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[IT뉴스]자율주행 '레벨4' 시동 건 카카오모빌리티, 플랫폼·E2E 전환 '투트랙'

온카뱅크관리자

2026-09-09 15:47:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 통합 플랫폼·24시간 관제체계 구축 올해 인지·판단 단일 AI 모델 전환 
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 자율주행 '레벨4'는 차량이 얼마나 잘 달리는지가 아닌 누가, 어떻게 24시간 지켜보고 대응하느냐가 중요합니다.
 </blockquote>
 카카오모빌리티가 자율주행차 상용화를 목표로 통합 플랫폼 관제체계를 구축하겠다는 청사진을 제시했다. 이를 위해 연내 자율주행차의 상황 인지와 판단을 인공지능(AI)이 수행하는 '엔드투엔드(E2E)' 모델로 전환을 완료하겠다는 구상이다.
 자율주행은 기술 수준에 따라 레벨이 나뉘는데 카카오모빌리티가 현재 서비스하는 레벨3은 운전자가 탑승해 비상시 개입하는 유인 소규모 실증 단계다. 목표인 레벨4는 운전자 없이 시스템이 전 구간을 책임지는 무인 상용화 단계를 의미한다.
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 <img alt="카카오모빌리티가 서비스하는 '서울자율차'는 현재 서울 강남 시범운행지구를 운행하고 있다./사진=비즈워치" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/09/BUSINESSWATCH/20260909154311199tpbm.jpg" data-org-width="645" dmcf-mid="u2NTY8tWhu" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/09/BUSINESSWATCH/20260909154311199tpbm.jpg" width="658">
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 카카오모빌리티가 서비스하는 '서울자율차'는 현재 서울 강남 시범운행지구를 운행하고 있다./사진=비즈워치
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 1만3000km 달린 자율주행차, 플랫폼으로 서비스 완성
 카카오모빌리티는 9일 '자율주행 기술과 통합 플랫폼 전략'을 주제로 간담회를 열었다. 
 카카오모빌리티는 올해 3월부터 서울 강남 시범운행지구에서 심야(오후10시~다음 날 오전 5시) 자율주행 택시인 '서울자율차'를 운행하고 있다. 서비스 초반 운행 차량은 2대였지만 지난달부터 6대로 늘었다. 그동안 누적 운행거리는 1만3000km, 운행을 완료한 건수는 2000건을 넘었다. 이용자들은 5점 만점 기준 4.97점의 평점을 부여했다. 
 서울자율차는 별도의 앱 설치 없이 카카오모빌리티(카카오T) 앱에서 서비스를 이용할 수 있다. 차량을 호출하면 일반 택시처럼 탑승하고 목적지까지 이동한다. 승객은 뒷자석 모니터에서 자율주행 상황을 확인할 수 있다.
 하지만 카카오모빌리티가 현재 운행 중인 서울 강남의 도로 약 700km 가운데 자율주행차가 교통 법규를 위반하지 않고 승하차를 할 수 있는 지점은 전체의 2.3%에 불과했다. 이런 제약은 자율주행 기술만으로는 극복이 어렵다. 
 이를 메우는 게 카카오T 플랫폼이다. 무인 차량은 승객과 통화하며 승하차 지점을 조율할 수 없다. 애초에 정차 가능한 지점으로 승객을 유도하는 게 핵심이다. 카카오T 앱에서 이용자들이 직접 승하차 지점을 설정하고 길찾기 기능을 비롯한 플랫폼 내 서비스가 연결된다. 
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 카카오모빌리티가 서비스하는 '서울자율차' 내부에선 승객이 앞 모니터를 통해 자율주행 상황을 확인할 수 있다./사진=비즈워치
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 자율주행차, 24시간 관제한다
 카카오모빌리티가 목표로 하는 레벨4 무인 상용화를 위해선 자율주행 AI뿐 아니라 관제 시스템을 구축하는 것도 필요하다. 김민선 카카오모빌리티 자율주행사업부 리더는 "무인 차량 안에서 발생하는 승객 이슈를 비롯해 공사와 집회, 사고와 기상 변수 등은 자율주행 AI 만으로 해결되지 않는다"고 설명했다.
