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IT Trend

물 만난 고기? 메타버스 만난 모빌리티 산업

2021.12.20

자율주행, 모빌리티, 자동차와 메타버스는 다소 거리가 있어 보이지만 관련 산업에서는 이미 메타버스를 향한 다양한 개발이 진행되고 있습니다. 우버 자율주행차 사고 이후 자율주행 시뮬레이터의 발전, 코로나19에 따른 차량 디지털 전시 및 온라인 판매, 디지털 트윈을 이용한 제조 공정의 가상화, 가상 주행을 통한 차량 체험, 메타버스에서의 차량 모델 시승회 등 다양한 방향으로 진화하고 있는데요.

자동차 업계에서 그동안 진행해 오던 증강현실, 가상현실, 혼합현실 관련 시장이 코로나19와 자율주행 흐름에 맞춰 더 가속화되고 있는 상황입니다. 이번 글에서는 관련 동향을 정리해 보도록 하겠습니다.

2018년 우버 자율주행 사고에 따른 자율주행 시뮬레이터의 발전

지난 2018년에는 우버 자율주행차량의 보행자 사망사고가 있었습니다. 야간에 자전거를 끌고 도로를 건너던 보행자가 우버 자율주행차의 오류로 인해서 사망한 사건이었는데요. 이 사고 원인 중 하나로 우버와 구글 간의 자율주행 경쟁을 배경으로 들기도 합니다. 준비가 덜 된 우버가 자율주행차를 무리하게 운행하면서 발생한 사고로 보기도 하는데요.

당시 구글은 ‘구글 자율주행차량에서는 일어나지 않을 사고’라면서 우버를 강하게 비판하기도 했습니다. 도로 주행 거리는 구글이 우버보다 적지만, 구글은 시뮬레이터를 이용해서 다양한 사고 상황을 테스트하고 있다고 강조했는데요.

당시 구글 자율주행차량의 실제 도로 주행 거리는 대략 500만 마일 정도이지만, 자율주행 시뮬레이터 상에서는 50억 마일의 주행을 통해서 안전성을 충분히 검증하고 있다고 밝혔습니다. 특히, 자주 일어나지 않는 사고 상황이나 이상 상황을 시뮬레이터에서 발생시켜서 사고를 예방할 수 있도록 했습니다. 웨이모는 2021년 7월 새로운 시뮬레이터인 시뮬레이션시티를 선보였는데요. 구글이 지금까지 자율주행으로 모은 3200만 km 이상의 데이터와 NHTSA의 충돌 사고 데이터 등 내외부 데이터를 종합해 테스트할 수 있도록 했습니다.

2018년 우버 사고 이후 자율주행 시뮬레이터는 자율주행의 핵심 기술이 되면서 관련 시장이 크게 성장하고 있습니다.

우버 충돌 상황과 사고 후 차량 사진 (출처: 우버) 보행자가 횡단보도 없는 도로에서 자전거를 끌고 도로를 건너는 상황에서 우버 자율주행차량이 자전거를 끌고가는 보행자를 제대로 인식하지 못해 일어난 사고. 시속 70km/h에서 사고가 난 것으로 추정됨
웨이모 시뮬레이션시티(출처: 웨이모) 웨이모가 2021년 7월에 공개한 시뮬레이션 툴 시뮬레이션시티 아래 사진의 왼쪽은 실제 영상, 오른쪽은 시뮬레이션 영상을 보여주고 있음

자율주행 AI를 고도화하는 자율주행 시뮬레이터

현재 자율주행 시뮬레이터는 기능이 더욱 강화되고 있는데요. 관련 주요 업체들도 일제히 자율주행 시뮬레이터 성능을 높이고 있습니다. 먼저, 자율주행 시뮬레이터에서는 자율주행차량 조건, 밤/낮 등 시간 조건, 눈/비 등 날씨 조건, 조명 조건 센서의 위치와 종류, 실제와 유사한 도로 조건, 보행자/공사 등 비정형 상황 등 다양한 상황을 모사해 실제와 유사한 상황에서 멈춤없이 시뮬레이션이 가능해집니다. 이를 통해서 복잡한 도로를 달리면서 사고를 최소화할 수 있도록 AI를 고도화할 수 있게 됩니다.

또한 다른 측면에서 가상세계에서 현실을 그대로 모델링해 다양한 기능을 제공할 수 있게 됩니다. 현실세계의 자율주행과 가상세계에서의 자율주행을 합쳐서 더욱 안전한 자율주행을 구현할 수 있게 되는데요. 엔비디아는 현실에서 자율주행하면서, 가상세계에서도 똑같이 시뮬레이션하면서 현실 세계에서 사고를 줄이는 방안을 제시하기도 했습니다. 지난 8월에 열린 ‘테슬라 AI 데이’에서도 자율주행 시뮬레이션 기능을 강조했는데요. 큰 트럭에 가려진 주변 차량이나 보행자의 움직임을 3D 시뮬레이터에서 예측해 차량이나 보행자의 안전성을 높일 수 있는 기능을 제시하기도 했습니다.

시뮬레이터에서 자율주행 센서를 가상화하면 가상 공간에서 가상 센서 데이터를 얻을 수 있는데요. 자율주행 시뮬레이터에서 주행이 가능하도록 만들고 가상의 주행 데이터를 생성할 수 있습니다.

