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이상동 한국자율주행산업협회 팀장은 지난 27일 열린 ‘자율주행 산업 지원 국회 토론회’에서 이같이 말했다.
최근 중국 스타트업이 내놓은 AI 모델 ‘딥시크’가 저성능 칩으로 충격적인 성능을 보여주자 BYD와 지리 등 현지 자동차 기업들이 잇따라 자율주행 기술에 딥시크를 활용하겠다고 나섰다. 일찍이 자율주행 기술을 내세워온 테슬라도 지난해 말 완전자율주행(FSD) 소프트웨어 최신 버전을 업데이트하고, 오는 6월 이 상호저축 를 기반으로 한 로보택시 서비스를 예고하는 등 기술 고도화에 집중하는 추세다.
해외 기업들이 실제 주행 데이터를 수집하고, 이를 토대로 기술을 고도화하는 반면 우리나라는 데이터 수집 제한 규제로 양적 격차가 크게 벌어지고 있다는 지적이다.



이상동 한국자율주 설정비면제 행산업협회 팀장


이상동 팀장은 “AI 기업과 자율주행 기업, 완성차 기업들이 경계선 없이 넘나들면서 협업을 하며 AI 학습을 위한 데이터 수집과 활용이 중요하게 됐다”며 “국내에 자율주행차가 돌아다니려면 국내 환경에 맞는 최적화 데이터가 꼭 필요하다”고 강조했다.
특히 국가 차원에 은행학자금대출신청 서 양질의 주행 데이터를 수집하는 것이 바람직하다고 봤다. 영세한 스타트업도 산업에 진입할 수 있게 하자는 취지다.
지난 2023년 개인정보보호법 개정에 따라 ‘이동형 영상정보처리기기’라는 개념으로 주행 영상을 데이터로 활용할 수 있는 법적 근거가 마련됐다. 그러나 데이터의 질적 측면에서 미국, 중국 등 자율주행 기술에 공들이는 국가 대비 개인회생대출가능한곳 여건이 불리하다는 지적이다.
이 팀장은 “테슬라로 예를 들면, 500만대 차량이 도로를 주행하며 사고가 발생하면 당시 영상을 그대로 본사에 전송함에 따라 그 데이터를 자율주행 AI 성능 개선에 활용하고 있다”며 “이런 회사와 규제 샌드박스 차량 몇십 대의 주행 데이터를 토대로 기술을 개발하는 (우리나라) 회사 간 경쟁력이 어디에 있겠나” 일반학자금대출생활비 라고 강조했다.
특히 현 제도 하에서 주행 영상 데이터를 활용할 때 개인정보 비식별화 처리 과정을 거치게 하는 점을 문제 삼았다. 비식별 처리된 영상을 학습한 AI보다 원본 영상을 학습한 AI가 객체 인식이나 주행 판단의 정확도가 17% 이상 높아졌다는 연구 결과를 소개했다.
이 팀장은 “특히 야간 주행, 악천우 등 복잡한 도심 환경에서 원본 주행 영상의 활용 가치가 더욱 올라간다”고 덧붙였다.



중국 광저우에서 운행 중인 포니AI 로보택시(사진=포니AI)


우리나라에선 설정된 규칙에 따라 자율주행 AI 모델이 주어진 상황을 인지하고 제어하는 반면, 테슬라 등 선도 기업들은 AI가 사람처럼 새로운 상황에서도 적절한 판단을 할 수 있도록 엔드투엔드(E2E) 방식을 쓰고 있는 점에도 주목했다. E2E 방식 자율주행 AI 성능을 개선하기 위해 더욱 양질의 주행 데이터가 요구되고 있다는 분석이다.
이 팀장은 “결국 모든 사례를 사전에 정의할 수 없기 때문에, 정의된 내용을 벗어나는 사례에서 자율주행 AI가 어떻게 대응할지 모른다는 기술적 어려움이 있다”고 첨언했다.
규제 샌드박스를 통해 원본 주행 데이터 활용이 일부 허용되고 있지만, 대규모 개발 프로젝트에는 한계가 있어 많은 기업들이 비식별 처리된 영상 데이터를 사용할 수밖에 없는 상황이다.
이 팀장은 “규제 샌드박스는 일시적인 예외를 두는 제도인데 자율주행 산업은 계속 고도화해나갈 산업”이라며 “원본 주행 데이터 활용에 대한 지속적인 법적 근거가 마련돼야 한다”고 주장했다.
김윤희 기자(kyh@zdnet.co.kr)