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인텔 자케로니, 자동 주행 및 엔드투엔드 솔루션 구현 가속화! 향후 2년간 3000억 투자한다.데이터를 사용해 통찰력을 얻을 것이고, 새로운 비즈니스 기회를 확보하며, 보다 안전한 세상을 만들어나가게 될 것
최광민 기자 | 승인 2016.11.16 14:03
지난 15일(현지시간)‘오토모빌리티 LA’에서 기조연설 중인 자케로니(사진:인텔)

아래 내용은 미국 시각으로 11월 15일 LA 오토쇼 연계 행사인 ‘오토모빌리티 LA’ 에서 자율주행 부분 새로운 투자 계획 등을 담은 기조 연설과 관련해 인텔 공식 뉴스룸 통해 CEO 브라이언 크르자니크(Brian Krzanich)가 밝힌 내용이다.(편집자 주)

현재 세상은 기름 연료(oil)로 움직이고 있다. 집안을 따뜻하게 하거나 시원하게 하고, 거의 모든 종류의 교통 수단 동력으로도 쓰이고 있다. 기름 연료 기반이 아닌 차량을 운전하게 되면 장거리를 가기는 어려울 것이다. 기름이 없으면 자동차 엔진은 과열될 것이고, 피스톤 및 링은 실린더 벽에 녹아 붙게 될 것이며, 엔진 블록은 부서질 것이다. . 그래서 기름은 현재 우리가 알고 있는 자동차 세계를 가능하게 하는 핵심 기술이다. 그러나 이제 모든 것이 변화하기 시작하고 있다.

"데이터는 자율주행차 미래에 있어 새로운 연료가 될 것"이라는 자케로니(사진:인텔)

특히 미래 자동차와 자율주행차에서 데이터는 문자 그대로 새로운 기름이 됐다. 데이터는 소비자로서, 자동차 제조업체로서, 기술 전문가로서, 시민으로서 자동차 주행 경험에 대해 생각하는 방식을 급진적으로 변화시켜줄 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

개인적으로 기술 전문가로서 보고 있는 가장 급진적인 혁신 트렌드 중에 하나는 거의 모든 업계가 스마트 커넥티드 디바이스의 급증으로 인해 엄청난 양의 데이터 범람을 겪고 있다는 것이다. 좀 더 자세히 살펴보면 현재 우리는 데이터가 넘쳐나는 세상에 살고 있다.

하지만 미래와 비교할 시 오늘날의 데이터 양은 상대적으로 적다. 2016년 일반적인 사람들은 PC, 모바일 폰 및 웨어러블 기기 등을 통해 하루에 650MB의 데이터를 만들어내고 있다. 그런데 이 수치가 2020년이 되면 하루 1.5GB에 달할 것으로 예상되고 있다. 4년이 채 되기 전에 200% 증가하는 놀라운 수치인 것이다. 그럼에도 이러한 증가폭은 자율주행 차량에서 진행되고 있는 변화에 비하면 하찮은 수준이다.  

'오토모빌리티 LA’ 인텔 부스 전경(사진:인텔)

자율주행차에 있어 우리는 카메라, 레이더, 소나(sonar, 음파탐지기), GPS, 라이다(LIDAR, 레이저 기반의 물체인식기술) 등의 구성요소를 고려해야 한다. 이는 피스톤, 링 및 엔진 블록을 구동하는 새로운 방식에 있어 핵심이 되기 때문이다.

카메라는 초당 20에서 60MB의 데이터를, 레이더는 초당 10KB, 소나는 초당 10에서 100KB, GPS는 초당 50KB, 그리고 라이다는 초당 10에서 70MB의 데이터를 운영하게 된다. 따라서 각각의 자율주행 차량은 하루에 약 4,000GB, 또는 4테라바이트의 데이터를 생성하게 될 것이다.

즉, 자율주행차 한 대가 거의 3,000명의 사람이 만들어내는 양과 동일한 데이터를 생성하게 된다. 얼마나 많은 차량들이 도로에 있는 지를 살펴보고 좀 더 깊게 추정해보자. 단지 전세계 100만대의 자율주행차량이 있다고만 가정해도, 이는 곧 자율주행이 만들어 내는 데이터 양이 30억 명이 사람들이 만들어내는 데이터 양과 같게 된다는 것을 뜻한다.

지난 세기 동안 기름이 세계를 변화시켜온 것처럼 이제 데이터는 향후 수 백년, 혹은 그 이상 세상의 변화를 가져다 올 준비를 마쳤다. 그리고 자동차 업계 에코시스템은 데이터를 활용해 통찰력을 추구하고, 새로운 비즈니스 기회를 확보하며, 보다 안전하고 논쟁이 적은 세상을 구현할 수 있는 기회를 갖게 됐다. 자율주행이 창출할 가치 있는 세 가지 유형의 데이터에 대해 살펴보자.

