현대자동차그룹이 세계 최초로 머신러닝 기반 스마트 크루즈 컨트롤(SCC-ML) 기술을 개발했다고 발표했다. 이 기술은 운전자의 주행 패턴을 학습해 자율주행에 반영함으로써 맞춤형 경험을 제공한다.
이 기술은 업계 최초로 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 기능에 인공지능(AI)을 접목한 것이다. 향후 현대차그룹의 차량에 적용될 예정이다.
“새로운 SCC-ML은 기존 ADAS 기술의 지능을 한 단계 끌어올려 반자율주행 기능의 실용성을 획기적으로 개선했다”고 현대자동차그룹의 장웅준 부사장은 말했다. “현대자동차그룹은 자율주행 분야에서 업계를 선도하기 위해 혁신적인 AI 기술 개발에 계속해서 노력할 것이다.”
스마트 크루즈 컨트롤(SCC)은 ADAS의 핵심 기술로, 운전자가 설정한 속도로 주행하면서 앞차와의 거리를 유지하는 필수 자율주행 기능이다.
SCC-ML은 AI와 SCC를 결합해 운전자의 주행 패턴과 습관을 스스로 학습하는 시스템이다. 머신러닝을 통해 스마트 크루즈 컨트롤이 운전자와 동일한 패턴으로 자율주행을 수행한다.
기존 스마트 크루즈 컨트롤을 사용하려면 운전자가 앞차와의 거리나 가속 패턴 등을 수동으로 조정해야 했다. 머신러닝 기술 없이는 운전자의 개인 취향에 맞게 세밀하게 설정하는 것이 불가능했다.
예를 들어, 같은 운전자라도 고속, 중속, 저속 환경에서 상황에 따라 가속 방식이 다를 수 있지만, 세부 조정이 불가능했다. 따라서 스마트 크루즈 컨트롤이 작동할 때 차량이 운전자의 선호와 다르게 움직이면 운전자는 차이를 느끼고 불안감과 불편함을 느껴 기술 사용을 꺼리게 됐다.
현대자동차그룹이 독자 개발한 SCC-ML은 다음과 같이 작동한다. 먼저 전방 카메라와 레이더 같은 센서가 지속적으로 주행 정보를 수집해 중앙 컴퓨터로 전송한다. 컴퓨터는 수집된 정보에서 관련 데이터를 추출해 운전자의 패턴을 식별한다. 이 과정에서 머신러닝 알고리즘이라는 인공지능 기술이 적용된다.
주행 패턴은 크게 세 가지로 분류된다. 앞차와의 거리, 가속(얼마나 빠르게 가속하는지), 반응성(주행 조건에 얼마나 빠르게 반응하는지)이다. 또한 주행 조건과 속도도 고려된다.
예를 들어, 시내 저속 주행 시에는 앞차와 짧은 거리를 유지하고, 빠른 차선에서는 더 먼 거리를 유지하는 식이다. SCC-ML은 이러한 다양한 조건을 고려해 1만 가지 이상의 패턴을 구분하는 분석을 수행하며, 모든 운전자의 패턴에 적응할 수 있는 유연한 스마트 크루즈 컨트롤 기술을 구현한다.
주행 패턴 정보는 센서를 통해 정기적으로 업데이트되어 운전자의 최신 운전 스타일을 반영한다. 또한 SCC-ML은 안전하지 않은 주행 패턴은 학습하지 않도록 프로그래밍되어 신뢰성과 안전성을 높였다.
자동 차선 변경 보조 기능을 갖춘 고속도로 주행 보조 시스템(HDA)과 함께 SCC-ML은 레벨 2.5 자율주행을 구현한다.
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