미래 산업에서 AI가 지닌 가능성은 그야말로 무궁무진합니다. 음성인식, 제조∙생산, 자율주행 등 활용 범위가 워낙 넓다 보니 특정한 몇 가지만을 꼽기가 어려울 정도입니다. 현대자동차그룹이 2019년 AI 기술력을 확보하기 위해 설립한 인공지능 전담 조직, AIRS Company(구 AIR Lab)에서는 크게 세 가지 분야의 AI 기술 연구 개발에 집중하고 있습니다. 차량용 음성형 비서, 모빌리티 서비스 플랫폼, 스마트 팩토리가 바로 그것입니다.
자동차가 스스로 달리고 서고 주차하는 동안 운전자와 탑승객은 인포테인먼트 기능은 물론 엔터테인먼트, 심지어는 생활 서비스까지 말 한마디로 척척 누리게 되는 것. 현대자동차그룹의 AI 기술이 만들어낸 일상 풍경 중 하나입니다. 영화 <아이언맨> 속 ‘자비스’처럼, 음성형 비서인 ‘AI Agent’는 사용자의 의도를 파악해 정확한 서비스를 제공합니다. 때로는 명령을 내리기도 전에 스스로 사용자와 차량의 상태를 파악해 필요한 서비스를 먼저 제안하는 야무진 배려도 느껴볼 수 있을지 모릅니다.
목적지까지 이동하는 과정 또한 지금보다 훨씬 스마트해질 것입니다. 지금은 내비게이션 경로에만 의존해 여러 목적지로 향하는 게 어렵지만, AI 기술이 적용된다면 서로 다른 목적지를 가진 다수의 사람이 차량을 이용하더라도 물 흐르듯 빠르게 이동할 수 있습니다. 해당 기술은 2020년, 수요응답형 모빌리티 서비스인 ‘셔클’과 ‘I-MOD’를 통해 이미 검증을 완료하기도 했습니다.
마지막으로 현대자동차그룹의 AI 연구는 제조 기술을 혁신해 스마트 팩토리 실현도 앞당길 것입니다. 지능화된 판단까지 아우르는 로봇이 사람 대신 고되고 반복적인 작업을 대신해줘 공장은 이제 다품종 소량생산도 거뜬히 소화해낼 수 있을 것입니다. 결과적으로 고객은 자신의 취향에 꼭 맞는 제품을, 더 좋은 품질로, 훨씬 저렴한 가격에 만나볼 수 있게 됩니다.
지금까지의 자동차는 음성인식을 통해 단순한 명령만을 수행해왔습니다. 예를 들어 “에어컨 켜줘”라고 말하면 그저 에어컨을 켤 뿐이었습니다. 그러나 현대자동차 AIRS Company에서 개발 중인 ‘AI Agent’는 한층 진화한 음성형 비서로 자동차와 운전자의 현재 상태를 파악하고, 주변 상황 및 사용자의 의도, 명령의 맥락을 이해해 필요한 서비스를 제공합니다. 예를 들어 사용자로부터 “에어컨을 켜줘”라는 명령을 받는다면, 에어컨을 켠 후 사용자에게 열려 있는 창문을 닫을 것인지를 물어볼 수 있어야 합니다. 또한 미세먼지가 심각한 날에 “창문을 열어줘”라는 명령어를 받으면, “바깥에 미세먼지가 심각한데, 정말 창문을 열까요”와 같은, 사용자의 의도와 관련된 행동을 제안할 수도 있습니다. 같은 맥락으로 운전자가 졸음운전을 한다고 판단된다면, 차량 스스로 창문을 내려 환기를 시키거나 휴식을 권유하는 등 가벼운 주의를 주는 것도 가능합니다.
현대자동차그룹은 보다 의도를 정확하게 파악하는 기술 구현을 위해 자연어 이해(NLU: Natural Language Understanding) 시스템 등 인공지능 대화 시스템을 추가 연구하고 있습니다.
차량과 관계된 궁금증이 생기면 이제 매뉴얼 북을 찾아 읽거나 인터넷에 검색해볼 필요 없이 자동차에 직접 물어보면 됩니다. AI 기반의 질의응답 시스템, ‘HYUNDAI QnA’는 “아다스 (ADAS)가 뭐야?”, “여름철 차량 관리 꿀팁 알려줘”와 같은 질문을 던지면 탑재된 기능과 옵션, 주행 정보, 정비 방법 등을 정확하게 알려줘 차량에 관한 배경지식이 없는 사람도 쉽게 정보를 얻을 수 있습니다. 또 자동차 영역의 방대한 지식을 바탕으로 고객이 선호하는 차량을 선택할 수 있도록 역으로 신차 정보 및 차량 비교 정보 등도 제공 가능합니다.
현대자동차그룹은 차량에 관한 기본 정보는 물론 도로교통법과 보험 등 전문지식과 일반상식에 대한 질문에도 답변을 제공할 수 있도록 기술을 고도화하고 있으며, 지식 체계를 구축하고 언어를 확장해 해당 서비스를 글로벌 배포할 예정입니다.
