네이버의 두번째 데이터센터, 각 세종은 연 면적 29만 4,000㎡, 축구장 41개 크기의 거대한 공간입니다. 이 곳에서 자율주행 셔틀 ‘알트비(ALT-B)’는 근무자들의 편리한 이동을 돕고 있습니다. 자율주행 기술은 마치 종합예술과 같다고 합니다. 알트비의 개발 과정도 그러했습니다. 다양한 분야의 개발자와 연구원들이 힘을 모아 만들었거든요. 그렇게 네이버랩스의 풀스택 자율주행 기술이 적용된 알트비가 탄생했습니다.
여기, 가상의 알트비가 여러분을 기다리고 있습니다. 우리는 개발 과정의 흔적을 따라 총 3개의 정류장을 거쳐갈 것입니다. 정류장에는 개발자들의 고민, 그리고 공개되지 않았던 이야기들이 기다리고 있습니다. 차가 아니라 운전자를 만들고 있다는 알트비 개발자들을 만나 이야기를 나눠봤습니다.
[1st STATION] 차량이 아닌 도로 위의 로봇
(손민식) 알트비는 도로 위의 로봇이라고 생각해요. 로봇은 ‘물리적인 일을 대신 수행해주는 자율 기계’라고 할 수 있는데, 그 관점에서 알트비는 운전자 대신 이동이라는 운행 업무를 해주고 있잖아요. (이진한) 다수의 알트비가 서로 연동되어 있다는 것도 로봇의 특성이에요. 1784의 루키처럼 서로 연결되어 하나의 큰 서비스를 제공하고 있으니까요.
(최성준) 알트비 하드웨어 개발은 기존 플랫폼을 구매해 리뉴얼하는 과정에서 시작했습니다. 차량을 직접 제조하기 보다는 자율주행 시스템의 완성도를 높이는데 더 큰 노력을 들인건데요. ‘우리가 잘하는 걸 해보자’라는 생각이었죠. 기존 플랫폼의 장점은 안정성이 보장되어 있다는거예요. 단 저희가 사용하지 않는 부품이나 기능이 많았고, 자리도 많이 차지해서 비효율적이었죠. 그래서 저희가 개발한 시스템과 새로운 센서로 전부 교체를 했습니다. 각 세종에 필요한 서비스를 제공할 수 있도록 알트비의 기반을 다지는 과정이었습니다.
시스템과 센서를 교체하면서 아크 브레인(ARC brain)과도 연결되었어요. 아크 브레인을 통해 사람의 손을 거치지 않고 완전 무인으로 효율적인 서비스를 제공하는 게 가능해졌습니다. 차단기와 같은 시설물과 연동되어 각 세종 내에서 자유롭게 이동할 수 있게 됐거든요. 알트비가 데이터센터의 다른 로봇들과 함께 로봇 자동화 시스템의 일부가 된 것이죠.
[2nd STATION] 서비스와 연구의 선순환
(이) 알트비는 서비스를 제공함과 동시에 자율주행 기술 발전에 도움이 되는 데이터를 습득합니다. 셔틀 서비스와 자율주행 기술 연구가 동시에 이뤄지고 있는 것이죠. 직접 개발한 시스템을 투입한 덕분에 가능한 일입니다. 저희 팀은 이 데이터를 바탕으로 자율주행 기술을 세팅하는 일을 했습니다. 각 세종의 환경과 무인 셔틀 서비스라는 목적에 맞도록이요. 센서나 위치, 인식 알고리즘에서 수집된 정보를 종합해서 알트비가 목적지까지 도달하기 위한 안전하고 효율적인 경로를 만들 수 있도록 했어요. 주행 과정에서는 장애물을 회피하며 움직이도록 설계하기도 했죠.
알트비 원격 모니터링 화면
알트비는 발생할 수 있는 모든 위험 상황에 스스로 대응할 수 있어야 합니다. 운전자나 관리자가 탑승하지 않으니까요. 그래서 알트비에 특정 정보의 손실이 있을 때 안전하게 정차할 수 있는 알고리즘을 탑재했어요. 비정상 상황들을 모두 정의하고 테이블화 한 후, 이 데이터를 바탕으로 알트비가 자율적으로 비상 상황에 대처하도록 만들었습니다. 이후 수많은 테스트를 통해 비나 눈이 와도 정상적으로 운행됨을 확인하기도 했죠. 이렇게 안전한 셔틀 서비스를 제공하기 위한 체계를 완성했습니다.
