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[SW융합우수성공사례] 자율주행차 SW알고리즘 개발 ‘매스웍스 코리아’ 김영우 전무

SW중심사회 2019-04-02 515명 읽음

 

 “국내외 유수의 자동차 브랜드들이 자율주행차 SW 주목하고 있다”

– 자율주행차 SW알고리즘 개발 ‘매스웍스 코리아’ 김영우 전무

 

 

 

최근 4차산업 혁명의 시대가 도래하면서 주목받는 ICT 분야가 많다. 그 중에서도 자율주행차에 대한 소프트웨어 기술은 전 세계적으로 주목받는 ‘핫 이슈’ 중 하나다. 구글이 자율주행차 시험운행에 성공하고, 점차 기술력 발전을 위해 노력하겠다는 야심 찬 계획을 내놓기도 했다.

 

2018년 말 현재, 전 세계적으로 운전자가 완전히 자동차 핸들에서 손을 뗀 상황에서 운전을 할 수 있는 차량을 일반적으로 구입하지는 못하고 있는 것은 이미 많은 이들이 알고 있는 사실이다. 하지만 국내외 유수의 자동차 브랜드들이 운전자들의 편안하고 안전한 운전을 지향하기 위해서 이미 자율주행차 소프트웨어 기술들 중 일부를 순차적으로 탑재하고 있으며 기술적 고도화를 꾀하고 있다는 것을 잘 아는 사람들은 많지 않다.

 

실제적으로 업계 관계자들은 자율주행차 소프트웨어 알고리즘의 기본은 운전자의 안전을 도모하는 소프트웨어 기술들을 중심으로 점차 발전해가고 있다고 말한다. 때문에 아직 완벽한 자율주행이 가능한 차량이 상용화되지는 않았지만, 멀지 않은 미래에 완전한 자율주행이 가능한 자동차가 나오게 될 것이라는 기대감에 대해서는 긍정적인 평가를 하고 있는 상태다.

 

자율주행차 소프트웨어 알고리즘에 대한 개발을 가장 많이 하고 있는 기업들은 수도 없이 많다. 매스웍스 또한 그들 중 하나다. 그러나 매스웍스가 단연 자율주행차 소프트웨어 알고리즘 개발 분야에서 눈에 띄었던 것은 수치연산 및 해석을 위해 만들어진 프로그래밍 언어이자 테크니컬 컴퓨팅 플랫폼인 '매트랩'과 ‘시뮬링크’ 등을 개발, 고도화에 나서고 있는 기업이기 때문이다.

 

특히나 테크니컬 컴퓨팅 분야의 4세대 고급 언어로 널리 확산되고 있는 매트랩은 통신, 반도체, 자동차, 국방, 항공, 금융 등 수많은 산업분야에서 소프트웨어 엔지니어와 연구진들이 제품개발을 위해 일상적으로 사용해오는 도구임과 동시에 최근에는 데이터 수집과 분석, 알고리즘 분야의 업무를 위해 기업 전반에서도 상용화된 도구라고 할 수 있다.

 

특히 한국 지사인 매스웍스 코리아는 한양대학교에서 열린 지능형 모형차 경진대회의 스폰서사로 참여하며 자율주행차의 알고리즘을 이해하는 인재양성에도 꾸준히 나서고 있고, '매트랩 엑스포'를 통해 엔지니어와 과학자, 연구원들이 매트랩의 업계 트렌드와 참가자들의 연구성과를 공유, 교류하는 장을 만들어가고 있다.

 

 

매스웍스 코리아 김영우 전무 1문 1답

 

 

> 매스웍스, 그리고 매스웍스 코리아에 대한 소개 부탁드립니다.

 

매스웍스는 1984년 처음 창립되었고, 매스웍스 코리아 지사 설립은 2003년 11월입니다. 우리는 매트랩, 시뮬링크 등 다양한 소프트웨어 기술들을 기반으로 멀티도메인 환경을 구성하고 있습니다.

 

매트랩은 텍스트를 기반으로 한 상위레벨 소프트웨어입니다. 비저닝 또한 가능합니다. 예를 들면 C 같은 다른 언어들을 사용했을 때보다 쉽고 빠르게 인식할 수 있도록 하는 고급 소프트웨어 언어라고 생각하시면 쉽습니다. 많은 개발자들이 모델 기반 개발에 있어서 멀티도메인 디자인 환경을 조성하고 있습니다. 이 상황에서 우리는 수많은 소프트웨어 개발 언어들을 하나의 툴 안에서 이용할 수 있도록 도와주는 것이죠. 물론 매트랩과 시뮬링크 등을 호환해서 사용하는 것도 가능합니다.

