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[리.비.톡] 위치및길안내플랫폼팀 Jude, "영상 AI 기반 차선 내비, 새로운 기술 개척의 여정”

리.비.톡: 카카오모빌리티 리포트 발간 뒷이야기 리.비.톡(Report Behind Talk)은 카카오모빌리티 리포트 제작에 참여한 크루들의 생생한 인사이트를 공유하는 인터뷰 시리즈입니다. 기술개발, 서비스 기획, 디자인 등 각 영역의 전문가들이 들려주는 리포트 발간 뒷이야기와 함께, 아티클에 담기 어려웠던 에피소드와 개인적 경험, 고민까지 진솔하게 담아냅니다. 모빌리티리포트에 녹아든 그들의 비전과 열정, 전문성을 재조명함으로써, 콘텐츠 이면의 숨은 노력과 가치를 발견할 수 있습니다. 리.비.톡이 전하는 의미 있는 대화를 통해 독자 여러분께 모빌리티 산업을 바라보는 새로운 시각과 깊이 있는 통찰을 전달하고자 합니다.

# “Jude” 안내를 시작하겠습니다

Q. 안녕하세요 간단한 자기소개 부탁드립니다.

A. 위치및길안내플랫폼팀 로케이션파트의 주드입니다. 현재 카카오모빌리티에서 카메라 영상을 통해 위치를 추정하는 일을 주 업무로 담당하고 있습니다.

Q. 본인이 담당하는 업무를 초등학생 혹은 비전공자에게 세줄 이내로 쉽게 설명한다면?

A. 앞에서 말씀드린 대로 카메라 영상으로 위치를 알아내는 일을 한다고 보시면 될 것 같습니다.

Q. 오늘 첫 번째 리비톡에 참여하게 된 소감을 한마디 부탁드립니다.

A. 제가 열심히 개발한 것을 많은 사람들한테 널리 알리는 데 조금이라도 도움이 됐으면 좋겠습니다.

# “Jude” 리포트를 탐색합니다

Q. 주드가 다루신 주제에 관해 질문을 해볼게요. 먼저 첫 번째 질문인데요. 차선 단위 내비게이션 기술을 개발하면서 가장 큰 기술적 도전은 무엇이었나요?

A. 우선 첫 번째로는 현재까지 개발된 기술 중에는 스마트폰을 활용하여 차선 단위 내비게이션 기술을 제공하는 곳이 없습니다. 즉, 스마트폰을 이용해 영상과 인공지능을 복합적으로 활용해 차선 단위의 내비게이션을 한다는 것 자체가 없었다고 보시면 됩니다. 이러한 기술을 새롭게 저희가 개발을 진행하는 거라서 그 부분이 가장 큰 기술적인 도전이지 않았나라는 생각이 듭니다.

Q. 이러한 도전을 극복하기 위해서 특별히 어떤 접근 방식을 사용하셨나요?

A. 우선, 접근 방식이라고 하면 왜 이 기술이 현재까지 개발되지 않았는가에 대해 먼저 분석했습니다. 그다음에 최신 논문들을 다 한 번씩 찾아보면서 공부하고, 또 테스트까지 진행해 봤어요. 그렇게 저희 기술에 가장 적합한 새로운 기술을 개발했습니다.

Q. 요즘 AI를 스마트폰 안에서 직접 처리하는 기술이 많이 나오고 있어요. VL-Navi도 이런 방식으로 개발된 것이라 이해할 수 있을까요?

A. 맞아요. VL-Navi는 최신 스마트폰뿐만 아니라 기존 스마트폰에서도 잘 돌아갈 수 있게 AI 소프트웨어를 만드는 데 집중했어요. 사실 영상을 AI로 처리하려면 엄청 강력한 컴퓨팅 성능이 필요해서 스마트폰에서는 시간이 오래 걸리거든요. 그래서 보통은 영상을 서버로 보내면 서버의 좋은 하드웨어로 처리해서 결과를 보내주는 식이에요. 그런데 이 방식도 영상을 스마트폰에서 서버로 보내려면 시간이 걸려요. 특히 실시간 운전 상황에서는 빠른 처리가 정말 중요하죠. VL-Navi는 서버 대신 스마트폰 안에서 직접 AI를 활용해서 처리해요. 게다가 처리 속도도 훨씬 빠르고요. 복잡하고 큰 AI 모델 대신에 스마트폰에서도 잘 돌아가면서 성능도 좋은 모델을 쓴 게 가장 핵심이에요.

Q. 앞으로의 VL-Navi의 발전 방향성에 관해 설명해 주실 수 있을까요?

A. 저희가 차선 단위 내비게이션 기술을 동작하기 위해서는 고정밀 지도가 필요한데요. 사실 그 고정밀 지도가 생각보다 많이 없어요. 그래서 발전 방향이라고 하면 기존의 일반 내비에다가 적용할 목표를 가지고 있습니다. 일반 내비 즉, 전국에 있는 모든 곳에서 VL-Navi를 적용할 수 있도록 하려는 게 목표입니다.

