러시아 Tech giant인 Yandex, 이스라엘에서 자율주행 평가

http://www.xinhuanet.com/english/2019-09/28/c_138431648.htm

Feature: Russian tech giant Yandex tests self-driving cars on Tel Aviv streets - Xinhua | English.news.cn

 

- 번역(요약) 

*(편의 상 번역 시 자율주행차라고 표현했지만, 기사 원문에는 Self Driving Car라고 되어 있어 사실상 SAE 4/5단계 차량을 의미함)

: Yandex는 이스라엘 텔아비브의 복잡한 도로에서 자율주행 평가를 시작했다. 이 자율주행 프로토타입차는 다양한 센서를 갖추고 있는데 내부에는 센서로 수집된 모든 데이터를 계산하는 중앙 컴퓨터가 있고 컴퓨터 비전와 머신 러닝 알고리즘은 차량 주변에서 일어나는 모든 것을 3D 모델링한다. 아직은 백업 드라이버를 탑승 시키고 있다.

최근 자율주행 산업에서 우위를 차지하려는 글로벌 경쟁이 심하다. 선두 업체들은 자동차 OEM과 손잡은 다국적 S/W 기업들인데 Yandex는 러시아에서 인터넷 검색 엔진으로 잘 알려진 회사이다. 텔아비브의 좁고 복잡한 거리에서 Yandex 자율주행차의 알고리즘을 평가하고 있다.

사업 개발 부분 사장인 Artem Fokin은, 인간의 행동을 예상하는 것이 자율주행차에 있어 가장 큰 도전 과제라고 밝혔다. Yandex는 이스라엘이 고급 인력을 고용할 수 있는 곳이기 때문에 자국인 러시아와 벨라루스 외 지역에 유일하게 RnD 센터를 세웠다고 했다.

러시아에서는 2018년 8월부터 자율주행 프로젝트를 진행했다. Artem Fokin은 러시아의 두 곳에서 이미 완전한 로보택시 서비스를 운행 중이라 말했고, 주행에 직접 관여하지 않는 안전 백업 드라이버만 앞좌석에 탑승한 채, 4,000 명이 넘는 승객을 태웠다고 했다. 29세의 Tzuf Solomon이라는 보행자 자율주행차의 능력에 놀라며 이동 중에 다른 일을 할 수 있는 time saver가 될 것 같다고 말했다.

미래의 딜레마 중 하나는, 사망 사고 발생 시 누가 책임을 질 것이며 모두 사고로 이어질 수 있는 선택권들을 가졌을 때 차량이 어떻게 반응하도록 프로그램할 것이냐는 점이다.  예를 들어, 차량은 어떤 선택을 하느냐에 따라 보행자의 목숨을 살리느냐 탑승객의 승객을 살리느냐가 정해지는 결정을 해야할 수도 있다. 고도로 진보하는 이 분야에서는 법규, 당국, 그리고 대중의 의견이 도전 과제가 될 것이고 사람들이 이 신기술을 받아들이는데도 시간이 걸릴 것이다.

Yandex의 다른 직원이 Yulia Shveyko는 자율주행차가 점차적으로 확산될 것이라며, 예측이 가능한 작은 도시에서 부터 복잡한 큰 도시로 확장시켜나가면서, 교통 상황을 인지할 수 있는 기술의 능력이 발전한다면 3~5년 뒤에는 더 많은 자율주행 차량을 볼 수 있을 것이라 말했다.

 

- Yandex는 어떤 기업인지 조금 더 알아 볼 생각이지만, 우리나라의 Naver/Naver Labs와 같은 곳인 것 같습니다. 전 엔지니어가 아니기 때문에 어떤 판단이 좋은 것인지 잘 모르겠지만,

