방대한 데이터 속 '위험 신호'만 쏙쏙… 자율주행의 눈을 밝히다

이번 대회에서 한양대 연구팀이 주목받은 핵심은 '시나리오 마이닝' 기술입니다. 자율주행 차량이 도로를 달릴 때는 엄청나게 많은 데이터가 쌓이는데, 그중 99%는 평범한 주행 상황이죠. 정작 중요한 것은 사고가 날 뻔했거나 갑자기 사람이 튀어나오는 것 같은 '희귀하고 위험한 상황'을 찾아내는 것입니다. 조기춘 교수팀은 이 수많은 데이터 중에서 자율주행 시스템이 꼭 학습해야 할 핵심 장면을 시공간적으로 정확하게 끄집어내는 데 성공하며 시공간 부문 우승을 차지했습니다.

단순히 정확하게 찾아내는 데 그치지 않고, 그 과정이 얼마나 경제적이고 빠른지를 평가하는 ‘효율성 혁신상’까지 받았다는 점이 눈길을 끕니다. 이는 복잡한 계산 과정을 줄이면서도 결과의 정확도를 유지했다는 의미로, 실제 차량에 탑재되어 실시간으로 작동해야 하는 자율주행 기술의 특성상 매우 중요한 성과로 풀이됩니다. 연구팀 관계자는 이번 수상이 자율주행 시스템의 안전성과 신뢰성을 한 단계 끌어올리는 계기가 될 것이라고 설명했습니다.

'OASIS' 기술이 만드는 새로운 자율주행 생태계

한양대 연구팀의 이번 성과 뒤에는 온톨로지 기반의 멀티 에이전트 구조인 'OASIS' 기술이 자리 잡고 있습니다. 여기서 '온톨로지'란 복잡한 정보를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 그들 사이의 관계를 논리적으로 정의해놓은 지식의 지도를 말합니다. 자율주행 차량은 도로 위의 다른 차들, 보행자, 신호등 같은 수많은 '에이전트'들과 소통해야 하는데, OASIS 기술은 이들의 관계를 입체적으로 분석해 가장 안전한 판단을 내릴 수 있도록 돕습니다.

이러한 기술적 우위는 한국의 공격적인 연구개발 투자가 밑거름이 된 결과로 분석됩니다. 2023년 기준 대한민국의 GDP 대비 R&D 지출 비중은 4.94%로, 미국(3.45%)이나 일본(3.44%)을 크게 앞서고 있습니다. 탄탄한 연구 기반 덕분에 세계 무대에서 대학 연구팀이 글로벌 대기업이나 연구소를 제치고 성과를 낼 수 있었던 셈이죠. 특히 자동차 업종의 평균 영업이익률이 2025년 기준 -0.2%를 기록하는 등 경영 환경이 녹록지 않은 상황에서도, 미래 먹거리인 자율주행 원천 기술 확보에 성공했다는 점은 시사하는 바가 큽니다.

국내외 경제 및 금융 지표 현황 (2026.06.17 기준)

학계 성과를 넘어 실전 도로로… 향후 과제는

조기춘 교수 연구팀이 보여준 이번 성과는 단순히 학문적 우수성을 넘어, 자율주행 차량이 실제 도로에 투입될 때 겪을 수 있는 안전성 문제를 해결할 실질적인 열쇠를 쥐었다는 데 의의가 있습니다. 전문가들은 이번에 개발된 OASIS 기술이 상용화될 경우, 예측 불가능한 돌발 상황에 대처하는 능력이 획기적으로 개선될 것으로 내다보고 있습니다.

연구팀은 이번 수상을 기점으로 기술 고도화에 박차를 가할 예정입니다. 특히 시나리오 마이닝을 통해 축적된 양질의 데이터들을 자율주행 AI 학습에 다시 투입함으로써, 더욱 완벽한 '인공지능 운전자'를 만드는 후속 연구를 이어갈 계획입니다. 세계 최고 권위의 학회에서 증명된 기술력이 실제 자동차 산업 현장에서 어떤 변화를 이끌어낼지 업계의 시선이 집중되고 있습니다.

