[AI의 역사] [두번 째 이야기] [자율주행 편 테슬라]

자율주행의 역사를 이끈 다르파 그랜드 챌린지와 머신러닝의 발전

2004년 3월, 자율주행 기술의 역사에서 중요한 이정표가 되는 다르파(DARPA) 그랜드 챌린지가 캘리포니아에서 처음으로 개최되었습니다. 이 대회는 자율주행차 기술을 시험하고 발전시키기 위한 목적으로 열렸으며, 미국 국방부 산하의 방위고등연구계획국(DARPA)이 주최했습니다. 당시 자율주행 기술은 아직 초기 단계에 있었고, 대회 결과는 다소 실망스러웠습니다. 어떤 차량도 결승점에 도달하지 못했고, 일부 차량은 출발도 하지 못하는 등 결과는 참담했습니다.

하지만 이 첫 대회는 자율주행 기술의 가능성과 한계를 확인하는 중요한 경험이었습니다. 기술적인 실패에도 불구하고, 이 대회는 자율주행 기술 발전의 촉매제가 되었습니다.

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### 2005년: 다르파 그랜드 챌린지의 재도전과 성공

1년 후인 2005년, 다르파 그랜드 챌린지가 다시 개최되었습니다. 이번 대회는 이전 대회와는 사뭇 다른 결과를 보여주었습니다. 2004년 대회의 실패에서 얻은 교훈을 바탕으로 기술을 보완한 결과, 여러 팀이 완주에 성공했으며, 212km에 달하는 풀코스를 완주한 팀도 있었습니다. 이는 자율주행 기술의 발전을 보여주는 중요한 성과로 평가됩니다.

이 대회에서의 성공은 머신러닝 알고리즘과 라이다(LiDAR)와 같은 센서 기술의 발전 덕분이었습니다. 머신러닝을 통해 차량이 도로와 환경을 인식하고, 이를 기반으로 안전하게 주행할 수 있는 능력이 크게 향상되었습니다. 2009년, 구글은 이 성과를 바탕으로 자율주행 프로젝트를 시작하였고, 이후 자율주행 기술은 급속도로 발전하게 되었습니다.

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### 자율주행의 이론적 기반: 베이즈 정리와 머신러닝

자율주행 기술의 발전은 단순히 하드웨어의 발전에 국한되지 않습니다. 자율주행의 이론적 기반 중 하나는 베이즈 정리(Bayes' Theorem)입니다. 베이즈 정리는 주어진 데이터에 기반하여 사건의 확률을 업데이트하는 방법을 제시합니다. 이는 자율주행 차량이 실시간으로 데이터를 받아들이고, 이를 통해 주행 경로와 행동을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다.

베이즈 정리는 기본적으로 '사후 확률'을 계산하는 방법을 제공하며, 이는 실험 결과와 사전 확률을 바탕으로 새로운 데이터를 통해 확률을 업데이트하는 방식입니다. 이러한 접근 방식은 자율주행 차량이 주행 중 예상치 못한 상황에 빠르게 대응하고, 그에 따라 신뢰도 높은 결정을 내리는 데 사용됩니다.

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### 국내 자율주행 기술의 선구자: 고려대학교의 초기 연구

1994년, 한국에서는 고려대학교 연구실에서 국내 최초의 자율주행차 논문이 발표되었습니다. 이 연구는 당시로서는 획기적인 기술적 도전이었으며, 자율주행 기술의 가능성을 국내에 처음으로 알린 사례로 기록됩니다. 당시 연구진은 자율주행 차량의 소프트웨어 개발에 중점을 두었으며, 베이즈 정리와 같은 확률적 모델을 사용하여 자율주행의 이론적 기반을 마련했습니다.

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### 유클리드와 비유클리드 기하학의 적용

자율주행 기술과 관련된 또 다른 중요한 이론적 개념은 기하학입니다. 특히 유클리드 기하학의 제5공리는 자율주행 알고리즘의 개발에 영감을 주었습니다. 유클리드 기하학에서는 직선 밖의 한 점을 지나면서 그 직선에 평행한 직선이 단 하나만 존재한다고 주장합니다. 하지만 비유클리드 기하학은 이러한 공리에서 벗어나 다른 가능성을 제시합니다.

