지능형 안전 자동차를 위한 인지기술
페이지 정보
글 : 채영석(webmaster@global-autonews.com)|
|
승인 2012-12-30 16:43:05 |
본문
1. 서론
지능형 안전 자동차란 차량 내 센서 및 엑추에이터를 포함하는 전기∙전자 시스템을 장착하여 좀 더 지능화되고 통신 및 교통 운영 시스템과 같은 인프라(Infrastructure)와 협업을 통하여 안전성 및 운전 효율성을 극대화시키는 스마트 자동차를 뜻한다. 이러한 스마트 자동차는 크게 차량 자체를 스마트하게 만드는 스마트 안전차량 기술과 차량 간 통신(V2V) 및 차량과 인프라 간 통신(V2I)을 이용하여 주변 차량의 위험 정보를 획득함으로써 안전성을 제고할 수 있는 기술로 나뉠 수 있다.
글 / 송봉섭 (아주대학교)
출처 / 한국자동차공학회 오토저널 2012년 6월호
현재 개발이 진행되고 있거나 상용화가 예상되는 인지 기술은 크게 고성능 센서의 개발과 이미 상용화된 센서를 융합해서 인지 성능 및 신뢰도를 제고하는 기술 개발로 나뉠 수 있다. 본 고에서는 일반적으로 고려되고 있는 차량 주변 환경 인지 기술뿐만 아니라 차량 내부의 운전자 상태 인지 및 차량 간 통신 또는 차량과 인프라 간 통신을 이용한 인지 범위의 확대에 관련된 연구동향을 좀 더 자세히 살펴보고자 한다.
2. 주변 환경 인지 기술
최근 들어 운전자의 안전성과 편의성을 제고하기 위한 기술이 활발히 상용화되고 있다. 예를 들어서 횡방향 안전 시스템으로 차선 이탈 경고 시스템이나 차선 유지 시스템 등이 상용화 되고 있으며 종 방향 안전을 위하여 전방 추돌 경보 시스템, 전방 추돌 경감 시스템 등이 다양한 이름으로 상용화 되고 있다. <그림 1>에서 보는 바와 같이 스마트 안전차량 기술은 차량 자체 내에 장착된 센서를 이용하여 전 방위에 있는 차량 및 보행자 인지 뿐만 아니라 차선 및 운전자의 상태를 모니터링 하여 추돌 경고, 차선 이탈 경고, 졸음운전 경고등 운전자에게 알려주는 경고 시스템부터 스스로 추돌피해 저감 또는 추돌회피를 수행하는 시스템에 이르기까지 수동적인 방법에서 능동적인 방법의 안전시스템으로 발전하고 있다.
<그림 2>에서 보는 바와 같이 레이더(Radar), 비전, 라이다(Lidar), 초음파, 적외선 센서에 이르는 센서들이 다양한 조합으로 장착되고 있다. 또한 이러한 센서들은 인지성능 면에서 각기 장단점을 가지고 있으며 <표 1>에 이러한 센서들의 특징을 요약하였다.
차량용 레이더의 경우 77GHz 기반장거리 레이더와 24GHz 기반 중거리레이더로 개발이 되고 있으며 종 방향정확도가 우수하고 날씨나 조도에의 변화에도 성능변화가 적은 특성을 가지고 있어서 자율 순항(Adaptive Cruise Control) 시스템이나 전방 추돌 경고
(Forward Collision Warning) 시스템에 상용화되고 있다. 비전센서의 경우 차선 이탈 경고(Lane Departure Warning), 사각지대 탐지(Blind Spot Detection), 보행자 인지 시스템과 같이 주로 경고 시스템에 적용되고 있으며 날씨나 조도에 따라 성능변화가 심해서 비전센서만을 기반으로 차량을 제어하는 시스템은 아직 적용되지 못하고 있다. 또한 주차 보조 시스템(Parking Assist System)용 근거리 장애물 인지를 위해서 초음파 센서가 널리 사용되고 있다. 그 외에 라이다가 레이더 대용으로 적외선 센서가 초음파 센서 대용하여 사용되는 경우도 있다.
