김윤덕 국토교통부 장관은 7월 1일 오후 정부세종청사에서 자율주행 인공지능(AI) 분야 전문가들과 간담회를 열고, 한국형 자율주행 AI 추진전략을 논의했습니다. 이번 간담회는 자율주행 AI 연구개발 과정에서 현장에서 겪는 어려움을 듣고, 실증도시를 중심으로 데이터 확보부터 AI 모델 개발, 검증, 상용화까지 이어지는 혁신생태계 구축 방안을 모색하기 위해 마련됐습니다.
국토교통부는 광주를 자율주행 실증도시로 조성해 자율주행 AI 개발에 필요한 대규모·고품질 학습데이터를 구축하고 있습니다. 또한 과학기술정보통신부와 협력해 E2E(End-to-End, 입력에서 출력까지 AI가 모든 과정을 처리하는 기술) 기술개발을 위한 AI 학습데이터 표준화도 추진 중입니다.
간담회에서 김 장관은 "자율주행은 자동차와 AI가 결합된 피지컬 AI(물리적 세계에서 작동하는 AI) 대표산업"이라며 "핵심은 얼마나 많고 다양한 학습데이터를 확보하고, 얼마나 효과적으로 AI 모델이 학습하는지에 달려 있다"고 강조했습니다. 이어 "자율주행 실증도시는 민간이 구축하기 어려운 대규모 고품질 데이터를 확보하고, AI 학습 인프라와 실증환경을 제공하는 사업"이라고 설명했습니다.
김 장관은 특히 "확보한 데이터를 공유해 AI 모델 개발로 연결하고, 다시 실증을 통해 성능을 개선하는 국가 차원의 데이터 플라이휠(Data Flywheel, 데이터가 축적될수록 성능이 향상되는 선순환 구조) 생태계를 구축하는 것이 무엇보다 중요하다"고 말했습니다.
간담회에 참석한 전문가들은 "자율주행 AI의 경쟁력은 데이터 스케일링(Data Scaling, 데이터 규모와 다양성을 확대하는 과정)에 따라 실제 도로환경에서 확보한 데이터의 규모와 다양성에 의해 결정된다"고 입을 모았습니다. 이들은 "전국 어디서나 안전하게 운행 가능한 자율주행 AI를 개발하려면 광주 실증도시를 시작으로 다양한 지역과 도로환경에서 데이터를 지속적으로 확보하고, 산·학·연이 이를 활용할 수 있는 개방형 생태계를 구축해야 한다"고 제안했습니다.
이에 김 장관은 "하반기부터 실증도시에 자율차 200대가 순차 투입된다"며 "국토부와 대한민국 자율주행팀과 함께 총력을 다해 발전시켜 나간다면 우리나라의 세계적 자동차 제조역량과 AI 기술력을 결합한 글로벌 경쟁력을 충분히 확보할 수 있다"고 밝혔습니다.
또한 김 장관은 "더 많은 도시에서 고품질 학습데이터를 확보하고 AI 모델 연구개발과 실증, 상용화까지 이어지는 전 주기 구축을 위한 자율주행 AI 클러스터를 구축하겠다"며 "대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트에 발맞춰 피지컬 AI 기술발전을 선도하기 위한 혁신생태계를 조성하겠다"고 덧붙였습니다.
