[NEMO2022] "자동차의 미래는 스마트다", 카카오모빌리티가 그리는 자율주행차

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  • 입력 2022년 2월 10일 18시 20분


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카카오모빌리티의 첫 테크 컨퍼런스 ‘NEXT MOBLITY(NEMO 2022)’, 출처=카카오모빌리티
카카오모빌리티의 첫 테크 컨퍼런스 ‘NEXT MOBLITY(NEMO 2022)’, 출처=카카오모빌리티

카카오모빌리티가 첫 테크 컨퍼런스인 ‘NEXT MOBLITY(NEMO 2022)’를 개최했다. 오늘 10일 삼성동 코엑스 그랜드볼룸에서 카카오모빌리티는 NEMO 2022를 진행해, 카카오가 그리는 미래의 모빌리티를 선보였다. 이날 행사에선 LG의 미래 자율주행 컨셉 모델인 옴니팟이 최초로 공개됐으며, 카카오모빌리티의 모바일 맵핑 시스템 아르고와 카카오모빌리티 자율주행차 등도 소개됐다.

카카오모빌리티는 2015년 4월 ‘카카오T’ 택시를 처음 선보인 이후, 7년 동안 택시와 대리기사, 바이크, 기차, 항공 등 모든 이동 수단을 통합한 원스톱 서비스를 제공해왔다. 완성형 MaaS(서비스형 모빌리티)앱 ‘카카오T’로 이용자는 이동 시간을 단축하며, 택시 등의 이동 수단을 편하게 이용할 수 있었다. 카카오모빌리티는 여기서 그치지 않고 완전자율주행을 포함한 모빌리티의 미래 목표를 제시했다. 이러한 미래가 카카오모빌리티의 테크 컨퍼런스 ‘NEMO’에서 구현됐다. 행사는 코로나19로 인해서 엄격한 방역 관리하에 진행됐다.

환영사를 하는 카카오모빌리티 류긍선 CEO, 출처=카카오모빌리티
환영사를 하는 카카오모빌리티 류긍선 CEO, 출처=카카오모빌리티

행사는 오전 미디어 전시 도슨트 프로그램에서부터 본행사의 개회사 그리고 기조연설로 이어졌다. 카카오모빌리티의 류긍선 CEO가 개회사를 했고, 기조연설 인사는 카카오모빌리티 유승일 CTO, LG사이언스파크의 박일평 대표, 볼로콥터의 플로리안 로이터 CEO, 오로라의 크리스 엄슨 CEO였다. 본행사가 끝난 후, 개발자 Q&A 세션이 진행됐다. 개발자 Q&A엔 삼성전자, 우아한형제들, GS리테일, 번개장터, 오토노머스에이투지, 토르드라이브 등 국내 대표 플랫폼 기업과 기술 스타트업이 참여해 모빌리티 산업과 관련된 이야기를 나눴다.

이번 NEMO 2022 행사장에는 카카오모빌리티의 측위센서와 시공간 동기화 기술로 디지털 트윈을 생성하는 모바일 맵핑 시스템(MMS), 카카오모빌리티 자체 기술로 구축한 자율주행차량, 카카오모빌리티의 빅데이터 분석 기술을 시각화한 ‘모빌리티 아틀라스' 등이 전시됐다. 미래 자율주행차 컨셉 모델인 ‘LG 옴니팟(LG OMNIPOD)’도 이 자리에서 최초로 실물이 공개됐다.

자동차 경험, 미래엔 완전히 바뀐다… “운전은 재미로”
모바일 맵핑 시스템 아르고스. 왼쪽이 모바일 로봇형 MMS 차에 붙은 것이 차량형 MMS, 출처=IT동아
모바일 맵핑 시스템 아르고스. 왼쪽이 모바일 로봇형 MMS 차에 붙은 것이 차량형 MMS, 출처=IT동아

모바일 맵핑 시스템(MMS) ‘아르고스’는 측위 센서로 실내외 모두 고정밀 지도(HD맵)을 만들어, 가상 현실에 실제 현실을 구현한 디지털 트윈을 구축한다. 기존 차량 시스템의 한계를 극복하기 위해 제품은 경량화됐으며, 센서 종류와 구성에 관계없이 대응하는 모듈 시스템을 구축했다. 높은 수준의 위성항법시스템(GNSS)보정 기술과 시공간 동기화 기술이 적용됐으며, 자율주행, 로봇, 첨단운전자보조시스템(ADAS), 도심항공교통(UAM) 등 다양한 형태로 구현이 가능하다.

세단형 전기차에 부착되는 차량형 MMS는 차종에 관계없이 차체 위에 탈부착형으로 장착해 어느 국가에나 투입될 수 있는 확장성을 갖췄다. 국내에서 유일하게 국토교통부의 성능 인증을 통과한 차량용 MMS로써, 지난 2020년 초에는 사우디 항만에서 플랜트 현장까지 370km의 구간을 2주 만에 수행하는 등 성능은 이미 확인됐다. 모바일 로봇형 MMS는 차량이 진입하지 못하는 주차장, 캠퍼스, 건물 내부 등의 3D맵 제작을 위해 개발됐다. 경사로 주행은 물론, 경로 내 연석과 같은 방해물이 있어도 이동이 가능하다.

