현대차, 머신러닝 기반 세계 최초 AI 스마트 크루즈 컨트롤 공개…운전자 패턴 학습

현대자동차는 "세계 최초 머신러닝 기반 스마트 크루즈 컨트롤(SCC-ML)" 시스템을 개발했다고 밝혔습니다. 머신러닝은 인공지능의 한 종류입니다.

현대차에 따르면 SCC-ML 기술은 운전자의 패턴을 자율주행 행동에 반영해 운전자 맞춤형 경험을 만듭니다.

이 기술은 업계 최초로 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 기능 내에 인공지능을 탑재했습니다. 향후 현대자동차그룹 차량에 적용될 예정입니다.

기존 SCC의 한계 극복

현대차 우웅준(Woongjun Jang) 부사장은 "새로운 SCC-ML은 이전 ADAS 기술의 지능을 향상시켜 반자율 기능의 실용성을 획기적으로 개선했다"며 "현대자동차그룹은 자율주행 분야를 선도하기 위해 혁신적인 AI 기술 개발을 지속할 것"이라고 말했습니다.

스마트 크루즈 컨트롤은 운전자가 설정한 속도로 주행하면서 앞차와의 거리를 유지하는 ADAS의 필수 자율주행 기능이자 핵심 기술입니다.

SCC-ML은 AI와 SCC를 결합해 운전자의 패턴과 습관을 스스로 학습하는 시스템입니다. 머신러닝을 통해 스마트 크루즈 컨트롤이 운전자와 동일한 패턴으로 자율주행합니다.

운전자 수동 조정 불편 해소

기존 스마트 크루즈 컨트롤에서는 운전자가 앞차와의 거리, 가속도 등 주행 패턴을 수동으로 조정해야 했습니다.

머신러닝 기술 없이는 운전자 개개인의 선호도를 세밀하게 반영하도록 설정을 미세 조정하는 것이 불가능했습니다.

예를 들어 같은 운전자라도 고속·중속·저속 환경에서 상황에 따라 다르게 가속할 수 있지만, 세부 조정이 불가능했습니다.

따라서 스마트 크루즈 컨트롤이 활성화되고 차량이 운전자 선호와 다르게 작동하면 운전자가 차이를 느껴 불안하고 불안정하다고 느껴 기술을 기피하게 됐습니다.

작동 원리

1. 전방 카메라, 레이더 등 센서가 지속적으로 주행 정보를 수집해 중앙 컴퓨터로 전송
2. 컴퓨터가 수집 정보에서 관련 세부 사항을 추출해 운전자 패턴 식별. 이 과정에 머신러닝 알고리즘 적용

주행 패턴 3가지 범주로 분류

• 앞차와의 거리
• 가속도 - 얼마나 빨리 가속하는가
• 반응성 - 주행 조건에 얼마나 빨리 반응하는가

여기에 주행 조건과 속도도 고려됩니다. 예를 들어 저속 도심 주행 시 앞차와 짧은 거리 유지, 고속 차로 주행 시 더 먼 거리 유지 등입니다.

이러한 다양한 조건을 고려해 SCC-ML은 1만 개 이상의 패턴을 분석·구분하며, 어떤 운전자 패턴에도 적응할 수 있는 유연한 스마트 크루즈 컨트롤 기술을 구현합니다.

주행 패턴 정보는 센서를 통해 정기적으로 업데이트돼 운전자의 최신 주행 스타일을 반영합니다. 또한 SCC-ML은 안전하지 않은 주행 패턴은 학습하지 않도록 프로그래밍돼 신뢰성과 안전성을 높였습니다.

향후 자동 차로 변경 보조 기능이 포함된 고속도로 주행 보조 시스템과 결합하면 SCC-ML은 레벨 2.5 자율주행을 달성합니다.