[현대자동차그룹 ] 자율주행의 미래, 딥러닝의 역할 이야~~

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운전은 혼자 하는 것이 아닙니다. 많은 운전자들이 동시에 도로 위를 다 같이 달리다 보니 언제 어디서 어떤 출발이 일어날지 아무도 모르는 첫 번째입니다. 자율주행은 이처럼 수많은 변수를 제어해야 한다. 이를 해결하기 위해 IT업계와 자동차업계가 떠올린 것은 바로 딥러닝(Deep Learning)입니다. 그렇다면 딥러닝은 정확히 어떤 것이며 자율주행의 미래에는 어떤 역할을 할 수 있을까요? 현대자동차그룹에서 자율주행 인공지능을 조사하는 박민우 책이 모두 조사원에게 물었습니다. 우리는 왜 딥러닝에 주목해야 할까요?

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Q. 기본 개념부터 제대로 파악해야 할 텐데요. 딥러닝이라고 하는 것은 정확히 어떤 것을 의미하는 것입니까? 박민우 책이다 연구원(이하 박): 한마디로 정의하면 심층신경망(Deep Neural Network)을 학습하는 행위를 이야기합니다. 여기서 심층 신경망이란 입력층(Inputlayer)과 출력층(Outputlayer) 사이에 다중의 은닉층(Hiddenlayer)을 포함하는 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 의미합니다. 인공 신경망이 2개 이상의 웅닉츄은을 가진 경우, 신경망이 깊이(Deep)이라고 표현하는 것입니다. 이처럼 다양한 은닉층을 가진 깊은 신경망을 학습하는 것이 딥러닝입니다. Q. 개념이 굉장히 어려운데요. 예를 들어, 주시겠어요? 예를 들면 개와 고양이의 사진이 있다고 가족끼리 이야기합니다. 사람은 사진을 보고 개와 고양이를 쉽게 구별할 수 있지만 컴퓨터는 그렇지 않습니다. 이때 컴퓨터가 마치 사람처럼 다른 고양이와 개의 사진을 보고 공부해 개와 고양이를 구별할 수 있게 하는 기술을 머신러닝(기계학습)이라고 할 것입니다. 수많은 데이터를 학습하고 사물을 군집하고 본인 분류하는 법을 익히는 것이 핵심입니다. 그 중에서도 다량의 데이터에서 다양한 특징을 스스로 분석하는 인간의 뇌신경망을 모방한 학습법이 바로 딥러닝입니다.

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Q. 기위 딥러닝은 심층신경망을 학습하는 것이라고 하셨는데 간단하게 풀어주시겠습니까? 박 : 개와 고양이 사진 구분을 또 예로 들죠. 고양이 사진 수만장을 컴퓨터에 입력해 보여요. 수만 장의 고양이 사진을 분석한 컴퓨터는 스스로 고양이의 특징을 배웁니다. 이런 과정을 거치면 컴퓨터가 새 고양이 사진을 봐도 사람처럼 구별할 수 있게 됩니다. 이게 딥러닝이에요. 스토리 작성의 심층 신경망 입력층은 고양이 사진 수만 장이며 출력층은 고양이의 특징을 바탕으로 고양이인지 개인인지를 판별하는 결과를 의의합니다. 그리고 그 사이 다중 은닉층은 고양이의 특징을 학습하는 과정, 즉 딥러닝 모델을 의미합니다.Q. 컴퓨터가 스스로 사물을 구별하는 법을 학습한다는 점이 매우 놀랍습니다. 컴퓨터에 사물을 구별할 수 있게 하는 딥러닝 학습 방법에는 어떤 것이 있을까요? 박:딥 러닝의 학습 방법은 지도 학습(supervised learning)와 비 지도 학습(unsupervised learning)의 2개로 자신이 있습니다. 컴퓨터에가장바탕으로고양이의사진데이터를보여주고,이게고양이라는정답데이터를함께가르쳐주고학습시키는방법을지도학습이라고부릅니다. 쉽게스토리하고개발자가가르침으로써 컴퓨터의 학습에 관계되는 일. 비지도학습은정답을가르치는과정이없습니다. 컴퓨터 자신이 수많은 고양이 사진 속에서 패턴을 발견하고, 그것이 고양이임을 구별합니다. 간단하게 이야기를 해서 문제와 답을 제시하면, 지도 학습, 문제만 제시하면 비지도 학습이라고 할 수 있어요.

