[스타트업-ing] 마스오토 박일수 대표, “트럭용 자율주행을 개발하는 이유” | KS News

[IT동아 권명관 기자] 마스오토(Mars Auto)는 화물 운송용 트럭을 위한 인공지능 (AI)기반의 자율주행 소프트웨어를 개발하는 자율주행 트럭 스타트업이다. 지난 2017년 10월 KAIST 전산학과 10학번, 09학번 선후배인 박일수 대표와 임규리 CTO가 공동창업했고, 창업 2년째인 2019년 6월 국내 최초로 자율주행 트럭 시험주행에 성공했다. 당시 카메라와 소형 컴퓨터 등을 탑재한 트럭으로 운전자 개입 없이 서울~부산 구간 고속도로를 5시간 30분 동안 완전 자율주행했다.

그리고 2020년 11월, 자율주행 트럭을 이용한 실제 화물 운송을 시작했다. 기업화물 전문 운송사 ‘로지스퀘어와’ 협업해 5.5톤 자율주행 트럭 1대에 택배 상자를 싣고 경기도 파주와 대전 물류창고 간 왕복 450km를 달렸다. 그렇게 1년 넘는 시간을 마스오토의 자율주행 트럭은 고속도로 위를 누볐다. 법규상 운전자가 동승했지만, 개입은 최소화했다. 테스트 기간 동안 사고는 단 1건도 없었으며, 기존과 비교해 10~20% 연비절감 효과를 확인했다.

“자율주행으로 무엇을 할 수 있을까? 여기에 집중했습니다.”

지난 4월말, 마스오토 사무실에서 만난 박일수 대표가 꺼낸 말이다. 박 대표는 자율주행에 대해 ‘어떻게?’가 아닌 ‘왜?’라는 기준으로 접근했다. ‘사람 없이 차가 알아서 간다고? 그게 어떻게 가능해?’가 아니다. ‘사람 없이 차가 알아서 간다고? 그런데 왜?’를 생각했다.

박 대표는 “기술을 아무리 잘 만들어도 시장에서 상용화하지 못하면 어떤 의미가 있을까. 마스오토의 최우선 가치는 실제로 상용화하고, 사업화할 수 있는 기술을 만드는 것이다. 기술로 경제적인 가치를 구현하고자 한다”라며, “대부분의 자율주행 기업들은 차보다 비싼 센서와 컴퓨터에 의존한다. 그럼에도 불구하고, 아직 시장에서 명확한 가치를 증명하지 못했다. 마스오토는 자율주행에 필요한 모든 소프트웨어를 직접 개발했고, 기술 구현에 필요한 비용을 최소화고자 노력했다. 그렇게 찾은 시장이 트럭, 간선운송이다. 하루 10시간 넘게 운전하는, 육상 물류를 책임지는 트럭에 자율주행을 도입해 의미를 찾고자 한다”라고 설명했다.

1년간 테스트한 트럭 자율주행, 효과를 입증하다

IT동아: 만나서 반갑다. 김용수 COO와는 구면이다. 지난 2월, 김 COO가 ‘현재 고속도로 상에서의 유인 자율주행 테스트 트럭을 운행 중이며, 국내 물류업체와 파트너십을 통해 실제 물류 현장에 투입해서 사용 중에 있습니다’라고 연락해서 만났던 기억이 난다.

당시 김 COO로부터 공유받은 마스오토 유튜브 영상을 보고 놀랐었다. 부산과 서울을 연결하는 고속도로 위에서 유인 자율주행 중인 트럭의 주/야간 운전석 영상이었는데…, 지금도 마스오토의 자율주행 트럭은 고속도로를 실제 주행 중인 것으로 알고 있다.

박일수 대표(이하 박 대표): 유튜브 영상처럼 마스오토는 자율주행 트럭을 위한 기술, 소프트웨어를 개발하고 있는 스타트업이다. 자율주행 트럭을 활성화해 기존 화물 운송업의 인력 및 비용 구조 문제를 해결하고자 노력하고 있다. 운송사, 차주, 기사, 화주 등 트럭으로 물류를 연결하고 있는 관계자에게 이익을 공유할 수 있도록 제공하는 것이 목표다.

