사람 눈 대신 카메라가 본다…현대차 SDV 테스트카의 자율주행은[현장]

[아이뉴스24 최란 기자] 11일 경기도 성남시 판교에 위치한 포티투닷(42dot) 사옥 정문 앞. '42dot' 번호판을 단 아이오닉6 한 대가 취재진을 맞았다.

익숙한 차체를 따라 한 바퀴 돌아보자 범퍼와 앞유리, 트렁크 곳곳에 숨어 있던 카메라 렌즈가 하나씩 눈에 들어왔다. 외관은 양산차와 비슷했지만 내부에는 자율주행 인공지능(AI) ‘아트리아 AI’를 시험하기 위한 컴퓨터와 제어 장치가 들어 있었다.

카메라 8개로 주변 읽는 아이오닉6 테스트카

정문 앞 아이오닉6는 포티투닷의 소프트웨어중심차량(SDV) 테스트베드다. 앞유리와 측면, 전후방에는 총 8개의 카메라와 전방 레이더 1개가 배치됐다. 이 센서들이 차선과 신호등, 차량, 보행자 등 주변 상황을 읽으면 아트리아 AI가 주행 경로와 차량 움직임을 판단한다.

아트리아 AI는 센서로 수집한 정보에서 차량 제어까지의 과정을 AI로 연결하는 엔드투엔드(E2E) 방식의 자율주행 기술이다.

차량 문을 열자 운전자를 바라보는 또 다른 카메라가 보였다. 운전자가 전방을 주시하고 있는지 확인하는 운전자 모니터링 시스템(DMS)용이다.

글로브박스에는 센서 정보를 연산하는 차량용 컴퓨터가 설치돼 있었다. 트렁크에는 차량의 여러 전자장치를 구역별로 통합 관리하는 조널(Zonal) 제어 장치가 자리 잡았다.

사이드미러 자리에는 거울 대신 디지털 사이드미러용 카메라가 설치돼 있었다. 카메라가 촬영한 후측방 영상은 실내 화면을 통해 운전자에게 전달된다.

자율주행 테스트팀을 이끄는 박지열 42dot TL은 "현재 이러한 SDV 테스트카를 총 20여 대 운영하며 자율주행뿐 아니라 42dot이 개발 중인 여러 기술을 실제 차량 환경에서 검증하는 데 활용하고 있다"고 말했다.

실제 도로 나가기 전 '비히클 워크샵'에서 검증한다

건물 안 '비히클 워크샵'으로 들어서자 또 다른 차량들이 눈에 들어왔다. 비히클 워크샵은 자율주행은 물론 글레오 AI, 플레오스 커넥트, 차량용 OS 등 42dot이 개발 중인 다양한 소프트웨어중심차량(SDV) 기술을 실제 차량에 탑재해 검증하는 공간이다.

아직 베일을 벗지 않은 차량들 사이로 3대는 이미 외관을 드러낸 채 취재진을 맞았다. 이날 비히클 워크샵 내에 있던 차량은 모두 11대. 이 중 3대만 베일을 벗은 상태였다.

박 TL은 "이곳은 각 제어기와 소프트웨어가 의도한 대로 작동하는지 확인하고 새로운 소프트웨어를 차량에 설치하거나 OTA 작업을 진행하는 공간"이라고 설명했다.

새 소프트웨어가 만들어질 때마다 실제 도로에 나가기 전 기본 기능을 점검하는 '스모크 테스트'도 이곳에서 이뤄진다.

자율주행 기능이 정상적으로 실행되는지 차량 제어기와 제대로 통신하는지를 확인하는 예비 시험이다. 이 관문을 통과한 차량만이 워크샵을 벗어나 실제 도로에서 더 다양한 상황을 마주하게 된다.

돌발상황 만나면 전후 15초 자동 저장

워크숍에서 점검을 마쳤다고 개발이 끝나는 것은 아니다. 오히려 실제 도로에 나간 순간부터 새로운 시험이 시작된다.

포티투닷은 시험차에 자체 기록 시스템 ‘SER(Special Event Recorder)’을 탑재했다. 자율주행 중 예상하지 못한 상황이 발생하면 그 전후 15초 분량의 데이터를 자동으로 저장한다.

기록된 데이터는 LTE 등 무선망을 통해 서버로 전송된다. 개발자는 차량이 왜 감속했는지, 어떤 물체를 잘못 판단했는지 등을 분석한다. 이후 데이터는 아트리아 AI의 재학습에 투입된다.

개선된 소프트웨어는 다시 시험차에 설치된다. 차량은 워크숍에서 기본 기능을 확인한 뒤 같은 도로로 돌아가 새로운 상황을 마주한다.

도로에서 발견한 문제를 연구실로 가져와 해결하고, 그 결과를 다시 도로에서 검증하는 구조다.

루프 위 라이다로…데이터를 모으는 아이오닉5

비히클 워크샵 내부에는 또 다른 목적의 차량이 서 있었다. 자율주행 기술 아트리아 AI를 학습시키기 위한 데이터 수집 차량으로 아이오닉5를 기반으로 만들어졌다. 일반 아이오닉5와 달리 루프 위에 라이다 장비가 얹혀 있었다.