 

이렇게 기술적인 부분에서 고도화를 이뤄내 줄 수 있는 솔루션을 만드는 것은 4차 산업, 인공지능 이야기들이 많이 나오고 있기 때문이며, 우리의 역할은 시스템 레벨 통합 환경을 최적화할 수 있는 부분으로 받아들여주면 좋을 것 같습니다.

 

실제로 시뮬레이션 단계에서 개발자들이 소프트웨어 개발의 자동화 부분에 최적화를 이뤄 내기 위해 우리의 솔루션을 이용하는 경우가 많습니다. 코드 단위가 아니라, 모델 단위의 모델링이 가능하기 때문이죠. 최근 개발자들의 트렌드는 이원화된 소프트웨어들을 모델 기반 설계로 검증과 전환을 상시로 일원화 하면서 개발을 하는 방향으로 흘러가고 있습니다. 그 부분에 대한 기술적 지원을 해 온 지 10여 년 넘게 이어지고 있습니다.

 

매트랩의 경우 유수의 자동차 브랜드들이 표준화 솔루션으로 주로 이용하는 상황입니다. 최적화된 정수를 찾아내고, 튜닝하고, 자동 코딩 생성을 함으로써 개발 과정에서 나타날 수 있는 오류상황들을 실시간으로 잡아내며 개발할 수 있다는 점에서 빠른 개발을 가능케 할 수 있기 때문입니다. 뿐만 아니라 우리는 한번 검증된 솔루션들은 재사용할 수 있도록 하는 기술적 지원도 멈추지 않고 있습니다. 때문에 소프트웨어를 기반으로 하고 있지만, 하드웨어 모델링까지 도울 수 있는 기업이라고 할 수 있습니다.

 

 

 

>최근 4차산업혁명의 기조에 따라 자율주행차 개발에 대한 이슈가 언급되고 있습니다. 자율주행차 SW알고리즘 개발에 대한 이야기, 그리고 국내의 자율주행차 개발에 대한 시장 상황은 이야기해 주신다면

 

사실 자율주행 시스템은 과거에는 모델기반 설계를 모두 해왔습니다. 그러나 이 부분에서 이야기하고 싶은 것은 자율과 자동은 개념이 다르다는 것을 먼저 전제를 삼아야 합니다. 자율은 새로운 환경에서 기계가 스스로 판단하고 이용할 수 있도록 하는 것입니다. 새로운 환경이라는 것이 가장 중요합니다. 기본적으로 자동차 개발에 있어서 최근에는 인공지능이라는 시스템이 나오게 되면서 사물을 인식하고, 주행자의 드라이빙 환경에 따라서 정차를 하거나, 속도를 가속하는 등의 행동들이 늘어나게 되고 있습니다. 사람이 운전하는 것만큼 자동차가 알아서 자율주행이 가능해져야 한다는 상황으로 흘러가고 있기 때문에 자동차 내에 탑재되는 수많은 센서들을 잘 이해하고 인식해야 한다는 것에서 기술적 발전이 이뤄져야 합니다.

 

여기에서 차량 안에 카메라가 레이더와 같은 장비가 왜 필요한지에 대해서도 생각해야 합니다. 이는 딥 러닝 등의 기술을 통해서 차량 운행시 알아 두어야 하는 정보들, 특히 사람 눈으로 확인하기 어려운, 카메라나 센서들 만이 인식해낼 수 있는 부분들도 예측하고, 상대 차량이나 사람이 다니는 등의 돌발행위들을 예측하고 움직일 수 있게끔 해줘야 하기 때문입니다.

 

여기에서 자율주행차에 탑재되는 센서는 가상의 드라이빙 시나리오 등을 만들어서, 개발 환경에서 가능 여부를 확인하고, 앞으로의 주행 환경에 있어서 제어를 할 수 있는 시스템까지 하나의 기반으로 만들어내서 시나리오화 하는 것까지 이용되고 있습니다. 많은 것들을 통합할 수 있는 환경으로 진화해 가고 있다는 겁니다.

 

물론 여기에서 중요한 것은 검증해야 할 부분들도 많아져야 한다는 겁니다. 상황을 만들어 놓고, 그만큼을 검증해야 하는 것이죠. 알고리즘 자체도 개발자가 처음부터 코딩을 할 필요 없이, 다양한 부분에서 활용할 수 있도록 하는 것을 보여주고자 합니다.

