[테크M = MIT테크놀로지리뷰 독점 제휴]

토요타는 연구비로 연 100억 달러를 사용한다. 이는 자동차 회사 중 폭스바겐 다음으로 많은 금액이다.

연구비는 리튬 배터리부터 안전벨트 디자인까지 모든 요소의 끝없는 점진적 개선에 사용된다. 하지만 이러한 소소한 변화는 토요타가 세계 1위의 자동차 회사를 유지하기에 충분치 않다.

자율주행차의 발전은 운전이란 개념의 핵심을 위협하고 있다. 이 분야에서 토요타는 다른 몇몇 자동차 제조사뿐만 아니라 실리콘밸리의 거물인 구글과 테슬라모터스에도 뒤처져있다.

완전한 혹은 부분 자율주행차가 일반화된다면, 도로의 디자인에서부터 운전면허에 이르기까지 모든 것이 급격하게 바뀔 것이며 여기에 필요한 기술을 갖추지 못한 자동차 회사들은 디지털 셀카의 시대에 필름을 만들던 회사 같은 운명에 처할 것이다.

늦은 출발을 만회하기 위해 60세의 토요타 CEO, 아키오 토요다는 10억 달러를 들여 자율주행차와 로보틱스를 연구할 토요타 리서치 인스티튜트를 미시건, 실리콘밸리, 그리고 메사추세츠의 캠브리지에 세우고 있다.

그는 이 연구소를 이끌 인물로 뛰어난 로보틱스 연구자인 질 프랫을 선임했고 그에게 수백명의 기술자와 과학자를 채용할 수 있는 권한을 줬다.

동시에 스탠포드대, 미시건대, MIT와 협력관계를 맺었으며 설사 그들이 내는 도발적인 새로운 아이디어가 진열장에 전시되는 데 10년 이상이 걸릴 수 있다 해도, 자동차의 가능성에 대해 전적으로 다시 생각할 것을 그들에게 부탁했다.

토요타와 같은 가장 전통적인 자동차 회사가 완전 자율주행차를 만들려는 구글의 시도에 모든 것을 걸고 대결하려는 것이 아님은 분명하다.

오히려 토요타는 운전자와 소프트웨어가 자동차의 제어를 공유하는 시스템이 수년 내에 오리라 생각하고 있다. 프랫은 위험 요소가 있을 때 이를 회피하는 전략을 찾는 ‘수호 천사’ 기술의 전문가다.

비슷하게 스탠포드대에서 토요타와 함께 인공지능을 연구하는 이들은 자동차 내부를 향한 카메라를 둬 운전자의 상태를 판단하는 실험을 하고 있다.

운전자가 졸거나 도로에 주의를 기울이지 않을 경우, 자동화된 안전 시스템은 운전자의 정신을 차리게 만들어 다시 운전에 집중시키고 자동차를 안전하게 유지한다.

자동차가 점점 더 많은 일을 하게 될 때, 얼마나 그들은 스마트해질까?

토요타와 2500만 달러의 협약을 맺은 스탠포드대 컴퓨터학과를 이끄는 페이-페이 리 교수는 자신의 팀이 다양한 종류의 AI 기술을 운전 관련된 상황에 적용하고 있다고 말한다.

그녀는 쾌활하게 “우리 작업은 2018년에 나오는 자동차에 적합하거나, 아니면 2028년이거나, 아니면 그 사이겠죠” 라고 말했다.

한 가지 흥미로운 분야는 방어 운전이다. 자동차의 소프트웨어에게 흐릿한 도로 변에서 튀어나올 수 있는 비틀거리는 자전거나 차선을 위험하게 이리저리 바꾸는 화난 운전자를 가르칠 수 있을까?

여러 팀으로 이루어진 스탠포드대 연구진들은 다양한 방식을 테스트하고 있다. 통계학 및 전기공학 조교수인 존 두치가 이끄는 팀은 불안정한 자전거 같은 예상된 위험이 비슷한 상황에서 똑똑한 판단을 내릴 수 있는 예측 소프트웨어를 만들고 있다.

리가 이끄는 다른 팀은 3-D 비전과 패턴인식을 이용해 높은 위험을 가진 대상을 구별하려 하고 있다. 여기에는 스마트폰을 보면서 걷는 보행자나 길가에서 공놀이를 하는 아이들이 포함된다.

자동차 운전자에게는 주의가 산만한 보행자와 정신을 바짝 차리고 있는 이를 구별하는 게 어려운 일이 아니다. 그러나 소프트웨어와 센서가 같은 정도의 판단력을 가지게 하는 것은 ‘매우 어려운 연구주제’라고 리는 말한다.

몇 년 전 리는 사진 속 대상이 설사 이상한 포즈로 있거나 혼란스러운 배경 앞에 서 있다고 해도 거의 정확하게 구별할 수 있는 소프트웨어를 만든 바 있다.

