완전한 자율주행 자동차의 상업화가 언제 실현 가능할지는 아직 미지수이다. 글로벌 시장은 COVID-19 팬데믹으로 인해 2020년 3% 이상 경기가 하락할 것으로 예상되며 경기가 회복되는 데까지는 수년이 소요될 것으로 예상된다. 또한 높은 기술 비용은 자동차 업계가 단순히 고급 차량을 넘어 대중시장까지 ADAS (첨단운전지원시스템) 도입을 확대하는데 큰 장벽이 되고 있다.

ADAS (Advanced Driver Assistance Systems)는 지난 2018년 약 240억 달러(약 28조8천억원)에 달하는 자동차 시장에서 가장 빠르게 성장하는 기술 부문으로 글로벌 주요 조사기관들의 예상치를 평균하면 오는 2025년까지 920억 달러(약 110조4천억원)에 이를 것으로 예상된다. 차선 이탈 경고, 사각지대 감지 및 비상 제동과 같은 ADAS 기능은 광범위한 시장 침투를 달성하여 운전자의 안전을 크게 높이고 운전 경험을 향상 시키고 있다. 보다 진보된 ADAS(S-ADAS) 기술은 자율주행차의 길을 열어가고 있다.

이 중심에 선 인공지능(AI)은 ADAS에서 가장 중요한 구성 요소 중 하나로, 실시간 인식, 예측 및 의사결정 작업에서 전통적인 소프트웨어 기술을 크게 능가한다. 향후 ADAS 시스템이 보다 복잡한 자율주행 시나리오를 다루면서 더욱 많은 AI 콘텐츠가 필요할 것이다. 그러나 실제 훈련시킬 데이터를 수집하기 위해서는 수백만 마일을 주행해야 하는 소위 '무한 경쟁' 이 필요하기 때문에 초기 우위를 점한 소수의 선두 기업을 제외하고는 시장 진입이 매우 어려운상황이다.

이 가운데 캡제미니 그룹 (Capgemini Group)의 영국 캠브리지 컨설턴트 (Cambridge Consultants)는 최초의 저비용 고화상 자동차 인식 기술인 자율주행 자동차 전용의 혁신적인 인공지능(AI) 시스템 '인퓨즈넷(EnfuseNet)'을 발표했다.

이 AI 시스템은 고객이 센싱, AI 및 에지 컴퓨팅에 대한 심도있는 전문 지식을 제공하여 차세대 모빌리티 기술을 가속화 할 수 있도록 획기적인 혁신으로 인퓨즈넷은 자동차 제조업체들과 모빌리티 기술 기업들이 자율주행시스템의 핵심 요소를 AI로 초저비용으로 구현하고 자율 주행 사업을 자동차 업계의 새로운 주력 분야로 성장시킬 수 있도록 지원할 예정이다.

인퓨즈넷은 불과 몇 십 달러에 불과한 저비용 센서와 카메라 등의 하드웨어를 이용하여 취합한 데이터를 융합하는 시스템이다. 인퓨즈넷은 해당 데이터를 융합하여 자율 시스템의 이상적인 기준점인 고화질 뎁스 데이터(depth data)를 생성하며, 그 결과물은 매우 혁신적이다. 인퓨즈넷의 초저비용, 고화상 뎁스 데이터를 이용하여 자동차 제조사와 자동차 공급 업체들은 자율주행의 경제학을 새로 쓰게 될 것으로 예상된다.

자동차 주변 환경의 3D뷰 구축은 자율 의사 결정 시스템의 핵심 기술이다. 현재 자율주행 자동차는 2D 카메라 인풋 데이터를 활용하는 뎁스 데이터를 라이다 (LiDAR) 또는 레이더 (Radar)로 분석하는 방식이다. 라이다가 가장 정확한 분석 장치임에는 분명하나, 소요되는 비용 단가가 많이 낮아졌지만 그래도 안전을 보장하는 솔루션은 수 천달러에 달할 정도로 고비용 장치이기 때문에 고급 차량 시장을 넘어 이를 대중화 시키는 것이 당면한 과제이다.

또한 레이더는 저비용 장치이긴 하지만 고화질 이미지를 생성하는데 필요한 뎁스 포인트를 충분히 제공하지 못한다는 한계점이 있다.

이에 반해, 인퓨즈넷은 표준형 RGB 카메라와 저화질 뎁스 센서로부터 데이터를 수집하는데, 장치 당 비용은 몇 십달러에 불과하며 신경망 (Neural Network)을 적용하여 실제 인풋 데이터보다 훨씬 높은 화상의 뎁스를 예측할 수 있다. 또한 인퓨즈넷의 뎁스 정보는 이미지 픽셀 단위 별로 생성되기 때문에 이미지 내 모든 개별 사물의 뎁스 데이터와 신뢰도 높은 예측치를 얻을 수 있다.

