자율주행 데이터 주도권 경쟁:
주요 국가 및 기업 사례
주행 데이터를 가진 자가 자율주행 기술을 지배한다
자율주행 빅데이터 개요
미래 자동차 산업의 주도권 확보를 위해 글로벌 기업 간 경쟁이 치열해지고 있다. 자율주행 환경에 대한 모니터링 시 안전성 확보를 위해 다양한 종류의 센서를 활용하여 데이터를 수집하게 되고, 이에 따라 실시간으로 대량의 데이터를 분석하는 작업에 대한 중요성이 증대하였다. 인공지능 기반 자율주행차량의 인지와 판단, 제어 성능 향상을 위해 AI의 학습을 위한 데이터의 양과 질이 가장 중요하다.
자율주행 기술요소 : 자율주행 센서 장치 (예시)자율주행차량이 생산하는 데이터의 종류는 아래와 같이 크게 정형(structured) 데이터와 비정형(unstructured) 데이터로 나눌 수 있다.
정형 데이터 (숫자 등) : 이동거리, 통행시간, 속도, 교통량, GPS 좌표 등
비정형 데이터 (이미지 등) : 카메라, 2D/3D 라이다/레이더 (영상, 이미지 등)
자율주행 시장은 빠르게 성장 중이며, 글로벌 기업들은 2009년 구글 X의 프로젝트 웨이모를 시작으로, 자율주행 상용화를 목표로 한 기술개발을 이어가고 있다. 글로벌 자율주행 자동차 시장은 2020년 약 7.1조 원에서 2035년 1,000조 원으로 성장이 예상되며(KPMG, 2020), 자동차산업의 빅데이터 시장은 2020년 약 3.6조 원에서 2025년 약 7.8조 원으로 성장이 예측된다(Mordor Intelligence, 2020). 특히, 아시아-태평양 시장은 자율주행 데이터 시장 규모가 2020년에서 2025년까지 2배가량 증가하여 다른 지역 대비 성장세가 두드러지게 기대된다.
자율주행 R&D 고도화를 위해서는 센서와 통신 기술과 더불어 자율주행의 원료인 주행 데이터와 고정밀(HD) 지도 데이터가 필수적이다. 자율주행 선두기업으로 손꼽히는 테슬라와 구글은 주행 데이터 수집을 통해 자율주행 소프트웨어 알고리즘을 고도화하고 있다.
주요 국가 정책 및 추진현황
미국과 유럽연합 등 주요국을 중심으로 자율주행 데이터 수집 및 공유 플랫폼을 구축하여, 데이터 활용을 증진하고 자율주행 기술 고도화를 추진하고 있다. 글로벌 주요 국가들은 2017년부터 2020년 사이에 AI 국가전략 발표에 이어 자율주행 기술 증진을 위해 주행 데이터를 공유하고 거래하는 정책을 제시하고 있다. 이는 데이터 공유와 활용을 통한 생태계 활성화의 목적을 가지고 있다. 글로벌 주요 국가의 자율주행 데이터 공유 정책은 다음과 같다.
1. 미국
1) 사업명 : 자율주행 관련 데이터 공유 추진을 위한 프로그램 (2018년 하반기 시작)
2) 사업내용 : 자율주행 데이터 공유 (주행 및 사고 데이터, 교통시설 및 표지 데이터)
2. 유럽연합
1) 사업명 : 유럽 공동 데이터 공간 (2020년 2월 시작)
2) 사업내용 : 모빌리티 등 9개 산업 데이터 공유 (데이터 플랫폼/표준 구축, 품질 증대)
3. 영국
1) 사업명 : 영국 자율주행 데이터 거래 프로젝트 (2020년 상반기 시작)
2) 사업내용 : 정부 주도 산학연 연계 데이터 거래 (데이터 수집, 가공, 인프라 제공)
4. 중국
1) 사업명 : 바이두 오픈소스 플랫폼 아폴로(Apollo) (2017년 4월 시작)
2) 사업내용 : 글로벌 50개 사와 연합 구축 (축적된 데이터와 소스코드 공유)
5. 일본
1) 사업명 : 경제산업성 자율주행 등 데이터 활용 기반 구축 (2017년 시작)
2) 사업내용 : 정부와 기업의 협력체계 구축 (데이터 공유 기반 구축)
한국 정부 역시 다음의 3개 부처를 통해 자율주행 데이터 수집과 공유, 활용을 위한 플랫폼 구축을 추진 중에 있다.
중소벤처기업부에서는 규제 자유특구 관련 서비스 실증에서 발생하는 데이터를 수집하여, 2019년부터 세종 규제 자유특구에서 진행된 자율주행 실증 데이터를 수집 및 공유하는 플랫폼을 구축하고 있다.
국토교통부에서는 자율주행 관련 테스트베드 및 AI 학습용 데이터 등을 리빙랩(Living-Lab) 형태로 대전-세종 간 C-ITS 시범사업 실도로 서비스 검증에 활용하고 있으며, 데이터공유센터를 통해 레이더·라이다·영상 등 자율주행 AI 학습용 데이터 플랫폼을 구축하고 있다.
