운전자 개입 없이 자율주행이 가능한 자동차에 대해 가장 활발한 연구가 이루어지고 있는 가운데 도로 곳곳에서 자율주행 자동차를 만날 수 있는 날이 머지않았다.
 현재 연구가 가장 활발하게 이루어지고 있는 구간이기도 합니다.
  마지막 5단계는 운전자 개입 없이 목적지까지 주차하는 등 모든 기능이 완전 자동화된 단계인데요.
  무인 자동차가 이에 속하죠.
  아직은 특정 구간만 완전 자율주행이 가능한 수준입니다.
  현재 전 세계 자동차 업계는 2021년까지 자율주행 3단계 차량의 양산화를 목표로 하고 있어요.
  우리나라에서는 7월부터 자율주행 3단계 차량의 판매가 허가되죠.
  도로 곳곳에서 한 단계 발전한 자율주행 자동차를 만날 날이 머지않은 겁니다.
  그런데 이런 자율주행차, 도대체 어떻게 움직이는 걸까요?궁금증을 안고 김승겸·김율아·맹서율 학생기자가 한자리에 모였습니다.
  자율주행 자동차의 원리에 대해 알아보고, 자율주행 미니카를 만들어보기로 했죠.
  오늘의 선생님인 이성훈 나우썸 대표가 자율주행 미니카 ‘동키카(Donkey Car)’를 들고 나타났습니다.
  “동키카는 RC카에 라즈베리파이(싱글 보드 컴퓨터)와 카메라를 연결해 만든 자율주행 미니카예요.
  영상을 녹화하며 주행한 데이터를 바탕으로 머신러닝(기계 학습·Machine Learning)을 통해 스스로 길을 찾아가죠.
  오늘 저와 함께 자율주행 자동차에 대해 공부하고, 직접 동키카를 만든 후 시범운행까지 해 볼 거예요.
 ” RC카를 좋아하는 승겸 학생기자의 눈이 반짝였어요.
 동키카는 실제 자동차의 1/18 크기를 가진 아마존의 인공지능(AI) 자동차 ‘딥레이서(Deep Racer)’의 메이커 버전이에요.
  2017년 미국에서 처음 만들어졌죠.
  동키카와 딥레이서의 가장 큰 차이점은 머신러닝의 종류가 다르다는 거예요.
  머신러닝은 크게 지도·비지도·강화 학습 세 가지로 나뉘는데요.
  지도 학습은 정답이 주어진 상태에서 문제를 입력해 컴퓨터를 학습시킵니다.
  비지도 학습은 정답 없이 입력만을 통해 데이터를 모으고요.
  강화 학습은 정확한 정답이 없는 상황에서 입력·출력을 반복하며 점수를 매겨 최적의 동작을 학습합니다.
  바둑기사 이세돌과 대결한 알파고가 이 방법으로 학습했다고 해요.
  딥레이서도 강화 학습을 통해 자율주행 기능을 학습하죠.
  반면 동키카는 지도 학습법을 기반으로 해요.
  인간이 리모컨으로 조종한 경로를 동키카가 지도 학습하면 자율주행이 가능해지는 원리죠.
 다소 복잡한 기술 설명이 이어지자 학생기자단이 고개를 갸웃했어요.
  “조금 어렵고 지루할 수 있어요.
 