자율주행차의 AI – 자율주행차가 산업을 어떻게 변화시키고 있는가

AI 기술은 도로에서 자율적으로 탐색하고 실시간 결정을 내릴 수 있는 스마트 기술을 탑재한 자율주행차로 인해 교통 세계에 변화의 시대를 열었습니다. 자율주행차에 AI를 활용하면 보다 안전하고 효율적인 운송 수단이 보장되어 궁극적으로 인간의 실수로 인한 사망 사례를 줄일 수 있습니다.

미국 도로교통안전국(NHTSA)과 구글이 실시한 연구에 따르면 교통사고의 약 93%가 사람의 실수로 인해 발생합니다. 이러한 오류에는 시력 손상, 청력 손상 및 음주 운전으로 인한 결과가 포함될 수 있습니다. 자율주행차의 AI는 센서와 알고리즘을 사용해 환경을 이해합니다. 여기에는 장애물과 교통 신호를 파악하고 쾌적하고 안전한 주행을 보장하기 위한 결정을 내리는 것이 포함됩니다. 학습하고 적응하는 능력은 복잡한 도로를 다룰 수 있는 능력을 더욱 높여줍니다.

자율주행 기술의 발달로 인해 더욱 안전하고 친환경적인 교통 시스템이 탄생하게 되었습니다. 전 세계적으로 무인 자동차는 AI 기술의 발전으로 인해 2035~2040년까지 시장의 약 4분의 1에 달하는 상당 부분을 차지할 것으로 예상됩니다. 또한 Statista에 따르면 2030년까지 전 세계 자동차 인공 지능 시장의 가치는 745억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이 그림은 자동차 산업에서 AI 기술의 활용이 어떻게 더 안전하고 지속 가능하며 편리한 교통의 미래로 이어질 것인지를 나타냅니다.

AI는 복잡한 작업을 자동화하고 효율성을 높여 시간을 절약함으로써 다양한 산업에 많은 이점을 제공합니다. 하지만 이번 블로그에서는 자율주행차의 AI가 현대 교통수단에 어떻게 혁명을 일으키고 있는지 논의할 것입니다.

자율주행차에서 AI의 역할

자율주행차와 지능형 교통 시스템에 AI가 도입되면서 자동차 산업은 믿을 수 없을 만큼 변모했습니다. 차량은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 변화하는 도로 상황과 진화하는 교통 시나리오에 적응할 수 있으므로 운전이 더욱 안전하고 편리하며 생산적입니다. AI는 또한 전기 자동차와 하이브리드 자동차의 발전에 중요한 역할을 하여 제조업체가 가장 효율적인 작동과 최소한의 에너지 소비를 위한 설계를 극대화할 수 있도록 했습니다. 자율주행차에 AI 기술을 활용하는 것은 다음을 포함한 다양한 중요한 기능에 중요합니다.

• 예측 모델링: 자율주행차는 AI를 통해 보행자와 다른 차량의 행동을 예측할 수 있습니다. 차량에는 이러한 문제를 예측하고 발생을 방지하기 위한 예측 모델링 및 분석 기능이 장착되어 있습니다.
• 감지 및 인식: 자율주행차는 라이더, 카메라, 초음파 센서, 레이더 등 다양한 센서를 사용하여 주변 환경에 대한 자세한 정보를 얻습니다. AI 알고리즘은 이 데이터를 분석하여 상세한 환경 지도를 생성하고 정보에 입각한 결정을 내립니다.
• 자연어 처리: 일부 자율주행차는 자연어 처리(NLP)를 통해 음성 인식을 통해 승객과 상호 작용합니다. 이는 보행자, 기타 차량, 신호등 및 도로 표지판과 같은 관련 개체를 매핑하고 감지하기 위한 음성 명령을 이해하고 이에 대한 답변을 제공하는 AI에 달려 있습니다.
• 의사결정: AI는 실시간 센서 데이터를 기반으로 현장 의사결정을 가능하게 합니다. 예를 들어, 자율주행차가 길을 건너는 보행자를 감지하면 AI는 감속이나 정지 등 최선의 대응을 결정하는 데 도움을 줍니다.

자율주행차가 계속 발전함에 따라, 복잡한 실제 시나리오를 이해하고, 적응하고, 탐색하는 데 있어 점점 더 정교해지는 것은 자동차 산업에서 AI의 혁신적인 잠재력을 강조합니다. 이제 AI 알고리즘이 자율주행차에 어떻게 활용되는지 살펴보겠습니다.

자율주행차에 사용되는 인공지능 알고리즘

자동차 AI를 위한 감독 및 비지도 알고리즘을 모두 적용하는 것은 자율주행 자동차를 만드는 데 매우 중요합니다.

