운전대에서 손을 떼고 도로를 달리는 자율주행 자동차는 더 이상 영화 속 상상이 아니다. 스스로 차선을 변경하고 신호등을 인식하며 보행자를 피해 멈춰 서는 자동차의 핵심은 세상을 정확하게 인지하는 눈을 가지는 것이다.

일반적인 카메라 렌즈만으로는 밤눈이 어둡거나 갑작스러운 역광에 취약하다는 한계가 있다. 이 한계를 극복하고 자율주행차에 완벽한 시야를 제공하는 기술이 바로 라이다 센서와 데이터 시각화이다.

라이다 센서는 빛을 쏘아 올려 그것이 물체에 부딪혀 돌아오는 시간을 측정해 거리를 계산하는 장치이다. 자동차 지붕이나 범퍼에 장착된 라이다는 1초에 수백만 번의 레이저 펄스를 360도 전 방향으로 발사한다.

이때 돌아오는 레이저의 신호들은 엑셀 표와 같은 단순한 수치 데이터가 아니라 공간상의 좌표를 가진 무수히 많은 점의 형태로 수집된다. 이 거대한 점들의 집합을 데이터 과학에서는 포인트 클라우드라고 부른다.

하지만 수백만 개의 점이 입력되었다고 해서 인공지능이 즉시 눈앞의 물체가 사람인지 가로수인지 구분할 수 있는 것은 아니다. 안전한 주행을 위해서는 이 점들을 3차원 입체 지도로 가공하여 시각화하는 과정이 필수적이다.

포인트 클라우드 데이터를 시각화 화면에 띄우면 점들이 촘촘하게 모여 자동차의 윤곽을 만들고, 움직이는 보행자의 형태를 그려내며, 도로의 굽은 정도를 입체적으로 보여준다. 거리에 따라 점의 색상을 다르게 표현하여 가까운 위험 요소를 직관적으로 파악할 수도 있다.

자율주행의 뇌 역할을 하는 인공지능은 이렇게 가공되고 시각화된 포인트 클라우드 지도를 1초에도 수십 번씩 실시간으로 판독하여 다음 행동을 결정한다.

캄캄한 어둠 속에서도 눈부신 햇살 아래에서도 라이다가 쏘아 올린 수백만 개의 점들은 한 치의 오차도 없이 현실 공간을 디지털 세상으로 번역해 낸다. 보이지 않는 데이터를 3차원의 점으로 가공하는 이 시각화 기술은 인류를 가장 안전한 목적지로 안내하는 미래 모빌리티의 진정한 눈이라고 할 수 있다.

[※ 칼럼의 그림 및 도표는 AI 활용하여 작성됨]