이렇게 다양한 센서들이 점차 성능이 개선되면서 시스템의 안정성 및 신뢰성을 제고하는 경우도 있지만 다종 간의 센서를 융합하여 기존 단일 센서만을 사용했을 때 보다 더욱 미검지나 오검지 문제를 극복하는 기술들이 활발히 개발되고 있다. 예를 들어서 레이더의 경우 센서 자체 특성으로 인해 전방 다중 차량이 근접하여 동일한 속도로 주행 시 이를 구분하지 못하거나 레이더 신호의 난반사로 인하여 정지된 차량을 인식하
지 못하는 등 복잡한 주행 환경에서 성능이 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하고자 전방 비전센서와의 융합을 통하여 이를 개선하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 레이더와 비전 센서를 융합하는 방법은 센서의 정보가 융합되는 단계에 따라 크게 High-level(또는 Sensor-level), Low-level(또는 Central-level), 그리고 Hybrid-level 센서융합으로 나누어진다.
첫 번째로 High-level 센서융합은 레이더와 비전센서가 개별적으로 선행 차량(Primary Vehicle)에 대한 정보를 제공하고 이를 융합하여 성능을 개선하는 방법으로 계산량이 적은 장점이 있으나 개별 센서의 인지성능이 센서융합 알고리즘의 성능에 직접적인 영향을 끼치는 한계를 가지고 있다. 두 번째로 Low-level 센서융합은 각 센서에서 선행 차량 정보를 비롯해서 모든 장애물의 인지 정보를 제공하고 이를 융합하여 주변 환경을 인지하는 방법을 뜻한다. 이 경우 모든 데이터가 중앙의 프로세서로 전달되어야 하므로 많은 통신량이 요구되며 각 센서별 데이터의 동기화 및 정렬을 위하여 계산량이 많은 알고리즘이 사용된다. 마지막으로 Hybrid-level 센서융합은 가장 많이 사용되는 방법으로 레이더의 측정 결과를 영상 내 관심 영역을 설정하는데 사용하거나 레이더의 인지 정보와 비전의 인지 정보를 비교하여 선행차량을 좀 더 신뢰도 높
게 인지하는 방법 등에 사용되고 있다.
다음으로 주변 환경 인지 기술의 전망을 위해서 지능형 안전 자동차의 궁극적인 목표 중에 하나인 무인 자율 주행 관련된 연구에서 사용되고 있는 센서를 살펴봄으로써 나아가야 할 방향을 예측할 수 있다. 해외의 경우 미국 DARPA에서 2015년까지 군사용 차량의 1/3을 무인화하기 위한 목표를 가지고 장거리 무인 자율 주행과 도심에서의 무인 자율 주행 기술을 위한‘Grand Challenge’와‘Urban Challenge’라는 대회를 2005년과 2007년에 각각 개최하였다. 국방용으로 사용되는 센서들을 사용하여 무인 자율 주행 기술의 실현 가능성을 보여주었다. 이후 2010년 미국 Google에서 <그림 3>에서 보는 바와 같은 무인 자율 주행 자동차를 소개하였다. 차량에는 상단에 Velodyne의 360도를 스캔하여 3-D 지도를 생성할 수 있는 레이더가 장착되어 있다<그림 4>. 이 자동차의 신뢰도를 검증하기 위하여 실험주행으로 1,600km 이상을 무인으로 주행하였으며 이후 22만 5천km 이상을 무인으로 주행했다고 보고하고 있다. 더 나아가 이러한 차량이 합법적으로 주행할 수 있는 법률이 미국 네바다 주에서는 2011년도 6월에 통과되었다.
많은 자동차 회사들도 제한된 교통 환경에서 자율 주행이 가능한 시스템을 이미 개발하고 테스트를 진행하고 있다. 대표적으로 BMW, Audi, Volkswagen 등이 레이더와 비전센서를 이용하여 무인 자율 주행이 가능한 차량을 선보였으며, 2011년에는 Mercedes-Benz에서 2013년 S-class차량에 레이더와 비전센서를 이용하여 교통체증이 어느 정도 있는 상황에서 차선을 따라 무인 자율 주행이 가능한 기능을 추가하겠다고 발표하였다.