 이에 카카오모빌리티는 24시간 관제시스템(CS) 센터와 현장 출동 인프라를 기반으로 자율주행 차량을 하나의 관제센터에서 통합 관리하는 '자율주행 통합 관제시스템(AICS)'을 구축하고 있다.
 주행환경과 자율주행 기능 여부를 실시간 모니터링하고 이상 상황이 감지되면 관제 요원이 개입한다. 다만 핸들을 직접 조작하는 게 아닌 관제센터가 제안하면 차량이 최종 판단해 수행하는 '간접 제어' 방식이다. 이 체계를 지자체와 논의해 고도화하겠다는 게 카카오모빌리티의 구상이다. 김민선 리더는 "자율주행 기술과 플랫폼, 관제가 맞물려 발전하는 구조가 자율주행 진화 루프"라며 "이를 통해 자율주행이 이용자들 일상의 여정이 되도록 만들 것"이라고 말했다. 앞서 지난 7일 글로벌 모빌리티 콘퍼런스에 기조연설자로 참석한 류긍선 카카오모빌리티 대표도 "자율주행차는 혼자서 달리지만 자율주행 서비스는 함께 만들어야 한다"며 민관협력의 중요성을 강조했다.
 복잡한 강남, 자율주행차가 누빈 이유
 통합 플랫폼을 통해 자율주행 서비스를 완성하겠다는 카카오모빌리티 전략의 밑바탕에는 E2E 모델이 자리한다. 카카오모빌리티 자율주행 AI 모델은 인지와 판단, 제어의 순차 구조에서 현재는 규칙 기반 플래너와 AI플래너를 병행하는 구조로 진화한 상태다.
 AI플래너는 센서 입력을 하나의 모델로 받아 주행 계획을 스스로 세운다. 규칙 기반 플래너는 교통 법규나 물리적 조건처럼 명확한 기준에 따라 판단한다. 두 플래너가 각자 역할을 나눠 상황에 따라 주행 판단을 내리는 구조다.
 카카오모빌리티는 한 걸음 더 나아가 연말까지 인지와 판단을 하나의 E2E AI모델로 통합할 계획이다. 인지부터 판단까지 전 과정을 하나의 AI 모델이 수행하고, 그 결과를 '규칙 기반 안전평가기(Rule-Based Safety Evaluator)'가 검증한 뒤 제어 명령을 내리는 구조다. 현재 이 안전평가기를 실제 도로에서 검증하고 있다.
 가령 차량이 없는 새벽 스쿨존에서 E2E 모델은 정지하지 않고 통과해도 된다고 판단한다. 하지만 안전평가기를 거친 자율주행차는 최종적으로 교통법규에 따라 시속 30km 이하로 서행하고 교차로에선 일시정지한다. 이 상황에선 규칙이 우선이었기 때문이다.
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 이 같은 전환을 위한 핵심은 주행 데이터를 정제하고 분석하는 기술과 자동화 역량이다. 특히 데이터의 경우 난이도가 높은 주행 상황의 데이터를 확보하는 게 중요하다. 
 실제 자율주행 실력을 발전시키는 건 끼어드는 차량이나 오토바이 대응, 예측 불가능한 위험 상황 대응 데이터다. 이를 '엣지 케이스(Edge case)'로 분류해 별도 관리하는데, 새벽 시간대 불법 유턴 차량이나 자율주행차 앞에 있던 택배 차량에서 물건이 떨어지는 상황 등의 데이터를 미리 축적하고 있어야 한다.
 임인호 카카오모빌리티 자율주행개발팀 AI주행파트 리더는 "강남은 우리나라에서 가장 복잡한 도심 환경을 갖고 있다"며 "쉬운 환경에서 1년 달리는 것보다 강남에서 한 달 주행하는 게 AI모델에는 훨씬 낫다"고 말했다.
 카카오모빌리티는 최종적으로 안전을 최우선으로하는 E2E 모델과 고품질 데이터의 선순환을 목표로 하고 있다. 임 리더는 "연내 인지와 판단 통합이 완료되면 잘못된 인지로 인한 불필요한 감속, 판단 지연 등 승객이 체감하는 불편이 크게 줄어들 것"이라고 말했다. 
 노명현 (kidman04@bizwatch.co.kr)
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