정부가 광주 자율주행 실증도시를 거점으로 데이터 확보부터 AI 모델 개발·상용화까지 이어지는 국가 차원의 혁신생태계 구축에 나선다.

김윤덕 국토교통부 장관이 1일 정부세종청사에서 자율주행 AI 전문가 간담회를 주재하고 있다. (연합뉴스)김윤덕 국토교통부 장관은 1일 오후 정부세종청사에서 국내 자율주행 AI 분야 전문가들을 초청해 간담회를 열었다.

이번 자리는 자율주행 AI 연구개발 현장의 애로사항을 직접 듣고, 실증도시를 중심으로 데이터 수집·AI 모델 개발·검증·상용화로 이어지는 한국형 자율주행 AI 혁신생태계 구축 방향을 모색하기 위해 마련됐다.

국토부는 광주를 자율주행 실증도시로 조성해 AI 개발에 필요한 대규모·고품질 학습데이터를 쌓고 있다. 아울러 과학기술정보통신부와 손잡고 E2E(End-to-End) 기술개발을 위한 AI 학습데이터 표준화 작업도 병행하고 있다. 

E2E는 센서 입력부터 차량 제어 출력까지 모든 처리 과정을 단일 AI 모델로 연결하는 방식이다.

김 장관은 이 자리에서 "자율주행은 자동차와 AI가 결합된 피지컬 AI 대표산업으로, 자율주행 산업의 핵심은 얼마나 많고 다양한 학습데이터를 확보하고, 얼마나 효과적으로 AI 모델이 학습하는지에 달려 있다"고 강조했다.

이어 그는 "자율주행 실증도시는 민간이 구축하기 어려운 대규모 고품질 데이터를 확보하고, AI 학습 인프라와 실증환경을 제공하는 사업"이라며, "확보한 데이터를 공유하여 AI 모델 개발로 연결하고, 다시 실증을 통해 성능을 개선하는 국가 차원의 데이터 플라이휠(Data Flywheel) 생태계를 구축하는 것이 무엇보다 중요하다"고 덧붙였다. 

데이터 플라이휠은 수집된 데이터가 AI 모델을 개선하고, 개선된 모델이 다시 더 많은 데이터를 생성하는 선순환 구조를 뜻한다.

간담회에 참석한 전문가들은 자율주행 AI의 경쟁력이 실제 도로에서 수집한 데이터의 규모와 다양성, 즉 데이터 스케일링(Data Scaling)에 의해 좌우된다고 진단했다. 

이들은 "전국 어디서나 안전하게 운행 가능한 자율주행 AI를 개발하기 위해서는 광주 실증도시를 시작으로 다양한 지역과 도로환경에서 데이터를 지속적으로 확보하고, 산·학·연이 이를 활용할 수 있는 개방형 생태계를 구축해야 한다"고 제안했다.

김 장관은 전문가들의 의견에 화답하며 "하반기부터 실증도시에 자율차 200대가 순차 투입되는데 국토부와 대한민국 자율주행팀과 함께 총력을 다해 발전시켜 나간다면 우리나라의 세계적 자동차 제조역량과 AI 기술력을 결합한 글로벌 경쟁력을 충분히 확보할 수 있다"고 말했다.

그는 또 "더 많은 도시에서 고품질 학습데이터를 확보하고 AI 모델 연구개발과 실증, 상용화까지 이어지는 전 주기 구축을 위한 자율주행 AI 클러스터를 구축함으로써 대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트에 발맞춰 피지컬 AI 기술발전을 선도하기 위한 혁신생태계를 조성하겠다"고 밝혔다.