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[IT뉴스][현장] "불법 유턴, 취객도 자산"…카카오, '24시간 관제' 얹어 자율주행 승부수

온카뱅크관리자

2026-09-09 12:47:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 24시간 실시간 모니터링 및 원격 대응으로 레벨 4 무인 상용화 대비 도심 난제 데이터 자동 수집·학습하는 '데이터 파이프라인' 구축 연내 E2E 모델 도입 및 물류·화물 등 다양한 서비스 영역으로 진화 
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 <img alt="카카오모빌리티가 개발한 자율주행 기술이 적용된 기아 EV6가 9일 서울 서초구 자동차회관에 전시돼 있다. 차량 지붕에 라이다·레이더·카메라 등 자율주행 센서가 장착돼 있다.ⓒ데일리안 조인영 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/09/dailian/20260909124243707ibqg.png" data-org-width="700" dmcf-mid="FTIV57vmtQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/09/dailian/20260909124243707ibqg.png" width="658">
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 카카오모빌리티가 개발한 자율주행 기술이 적용된 기아 EV6가 9일 서울 서초구 자동차회관에 전시돼 있다. 차량 지붕에 라이다·레이더·카메라 등 자율주행 센서가 장착돼 있다.ⓒ데일리안 조인영 기자
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 안전거리 유지. 우회전 일시정지. 안전을 위해 서행 및 정지할 수 있어요.
 카카오모빌리티 서울자율차 차량 후면부에 기재된 안내문이다. 카카오모빌리티 기술이 적용된 이 자율주행 차량은 밤 11시부터 새벽 5시까지 서울 강남 일대를 운행하고 있다.
 독자 개발 모듈형 키트 'AV-Kit' 탑재… 센서로 주행 환경 다각도 인지
 9일 서울 서초구 자동차회관에서 열린 카카오모빌리티 미디어 행사에서는 2대의 전시 차량이 마련됐다. 모두 기아의 EV6다.
 차량 루프 상단에 장착된 모듈형 센서 플랫폼 'AV-Kit'가 가장 먼저 눈에 띄었다. 이 키트는 라이다, 레이더, 카메라 등의 센서들을 하나로 묶어 차량 상단 등에 장착할 수 있게 만든 모듈형 하드웨어 구조물로 카카오모빌리티가 독자 개발한 기술이 적용됐다.
 키트를 비롯해 차량 전체에 라이다 3대, 레이더 5대, 카메라 7대가 장착돼 주행 환경을 다각도로 인식한다.
 김민선 카카오모빌리티 자율주행사업팀 리더는 "EV6 뿐만 아니라 향후 차종이 확대되더라도 동일하게 적용할 수 있도록 모듈형으로 제작했다"면서 "센서의 온·습도 조절이 돼야하다 보니 안정성을 높인 구조를 개발했다"고 설명했다.
 뒷좌석 모니터에는 자율주행차가 인지한 주변 환경과 주행 경로를 실시간 3D 그래픽으로 보여주는 AVV(Autonomous Vehicle Visualizer)가 적용됐다. 도로 상황을 시각화해 차량이 무엇을 보고 어떻게 판단하는지를 승객이 직접 확인할 수 있다.
 김 리더는 "직접 개발한 인지·판단·제어의 알고리즘이 이 차에 탑재돼 있어 차를 탑승하면 알고리즘이 실시간으로 돌아가면서 자율주행으로 동작한다"고 말했다.
 현재 레벨 3로 허가를 받았기 때문에 안전 운전 관리자가 앞좌석에서 비상 대응을 위해 탑승해야 하지만, 대부분 자율주행으로 운행돼 실제 개입 횟수는 적다. 다만 복잡한 공사 구간이나 위협적인 난폭 운전 차량이 접근할 때는 수동 개입이 이뤄진다.
 카카오모빌리티는 무리하게 자율주행차가 추종할 수 없는 길안내 결과를 주게 되면 안전한 운행을 담보할 수 없기에, 승객의 안전과 기술 개발사 기술 수준을 모두 고려해 서비스를 제공하고 있다고 설명했다.
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 <img alt="카카오모빌리티 자율주행 차량 내부에 설치된 모니터에 주행 경로와 주변 차량 등 자율주행 시스템이 인식한 도로 상황이 실시간으로 표시되고 있다.ⓒ데일리안 조인영 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/09/dailian/20260909124245009ixzt.png" data-org-width="700" dmcf-mid="3gn5mTNdXP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/09/dailian/20260909124245009ixzt.png" width="658">
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 카카오모빌리티 자율주행 차량 내부에 설치된 모니터에 주행 경로와 주변 차량 등 자율주행 시스템이 인식한 도로 상황이 실시간으로 표시되고 있다.ⓒ데일리안 조인영 기자
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 승부는 주행 AI 넘어선 '통합 관제'…도시 변수 24시간 밀착 대응
 레벨 4 무인 대규모 자율주행 상용화의 승부는 '차가 얼마나 잘 달리는가'가 아니라 '누가 어떻게 24시간 지켜보고 대응하는가'로 옮겨간다.