3. 통신 기반 인지 기술
2009년도 12월에 발표한 미국 교통국 ITS(Intelligent Transportation Systems) Strategic Research Plan (2010~2014년)에 의하면 연구 개발 전략을 크게 차량, 인프라, 그리고 보행자의 IT기기를 연결하여 안전성, 이동성, 그리고 친환경성의 효율을 최대화 하기 위한 기술로 요약할 수 있다. 이 중 안전성에 관련된 기술은 이미 이전부터 Cooperative Intersection Collision Avoidance System(CICAS)나 IntelliDrive와
같은 프로젝트를 통하여 궁극적인 목표를 이루기 위해 진행되고 있다.
일본의 경우 Smartway 21 프로젝트를 통하여 안전하고 편안한 도로 운행 시스템 개발을 목표로 3단계(2000~2015년)를 진행하고 있으며 유럽의 경우 i2020 Intelligent Car Initiative 아래 여러 대형 프로젝트에 연구개발 투자를 하고 있다-. 예를 들어 PReVENT, CVIS, SAFESPOT 등 다양한 프로젝트를 통하여 차량과 인프라를 연계한 첨단 주행환경을 개발하고 있다.
우리나라의 경우 2007년부터 스마트 하이웨이사업이라는 이름으로 IT, 자동차, 그리고 도로 기술을 융∙복합하여 실시간으로 정보를 공유하고 전천후, 주야간 안전주행 지원기술 구현을 목표로 미래의 지능형 고속도로 개발 연구를 진행하고 있다.
차량 간(V2V) 또는 차량과 인프라 간(V2I) 통신을 이용한 안전성 제고 방법으로는 주변 돌발 위험 상황 또는 기상정보를 운전자에게 전달해 주거나, 운전자가 특히 노약자의 경우 교차로 나 비보호 좌회전 지역을 포함해서 사고 다발 지역에서 좀 더 안전적으로 운전을 유도해 주는 방법 등이 있다.
미국, 유럽, 일본은 2000년대 초∙중반부터 연구를 진행해왔으며 예를 들어 미국의 경우 2003년에 VII(Vehicle Infrastructure Integration)라는 프로젝트를 시작하여 DSRC(Dedicated Short-Range Communications) 기반 V2V와 V2I 통신을 개발하였으며 2009년에 IntelliDrive라는 프로젝트 명으로 전환이 되었다.
미국 IntelliDrive 프로젝트의 경우 V2V와 V2I 통신을 위하여 5.9GHz 대역의 WAVE (Wireless Accessin Vehicular Environments) 통신 기술이 주로 사용되었으며 2013년 상용화가 예상된다. 유럽도 WAVE 통신 시제품을 시범사업에 적용 및 기술검증 등을 통하여 상용화에 대비하고 있다.
4. 운전자 인지 기술
비전센서를 기반으로 운전자의 눈꺼풀을 인지하여 졸음을 감지하여 경고를 주는 시스템 개발은 예전부터 진행이 되어 왔으며 Ford의 Driver Alert, Mercedes-Benz의 Attention Assist, Volkswagen의 Fatigue Detection System, Volvo의 Driver Alert Control에 이르기까지 다양한 이름으로 상용화가 되어 왔다.
2010년에 새롭게 개발된 Mercedes-Benz의 Attention Assist는 운전자의 행동을 감시하는 수십 개의 센서와 평소의 운전습관을 기억하기 위한 저장장치로 이루어져 있다. 운전자가 시동을 걸고 출발하면 처음 20여 분간의 주행 패턴을 기록한다. 즉 도로 상황에 맞게 스티어링 휠을 움직이거나 엑셀과 브레이크 페달을 조작하는지를 감시하다가 평소와 다른 행동을 보이면 운전자가 졸음운전을 하는 것으로 인식한다. 졸음이 밀려오기 쉬운 고속도로를 달리거나 야간에 운전석에 오른 경우 시스템이 더욱 민감해지며 만약 운전자가 졸음운전을 한다고 판단되면 운전자에게 경고를 준다.