지도 학습

머신러닝의 중요한 패러다임 중 하나는 지도학습(Supervised Learning)입니다. 여기서 모델은 입력을 출력에 올바르게 매핑하기 위해 레이블이 지정된 데이터 세트로 학습됩니다. 자율주행차 환경에서 지도 학습은 객체 인식, 모델링, 행동 예측과 같은 작업에서 매우 중요합니다. 지도 학습에는 다음과 같은 접근 방식이 있습니다.

객체 인식

지도 학습 기술을 사용하여 자율 주행 자동차 시스템은 감각 데이터에서 다양한 중요한 요소를 유능하게 식별하고 구별하기 위해 광범위한 교육을 받습니다. 여기에는 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 보행자, 차량, 신호등 및 도로 표지판을 적절하게 식별하는 것이 포함됩니다.

Appinventiv에서는 광학 기술을 활용하여 운전자가 번거로움 없이 운전할 수 있도록 해주는 ActiDrive라는 직관적인 동작 인식 애플리케이션을 개발했습니다.

운전 중 운전자의 안전을 향상시키는 것 외에도 이 애플리케이션은 포괄적인 여행 추적기 역할을 하여 사용자 여정, 경로 선택, 시간 및 목적지까지 이동하는 거리를 꼼꼼하게 기록합니다.

모델링

지도 학습 기술을 사용하면 교통 환경에서 일부 이벤트나 인스턴스의 확률을 예측할 수 있는 복잡한 모델을 생성할 수 있습니다. 정교한 데이터 분석과 패턴 인식 모델을 통해 특정 장소에서 보행자가 횡단할 가능성이나 다른 차량의 갑작스러운 차선 변경 등 중요한 사건을 정확하게 예측할 수 있습니다.

행동 예측

자율주행차의 경우 지도학습의 또 다른 중요한 적용은 행동 예측에서 비롯됩니다. 완전한 훈련 데이터의 동화와 정교한 학습 알고리즘의 적용을 통해 이러한 시스템은 다른 도로 사용자의 행동을 예측하고 심지어 예측할 수도 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 자율주행차는 우발 상황과 과제를 보다 효과적이고 유연하게 처리할 수 있습니다.

비지도 학습

지도 학습 접근 방식과 달리 비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트 내 패턴과 관계의 식별과 해석을 용이하게 하는 프레임워크 내에서 작동합니다. 자율주행차는 이상 탐지, 클러스터링, 특징 추출 등 다양한 기능에 이러한 형태의 학습을 사용합니다.

이상 탐지

자율주행차는 비지도 학습 기술을 통해 주변의 비정상적이고 예상치 못한 사건을 인식하고 조치를 취할 수 있습니다. 이러한 시스템은 정교한 데이터 처리 및 분석 기능을 활용하여 매우 효율적이 되었습니다. 도로를 가로질러 예기치 않게 횡단하는 보행자, 갑작스러운 경로 변경을 수행하는 차량 등 예상치 못한 상황을 신속하게 감지하고 대응할 수 있습니다.

클러스터링

이를 통해 비지도 학습 기술이 유사한 데이터 포인트를 이해하고 차량 환경 내에서 일관되게 클러스터링할 수 있습니다. 이러한 시스템은 특성이 유사한 데이터 포인트를 클러스터링하고 분류하여 다양한 운전 조건과 시나리오를 차별화할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 운전 상황을 체계적으로 이해하고 해독하여 자율주행차의 의사결정 및 대응 능력을 향상시킬 수 있습니다.

특징 추출

비지도 학습 기술은 자율 주행 자동차에서 얻은 감각 데이터에서 가장 중요한 요소를 추출하고 식별하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이러한 시스템은 다양한 데이터 포인트를 분석하여 주행 시스템의 주요 특성을 파악하고 주변 지역에 대한 완전한 그림을 제공합니다. 이는 자율주행차에 대한 전반적인 인식과 해석을 향상시키기 위해 LiDAR 포인트 클라우드에서 중요한 객체 가장자리를 찾아 분석하고 주요 이미지 특징을 추출하는 데 필수적입니다.

이제 자율 주행 자동차에서 AI 알고리즘이 어떻게 작동하는지 알았으니 이제 자율 주행에서 AI의 주요 사용 사례에 대해 논의해 보겠습니다.

자율주행차의 AI 사용 사례

자율주행차에서 AI가 활용되는 수많은 사례는 자동차 부문을 혁신하고 안전성과 운영 효율성을 높이는 AI의 혁신적인 힘을 생생하게 설명합니다. 자율주행차에 AI를 적용하는 선구적인 사례는 다음과 같습니다.

