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[애플경제 이윤순 기자] 라이다(LiDAR)는 자율주행을 위한 핵심 요소다. 그러나 가격도 비싸고, 전방 인식 오류 등 일부 취약점이 있는 라이다 대신 AI를 활용하려는 움직임도 가속화되고 있다. 이미 테슬라는 AI에 기반한 ‘딥 러닝’ 기술로 도로 환경을 정확하게 인식하고, 차량을 제어하고 있다.

특히 라이다는 최근 “경관이 변형되는 취약성이 있다”는 등 문제점이 다수 지적되고 있다. 제조업체마다 각기 기술 수준은 다르지만, 이런 문제점이 돌출하는 자체가 또한 문제라는 지적이다.

기존 라이다, 위장 데이터 등 해커 공격에도 취약

시장분석긱관 IRS글로벌에 따르면 지난 2월에 한 조사에선 고주파 레이저를 조사(照射)함으로서 센서상에서 광범위하게 물체를 삭제하거나, 위장 데이터를 주입하는 등의 취약성이 발견되었다. 즉 라이다의 레이저 발사 주파수보다 더 높은 주파수로 레이저 펄스를 대량으로 발사, 계측을 방해한 결과다. “이러한 취약성을 노린 해커의 공격으로 인해 사고가 발생할 수 있다는 우려를 방치해서는 안 된다”는 지적이다.

아예 라이다는 더 이상 자율주행의 유일한 전방계측 기술이 될 수 없다는 의견도 있다. 가격이 비싸고, 그 역할을 AI가 대체할 수 있다는 얘기다. 테슬라뿐 아니다. 예를 들어 ‘레바트론’(Revatron)사도 물체의 거리와 움직임을 학습할 수 있는 세계 최초의 AI 스마트 카메라를 발표했다. 이는 라이다를 대신할 만한 저렴한 센서라는 평가다.

특히 테슬라는 진작부터 라이다를 부정해왔다. 이 회사는 AI카메라와 적외선 레이더 등을 주체로 자율주행 시스템을 구축하고 있다.

테슬라, 도조컴퓨터 기반 AI 딥러닝 기술 적용

테슬라 차량은 AI 카메라 비전 시스템과 신경망 기술이 융합되어, 자율주행 기술을 운용한다. 차량에 장착된 8개의 카메라를 통해 들어온 영상 정보를 신경망 기술로 분석, 분류한다. 그 결과 차량이 주변 환경을 스스로 판단하고 주행할 수 있다.

이때 신경망은 스스로 데이터를 압축, 학습해 처리할 수 있다. 즉, 사람의 개입이 전혀 없이 오로지 AI가 신경망을 통해 딥러닝함으로써 방대한 데이터를 분류, 분석하는 것이다.

이를 구현하기 위해 테슬라는 도조 컴퓨터와 D1칩을 도입했다. 도조 컴퓨터에는 약 3천개의 D1칩이 탑재되었다. D1칩은 50만개 이상의 노드를 동시에 처리하고, 1타일당 9페타플롭의 컴퓨팅과 1초당 36테라바이트 용량을 처리할 수 있다.

도조 컴퓨터는 또 1초당 100경 차례나 연산을 할 수 있는 1.1엑사플롭스 급의 성능을 목표하고 있다.

이런 고성능 하드웨어는 도로의 영상 데이터를 실시간으로 분석, 처리한다. 특히 도조는 동영상 1프레임을 처리할 때 소요되는 에너지 효율이 기존 슈퍼컴퓨터보다 월등히 높은 것으로 알려졌다.

테슬라의 자율주행기술은 ‘완전 비전중심 방식’이다. 즉 8대의 내장 카메라가 차선과 신호등, 주변 상황 등을 인식하는 것이다. 전 세계에서 운행 중인 120대의 차량이 확보한 도로 영상 기반 딥러닝 기술이 핵심이다.

또 AI가 스스로 학습할 수 있는 형태로 데이터를 가공하는 데이터 라벨링도 4D로 구현했다. 4차원 공간에서 자동으로 라벨링을 할 수 있도록 한 것이다. 그래서 차량과 데이터 축적, 도조 컴퓨터, AI에 이르는 단계마다 신경망이 스스로 학습, 방대한 데이터를 처리할 수 있도록 한 것이다.

이미 일부 스타트업들도 라이다를 대체할 AI 계측 기술을 개발, 실용화를 앞두고 있다. 그 중엔 AI모델을 실시간으로 처리하는 추론 엔진에 의한 멀티 카메라 솔루션으로 라이다를 대체하는 기술도 있다. 차선 변경이나 앞차와의 거리 조정, 가속 또는 감속도 모두 이에 따라 이뤄진다.

즉 라이다 없이 AI 비전 카메라만으로 정확하게 차량을 제어할 수 있다는 얘기다. 특히 도로 상의 물체를 감지하는데 그치지 않고, 운행 상황 전반을 안전하게 제어하는 AI주행기술이 발달하고 있다.

라이다 성능 개선 불구, AI계측 기술 날로 발전

물론 이에 대한 반동적 흐름도 있다. 즉 미국의 스타트업 ‘루미나’의 경우 테슬라의 AI 딥러닝에 반발하며, 자사만의 라이다 성능 개선을 시도한 케이스다. 이 회사는 라이다의 크기와 내장재를 바꾸고, 소프트웨어를 강화함으로써 한화로 8천만~9천만원이던 라이다 가격을 개당 500달러(65만원) 수준까지 낮추기도 했다.

라이다 기술이 빠르게 업그레이드되고 있지만, 한계가 있다는 지적도 있다. 최근 성능이 크게 개선된 라이다로 평가되는 ‘솔리드 스테이트’ 방식의 경우 회전 메커니즘이 없이 특정 방향을 스캔하긴 하지만, 여전히 시야각이 한정되어 전방위적으로 감지할 수 없다는 점이 문제로 꼽힌다.

물론 최첨단이라고 할 ‘MEMS’(Micro Electro Mechanical Systems)식도 있다. 그러나 이 역시 솔리드 스테이트식의 스캔 방식 중 하나로서, 전자식 MEMS 미러를 사용해 레이저 빛을 쏴서 자율주행의 주변 환경을 감지ㆍ인식하는 것이다.

현재는 라이다와 카메라 기술, 그리고 AI기반의 비전시스템이 모두 발전이 지속되고 있다. 그러나 AI 카메라 기술이 한층 가속도를 내면서, 향후 라이다를 AI가 본격적으로 대체할 지가 관심사가 되고 있다.

한편 스카이퀘스트 테크놀로지 컨설팅 자료에 따르면, 라이다 시장 규모는 2021년에 15억 달러, 2022년에 17억 달러에 달했고, 2023년부터 2030년까지는 매년 13.8% 성장을 거듭해 48억 3,000만 달러 규모로 성장할 것으로 전망된 바 있다.