석해 상황·개인별 맞춤 추천 서비스를 제공하는 개인화 부문에도 AI 적용을 계획하고 있다. 생성형 AI 활용을 넓히고 AI 신기술에 민첩하게 대응하기 위한 적극적인 인수합병(M&A)과 오픈 이노베이션도 추진한다. AI 경쟁력 가속화를 위해 역량 있는 인재 채용도 이어간다. 팽동현기자 dhp@dt.co.kr
현대오토에버의 AI 기술을 적용해 자율주행용 정밀도로지도를 자동으로 구축하는 MMS(모바일 매핑시스템) 장착 차량. 현대오토에버 제공
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