센서 데이터 처리

중앙 차량 컴퓨터는 일련의 센서로부터 실시간으로 데이터를 수집하여 교통, 도로 및 가능한 모든 장애물에 대해 차량에 알려줍니다. 이러한 데이터 스트림은 인공 신경망(ANN)과 같은 스마트 알고리즘에 의해 스마트하게 해석되어 차량 앞과 주변의 물체를 감지하고 식별합니다. 센서 전용 하드웨어 및 소프트웨어 모듈을 갖추고 있으며 병렬 처리가 가능하여 효율적인 의사결정을 지원합니다.

궤적 최적화

차량의 궤적과 교통 통제를 극대화하려면 경로 계획이 필수적입니다. 이 동적 작업에는 지능형 인공 알고리즘을 적용할 수 있는 여러 구성 요소가 포함됩니다. AI 에이전트는 이전 운전 경험을 활용하여 A 지점에서 B 지점까지 가장 안전하고 편리하며 가장 경제적인 방법을 선택합니다.

도로 상황 탐색

차량은 경로를 계획하고 AI 기반 알고리즘을 사용해 사물, 보행자, 자전거, 신호등 등 다양한 도로 상태를 관리합니다. 인간과 유사한 행동은 물체 감지 알고리즘을 통해 가능하지만 다양한 도로 및 기상 조건을 처리할 때 어려움에 직면합니다.

예측 유지 관리

유망한 접근 방식 중 하나는 기계 모니터링과 예측 모델링을 사용하여 이러한 오류를 예측하는 예측 유지 관리입니다. 지도 및 비지도 학습 기술을 모두 사용하는 AI 알고리즘은 온보드 및 오프보드 데이터를 마이닝하여 향후 문제를 예측하고 방지하여 시간과 비용을 크게 절약할 수 있습니다.

보험 데이터 분석

차량 데이터 로그는 교통사고 조사 및 보험 청구에 도움이 될 수 있는 운전자 행동에 관한 중요한 정보를 제공합니다. 초점이 자동화된 차량으로 이동함에 따라 제조업체가 더 많은 책임을 지게 되면서 책임이 핵심 문제가 되었습니다. 항공 분야의 블랙박스 데이터와 마찬가지로, 사고 조사 및 보험금 청구를 위한 중요한 증거를 제공하기 위해 사고 후 분석을 위해 센서 데이터의 관련 스냅샷을 저장하는 것이 필수적입니다.

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자율주행차에서 AI의 이점

자율주행차에 AI를 사용하면 안전성이 향상되고 운영이 개선되며 더 많은 혜택을 누릴 수 있는 새로운 시대가 열렸습니다. 자율주행차에서 AI의 주요 이점은 다음과 같습니다.

환경적 이점

자율주행차에 전기 또는 하이브리드 엔진을 사용하면 온실가스 배출이 감소하며, 이는 환경 보존에 있어 큰 진전입니다. 또한 AI는 최적의 운전 행동, 에너지 절약 가속, 전반적인 연료 절감을 통해 친환경성에 기여하여 차량이 환경에 미치는 영향을 줄입니다.

향상된 접근성

AI가 내장된 자동차는 자동 주차, 휠체어, 음성 명령을 제공하여 장애인이나 이동에 문제가 있는 사람들을 위한 서비스를 제공합니다. 이러한 접근성은 차량이 좁은 공간을 탐색하고 호출 시 승객에게 다가갈 수 있는 Tesla의 "소환" 기능에 예시되어 있습니다. 이는 독립적으로 운전할 수 없는 개인의 자율성과 편의성을 촉진합니다.

향상된 안전성

AI가 접목된 어댑티브 크루즈 컨트롤, ACC, 차선 이탈 경고 LDW, 자동 긴급 제동 AEB 등의 기능이 탑승자의 안전을 대폭 강화했습니다. 이러한 안전 기능은 자율주행차 AI의 가장 큰 장점 중 하나다. AI가 센서와 카메라를 이용해 장애물과 위험을 감지해 필요한 예방조치를 취함으로써 사고를 방지할 수 있기 때문이다.

향상된 효율성

자율주행차를 설계할 때 인공지능은 보다 경제적인 경로를 개발하고 에너지 사용량과 이동 시간을 줄입니다. AI는 교통 데이터와 도로 상황을 실시간으로 모니터링해 차량을 더욱 효과적으로 안내하고, 가속과 제동 패턴도 조절해 에너지 소비를 최소화하고 차량 수명을 연장한다.

교통량 감소

자율주행차에도 인공지능이 탑재돼 서로 소통하고 실시간 교통정보를 공유해 혼잡하지 않은 경로를 선택할 수 있다. 이 기능은 교통 정체를 최소화하고 교통이 여러 도로에 고르게 분산되도록 하여 도로를 더욱 안전하고 효과적으로 만듭니다.

