모바일 페이먼트, 인포테인먼트 그리고 자율주행 기술에서 가장 향상된 최신 기술들이 라스베거스에서 열린 CES 2017의 중앙무대를 차지했고, 이런 기술 중 여러가지 것들은 운전자들의 이용이 곧 가능하도록 거의 준비가 된 상태이다.
이번 해 말, 아마존(Amazo)의 알렉사(Alexa)에게 차고 문을 열도록 명령하고 기본형 캠리 모델에서 큰 스크린의 네비게이션을 사용할 수 있도록 하고, 자신의 혼다차 안에서 개솔린비를 지불하는 것과 같은 일들이 가능할 수 있을 것이다.
조만간 확인해봐야 할 더 멋진 것들이 있다. 2020년까지, 상당히 자동화 된 아우디를 운전하는 것이 가능할 것이고, 도로 위에서 위험을 인지하는 것을 돕기 위해 준비된 보조운전자로서 인공지능(AI)을 갖추는 것이 가능할 것이다.
보이스 컨트롤(음성명령)을 더 스마트하게 만들도록 돕는 알렉사(Alexa)
CES 2017은 에코(Echo) 디바이스로 구동되는 아마존의 가상 어시스턴트인 알렉사(Alexa)를 위한 첫 무대 진출이었다. 음성으로 조절되는 알렉사는 TV, 냉장고, 로봇 그리고 자동차로 진출했다. 포드와 폭스웨건은 사용자들이 차량 내부의 알렉사가 어떻게 전화를 걸 수 있는지 데모를 보여줬다. 이미 날씨보도, 쇼핑리스트에 아이템을 추가하는 것 그리고 스포츠경기 스코어를 알려주는 것과 같은 기존의 여러 기능들을 할 뿐만아니라, 차의 문을 여는 것, 개솔린 레벨을 확인하는 것, 차고 문을 열거나 집에서 듣던 오디오북을 차에서 다시 재생하는 것과 같은 새로운 일을 이행한다.
알렉사의 도입은 차에서 음성 통합을 개선하기 위한 큰 발전이다. 알렉사가 좀 더 자연스러운 언어 명령과 클라우드를 통한 많은 최신 정보들의 혜택을 인지할 수 있는 반면, 기존 시스템은 특정 명령을 기억할 것이 요구된다.
차량내 모바일 결제
포드, 혼다 그리고 토요타는 지갑을 열 필요없이 개솔린비를 지불할 수 있는 방법을 보여줬다. 차의 인포테인먼트 시스템을 위한 앱을 다운받아 자신의 휴대전화에 설치한다. 혼다의 경우에는, 크레딧카드 정보를 혼다링크(HondaLink) 앱에 저장해서, 해당 주유소로 향한다. 주유소에서, 이 차량은 근처의 주유 펌프를 찾기 위해 블루투스를 사용한다. 그런 다음, 주유 펌프의 번호를 입력하고 얼마를 넣을 것인지 입력하면 저장되어 있는 카드로 결제가 된다.
포드 버전의 모바일 결제는 음성명령을 사용하고, 엑손모빌(ExxonMobil)과 제휴했다. 포드의 시스템 사용을 위해서는 먼저 등록을 해야하고 스피드패스(Speedpass) 어카운트를 동기화하는 것이 필요하다.
두 경우 모두, 셀프 주유가 허락되지 않는 주에 있는 것이 아닌 한 스스로 개스를 넣어야 하지만, 주유소 펌프들이 흔히 크레딧카드 도용 사기의 표적이 되는 것을 고려하면, 시간 절약을 해주고 좀 더 안전한 방법이다.
알맞은 가격의 네비게이션과 더욱 스마트해진 인포테인먼트 시스템
스마트폰의 네비게이션 품질이 향상되었기 때문에, 차량 내 네비게이션을 사용하는 많은 사람들이 감소하고 있다. 자동차회사들이 실시간 교통 정보와 경쟁하는 것은 사실 어렵다.
이 네비와 인포테인먼트 시스템은 새롭게 디자인된 2018 년형 캠리로 데뷔하게 될 캠리 토요타의 인튠 3.0(Entune 3.0)에 탑재된다. 이 시스템은 모든 차의 트림레벨에서 네비게이션이 사용될 수 있도록 할 것이다. Telenav사의 스카우트 GPS 링크 앱(Telenav's Scout GPS Link)을 사용해서 운전자들은 이 시스템을 스마트폰에 설치해야 한다. 전화가 연결되면, 네비게이션은 차의 중앙 콘솔에 보여지도록 되어 있다. 이점은 더 큰 화면과 컵홀더에 있는 전화기를 봐야했던 경험보다 집중을 덜 방해하는 것이다. 인튠 3.0은 또 토요타에 4G LTE Wi-Fi를 도입하는 첫 시스템이 될 것이다. 하지만 애플 카플레이(CarPlay)나 안드로이드 오토(Auto)와의 통합이 누락되었다는 것이 주목할 점이다.
이런 시스템에 대해서 말하자면, 2017년형 다지 차저, 챌린저, 크라이슬러 300 그리고 지프 컴파스(Compass)를 시작으로, 피아트 크라이슬러는 U커넥트 인포테인먼트 시스템을 업그레이드 함으로써 이 시스템을 염두에 두고 있다. 네 번째 세대인 U커넥트는 현재 안드로이드 7.0 누가(Nougat)의 최신 버전으로 구동된다. 이는 U커넥트가 안드로이드 오토와 매끄러운 통합을 하게 될것이라는 것을 뜻하고, 아이폰 사용자들에게 정말 좋은 소식은 애플 카플레이와도 연동이 될 것이라는 것이다.