현재 서울과 부산처럼 멀리 떨어진 두 도시의 물류를 연결하는 트럭에 자율주행 기술을 적용, 유지비를 줄일 수 있도록 제공하고자 한다. 지난 1년 동안 로지스퀘어와 협업해 필드 테스트한 결과, 약 10~20%의 연비절감 효과를 입증했다.

IT동아: 자율주행을 통해 연비를 절감할 수 있다는 뜻인가.

박 대표: 맞다. 자율주행이라는 기술을 기존 산업에서 활용할 수 있는 방법을 찾은 결과다. 장거리 화물운송에서 자율주행 기술은 매우 유용하다고 판단했다. 운전자의 운전습관, 길 선택, 유지 속도 등에 따라 달라지는 연비를 고르게 유지할 수 있다. 이는 곧 연비절감으로 이어진다. 운전자의 운전 방법에 따라 달라지는 연비를 일정하게 유지할 수 있기 때문이다.

또한, 자율주행을 활용하면 운전자의 피로도를 낮출 수 있다. 장거리 운전은, 해보신 분들은 아시겠지만 정말 힘들다. 꼼짝않고 3~4시간 운전대를 잡고 있으면 온 몸이 쑤신다. 트럭 운전자도 마찬가지다. 국내에서 가장 긴 서울-부산의 경우, 약 7시간 정도 걸린다. 점심에 서울에서 출발하면 저녁에야 부산에 도착한다. 그리고 다시 바로 서울로 돌아오면 좋겠지만…, 쌓인 피로도 때문에 어렵다. 이 피로도를 낮추면, 하루에 서울과 부산을 왕복할 수 있다.

궁극적인 목표는 무인 자율주행 트럭이지만, 현 단계에서 마스오토가 추진하는 바는 유인 자율주행 트럭이다. 운송료 절감을 위한 연비혁신과 운전자 피로도를 맞춰 트럭 회전율을 높이고자 한다.

IT동아: 지난 1년간의 테스트를 통해 이를 입증한 셈이다.

박 대표: 맞다. 로지스퀘어와 협업했다. 지난 1년간 파주와 대전 구간을 매일 왕복하며, 직접 화물을 운송했다. 우리도 궁금했다. 우리 예상대로 과연 연료비를 절감할 수 있을까? 그리고 1년이 지난 지금 로지스퀘어에서 먼저 의견을 주셨다. 자율주행 트럭을 더 늘렸으면 좋겠다고 말이다.

이에 지난 4월, 로지스퀘어와 트럭 자율주행 기술 기반의 국내 간선운송 물류 사업 수행을 위한 조인트벤처(JV)를 설립했다. 마스오토는 자율주행 트럭 및 관련 기술 서비스를 제공하고, 로지스퀘어는 물류 인프라와 노하우, 그리고 디지털 물류 관리 시스템을 제공하는 구조다.

조인트벤처를 통해 자율주행 기술을 바탕으로 물류 시장을 혁신하고자 한다. 간선운송과 미들마일(중간물류) 사업에 집중해 화물운송 시장 참여자 모두가 이익을 얻을 수 있는 구조를 창출하고 싶다.

자율주행 트럭의 테슬라를 꿈꾸는 마스오토

IT동아: 새로운 기술로 시장에서 원하는 유의미한 결과를 도출한다는 것은… 정말 쉽지 않은 일이다. 궁금하다. 어떤 계기로 마스오토를 창업하고, 여기까지 올 수 있었는지.

박 대표: 창업과 기술에 관심이 많았다(참고로 박 대표는 2014년 KAIST 전산학과를 조기졸업했다). KAIST를 졸업하자마자 창업을 했었는데, 결과가 좋지 않았다. 이후 글로벌 영상 플랫폼 ‘아자르’를 개발한 하이퍼커넥트에서 백엔드 서버 개발자로 경험을 쌓으며, 다른 사업 아이템을 찾았다. 당시 관심을 가지고 있던 분야는 인공지능, 머신러닝이었다.

머신러닝으로 무엇을 해 볼 수 있을까 고민했다. 그러다가 자율주행 관련 소식을 접했고, ‘이제 사람이 없어도 차가 알아서 운전하는 구나’라고 막연히 생각했었다. 뭐랄까. ‘이게 되는구나?’ 정도 였다.

