[코리아포스트 황명환기자] 우리가 몰고 다니는 자동차에도 인공지능이 있다는 것을 아는 사람이 있을까.

이세돌 9단과 구글의 인공지능 소프트웨어인 '알파고' 간 세기의 바둑 대결로 인해 인공지능에 대한 관심이 높아지는 가운데 자동차에도 인공지능 기술 접목이 급속히 이뤄지고 있어 눈길을 끌고 있다.

10일 업계에 따르면 국내에서는 현대자동차 와 기아자동차  해외에서는 메르세데스-벤츠, BMW, 폴크스바겐, 도요타 등이 신차에 초보적인 인공지능 기술을 장착했거나 한층 진보된 인공지능 차량을 개발 중이다.

현재 자동차에 인공지능이 적용된 대표 사례는 차량이 사물과 사람을 인식하는 능력을 미리 학습한 후 이를 활용해 돌발상황 시 정확한 정보를 차량 제어시스템에 제공해 차량이 스스로 제어함으로써 안전성을 높이는 기술이다.

최근 출시된 기아차 신형 K7을 비롯한 다수의 차량에는 선행 차량 및 보행자와의 충돌이 예상될 경우 차량을 스스로 제동시켜 사고 위험을 경감시키는 '긴급 제동 보조 시스템'(AEB)이 장착돼 있다.

AEB 기능이 가능한 것은 차량 전방에 탑재된 카메라에 인공지능의 초기 단계인 '머신러닝'(Machine Learning) 기법이 접목돼 있기 때문이다.

일반적인 카메라의 경우 사람의 모습이 비치면 해당 카메라는 이를 사람으로 인식하지 못하지만 머신러닝 기법이 적용된 차량의 카메라는 이미 학습된 데이터를 활용해 해당 모습을 사람으로 인식하게 된다.

이를 통해 카메라는 전방에서 나타나는 사람과 사물을 인식해 제어시스템에 정보를 제공하고 제어시스템은 해당 정보를 바탕으로 차량을 스스로 제어함으로써 사고 위험을 줄이게 되는 원리다.

차량에 탑재된 내비게이션에 적용된 음성인식 기술도 인공지능을 활용해 자동차에 접목된 사례 중 하나다.

우리나라의 경우 전라도, 충청도, 경상도 사투리가 있고 개인마다 억양이 다름에도 내비게이션에 대고 말하면 목적지를 인식하는 것도 바로 인공지능 기능 때문이다.

다양한 사람의 음성 관련 정보가 내비게이션 기계에 사전 제공되면 기계는 사전 정보를 바탕으로 실제 사람의 음성을 분석함으로써 유사한 형태의 높낮이와 발음 등을 접했을 때 이를 동일한 단어로 인식해 명령을 수행하게 된다.

자동차 업계 관계자는 "현재 자동차에 도입된 인공 지능 기술은 초보 단계로 긴급 제동 보조 시스템과 내비게이션 분야에서 적용되는 정도"라고 말했다.

그러나 전세계 자동차 업계는 '알파고'처럼 인간처럼 판단하며 완전한 자율 주행이 가능한 차를 만드는 게 궁극적인 목표다.

즉 사람이 운전하지 않아도 100% 완벽하게 자동차 스스로 운전해 인간을 목적지까지 데려다주는 것이다.

따라서 벤츠 등 글로벌 완성차 업체뿐만 아니라 구글까지 자동차 인공 지능 개발에 혈안이 돼 있다.

BMW그룹은 최근 출범 100주년을 맞아 하랄드 크루거 회장이 직접 나서 앞으로 자동차가 인간이 원하는 바를 예상해 맞춤형 환경을 제공하는 '인공지능 자동차' 개발에 나서겠다고 공언했다.

국내의 경우 최근 현대차 제네시스가 국토교통부로부터 자율주행차 실도로 임시운행 첫 허가를 받기는 했으나 차선을 인식해 똑바로 달리거나 차간 거리 등을 맞춰주는 등 아직 걸음마 수준이다. 완전 자율주행차로 가려면 적어도 10여 년은 필요하다는 게 자동차 전문가들의 평가다.

현재 개발 중인 얼굴인식 기술도 자동차 인공지능의 일례다.

최근 자동차 업체들은 교통사고의 주범인 졸음운전을 방지하기 위해 운전자의 얼굴을 인식해 졸음 신호가 감지되면 경고를 함으로써 안전을 높이는 기술을 개발하고 있다.

해당 기술을 실제 차량에 적용하기 위해 중요한 것은 다양한 사람의 얼굴과 눈 등을 해당 카메라가 정확하게 인식하는 것이다.

사람마다 서로 다른 얼굴과 눈의 형태를 인식하는 확률만 높이면 눈꺼풀이 내려오는 횟수와 속도 등을 고려해 졸음 상태를 감지하고 경고함으로써 안전을 높일 수 있기 때문이다.

따라서 해당 업체들은 졸음방지 관련 카메라에 사람 얼굴과 관련된 다양하고 정확한 정보를 제공하기 위해 노력하고 있다.

자동차 업계 관계자는 “자동차에 인공지능 기술이 확대 접목되기 위해서는 방대한 데이터를 사전에 제공해 기계가 스스로 판단하는 능력을 고도화시키는 것이 우선 필요하다"면서 "궁극적으로는 기계가 스스로 외부 상황에 대한 데이터를 모으고 이를 분석해 돌발상황에 스스로 대처하는 능력을 키우게 하는 것"이라고 말했다.