유튜브에는 1분마다 400시간 분량의 동영상이 올라옵니다. 페이스북에는 매일 수억장의 사진이 등록되죠. 시장조사업체 IDC에 따르면 2025년에 전 세계 생성되는 데이터양은 163ZB(제타바이트)에 이를 것이라고 전망했습니다. 매년 30%씩 증가하는 셈입니다.
인터넷이 등장하고 스마트폰이 필수품이 되면서 생성되는 데이터양은 기하급수적으로 늘고 있습니다. 데이터양은 미래에 자율주행차가 상용화되면 더욱 폭발적으로 증가할 것으로 보입니다. 구글 무인차의 경우 300여개의 센서를 통해 데이터가 실시간으로 수집됩니다. 초당1GB의 데이터를 생산한다고 합니다.
또 자동차가 스스로 주행할 수 있도록, 위험에 대비할 수 있도록 학습하기 위해서도 방대한 양의 데이터가 필요하죠. 이 때문에 자율주행차와 데이터 처리 및 분석기술은 떼레야 뗄 수 없는 관계입니다.
우선 자율주행차가 실시간으로 처리하는 데이터에 대해서 좀더 자세하게 살펴보겠습니다. 자율주행차는 카메라, 레이더, 음파탐지기, GPS, 사물인식기술 등을 통해 데이터를 수집하면서 현재 자동차 내외부 상황을 실시간으로 탐지하게 될 것입니다. 카메라는 초당 20~60MB의 데이터를, 레이더는 초당 10KB의 데이터를, 음파탐지기는 초당 10~100KB의 데이터를, GPS는 초당 50KB의 데이터를 생성하거나 수집하게 된다고 합니다.
자율주행차가 신경써야할 데이터들이 너무 많습니다. 그렇다고 이 데이터들이 처리되는 속도가 1초라도 지연이 되서는 안됩니다. 교통사고는 1초도 되지 않는 순간에 발생하기 마련이고, 차량 사고는 사람의 목숨과 직결되죠.
이 때문에 자율주행차의 핵심은 실시간 데이터 처리 능력에 달린 것이기도 합니다. 자율주행차는 실시간으로 센서를 통해 수집되는 데이터를 읽고 이를 기반으로 스스로 의사 결정을 내려야하는 셈입니다.
자율주행차를 학습시키기 위해서입니다. 사람이 처음가는 길을 찾아갈 때는 손에 들고 있는 지도와 내가 현재 가고 있는 길이 일치하는지 비교하면서 이동합니다. 자율주행차도 마찬가지입니다. 기존에 입력한 선행상세지도(Detailed Prior Map)와 센서를 통해 수집한 실시간 센싱 데이터(Detailed Real-Time Data)가 일치해야만 차량이 스스로 길을 찾아 운행할 수 있습니다.
선행상세지도는 사람이 보는 일반 지도와 달리, 사람이 직접 운전하면서 도로의 종류와 차선 넓이, 차선 형태, 갓길, 표지판, 장애물, 교통신호 등의 형태를 스캔해 자율주행차를 위한 상세지도를 만들어야 합니다. 이를 위해 구글은 385만km를 달린 것입니다.
이외에도 자율주행차는 차량 내부에 탑승한 사람들의 상태나 운행하는 동안 탑승자들이 즐길거리 요소 등에 대한 데이터도 수집하고 분석하는 등 다양한 데이터들을 처리하게 됩니다. 아마도 데이터분석과 처리기술은 자율주행차의 핵심 기술이 될 것으로 예상됩니다.