[아이포럼 2022] 황종성 NIA 원장 "스마트 모빌리티 도전과제는 데이터‧기반시설 확보"

[아이뉴스24 김혜경 기자] "스마트 모빌리티 도전과제는 고품질의 데이터 확보와 기반시설 지능화 두 가지다. 현재 데이터를 충분하게 확보하지 못하거나 반대로 넘쳐나는 데이터를 바로 처리하지 못하고 있다. 스마트 모빌리티 고도화가 필요하지만 현실적으로 많은 난관에 봉착하고 있는 상황이다."

정보통신기술(ICT) 종합미디어그룹 아이뉴스24는 8일 서울 동대문 JW메리어트 호텔 그랜드볼룸에서 '스마트 모빌리티 혁명(Smart Mobility Revolution)'을 주제로 '아이포럼 2022'를 개최했다.

황종성 한국지능정보사회지능원(NIA) 원장은 이날 열린 포럼에서 '스마트 모빌리티로 만들어가는 스마트 시티의 미래'를 주제로 발표에 나섰다.

황 원장은 "약 10년 동안 자율주행을 위한 데이터 수집‧분석 작업 등을 진행했지만 신뢰성을 갖춘 자율주행을 위해 필요한 데이터의 20%도 확보하지 못한 상황"이라며 "데이터 생성과 공유 모두 부족하다"고 설명했다.

그는 "인간을 위한 기존 교통신호체계를 자율주행차에 접목시키는 것이 아닌 기반시설을 자율주행 맞춤형으로 바꿔야 한다"며 "스마트 모빌리티 사상에 맞는 방향으로 인프라 지능화가 이뤄져야 하는 것"이라고 말했다.

황 원장은 이 같은 문제를 해결하기 위해 데이터 지역화가 필요하다고 강조했다. 그는 "데이터 로컬화가 대세로 떠오를 것"이라며 "제대로 된 데이터 인프라 구축 여부에 따라 특정 국가와 도시는 고품질의 데이터를 활용할 수 있는 반면 그렇지 못한 곳은 현재 겪고 있는 문제를 반복하게 될 것으로 본다"고 말했다.

'데이터 이상주의(Idealism)'와 '데이터 현실주의(Realism)'를 구분하는 작업도 필요하다. 황 원장은 "스마트 모빌리티 고도화는 양질의 데이터가 적시에 공급돼야 한다"며 "데이터 레이크 등을 구축한 후 모빌리티에 활용할 데이터를 이곳에서 공급하겠다는 생각이 이상주의에 가까운데 그렇다면 어떤 주체가 어떤 종류의 데이터를 공급할 것인지 생각해봐야 한다. 거래 가능한 데이터는 한정돼 있기 때문"이라고 말했다.

결국 핵심은 데이터 공유라는 것. NIA는 최근 3년간 인공지능(AI) 학습용 데이터를 구축해 왔다. 황 원장은 "AI 개발에 필요한 핵심데이터를 만들어 개발자나 기업이 활용할 수 있도록 지원하고 있다"며 "예를 들자면 음성인식 데이터는 많지만 자동차 소음과 접목한 음성인식 데이터는 다른 문제다. 스마트 모빌리티에 필요한 AI 데이터셋을 지속 구축하고 있다"고 설명했다.

이어 "현재 사회 시스템은 결정론에서 확률론적 방향으로 나아가고 있다"며 "앞으로는 데이터 공급이 중단된다면 사회 전체가 멈출 것이고 데이터가 없다면 서비스도 존재하지 않는 사회가 될 것"이라고 덧붙였다.

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