하지만, 자율주행에 대해 자세히 알아볼수록 생각보다 쉽지 않다는 것을 파악했다. 전세계에서 자율주행 기술에 엄청난 자금을 투자하고 있지만, 실제 사업화 또는 상용화까지는 예상보다 많은 시간이 필요하다는 것을 깨달았다. 유명한 자율주행 기술 개발사들도 많은 투자를 유치하지만, 이렇다 할 매출은 거의 없는 상황이다. 이상하다고 생각했다. 무엇보다 사람이 운전대에서 완전히 손을 떼는, 레벨 4 이상의 완전자율주행 기술을 구현하기 위해서는 시간이 더 필요하다고 판단했다.

그렇게 관련 소식을 접하며 아이템을 찾던 중, 화물운송과 자율주행의 접목을 생각했다. 시장 파악부터 시작했다. 2017년 마스오토 설립 전, 화물운송사에게 이메일을 보냈던 기억이 난다. ‘만약 자율주행 기술을 통해 연료비를 절감할 수 있다면, 관심이 있습니까?’라는… 그런 내용이었다(웃음).

IT동아: 아… 시장 파악부터 한 셈이다. ‘만약 이런 것이 있다면, 쓰시겠습니까?’라는 질문 아닌가.

박 대표: 맞다. 그렇게 시장이 필요로 하는 기술인지부터 파악했다. 직접 트럭 운전자를 만나 이야기도 들었고…, 어떤 것을 원하는지부터 파악했다. 운송사로부터 얻은 정보를 통해 요구사항을 확인했고, 화물운송 시장에서 전체 운송비용의 5%만 절감할 수 있어도 경쟁력을 갖출 수 있다고 파악했다.

그리고 KAIST에서 알고 지냈던 임규리 CTO를 우연히 다시 만났다(참고로 임 CTO는 KAIST 졸업 후 틱톡 개발사로 유명한 매드스마트와 데브시스터즈 등에서 10여 년간 경력을 쌓았다). 임 CTO와 함께 머신러닝이라는 공감대를 통해 마스오토를 같이 창업하고, 게임 속에서 달리는 자율주행차를 먼저 구현했다. 이를 통해 자율주행 트럭을 만들 수 있겠다고 확신했다.

그렇게 게임 속 자율주행차를 만드는 데 성공한 뒤, 실제 차량에서 자율주행을 구현하고자 KAIST 연구실을 찾아갔다. 연구실에 있는 차량과 장비를 활용해 3~4개월 동안 자율주행 소프트웨어를 개발했고, 교내를 주행하는 자율주행차를 만들었다. 이후 초기 투자를 받고 본격적으로 기술을 개발했다.

IT동아: 시장에서 필요로 하는 부분을 찾고, 그에 맞도록 기술을 개발한 셈이다.

박 대표: 창업 첫 해인 2017년 12월, 케이큐브벤처스(現 카카오벤처스)와 카카오모빌리티로부터 4억 원을 투자 유치했고, 2018년 중소벤처기업부의 스타트업 지원 사업인 팁스 프로그램에 선정돼 5억 원을 추가 유치했다. 이후 스타트업 액셀러레이터인 와이콤비네이터(Y Combinator)와 자율주행 업체 크루즈(Cruise)와 엠바크 트럭(Embark trucks)의 시드 투자자로 유명한 소마 캐피탈(Soma Capital)로부터도 투자를 유치다. 투자 유치 자금을 통해 1톤, 5톤 트럭 2대를 샀고, 자율주행 소프트웨어를 차량에 얹어 본격적으로 테스트를 시작했다.

쉬운 과정은 아니었다. 도로주행을 위해서 국토교통부의 자율주행 임시운행 허가를 받아야 했는데, 기존 자율주행 업체와 달리 카메라 하나만 가지고 허가 받는 경우는 처음이었기 때문이다.