인퓨즈넷은 가상 학습 (Virtual Learning) 환경 내 합성 데이터 (Synthetic Data)로 학습하였고, 실제 데이터로 테스트를 실시한 결과 놀라운 성능을 보였다. 이에 따라 OEM과 자동차 공급 업체들은 인퓨즈넷을 활용하여 자체 ADAS 인식 알고리즘을 훈련시키는데 필요한 실제 데이터의 수집 시간, 복잡성, 비용적 한계를 극복할 수 있게 되었다.

특히 인퓨즈넷은 픽셀 단위의 신뢰도를 가진 고품질 뎁스 포인트 클라우드 생성을 통해 인퓨즈넷은 설명성 (Explainability)과 추적성 (Traceability)를 향상시킬 수 있고, 더 나아가 안전이 핵심인 응용분야에서 소위 '블랙 박스' 의사결정의 리스크를 줄일 수 있게 된 것이다.

인퓨즈넷의 기저모델은 합성곱 신경망 (CNN, Convolutional Neural Network), 완전 합성곱 신경망 (FCN, fully convolutional networks), 사전 훈련된 요소, 전이 학습 (Transfer Learning) 및 다중 목적 학습 (Multi-purpose Learning), 그리고 기타 뎁스 예측 성능 최적화 방법을 융합한 완전히 새로운 아키텍쳐를 기반으로 한다. (아래는 인퓨즈넷의 깊이 비교 시연 영상으로 AI 모델은 저비용 센서를 융합하기 위해 새로운 알고리즘을 사용하여 심도 분해능을 크게 향상시킵니다. 여기에는 센싱, AI 및 엣지 컴퓨팅에 대한 심도있는 전문 지식을 결합한다.)

캠브리지 컨설턴트의 트렌스포트 인프라 디렉터인 토마스 카모디 (Thomas Carmody)는 “이번 개발은 ADAS 시스템 및 기술의 높은 비용 문제를 해결하기 위한 노력에서 시작되었습니다. 인퓨즈넷은 최첨단 AI 기술이 접목된 센서 시스템 설계 분야에서 캠브리지 컨설턴트가 30년간 쌓은 노하우가 응축된 결과입니다. 인퓨즈넷은 초저비용으로 성능적 혁신을 이뤄냈고 이는 앞으로 자율 주행 분야의 대중화에 크게 기여할 것으로 예상됩니다.” 라고 말했다.

인퓨즈넷은 캠브리지 컨설턴트가 선보인 최신 AI 혁신 시스템이다. 캠브리지 컨설턴트는 데이터 과학자와 엔지니어들이 최첨단 AI 기술을 연구하고 이를 활용하여 세계를 놀라게 할 혁신 상품과 서비스를 개발할 수 있는 독특한 사내 실험연구 문화를 양성하고 있으며 오프로드 (off-highway), 모빌리티 서비스 (MaaS), 스마트 인프라 등 자동차 산업 기술 개발 분야에서 쌓은 오랜 경험을 토대로 고객사들이 자율 주행 시장의 기회를 잡을 수 있도록 협업하고 있다. 인퓨즈넷이 저화상 인풋 데이터로 놀라운 선명도를 자랑하는 3D 뷰를 어떻게 구현하는지 EnfuseNet.com에서 직접 체험할 수 있다.

한편, 캠브리지 컨설턴트는 알트란 (Altran) 소속이다. 알트란은 엔지니어 및 R&D 서비스 분야의 독보적인 글로벌 선두 기업으로서 고객사들에게 고유가치 제안을 통해 해당 기업의 변혁과 혁신을 돕고 있다. 알트란은 컨셉부터 산업화 단계까지 고객사의 차세대 상품 및 서비스 개발의 전반적 과정을 지원하며 자동차, 항공, 우주, 해양 방위, 철도, 인프라 및 교통, 산업 및 소비자 제품, 생명 과학, 통신, 반도체 및 전자, 소프트웨어 및 인터넷, 파이낸스 및 공공 부문 등 다양한 산업군에서 35년 이상 선두 기업 자리를 유지해왔다.

현재 알트란은 50,000명 이상의 임직원을 보유하고 있으며 30개 이상의 국가에 지사를 운영하고 있다. 알트란은 컨설팅, 디지털 혁신, 기술 및 엔지니어링 서비스 분야의 글로벌 선두 기업인 켑제미니 (Capgemini)의 핵심 부분을 차지하고 있다. 켑제미니는 혁신적 솔루션을 제공하는 혁신 전문 기업으로서, 점차 진화하고 있는 클라우드, 디지털 및 플랫폼 시장이 가진 무궁 무진한 비즈니스 기회를 고객사들이 충분히 활용할 수 있도록 지원하고 있으며, 약 50개 국가에 270,000 팀을 보유한 다국적 기업이다.