위에서 소개된 운전자 모니터링 시스템은 그 자체로 능동형 안전 시스템에 적용될 수 있는 중요기술이지만 향후 응용범위가 더욱 확대될 것으로 전망이 되고 있다. 특히 단순 텔레매틱스 수준을 벗어나 인포테인먼트의 확대 및 클라우드의 결합까지, IT∙반도체 기술과 융합한‘커넥티드(Connected) 카’는 자동차 업계 미래상으로도 예상되고 있다. 이러한 커넥티드 카 시장을 선점하기 위해 자동차 업체를 중심으로 각 분야별 주요 기업들간 합종연횡도 활발하다. 예를 들면 차량 내 앱스토어 서비스(BMW), 구글맵을 활용한 내비게이션(Audi), 스마트폰 앱을 활용한 트위터 메시지의 차량 내 확인(Ford), 음성 인식을 통한 페이스북의 상태 정보 업데이트, LTE망을 이용하는 텔레매틱스(GM) 등이 있으며 이러한 기술의 잇단 출현은 커넥티드 카의 상용화가 가속화되고 있음을 여실히 보여준다.
하지만 커넥티드 카에 관련된 기술은 운전자의 집중도를 현저히 저하시킬 수 있으며 졸음이나 음주운전 못지않게 사고유발에 치명적인 원인 될 수 있음을 누구도 부인할 수 없다. 따라서 커넥티드 카의 상용화를 가속화하기 위에서 언급된 운전자 모니터링 기술의 확대 적용이 불가피해 보인다.
5. 결론
기존의 지능형 안전 자동차 기술이 통신 및 IT기술이 접목되어 주변 차량과의 안전성 확보에서 좀 더 범위가 확장되고 있으며 차량 내부의 운전자 모니터링을 통하여 운전자 친화형 안전 시스템으로 진화하고 있다. 이러한 시스템을 개발하고 상용화하기 위해서는 인지를 위한 센서 개발과 신호처리, 그리고 센서융합기술이 선행되어야 한다. 또한 과거 차량기반 안전 기술 개발 패러다임에서 스마트폰을 비롯한 무선인터넷 기술 및 IT 기술의 급성장에 발맞추어 좀 더 시장성이 있고 상용화 가능성이 큰 기술 개발로 전환되고 있는 시점이며 이를 위한 운전자 친화형 안전 기술 개발이 시급하며 특히 운전자의 특성을 고려하는 차세대 안전 시스템 개발을 위한 인지 기술의 중요성을 강조하고자 한다.
지능형 안전 자동차란 차량 내 센서 및 엑추에이터를 포함하는 전기∙전자 시스템을 장착하여 좀 더 지능화되고 통신 및 교통 운영 시스템과 같은 인프라(Infrastructure)와 협업을 통하여 안전성 및 운전 효율성을 극대화시키는 스마트 자동차를 뜻한다. 이러한 스마트 자동차는 크게 차량 자체를 스마트하게 만드는 스마트 안전차량 기술과 차량 간 통신(V2V) 및 차량과 인프라 간 통신(V2I)을 이용하여 주변 차량의 위험 정보를 획득함으로써 안전성을 제고할 수 있는 기술로 나뉠 수 있다.
글 / 송봉섭 (아주대학교)
출처 / 한국자동차공학회 오토저널 2012년 6월호
현재 개발이 진행되고 있거나 상용화가 예상되는 인지 기술은 크게 고성능 센서의 개발과 이미 상용화된 센서를 융합해서 인지 성능 및 신뢰도를 제고하는 기술 개발로 나뉠 수 있다. 본 고에서는 일반적으로 고려되고 있는 차량 주변 환경 인지 기술뿐만 아니라 차량 내부의 운전자 상태 인지 및 차량 간 통신 또는 차량과 인프라 간 통신을 이용한 인지 범위의 확대에 관련된 연구동향을 좀 더 자세히 살펴보고자 한다.
2. 주변 환경 인지 기술
최근 들어 운전자의 안전성과 편의성을 제고하기 위한 기술이 활발히 상용화되고 있다. 예를 들어서 횡방향 안전 시스템으로 차선 이탈 경고 시스템이나 차선 유지 시스템 등이 상용화 되고 있으며 종 방향 안전을 위하여 전방 추돌 경보 시스템, 전방 추돌 경감 시스템 등이 다양한 이름으로 상용화 되고 있다. <그림 1>에서 보는 바와 같이 스마트 안전차량 기술은 차량 자체 내에 장착된 센서를 이용하여 전 방위에 있는 차량 및 보행자 인지 뿐만 아니라 차선 및 운전자의 상태를 모니터링 하여 추돌 경고, 차선 이탈 경고, 졸음운전 경고등 운전자에게 알려주는 경고 시스템부터 스스로 추돌피해 저감 또는 추돌회피를 수행하는 시스템에 이르기까지 수동적인 방법에서 능동적인 방법의 안전시스템으로 발전하고 있다.