마지막으로, 혼다는 차세대 차량을 위한 안드로이드 기반의 운영 시스템을 발표했다. 이는 안드로이드가 차량 전자기술에서 좀 더 큰 역할을 하겠다고 약속했던, 2014년의 트렌드의 연속이다.
곧 나올 자율주행 차량
2017년은 아우디가 자랑스럽게 아우디의 자율주행 차량이 현실이 되는 것에 좀 더 가까워지고 있다고 선언한지 2년이 되는 해이다. 그 사이, 토요타는 자신의 역할에 속도를 늦추고 차에 인공지능을 장착해 넘겨주는 것과 관련된 도전을 다시 한 번 상기시켰다.
“모든 자동차회사들은 언제 어디서든 어떤 교통상황이나 기상 상황에서도 완전히 자율주행으로 주행할 수 있는 레벨5에 이르는 것을 목표로 하고 있다.”고 토요타는 CES에서 말했다. 이는 여러 해에 걸친 기계학습과 자율주행 수준을 위해 레벨5에서 요구되어지는 완벽함에 도달하기 시뮬레이션과실제 도로 실험 모두를 주행한 사람들보다 더 많은 거리가 필요할 것이다.
토요타는 레벨 4 자율주행을 위한 일정표가 훨씬 더 짧았지만, 이 시스템은 지정된 도로나 하루 중 정해진 특정 시간과 같은 특정한 “운영 디자인 범위(operational design domains)”에서만 작동될 것이라고 덧붙였다.
아우디는 좀 더 낙관적이다. 컴퓨터 연산 능력과 인공 지능의 발전 덕분에, 자동차 회사들은 레벨4에 달하는 자율주행 차량을 2020년까지 도로에 내놓을 것을 약속했다. 아우디의 인공지능 컴퓨팅과 그래픽 프로세싱 기술 회사인 Nvidia와의 제휴는, 인공지능의 빅뱅에 이른다.” 고 Nvidia의 CEO 젠슨 황(Jen-Hsun Huang)은 말했다.
좀 더 작고 더 빠른 프로세서는 심층 신경망과 결합되고 기계 학습은 자율주행 기능들을 위한 타임테이블을 짜는데 속도를 내도록 돕는다. 다시말해서, 차는 점점 더 똑똑해지고 있고 사람들보다 더 나은 운전자가 되기 위해 습득하는 것이 가능하다.
한 예로, 아우디는 작은 테스트 트랙에서 컨셉 Q7 SUV를 시험해 보았다. 이 코스는 8자 모양의 루프였고 차선이 표시되어 있거나 또는 표시되어 있지 않은 다양한 노면을 특징으로 했다. 이 테스트 동안에, 아우디는 공사 지역처럼 보이게 만들기 위해 이 코스를 우회로로 수정했다. 아우디 컨셉Q7은 이 우회로를 인지하는 것이 가능했고 우회해서 주행했다. 아우디는 이 시험 코스가 차에 프로그램 되어 있지 않았다는 것을 언급했지만, 오히려 어떻게 운전하고, 장애물을 발견하고 인지하는지를 단 4일만에 습득시켰다.
보조 운전자로의 인공지능
향상된 인공지능이 차에 탑재 되었을 때, 그리고 이 기능이 차량을 운전하는데 활용되지 않는다면 이 인공지능 기능을 무엇으로 활용하면 될까? 보조운전사가 되면 된다. 자율주행 차량을 위해 사용된 동일한 기술은 인간 운전자의 주변 인식을 증가시키기 위해 활용될 수 있다.
토요타는 인공지능을 위한 방식인 가디언(Guardian) 작업 중에 있고 컨셉-I 차량에서 이 가디언 방식의 인공지능을 보여줬다. 토요타가 가디언 모드를 상상하는 것과 같이, 가디언이 잠재적인 안전상 위험을 예상하거나 알아차리고 곧 운전자가 그 위험을 피할 수 있도록 도울 때를 제외하고는 운전자가 항상 차량을 관리 제어하고 있다는 통제하고 있다는 뜻이다. 가디언은 또한 시각적인 신호와 음향 경보로 운전자에게 위험을 알릴 것이다. 마찬가지로 이 방식을 보기까지는 시간이 조금 걸릴지도 모른다. 토요타는 여전히 인공지능에서 다시 인간으로 차량의 통제를 넘겨주는 어려운 문제들을 해결 중이라고 설명했다. 그 사이, 또한 자동차의 인공지능은 차량 내부에서 어떤 일이 일어나고 있는지를 이해할 수 있다.
앤비디아는(Nvidia) 운전자가 하고 있거나 해야하는 것을 이해하는 것에 초점을 맞춘 여러가지 과제들을 보여주기 위해 인공지능의 능력을 보여줬다. 이는 음성 인식, 개인 선호사항을 설정하기 위한 표정 인식, 운전자가 주의를 하고 있는지를 보기 위한 시선 위치 추적(gaze detection) 그리고 운전자가 말하는 것을 이해하기 위한 입모양을 읽는 소프트웨어를 포함한다.
인공지능 운전자나 보조 운전자는 여전히 몇 년 뒤에나 나올테지만, 아마도 알렉사가 우리를 위해 과제를 수행하고 차량과의 커뮤니케이션을 쉽게 할 수 있도록 만들어 줌으로 자율주행 자동차의 앞 날의 대사로서의 역할을 할 수 있을 것으로 보인다.
<출처: https://www.edmunds.com/>