엔비디아의 시뮬레이터 오토심 (출처: 엔비디아) 위: 시뮬레이터에서 조명조건, 센서 위치 등을 설정할 수 있음 아래: 실제 자율주행 화면과 시뮬레이터상의 화면이 거의 유사한 것을 볼 수 있음

파생 산업으로 발전하는 자율주행 시뮬레이터

자율주행 시뮬레이터는 자율주행 기능뿐만 아니라 다양한 파생산업으로도 발전하고 있는데요. 현실과 가상세계가 융합되는 모습으로 진행되고 있습니다. 이동이나 배송을 위해서 도시의 흐름이나 이동 및 배송 시간을 점검해 볼 수도 있는데요. 앞으로 복잡한 도시를 모델링해 나가면서, 모빌리티 관련 산업의 발전에 기여할 것으로 생각됩니다.

사용자들에게 차량의 자율주행 기능을 가상 체험해 볼 수 있도록 할 수 있는데요. 실제 도로에서 자율주행 기능을 처음 사용하게 되는 사용자들에게 자율주행 기능의 조작을 미리 학습할 수 있도록 하는 데에도 쓰일 수 있습니다.

규제기관에서는 여러 회사의 자율주행 AI 기능을 시뮬레이터에서 비교해 볼 수도 있는데요. 각 회사의 자율주행 소프트웨어를 시뮬레이터에 연결해 다양한 상황에서 성능을 검증하고 비교해 볼 수 있습니다.

차량 자체나 부품에 대한 테스트도 중요한 이슈가 되고 있는데요. 시뮬레이터로 관련 기능을 테스트해 볼 수 있고요. 이후에 실제 테스트 결과를 자율주행으로 얻어볼 수도 있습니다. 최근 우리나라 자율주행 업체인 오토노머스에이투지는 TAS(Test Automation Solution)을 발표했는데요. 주행시험장에서 극한 상황에서 사람이 진행해야 하는 많은 테스트를 자율주행 기술로 테스트해 볼 수 있습니다. 앞으로 시뮬레이터와 자율주행 기능을 이용하여 주행시험이나 부품 테스트가 가능해질 것으로 생각됩니다.

자율주행 기반 차량 주행 테스트 (출처: 오토노머스에이투지) 사람이 진행하는 테스트를 자율주행을 이용하여 무인으로 진행함

메타버스 기반 가상 차량 체험

코로나19로 매장 판매가 어려워지면서, 주요 자동차사들은 온라인 판매를 강화하고 있는데요. 온라인 판매를 위해서 디지털 공간에서 차량을 보여주면서 다양한 기능을 체험할 수 있도록 하고 있습니다. 주요 회사들은 여기에서 한발 더 나아가 메타버스 전략을 강화하고 있습니다. 가상 세계에서 실제 주행을 체험해 볼 수 있도록 하거나, 다양한 메타버스 플랫폼에 차량 모델링을 제공해 소비자들이 자사의 차량에 익숙해지도록 하고 있습니다.

포트나이트, 제페토, 로블록스 등 다양한 메타버스 플랫폼을 적극적으로 활용하고 있는데요. 페라리는 2022년 출시 예정인 페라리 296GTB를 포트나이트에서 운전해 볼 수 있도록 했습니다. 현대는 로블록스에 가상의 테마파크를 구축하고, 제페토에서 소나타 가상 시승을 진행하기도 했습니다.

2022년형 페라리 296 GTB (출처: 에픽게임즈) 메타버스 플랫폼 포트나이트에서 체험해 볼 수 있는 페라라 296 GTB

스마트팩토리와 차량 내의 콘텐츠

주요 자동차사들은 스마트팩토리와 생산공정에서도 메타버스 관련 기술을 적극적으로 활용하고 있습니다. 공장 내의 생산 시설이나 로봇을 모델링해 최적의 생산 시설을 구축하고, 신차 설계에 활용하고, 생산 효율을 높이는 데에도 이용하게 됩니다. 아직 시장 초기이지만, 차량 내에서의 콘텐츠 활용에도 이용될 것으로 보입니다. 주요 업체들은 차창에서 투명 디스플레이를 활용한 정보 제공, 차량 내에서 VR 기기를 활용한 콘텐츠의 제공 등의 기능을 제시하고 있습니다.

생산 공정 자동화 모델링 (출처: BMW) 언리얼 엔진을 이용한 제조공정 시뮬레이션
CES 2019 아우디 익스피어리언스 라이드 (출처: 아우디) 아우디는 CES 2019에서 차량의 움직임과 가상현실을 연계한 익스피어리언스 라이드 공개했음 이는 차량용 콘텐츠 진화 방향에 참고가 될 수 있음

메타버스로 발전해 가는 모빌리티 산업

그동안 주요 업체들이 진행해 왔던 증강현실, 가상현실, 혼합현실 기술들은 코로나19를 지나면서 더욱 힘을 받고 있는데요. 자율주행 시뮬레이터, 메타버스 기반 차량 체험, 메타버스 콘텐츠, 스마트 팩토리와 생산 공정 등에서 다양한 응용이 발전해 나갈 것으로 생각됩니다. 커 나가는 관련 시장에서 우리나라 업체들의 좋은 성과를 기대해 봅니다.

글ㅣ정구민ㅣ국민대학교 교수

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