일본산업뉴스요약

소니, 택시 효율 운행 지원
AI 활용, 수요나 위험을 예측

소니는 인공지능(AI)이나 센서 등의 기술을 사용해 택시회사나 운전자 지원에 착수한다. AI를 사용해 수요를 예측하거나 효율적인 주행 시스템을 안내하는 등의 서비스를 시작한다. 안전운전지원 툴을 개발하기 위해 이미지센서 등을 탑재한 차량의 시험 주행도 시작한다. 택시를 발판으로 삼아 자동차분야에 대한 기술 전개를 도모하려는 목적도 있다.

이번 달부터 다이와자동차교통에 수요예측시스템을 제공하기 시작했다. 택시의 주행 데이터나 기후 정보, 주변의 이벤트 정보 등을 활용한다. 사방 500미터로 구분한 구역마다 수요가 많은가를 히트맵 방식으로 시각적으로 표시한다. 소니의 출자 회사인 배차 앱 ‘S라이드’를 전개하는 민나노택시(도쿄)를 통해 다른 택시회사에도 순차적으로 제공한다.

민나노택시가 보유하고 있는 공차 정보를 지도 상에 표시해 구역 별 수요에 대한 택시 공급량을 파악할 수 있도록 한다. 콘서트나 스포츠이벤트가 종료한 직후 등 택시 수요가 높아지는 타이밍을 찾아내 택시회사에 통지한다.

택시를 장거리 이동에 이용하는 단가 높은 승객의 수요도 예측할 수 있다. 승객이 내린 후에 운전자의 거점 지역에 돌아올 때 택시 수요가 높은 장소를 경유하는 루트도 제안해 택시 1대당 가동률을 높인다. 소니의 가와니시(川西) 운영책임자는 “운전자의 숙련도에 상관없이 효율적인 운용을 지원할 수 있다”라며 택시회사의 수익 향상으로 이어질 것으로 예측한다. 수요예측시스템은 도쿄도의 택시 1대당 주행 데이터를 활용해 개발했다. 운전자 500명이 사용 편의성 등의 개선에 협력했다.

운전자용 안전운전지원시스템 개발에도 착수한다. 차량 내외에 소니의 이미지센서 8대를 탑재, 적외선 센서를 대상물에 조사해 거리를 측정하는 ‘LiDAR’를 자동차 전방에 설치한 시험 차량을 개발. 실제 도로를 주행하며 도로나 장해물 등 실제 환경 데이터나 핸들 조작, 액셀∙브레이크의 이용 상황 등 운전 기록을 수집한다.

이러한 빅데이터를 해석해 위험을 예측하는 데이터베이스를 구축한다. 이를 바탕으로 운전자의 안전운전 기술 수준을 측정하거나 보다 안전한 운전이 가능하도록 조언하는 서비스를 창출한다. 가와니시 씨는 “AI와 센싱으로 인간의 경험이나 직감에 근거한 데이터를 수집해 사회 인프라를 향상시킨다”라고 말한다. 소니는 스마트폰용 ‘CMOS(상보성 금속 산화막 반도체) 이미지센서’의 세계 점유율 50%를 차지한다. 스마트폰용이 메인이지만 자율주행의 본격화를 내다보고 차량탑재 시장에서의 전개도 목표한다.

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