인공지능(AI) 시스템은 자율주행이 가능하도록 급속하게 발전 중이다. 딥러닝 기술과 이미지 인식 기능을 조합하여 구급차와 배송트럭 같은 차종에서 주차중인 자동차의 출발 여부를 구분하는 등 마치 사람이 눈으로 보고 판단하는 것처럼 할 수 있다. 이를 통해 미묘한 상황에도 대응 가능한 자율주행을 실현할 수 있다.

자율 운전 차량들은 도로 정체, 운송비용과 시간 낭비를 급격히 줄이게 될 것이다. 인간이 운전하는 것보다 훨씬 더 안전한 주행이 될지도 모른다.

올해 초 미국 네바다주의 사막도시 라스베이거스를 뜨겁게 달궜던 ‘2018 국제가전전시회(CES)’에서 가장 뜨거운 관심사 가운데 하나는 인공지능을 기반으로 한 자율주행 자동차였다. 포드와 벤츠, 도요타, 현대·기아차 등 글로벌 자동차 업체들은 다양한 용도로 활용할 수 있는 맞춤·주문형 자율주행차가 ‘스마트시티’에 어떻게 적용되고 구현될 것인지 보여줬다.

자율주행 자동차를 거론할 때 빠지지 않고 등장하는 기술 중 하나가 ‘딥러닝(deep learning)’이다. 자율주행 자동차가 스스로 주행하려면 인지·판단·제어 등 세 가지 기능이 필요하다는 것이 전문가들의 설명이다.

인지 기능은 차체 내 센서 정보를 처리해 주변 환경 정보를 알아차리는 것이다. 판단 기능은 인지된 정보를 이용해 향후 벌어질 일을 예측한 후 가장 안전하고 빠른 차량 궤적을 생성한다. 제어 기능은 최종적으로 생성된 차량 궤적을 부드럽고 정확하게 따라갈 수 있도록 운전대·액셀러레이터·브레이크를 조작하는 것이다. 실제 여러 곳에서 이 세 기능에 딥러닝 기술을 적용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 지금껏 나온 여러 연구 결과만 봐도 딥러닝이 각각의 성능을 비약적으로 향상시킬 수 있단 사실을 알 수 있다.

이를 토대로 자동차 제조업체들은 자율주행 관련 투자를 확대하며 미래 기술 경쟁에 대응해왔다. 딥러닝을 기반으로 한 인공지능으로 마치 사람처럼 생각하고 주행하는 자동차의 출현도 가능해졌다.

국내의 기업을 예로들면, 현대차그룹이 대표적이다. 현대차그룹은 올해 초 열린 ‘2018 국제가전전시회(CES)’에서 ‘현대차그룹-오로라 프로젝트’ 가동 계획을 발표했다.

오로라는 구글의 자율주행 기술 총책임자였던 크리스 엄슨과 테슬라의 오토파일럿 총괄인 스털링 앤더슨, 우버의 인식기술 개발 담당 드루 배그널 등 세계 자율주행 기술의 리더들이 창립한 자율주행 전문 업체다. 현대차그룹에 따르면 오로라와의 협력을 기반으로 3년 안에 업계가 도달할 수 있는 최고 수준의 자율주행 기술을 우선적으로 구현해 상용화한다는 목표를 세웠다. 특히 현대차는 CES에서 인공지능 기반의 ‘음성인식 비서 서비스’ 기술과 운전자의 생체 신호를 분석하는 ‘웰니스 케어’ 기술 등을 시연하기도 했다.

이처럼 자율주행 자동차 산업은 대규모 R&D 투자, 기술 기업들과의 파트너십 구축, AI 스타트업 인수 등을 통해 혁신적인 AI 시스템을 구축하고 있다. 인공지능이 자동차와 결합하면서, 자동차 산업은 또 다른 길에 들어서고 있다.

4차 산업혁명을 주도하고 있는 인공지능은 재생에너지 분야에서도 핵심기술로 떠오른다. 국제에너지기구(IEA)는 태양광, 풍력 등 가변적 재생에너지의 리스크를 지적하면서, 재생에너지의 성장세에 따라 기존 전력 시스템과의 통합이 주요 과제로 대두될 것으로 전망하고 있다 . 

이러한 가운데 인공지능이 재생에너지의 불확실성을 감소시켜 효과적인 시스템 통합을 가능하게 할 것으로 기대된다. 인공지능은 태양광, 풍력 발전량 및 전력 수요를 정확하게 예측하고, 화석연료 발전량을 조절하며, 스마트그리드를 통해 효과적인 전력 저장·전송을 가능하게 하는 등 재생에너지 분야 전반에 걸쳐 혁신을 이루고 있다.  

특허청에 따르면 인공지능을 융합한 재생에너지 관련 특허출원은 2006년부터 2017년까지 총 253건이 출원 됐는데 2006~2012년 연평균 11건 수준에서 이후 꾸준히 증가해 2016년 40건, 2017년 47건에 달하는 것으로 파악됐다.

이는 4차 산업혁명 시대의 활발한 인공지능 연구 추세와, 최근의 친환경적인 재생에너지 육성 기조가 맞물리면서, 관련 특허출원이 대폭 증가한 것으로 풀이된다고 특허청은 설명했다.

출원인별로는 삼성전자(20건), 한국전력공사(15건)의 출원이 두드러졌으며, 독일 지멘스(6건), 에너지기술연구원, 한국전자통신연구원, 케이디파워(이상 5건) 순으로 많은 출원을 했고, 기타 중소기업들(전체 75건)의 출원도 활발한 것으로 나타났다. 

기술별로는, 발전소, 전력계통 전반의 상태 진단(98건), 수요 예측 및 관리(58건), 발전장치 제어(41건) 등에 출원이 집중됐고, 전력망 제어(26건), 발전량 예측(23건), 배터리 충방전 제어(7건) 관련 출원은 다소 적었다.  

재생에너지 확대와 더불어 기존 화석에너지를 줄이기 위해서는 정확한 발전량 예측과 연계한 배터리 충방전 제어, 전력망 제어가 필수적인 데에 비해 다소 아쉬운 대목이다.

최근 알파고로 우리에게 친숙한 구글 딥마인드는 영국 전력회사와 협력하여, 인공지능을 융합한 전력망 제어로 영국 전체 전력비용을 10%까지 감축하는 프로젝트를 진행하고 있고, IT기업으로 변신한 GE, IBM, 지멘스를 비롯한 미국, 유럽 여러 회사·기관에서 인공지능을 융합한 재생에너지 기술을 연구개발하고 있다.

우리나라에도 세계적인 태양광모듈 생산기업과 인공지능 특허출원 기업이 있는 만큼, 두 분야의 융합에 따른 성장잠재력은 충분하다. 인공지능은 기존 산업분야와 융합을 통해 많은 부가가치를 창출할 수 있으므로, 재생에너지 분야 전반에 걸쳐 관련 기술개발 및 특허획득 노력이 필요한 상황이다. 

특허청 관계자는 “정부에서 2030년까지 재생에너지 발전비중을 20%까지 높이기로 계획한 만큼, 향후 국내 재생에너지 시장은 더욱 커질 것으로 전망된다”라며 “이러한 재생에너지 확대가 화석연료 감축, 전력 비용 감소 등의 실질적 효과로 이어지기 위해서는, 인공지능을 융합한 기술과 관련 특허를 적극적으로 확보하여 재생에너지 분야의 효율성을 높여야 한다”고 강조했다.