도로 위의 미래, ‘테슬라 자율주행차’. 많은 이들이 교통의 혁신을 꿈꾸며 자율주행 기술 발전에 주목합니다. 하지만 아직도 많은 운전자는 자율주행차에 대한 불안감과 의구심 가지고 있습니다. 이러한 문제를 해결하고자 테슬라는 독자적인 기술 ‘도조(Dojo)’ 앞세워 자율주행 새 장을 열고 있습니다.
과연 테슬라의 자율주행차가 기존의 운전 방식을 어떻게 변화시키고, 우리의 일상에 어떤 새로운 가치를 제공할 수 있을까요? 이 글을 통해서 테슬라가 만들어가는 새로운 자율주행시대에 대하여 탐구해보는 시간을 갖도록 하겠습니다.
테슬라의 자율주행 기술: 미래를 주도하는 혁신
테슬라 자율주행의 혁신, ‘도조’의 등장. 자율주행 주요 기능
- 도조(Dojo)의 혁신적인 기술 테슬라는 자체 개발한 AI 반도체 ‘D1’을 통해 자율주행차의 두뇌 역할을 하는 슈퍼컴퓨터 ‘도조’를 선보였습니다. 이는 기존 자율주행차가 갖추지 못한 고도의 학습 능력과 데이터 처리 속도를 자랑하며, 테슬라 차량이 수집한 방대한 주행 데이터를 바탕으로 지속적으로 업데이트되고 발전합니다. 도조는 테슬라만의 비전 기반 접근법을 통해 인간의 눈과 뇌를 모방한 방식으로 주변 환경을 인식하고 판단하는 데 중요한 역할을 합니다.
- 비전 기반 자율주행의 장점 테슬라의 자율주행 시스템은 라이다와 같은 고가의 센서 대신 카메라와 비전 기술을 사용합니다. 이는 비용 효율성뿐만 아니라 안개나 먼지 등의 환경에서도 높은 인식률을 유지할 수 있는 이점을 제공합니다.
- 자율주행의 안전성과 학습 능력 테슬라의 자율주행 기술은 단순히 규칙을 따르는 것을 넘어서 실제 운전자의 데이터를 기반으로 스스로 학습합니다. 이는 예기치 못한 상황에 대한 대응 능력을 향상시키며, 일론 머스크는 테슬라의 자율주행 시스템이 평균적인 인간 운전자보다 10배 더 안전할 것이라고 자신했습니다.
- 전문가들의 긍정적인 평가 업계 전문가들은 테슬라의 도조를 ‘FSD 역량 향상에 집중한 AI 처리 환경에 대한 혁명’이라고 평가하며, 테슬라의 수직적 통합 전략이 새로운 슈퍼컴퓨팅 시대를 열 것으로 전망합니다.
- 도조 자율주행 장단점
- 테슬라의 자율주행 기술은 카메라, 레이더, 초음파 센서 등 다양한 센서를 활용하여 주변 환경을 실시간으로 감지하고 분석합니다.
- 테슬라는 자율주행 기능 ‘오토파일럿’을 출시한 건 2014년 10월입니다.
- 테슬라는 자율주행에 필요한 높은 수준의 인식·판단·제어 기술력을 갖추고 있다고 평가되었습니다.
- 자율주행 단점
- 테슬라의 자율주행기술인 FSD (Full Self Driving)는 레벨2 또는 레벨3 수준입니다.
- 테슬라는 당연하게도 FSD의 세세한 개발 결과를 공개하지 않습니다.
- 테슬라의 자율주행 시스템은 여러 센서, 카메라, GPS, 및 라이다와 같은 인식 기술을 통해 주변 환경을 파악하며, 이를 바탕으로 AI 알고리즘이 운전자의 입력을 대신해 주행을 제어합니다.
- 자율주행 주요 기능
- 테슬라의 자율주행 시스템은 카메라에 의존하는 게 특징입니다.
