한국AVL “자율주행차 상용화 ‘소프트웨어 고도화’가 관건”

[테크월드뉴스=이세정 기자] 국내외 빅테크기업의 자율주행차 시장 선점을 위한 기술개발이 활발하다. 미국과 중국 등에서는 시범서비스를 넘어 상용화를 앞두고 있으며, 국내에서도 일부 지자체에서 정해진 노선에서 시범운행을 하고 있다. 

다만 자율주행차의 경우 운행 주체가 모호해 기존의 법‧규제로 단정하기 어렵다. 자율주행차 상용화에 앞서 법제화 필요성이 강조되는 이유다. 상용화도 예상보다 많은 시간이 걸린다는 시각도 있다. 현재 통제된 상황에서 실제 주행 테스트가 진행되고 있지만, 사람이 직접 운전하는 수준에 이르기까지는 넘어야 할 산이 많기 때문이다.

내연기관차부터 자율주행차까지 개발 및 검증 솔루션을 공급하는 에이브이엘(AVL) 한국지사 총괄부서장 손민혁 상무는 자율주행차 상용화를 위해서는 인공지능 기술이 보다 고도화 돼야 한다고 강조하고 있다. 특히 국내뿐 아닌 글로벌 시장에서 표준화된 기준이 필요하다고 제언하고 있다. 

자율주행차 상용화를 위한 선결과제와 현주소는 어떤지 손민혁 상무를 만나 얘기를 들어봤다. 

Q. AVL에 대해 소개한다면 

AVL은 내연기관에서 시작해 모빌리티 관련 세계 최대 독립엔지니어링 기업으로 성장해 왔다. 특화 기술은 차량 개발에서 테스트 및 소프트웨어까지, 종합적으로 접근해 전반적인 차량 아키텍처를 위한 엔지니어링과 플랫폼 솔루션을 주로 공급한다.

확장성이 뛰어난 IT·소프트웨어·보안 솔루션을 자동차 및 자율주행 애플리케이션 비결과 결합해 고객에게 빅데이터·인공지능·사이버 보안·임베디드 시스템 등의 분야에서 광범위한 개발과 검증 솔루션을 제공하고 있다.

자율주행은 대중의 신뢰도를 얻는 것이 중요하다. 그러므로 자율주행 기술은 성능 자체와 그것을 검증할 수 있는 기술도 함께 개발돼야 한다. 상용화를 위해서 표준화와 법제화가 이뤄져야 하는데, 여기 맞춰 AVL은 유럽의 여러 기관 및 연구 단체들과 검증 표준과 법규에 활용할 플랫폼을 연구·개발하고 있다.

이 플랫폼은 시뮬레이션 기반 검증과 인증을 포함하고, 7월 발표된 유럽의 새로운 자동차 안전 규정인 New GSR(2019/2144)에도 가상 환경에서의 검증에 관한 내용이 있다.

또한, AVL은 ‘시나리오 기반의 ADAS/AD V&V 플랫폼’이라는 접근법으로 검증 플랫폼을 통해 자율주행 시스템을 시나리오 개발 단계부터 실도로까지 테스트할 수 있는 환경을 제공한다. 이는 자율주행을 위한 센서 시스템에서부터 완성차까지의 범위다.

특히, ‘AVL DrivingCube’이라고 불리는 랩 환경 내의 자율주행 평가시스템은 섀시 동력계 혹은 파워트레인 동력계와 함께 운영돼 차량의 운전성 평가뿐 아니라 자율주행 성능까지 테스트할 수 있다.

Q. 자율주행 기술의 수준과 현주소를 어떻게 보는가
제조사와 국가별 차이는 있지만, 현재 목적한 지점까지 환경을 인식해, 일반 도로를 다니는 데에 큰 어려움 없는 수준까지 개발돼 있다. 다만, 안전에 대한 우려가 있으므로 통제된 상황이나 특별히 허가받은 상황에서만 주행하며 개발 중이다.

자율주행차가 시장에서 경쟁력을 갖추기 위해서는 사람의 운전 수준 이상으로 안전하면서, 빠르고 편리하게 이용될 수 있어야 한다. 이러한 기술의 확보는 인공지능과 데이터의 싸움이다. 즉, 소프트웨어 능력이 중요하다.

