자율주행차가 시속 100km로 달리면서 0.1초 만에 앞차와 보행자를 구분해야 한다면, 그 연산을 차량 안 작은 칩 하나로 처리할 수 있을까요? 엔비디아의 고가 GPU 없이도 3D 객체 탐지 AI 모델을 구동할 수 있다면, 자율주행의 비용 구조 자체가 확 바뀔 텐데 말이죠. 국민대 연구팀과 현대자동차가 바로 그 질문에 대한 답을 내놨어요.
11일 국민대학교는 현대차와의 공동 연구를 통해 자율주행용 3D 객체 탐지 AI 모델의 초경량화 기술을 개발했다고 공식 발표했어요. 주변 차량과 보행자, 장애물 같은 객체를 3차원 공간에서 실시간으로 식별하는 딥러닝 모델의 크기와 연산량을 획기적으로 줄이면서도 객체 인식 정확도는 원본에 가깝게 유지했다는 게 핵심 성과예요.
3D 객체 탐지는 자율주행 기술 스택에서 가장 기초적인 층위인 동시에 가장 까다로운 영역이기도 해요. 카메라와 라이다 센서에서 밀리초 단위로 쏟아져 들어오는 방대한 3차원 점군 데이터를 실시간으로 분석해 주변 환경을 입체적으로 재구성해야 하거든요. 기존의 고성능 모델들은 대부분 엔비디아 GPU 서버 급의 컴퓨팅 파워를 전제로 설계돼 있어서, 실제 양산 차량의 제한된 온보드 칩에서는 구동하기 어려웠어요. 이번 연구는 바로 그 벽을 정면으로 돌파하려는 시도예요.
연구팀이 채택한 방식은 지식 증류와 네트워크 가지치기를 결합한 하이브리드 경량화 기법이에요. 거대한 ‘선생님 모델’이 방대한 주행 데이터로 학습한 핵심 지식만 정제해서 작은 ‘학생 모델’에 이식하고, 불필요한 연산 경로는 외과 수술하듯 잘라내는 접근이죠. 연구진 발표에 따르면 이 방법으로 모델 크기를 원본 대비 최대 70%까지 줄였고 추론 속도는 3배 이상 향상됐으며, 객체 인식 정확도는 원본 모델의 95% 수준을 유지했다고 해요.
현대차가 이 기초 연구에 직접 파트너로 참여한 배경도 의미심장해요. 현대차는 올해 초 서울 강남 일대에서 레벨4에 버금가는 자율주행 서비스 HDP의 실증 운행을 시작한 상태거든요. 이번 경량화 기술은 HDP의 다음 세대 버전이나 궁극적으로 양산형 자율주행 시스템의 핵심 요소로 적용될 가능성이 높다고 업계는 분석하고 있어요.
이런 산학 협력 모델은 한국 자율주행 생태계가 선택할 수 있는 가장 현실적인 경쟁 전략을 보여줘요. 테슬라나 웨이모처럼 수조 원 규모의 연구개발비를 매년 쏟아붓는 빅테크형 접근은 국내 현실에서 재현하기 어렵지만, 대학 연구실의 알고리즘 혁신과 대기업의 양산 검증 노하우를 접합하는 하이브리드 모델은 충분히 경쟁력이 있거든요. 이번 성과가 단발성 논문으로 끝나지 않고 실제 도로 위에서 검증되는 날이 앞당겨질지, 앞으로의 후속 연구가 기다려지네요.
- 원문: 서울신문 — 국민대, 자율주행 3D 객체 탐지… 현대차와 AI 경량화 기술 개발
- 보조: 메트로신문 — 국민대·현대차, 자율주행 3D 객체 탐지 모델 경량화 기술 개발
- 작성: sw4u 9시뉴스 안나영 / 2026-08-11 21:00