CES 2019에서 가장 주목받은 기술 중 하나는 자율주행과 인공지능(AI)를 접목한 커넥티드카 기술이었다. 마이크로소프트는 CES 2019에서 LG전자와 AI 자율주행 소프트웨어 개발 관련 협력을 발표했으며, 앞으로 인공지능 기반 첨단 운전 보조 시스템(ADAS : Advanced Driver Assistance Systems), 음성지원 차량 인포테인먼트 시스템 등 다양한 분야에서 협력할 계획이다.
또한, 마이크로소프트는 애저(Azure) 클라우드와 AI 플랫폼으로 닛산, 토요타, 볼보, BMW, 폭스바겐 등 다양한 자동차 제조사들의 디지털 트랜스포메이션을 지원하고 있다. 지난 2017년 CES에서 애저를 기반으로 한 ‘마이크로소프트 커넥티드 비허클 플랫폼(Microsoft Connected Vehicle Platform)’을 발표하면서, 단순 차량용 운영 시스템이 아닌, 제조사가 원하는 대로 운전자에게 새로운 경험을 제공할 수 있는 플랫폼을 제공하고 있다.
마이크로소프트는 "자동차 제조사들이 자사의 브랜드, 고객 성향, 또는 경쟁사와의 차별성을 가져올 수 있는 제품 및 새로운 모빌리티 경험을 제공하도록 돕는데 의의를 두고 있다. 나아가 AI를 활용해 차량 관리, 또는 주행 환경 개선을 위한 연구도 국내에서 다양하게 진행하고 있다"고 소개했다.
■ 2018년 마이크로소프트와 폭스바겐은 ‘폭스바겐 오토모티브 클라우드(Volkswagen Automotive Cloud)’ 프로젝트를 진행한다고 밝혔다. 애저와 IoT 엣지(IoT Edge)서비스를 기반으로 한 이 플랫폼은 운전자가 자동차에서 보내는 시간을 일상과 연결해주는 새로운 경험을 제공한다. 운전자는 차량에 탑승하는 동시에 집안 거실에서 들었던 음악을 이어서 듣고, 스카이프를 통해 업무 미팅 일정을 관리할 수 있다. 커넥티트카는 단순한 이동수단을 넘어, 디지털 어시스턴트 역할까지 수행하게 된다.
여기서 그치지 않고, 커넥티드카를 누구나 편리하게 이용할 수 있는 공유차량으로 만들 계획도 있다. 탑승하기 위해 자동차 키가 아닌 스마트폰을 이용하고, 스마트폰 앱을 통해 승인해주면 다른 사람이 탑승할 수 있도록 하는 것과 같은 편의 기능을 구상하고 있다.
■ 마이크로소프트와 바이두는 자율주행 관련 기술을 개발하고 전세계에 이를 적용하기 위해 협력하고 있다. 마이크로소프트는 바이두가 자사 자율주행차 플랫폼인 아폴로 생태계 확산을 위해 출범시킨 아폴로 얼라이언스에 참여하고, 중국 이외 지역에서 아폴로 멤버 기업들에게 애저 클라우드를 공급할 예정이다. 차량용 데이터에 마이크로소프트의 글로벌 클라우드 AI, 머신 러닝과 딥 뉴럴 네트워크 관련 기술을 적용함으로써 바이두는 자율주행 차량을 보다 더 안전하게 만들 수 있게 되었다.
■ 카이스트(KAIST) 연구진은 애저 AI 기술을 활용해 미래의 교통 상황을 예측하고, 교통사고 발생 위험을 예방하는 도심 지역의 교통 수요 제어 시스템을 연구하고 있다. 애저 기반의 인공지능, 실시간 교통 제어 기술을 활용하여 교통 상황을 예측한다. 기존의 시스템보다 9배 빠르게 6시간 이후의 교통상황까지 예측할 수 있고, 정확도는 무려 94.1%에 달한다.
이 시스템은 대전광역시가 2018년부터 2020년까지 시범사업으로 운영할 예정이며, 2021년에 대전광역시 전역에 도입할 계획이다.
■ 운전 중 위급 상황에서 몸보다 빠른 뇌의 반응에 따라 운전자가 행동할 수 있는 연구도 진행 중이다. 고려대학교 연구진은 애저 기반 BMI(Brain-Machine Interface)를 활용한 뉴로드라이빙(neuro-driving) 프로젝트 연구를 진행하고 있다. BMI는 뇌과학과 기계공학의 융합기술로, 뇌파를 이용해 외부기기나 환경을 제어하는 기술이다.
뉴로드라이빙 프로젝트는 뇌 신호 분석을 통해 비상 상황 시 운전자의 반응과 제동하려는 의도를 감지한다. 이를 통해 예기치 못한 보행자나 전방 차량의 갑작스러운 감속과 같은 상황이 발생했을 때, 뇌 신호를 토대로 운전자의 의도를 먼저 파악하고, 운전자가 움직이기 전에 차량이 자동으로 감속 또는 정지할 수 있도록 한다.
■ 차량수리 견적 스타트업 카닥은 모바일 앱을 이용해 차량 외장수리 견적을 간단하게 받을 수 있는 서비스다. 이용자들은 견적 요청서에 차량 부위를 촬영한 사진을 첨부하면, 머신러닝을 통해 학습한 애저 기반의 AI 판별 시스템이 차량 파손 분위를 확인한다. 차종, 기종 및 색상 등을 구분해 몇 분만에 소비자는 견적을 손쉽게 받을 수 있으며, 수리업체 또한 견적에 들이는 시간을 대폭 줄여, 자동차 수리에 더욱 집중할 수 있게 한다.