카카오모빌리티의 자율주행자동차, 출처=IT동아
카카오모빌리티의 자율주행자동차, 출처=IT동아

카카오모빌리티의 자율주행자동차는 지난해 12월부터 판교에서 서비스를 시작하고, 현재 1대의 차량을 운행 중이며 지금까지 약 100명의 이용자를 태웠다. 서비스 만족도는 5점 만점의 4.95점. 모두 사고 없이 안전하게 목적지까지 도착했다. 5개의 라이다와 레이더, 10개의 카메라를 기반으로 주변 차량을 실시간으로 인식한 정보와 HD맵 정보를 융합해 안전한 자율주행 서비스를 제공한다.

자율주행자동차는 복잡한 도심환경에서 주변 차량의 움직임을 정확하게 예측하고 인지할 수 있어야 사고를 예방할 수 있다. 이 부분이 개발 단계에서부터 카카오모빌리티의 개발팀이 고민했던 부분이다. 불법주·정차, 꼬리물기, 무단횡단 등 다양한 상황에서도 안전하게 도착할 수 있도록 판단 기술과 최적 경로를 위한 내비게이션 플랫폼 기술이 접목됐다.

운전석 헤드레스트 뒷면엔 AVV(Autonomous Vehicle Visualizer)가 달려 있어서, 탑승객이 차량 운행 정보를 실시간으로 확인할 수 있다. AVV로 자율주행 차량의 인지 및 판단을 통한 운행상황을 확인할 수 있으며, 향후 예상치 못한 위험 상황 발생 시 탑승자가 이 플랫폼으로 차량 상태에 대해 모니터링 및 대응이 가능하도록 운영할 예정이다. 법적으로 운전자 1명이 반드시 탑승해야 하므로, 현재 서비스를 제공하는 과정에선 자율주행매니저가 운전석에 탑승하도록 하고 있다. 이들은 연구개발을 지원하면서, 자율주행차 탑승이 편안한 경험이 될 수 있도록 접객 및 UX를 개선하는 역할을 맡는다. 이를 위해 자율주행 매니저는 자율주행시스템 전문 교육을 이수한 뒤, 최소 수 개월간의 자율주행차 운행 및 서비스 운영 경험을 갖춘다.

LG전자의 옴니팟, 출처=IT동아
LG전자의 옴니팟, 출처=IT동아

LG전자는 인공지능 기반의 미래 자율주행차 컨셉을 이 자리에서 최초로 공개했다. 옴니팟은 LG전자가 그리는 미래의 모빌리티를 보여주는 청사진과도 같다. 기존의 스마트홈이 차량으로 옮겨왔다고 생각하면 된다. 차량은 편히 쉴 수 있는 릴렉스 존과 업무를 볼 수 있는 오피스 존으로 나뉜다. 릴렉스 존에선 인공지능 비서 ‘레아’의 도움으로 쇼핑, 음악 감상, 영화 시청, 쇼핑 등 다양한 활동을 즐길 수 있다. 차량 내부엔 있는 여러 개의 스크린이 각 활동의 목적에 맞춰 자동으로 움직인다.

오피스 공간에선 업무를 보거나, 운전에 직접 개입할 수도 있다. LG전자는 옴니팟에서의 운전을 “재미를 위한 활동”으로 설명했다. 운전을 꼭 해야만 하는 것이 아닌, 흥미를 위한 활동으로 묘사한 것이다. 전문가들은 이러한 인간의 개입이 필요 없는 완전주행을 2030년 전후에 가능할 것으로 예측하고 있다. LG전자는 차를 직접 개발하는 것을 제외하고, 이에 들어갈 가전제품과 자율주행 기술 개발을 모두 맡고 있다. 카카오모빌리티와 가능한 대표적인 협업은 카카오T를 통한 호출이다. 이는 단순히 차량을 통한 이동만을 의미하진 않는다. 가령, 신상 옷이 구비된 차량이 호출에 따라 이용자를 직접 찾아가는 것도 가능하다. 앞으로 사람들은 불필요한 이동을 할 필요가 없게 된다.

모빌리티 아틀라스, 출처=IT동아
모빌리티 아틀라스, 출처=IT동아

모빌리티 아틀라스(Mobility Atlas)는 카카오모빌리티 서비스와 기술을 고도화하는데 활용하는 빅데이터 분석 기술을 시각화한 플랫폼이다. 빅데이터를 활용한 의사결정을 촉진하기 위해서 개발했다. NEMO2022 전시장 내 대형 스크린을 통해 전국 도로별 분절 구간 내 통행 속도, 통행량, 실시간으로 호출 가능한 택시 수 등 카카오 T에서 수집하고 처리한 데이터를 한눈에 확인할 수 있었다. 공공데이터도 활용하긴 하지만, 주로 카카오T를 통해 얻은 데이터를 분석한다.

이를 통해, 카카오모빌리티는 도로 통행량 및 속도를 시각화하거나 실시간 길 안내, 도로 예상 속도, 내비 운행 리포트 등 서비스 전반에 활용하고 있다. 또한, 빅데이터 분석 노하우를 통해 카카오모빌리티 서비스의 수요와 공급의 불균형을 해소하고 서비스 이용자와 공급자를 신속 정확하게 매칭해, 사용자의 편의 개선과 공급자의 수익 증진 효과를 얻고 있다. 특히 명절 같은 경우엔 연휴 기간이 매번 다른데, 이러한 변수에 대응하기 위해서 과거의 데이터를 실시간 운행에 적절히 대응한다고 한다.

동아닷컴 IT전문 정연호 기자 horang@donga.com
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