이제 그녀는 같은 기술을 이용해 길가의 사진을 분석하려 하고 있다. 그녀의 목표는 자동차의 소프트웨어에게 보행자가 운전자를 보는지 아니면 이어폰으로 음악을 들으며 스마트폰을 보고 있는지를 구별하는 것이다.

리의 그룹은 또 자율주행차가 가능한 한 빨리 정보를 주고받는 방법을 만들고 있다. 고속도로에서 일렬로 늘어선 차 가운데 가장 뒤의 차에게 맨 앞의 차가 발견한 위험을 즉시 알려줄 수 있다면, 차 간격을 안전하게 줄이고 교통 흐름을 보다 부드럽게 만드는 데 도움을 줄 수 있을 것이다. 도심지에서도 해당 자동차는 볼 수 없지만 다른 방향에서는 인식할 수 있는 위험을 자동차에 즉시 전달할 수 있다면 충돌을 막을 수 있다.

데이터의 수집

2012년 구글이 토요타 자동차를 변형시켜 스스로 운전하는 자동차를 테스트할 때 토요타는 이 자율주행 기술을 공동 개발하자는 구글의 제안을 자동차 제조 노하우를 공유하는 문제 때문에 거절했다. 구글은 대신 포드와 협력을 맺었다.

토요타의 CEO는 자율주행차가 독일 최고의 자동차 경주장에서 24시간 테스트 끝에 사람을 이긴 2014년까지도 해당 기술을 진지하게 고려하지 않았다고 말했다.

구글과 몇몇 자동차 회사들은 수년간의 자율주행차 테스트와 차선유지 경고, 후측방 경보시스템 같은 기능을 가진 자동차를 판매해 많은 양의 동영상과 센서 데이터를 축적했다. 반면 토요타의 소프트웨어 연구자들은 자신의 머신러닝 시스템에 입력할 정보가 충분치 않다는 불리한 위치에 있다.

프랫과 리는 지식의 공유를 통해 모든 경쟁자들이 더 빨리 진보하고 대중의 신뢰를 얻을 수 있을 것이라는 믿음 하에서, 다른 자동차사에게 자율주행차에서 나온 데이터를 공유하자고 요청해 왔다.

결국 자율주행차들은 훨씬 더 안전해질 것이다. 미국에서 매년 자동차 사고는 600만 건이 넘으며, 사망자도 3만3000 명에 달한다. 이 중 90%에 가까운 사건들은 인간의 실수로 여겨진다.

물론 데이터를 충분히 보유한 기업들이 자신이 힘들게 얻었고 적어도 지금 상황에서는 자신들에게 경쟁 우위를 주고 있는 데이터에 대한 권리를 포기할 것으로 보이지는 않는다.

GM/카네기 멜론 자율주행 실험실의 공동 지도교수인 라즈 라즈쿠마는 GM, 닛산, 독일의 빅3(다임러, 폭스바겐/아우디, BMW)를 자율주행에 앞서 나가는 세계적인 자동차 회사로 꼽는다.

그는 “토요타는 다소 뒤처져 있다”면서도 “ 이를 위한 연구소를 설립한 지금 그들은 그 차이를 빠르게 따라잡을 것”이라고 말했다.

프랫은 연구소의 CTO로 구글의 전 로보틱스 책임자인 제임스 커프너를 임명했다.

대학과의 협력이 토요타에게만 이득을 주지는 않을 것이다. 출판되는 연구결과를 다른 회사도 결국 참고할 수 있을 것이라고 리는 말한다.

하지만 다른 이들이 모든 조각을 모을 동안 토요타는 먼저 결과를 볼 수 있다.

또 자동차 기술은 긴 수용 곡선을 가지고 있으며 이는 토요타에게 필요한 시간을 벌어줄 것이다. 규제를 통과하는 문제와 소비자의 신뢰를 얻는 문제 등 누가 초기에 더 나은 기술을 가지고 있는가와는 무관한 여러 싸움들이 펼쳐질 것이다. 에어백과 진보된 변속장치 같은 혁신적 기술은 시장에 등장한 후 일반화되기까지 20년이 걸린 역사가 있다.

토요타는 또 CEO가 과거의 의심을 철회함으로써 더욱 빠른 움직임을 보이고 있다. 지난 5월 토요타의 CEO는 모든 직원들에게 자율주행과 로보틱스가 가져올 ‘변화의 순간’을 받아들여야 한다고 역설했다.

그는 이런 신기술을 받아들이는 것은 1930년대 그의 할아버지가 작은 방직기 회사에 자동차 제작부서를 만들었던 만큼의 큰 변화가 될 것이라고 약속했다.

<본 기사는 테크M 제40호(2016년8월) 기사입니다>