- 테슬라는 2016년 엔비디아의 ‘드라이브 PX2’ 프로세서를 장착한 새 플랫폼 ‘하드웨어 2.0’을 개발하였습니다.
- 오토파일럿이 차선 침범을 감지하고 예측하는 방법
- 기존 방법인 좌우 방향지시등을 판별해서 이동 경로를 예측하는 것이 아니라 Fleet Learning 방식으로 데이터를 수집하고, 신경망(Neural Net) 모델을 활용하여 차량 이동 패턴 및 정확한 예측값을 얻습니다.
- 이를 위해 Fleet에게 차량관련 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 학습한 신경망은 차량의 움직임 패턴과 라이트 신호의 상태, 사전 기록 등의 설명 변수 없이도 차량의 차선침범 및 머지 감지를 높은 정확도로 예측할 수 있습니다.
- Fleet Learning 방식을 사용하면 긴 시간이 걸리던 수작업이 줄어들면서 빠른 속도와 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
- 예측 정확도를 높이기 위해 수백만개의 이미지 데이터를 기계학습 알고리즘을 통해 높은 예측력을 달성합니다.
- 테슬라의 시뮬레이션 기술과 대규모 데이터셋이 신경망 모델의 성능 향상에 크게 기여
- 테슬라를 포함하여 Google, Facebook, Baidu, Alphabet의 DeepMind 등이 연구결과로, 대량의 다양한 데이터셋이 신경망 모델의 성능을 크게 향상시킨다는 사실을 밝혀냈습니다.
- 더 많은 데이터를 추가함에 따라 신경망 모델이 더 잘 작동하고 정확도가 높아짐을 확인할 수 있었습니다.
- 테슬라도 자체 시뮬레이터를 사용하여 소프트웨어 개발 및 평가에 활용하고 있으며, 교육에도 성공적으로 사용하고 있습니다.
- 자율주행 적용 사례
- 테슬라는 사막과 눈길 등 다양한 도로 환경에서 실제 운전자의 주행 데이터를 수집하고 있으며, 보행자나 야생동물 난입, 타이어 펑크, 블랙아이스 등 돌발 상황에 대한 학습도 진행하고 있습니다.
- 컴퓨터는 이미지를 그리드 형태의 픽셀로 인식하고, 인공신경망은 시각 피질과 유사한 방식으로 이미지 처리
- 컴퓨터는 이미지를 픽셀의 그리드로 인식하며, 각 픽셀마다 밝기 값을 가지는 수백만 개의 수치를 얻습니다.
- 이 그리드의 픽셀과 밝기 값을 기반으로 컴퓨터는 이구아나와 같은 고수준 개념으로 전환해야 합니다.
- 인간과 달리 컴퓨터는 인공신경망을 통해 이미지를 처리하며, 이는 시각 피질에 대한 근사적인 수학적 표현입니다.
- 컴퓨터의 인공신경망은 매우 복잡하여 수십 억 개의 뉴런과 각 뉴런마다 수천 개의 연결을 가지며, 거대한 가상 신경 조직입니다.
- 자율주행 자동차를 위한 신경망 및 딥러닝 기술에 대한 설명
- 자율주행 비전과 LiDAR(Light Detection and Ranging), 시각적 정보만으로도 깊이를 추정할 수 있다는 것과, 자동차에서 최적의 성능을 발휘하기 위한 AI 기술이 중요합니다.
- 자율주행 자동차를 위한 신경망과 복잡한 딥러닝 기술은, 운전자와는 다르게 카메라나 레이더 센서로 들어오는 정보를 분석해, 좀 더 정교한 판단과 행동을 취합니다. 최종적으로 이러한 기술이 자율주행 차량에서 시각적 인식 문제를 해결하며, 도로에서 더욱 효과적으로 작동할 수 있는 것입니다.
- 셀, 보트, 악어, 가위와 같은 일반적인 이미지를 시각적으로 인식하는 것은, 사람에게는 매우 간단한 문제일 뿐이나, 자율주행 자동차에서는 복잡한 기술이 필요합니다.