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Q. 딥러닝이 내용인처럼 사물을 정확히 구분할 수 있습니까? 딥러닝의 정확도와 성능을 높이기 위해서는 어떻게 해야 할까요? 박:딥러닝의 정확도를 위해서는 두 가지 비결이 있습니다. 제1에 엄청난 양의 대규모 데이터가 필요하다. 데이터량이적으면딥러닝알고리즘의성능을올바르게발현할수없습니다. 사람이수학문제를풀때예제를많이풀수록맞힐확률이높아지는것과마찬가지입니다. 둘째, 고성능 하드웨어가 필요하다. 딥러닝 알고리즘은 고사양 하드웨어가 좌우됩니다. 훈련 데이터의 양이 많을 뿐 아니라 연산해야 할 변수와 단계가 많아 고속처리가 필요하기 때문이다. 최신 빅데이터와 고성능 하드웨어가 지원되며 딥러닝 기술 수준이 급격하게 향상되고 있습니다. 자율 주행의 미래, 디플러 닌의 역할은 무엇의 1인가요?

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Q. 디플러 닌을 자율 주행 차에 적용하면 인지, 판단, 제어 세개 핵심 영역 중 어느 분야에 수 1인가요? 박: 자율주행 전 분야에 활용될 수 있지만 현재는 인지 분야에서 주로 활용되고 있습니다.드라이버는 운전시에 필요한 정보의 90%를 시각을 통해서 확보합니다. 자율주행의 인지영역에 해당합니다. 딥러닝은 인간의 시각영역인 영상인식 분야에서 높은 성능을 보인다. 딥러닝이 운전자의 눈을 대체할 수 있을 것으로 기대되며 자율주행으로 딥러닝 적용을 확대하려는 움직임이 강해지고 있습니다. 실제로 디플러 메기는 얼굴 인식 기술로 97.25%의 정확도를 보이고 인간의 정확도 97.53%와 비슷한 수준의 성능을 입증하는 슴니다.

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Q. 그럼 딥러닝은 자율주행 인지 분야에 어떻게 적용될까요? 또 자율주행 성능을 얼마나 자신 있게 만들 수 있을까요? 박: 자율주행차에 장착된 카메라에서 취득한 영상을 분석하여 자동차/보행자/이륜차/신호등 도로상의 물건을 검출하고 인식하며, 도로차선과 노면표시, 자유공간인식 등에 딥러닝 기술을 주로 사용합니다. 이러한 인식 기능은 기존의 서포트 벡터 머신(기계 학습 패턴 인식, 자료 분석을 위한 지도 학습 모델)이 자신입니다.부스트(기계학습 메타알고리즘)와 같은 기계학습 방식으로도 해결할 수 있는 부분이었지만 심층신경망을 적용한 딥러닝 기술을 적용해 그 성능을 비약적으로 높일 수 있게 됐다.

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Q. 현재는 딥러닝이 자율주행 판단과 제어영역에 전혀 관여하지 않는 겁니까? 박:딥러닝은 한 분야에만 적용할 수 있는 기술이 아닙니다. 그러나 심층신경망이 어떤 결정을 내리고 어떤 동작을 할 것인지 인간이 추론하기 어렵기 때문에 판단이나 제어 분야에 딥러닝을 사용하려면 수많은 검증이 필요할 것이다. 최근에는 딥러닝 기술이 발전함에 따라 자율주행 판단과 제어분야에 적용하기 위한 연구도 이루어지고 있다. 다만 자율주행차가 지켜야 할 규칙을 준수해야 하기 때문에 인간이 만든 전문의 시스템(인간이 특정 분야에 대해 갖고 있는 전문적인 지식을 정리해 컴퓨터에 기억하게 하는 시스템)과 번갈아 검증해 사용하는 형태로 연구가 진행되고 있습니다.Q. 구체적으로 딥러닝이 자율주행 판단과 제어 분야에서 어떤 역할을 하는지 궁금할 것이다. 박:이미 설명한 바와 같이 인지 영역은 인간의 오감에 해당할 것이다. 주변 물체를 검출하고 도로 환경을 인식하는 역할을 합니다. 오감으로 인지한 정보는 뇌로 향할 것이다. 자율주행의 판단 영역에 해당합니다. 딥러닝은영상에서패턴을분석하여이상징후를사전에감지하는주변자동차의움직임을예측할수있습니다. 판단의 영역에 디플러 닌을 적용하게 되면 차량의 센서로부터 얻은 정보만 아니라 기존의 V2X과 정밀 지도 등을 활용하고 훨씬 안전하고 정확한 판단을 내릴 수 있게 됩니다. 뇌에서 판단이 이뤄져 영토나 팔, 다리 등의 운동기관을 움직인다. 이것이 자율주행의 제어영역입니다.딥러닝은 반복 학습을 통해 다양한 시도를 할 수 있습니다. 이로 인해, 비보호 좌회전이 과인 회전 교차로에의 진입 등, 인간도 대처하기 어려운 상황에 대처할 수 있습니다. 자율주행을 위해 딥러닝은 어떤 과제를 해결해야 하나요?

