Source: 캐드앤그래픽스
모라이는 자율주행 시스템을 위한 시뮬레이션 기술을 개발하는 기업이다. 자율주행 시스템의 개발에 필요한 테스트를 AI가 접목된 시뮬레이션으로 대체해 시간과 비용을 줄일 수 있다는 것이 모라이의 비전이다. 모라이는 자율주행 자동차를 중심으로 연구 개발한 시뮬레이션 기술을 UAM, 국방 등 다양한 분야로 확장할 계획도 갖고 있다. ■ 정수진 편집장
모라이가 가진 핵심 기술에 대해 소개한다면
모라이는 자율주행을 연구하는 사람들이 모여 지난 2018년에 설립했다. 모라이(MORAI)라는 이름은 ‘모빌리티 + 리서치 + AI’ 그리고 ‘more AI’에서 따왔는데, 시뮬레이터 기반으로 정적/동적인 환경을 디지털 트윈으로 만들고 그 디지털 트윈 환경에서 대규모의 테스트를 진행해서, 차량이나 무인 이동체의 안정성을 확보하고 신뢰성을 확보할 수 있도록 하는 도구를 개발하자는 것이 창업 당시의 비전이었다.
현재는 현대자동차, 네이버 등 고객사뿐 아니라 국내 주요 대학교 및 연구소들과 교류를 진행하고 있다. 60여 개 대학교에 솔루션을 공급하고 연구 개발 목적이나 정규 교육과정에 적용을 하면서 인력을 양성하는 사업도 진행 중이다. 2022년에는 시리즈 B 투자를 유치했다.
모라이가 내세우는 모토는 “미래를 미리 경험하자”는 것이다. 실제 도로에서 달리는 자동차는 수많은 문제에 직면할 수 있는데, 이를 도로 주행 시험에서 모두 구현할 수 없기 때문에 시뮬레이션으로 한계를 극복하겠다는 것이 첫 번째 미션이다. 그리고 자동차의 기능이나 성능을 결정짓는 핵심요소가 하드웨어의 양산성이 아니라 소프트웨어로 옮겨가는 상황에서 최근의 화두인 소프트웨어 정의 차량(SDV)을 위한 검증 도구를 제공하고자 한다. 세 번째 미션은 실제 도로에서 확보하기 어려운 데이터들을 가상 환경에서 무수히 생성해서, 대량의 데이터를 신차 개발이나 기존 시스템의 검증·평가에 활용할 수 있는 도구를 제공하는 것이다.
이런 맥락에서 모라이가 갖는 차별점은 ▲공간 데이터를 활용해 디지털 트윈을 자동 생성하고, 대규모 도심 테스트를 가능하게 하는 것 ▲동적 객체를 AI 기반으로 모델링하는 것 ▲가상 데이터를 실제 환경에 적용할 수 있게 하는 것으로 정리할 수 있겠다.
또한, 이런 기술을 자동차뿐 아니라 UAM(무인 항공 모빌리티), 로보틱스, 해상 관제, 국방 등 다양한 분야로 넓히는 방법도 모색하고 있다.
자율주행 기술의 개발에서 시뮬레이션의 중요성은 어떤 것인지
차량이 스스로 인지, 판단, 제어하는 것을 자율주행이라고 할 때, 현재 상용화된 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)는 자율주행의 일부로 볼 수 있다. 모라이는 미국 자동차공학회(SAE)가 정의한 자율주행 단계의 레벨 3 이후를 타깃으로 한다. 레벨 3는 특정 조건에서 자율주행이 이뤄지면서, 위험이 생길 때 운전자가 개입하게 된다. 레벨 3 이후부터는 자동차 시스템의 품질 검증에 더 많은 시간이 걸리는 등의 이슈가 있어서, 기존의 개발 체계에서 시스템을 검증, 양산하기가 어려워질 것으로 보인다.
이를 해결하기 위해 가상 환경을 구축해 자동차를 평가하는 방법론이 등장하고 있는데, 모라이는 시뮬레이션 기반의 형식 승인 검증이나 평가를 위한 연구개발을 진행하고 있다. 또한, 관련 표준 및 법제도에 관한 연구도 활발한데, 이와 관련한 국내 활동에도 참여하고 있다.
실제 주행시험은 비용, 시간, 인력 등의 한계에 부딪치게 마련이다. 모든 환경에서 테스트를 한다는 것은 물리적으로도 어렵고, 양산 이후 자동차를 판매한 다음에 테스트를 할 수도 없다. 그래서 출시 전에 충분한 테스트를 원활하게 진행하는 것이 중요한데, 여기에 시뮬레이션의 역할이 있다. 또한, 생산 이후 사고나 리콜 사유가 발생했을 때 이에 대응하려면 많은 시간과 비용이 든다. 이런 관점에서 기술뿐 아니라 법적/제도적인 측면에서도 시뮬레이션이 유용하다고 본다. 실제로 자동차 제조업체뿐 아니라 보험회사에서도 사고 조사나 보험 상품의 설계에 시뮬레이션을 활용하려는 움직임을 보이고 있다.
글로벌 자율주행 시장의 동향에 대해서는 어떻게 보는지
자율주행 기술이 자동차뿐 아니라 무인이동체 전반으로 확장을 추구하면서, 올해 초 모라이가 참가한 CES 2023에서도 다양한 산업에서 자율주행 또는 자율운영을 접목하는 추세를 볼 수 있었다. 실제로 항공, 농기계, 로봇 등에서 가상 환경 기반 테스트에 대한 수요가 증가하고 있으며, 기계 시스템이 아닌 소프트웨어의 업데이트로 자동차의 기능이 발전하는 패러다임 변화도 일어나고 있다.
