카카오모빌리티, 자율주행 플랫폼 생태계 청사진 공개

카카오모빌리티가 서울 시내에서 운행되는 인공지능(AI) 자율주행차의 통합 안전관리 플랫폼 역할을 수행하며 데이터 기반 모빌리티 고도화에 속도를 내고 있다. 단순한 기술 개발 주체를 넘어 모빌리티 생태계를 연결하는 플랫폼으로서 안전성과 효율성을 동시에 확보하겠다는 구상이다.
​9일 카카오모빌리티는 '도심 자율주행의 완성: 자율주행 기술 및 통합 플랫폼 전략' 미디어 스터디를 열고 현재 상용화 단계에 접어든 자율주행 기술과 플랫폼의 청사진을 상세히 공개했다. 앞서 카카오모빌리티는 지난 2018년 자율주행 태스크포스(TF)를 출범한 이래 2020년 3월 국토교통부로부터 자율주행차 임시운행 허가를 획득했다. 이후 2021년 판교 주간 서비스를 시작으로 국내 주요 거점에서 실증사업을 진행 중이다.

​카카오모빌리티의 핵심 경쟁력은 자체 자율주행차를 직접 운영하는 동시에 플랫폼으로서 양방향 생태계 구축에 나선다. 이를 통해 승객과 기술 개발사라는 서로 다른 주체의 니즈를 동시에 충족시킨다. 일반 승객은 자율주행 이용 과정에서 낯선 탑승 환경이나 제어의 한계로 어려움을 겪을 수 있고 기술 개발 기업은 복잡한 도심 도로 대응과 승객 확보에 어려움을 겪었다. 카카오모빌리티는 플랫폼 인프라를 통해 이 양쪽에 필요한 니즈를 충족시키겠다는 것이다.

​플랫폼 기술 기반으로 제공되는 레벨 3 자율주행 서비스의 전반적인 이용자 만족도는 매우 높은 수준이라고 김민선 카카오모빌리티 자율주행사업팀 리더는 설명했다. 레벨 3 자율주행은 차량이 일정 조건에서 스스로 주행하되, 시스템의 개입 요청이 들어오면 운전자가 즉시 제어권을 넘겨받아 운전하는 단계다.
​김민선 리더는 "전체 이용자의 97%가 별도의 앱 설치 없이 카카오 T 택시 호출 화면과 통합검색을 통해 자연스럽게 유입됐다"며 "운행 가능한 구역과 시간, 차량이 완벽히 확보된 경우에만 호출 옵션을 노출해 이용자 혼선을 최소화했다"고 강조했다. 이어 "만약 자율주행차 탑승이 여의치 않은 상황이 발생하면 일반 택시 등 대체 수단을 즉시 연계해 이용자의 이동 목적을 완수하도록 돕는다"고 덧붙였다.

​자율주행 기술 개발사들 역시 플랫폼을 통해 수혜를 입고 있다. 별도의 서비스 인프라를 직접 구축할 필요 없이 안정적인 이용자를 확보할 수 있으며 높은 수요를 바탕으로 끊임없이 실도로 데이터를 모은다. 이를 바탕으로 기술 완성도를 높이고 서비스 질적 향상을 이뤄내며 나아가 사람 개입 없이 정해진 운행영역에서 완전 무인 주행을 실현하는 레벨 4 개발에 역량을 집중한다는 분석이다.

아울러 카카오모빌리티는 현재 운행 중인 자율주행 택시의 가시적 성과도 공유했다. 지난 3월부터 서울 강남구 일대에서 자율주행 택시를 투입해 운영 중이며 이날 기준 총 누적 서비스 운행거리는 1만3000㎞에 달한다. 이 기간 동안 대인 사고가 단 한 번도 발생하지 않았다고 관계자는 설명했다.​

카카오모빌리티는 자율주행차의 완성도와 예측 정밀도를 높이기 위해 올해 말까지 도로 상황을 스스로 인지하고 판단하는 AI 플래너인 'E2E 모델'을 선보인다. 여기에 '규칙 기반 안전 평가기'를 적용해 주행 환경 뿐만 아니라 법리적 제약까지 실시간으로 반영한다. 예시로 도로 소통이 원활해 속도를 높이려 하더라도 해당 구간이 어린이 보호구역일 경우 규칙 기반 안전 평가가 작동해 자동으로 주행 속도를 엄격히 제한한다. ​
고도화된 자율주행 서비스를 안정적으로 구현하기 위해서는 무엇보다 정제된 양질의 데이터가 필수다. 이에 카카오모빌리티는 자율주행 과정에서 수집된 방대한 주행 정보를 유의미한 데이터로 가공해 순환 구조를 만드는 '데이터 파이프라인'을 구축했다.

임인호 자율주행개발팀 AI주행파트 리더는 "자율주행차는 수집되는 데이터 양이 방대해도 실제 AI 학습 과정에서는 미세한 간극이 발생할 수 있어 신뢰도 높은 정제 데이터가 승패를 가른다"며 "단순 주행에서 얻은 날것의 데이터를 자동으로 3D 공간으로 전환하고 이를 효과적으로 학습시키는 데이터 파이프라인을 통해 진화한 주행 역량을 넓혀갈 것"이라고 설명했다.


이재현 글로벌이코노믹 기자 kiscezyr@g-enews.com