네이버는 월평균 3000만명의 국민이 이용하는 국내 대표 포털이다. 그 네이버가 ‘자율주행’ 기술을 연구·개발한다는 사실을 아는 사람은 그리 많지 않다. 네이버는 2013년부터 사내에 기술연구조직을 두고 자율주행 기술을 연구해왔다. 이 조직은 2017년 1월 ‘네이버랩스(NAVER LABS)’로 독립해 본격적으로 로보틱스와 자율주행, 인터넷서비스 소프트웨어, 스마트홈 기술을 개발하고 있다.

자율주행은 네이버가 국내 포털 기업을 넘어 ‘글로벌 기술 기업’으로 거듭나기 위해 선택한 기술 중에 하나다. 네이버는 자율주행 시대에 IT 기업의 역할이 크게 늘어날 것으로 판단했다. 예를 들어, 운전자가 운전으로부터 자유로워지면 목적지까지 이동하는 동안 네이버로 정보를 검색하거나 뉴스를 읽고, 네이버TV와 브이라이브(V LIVE)로 영상 콘텐츠를 볼 수 있다. 차량 내에서 할 수 있는 활동이 많아진다는 얘기다.

또한 자율주행차는 도로 환경과 같은 주행 상황 정보를 실시간으로 파악해야 한다. 차량 자체가 데이터를 주고받고 분석하는 IT 플랫폼 역할을 하게 된다. 네이버가 자율주행 시대를 ‘기회’로 보는 이유다.

자율주행은 네이버의 기술 비전인 ‘생활환경지능(Ambient Intelligence)’과도 일치한다. 네이버가 규정한 생활환경지능의 의미는 기술이 사람이 처해있는 상황을 파악하고, 그에 맞는 정보와 답을 적재적소에 제공하는 것이다. 이용자가 미리 무언가를 요구하지 않아도 기술이 삶 속에 스며들게 하는 것이 핵심이다. 네이버의 이같은 비전은 ‘위치’와 ‘이동’에 관한 기술 연구로 자연스럽게 연결됐다.

자율주행 기술을 구현하려면 크게 △지도 제작(Mapping) △측위(Localization) △인지(Perception) △주행 계획 및 제어(Planning & Control) 네 가지 영역으로 구분된다.

자율주행차가 다니기 위해선 기본적으로 지도 데이터가 필요하다. 이는 차량의 위치를 파악하고, 경로 계획을 세우는 데 활용된다. 네이버는 항공 사진과 자체 수집한 지도 정보를 결합한 ‘하이브리드 HD맵’ 기술로 지도 데이터를 구축하고 있다. 항공으로 촬영한 이미지에서 도로 정보를 뽑아 자사의 모바일 매핑 시스템 ‘R1’으로 수집한 데이터를 결합하는 방식이다. 이는 기존 지도 제작 방식보다 비용은 절감하면서도 정확도는 유지한다는 장점이 있다. 이렇게 구축된 하이브리드 HD맵은 차량의 정확한 측위를 지원한다.
  ‘인지’는 네이버가 자율주행 기술 중 가장 집중하고 있는 분야다. 인지는 도로 데이터와 사람·물체 인식, 상황 판단과 연관된다. 일종의 두뇌 역할인 셈이다. 데이터 분석과 처리가 중요한 영역으로, 다양한 분야에서도 응용될 수 있을 것으로 네이버는 내다보고 있다.

예를 들어, 사람은 신호등을 색으로 구분할 수 있지만, 기계가 이해하기는 쉽지 않다. 신호등이 복잡하게 얽힌 도로나 야간에 빛이 강한 간판이 많은 곳에서 신호를 혼동할 가능성이 있기 때문이다. 네이버는 인공지능(AI) 기반의 딥러닝(심층학습) 기술로 주간과 야간 데이터를 모두 학습시켜 차량이 안정적으로 신호등을 인식할 수 있도록 개선하고 있다.

이 모든 요소가 충족된 자율주행차는 어디로 이동할지 결정한다. 이 단계가 주행 계획 및 제어다. 자율주행차에 부착된 레이다 센서로 앞차와의 속도, 거리를 파악해 이동한다.

네이버는 2017년 2월 국토교통부로부터 자율주행 임시운행 허가를 획득한 후 실제 도로에서도 자율주행 테스트를 진행하고 있다. 네이버의 자율주행 기술 수준은 미국 자동차공학회(SAE, Society of Automotive Engineers) 기준 '레벨3'다. 레벨3은 차량이 자동 운행하는 것이 기본이며, 위험한 상황에서만 운전자가 개입하는 기술 수준으로, 현재 운전자의 개입이 필요한 레벨4에 근접한 것으로 알려졌다.

구글과 우버, 테슬라 등 글로벌 기업과 비교하면 아직 갈 길이 멀다는 평가다. 이들은 이미 완전자율주행 수준의 기술을 보유하고 있는 것으로 알려졌다. 실제로 미국, 유럽과 같은 선진국에선 당장 내년부터 완전자율주행차 시대가 열릴 것이란 전망이 나온다.

네이버 측은 국내에서 자율주행차 연구가 더 활발하게 진행되기 위해선 규제 개선이 필요하다고 강조한다. 먼저 차량에서 발생하는 데이터 소유권이 현재 자동차 회사에 있는데 이를 차량 소유자 또는 운전자가 가지도록 하고, 본인이 제3자에게 정보 제공 여부를 결정토록 해야 한다는 주장이다. 네이버는 운전자의 조작 패턴 데이터를 활용하면 고도화된 자율주행 기술을 개발할 수 있을 뿐만 아니라, 보험과 정비, 주유와 같은 여러 서비스를 만들 수 있다고 설명한다.

또한 자율주행용 정밀지도 사용의 규제도 완화해야 한다는 입장이다. 기계가 읽는 지도는 일반 지도와 형태가 다른 만큼 두 가지를 구분하는 예외 규정을 두어 데이터 구축과 공유, 활용이 빠르게 이뤄질 수 있어야 한다는 것이다. 

백종윤 네이버랩스 자율주행 부문장은 "자율주행을 위한 정밀지도는 기계가 읽는 지도로, 텍스트 나열처럼 보이는 파일 형태로 저장돼 사람이 보는 지도와는 다르다"며 "일정 보안을 만족하는 기계가 읽는 지도의 경우는 예외로 해야 한다"고 말했다.