 

우리는 딥 러닝, 머신 러닝 통합환경 등을 만들어주고 있습니다. 그러한 상황들이 모두 일원화되면 자동적으로 코딩까지 이뤄질 수 있도록 하는 것이 목표입니다. 실제로 국내외 유수의 자동차 브랜드들이 우리의 솔루션을 많이 이용하는 것으로 알고 있습니다.

 

 

 

>자율주행차가 점차 일반화되고 나면 바뀌게 될 생활들의 변화는 어떤 것들이 있을지요

 

깊이 생각해보지는 않았습니다만, 개발자 입장에서 생활의 편리까지 이야기하기엔 어려울 수 있겠지만 현실화되는 것에는 시간이 걸릴 것이라 생각합니다. 전력에 대한 인프라 구축 등도 필요하고, 여러가지 해결되지 못한 요소들이 많기 때문입니다. 물론 자율자동차라는 시스템은 자동차를 필요에 따라 이용하는 부분에서는 편해질 겁니다.

 

자율주행자동차가 꼭 전기차를 기반으로 하고 있지는 않지만 무공해, 무사고 운전을 추구하는 것이다 보니 아직까지는 제약점이 많은 것으로 알고 있습니다.

 

 

> 향후 매스웍스코리아의 자율주행차 알고리즘 개발 관련한 플랜들을 듣고 싶습니다

 

자율주행을 하려면 인지를 위한 딥 러닝, 머신 러닝 연구가 필요합니다. 그 연구 추세에 따라 기술적인 부분을 고도화하는 부분으로 노력하고 있습니다. 다양한 드라이빙 환경에 최적화된 시스템을 구현할 수 있도록 여러 고민을 해 나갈 겁니다. 물론 실제 자율주행차를 개발하고자 하는 개발자들이 코드를 생성하고, 실제 제품화할 수 있도록 하는 여러가지 관련 부분에서도 쉽고 빠르게 개발할 수 있도록 하는 툴을 만들어 가는 것으로 방향을 잡고 있습니다.

 

 

 

> 자율주행차 알고리즘 개발 등에 관심을 두고 공부하는 학생들에게 해주고 싶은 조언이 있으시다면

 

해야 할 것들이 너무 많습니다. 딥 러닝의 경우, 수식으로 프로그래밍을 하는 사람은 없어졌다 해도 과언이 아닐 겁니다. 데이터가 실시간으로 트레이닝되고, 새로운 코드를 찾아내기 때문입니다.

 

때문에 컴퓨터를 활용하는 능력을 해결하고, 문제 도출을 하는 수학적 사고를 하는 것도 중요합니다. 문제들을 풀어나가는 부분에서 수학은 빼놓을 수 없는 부분이기 때문입니다.

 

4차산업혁명에서 원하는 인재는 시스템에 대한 감각이 있는 사람을 원하고 있습니다. 꼭 컴퓨터공학이나 수학 등이 아니더라도 시뮬레이션에 대한 관심을 가지고 있는 인재들도 필요로 하고 있습니다.

 

 

 

소위 말해 최근에는 T자형 인재를 원하는 추세입니다. 전체적인 시스템 감각을 가지고, 사람들과 의사 소통하는 등의 능력이 필요합니다. 우리나라의 교육적 상황들을 고려해 봤을 때, 앞으로 자율주행차 개발자를 꿈꾸는 학생이라면 수학 자체를 공학적 직관으로 이해할 수 있어야 할 겁니다. 솔직히 수학을 잘하는 사람은 많습니다. 하지만 공학적 직관을 가지고 있는 사람은 많지 않은 것이 사실입니다. 때문에 이 부분을 결합해 해결해 나가야 한다고 생각합니다.

 

물론 이러한 부분은 비단 자율주행차에 국한되지 않고, 다양한 분야에서 사회는 과학, 기술, 엔지니어링, 아트, 수학적 사고를 모두 콜라보레이션 할 수 있는 인재를 필요로 하게 될 것입니다.

 

국내의 경우 서울대, 연세대, 고려대, 카이스트 등 45개 대학에서 매스웍스의 솔루션을 기반으로 교육을 하고 있습니다. 미국에서는 매트랩을 먼저 배워야 실무에 들어갈 수 있다고 하는 상황입니다.

 

물론 우리의 기술은 컴퓨터공학을 전공하는 사람들만의 전유물은 아닙니다. AI는 공학의 전유물이 아니기 때문에, 범위는 확장되어가고 있는 상황이라는 것을 알아주었으면 합니다.

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