지난 8일(현지시각) 모셔널 라스베가스 테크니컬센터에 현대자동차와 개발한 아이오닉5가 전시돼 있다. /사진=최유빈 기자


현대자동차그룹의 모셔널이 소프트웨어 아키텍처의 대전환을 선언했다. 사람이 코딩하던 기존 방식에서 탈피해 방대한 주행 데이터를 통합 학습하는 머신러닝 기반의 '엔드투엔드(E2E) 모션 플래닝' 구조로 전환한다. 이를 통해 차세대 자율주행의 핵심인 '거대주행모델'(LDM)을 구축하고 현대차그룹 AVP본부 및 포티투닷(42dot)과의 유기적 협업을 통해 그룹 차원의 SDV(소프트웨어 중심 자동차) 비전을 완성한다는 전략이다.


로라 메이저 모셔널 최고경영자(CEO)는 미국 라스베이거스 테크니컬 센터(Technical Center)에서 열린 기자간담회에서 "2024년 한 해 동안 AI 기술 환경이 급격히 변화하고 있다는 점을 깊이 인식했다"며 "트랜스포머 아키텍처와 대규모 언어 모델(LLM) 등을 도입해 기존의 전통적인 접근 방식에서 대규모 주행 모델 기반의 접근으로 진화했다"고 밝혔다.

모셔널은 AI의 판단에만 의존할 때 발생하는 예측 불가능한 예외 상황을 해결하기 위해 룰베이스(Rule-based) 시스템을 결합한 하이브리드 모델을 채택했다. 로라 메이저 CEO는 "하이브리드 방식을 통해 최소한의 안전 가드레일(safety guardrail)은 룰베이스로 확보할 것"이라며 "이는 가장 편안하면서도 안전한 레벨 4 서비스를 제공하기 위한 필수 단계"라고 설명했다.


학습 효율을 높이기 위한 데이터 처리 기술도 공개됐다. 모셔널은 LLM과 VLM(시각언어모델) 기반의 '옴니태그' 시스템을 개발해 수십 년간 축적된 방대한 주행 데이터 속에서 특정 상황을 광속으로 검색하고 분석한다. '자전거를 탄 사람'이나 '특수한 형태의 차량'이 등장하는 주행 데이터만 골라내어 집중 학습시키는 방식이다.

로라 메이저 CEO는 "전체 주행 데이터 중 실제 성능 향상에 기여하는 핵심 데이터는 약 1%에 불과하다"며 "옴니태그를 통해 이 1%의 핵심 상황을 정확히 학습해 모델의 완성도를 높이고 있다"고 말했다.
모셔널 로보택시가 라스베이거스 시내를 주행하는 모습. /사진=현대차그룹


현대차그룹 내 자율주행 '삼각 편대'인 AVP본부, 포티투닷, 모셔널 간의 역할 분담도 구체화됐다. 유지한 현대차·기아 자율주행개발센터장(전무)은 "포티투닷은 양산차 ADAS와 SDV 아키텍처를 중심으로 개발하며 레벨 4 기술을 통합하는 로드맵을 가졌고, 모셔널은 레벨 4 이상의 로보택시 상용화에 특화되어 있다"며 "양사가 가진 장점을 살려 데이터 공유와 모델 통합을 긴밀히 검토하고 있다"고 설명했다.


모셔널의 E2E 전환은 향후 글로벌 시장 확장의 핵심 열쇠가 될 전망이다. 복잡한 코딩 없이 데이터 학습만으로 새로운 도시의 교통 흐름을 익힐 수 있어 현지화 비용과 시간을 획기적으로 단축할 수 있기 때문이다.

현대차그룹의 글로벌 차량 플릿에서 쏟아지는 방대한 데이터를 활용할 수 있다는 점은 테크 기업 위주의 경쟁사들이 가질 수 없는 모셔널만의 자산이다. 현대차그룹은 모셔널의 운영 노하우를 그룹 전체의 SDV 개발 체계에 이식해 미래 모빌리티 시장의 주도권을 완벽히 거머쥔다는 복안이다.


김흥수 현대차·기아 GSO 본부장(부사장)은 "그룹 차원의 역할 분담 체계에서 AVP본부·포티투닷은 본체에서 ▲ADAS ▲SDV ▲아키텍처 중심으로 개발하고, 모셔널은 ▲레벨4 이상의 로보택시 기술 및 사업을 담당하고 있다"며 "이러한 체계 아래 각 부문을 결합해서 궁극적으로 자동차의 상품성이나 경쟁력을 높여갈 계획"이라고 했다. 이어 "모셔널은 로보택시 분야에서 기술·사업 경쟁력을 쌓고 그룹 차원에서는 SDV, ADAS·자율주행 기술 개발에 기여할 것"이라고 강조했다.