현대 사회에서 인공 지능의 확산은 당연히 자동차 산업을 비롯한 다양한 분야에 걸쳐 통합으로 이어지고 있습니다. 인공지능은 자동차 엔지니어링 및 제조 공정에 영향을 미치는 것을 넘어 차량 기능 자체에 점점 더 널리 보급되고 있습니다.
차량 내 인공지능의 활용은 열광적인 반응과 회의적인 반응을 동시에 불러일으켰습니다. 일부에서는 이러한 통합을 혁신적인 발전으로 보는 반면, 다른 사람들은 잠재적인 재앙으로 간주합니다.
자동차에서 인공지능은 어떻게 사용되나요?
완전 자율 주행 차량의 광범위한 채택은 아직 실현되지 않았지만, 그럼에도 불구하고 인공 지능은 현대 자동차의 다양한 구성 요소에서 발견할 수 있습니다. 특히 이 기술은 전기 오토바이 및 전기 밴과 함께 승용차와 유틸리티 차량을 모두 아우르는 전기 자동차(EV)에 널리 사용되고 있습니다. 테슬라를 비롯한 많은 전기차 생산업체들이 AI 시스템 통합에 중점을 두고 있습니다.
차량에 인공지능(AI)을 적용하면서 다양한 혁신적 가능성이 생겨났습니다. 이러한 맥락에서 AI가 제공하는 특정 기능과 성능을 향상시키기 위해 현대 자동차에 통합할 수 있는 속성을 이해하는 것이 필수적입니다.
사고 예방
질병통제예방센터 에 따르면 전 세계적으로 매년 135만 명이 차량 사고로 사망하고 있습니다. 매일 3,700명이 목숨을 잃는다는 충격적인 수치입니다. 교통사고는 너무나 흔한 일이지만 인공지능이 교통사고를 예방하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
현대 자동차에 통합된 주요 안전 기능 중 하나는 사고 방지 기능입니다. 예를 들어 테슬라는 충돌 경고, 긴급 제동, 장애물 인식 가속으로 구성된 충돌 방지 보조 기능을 도입했습니다. 또한 2013년부터 상용차와 승용차 모두에 자율 긴급 제동을 적용하고 있으며, 2022년 7월부터는 유럽에서 판매되는 모든 차량에 이 기술이 의무화될 예정입니다.
차량에 인공지능(AI)이 통합되면서 기존의 수동적인 안전 시스템을 뛰어넘는 첨단 안전 조치를 위한 길이 열렸습니다. 이러한 응용 분야 중 하나는 사고로 이어질 수 있는 불규칙한 운전 패턴을 식별하기 위해 운전자의 운전 행동을 모니터링하고 분석할 수 있는 AI 알고리즘을 개발하는 것입니다.이러한 알고리즘은 급제동, 신호 미준수 및 기타 잠재적 위험 요소에 대한 데이터를 분석하여 운전자에게 실시간 피드백을 제공하고 극단적인 경우 충돌을 피하기 위해 개입할 수도 있습니다. 이 최첨단 기술은 교통사고 발생 건수를 줄이고 전반적인 도로 안전을 개선하기 위한 노력의 중요한 진전입니다.
조향 및 제동 지원
특히 악천후 시에는 도로를 탐색하는 것이 종종 어려울 수 있지만, 인공지능을 적용하면 이러한 상황을 개선할 수 있는 잠재력이 있습니다. 특히 인공지능 지원 시스템은 짙은 안개, 폭우 또는 험준한 지형이 특징인 환경에서 운전하는 작업을 단순화할 수 있습니다.
또한 인공지능을 활용하면 다른 차량을 향해 지나치게 빠른 속도로 주행하거나 도로 상황으로 인해 정차 거리를 연장해야 하는 경우와 같이 잠재적인 위험을 감지하고 즉각적으로 수정할 수 있는 기능을 통해 향상된 안전 조치를 제공할 수 있습니다. AI를 활용하면 차량이 점진적이고 안전한 방식으로 감속하여 충돌 가능성을 줄일 수 있습니다.