예를 들어, 기존에 자동차의 성능 향상은 엔진의 마력, 연비, 서스펜션, 조향 성능 등을 중심으로 이뤄졌다. 반면, 전동화와 자율화가 대세가 되면서부터는 전자전기 시스템이 핵심이 되고, 고정된 하드웨어에서도 OTA(over-the-air) 기반으로 소프트웨어를 업데이트하면서 마치 스마트폰이나 노트북에 새로운 앱을 설치하는 것처럼 기능을 향상시킬 수 있게 되었다.
소프트웨어 기반 검증 기술을 개발하는 입장에서는 소프트웨어 시장이 더욱 커질 것으로 기대되는 측면이 있다. 실제로 CES 2023에서도 소프트웨어 업체의 참가가 늘어난 모습을 볼 수 있었다. 앞으로 소프트웨어 기반 및 가상 환경에서의 자율주행 테스트가 더욱 중요해질 것으로 보이는데, 특히 자율주행 자동차 못지 않게 정해진 경로를 따라가면서 임무를 수행하거나 위험한 환경에서 임무를 수행하는 등의 분야에서 빠르게 상용화될 것으로 전망된다.
자율주행 시뮬레이션 분야에서 모라이가 가진 강점은 무엇인지
크게 세 가지로 정리할 수 있다. 첫 번째는 실제 도로 환경을 모사하는 자동화 기술이다. 이 모사 과정은 95% 이상 자동화가 가능하다는 점을 내세우고 있다. 수작업으로 실제 환경을 모사하는 과정은 비용과 시간이 많이 들고, 불가피하게 에러가 생길 수 있다. 반면, 모라이는 사용자가 원하는 지역을 선택하면 동일한 가상 환경을 구축하는 기술을 개발해, 현실과 동일한 가상 환경을 빠르게 구현하도록 돕는다.
두 번째는 AI로 실제 도로 상황을 모사하고, 이를 기반으로 실제와 같은 데이터를 수집, 분석 기술이다. 기존에는 사람이 상상하는 시나리오를 직접 그리는 방법밖에 없었다. 하지만 모라이는 관제 사업을 통해 자율주행차, 커넥티드 카, 일반 자동차가 다니는 도로의 빅데이터를 계속 수집하고 있으며, 이 빅데이터를 분석해 자율주행차의 실증이 필요한 지역의 교통 상황이나 돌발 상황을 그대로 모사할 수 있다.
세 번째는 AI에 활용할 수 있는 대량의 데이터를 확보할 수 있다는 점이다. 풍부한 정답 데이터를 제공하기 때문에, 다양한 상황에 대한 데이터를 생성하고, 이를 AI에 적용해 더 효율적으로 개발할 수 있는 체계를 갖추고 있다.
한편으로, 모라이는 설립 초기부터 자동차 산업에서 많이 쓰이는 해석 소프트웨어와의 연동성을 중시해 왔다. 앤시스, 디스페이스 등 해석 소프트웨어 기업과 협력을 통해 현업에서 투자한 시스템을 그대로 유지하면서 신기술 도입의 장벽을 낮추고자 노력하고 있다.
시뮬레이션 분야에서는 다양한 시뮬레이션을 연계/연동하는 코시뮬레이션(co-simulation)이 확대되고 있으며, 툴 간의 인터페이스를 위한 표준도 다수 등장하고 있다. 모라이는 FMI, FMU, 오픈 시뮬레이션 인터페이스 등을 기반으로 여러 시뮬레이션 툴과 연결성을 제공한다. 또한, 국내서 진행 중인 표준화 작업에도 참여하고 있다.
향후 모라이의 기술 개발 및 비즈니스 계획에 대해 소개한다면
모라이는 현재 100여 명의 인력이 있고, 그 중 80%가 개발 인력이다. 작년에는 60억 원의 매출을 거두었으며, 올해는 120억 원을 목표로 삼고 있다. 시뮬레이션에 대한 기대가 꾸준히 커지고 있으며 이에 대한 기업들의 투자도 적극적인 것으로 보여, 경기 하강에 대한 체감은 상대적으로 크지 않은 편이다.
자동차 분야에서는 자율주행 자동차의 형식 승인을 시뮬레이션 기반의 가상 환경에서 할 수 있는 수준으로 신뢰성을 확보하는 것이 목표이다. 이를 앞당기기 위한 표준화 활동에도 꾸준히 참여할 계획이며, 생산 전주기에서 활용 가능한 시뮬레이터로 자리매김하고자 한다.
또한 이런 자율주행 시뮬레이션 기술을 여러 분야로 확장할 계획도 가지고 있다. 가장 주목하는 분야 중 하나는 UAM 및 항공 분야이다. 이들 산업에서는 기체를 실제로 만들어서 시험하는 것이 자동차보다 더 어렵고, 가상 검증의 중요성이 큰 분야로 보고 있다. 향후 10년 내 완전 무인화가 가능할 전망이지만, 현재 실증이 가능한 환경은 전무한 상황이다. 특히 UAM은 새롭게 떠오르는 시장이어서, 향후 가능성에 기대를 걸고 있다.
한편, 국방 분야에서는 전장이라는 위험한 환경에 대비해 무기 체계의 무인화가 꾸준히 진행되고 있는 상황이다. 이에 대응해 무인 무기체계와 검증 도구를 함께 공급하는 것도 가능하다고 보고 있다.