- 신경망 훈련에는 대량의 라벨 데이터가 필요
- 훈련에는 백만 개의 이미지와 몇 천 개의 라벨이 필요하며, 이를 반복적으로 보여주며 정확한 답변을 가르쳐야 합니다.
- 이 과정은 수시로 반복되며, 대개 수 시간에서 수 일이 걸리며, 신경망의 크기에 따라 달라집니다.
- 또한 컴퓨터는 다양한 각도와 조건에서 수천 개의 사례를 보며 해당 패턴을 자동적으로 학습해야 합니다.
- 신경망은 초기엔 무작위로 시작해, 학습과정으로 세밀하게 조정
- 신경망에 이미지를 보여주면 일련의 확률이 발생하며, 초기의 예측 확률은 무작위로 발생합니다.
- 그러나 신경망의 예측 확률을 조정하는데, ‘backpropagation stochastic gradient descent’ 방법을 사용합니다.
- 입력된 이미지를 보며 사전 지정한 수신감이 있는 ‘iguana’의 확률을 높이고, 다른 확률은 낮추며, 연결 강도를 조정하는 과정을 반복하면 작업이 완료됩니다. 그런 후 다른 이미지에 대해서도 반복하게 됩니다.
- 자율주행을 위해 차선 인식이 중요
- 자율주행에 대한 맥락에서는 경계 없는 개 품종보다는 차선 인식에 중점을 둡니다.
- 이를 위해 ‘이구아나’와 같은 라벨이 아닌, 이미지에서 차선 표시를 주관하여 라벨을 생성합니다.
- 마우스를 사용하여 사람이 차선을 주석으로 표시하고, 해당 이미지에 대한 라벨을 생성합니다.
- 이와 같은 방식으로 차선 인식을 위한 데이터 수집 및 라벨링이 이루어집니다.
- 자율 주행차 개발에서 데이터 수집과 머신러닝의 역할
- 자율 주행차가 외부 환경을 인식하기 위해, 차량이 주행 중 마주칠 수많은 상황에 맞는 이미지 데이터가 필요합니다.
- 수 많은 이미지 데이터가 중요한 것은 맞지만, 낮과 밤, 빛의 밝기나 반사 등의 기상 조건의 차이도 반영해줘야 합니다.
- 따라서, 대규모 데이터 수집과 머신러닝을 통해 주행 가능한 모든 환경을 인식할 수 있도록 학습시켜야 합니다.
- 네트워크를 학습시키는 명시적인 기능은 없지만, 방대한 데이터를 활용해 모델이 환경 패턴을 학습하게 됩니다.
- 테슬라는 유일하게 크고 다양하며 실제 데이터 세트를 활용하여 신경망 학습을 완벽하게 수행
- 신경망이 잘 작동하려면 크고 다양하며 현실적인 데이터 세트가 필요합니다.
- 테슬라를 위해 크고 다양하며 실제 데이터 세트를 확보할 수 있는 차량 플릿이 중요한 장점이 있습니다.
- 신경망을 더 나은 성능으로 발전시키기 위해 객체 탐지에 초점을 맞추는데, 이를 위해 인간 주석가에게 주변 객체에 대한 주석을 얻어 훈련시키지만, 일부 경우에는 신경망이 오류를 범할 수 있습니다.
- 예를 들어, 자전거가 달린 차량을 보면 신경망은 차량과 자전거를 각각 검출할 수 있습니다. 이는 일부로는 맞는 결과일 수 있습니다.
- 자율주행차에서 ‘자전거+차’ 이미지를 ‘단일차’로 인식하도록 기계학습 사용
- ‘자전거+차’처럼 다른 object와 붙어 있는 경우, 일단 하나로 인식하는 것이 다루기 수월하기 때문에 그러한 이미지를 ‘단일차’로 인식하는 작업이 필요합니다.
