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자율주행, 인공지능에서 인터페이스까지업계 전문가가 바라보는 2018년 임베디드 시장 ③
정환용 기자 | 승인 2018.01.03 15:49

[EPNC=정환용 기자] 자동차에 크루즈 컨트롤 기능이 적용됐을 때, 미국 교통부(NHDTA)에서 지정한 자율주행 기술 5단계(0~4) 중 레벨 1에 진입했다. 그리고 테슬라의 오토파일럿 기능이 상용화되며 레벨 2가 정복됐고, 현재 자율주행 기술을 개발하고 있는 기업들은 대부분 레벨 3의 완성을 향해 달리고 있다. 레벨 3은 특정 상황에서만 운전자가 개입하는 단계로, 완전 자율주행의 직전 단계로서 운전의 판도가 뒤바뀔 장벽이다. 2018년에 레벨 4가 완성될 가능성은 상당히 낮지만, 기술의 완성과 상용화 사이에 상당한 시간차가 있는 점을 감안할 때, 많은 기업들이 올해 안에 레벨 3을 완성할 가능성은 꽤 높다.

 

스마트카 기술포럼 한태만 운영위원장

스마트카 기술포럼 한태만 운영위원장.

Q. 미국 교통부가 제시한 기준에 의거했을 때, 2017년 자율주행 기술은 어디까지 개발돼 있는가?
A. 미국, 유럽, 일본 등은 정부가 나서서 자율주행 자동차 관련 정책과 거대 프로젝트를 진행하고 있다. BMW, GM, 포드, 닛산, 현대·기아자동차 등 완성차 업체들과 함께 구글, 애플, 바이두, 네이버 등의 ICT 업체들도 자율주행 자동차 관련 프로토타입과 비즈니스 모델을 제시하고, 실제 도로 자율주행을 테스트하고 있다.

구글은 2011년 네바다 주에서 최초로 일반도로 시험운행을 시작한 이후, 300만km 이상의 주행기록과 완전 자율주행인 4단계에 근접한 자율주행자동차 기술을 보유하고 있다. 또한, 자율주행 자동차 소프트웨어 개발 단계(플랫폼, 인공지능 신경망, 로보틱스)와 기능단계(보안, 지도, 네트워크)의 경쟁요소를 모두 보유하고 있어, 가장 빠르게 완전 자율주행 단계에 도달할 가능성이 큰 기업이다.

구글이 개발하고 있는 자율주행 자동차 ‘웨이모’(Waymo)가 완전 자율주행 자동차 레벨에 가장 먼저 다다를 가능성이 크다. 최종 단계 자율주행 기술이 구현되면 운전면허증은 구시대의 유물이 된다.

제너럴 모터스(General Motors, GM)은 지난 2017년 4월 10일 미국을 중심으로 가을에 출시될 예정인 ‘2018 캐딜락 CT6’에서, 고속도로에 진입할 때 운전대와 가속페달의 간섭 없이 안정적으로 주행할 수 있는 자율주행 4단계에 근접한 ‘수퍼 크루즈’(Super Cruise) 시스템을 최초로 적용할 예정이라고 발표한 바 있다. 2018 캐딜락 CT6에는 수퍼 크루즈 시스템 작동을 위해 온보드 카메라, GPS, 레이더 센서 등이 장착되고, 고정밀 지도 데이터 수집을 위한 라이다 센서가 탑재될 예정이다.

중국의 바이두는 미국의 경쟁자들보다 늦게 시작했지만, 오는 2019년까지 상업용 완전 자율주행 자동차를 출시하고, 2021년까지 양산을 시작해 광범위한 보급을 목표로 설정하고 있다. 미국 도로교통안전국(NHTSA)은 완전 자율주행 자동차를 레벨4로 정의하고 있는데, 바이두는 자체적인 해석으로 새로운 레벨 4+를 만들고 있다.

국내의 경우 오는 2019년까지 자율주행자동차 8대 핵심부품(카메라 모듈, 레이더·라이다 모듈, 차량·사물 통신(V2X) 모듈, 복합측위 모듈, 디지털 지도, 차량-운전자 인터페이스 모듈, 자동주행기록장치, 통합 제어장치)을 개발하는 것이 목표다. 이와 함께 2021년까지 ▲레벨3 자율주행기술 개발 ▲6대 융합신기술(인공지능 기반 주변상황 인식 기술, 교통환경 인지·분석·제어 기술, 통신 암호화▲ 등이 융합된 자동차·ICT·인프라 연계형 신산업을 창출하고, 2024년까지 무인셔틀 등 융합서비스를 실증하는 것을 목표로 기술개발에 몰두하고 있다.

