AI가 모빌리티 생태계에 미치는 영향

[출처 : TS한국교통안전공단 TS매거진 11+12월호 웹진]

 

 

최근 국내외 모빌리티 업계는 끊임없이 진화하는 기술 환경에서 살아남기 위해 AI 기술을 모빌리티 플랫폼에 과감하게 활용하기 시작했다. 특히 모빌리티에 특화된 생성형 인공지능(Generative AI) 기술은 우리가 교통을 인식하는 방식의 패러다임 변화를 예고한다.

글.고려대 미래모빌리티학과 조충호 교수

 

모빌리티 플랫폼 기술, 패러다임의 전환

모빌리티 기업들은 ‘AI 기반 플랫폼 생태계’ 구축을 통해 교통과 운송, 자동차 등의 미래 모빌리티 산업의 다양한 측면에서 어떻게 진화할까?

해외에서 운영되는 모빌리티 플랫폼은 빠르게 성장하고 있으며, 도시 교통과 개인 이동성을 혁신하고 변화시킨다. 미국의 Uber와 Lift, 중국의 Didi Chuxing, 동남아의 Grab 인도의 Ola 같은 플랫폼들은 이미 차량 공유와 승차 공유, 전기 스쿠터/자전거를 공유하는 서비스를 시작했다. 이들 플랫폼에서는 미래의 자율주행 서비스 등을 포함한 다양한 이동 옵션은 물론 스마트폰 앱을 통해 이용자에게 편리한 이동 서비스도 제공한다.

세계 여러 도시에서는 도시의 교통정책과 맞물려 모빌리티 플랫폼(MaaS, Mobility as a Service)서비스를 내놓고 있다. 출근하는 사람이 목적지를 핸드폰 앱에서 입력하면, 플랫폼에서는 버스, 철도, 택시, 자전거, 전동킥보드, 카셰어링 등의 다양한 교통수단을 연계한 최적의 이동 경로를 제안한다. 대표적인 플랫폼으로는 핀란드의 Whim과 스웨덴의 UbiGo, 독일의 다임러 모빌리티의 Moovel, 미국의 Transit 등이 있다. 예를 들어 고려대학교에서 연세대학교까지 가는 길을 앱에서 요청해 보자. 고려대 정문에서 자전거로 안암역까지 가서 지하철 6호선을 타고 보문역에 도착한다. 도보로 이동 후 272번 간선버스를 타고 이대부중 정류장에 도착한다. 전동킥보드를 타고 연세대 신촌캠퍼스에 도착하는 경로계획과 결제까지, 한 번에 처리되는 서비스가 제공되는 것이다.

국내에서는 카카오모빌리티가 2023년 9월 테크 컨퍼런스(NEXT MOBILITY: NEMO 2023)를 열었다. 인공지능(AI)이 주도하는 미래에 대응하기 위한 AI 기반 모빌리티 플랫폼 기술과 서비스 비전도 공유했다. 카카오모빌리티는 경로배정(Routing)·운송관리시스템(TMS) 등의 모빌리티 엔진부터 자율주행·로봇·디지털트윈에 이르기까지, 이미 보유하고 있는 모빌리티 AI 기술들을 플랫폼과 결합할 계획을 발표했다. 특히 국내·외 여객, 물류, 서비스의 이동까지 아우르는 모빌리티 AI 기술 생태계를 구축함으로써, 플랫폼에 접목된 모빌리티 서비스에 특화된 생성형 AI 기술로 국내 모빌리티 산업의 세계화를 이끌겠다는 포부를 밝혔다.

AI 기반의 MaaS 플랫폼은 차량이나 자전거 공유 등과 같은 옵션을 결합한 단일 앱에서 액세스할 수 있다.
이동 목적지까지의 경로계획과 결제가 단순화되어
사람들이 단일 여행 내에서 다양한 교통수단을 더욱 쉽게 사용하는 시대가 올 것이다.

 

다양한 모빌리티 서비스의 창출 기회

빠르게 변화하는 모빌리티 환경에서 가장 눈에 띄는 점은 무엇일까. 생성형 AI 기반 플랫폼으로 인해 모빌리티 솔루션 개발 방식의 패러다임이 전환되는 부분이다. 즉 새로운 모빌리티 서비스를 도입할 때, 개발자는 AI 도구를 활용해 개발 프로세스를 가속화한다. 모델링과 시뮬레이션 기능을 통해 개발 주기를 단축, 비용 절감을 통해 혁신을 더욱 신속하게 시장에 선보일 것이다. 결과적으로, AI 기술은 시장에서 변화하는 요구 사항을 충족하고자 다양한 모빌리티 서비스와 차량을 신속하게 생성하고 조정할 수 있을 것이다.

또 AI 알고리즘은 사용자 데이터를 분석해 고도로 개인화된 교통 솔루션을 제공한다. 이를 통해 사용자의 선호도에 따라 맞춤형 경로 제안과 선호하는 차량 옵션, 심지어 차량 내 엔터테인먼트까지 받을 수 있다. 이러한 수준의 개인화는 출퇴근을 더욱 편리하고 즐겁게 만들어줄 것이다.

AI 기반 플랫폼은 자율주행 기술 분야에서도 새로운 기회다. 자율주행 시스템의 핵심기술인 도로의 다양한 정보가 포함된 정밀지도를 공급해, 우리가 교통을 인식하고 경험하는 방식에 중대한 변화를 가져올 것이다. 결과적으로, 자율주행차는 더 신뢰하고 안전하며 복잡한 도시 환경을 쉽게 탐색할 수 있게 된다. 이러한 변화는 사고를 줄이고 출퇴근 방식에 혁명을 일으키는 것으로 이어진다.

AI 기반 MaaS(Mobility as a Service) 플랫폼은 버스나 기차, 차량 공유, 자전거 공유 등과 같은 옵션을 결합한 단일 앱에서 액세스할 수 있다. 이동 목적지까지의 경로계획과 결제가 단순화되어 사람들이 단일 여행 내에서 다양한 교통수단을 더욱 쉽게 사용하는 시대가 올 것이다.

AI 기반 모빌리티 플랫폼의 도전과제

AI 기반 모빌리티 플랫폼은 수많은 이점을 제공한다. 동시에 해결해야 할 특정 위험과 과제도 존재한다. 자동차의 안전 문제 보장을 위해 AI 알고리즘은 다양한 실제 시나리오와 긴급 상황을 처리할 수 있게 엄격한 테스트와 검증 등 복잡한 과정을 거쳐야 한다.

이는 사용자 정보와 위치 등 방대한 양의 데이터에 의존하는 모빌리티 플랫폼은 점점 더 인터넷에 연결됨에 따라 사이버 공격의 잠재적인 표적이 될 수 있기 때문이다. 특히 해커는 AI 시스템의 취약점을 악용하여 차량이나 인프라를 제어할 수 있어 사용자 안전에 심각한 위험을 초래할 수도 있다. 또한 사용자가 AI 시스템에 너무 의존하게 되면 긴급 상황이나 AI 시스템이 실패할 때 효과적으로 대응하는 데 어려움을 겪을 수 있기 때문이다.

이렇게 모빌리티 플랫폼의 미래는 더 큰 안전성, 효율성, 편의성 및 지속 가능성을 약속하는 다양한 방식으로 AI를 통해 실현될 것이다. 그러나 모빌리티 생태계에 AI를 성공적으로 통합하려면 윤리 및 개인 정보 보호 문제, 강력한 규제, 지속적인 기술 발전을 신중하게 고려해야 할 것이다.

 

 

[출처 : TS한국교통안전공단 TS매거진 11+12월호 웹진]