목적에 따라 최대 카메라 12개, 라이다 1개, 레이더 5개, 초음파 센서 12개가 탑재된다. 42dot은 이런 차량을 40여 대 운영 중이며 한 대당 주당 80시간 이상 주야간으로 쉼 없이 도로를 달리며 데이터를 쌓는다. 여기서 확보한 데이터는 아트리아 AI의 학습과 성능 개선에 쓰인다.

차체에 '대한민국 자율주행 국가대표팀'이라는 문구를 새긴 차량도 눈에 띄었다. 이는 광주에서 시험 운행될 차량으로 아이오닉5 기반 로보택시였다.

불법 주정차 차량과 오토바이, 보행자 등이 뒤섞인 국내 도로는 자율주행 시스템이 판단하기 까다로운 환경이다. 포티투닷은 광주 실증사업을 통해 아트리아 AI 기반 레벨4 기술을 실제 차량에 적용하기 전 검증할 계획이다.

박 TL은 "42dot은 실제 도로에서 데이터를 수집하고 그 데이터로 AI를 학습시키고, 개선된 소프트웨어를 다시 차량에 적용한 뒤 워크샵과 실제 도로에서 반복적으로 검증하고 있다"며 "이러한 개발과 검증의 반복을 통해 실제 양산차에 적용할 수 있는 수준으로 기술을 고도화하고 있다"고 말했다.

보행자·끼어들기·빗길 대응…영상으로 본 도심 주행

이날 행사에서는 아트리아 AI를 탑재한 SDV 테스트베드 차량의 서울 도심 실주행 영상도 최초 공개됐다.

경부고속도로, 올림픽대로, 동작대교, 숭례문, 광화문으로 이어지는 구간을 박민우 사장과 정성균 GL이 동승해 주행하는 영상, 강남 출근 시간대·잠실 대형 차량 밀집 구간·비 오는 도심을 담은 영상, 갓길 주정차 차량 회피·끼어들기 대응·비보호 좌회전·혼잡 구간 보행자 인식 등 엣지 케이스 대응 영상 등으로 구성됐다.

공개된 영상에서 시험차는 별다른 운전자 개입 장면 없이 도심 주행을 이어갔다.

반대편에서 걸어오는 보행자를 인식하자 속도를 낮추고 옆 공간을 확보해 비켜 지나갔고 갓길 정차 차량으로 시야가 제한된 구간에서 진입 차량을 미리 인식해 선제 감속한 뒤 속도를 회복하는 장면이 이어졌다.

신호 없는 비보호좌회전 구간에서는 주변 흐름을 확인한 뒤 통과했고 비 오는 날에는 와이퍼 너머 점멸 신호를 인식해 좌회전했다. 신호 교차로 우회전에서는 횡단보도 보행자와 차량 흐름을 함께 고려해 진입 시점을 판단했다.

도심 실증 영상은 개별 대응 장면과 달리 정체가 심한 도심 간선도로의 실제 주행 흐름 그대로를 보여주는 데 초점을 맞췄다. 차량은 왕복 대로에서 버스·화물차와 뒤섞여 차로를 유지하며 신호 대기와 재출발, 앞차와의 간격 조정을 반복했다.

또 돌발적으로 나타나는 보행자·자전거·정차 차량 속에서 매 순간 상황을 다시 판단해 속도와 경로를 조정하는 모습을 보이며 안정적인 모습을 보였다.

다만 이날 취재진이 시험차에 직접 탑승한 것은 아니다. 회사가 선별해 공개한 영상으로 주행 장면을 확인한 만큼 전체 구간의 운전자 개입 여부와 다양한 도로·기상 환경에서의 성능은 추가적인 실차 검증이 필요하다.

"데이터를 수집, 학습, 검증한다…선순환 구조가 핵심"

박민우 현대차·기아 첨단차플랫폼(AVP)본부장 겸 포티투닷 대표이사 사장은 이날 자율주행 경쟁력의 핵심으로 ‘데이터 선순환’을 꼽았다.

박 사장은 "단순히 현대차그룹도 자율주행 기술을 개발하고 있다는 이야기를 하려는 것이 아니다"며 "데이터를 수집하고 학습하고 검증하는 선순환 구조를 구축하고 있다는 점이 중요하다"고 말했다.

그는 이어 "미래의 자율주행 경쟁력은 하나의 기능이나 한 번의 기술 개발 성과가 아니라 이 선순환 구조를 얼마나 빠르고 안정적으로 운영할 수 있는지에 달려 있다"고 강조했다.

한편 현대차그룹은 엔비디아 자율주행 솔루션이 적용된 레벨2+ 양산차를 2028년 상반기, 42dot이 개발한 아트리아 AI 기반 레벨2++ 양산차는 2029년 하반기 적용을 목표로 하고 있다. 확보한 데이터는 이후 레벨4 기술로 단계적으로 확장해나간다는 계획이다.