1) 복잡한 도로에 뛰어 들어 자율주행차를 개발

2) 통제된 도로에서 부터 복잡한 환경으로 순차적으로 개발

어느 것이 더 좋은 방법론인지 궁금합니다. 중국의 자율주행 소식을 접하다 보면 당국의 통제가 굉장함이 보입니다. 자율주행 평가의 난제 중 하나는 돌발 상황에 어떻게 대처할 수 있는지인데 자율주행 평가가 활발히 일어나고 있는 중국의 심천에서는 평가에 방해가 되는 무단 횡단이나 시민들의 돌발 행동을 막기 위해 벌금을 더 부과한다는 뉴스를 접한 기억이 납니다. 중국 정부는 전폭적으로 평가를 지원하기 위한 방침 중 하나로 '예외 변수 통제'를 생각하고 있는 것 같습니다. 그래서 전문가들은, "중국이 자율주행차 보급이 미국보다 빠를 것이다. 하지만, 자율주행차가 전 세계적으로 보급되었을 때 완성도는 미국이 높을 것이다." 라고 말하기도 합니다.

제가 미국에 가본 대도시 중 가작 복잡한 곳, '여기서는 운전하고 싶지 않다.'는 생각이 든 지역이 두 곳이 있는데 바로 뉴욕과 워싱턴 DC입니다. 이 두 곳은 차량이 많고 보행자도 많고, 모든 것이 빠르게 돌아가고 있는 도시다보니 운전자의 성향도 거친 편입니다. 그래서 주로 플로리다 마이애미와 미시간에서 자율주행 평가를 하던 Ford가 DC를 추가적으로 고려했을 때, 운전자 성향을 고려한 튜닝을 해야 한다고 인터뷰 했던 기사도 있습니다. 느긋한 곳에서 천천히 달리는 자율주행 차를 뉴욕이나 DC 한복판에 투입했다가는, 시민들의 원성을 감당하지 못할테니까요.

이 이야기를 하다 보니 여러 모로 공격 받은 Waymo가 생각나네요. 자율주행에 나름 최적화된 환경에서 평가하고 있는 Waymo에 비해, 테슬라는 실제 운전자들로 부터 얻어진 shadow mode 데이터를 기반으로 머신러닝을 하고 있고, NVIDIA역시 뉴욕 브루클린에서 Optimus Ride와 협업하고 있죠. 일론 머스크는 Waymo 데이터의 대부분은 버려지는 것이 문제라고 지적하며 자신들의 것이 실제로 필요한 real 데이터라 강조합니다. NVIDIA 역시 복잡한 도심에서 자율주행 평가를 하며 데이터를 얻고 있구요.

기사 끝부분에는 트롤리의 딜레마가 언급됩니다. 승객을 죽이느냐, 보행자를 줄이느냐. 자율주행차에 처음 관심을 가질 때 접했던 이슈가 바로 이 트롤리의 딜레마, Moral Machine이었습니다. MIT에서 발행한 Moral Machine 논문은 흥미로웠지만 결론은 허무했습니다. 전 세계 다양한 지역의 다양한 문화에 공통으로 수용될 수 있는 Moral standard는 만들기 어렵다는 이야기로 마무리가 된 것으로 기억하는데요, 오히려 요즘은 트롤리의 딜레마는 크게 고민할 문제가 아닐 수 있겠다는 생각이 듭니다.

MIT의 Lex Fridman 교수의 강의에 초청된 Chris Gerdes 스탠포드 교수는 트롤리에 딜레마 관련 이런 이야기를 했습니다. (아래 링크에서 23분 경부터)

https://www.youtube.com/watch?v=LDprUza7yT4&t=2130s

 

"자율주행차 개발에 있어서 엔지니어는 철학자와 일을 해야할 수도 있습니다. 그런데 엔지니어는 철학에 너무 깊은 고민을 해서는 안됩니다. 왜 누군가를 꼭 죽여야하죠? AEB로 차량을 멈춰 모두 살릴 수는 없나요?  여러 단계의 리던던시를 확보해서 모두를 살릴 수 있는 엔지니어링적 결론을 내야 합니다."

물론 트롤리의 딜레마는 극단적인 두 예를 가져온 것이고, 실제로 컴퓨터가 판단하는 수 많은 상황에서 크고 작은 윤리적 이슈가 있을지도 모르겠습니다.

하이패스를 항상 제한속도 30kph로 통과할 것인가?

편도 1차로 불법 정차로 내 앞을 막고 있는 차가 있다면 중앙선을 넘어 추월해도 되는가?

 

뭐 이런 것들이겠네요.