by이유미 기자
2017.07.22 07:25:00
[이데일리 이유미 기자]
유튜브에는 1분마다 400시간 분량의 동영상이 올라옵니다. 페이스북에는 매일 수억장의 사진이 등록되죠. 시장조사업체 IDC에 따르면 2025년에 전 세계 생성되는 데이터양은 163ZB(제타바이트)에 이를 것이라고 전망했습니다. 매년 30%씩 증가하는 셈입니다.
인터넷이 등장하고 스마트폰이 필수품이 되면서 생성되는 데이터양은 기하급수적으로 늘고 있습니다. 데이터양은 미래에 자율주행차가 상용화되면 더욱 폭발적으로 증가할 것으로 보입니다. 구글 무인차의 경우 300여개의 센서를 통해 데이터가 실시간으로 수집됩니다. 초당1GB의 데이터를 생산한다고 합니다.
또 자동차가 스스로 주행할 수 있도록, 위험에 대비할 수 있도록 학습하기 위해서도 방대한 양의 데이터가 필요하죠. 이 때문에 자율주행차와 데이터 처리 및 분석기술은 떼레야 뗄 수 없는 관계입니다.
우선 자율주행차가 실시간으로 처리하는 데이터에 대해서 좀더 자세하게 살펴보겠습니다. 자율주행차는 카메라, 레이더, 음파탐지기, GPS, 사물인식기술 등을 통해 데이터를 수집하면서 현재 자동차 내외부 상황을 실시간으로 탐지하게 될 것입니다. 카메라는 초당 20~60MB의 데이터를, 레이더는 초당 10KB의 데이터를, 음파탐지기는 초당 10~100KB의 데이터를, GPS는 초당 50KB의 데이터를 생성하거나 수집하게 된다고 합니다.
이 방대한 양의 데이터는 도로에 주행하고 있는 모든 자율주행차에서 생성됩니다. 도로에 단 한대의 차만 있다면 주행차량은 다른 차량은 신경쓰지 않고 본인이 가고 싶은대로 주행하면 됩니다. 하지만 대부분의 도로는 그렇지가 않죠. 앞, 뒤, 옆 차와의 간격을 끊임없이 탐지하면서 사고가 나지 않게 해야합니다. 또 주위에 있는 차량 뿐 아니라 목적지까지 가는 도로에 차량이 얼마나 있는지 데이터를 읽고 분석을 해야 보다 막히지 않는 길로 운행을 할 수 있을 것입니다.
자율주행차가 신경써야할 데이터들이 너무 많습니다. 그렇다고 이 데이터들이 처리되는 속도가 1초라도 지연이 되서는 안됩니다. 교통사고는 1초도 되지 않는 순간에 발생하기 마련이고, 차량 사고는 사람의 목숨과 직결되죠.
이 때문에 자율주행차의 핵심은 실시간 데이터 처리 능력에 달린 것이기도 합니다. 자율주행차는 실시간으로 센서를 통해 수집되는 데이터를 읽고 이를 기반으로 스스로 의사 결정을 내려야하는 셈입니다.
자율주행차를 위해 필요한 데이터 처리 기술은 이 뿐만은 아닙니다. 구글은 자율주행차의 도로주행테스트를 2009년부터 2016년 1월까지 반자율주행차 55대로 총 385만km나 했다고 합니다. 아마 우리가 운전면허증을 취득하기 위해 운전하는 거리는 385만km에 비하면 아주 일부일 것입니다.
자율주행차를 학습시키기 위해서입니다. 사람이 처음가는 길을 찾아갈 때는 손에 들고 있는 지도와 내가 현재 가고 있는 길이 일치하는지 비교하면서 이동합니다. 자율주행차도 마찬가지입니다. 기존에 입력한 선행상세지도(Detailed Prior Map)와 센서를 통해 수집한 실시간 센싱 데이터(Detailed Real-Time Data)가 일치해야만 차량이 스스로 길을 찾아 운행할 수 있습니다.
선행상세지도는 사람이 보는 일반 지도와 달리, 사람이 직접 운전하면서 도로의 종류와 차선 넓이, 차선 형태, 갓길, 표지판, 장애물, 교통신호 등의 형태를 스캔해 자율주행차를 위한 상세지도를 만들어야 합니다. 이를 위해 구글은 385만km를 달린 것입니다.
이외에도 자율주행차는 차량 내부에 탑승한 사람들의 상태나 운행하는 동안 탑승자들이 즐길거리 요소 등에 대한 데이터도 수집하고 분석하는 등 다양한 데이터들을 처리하게 됩니다. 아마도 데이터분석과 처리기술은 자율주행차의 핵심 기술이 될 것으로 예상됩니다.