 정전이나 신호 마비처럼 차량 1대의 판단으로 대응할 수 없는 상황, 무인 차량 안에서 발생하는 승객 이슈, 공사·집회·사고·기상 같은 도시 단위 변수는 주행 AI만으로 해결되지 않기 때문이다.
 이때 중요한 것이 '관제'다. 김민선 리더는 "도시 인프라를 긴밀하게 관제하고 유관 기관, 지자체, 관할 기관과의 커뮤니케이션이 굉장히 중요하다"면서 "무인 상황에서는 차가 그 역할을 할 수가 없기 때문에 관제센터라고 하는 부분에서 안전을 위해 이 역할이 필요하다"고 강조했다.
 김 리더는 "무인 대규모 자율주행 시대의 핵심 경쟁력은 '주행 AI'뿐 아니라 '통합 관제와 현장 대응 역량'이 될 것"이라고 재차 강조했다.
 카카오모빌리티는 24시간 CS 센터와 현장 출동 인프라를 기반으로, VLM 기반 이상 징후 자동 알람을 활용한 기술 관제와 서비스 관제를 수행 중이다.
 김 리더는 "특이사항이 생겼을 때 고객과 실시간으로 커뮤니케이션한다. 리스크 매니지먼트 파트도 상시 돌아가고 있기에 사고가 발생했을 때 즉시 조치할 수 있다"고 설명했다.
 이러한 관제 역량을 기반으로 자율주행 차량을 하나의 관제센터에서 통합 관리하는 '자율주행 통합 관제시스템(AICS)'을 구현하고 있다. 이를 통해 주행환경을 실시간 모니터링하고 자율주행 가능 여부를 상시 확인할 수 있고, 속도 조향 신호 정보와 함께 이상 로그가 감지되면 관제 요원이 경로를 재지정하는 등 즉시 원격 개입이 가능하도록 준비하고 있다.
 이같은 전문 관제사를 교육해 현장에 투입해서 심야 서비스가 지속되도록 돕고 있다는 설명이다.
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 <img alt="카카오모빌리티 E2E 자율주행 기술 로드맵ⓒ데일리안 조인영 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/09/dailian/20260909124246348gqse.png" data-org-width="700" dmcf-mid="0vpj8JqF56" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/09/dailian/20260909124246348gqse.png" width="658">
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 카카오모빌리티 E2E 자율주행 기술 로드맵ⓒ데일리안 조인영 기자
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 "킬러 문항 풀어야 실전"… 강남 도심서 불법 유턴·취객 데이터 수집
 기술 개발 측면에서도 기존 AI 플래너 확장을 통해 2026년 내 E2E(End-to-End) 모델 도입을 목표로 한다.
 규칙 기반(Rule-based) 방식이 개발자가 도로에서 발생할 수 있는 모든 상황을 미리 정의해야 한다면, E2E 방식은 센서 입력을 하나의 AI 모델로 거쳐 주행 제어 명령으로 바로 출력한다. 규칙 기반은 운전 교범을 하나씩 기계에 옮겨 적는 것이고, E2E는 수백만 시간의 운전을 옆에서 지켜보며 그 운전 감각을 익히는 것이다.
 E2E 모델의 성능을 좌우하는 키는 '데이터의 질'이라고 강조했다.
 임인호 자율주행개발팀 AI주행파트 리더는 '자율주행 기술 현황 및 고도화를 위한 데이터 파이프라인' 발표에서 "데이터를 정제하고 분석하는 기술이 핵심이며, 이 과정을 자동화해야 성능 향상의 속도가 빨라진다"면서 "수많은 데이터 속에서 어려운 데이터를 골라내는 효율에서 승부가 나는 것이 최근 AI 경쟁의 핵심"이라고 말했다.
 그러면서 "주행 실력을 가르는 것은 예측하기 어려운 예외 상황, 즉 '엣지케이스'로, 이를 얼마나 빠르게 골라내느냐가 AI 성능 향상 속도로 이어진다"며 "카카오모빌리티가 가장 복잡한 도심인 강남에서 서울자율차를 운행하는 이유도 여기에 있다"고 강조했다.
 불법 유턴, 신호 위반 등 규칙을 벗어난 차량, 취객 등 희소한 데이터들을 '엣지 케이스(Edge Case)'라고 부른다. 수능으로 치면 이 구간이 '킬러 문항'이고, 이 문제들을 충분히 연습해야 실전에서 좋은 성적을 거둘 수 있다. 이처럼 예측하기 어려운 위험 상황에 대응하는 단계까지 포함해 자율주행 모드에서는 앞뒤 상황과 함께 데이터를 자동으로 저장한다.