 

Q. 현재 운전자보조시스템(ADAS)의 기술 초점은 비전 인식이다. 영상 정보로 사람과 사물을 더 정확히 판별할 수 있는 비전 인식 시스템을 개발하려면 어떤 기술에 집중해야 하는가?
A. ADAS의 안전성 확보를 위해서는 센싱 기술의 정확성이 매우 중요하다. 이를 위해서는 영상인식 뿐 아니라 라이다, 레이더 등의 보다 많은 센서를 통한 복합 센싱으로 높은 정확도를 확보하는 것이 중요하다. 하지만 고가의 라이다 센서를 적용하는 것이 쉽지 않아, 다른 센서에 비해 저렴한 영상 센서를 기반으로 인식 기술이 발전하고 있다. 영상 센싱은 아직까지 노이즈가 심한 눈, 비 등의 궂은 날씨와 빛이 부족한 야간의 경우 인식률이 매우 낮은 편이다. 안정성 확보를 위해서는 비전 센싱 기술의 고도화뿐만 아니라, 적외선, 레이더, 라이다 등의 머신러닝(딥러닝), 복합 센싱을 통한 인식률을 높이는 작업이 필요하다.

ADAS의 안정성 확보와 보급 확대를 위한 경제성확보를 위해서는, 센서 기술 개발과 다양한 저가의 센서를 통한 복합 센싱 기술개발이 필수적이라 할 수 있다. 즉, 저렴한 이기종의 센서를 통한 복합 센싱으로 인식률을 높이는 것이 필요하다.

각종 센서들로부터 수집되는 데이터는 대략 시간당 1TB 정도다. 어떤 데이터가 유효한지는 수집 과정이 아니라 처리 과정에서 판단하기 때문에, 수집 단계에서 이 용량을 줄이는 것은 쉽지 않다. 또한, 이만한 양의 데이터를 전부 저장하거나 처리하는 것은 현재로선 불가능에 가깝다. 관건은 높은 수준의 인공지능이 수집된 데이터 중 운전에 유효한 데이터를 어떻게 분류하고 처리하는지에 달려 있다.

Q. 운전자가 운전에 완전히 관여하지 않게 되는 시점(미국 교통부 기준 Lv.3과 Lv.4 사이)에서, 이 선을 넘기 위해 가장 중요한 기술에 우선순위를 매긴다면?
A. 사람이 운전을 할 때는 시각과 청각, 촉각 등 다양한 감각을 활용하면서도 여러 행동을 동시에 수행해야 한다. 운전자가 운전대에서 손을 뗀다는 것은, 비상상황에 대처하기 위한 습관적인 준비태세를 제외하면 이런 행동들을 하지 않는다는 뜻이다.

이것이 현실이 되기 위해서는 높은 수준의 인공지능 기술이 선행돼야 한다. 또한, 인간의 감각을 대신하는 ADAS 센서를 포함한 센서의 퓨전융합 기술이 뒤따라야 한다. 그 다음으로는 사람이 표지판과 내비게이션을 보고 길을 찾아가는 행동을 대신할 정보, 즉 초정밀 디지털 지도가 있어야 하고, 이것을 빠르고 정확하게 인식해 판단하는 3차원 좌표 분석 기술이 따라와야 한다. 이어서 차량과 각종 사물 간의 통신을 위한 V2X 기술, 차량의 자율주행 시스템이 간섭을 받지 않도록 지켜줄 보안 기술도 필요하다.

더불어 엄청난 양으로 수집되는 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 기술, 수집된 데이터를 공유하고 주변 정보를 파악할 수 있는 자동차 클라우드 기술, 데이터의 전송 속도를 책임질 차세대 통신 기술 5G가 필요하다. 마지막으로 사람이 자율주행 시스템을 컨트롤할 수 있는 휴먼 머신 인터페이스가 요구된다.

 

Q. 2018년 국내 자율주행 개발자는 어떤 기술에 집중해야 하는가?
A. 자율주행 자동차의 핵심기술 분야에는 자동차 주변의 장애물과 차선 등을 인지하는 라이다 센서, 레이더 센서, 영상센서 등을 활용한 통합 복합 센서 시스템 기술, 자동차가 스스로 위험상황을 판단하고 대처하도록 하는 딥러닝을 포함한 인공지능(AI) 기술, 통신모듈이 탑재된 자동차와 클라우드 데이터센터가 정보를 교환하기 위한 V2X 연결, 교통환경, 주변 환경, 운전자 및 보행자 등의 방대한 정보를 의미 있는 데이터로 처리하기 위한 빅데이터 분석 기술, 핵심부품들이 전자화되는 자율주행자동차에서 중요성이 증대되고 있는 사이버 보안 등의 개발에 집중해야 한다.

#임베디드#스마트카#자율주행#인공지능

정환용 기자  hyjeong@epnc.co.kr

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