방대한 데이터 속 '위험 신호'만 쏙쏙… 자율주행의 눈을 밝히다

이번 대회에서 한양대 연구팀이 주목받은 핵심은 '시나리오 마이닝' 기술입니다. 자율주행 차량이 도로를 달릴 때는 엄청나게 많은 데이터가 쌓이는데, 그중 99%는 평범한 주행 상황이죠. 정작 중요한 것은 사고가 날 뻔했거나 갑자기 사람이 튀어나오는 것 같은 '희귀하고 위험한 상황'을 찾아내는 것입니다. 조기춘 교수팀은 이 수많은 데이터 중에서 자율주행 시스템이 꼭 학습해야 할 핵심 장면을 시공간적으로 정확하게 끄집어내는 데 성공하며 시공간 부문 우승을 차지했습니다.

단순히 정확하게 찾아내는 데 그치지 않고, 그 과정이 얼마나 경제적이고 빠른지를 평가하는 ‘효율성 혁신상’까지 받았다는 점이 눈길을 끕니다. 이는 복잡한 계산 과정을 줄이면서도 결과의 정확도를 유지했다는 의미로, 실제 차량에 탑재되어 실시간으로 작동해야 하는 자율주행 기술의 특성상 매우 중요한 성과로 풀이됩니다. 연구팀 관계자는 이번 수상이 자율주행 시스템의 안전성과 신뢰성을 한 단계 끌어올리는 계기가 될 것이라고 설명했습니다.

'OASIS' 기술이 만드는 새로운 자율주행 생태계

한양대 연구팀의 이번 성과 뒤에는 온톨로지 기반의 멀티 에이전트 구조인 'OASIS' 기술이 자리 잡고 있습니다. 여기서 '온톨로지'란 복잡한 정보를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 그들 사이의 관계를 논리적으로 정의해놓은 지식의 지도를 말합니다. 자율주행 차량은 도로 위의 다른 차들, 보행자, 신호등 같은 수많은 '에이전트'들과 소통해야 하는데, OASIS 기술은 이들의 관계를 입체적으로 분석해 가장 안전한 판단을 내릴 수 있도록 돕습니다.

이러한 기술적 우위는 한국의 공격적인 연구개발 투자가 밑거름이 된 결과로 분석됩니다. 2023년 기준 대한민국의 GDP 대비 R&D 지출 비중은 4.94%로, 미국(3.45%)이나 일본(3.44%)을 크게 앞서고 있습니다. 탄탄한 연구 기반 덕분에 세계 무대에서 대학 연구팀이 글로벌 대기업이나 연구소를 제치고 성과를 낼 수 있었던 셈이죠. 특히 자동차 업종의 평균 영업이익률이 2025년 기준 -0.2%를 기록하는 등 경영 환경이 녹록지 않은 상황에서도, 미래 먹거리인 자율주행 원천 기술 확보에 성공했다는 점은 시사하는 바가 큽니다.

국내외 경제 및 금융 지표 현황 (2026.06.17 기준)

학계 성과를 넘어 실전 도로로… 향후 과제는

조기춘 교수 연구팀이 보여준 이번 성과는 단순히 학문적 우수성을 넘어, 자율주행 차량이 실제 도로에 투입될 때 겪을 수 있는 안전성 문제를 해결할 실질적인 열쇠를 쥐었다는 데 의의가 있습니다. 전문가들은 이번에 개발된 OASIS 기술이 상용화될 경우, 예측 불가능한 돌발 상황에 대처하는 능력이 획기적으로 개선될 것으로 내다보고 있습니다.

연구팀은 이번 수상을 기점으로 기술 고도화에 박차를 가할 예정입니다. 특히 시나리오 마이닝을 통해 축적된 양질의 데이터들을 자율주행 AI 학습에 다시 투입함으로써, 더욱 완벽한 '인공지능 운전자'를 만드는 후속 연구를 이어갈 계획입니다. 세계 최고 권위의 학회에서 증명된 기술력이 실제 자동차 산업 현장에서 어떤 변화를 이끌어낼지 업계의 시선이 집중되고 있습니다.