많은 이들이 AI와 모빌리티의 접점이라고 하면, 주행 데이터 학습을 통한 자율주행을 떠올린다.

하지만 AI는 그 이상으로 모빌리티 속으로 파고들고 있다. 특히, 탑승자의 말을 이해하는 AI를 탑재한 모빌리티 인포테인먼트 분야가 꿈틀거리고 있다.

2일 제주특별자치도가 주최하고 테크42, 포티투마루가 주관한 '제주 스마트 모빌리티 2021'에서 포티투마루 김동환 대표가 딥러닝 인공지능을 활용한 스마트 모빌리티에 대해 전했다.

JDC(제주국제자유도시개발센터) Route330에서 열린 '제주 스마트 모빌리티 2021'은 '제주 스마트시티 챌린지 사업 및 정책 방향'을 소개하고 관련 실증 사업에 대해 전했으며, 국내외 모빌리티 기술 적용 사례와 이슈가 다뤄졌다. 

모빌리티가 운전자의 의도를 이해하려면?

김동환 포티투마루 대표는 "커넥티드카에서도 자율주행 등 여러 분야가 있지만, 그중에서도 IVI, 즉 사람이 모빌리티 내 정보를 획득하는 수단으로도  AI가 적용되고 있다"고 말했다.

IVI는 'In-Vehicle Infotainment'의 줄임말로, 자동차의 주행뿐만 아니라 모빌리티가 운전자 혹은 탑승자에게 어떻게 생산적 경험을 줄 수 있는지, 혹은 얼마나 편리한 환경을 제공할 수 있는지에 주목한다.

예를 들어, 계기판으로 차량 상태 정보 표시 및 제어, 실내 온도 조절, 멀티미디어 등 직접적 조작이나 디스플레이를 통해 인지하는, 사람과 모빌리티와의 의사소통 영역이 IVI라고 할 수 있다.

하지만 자율주행 등에 비해 IVI 분야에서 AI 기술의 접목이 늦었던 이유는 관련 데이터를 구축하기 어려웠기 때문이다. 운전자의 의도가 명확하다고 해도, 그 의도를 해석할 수 있는 학습 데이터가 없으면 운전자의 제대로 요청을 실행할 수 없다. 

만약 운전자가 "온도를 낮춰줘"라고 요청했을 때, 그게 실내 온도인지, 엔진 온도인지, 혹은 앞좌석 온도인지, 뒷좌석 온도인지 모빌리티는 결정할 수 없는 것. 이렇게 2차 탐색 과정까지 수반될뿐더러, 각각의 질문과 그에 맞는 답변을 모두 입력해줘야 한다. 이는 자동차에 각 기능에 따라 각각의 버튼이 따로 존재했던 이유와 같다.

김동환 대표는 이같은 IVI의 한계를 시멘틱(Semantic, 의미) 기반 AI 딥러닝 기술을 통해 풀어낼 수 있다고 설명했다.

시멘틱 딥러닝은 시나리오 베이스 방식의 기존 AI 학습과는 달리, 기계 독해(MRC) 기술을 통해 사용자의 요청을 이해하고 그 의미를 분석해 '하나의 답변'을 도출한다.

김동환 대표는 "시멘틱 언어를 통한 학습 방식은 기존 대비 30% 정도만 데이터를 넣어도 사용자에게 답변을 만들 수 있다"며, "나중에는 입력이 없더라도 AI가 스스로 찾아 답을 줄 수 있을 것"이라고 설명했다.

"두꺼운 차량 매뉴얼을 AI가 스스로 분석"

김동환 대표는 시멘틱 언어 기반 AI를 활용한 IVI 시스템으로 포티투마루가 개발한 싱가포르의 '무인 시승 AI 어시스턴트'를 예로 들었다.

싱가포르는 차량 시운전을 할 경우, 우리나라와 달리 동승자 없이 시운전자만 차량에 탑승한다. 그래서 시운전자는 기능 조작 등 차량 정보에 대해 실시간으로 확인할 수 없었다. 이 문제를 시멘틱 언어 기반 AI가 적용된 자동차 매뉴얼 대상 질의 대응 시스템으로 해결했다.

즉 "AI는 미리 답변을 만들어 놓는 게 아니라, 실시간으로 시승 운전자가 요청한 질문을 해석하고 답을 제공한다"며, "같은 의도를 가졌지만 다른 말로 표현된 질문 역시 패러프라이징을 통해 답변이 가능하다"고 설명했다.

이어 "두꺼운 차량 매뉴얼을 AI가 스스로 분석하기도 하고, 시승 후에도 만족도 질문은 물론 차량 구입 의사까지 확인할 수 있다"고 부연했다.