 자율주행 기록은 차량에서 서버로 업로드돼 유의미한 엣지 케이스를 선별하고, 오토 라벨링과 데이터 마이닝을 거쳐 모델을 재학습하는 과정을 거친다. 카카오모빌리티는 수집한 주행 기록이 학습 가능한 데이터로 전환되는 데이터 플라이휠인 '데이터 파이프라인'을 구축했다.
 데이터 수집→정제→오토라벨링→데이터마이닝→모델 재학습의 순환 과정을 통해 E2E 모델 성능을 향상해 나가고 있다.
 임 리더는 "기존에는 사람이 컴퓨터 앞에서 프레임 단위로 돌려보며 판별해야 했다면 이제는 서버에 업로드되면 몇 분 내에 AI 모델이 자동으로 분석한다. 날씨, 시간대, 도로 구조, 주변 차량 거동 등을 종합 분석해 방대한 데이터 속에서도 원하는 데이터를 빠르게 검색해 사용할 수 있게 해준다"고 설명했다.
 이어 그는 "안전을 최우선으로 설계한 E2E 모델, 그리고 더 똑똑한 자율주행을 위한 고품질의 데이터를 목표로 한다"면서 연말까지 E2E 비중을 높이고, 규칙 기반의 안전 평가기(Safety Evaluator)가 최종 검증하는 구조를 만들겠다고 했다.
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 <img alt="E2E 모델 학습에 활용하는 데이터 처리 과정.ⓒ데일리안 조인영 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/09/dailian/20260909124247613wnmn.png" data-org-width="700" dmcf-mid="pazmdj4qX8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/09/dailian/20260909124247613wnmn.png" width="658">
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 E2E 모델 학습에 활용하는 데이터 처리 과정.ⓒ데일리안 조인영 기자
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 센서 단가 절감 및 비용 효율화로 레벨 4 상용화 박차
 카카오모빌리티는 2018년 자율주행 TF를 출범하고, 2020년 3월 국토교통부 자율주행차 임시운행허가를 획득한 이후 21년 12월 판교 주간 서비스를 운영해왔다. 이후 구역형, 수요응답형(DRT), 노선형을 아우르는 플랫폼 서비스를 세종·판교·강남·대구·제주 등 전국에서 실증하고 있다. 현재 정부의 무인 레벨 4 로드맵에 발맞춰 레벨 4 전환 작업도 진행중이다.
 지난 3월 16일부터 8월 31일까지 누적 서비스 운행거리는 1만3000km이며 누적 운행 완료 건수는 2000건 이상이다. 이용자 만족도는 5.0점 만점에 4.97점으로 집계됐다. 승객 1회 탑승당 평균 이동 거리는 2.9km, 평균 이동 시간은 9.7분이다.
 시범 사업을 넘어 상용화 모델도 관심이다. 김민선 리더는 "대규모 상용화를 위해서는 수익이 비용을 초과하는 수익성(Econimics) 모델 확보가 필수적"이라며 "현재는 안전한 고품질 모델 확보가 최우선이지만, 향후 기술 경량화, 대량 생산을 통한 센서·키트 단가 절감, 효율적인 운영 구조 확립을 통해 비용 구조적 우위를 가져갈 계획"이라고 말했다.
 카카오X와 카카오AI 인적분할 이후 물류 및 플랫폼 측면에서의 자율주행 사업 확장도 점쳐진다. 이에 대해 김 리더는 "플랫폼 사업자로서 자율주행 기술을 사람의 이동뿐만 아니라 화물 및 물류, 역외 운송 서비스 등으로 확장할 수 있는 가능성을 열어두고 있다. 플랫폼 관점에서의 다양한 서비스 확장을 지속해서 고민하고 계획을 수립해 나갈 것"이라고 말했다.
 웨이모 등 해외 글로벌 자율주행 기업과의 차별점에 대해서는 국내 데이터 축적을 들었다. 김민선 리더는 "한국 복잡한 도심 도로 환경에 특화된 자율주행 모델과 자체 주행 기술을 고도화하고 있다는 점이 강점"이라며 "플랫폼으로서 다양한 기술 개발사의 자율주행 기술을 승객 여정에 연결하는 것을 목표로 해, 다양한 글로벌 협력 가능성을 열어두고 있다"고 답했다.
 임인호 리더는 "해외 기업의 기술력이 뛰어난 것은 사실이나, 국내 도심에 적용하려면 해당 지역의 밀도 높은 데이터 수집이 필수적이다. 우리는 한국 도로 환경에 최적화된 데이터를 지속해서 축적하며 이에 대응하고 있다"고 설명했다.
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