- 같은 패턴의 이미지들을 모아 AI가 스스로 학습할 수 있도록 fleet에서 이런 이미지들을 가져와 머신러닝 방식으로 학습시키며, 해당 자동차 디텍터의 성능이 빨라집니다.
- 또한, 개인정보를 보호하면서 학습에 사용되는 모든 데이터는 익명화되어 학습됩니다.
- 컴퓨터는 이미지를 그리드 형태의 픽셀로 인식하고, 인공신경망은 시각 피질과 유사한 방식으로 이미지 처리
- 컴퓨터는 이미지를 픽셀의 그리드로 인식하며, 각 픽셀마다 밝기 값을 가지는 수백만 개의 수치를 얻습니다.
- 이 그리드의 픽셀과 밝기 값을 기반으로 컴퓨터는 악어와 같은 고수준 개념으로 전환해야 합니다.
- 인간과 달리 컴퓨터는 인공신경망을 통해 이미지를 처리하며, 이는 시각 피질에 대한 근사적인 수학적 표현입니다.
- 컴퓨터의 인공신경망은 매우 복잡하여 수십 억 개의 뉴런과 각 뉴런마다 수천 개의 연결을 가지며, 거대한 가상 신경 조직입니다.
- 자율 주행차 공유 네트워크에서의 훈련
- 주행차량의 훈련 데이터를 이용해 거짓 긍정과 부정을 평가하여 자율 주행차 제어에 활용됩니다.
- 언제나 증가하는 자동차의 훈련 데이터 양에 기초하여 자율 주행차의 향상을 지속적으로 추구합니다.
- 최신 C 아키텍처 버전 배포로 자동차는 숙련된 결정력을 가지고 자른 부분을 탐지하는데 더 뛰어납니다.
- 자율주행 경로 예측을 위해 실제 데이터 활용
- 플리트 러닝과 경로 예측 프로젝트에서 중요하게 사용되는 방법 중 하나는 경로 예측입니다.
- 자동차를 운전하는 동안 데이터 주석 처리를 하면서 경로를 예측합니다.
- GPS, 초기 측정 장치, 바퀴 각도, 바퀴 틱 등을 이용하여 사람이 경로를 이동한 것을 이해하고, 그 데이터로 신경망을 훈련하여 예측 경로를 생성합니다.
- 네트워크가 실제로 볼 수 없는 영역의 경로를 매우 높은 정확도로 예측할 수 있습니다.
- 이 경로 예측은 자율주행 차량에서 현재 실행 중인 기능입니다.
- 자율주행 미래 전망
- 테슬라의 자율주행 기술은 차량 주행을 재정립하며, 교통, 환경 및 사회적 영향을 적극적으로 고려합니다.
- 테슬라는 자율주행 기술을 연구하고 개발하는데 많은 투자를 하고 있습니다.
- 테슬라의 자율주행 기술은 차량 주행을 재정립하며, 교통사고 최소화와 교통 체증 해소, 자원 절약 등의 이점을 제공합니다.
슈퍼컴퓨터 도조의 경제적 가치. TSMC와 협력
- 테슬라의 슈퍼컴퓨터 도조는 자율주행 기술의 발전뿐만 아니라 경제적 가치 측면에서도 주목받고 있습니다. 모건스탠리는 도조가 테슬라의 평가 가치에 5,000억 달러를 더할 것으로 예상하며, 자율주행 로보택시의 도입 가속화와 향후 FSD 관련 소프트웨어 및 하드웨어의 판매 가능성을 높게 평가했습니다.
- 테슬라-대만 TSMC와의 파트너십 확대. 도조(Dojo) 슈퍼컴퓨터의 칩 생산
- 도조 슈퍼컴퓨터의 역할
- 도조는 테슬라의 자체 맞춤형 슈퍼컴퓨터 플랫폼으로, 인공지능(AI) 기계 학습과 차량 비디오 데이터를 활용합니다. 테슬라는 이 슈퍼컴퓨터를 통해 자율주행 기술을 발전시키고자 합니다.