이와 같은 수학적 개념은 자율주행 차량이 복잡한 환경에서 다양한 경로를 인식하고, 최적의 경로를 선택하는 데 중요한 역할을 합니다. 자율주행 차량은 이러한 기하학적 원리를 바탕으로 실시간으로 주행 경로를 계산하고, 예상치 못한 장애물을 회피하는 능력을 갖추게 됩니다.

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### 센서 기술의 발전: 레이더와 라이다의 역할

자율주행 기술에서 중요한 역할을 하는 또 다른 요소는 센서 기술입니다. 자율주행 차량은 레이더와 라이다(LiDAR)와 같은 다양한 센서를 통해 주변 환경을 인식합니다. 레이더는 전자파를 발사하고, 그 반사파를 측정하여 물체의 위치와 속도를 파악합니다. 라이다는 레이저를 발사하여 반사된 신호를 측정함으로써 물체의 거리를 정확하게 측정합니다.

라이다는 마치 스프레이처럼 주변 환경을 스캔하며, 매우 정밀한 3D 맵을 생성하는 데 사용됩니다. 이러한 기술들은 자율주행 차량이 정확하게 도로와 장애물을 인식하고, 안전하게 주행할 수 있도록 도와줍니다. 이와 함께 카메라 기술도 발전하여 차량이 사물을 인식하고 분류하는 데 중요한 역할을 합니다.

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### 머신러닝과 이미지 인식: Convolutional Neural Networks (CNN)의 탄생

자율주행 차량의 시각 인식 기술은 머신러닝의 발전과 깊은 관련이 있습니다. 페이스북 AI 연구소장인 얀 르쿤(Yann LeCun)은 손으로 쓴 우편번호를 인식하는 데 사용된 오차역전파법을 발표하며, 머신러닝의 새로운 장을 열었습니다. 이 방법은 이미지의 특징을 숫자로 추출하여, 카메라를 통해 얻은 시각 데이터를 분석하는 데 중요한 역할을 합니다.

특히 Convolutional Neural Networks (CNN)은 자율주행 차량이 이미지를 인식하고 처리하는 데 핵심적인 기술입니다. CNN은 인간의 시각 체계에서 영감을 받아 개발되었으며, 이미지의 중요한 특징을 추출하고 이를 바탕으로 물체를 인식하는 데 사용됩니다. 자율주행 차량은 이러한 기술을 통해 도로의 차선, 교통 표지판, 보행자 등을 정확하게 인식하고 주행 경로를 계획합니다.

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### 모방 학습과 강화 학습: 자율주행의 두 축

자율주행 차량의 학습 과정은 크게 모방 학습과 강화 학습으로 나눌 수 있습니다. 모방 학습은 차량이 인간 운전자의 행동을 모방하여 학습하는 방식입니다. 이는 초기 자율주행 기술 개발 단계에서 중요한 역할을 했습니다. 하지만 차량이 독립적으로 판단하고 학습할 수 있는 능력을 갖추기 위해서는 강화 학습이 필요합니다.

강화 학습은 자율주행 차량이 주행 중에 얻은 경험을 바탕으로 행동을 최적화하는 방법입니다. 차량은 주행 중 다양한 상황에 직면하고, 이를 통해 어떤 행동이 최선인지를 학습합니다. 이는 자율주행 차량이 점점 더 정확하고 안전하게 주행할 수 있도록 하는 중요한 학습 방식입니다.

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### 결론: 자율주행의 현재와 미래

2004년과 2005년 다르파 그랜드 챌린지는 자율주행 기술의 가능성과 한계를 동시에 보여준 중요한 이벤트였습니다. 머신러닝과 베이즈 정리, 센서 기술, 기하학적 원리 등 다양한 이론과 기술들이 결합되어 자율주행 기술이 현재의 발전을 이루게 되었습니다.

현재 자율주행 기술은 상용화의 문턱에 다다랐으며, 구글을 비롯한 다양한 기업들이 자율주행 차량을 개발하고 있습니다. 앞으로 자율주행 기술은 더 많은 데이터를 바탕으로 더욱 발전할 것이며, 이는 우리가 알고 있는 교통 시스템을 혁신적으로 변화시킬 것입니다.