<그림 2>에서 보는 바와 같이 레이더(Radar), 비전, 라이다(Lidar), 초음파, 적외선 센서에 이르는 센서들이 다양한 조합으로 장착되고 있다. 또한 이러한 센서들은 인지성능 면에서 각기 장단점을 가지고 있으며 <표 1>에 이러한 센서들의 특징을 요약하였다.
차량용 레이더의 경우 77GHz 기반장거리 레이더와 24GHz 기반 중거리레이더로 개발이 되고 있으며 종 방향정확도가 우수하고 날씨나 조도에의 변화에도 성능변화가 적은 특성을 가지고 있어서 자율 순항(Adaptive Cruise Control) 시스템이나 전방 추돌 경고
(Forward Collision Warning) 시스템에 상용화되고 있다. 비전센서의 경우 차선 이탈 경고(Lane Departure Warning), 사각지대 탐지(Blind Spot Detection), 보행자 인지 시스템과 같이 주로 경고 시스템에 적용되고 있으며 날씨나 조도에 따라 성능변화가 심해서 비전센서만을 기반으로 차량을 제어하는 시스템은 아직 적용되지 못하고 있다. 또한 주차 보조 시스템(Parking Assist System)용 근거리 장애물 인지를 위해서 초음파 센서가 널리 사용되고 있다. 그 외에 라이다가 레이더 대용으로 적외선 센서가 초음파 센서 대용하여 사용되는 경우도 있다.
이렇게 다양한 센서들이 점차 성능이 개선되면서 시스템의 안정성 및 신뢰성을 제고하는 경우도 있지만 다종 간의 센서를 융합하여 기존 단일 센서만을 사용했을 때 보다 더욱 미검지나 오검지 문제를 극복하는 기술들이 활발히 개발되고 있다. 예를 들어서 레이더의 경우 센서 자체 특성으로 인해 전방 다중 차량이 근접하여 동일한 속도로 주행 시 이를 구분하지 못하거나 레이더 신호의 난반사로 인하여 정지된 차량을 인식하
지 못하는 등 복잡한 주행 환경에서 성능이 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하고자 전방 비전센서와의 융합을 통하여 이를 개선하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 레이더와 비전 센서를 융합하는 방법은 센서의 정보가 융합되는 단계에 따라 크게 High-level(또는 Sensor-level), Low-level(또는 Central-level), 그리고 Hybrid-level 센서융합으로 나누어진다.
첫 번째로 High-level 센서융합은 레이더와 비전센서가 개별적으로 선행 차량(Primary Vehicle)에 대한 정보를 제공하고 이를 융합하여 성능을 개선하는 방법으로 계산량이 적은 장점이 있으나 개별 센서의 인지성능이 센서융합 알고리즘의 성능에 직접적인 영향을 끼치는 한계를 가지고 있다. 두 번째로 Low-level 센서융합은 각 센서에서 선행 차량 정보를 비롯해서 모든 장애물의 인지 정보를 제공하고 이를 융합하여 주변 환경을 인지하는 방법을 뜻한다. 이 경우 모든 데이터가 중앙의 프로세서로 전달되어야 하므로 많은 통신량이 요구되며 각 센서별 데이터의 동기화 및 정렬을 위하여 계산량이 많은 알고리즘이 사용된다. 마지막으로 Hybrid-level 센서융합은 가장 많이 사용되는 방법으로 레이더의 측정 결과를 영상 내 관심 영역을 설정하는데 사용하거나 레이더의 인지 정보와 비전의 인지 정보를 비교하여 선행차량을 좀 더 신뢰도 높
게 인지하는 방법 등에 사용되고 있다.