기술적 차이다. 전 세계 거의 모든 자율주행 업체는 라이다(LiDar) 센서, 고화질 지도(HD맵)와 고정밀 GPS에 의존해 기술을 개발한다. 라이다, 레이더, 카메라 등을 동시에 활용해 고난도 자율주행 기능을 구현하는 방식이다. 하지만, 마스오토는 다르다. 값비싼 센서가 아닌 일반 오토메틱 카메라로 주변 정보를 파악해 자율주행하는 방식을 선택했다. 화물운송용 자율주행 트럭으로 기술 개발과 상용화를 다 잡기 위해서 비용 절감을 필수로 생각했기 때문이다.

임시운행 허가는 정해진 테스트장에서 진행한다. 이에 대부분의 자율주행 업체는 미리 테스트장을 돌며 HD맵 정보를 파악하고, 그 안에서 GPS로 위치를 찍어서 주행한다. 국내 시험장은 경기도 화성에 있는데, 주변에 건물들이 전혀 없어 GPS가 아주 잘 잡히기 때문에 임시운행 허가를 받기 어렵지 않다. 하지만, 우리는 HD맵을 사용하지 않는다. 카메라로 촬영한 영상을 실시간으로 분석해 주행한다. 이에 고속도로에서 달릴 수 있을 정도로 안전하다는 것을 증명하기 위해 6개월 동안 여러 테스트를 거쳐야만 했다. 그렇게 2018년 10월, 자율주행 임시운행 허가를 받을 수 있었다

IT동아: 센서를 사용하지 않고 카메라 정보로 주변을 분석해 실시간으로 파악하는 기술은… 테슬라의 자율주행 기술을 연상케 한다.

박 대표: 맞다. 우리는 트럭 전후·측방에 장착한 7대의 카메라로 촬영한 영상을 통해 도로 및 사물 정보를 기초로 거리를 계산하고, 머신러닝을 통해 실시간으로 판단·제어한다. 자율주행 핵심 센서로 많이 쓰이는 라이다는 레이저를 이용해 거리를 측정하는데, 이를 카메라가 대신하는 셈이다. 즉, 사람의 시각과 같이 카메라를 통해 사람처럼 보고, 사람처럼 운전한다.

머신러닝에 필요한 학습 데이터는 트럭에 설치한 카메라와 이미 장착되어 있는 기존 센서들을 이용해 얻은 주행 데이터를 통해 자동 생성된다. 이러한 데이터 수집과 머신러닝 모델의 학습 과정에서 사람의 개입이 전혀 필요 없기 때문에 이론적으로 주행 데이터가 쌓일수록 시스템이 더 안전해질 수 있다.

또한, 낮은 전력을 필요로 하는, 낮은 사양의 PC에서도 자율주행 소프트웨어를 구동할 수 있도록 설계했다. 즉, 비용 측면에서 매우 유리하다. 참고로 카메라 중심의 자율주행 기술을 개발하는 회사는 전 세계에서 마스오토와 테슬라를 포함해 3~4곳에 불과하다. ‘투심플(TuSimple)’, ‘코디악 로보틱스(Kodiak Robotics)’, ‘웨이모(Waymo)’, ‘오로라(Aurora)’ 등 현재 자율주행 트럭을 개발 중인 업체 중에서 카메라 기반의 머신러닝 기술을 활용하는 곳은 우리가 유일하다.

화물운송 관계자 모두를 품고 싶습니다

IT동아: 카메라 중심으로 자율주행을 개발한 이유가 궁금하다.

박 대표: 비용적인 측면도 있지만, 화물운송업의 중심인 트럭이라는 대상에 집중한 결과다. 일반적인 승용차와 화물운송용 트럭은 많은 것이 다르다. 무게부터 차이난다. 화물 가득한 트럭은 일반 승용차 대비 무겁다. 그만큼 제동거리가 길다. 도로 앞 상황을 넓고, 멀리 봐야만 한다. 하지만, 일반적인 센서로는 먼 거리를 완벽하게 분석하기 어렵다. 그래서 카메라를 선택했다. 또한, GPS 신호는 갑자기 튈 수 있다. 이에 현장의 실시간 정보를 빠르게 분석하는 방향으로 자율주행을 개발했다.

