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배민 딜리, AI로 골목길 학습·가상도로 검증

ZDNet Korea·2026-10-28

요약

우아한형제들이 28일 '우아콘 2026'에서 배달로봇 '딜리'의 자율주행 기술 개발 사례를 발표했다. 인식·경로계획·제어를 분리했던 기존 방식을 엔드투엔드 학습 방식으로 전환하고, 통행량이 적은 골목길과 돌발 상황 데이터를 우선 수집해 주행 데이터 확보 도로 비율을 13.7%에서 28.2%로 늘렸다. 가상환경에서 소프트웨어를 사전 검증하는 시뮬레이션 시스템도 구축해 도로 3D 모델 제작 시간을 40시간에서 34분으로 줄이고, 매일 새벽 자동 테스트와 AI의 오류 원인 분석을 도입했다. 이를 통해 야외 테스트 기간을 5일에서 3일로 단축했다.

큐레이터 노트

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사람이 설계한 개별 모듈을 하나씩 수정해야 했던 방식에서, 데이터 기반 학습과 자동화된 시뮬레이션 검증으로 전환하면서 로봇 자율주행 개선 주기 자체를 줄인 사례다.

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이 일이 어디서 왔나

2026년 10월 22일부터 28일 사이 쏘카, 에스유엠, SWM 등 국내 모빌리티·로봇 기업들이 잇따라 실도로·실환경 데이터를 AI 학습에 활용해 자율주행 기술을 고도화한다는 소식을 내놨다. 10월 27일 K Connect AI 2026에서 박민우 현대차·기아 AVP 본부장은 실환경 데이터 수집·학습·검증·반영을 반복하는 '데이터 플라이휠' 구조를 피지컬 AI 경쟁력의 핵심으로 제시했는데, 배민 딜리의 이번 발표도 통행량 적은 골목길·돌발상황 데이터를 우선 수집해 학습에 반영한다는 점에서 같은 흐름 위에 있다.

짚어야 할 점

  • 딜리의 접근은 인식·경로계획·제어를 분리한 모듈형 설계에서 엔드투엔드 학습으로 전환했다는 점에서, 완성차나 로보택시가 아닌 배달로봇 영역에서도 같은 데이터 기반 학습 전환이 일어나고 있음을 보여준다.
  • 단드레아 교수가 꼽은 '제한된 환경에서 높은 신뢰도로 반복 수행하는 쉬운 문제'라는 기준에 배달로봇의 골목길 주행이 어느 정도 부합하는지 비교해볼 만하다.
  • 40시간→34분, 5일→3일 같은 개선 수치는 모두 우아한형제들이 자체 발표한 것으로, 시뮬레이션 검증과 실제 야외 성능 간의 상관성을 보여주는 제3자 자료는 아니다.

아직 확인되지 않은 것

  • 주행 데이터 확보 도로 비율이 13.7%에서 28.2%로 늘었다는데, 전체 서비스 지역 대비 어느 수준까지 끌어올리는 것이 목표인지는 확인되지 않았다.
  • 엔드투엔드 학습 전환 이후 실제 돌발상황 대응 성공률이나 사고율이 얼마나 개선됐는지 구체적 성능 지표는 제시되지 않았다.
  • 가상도로 시뮬레이션 검증 결과가 실제 야외 주행 결과와 얼마나 일치하는지에 대한 비교 데이터는 나오지 않았다.

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학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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