Tesla는 차량에 인공 지능을 통합하여 완전 자율 주행을 위한 길을 개척해 왔습니다. 2014년에는 AI 기술을 활용한 혁신적인 반자율 주행 시스템인 오토파일럿을 도입했습니다. 최근 Tesla는 현재 공개 베타 단계에 있는 완전 자율 주행으로 알려진 더 발전되고 AI에 크게 의존하는 버전을 테스트하고 있습니다. 일관되지 않은 성능을 둘러싼 논란에도 불구하고 시스템이 학습할 수 있는 신경망의 개발은 이 분야에서 중요한 이정표입니다.
자동 주차
적절한 주차 공간을 찾는 일은 많은 운전자들이 좁은 공간에 차량을 조작하려다 찌그러짐, 긁힘 및 기타 외관 손상을 초래하는 결과를 경험한 적이 있기 때문에 종종 어려움을 겪곤 합니다. 인공지능 기반 기능이 제공하는 지원을 활용하면 운전자는 이러한 상황을 보다 안전하게 탐색하여 자신과 동료 도로 사용자 및 지나가는 보행자의 잠재적 피해를 최소화할 수 있습니다.
일부 자동차에는 초음파 및 카메라 기반 주차 보조 시스템이 장착되어 있어 운전자의 입력 없이도 지정된 공간으로 자동으로 이동할 수 있습니다. 이러한 기술의 통합은 사용자에게 번거로움 없는 주차 경험을 제공합니다.
테슬라의 자율 주차 기술은 평행 또는 직각 공간에 차량을 독립적으로 주차할 수 있는 오토파킹으로 알려져 있습니다.현재 AI는 자동 주차 기능을 사용하여 자동 주차를 지원하지 않지만, 테슬라의 AI 팀은 2022년 회사 CEO 엘론 머스크의 발표에 따라 이 기능을 개선하기 위해 노력하고 있는 것으로 알려졌습니다. 이 기능에 대한 향후 업데이트에는 더 고급 AI 기능이 통합될 것으로 예상됩니다.
향후 자동차에서 인공지능의 잠재적 활용
자동차에서 인공지능의 활용은 이미 괄목할 만한 결과를 이끌어냈지만, 현재의 한계를 넘어 그 응용 분야가 계속 확장될 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 인공지능은 자동차에 적용될 수 있습니다.
“자동”이라는 용어는 센서 및 GPS 내비게이션 시스템과 같은 기술을 활용하여 도로를 탐색하고 장애물을 피하면서 운전자의 개입 없이 차량이 운행되는 교통 수단을 의미합니다.
차량 간 통신이 고도로 지능화된 방식으로 수행되어 차량 간 정보를 효과적으로 교환할 수 있습니다.
응시자가 차량을 안전하고 책임감 있게 운전할 수 있는 자격이 있는지 판단하기 위해 시력 검사, 교통 법규를 다루는 필기 시험, 제어력, 판단력, 도로 인지력 등 다양한 기술에 대한 후방 시험 등 일련의 표준화된 절차를 통해 공공 도로에서 자동차를 운전하는 개인의 숙련도를 평가하는 과정을 운전면허 시험이라고 합니다.
고령 운전자의 자동차 운전 적합성 평가는 신중한 고려와 평가가 필요한 관심 대상입니다.
앞서 언급한 속성은 차량 운행 시 안전성과 실용성을 향상시킬 수 있지만, 인공지능 기반 교통수단의 영역을 수용하기 전에 몇 가지 중요한 요소를 고려하는 것이 필수적입니다.
차량에서 인공지능을 신뢰할 수 있을까요?
차량에 인공지능(AI)을 활용하면 많은 이점을 가져올 수 있지만, 인공지능 적용과 관련된 몇 가지 위험을 인식해야 합니다. 이러한 위험 중 하나는 기술적 결함 및 오작동 가능성입니다.