또한, 대중화를 위해 안전함과 주행 수준을 입증하려면 많은 시행착오를 거칠 것이다. 하지만 결국 수용될 것으로 예상한다. 해결할 과제는 하나 더 있다. 새로운 기술 수용을 위해선, 표준화·법제화를 거쳐야 한다. 이에 맞춰 우리나라도 자율주행을 위한 표준제도와 자율주행차에 대한 운전 능력 평가를 통해 면허를 발급하는 법적 장치를 관련 기관에서 준비 중인 것으로 안다.

Q. 자율주행 시스템의 핵심 기술은 무엇인가
센서의 종류에 상관없이 사물을 판단하는 능력은 소프트웨어의 역할이다. 또한, 핵심 기술이 되는 센서를 단 한 종류로 단정 짓기 어렵다. 자동차의 내연기관도 연료의 종류나 기관의 형태에 따라 서로 장단점이 있다. 자율주행 시스템 또한 여러 형태의 센서와 소프트웨어의 조합으로 사용될 것이고, 그에 따른 특징을 가지게 될 것이다.

Q. 사물 인식 기술 부분은 아직 미흡하다는 평가가 많다
사물을 인식해 구분하는 것은 인공지능의 성능이다. 예를 들면, 카메라 센서로 인지하는 성능은 얼마든지 개선될 수 있는 부분이다. 하지만 인지한 사물을 판단하는 것은 얼마나 많은 데이터를 수집했는가로 시작해 업데이트의 속도를 내는 건 인공지능의 능력이다. 

완벽한 머신러닝 알고리즘으로 많은 연산을 한꺼번에 해낼 수 있는 성능을 가지는 것이 중요하다. 많은 연산을 한 번에 하는 고성능 GPU와 데이터 처리 알고리즘 관건이라고 생각한다.

Q. 글로벌 시장에서 자율주행 택시 시범서비스 시작되고 있다
우리나라는 최근 현대자동차가 서울 강남대로·테헤란로 등 지역에서 카 헤일링 서비스의 시범운행을 시작했다. 이 과정에서 많은 데이터를 축적했고, 이것은 관제 서비스가 동원되는 서비스다. 이를 근거로 기업형 자율주행의 운행은 일부 도시 지역에서는 수년 내 상용화가 될 것으로 본다.

하지만 개인 소유의 자율주행의 상용화는 인프라가 완성되기 전까지는 시간이 걸릴 것으로 보이고, 최소한 수년 이상을 예상한다. 아직은 시기상조라고 생각한다.

Q. 완전 자율주행 시대가 오기전 AVL이 준비는 것은
AVL은 운전자 지원시스템에 필요한 기능 소프트웨어 개발을 ISO26262 프로세스를 통해 진행하고 있었다. 자율주행을 양산하는 업체가 아니기 때문에, 기술 개발 경험을 통해 얻은 중립적인 입장에서 개발과 검증하는 프로세스를 활용하는 편이다. 이 유형의 비즈니스 비중도 자연스럽게 커지고 있다. 

이러한 프로세스에 관한 노하우를 고객에게 제공하는 것이 우리의 사명이 아닌가 싶기도 하다. 우리는 ▲파생되는 데이터 관리 ▲SW의 CI·CD 프로세스의 적용 ▲ASAM 표준에 따른 OpenX 지원 ▲DevOps 싸이클에 따른 기능 소프트웨어 개발 플랫폼 등에 중점을 둘 계획이다.

Q. 한국 시장에서 AVL은 어떤 전략을 세웠나
AVL의 비즈니스 포트폴리오에는 자동차 개발 프로세스의 가상화·친환경 자동차·사이버 보안 등 여러 SW 주제가 있다. 특히, 개발 프로세스의 가상화는 수십 년 전부터 글로벌 기업들과 협업을 통해 구축해 왔고, 최근에는 배터리 기반 전기자동차 개발을 위한 디지털 엔지니어링 솔루션을 공급하고 있다.

자율주행 분야에서는 New GSR을 위해 국내 기업을 대상으로 검증 솔루션 공급을 확대할 계획이며, 친환경 자동차의 단위 요소에서 시스템 시뮬레이션에 이르는 ▲eSUITE™·vSUITE™ 등의 1D에서 3D 시뮬레이션을 통합하는 SUITE 제품의 영업 확대 ▲자동차 개발 전반에 걸쳐 가상화·디지털 트윈 ▲CI/CD 과정의 데이터와 디지털 모델을 관리할 수 있는 플랫폼 비즈니스를 중점으로 할 계획이다.