수요응답형 모빌리티처럼 다수의 사람이 이용하는 차량에서 빠르고 정확한 주행경로를 설정하고, 사용자와 가까운 차량을 배차해주는 기술입니다. 실시간 이동 수요와 교통 상황 등을 분석하기 때문에 탑승자 간 목적지가 상이하더라도 가장 적합한 경로를 찾을 수 있습니다. 이동 소요 시간이나 대기 시간을 최소화해줘 효율적인 차량 운영이 가능해집니다. 해당 기술은 2020년 초 실증사업을 완료한 수요응답형 모빌리티 ‘셔클’에 탑재되었습니다.
다수의 사람이 이용하는 버스 등 대중교통에서는 운전자가 일일이 승객의 착석 여부를 확인해야만 해 번거롭고, 때로는 무임승차나 보안 문제가 발생할 수 있었습니다. ‘착석 인식 모듈’ 기술은 차량 내 탑재된 RGB 카메라와 AI 기반의 ‘착석 인식 소프트웨어’가 탑재된 초소형 임베디드 컴퓨터가 자동으로 승객의 착석 여부를 확인해줘 운전자가 운전에만 집중할 수 있습니다. 또 무임승차 등 비예약 승객도 감지해줘 편리합니다.
자동차 생산 과정 중 ‘자동차 도장면 검사 공정’에 AI를 접목한 것으로, 도장검사지에 적힌 정보(검사 시간, 차종, 이상 유형, 이상 발생 위치)를 빠르게 추출해 빅데이터를 구축하는 기술입니다. 사람의 손을 거치지 않고도 도장 공정에서 자주 발생하는 문제나 특정 차종에 반복적으로 나타나는 오류를 빠르게 파악할 수 있어 품질 향상에 도움을 줍니다. 현대자동차그룹은 향후 차량 하부 검사, 완성차 비전 검사 등 다른 생산공정 및 공장에도 해당 기술을 확대 적용할 계획입니다.
‘휠 얼라이먼트 조정 공정’은 차량의 바퀴 각도를 정렬하는 작업을 말합니다. 제대로 조정되어 있지 않으면 바퀴가 한쪽으로 쏠리거나 조향이 순조롭지 않아 정상적으로 운전하는 데 문제가 발생하게 됩니다. ‘휠 얼라인먼트 자동 조정’은 이 공정에 AI 딥러닝을 접목한 기술입니다. AI 컴퓨터가 과거의 휠 얼라이먼트 데이터를 학습해 여기서 예측한 조정값으로 작업을 진행하고, 다시 컴퓨터에 데이터를 전달하는 과정을 되풀이하며 조정 정확도를 높이는 것인데, 반복 학습을 통해 새로운 휠 각도가 주어졌을 때도 최적의 조정값을 예측할 수 있어 결과적으로는 주행 안전성 향상에 도움이 됩니다.
AI 기술은 자동차 생산공정은 물론 차량 디자인에도 활용 가능합니다. 최근 현대자동차그룹에서 연구 개발 중인 ‘인공지능 기반 휠 디자인 자동 생성기(Wheel Design Generator)’도 그중 한 가지입니다. 일상에서 마주할 수 있는 아름다운 이미지를 실제 자동차 휠에 접목할 수 있도록 AI가 패턴화해주는 기술로, 신속하게 새로운 디자인을 생성할 수 있어 자동차 디자인 업무 효율을 향상시켜줍니다.
해외 출장이나 글로벌 협력이 잦은 사내에서 원활한 커뮤니케이션을 돕는 휴대용 통∙번역 프로그램입니다. 음성은 물론 1:1 대화나 다대 다 대화, 그리고 사진 번역 기능까지 갖춰 다양한 상황에서 다국어 의사소통 시 애로사항을 해소해줍니다. 시중의 번역 프로그램 이용 시 서비스 페이지에 텍스트를 일일이 복사∙붙여넣기 해야 했지만, 해당 프로그램은 사내 메신저나 메일과도 결합 가능해 한결 편합니다. 또 기술 문서를 자주 다루는 조직에 특화된 번역 API(Application Programming Interface, OS와 응용 프로그램 사이에 사용되는 언어나 메시지 형식)를 제공하는 연구도 진행되고 있어 기밀 유출 등 보안 이슈도 대응할 수 있습니다.
양궁 선수의 경기∙연습 영상을 자동으로 제작해 취약점 파악에 도움을 주는 AI 딥러닝 비전 기술 기반의 영상 자동 편집 프로그램입니다. 선수의 경기∙연습 영상을 촬영하며 주요 장면을 포착해 자세 데이터셋을 제작하고, 같은 원리로 과녁을 맞추는 영상을 촬영하며 과녁 점수 데이터셋을 제작합니다. 마지막으로 선수 영상과 과녁 영상의 싱크를 계산한 다음 자세 분석이 용이하도록 하나로 편집하는데, 선수와 코치는 이 영상을 통해 평소 습관이나 취약점을 분석할 수 있습니다. 사람의 육안으로 파악하기 힘든 미세한 자세 차이까지 포착할 수 있기 때문에 결과적으로는 경기력 향상에 도움을 줄 수 있습니다.
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