인공지능(AI)과 관련된 잠재적 위험성은 전 세계 전문가들에 의해 강조되어 왔습니다. AI는 기술이기 때문에 시스템 오류 및 오작동에 취약하며, 이는 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어,
이 장착된 자동차의 위험 인식 기능 오류 자율주행차의 경우 일부 사람들에게는 이미 그 위험성이 명백하게 드러나 있을 수 있습니다.특히 자율주행 시스템이 실험 단계에 있는 경우(테슬라의 완전 자율주행 베타 기능 등) 자율주행 차량이 오작동하여 사고를 예방하는 대신 사고를 일으킬 가능성은 매우 현실적입니다. 내셔널 로 리뷰 에 따르면 자율주행차 사고는 주행거리 100만 마일당 9.1건으로 일반 차량의 2배가 넘는 것으로 나타났습니다. 자율주행 기능을 제공하는 자동차 모델이 많기 때문에 위험성을 고려해야 합니다.
자율주행 차량의 등장으로 인해 내비게이션 오류 가능성을 비롯한 몇 가지 잠재적인 단점도 발생했습니다. 운전자가 미리 정해진 목적지를 선택했는데 안내 시스템이 오작동하는 경우, 차량의 오토파일럿 모드가 의도하지 않은 위치로 차량을 안내할 수 있습니다. 이 문제를 방지하려면 절벽이나 수역으로 주행하는 것과 같은 사고를 방지하기 위한 안전 조치가 시스템에 통합되어야 합니다.
스탠포드 엔지니어링 기사 에서 AI의 능력과 안전성에 대해 살펴보았는데, 저자는 다음과 같이 언급했습니다:
자율주행차는 인간 운전자에 비해 환경 데이터를 수집, 분류, 대응하는 데 있어 더 큰 도전에 직면해 있으며, 여기에는 도로에 갑자기 큰 장애물이 나타나거나 정지한 자동차 사이를 뛰어다니는 어린이와 같은 예기치 못한 상황을 효과적으로 식별하고 대응할 수 있어야 하는 것이 포함됩니다.
인공지능(AI)의 완전한 자율성 능력과 관련하여 인공지능에 대한 신뢰 문제가 최근 논의에서 제기되고 있습니다. 관련 기사에서 언급했듯이 설계자, 엔지니어 및 규제 당국은 자율 기술이 완벽하지 않으며 완벽을 달성할 수 없다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 시스템과 사용자 간에 어떤 형태로든 상호 작용이 필요하다는 점은 여전히 중요합니다. 실패
테슬라의 CEO 엘론 머스크는 완전 자율주행을 도입하면서 머지않은 장래에 회사의 차량이 사람의 개입이나 수동 제어 없이도 자율적으로 주행할 수 있을 것이라고 낙관적인 전망을 내비쳤습니다. 하지만 이후 그와 그의 팀은 인공지능과 세계에서 가장 강력한 컴퓨팅 시스템의 도움을 받아도 이러한 목표를 달성하는 것이 처음 예상했던 것보다 훨씬 더 복잡하고 장기적인 노력이 필요하다는 것을 깨닫게 되었습니다.
운전에 인공지능(AI)의 보급이 증가함에 따라 운전자의 운전 기술과 책임감 저하 가능성에 대한 우려가 제기되고 있습니다.현재 개인은 엄격한 테스트를 거쳐 특정 기준을 충족해야만 차량을 독립적으로 운전할 수 있기 때문입니다. 그러나 자율주행 기능이 탑재된 차량이 많아지면 운전자 개개인이 이러한 기술을 보유할 필요성이 줄어들어 테스트 기준과 요건이 완화될 수 있습니다. 또한 자율주행차가 보편화되면 차량이 알아서 운전하기 때문에 복잡한 운전 기술을 습득할 필요성이 줄어든다고 인식될 수 있습니다.
AI 기반 자동차에는 장단점이 있습니다
교통 분야에서 인공지능을 활용하는 것과 관련된 잠재적 함정과 광범위한 의존에 필요한 개선 사항을 인식하는 것이 중요합니다. 인공지능의 이점은 자동차 영역 안팎에서 무수히 많습니다. 그러나 여행 중 안전을 전적으로 맡기기 전에 이 기술의 여러 가지 문제점을 고려하는 것이 중요합니다. 언젠가는 우리 모두가 걱정 없이 자율주행차 안에서 편안하게 휴식을 취하게 될지도 모릅니다.