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딥러닝은 에러 수정이 어렵고 높은 컴퓨팅 파워를 요구하는 등 한계도 많은 Q. 기존의 자율주행 개발 방식과 딥러닝 방식의 장단점이 있을 텐데요. 비교를 부탁드립니다. 박: 앞서서 인식 성능을 보면 기존 방식이 인간의 70~80Percent수준이지만 디플러 닌은 인간 수준의 인식이 가능하다. 다양한 환경을 반영한 대규모 훈련 데이터만 있으면 내용입니다. 역시 기존 방식은 예측하지 못한 돌발 귀추에 대응할 수 없다. 그러나 딥러닝은 돌발귀추가 생성되면 이전에 학습한 얼추대동소이 귀추로 미루어 스스로 판단할 수 있습니다. 딥러닝의 한계도 분명히 존재한다. 기존 방식은 개발자가 설계한 규칙에 따라 오류를 생성한 경우 수정이 용이하지만 딥러닝은 스스로 판단하기 때문에 원인 규명이 어렵습니다. 역시 기존 방식은 낮은 컴퓨팅 파워에서도 구동 가능하지만 딥러닝은 상용화를 위해 고성능 GPU를 기반으로 한 하드웨어가 필요합니다. Q. 딥러닝을 자율주행차에 적용하려면 어떤 과제를 먼저 해결해야 할까요? 박:3개의 노하우가 있습니다. 첫째,제어기의성능향상입니다. 방대한 양의 데이터를 활용하기 위해서는 빠르고 확실하게 처리할 수 있는 하드웨어가 필요합니다. 2번째, 네트워크를 축소하는 것입니다. 딥러닝학습연산은대부분소수점입니다. 당연히 컴퓨터가 처리하는 속도가 느리죠. 소수점 연산을 정수연산으로 바꾸는 작업이 필요하다. 물론 필요 없는 네트워크를 잘라내는 것도 자신의 노하우입니다. 셋째, 네트워크를 이원화해야 합니다. 간단하게 내용하고 큰 네트워크와 작은 네트워크를 두어, 많은 데이터에서 학습된 큰 네트워크를 사용하여 작은 네트워크를 가르치게 하는 것입니다. 이를 Knowledge Distillation(지식추출)이라고 부릅니다.

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Q. 현대차그룹은 딥러닝을 자율주행차에 적용하기 위해 어떤 연구를 진행하고 있습니까? 박:20하나 5년부터 영상 인식 분야에 디플러 닌을 적용하는 연구를 시작했다. 개발 결과는 실제 자동차에 적용되어 테스트되고 있습니다. 최근에는 본격적으로 딥러닝을 적용하기 위해 차량용으로 베디드 컨트롤러에서 다수의 알고리즘을 동시에 작동시키는 작업을 하는 단계입니다. 2019년부터 자신의 올해 차량에는 인식 분야에 딥 러닝 기반 알고리즘을 적극적으로 적용할 계획입니다. 판단의 책인 제어분야는 아직 선행연구 단계입니다. 이미 이야기한 것처럼 의도하지 않은 오류로 인한 문재를 미연에 방지하기 위해서는 시뮬레이터를 기반으로 한 다양한 연구가 필요한 상황입니다.

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딥러닝은 자율주행 분야에서 중요한 이정표를 만들고 있습니다. 지금까지 자동차를 고를 때는 디자인, 공간, 성능, 안전, 가격 같은 요소만 생각했지만 앞으로는 자동차가 얼마나 아름답지 않고 똑똑하느냐가 가장 중요한 기준이 될 것입니다.현대자동차그룹은 가장 똑똑한 자율주행차를 만들기 위해 연구와 개발을 진행하고 있습니다. 사람처럼 학습하고 행동하는 딥러닝이 변해가는 자율주행시대, 현대자동차그룹이 주도합니다.

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