자율주행차의 인공지능 예시

다음은 최고의 자동차 회사들이 자율주행차에 AI를 활용하여 운전을 혁신하고 도로 운송을 변화시키는 방법에 대한 몇 가지 주목할만한 사례입니다.

테슬라

Tesla는 ADAS, 자율주행 등 정교한 기술 발명으로 유명합니다. Tesla 자동차는 정교한 AI 알고리즘을 활용하여 인상적인 의사 결정 기술과 정확한 제어 기능을 제공하여 스마트 자동차 진화의 발전을 이룩했습니다. Tesla EV 과급기 시스템 개발 비용에 대해 자세히 알아보려면 이 블로그를 읽어보세요.

웨이모

자율주행 기술의 선두주자인 웨이모(Waymo)가 복잡한 경로 계획과 주변 환경에 대한 지능적인 반응을 보여주는 AI 기반 자율주행 시스템을 출시했습니다. AI를 운영에 통합함으로써 Waymo는 자율주행 운송 분야의 선두주자가 되었습니다.

엔비디아

NVIDIA는 자동차 부문을 위한 광범위한 AI 컴퓨팅 플랫폼과 기술을 설계했으며, 이는 AI를 자동차 설계 및 관리에 포함시키는 데 도움이 됩니다. 회사의 드라이브 플랫폼은 인식, 매핑, 전략적 경로 계획과 같은 AI 기능을 성공적으로 통합하여 자율주행차가 탁월한 사고 및 탐색 기능을 갖게 된 사례입니다.

우버

Uber는 자율주행차 부문의 선두주자가 되기 위해 자율주행차 연구개발에 막대한 투자를 해왔습니다. 이들의 주요 초점은 AI 기반 자율주행차에 있으며, 안전하고 신뢰할 수 있는 차량 공유 서비스를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 기술 발전에 대한 이러한 강조는 최첨단 운송 경험을 제공하겠다는 약속을 반영합니다.

BMW

BMW는 운전자 지원 시스템, 차량 내 인포테인먼트 등 차량 기술의 다양한 영역에 AI를 통합하기 위해 강한 헌신을 보여왔습니다. BMW는 고급 자연어 처리를 사용하는 지능형 개인 비서를 통해 더욱 개인화되고 편리한 여행을 제공하겠다는 의지를 보여줍니다.

자율주행차에서의 AI의 미래

자동차 산업의 AI 시장이 2022년에 60억 달러를 초과하고 2032년까지 연평균 성장률(CAGR)이 55%로 예상됨에 따라 미래는 유망해 보입니다. AI 알고리즘, 예측 유지 관리 솔루션, 센서 기술 및 컴퓨팅 성능의 여러 발전으로 수많은 새로운 산업이 촉진될 것입니다. 성장과 혁신의 새로운 시대의 탄생을 의미합니다.

AI는 가까운 미래에 자동차 산업에 큰 영향을 미칠 것입니다. 우리는 더 많은 자율주행차, 고급 안전 기능, 개인화된 기능 옵션을 기대할 수 있습니다. AI의 통합은 모빌리티 솔루션 개선, 운영 효율성 향상, 비용 절감, 지능형 교통 시스템 구현, 전체 현재 교통 환경 변화 등 다양한 이점을 가져올 것입니다.

Appinventiv를 파트너로 삼아 자동차 산업에서 성공을 거두십시오

자율주행차용 AI는 자동차 산업을 재정의하고 운송의 혁신적인 미래를 위한 길을 열었습니다. 자율주행 기술과 AI 알고리즘의 발전은 차량 안전, 효율성, 사용자 경험에 근본적인 변화를 가져오고 있습니다. 자율주행차에서 AI의 잠재력은 무한하며 지속적인 발전과 획기적인 혁신을 약속합니다.

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자주 묻는 질문

Q. AI는 자율주행차에서 어떻게 작동하나요?

A. 카메라, 라이더, 레이더의 실시간 데이터는 자율주행차의 AI가 환경을 해석하는 데 도움이 됩니다. 알고리즘은 이 데이터를 분석하여 길을 찾고, 장애물을 피하고, 교통 규칙을 따릅니다.

Q. AI는 자율주행차에 어떻게 활용되나요?

A. 자율주행차의 AI는 감지, 의사결정, 예측 모델링, 자연어 처리 등에 사용됩니다. 이를 통해 물체를 감지하고, 행동을 예측하고, 경로를 계획하고, 승객과 통신하여 안전한 운전 경험을 보장할 수 있습니다.

Q. 자율주행차 AI의 미래는?

A. AI 기능의 발전으로 자율주행차에 효율성, 안전성, 신뢰성을 제공하는 다양한 자율 기능이 도입될 것입니다. 이러한 발전은 최신 혁신을 실현하고 자율 주행을 모빌리티 솔루션의 미래로 만들겠다는 약속을 담고 있습니다.