국립한밭대, 실전형 딥러닝 자율주행 교육…산학 미래 열렸다

국립한밭대학교가 개최한 ‘제13회 한밭모비 AI 드라이빙 캠프’가 심화 딥러닝 기반 자율주행을 실습 중심으로 다뤄 현장에서 주목받았다. 캠프에 참가한 학생과 예비 창업자, 엔지니어 등이 인공지능(AI)과 딥러닝 기술을 직접 활용해 자율주행차의 감지·판단·제어 전과정을 체험했다는 점에서, 이론을 넘어 실제적 기술 습득에 무게를 둔 교육 방안이 IT·AI 업계에서 환영받는 단계에 들어섰다. 다양한 실습 세션과 팀별 문제해결, 기업 멘토링까지 운영되어 참가자들 역량 성장에 도움을 주었다는 참가 소감도 이어졌다.

전통적인 자동차 전공 교육이 부품·기계력 위주에서 벗어나, 최근 3년간 AI·머신러닝 중심 커리큘럼 개편이 급속하게 진행되는 흐름과 일치한다. 글로벌 완성차·모빌리티 기업들이 지난 2023년 이후 딥러닝 기반 자율주행 도입 속도를 높인 것이 국내 산학계에도 영향을 미쳤다. 실제로 현대차, 네이버랩스, 카카오모빌리티 등 국내 유수 기업들이 대학 캠프에서 실전 시나리오를 지원하거나, 학생 프로젝트를 산학 과제로 연계하는 사례가 늘고 있는 가운데, 한밭대는 정부 지역혁신 플랫폼과 함께 교재·실습차량·신경망 알고리즘 셋업 등 다면적 교육 인프라를 확보했다.

AI 드라이빙 캠프는 단순 세미나나 개별 강의가 아니라, 딥러닝 프레임워크(파이토치·텐서플로 등) 기반 물체 인식 모듈 트레이닝, 센서 데이터 융합(비전+라이다), 주행 환경 인지 및 행동계획 설계 등이 주요 세션으로 구성됐다. 참가자들은 샘플 데이터셋에서 출발해 실제 마이크로자율차에 적용 가능한 신경망 구조를 설계하고, 모듈별 오차 대응 알고리즘까지 직접 코딩하며 오픈소스 AI 운영 경험을 쌓았다. 동시에, 국내외 대회에서 검증된 실제 자율주행 경진대회 우승팀의 소스코드를 벤치마킹 하는 등, 최근 기업 현장에서 요구하는 실용적 기술채용과 직접 연결되는 프로그램이다.

실전 교육은 ‘안전성 강화’와 ‘에지 컴퓨팅 최적화’ 등 최신 업계 트렌드를 반영했다. 기존 자율주행 연구가 센터 클라우드(대형 서버 자원)에 의존했다면, 이번 캠프는 엔드유저 디바이스(온보드 차량 컴퓨팅 전용)에서 실시간 추론, 오류 복구, 비상상황 판단 능력을 검증한다는 차별점이 있다. 예를 들어, 흔한 비·눈 환경, 보행자 돌발 진입, 신호등 인식 오류 등 실제 도로 환경 트러블을 시뮬레이션하고 참가팀이 상황별 대응 코드를 직접 작성함으로써, AI 모델의 ‘실전성’과 ‘탄력적 리틀 트러블 슈팅’ 능력까지 점검했다.

지난 1년간 정부와 여러 대학에서 신산업 AI 인재양성 캠프를 연달아 실시해 왔으나, 이처럼 모듈형 실습-멘토링-기업 연계가 삼위일체로 구성된 사례는 드물다. 빅데이터 기반 차량 인지, 인간-기계 협업 시나리오, API 기반 통합 제어, 상황 재현형 시뮬레이션 툴 적용 등, 참여자들이 실제 산업계 ‘미니 프로젝트’에 투입가능한 워크플로우를 학습한 점이 특히 업계 전문가에게 긍정적 평가를 받는다.

반면, 현장에서는 국내 대학 자율주행 교육과 현업 간 ‘온도차’도 공존한다. 일부 중소·스타트업 관계자들은 “아직 대학 중심 캠프가 ‘초보·중급 개발자’ 단계에 머무르는 사례가 많다”며 “기업 현장 요구와의 거리 좁히기가 필수적”이라고 지적했다. 실습 장비나 데이터셋 최신화, 멘토 역량 확보 등 물리·기술적 한계도 있다. 글로벌에서 영역화된 주행 시나리오, 소프트웨어 안전성 표준, 알고리즘 윤리 이슈 등 심화 과제는 정책·산학 연계의 확장 없이는 한계에 봉착할 가능성을 내포한다.

그럼에도 불구, 한밭대 주도의 이번 AI 드라이빙 캠프는 차세대 차량-도시 인프라 실증, 에지 기반 AI 응용, 창업형 인재 발굴 그리고 정책적 인력배분 모델의 교두보가 됐다는 점에서 상당한 의미가 있다. 미래형 자동화 교통체계(AI 모빌리티) 확산과 연계된 교육-연구-산업 일체형 인재펠로우십의 성공적 모델로, 국내 다양한 대학 및 산학 기관에 벤치마킹이 유력할 것으로 보인다. 관련 분야 종사자라면 정기적 기술업데이트와 멘토십 공유, 데이터·알고리즘 윤리 이슈에 대한 교류 채널 확충이 필요할 시점이다. AI·자율주행이 바꿀 도시와 산업구조를 미리 체험하는 교육현장의 뜨거운 실험은, 결국 미래 인재와 공동체 전체의 경쟁력으로 연결될 전망이다.

— 유재혁 ([email protected])