과학정보통신기술부에서는 데이터 댐(AI Hub)을 통해 자율주행 23개 세부과제 공공데이터를 구축하여 제공하고 있다.
글로벌 주요 기업들의 자율주행 데이터 수집 및 활용 현황
주요 글로벌 기업들은 합종연횡을 통해 자율주행 기술 개발 중이다.
글로벌 자율주행 기업 간 Alliance 현황완성차 및 IT 산업 등 다양한 기업들이 자율주행 주도권을 갖기 위해 치열하게 데이터 수집 노력을 기울이고 있다.
구글 웨이모와 미국 버클리 대학교는 자율주행 생태계 활성화를 위해 데이터 공유 중이며, 차량 주행은 안전, 환경 등 변수가 많아, 최대한 다양하고 많은 데이터 필요하다.
테슬라와 GM은 주행 자동화 보조 기능이 탑재된 차량 판매를 통해 광범위한 데이터 수집을 진행하여, 주행 보조 기능에 대한 업데이트를 병행하고 있다.
테슬라와 GM은 자체적으로 ‘차량 판매 → 데이터 수집 → 기술 강화’ 전략을 채택하여 신속한 성능 개선과 상용화를 추진하고 있다.
자율주행 기술과 서비스 고도화를 위한 주행 데이터 수집을 두고 테슬라(Tesla)와 구글 웨이모(Google Waymo)로 대표되는 경쟁 구도가 이어지고 있다. 웨이모는 2009년부터 자율주행 R&D를 지속하고 있으나 C-ITS와 HD Map을 중심으로 한 시험 주행에 주력하는 모습이다. 물론 2018년 12월부터 미국 애리조나주 피닉스 지역에서 시험적으로 로보 택시 서비스를 출시하여 실데이터를 수집 중이나, 주행 데이터의 양보다는 자율주행 AI 알고리즘 고도화에 주력하는 모습이다.
반면, 테슬라는 2014년부터 FSD(Full Self-driving) 옵션으로 대표되는 오토파일럿(Autopilot) 기능을 지속적으로 업데이트해오면서 실제 주행 데이터를 확대하는데 주력하고 있다. 테슬라는 전 세계에 이미 판매된 70만 대 이상의 차량에서 수집된 다양한 실제 주행 데이터를 바탕으로 정확도를 높이는 전략을 꾀하고 있다.
주행 데이터 공유 필요성 및 의의
위의 글로벌 사례에서도 알 수 있듯, 주행 데이터는 자율주행 기술 고도화를 위해서 필수적이다. 자율주행 AI S/W 학습과 안전성 확보를 위해서는 주행 영상과 초정밀 지도 데이터가 꼭 필요하다. 현재, 주행 데이터 없이 자율주행 기술 고도화(예: Lv.2 → Lv.3) 하는데 어려움이 있다.
자율주행 기술은 대규모 투자가 필요한 분야로 데이터와 인프라 관련 진입장벽이 높아, 선도기업과 정부 합동 지원이 필요하다. 국내 주행 데이터 수집 및 활용은 부족한 상황이며, 국내 자율주행 관련 중소‧벤처기업들이 글로벌 대기업처럼 대규모 투자하기는 어려운 실정이다.
국가의 충분한 지원 통해 우수한 기술력을 확보할 수 있으며, 기업 간 교통 및 주행 데이터 공유 강화를 통해, 기술개발 촉진 및 생태계 활성화를 기대할 수 있다. 기업들이 자율주행 기술과 서비스 개발에만 매진할 수 있는 연구 토양을 제공하는 것이 시급하다. 한국의 스타트업은 전 세계에서 주목할 5개국 중 하나로 선정(세계경제포럼, 2020)되고, 한국 스타트업의 자율주행 준비지수는 7위(KPMG, 2020) 일 정도로 경쟁력이 높아, 향후 적절한 데이터와 인프라 제공 시 성장 가능성이 매우 높다.
주행 데이터 공유를 통해 ‘주행 데이터 활용↑ → 자율주행 R&D↑ → 새로운 응용서비스↑’로 이어지는 선순환 생태계 구조를 활성화할 수 있다. 데이터와 인프라 등 진입장벽을 완화하여 국내 기업들의 기술 역량을 강화하고, 응용 서비스 적용과 신산업 창출에 기여할 수 있을 것이다.
현재 과기부 데이터 댐 사업의 일환으로 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 AIHub를 통해 자율주행 데이터 23종을 제공하고 있으며, 창업진흥원에서는 대-스타 해결사 플랫폼 제3탄(자율주행 편)을 통해 국내 창업기업들이 자율주행 공유 데이터를 활용하여 R&BD 모델을 강화할 수 있도록 지원하는 경진대회 프로그램을 운영하고 있다. 향후 한국의 자율주행 육성 전략에 있어서도 이러한 주행 데이터 확보 및 처리 고도화를 위한 보다 다양한 지원이 필요하다.
자율주행 시장은 다른 4차 산업혁명의 기술 분야와 마찬가지로 승자 독식(winner takes all)의 시장 구조를 가지고 있다. 따라서 한국이 우수한 경쟁력을 가질 수 있도록 국내 자율주행 생태계를 가꾸어 나가야 할 것이다.