[3rd STATION] 안전한, 완전한 사용자 경험
(손) 한번 상상해 볼까요? 알트비가 도착하고 문이 열리면 6개의 빈 좌석만이 나를 반겨줍니다. 운전자도, 운전대도 없습니다. 처음엔 신기하지만, 왠지 불안한 마음이 들 수도 있을 거예요. 기술적으로 아무리 안전하다고 할지라도요. 실제로 저희가 진행한 사용자 조사에서도 ‘차가 어떤 생각을 하는지 알 수가 없어 불안하다’는 답변이 나왔습니다. 보이지 않는 운전자의 의도를 알 수 없다는 점에서 막연한 걱정이 생겼던 거죠. 그러나 알트비의 본질은 셔틀 서비스로서 편안한 이동 경험을 제공하는 것입니다. 탑승객들의 마음이 편치 않다면, 좋은 서비스라고 할 수 없죠. 그래서 우리는 알트비를 믿고 탈 수 있는 셔틀로 만들어야 했습니다.
알트비가 인식한 주변 차량이나 사람, 사물을 보여주는 ADI
해결책은 정확한 정보를 적절한 위치에 제공하는 것이었습니다. 먼저 알트비 내부 천장에 ADI (Autonomous Driving Information)라는 디스플레이를 설치했습니다. 주변의 다른 차량이나 보행자들의 이동 상황, 알트비의 향후 이동 경로를 실시간으로 보여주는 인터페이스에요. 이를 통해 탑승객들은 알트비가 주변 상황을 완벽하게 인식하고 있다는 걸 확인하고 걱정을 덜 수 있죠. 차량 외부에도 디스플레이가 부착되어 있습니다. 보행자에게는 지금 길을 건너도 좋다는 정보를, 후행 차량에는 현재 보행자가 길을 건너고 있음을 전달합니다.
알트비 전면<좌>과 후면<우> 디스플레이
편리한 탑승 경험을 제공하기 위해 3D 환경에 가상의 각 세종을 만들고 시뮬레이션을 진행했습니다. 건물이 준공될 때까지 기다릴 수가 없었거든요. 각 세종과 동일한 공간을 가상 환경에 만들고 알트비의 호출부터 탑승, 그리고 목적지까지 이동해서 내리는 과정 전체를 테스트했어요. 결과적으로 호출-탑승-하차라는 아주 단순한 과정만 남길 수 있었습니다. 엘리베이터에 탑승하는 것처럼 전혀 낯설지 않은 경험이죠.
알트비로 그리는 자율주행의 미래
마지막 정류장을 지났지만, 목적지에 도착하진 않았습니다. 사실 알트비는 첫 번째 정류장으로 돌아가려 합니다. 같은 고민을 다시 처음부터 시작합니다.
알트비 개발자들은 자율주행 기술이 도시 단위로 확장되는 미래를 그리고 있습니다. 물리적인 이동의 제약을 해소해서 기존 온라인에 집중되었던 네이버의 사용자 경험을 오프라인으로 확장하고 싶다는 포부를 밝혔습니다. 그들이 꿈꾸는 미래는 생각보다 가까이 있을 수도 있습니다. 기술의 높은 범용성은 그 원동력이 됩니다. 알트비는 현재 셔틀 서비스지만 앞으로는 다양한 자율주행 플랫폼의 역할을 할 것입니다. 택배같은 물건을 배달하거나 사람이 아닌 서비스 로봇이 탑승하는 플랫폼으로 발전될 수도 있습니다. 실내와 실외를 연결하는 역할도 할 수 있겠죠. 스스로 움직이는 차량을 넘어 스스로 움직이는 공간이라는 목표를 실현할 때까지, 그들의 고민은 몇번이고 첫 번째 정류장으로 돌아갑니다. 이것이 알트비 개발자들이 차가 아닌 운전자를 만들고 있다고 말하는 이유입니다.
"자율주행 기술이 도시 단위로 확장되면 물리적 제약은 사라지게 됩니다. 저희가 연구하는 자율주행 기술은 앞으로 펼쳐질 다양한 미래 서비스들의 기반이 될 것입니다."
"알트비의 확장 가능성은 무궁무진한 것 같아요. ALT라는 플랫폼, 그리고 ALTRIV라는 자율주행 알고리즘을 활용하면 어떤 형태로든 사용할 수 있거든요."
"아크 브레인과의 연동을 기반으로 다수의 차량을 우리가 매핑한 영역에서 운행하는 일도 가능해집니다. 도시 단위의 자율주행이라는 목표를 실현하는 것도 먼 미래가 아닐거에요."