Q. 정밀 지도가 구축 안 된 지역에서도 어느 정도 작동할 수 있게 한다는 말씀인 거죠?

A. 네 그것이 가능하도록 현재 작업 중에 있습니다. 어느 수준까지 작동이 원활하지만 조금 더 잘 작동 가능하도록 현재 계속 개발하고 있습니다.

Q. 일반 내비에 적용하는 거는 일정이 좀 나와 있나요? 어떻게 되나요?

A. 정확한 일정이 현재 나와 있지는 않습니다. 지금 막 개발하고 있는 과정이라서… 다만, 최대한 올해 중으로 한번 적용해보고 싶긴 합니다. 이제 기존 스케줄도 있고 하다 보니까 다른 스케줄들이 어떻게 될지는 모르겠어요. 그래도 제 목표는 올해 한번 적용해 보고 싶습니다.

# “Jude” 안내를 종료합니다

Q. 그렇다면... NEMO 발표와 리포트에서 미처 말하지 못했던… 이제는 말할 수 있다! 한 말씀 부탁드립니다.

A. 제가 이번에 개발해서 발표한 내용이 우선 첫 번째로 일반인들한테는 잘 와닿지 않는, 그러니까 연구 분야라서 우선 쉽지 않았던 것 같고요. 그리고 두 번째는 아직 이 기술이 다른 데도 없기 때문에 어느 정도 오픈을 해야 하는지, 이렇게 두 부분이 가장 고민되는 지점이었거든요. 그래서 첫 번째 이슈였던 연구 내용에 대한 자세한 부분은 거의 안 들어갔어요. 최대한 동기부여 위주로 발표하고 이런 문제에서는 해결할 수 있다는 수준으로까지만 설명했어요.

Q. 두 번째 이슈는 어떻게 풀어나가셨나요?

A. 그다음은 “어디까지 오픈을 해야 하냐?”였는데요. 왜냐면 다른 데도 없는데. 사실 타 기업에서도 이와 비슷한 기술을 개발 중일 수도 있고, 영상을 적극적으로 활용하려는 움직임도 보이고요. 근데 사실 저도 전체적인 시스템 구조를 시행착오를 거치면서 여기까지 온 거거든요. 그렇기 때문에 발표할 때 전체적인 큰 프로세스를 대략적으로만 이야기를 하고, 일반인들이 이해하기 쉽게 발표했습니다.

Q. 어떻게 보면 난이도가 제일 높은 방식의 어떤 뭐랄까 프레젠테이션이라고 할 수 있겠네요.

A. 논문 할 때는 사실 포뮬레이션 하나에 대해서 슬라이드 하나 들어가고 하니까 오히려 발표 준비할 때 어렵지 않았거든요. 근데 이번에 발표할 때는 어떻게 할지를 좀 많이 고민했어요. 알아듣기 쉽게 해야 하는데 연구 내용, 기술 내용을 지나치게 오픈하면 안되는 이슈가 있었어서 최대한 쉽게 다가갈 수 있도록 준비했던 것 같아요.

Q. 다음번에 혹시 네모 발표나 모빌리티리포트에 또 참여하게 된다면 어떤 주제의 이야기를 담고 싶으세요?

A. 비슷할 것 같은데요. VL-Navi의 연장선상에서 아직도 개발해야 할 게 많으니까 아마 새롭게 개발된 내용 그러니까 VL-Navi의 다음 버전에 대해서 발표를 하지 않을까.

Q. 마지막 질문입니다. 당신에게 모빌리티란?

A. 다른 건 잘 모르겠고 저한테 모빌리티는 이동할 때 필요로 하는 모든 기본 기술들을 요하는 기술이다? 제가 로봇 공학을 전공했는데 로봇 공학에서 가장 기초가 되는 게 위치거든요. 측위. 그다음에 두 번째가 경로 계획이에요. 그다음에 인공지능, 인지인데요. 이 세 개를 생각해 보면 사실 이게 모빌리티 할 때 다 필요한 것들이잖아요. 가장 핵심인 거고. 위치를 알아야 모빌리티를 주고요. 그리고 택시든 내비든 뭐든 거기까지 가는 경로를 알아야 제공을 해주고요. 그다음에 인지해야만 사람들에게 정보를 줘서 이동하게 만들고요. 이렇게 되다 보니까 저는 (모빌리티는) 이 세 개 기본 기술을 모두 필요로 하는 기술이다 이렇게 생각합니다.

Q. 그러면 떼어놓을 수 없겠네요. 주드랑.

A. 그러지 않을까요?

Q. 오늘 리비톡은 여기까지입니다. 참여해 주셔서 감사합니다.

A. 네, 감사합니다.

카카오모빌리티 디지털경제연구소