가장 중점적으로 보는 것은 돌발상황이다. 돌발상황에 대처하려면 결국 주행을 잘 하는 수밖에 없다. 이를 위해서 많은 양의 데이터를 취득하고, 분석한 뒤, 다음 단계를 처리해야 한다. 이러한 과정을 지속적으로 학습하고, 빠르게 제어할 수 있도록 기술을 고도화했다.

그리고 유인 자율주행을 지향했다. 사람이 필요없는, 완전 자율주행은 아직 해결할 부분이 많다고 생각한다. 기술적 완성도는 둘째치고, 사회적으로 받아들이는데도 시간이 필요하다. 당장 사람이 운전하지 않은 자율주행차가 사고를 냈다고 가정하자. 사고의 책임은 누구에게 있을까? 자율주행차에 탑승하고 있는 사람? 자율주행 소프트웨어를 개발한 개발사? 자율주행 자동차를 판매한 제조사? 어렵다. 어려운 문제다.

운전 외적인 부분도 고려했다. 트럭은 화물운송이 주 목적이다. 도착지에 옮긴 화물을 내리려면, 사람이 필요하다. 화물 상하차는 자율주행으로 할 수 있는 부분이 아니지 않나. 즉, 운전자의 역할은 여전히 존재한다. 이처럼 다양한 요소를 분석해 지금의 유인 자율주행 방향을 선택했다.

운송사는 연비절감을 통해 전체 운송비를 낮출 수 있고, 운전자는 자율주행을 통해 운전 피로도를 낮출 수 있다. 축적된 데이터를 통해 트럭 회전율을 높여 전체적인 프로세스도 효율적으로 개선할 수 있다. 즉, 화물운송에 관여된 많은 이해관계자가 모두 혜택을 얻을 수 있도록 고안한 것이 지금의 마스오토가 추구하는 자율주행 트럭이다.

IT동아: 머신러닝 특징에 맞춰, 데이터를 지속적으로 쌓는 과정이 필요하겠다.

박 대표: 맞다. 우리는 아직, 증명하는 단계라고 생각한다. 이를 위해 투자를 유치했고, 앞서 언급했지만 로지스퀘어와 함께 설립한 조인트벤처를 통해 기술을 지속적으로 고도화할 계획이다. 올 하반기 수도권에서 부산에 이르는 경부고속도로 구간에서 준대형 트럭 10대 규모로 시범운행을 확대해 효율을 검증할 예정이다. 내년에는 상용화를 목표로 운용 트럭을 확대하고, 노선도 다양화할 계획이다.

지난 4월, 약 150억 원 규모의 시리즈A 투자를 유치했다. 실리콘밸리 기반의 VC인 GFT Ventures와 미래에셋벤처투자, 센트랄(CTR) 등이 참여했다. 투자를 주도한 GFT Ventures의 공동 창업자이자 마스오토 담당 파트너인 제프 허브스트(Jeff Herbst)는 엔비디아에서 20년 동안 사업개발 업무를 담당했던 업계 전문가다. 미국 나스닥에 상장된 자율주행 트럭기업 투심플에 투자하고, 이사회 멤버로도 활동한 경력이 있다.

한국 화물운송 시장의 경험을 바탕으로 향후 자율주행 트럭 수요가 큰 미국 시장 진출을 추진할 계획이다. 창업 초기부터 글로벌 시장을 지향한 스타트업으로, 본사를 미국에 둔 이유가 바로 여기에 있다.

지금 필요한 것은 인력이다. 투자 유치한 자금으로 마스오토와 함께할 머신러닝 개발자를 애타게 찾고 있다. 정말 찾기 어렵다(웃음). 워낙 많은 업계에서 IT 개발자를 구하기도 하고… 우리가 풀어가야 하는 어려운 숙제다.

열심히 도전하고 있다. 시장에서 필요로 하는 바가 무엇인지 파악했고, 이를 기술로 해결하고자 노력 중이다. 지난 시간 동안 의미있는 데이터를 찾았고, 시장 반응도 확인했다. 앞으로도 마스오토는 화물운송 업계가 필요로 하는 기술을 선보이기 위해 노력할 것이다. 많은 분들의 관심과 응원을 부탁드린다.

글 / IT동아 권명관(tornadosn@itdonga.com)