'오토모빌리티 LA’ 인텔 부스 전경(사진:인텔)

먼저 가장 명백한 것은 기술적인 데이터 또는 ‘인사이드-아웃(inside-out)’ 데이터이다. 이러한 데이터는 아이와 동물간의 차이, 떨어진 가지와 원뿔형 도로표지 간의 차이 등을 식별해내는 차량의 센서로부터 오며, 차량의 움직임 및 외부 사항 관련 의사 결정도 책임진다. 본 데이터는 엄청난 양의 컴퓨팅 성능을 필요로 하는 데, 이러한 최상의 데이터를 갖게 되면 누구든 머신러닝, 딥러닝 알고리즘 및 데이터 분석 같은 최상의 AI툴을 개발할 수 있게 될 것이다.

두 번째로 다양한 출처로부터 확보된 사회적 데이터, 또는 ‘아웃사이드 인(outside-in)’ 데이터이다. 교통 정보 등의 차량 관련 데이터들은 자동차가 A 지점에서 B 지점으로 이동하는 데, 또는 C 지점으로 코스를 바꾸는 데 있어 영향을 준다. 웨이즈 앱(교통정체 정보 앱)이 오늘날 아웃사이드 인 데이터의 좋은 예이다. 이러한 데이터를 확보하게 되면 최상의 애플리케이션을 개발하는 것이 가능해질 것이다.

마지막으로 개인 데이터이다. 얼마나 많은 사람이 차량에 있는지, 탑승자별 선호 음악이 무엇인지를 확인하는 것은 물론, 심지어 탑승자가 선호하는 브랜드 또는 매장이 무엇인 지를 분석해 차량이 근처에 접근 했을 시 관련 정보를 알려줄 수 있는 데이터이다.

웨어러블 및 차량 내 다른 센서들 또한 탑승자의 행태, 관심 사항, 감정 및 신체주기 등을 모니터링해 안전과 보안을 더욱 강화할 수 있게 해준다. 이러한 개인 데이터를 활용하게 되면 최상의 사용자 경험을 개발하고, 제공하는 것이 가능해질 것이다.

데이터는 분명 자동차 세계에 있어 새로운 흐름이 되고 있다. 다만 단지 데이터를 확보하는 것만으로는 충분하지 않다. 우리는 데이터를 통찰력을 갖춘 실행 가능한 세트로 전환해냄으로써, 데이터 가치를 극대화해야 한다. 그리고 이를 위해서는 자동차에서부터 네트워크, 클라우드, 그리고 강력한 연결성을 아우르는 엔드투엔드 컴퓨팅 솔루션이 필요하다.

이에 인텔은 미래 주행을 위해 업계 전체 및 글로벌 차원에서 파트너사들과 협력을 강화함으로써 자동 주행 및 엔드투엔드 솔루션 구현을 가속화하고, 차세대 컴퓨팅의 전환을 이끌어낼 것이다. 인수 및 혁신을 통해 발전시켜온 광범위하며 독보적인 기술 포트폴리오 덕분에 업계 내에서 오직 인텔만이 이러한 협력을 통해 차세대 컴퓨팅의 시너지 효과를 현실화할 수 있다.

자동차 업계의 에코시스템은 데이터와 관련해 현재 3가지 도전 과제들을 해결해야 한다. 방대한 양의 데이터 세트, 데이터 처리를 위한 인텔리전스 개발 주기, 그리고 보안이다. 해당 과제들을 극복하기 위해 자동차 제조업체 및 부품 공급 업체들은 반드시 확장성을 확보해야 하는데, 이는 곧 각각의 고유 영역을 침해하지 않는 선에서 상호 협력하고, 기술을 공유 및 습득해야 할 필요가 있음을 뜻한다. 

금일 인텔 캐피탈은 완전한 자율 주행 구현을 위해 향후 2년 간 2억5000만달러(약 3000억원) 이상의 추가 신규 투자를 진행한다고 발표했다. 앞으로도 인텔은 데이터로부터 통찰력을 도출하고 가치를 창출해낼 수 있는 엔드투엔드 솔루션 제공에 집중할 것이다. 이를 통해 신뢰도 높은 파트너로서 완전한 자율 주행을 실현하고, 데이터가 안전성, 이동성 및 효율성을 향상시키는 데 앞장서 나갈 것이다. 

 

최광민 기자  ckm0081@naver.com

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