- 테슬라의 자체 설계 칩 활용
- 기존 자동차 제조업체들은 엔비디아의 GPU 기반 슈퍼컴퓨터를 사용하고 있지만, 테슬라는 도조에서 자체 설계한 칩과 전체 인프라를 활용합니다. 이는 테슬라가 자율주행을 위한 컴퓨터 비전 기술을 중시한다는 것을 보여줍니다.
- 도조의 발전
- 2021년에 처음 공개된 도조는 개발 초기 단계였으나, 이후 테슬라는 도조의 일부 진전을 공개하며 전체 클러스터를 구축할 계획을 밝혔습니다. 최근에는 도조가 가동을 시작하고 용량을 확장할 계획이라는 소식이 전해졌습니다.
- TSMC와의 협력 강화
- 테슬라는 D1 도조 칩 생산을 위해 TSMC와의 파트너십을 강화하고 있습니다. 이 칩은 도조의 기반이 될 것으로 기대됩니다.
- 잠재적인 수익 기여
- 모건스탠리는 도조 슈퍼컴퓨터가 향후 테슬라의 수익에 크게 기여할 잠재력이 있다고 관측하고 있습니다.
- 도조 슈퍼컴퓨터의 역할
테슬라 자율주행의 미래 전망
- 도조의 등장으로 테슬라는 자율주행 기술을 빠르게 발전시키고 있으며, 이는 자동차 산업 뿐만 아니라 교통의 미래에 큰 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.
- 테슬라의 자율주행 기술 발전
- 테슬라는 지속적인 연구와 개발을 통해 자율주행 기술을 지속적으로 발전시키고 있습니다. 특히, 도조 슈퍼컴퓨터와 같은 첨단 기술의 도입으로 더욱 진보된 자율주행 시스템을 제공할 것으로 기대됩니다.
- 인공지능과 자율주행
- 테슬라의 자율주행 기술은 인공지능과 깊게 연관되어 있습니다. AI의 발전은 테슬라의 자율주행 기능을 더욱 정교하게 만들어주고, 안전성과 효율성을 높일 것으로 기대됩니다.
- 데이터 수집과 분석
- 테슬라는 매일 수많은 차량에서 발생하는 데이터를 수집하고 분석하여 자율주행 시스템을 개선합니다. 이는 더 나은 주행 경험을 제공하고 안전성을 향상시킬 수 있는 중요한 요소입니다.
- 법규 준수와 규제
- 자율주행 기술의 발전은 법규 준수와 규제에도 영향을 미칩니다. 테슬라는 이러한 측면을 고려하여 자사의 기술을 발전시키고, 규제 기관과의 협력을 통해 안전하고 효율적인 자율주행 환경을 조성할 것으로 기대됩니다.
- 사용자 경험과 편의성
- 테슬라는 자율주행 기술을 통해 사용자들에게 더 나은 주행 경험과 편의성을 제공하고자 합니다. 이는 주행 중에 더 많은 시간을 활용할 수 있는 기회를 제공하며, 교통 체증과 사고로 인한 스트레스를 줄일 수 있습니다.
결론 및 주요 시사점: 테슬라 자율주행차의 미래와 행동 계획
- 테슬라의 자율주행 기술은 슈퍼컴퓨터 도조를 통해 안전성, 학습 능력, 경제적 가치 면에서 혁신적인 발전을 이루고 있습니다. 이러한 기술적 진보는 교통의 미래를 재편하고, 우리의 일상에 새로운 편리함과 안전을 가져다줄 것입니다.
- 테슬라의 자율주행차에 대한 더 깊은 이해를 바탕으로, 미래 지향적인 교통 생태계를 위한 준비를 시작해보세요. 자율주행차의 발전을 지켜보며, 테슬라가 제시하는 새로운 교통 문화에 적극적으로 참여하고, 기술의 발전을 통해 더 안전하고 효율적인 생활을 설계해 나가는 것이 우리 모두의 목표가 되어야 할 것입니다.
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