서울에서 열린 세계지식 포럼(World Knowledge Forum)에서 모빌아이 CEO이자 인텔 부사장인 암논 샤슈아는 자율주행 차량의 안정성을 입증할 수 있는 방법을 제시했다. 그는 자율주행차량이 책임있는 방식으로 작동하고 비난 받을 수 있는 사고를 유발하지 않도록 하는 공식적인 수학 공식을 공개했다.
인텔 소속 기업인 모빌아이는 자동화 기술의 선두주자로 세계에서 가장 큰 ADAS(advanced driver assistance systems)용 카메라 공급업체다. 자동차 자동화 분야에서의 수년간의 성공 경험과 ADAS에서 완전자율주행 기술로 진화시킨 경험을 바탕으로, 샤슈아 교수와 그의 동료인 샤이 샬리스워츠(Shai Shalev-Shwartz)는 무인자율주행차량에서 사고가 발생했을 때 책임과 비난에 대한 질문들에 확실성을 가져올 수 있는 수학공식을 개발했다.
이들이 개발한 책임 민감성 안전 모델(Responsibility Sensitive Safety model: 이하 RSS모델)은 책임과 주의에 대한 인간적 개념에 대한 구체적이고 측정 가능한 매개 변수를 제공한다. 또한 다른 차량의 움직임에 관계없이 자율주행차량이 사고의 원인이 될 수 없는 “안전상태(Safe State)” 를 정의한다.
책임, 주의에 대한 인간적 개념을 측정 가능한 매개 변수로 제공
서울에서 열린 세계지식 포럼(World Knowledge Forum)에서 모빌아이 CEO이자 인텔 부사장인 암논 샤슈아는 자율주행 차량의 안정성을 입증할 수 있는 방법을 제시했다. 그는 자율주행차량이 책임있는 방식으로 작동하고 비난 받을 수 있는 사고를 유발하지 않도록 하는 공식적인 수학 공식을 공개했다.
인텔 소속 기업인 모빌아이는 자동화 기술의 선두주자로 세계에서 가장 큰 ADAS(advanced driver assistance systems)용 카메라 공급업체다. 자동차 자동화 분야에서의 수년간의 성공 경험과 ADAS에서 완전자율주행 기술로 진화시킨 경험을 바탕으로, 샤슈아 교수와 그의 동료인 샤이 샬리스워츠(Shai Shalev-Shwartz)는 무인자율주행차량에서 사고가 발생했을 때 책임과 비난에 대한 질문들에 확실성을 가져올 수 있는 수학공식을 개발했다.
이들이 개발한 책임 민감성 안전 모델(Responsibility Sensitive Safety model: 이하 RSS모델)은 책임과 주의에 대한 인간적 개념에 대한 구체적이고 측정 가능한 매개 변수를 제공한다. 또한 다른 차량의 움직임에 관계없이 자율주행차량이 사고의 원인이 될 수 없는 “안전상태(Safe State)” 를 정의한다.
암논 샤슈아 교수는 키노트를 통해 산업계와 정책입안자들에게 사람이 운전하는 차량과 자율주행 차가 사고를 일으켰을 때 “사고의 잘못 규정할 수 있는 표준을 협력적으로 구축하라.”고 촉구했다. 그는 오늘날의 모든 규칙과 규정이 자동차를 통제할 수 있는 운전자라는 아이디어에 기반을 두어 마련되었으며 자율주행차량을 위해서는 새로운 매개 변수가 필요하다고 말했다.
암논 샤슈아 교수는 “잘못을 규정하는 능력이 핵심이다. 세상에서 가장 운전을 잘하는 사람과 마찬가지로 자율주행차량도 통제할 수 없는 행동으로 인한 사고를 피할 수는 없다. 그러나 가장 책임감 있고 인지능력이 우수하며 신중한 운전자는 자신의 잘못으로 사고를 일으키는 경우가 매우 적다. 특히 360도 시야와 번개처럼 빠른 반응시간을 가진 자율주행차는 사고를 일으킬 확률이 매우 낮다.”며 “RSS모델은 자율주행 차량이 산업전반과 규제당국간에 합의된 명확한 결함 정의에 따라 “안전”으로 정의된 틀 내에서만 작동하게 될 것.” 이라고 말했다.
내비게이터 리서치 교통 효과 프로그램의 샘 애뷰엘사미드(Sam Abuelsamid) 시니어 연구원은 “전 세계의 규제 당국과 정책 결정자들이 혁신을 저해하지 않으면서 자율주행차량의 배치를 관리하는 방법에 어려움을 겪고 있기 때문에 기술의 효능을 평가하는 공통의 개방적 방법을 사용하는 것이 좋은 시발점이 될 것이라 생각한다.”며 “모빌아이에서 제안한 RSS모델은 이러한 대화를 시작할 수 있는 기반이 될 것이다. 적어도 평가 방법을 통해
누구든 특정 기술 내에 구속하지 않고 제어시스템 내에서의 의사 결정 과정을 위한 좋은 프레임워크를 제공한다.” 고 말했다.