다음으로 주변 환경 인지 기술의 전망을 위해서 지능형 안전 자동차의 궁극적인 목표 중에 하나인 무인 자율 주행 관련된 연구에서 사용되고 있는 센서를 살펴봄으로써 나아가야 할 방향을 예측할 수 있다. 해외의 경우 미국 DARPA에서 2015년까지 군사용 차량의 1/3을 무인화하기 위한 목표를 가지고 장거리 무인 자율 주행과 도심에서의 무인 자율 주행 기술을 위한‘Grand Challenge’와‘Urban Challenge’라는 대회를 2005년과 2007년에 각각 개최하였다. 국방용으로 사용되는 센서들을 사용하여 무인 자율 주행 기술의 실현 가능성을 보여주었다. 이후 2010년 미국 Google에서 <그림 3>에서 보는 바와 같은 무인 자율 주행 자동차를 소개하였다. 차량에는 상단에 Velodyne의 360도를 스캔하여 3-D 지도를 생성할 수 있는 레이더가 장착되어 있다<그림 4>. 이 자동차의 신뢰도를 검증하기 위하여 실험주행으로 1,600km 이상을 무인으로 주행하였으며 이후 22만 5천km 이상을 무인으로 주행했다고 보고하고 있다. 더 나아가 이러한 차량이 합법적으로 주행할 수 있는 법률이 미국 네바다 주에서는 2011년도 6월에 통과되었다.
많은 자동차 회사들도 제한된 교통 환경에서 자율 주행이 가능한 시스템을 이미 개발하고 테스트를 진행하고 있다. 대표적으로 BMW, Audi, Volkswagen 등이 레이더와 비전센서를 이용하여 무인 자율 주행이 가능한 차량을 선보였으며, 2011년에는 Mercedes-Benz에서 2013년 S-class차량에 레이더와 비전센서를 이용하여 교통체증이 어느 정도 있는 상황에서 차선을 따라 무인 자율 주행이 가능한 기능을 추가하겠다고 발표하였다.
3. 통신 기반 인지 기술
2009년도 12월에 발표한 미국 교통국 ITS(Intelligent Transportation Systems) Strategic Research Plan (2010~2014년)에 의하면 연구 개발 전략을 크게 차량, 인프라, 그리고 보행자의 IT기기를 연결하여 안전성, 이동성, 그리고 친환경성의 효율을 최대화 하기 위한 기술로 요약할 수 있다. 이 중 안전성에 관련된 기술은 이미 이전부터 Cooperative Intersection Collision Avoidance System(CICAS)나 IntelliDrive와
같은 프로젝트를 통하여 궁극적인 목표를 이루기 위해 진행되고 있다.
일본의 경우 Smartway 21 프로젝트를 통하여 안전하고 편안한 도로 운행 시스템 개발을 목표로 3단계(2000~2015년)를 진행하고 있으며 유럽의 경우 i2020 Intelligent Car Initiative 아래 여러 대형 프로젝트에 연구개발 투자를 하고 있다-. 예를 들어 PReVENT, CVIS, SAFESPOT 등 다양한 프로젝트를 통하여 차량과 인프라를 연계한 첨단 주행환경을 개발하고 있다.
우리나라의 경우 2007년부터 스마트 하이웨이사업이라는 이름으로 IT, 자동차, 그리고 도로 기술을 융∙복합하여 실시간으로 정보를 공유하고 전천후, 주야간 안전주행 지원기술 구현을 목표로 미래의 지능형 고속도로 개발 연구를 진행하고 있다.
차량 간(V2V) 또는 차량과 인프라 간(V2I) 통신을 이용한 안전성 제고 방법으로는 주변 돌발 위험 상황 또는 기상정보를 운전자에게 전달해 주거나, 운전자가 특히 노약자의 경우 교차로 나 비보호 좌회전 지역을 포함해서 사고 다발 지역에서 좀 더 안전적으로 운전을 유도해 주는 방법 등이 있다.
미국, 유럽, 일본은 2000년대 초∙중반부터 연구를 진행해왔으며 예를 들어 미국의 경우 2003년에 VII(Vehicle Infrastructure Integration)라는 프로젝트를 시작하여 DSRC(Dedicated Short-Range Communications) 기반 V2V와 V2I 통신을 개발하였으며 2009년에 IntelliDrive라는 프로젝트 명으로 전환이 되었다.
미국 IntelliDrive 프로젝트의 경우 V2V와 V2I 통신을 위하여 5.9GHz 대역의 WAVE (Wireless Accessin Vehicular Environments) 통신 기술이 주로 사용되었으며 2013년 상용화가 예상된다. 유럽도 WAVE 통신 시제품을 시범사업에 적용 및 기술검증 등을 통하여 상용화에 대비하고 있다.
4. 운전자 인지 기술
비전센서를 기반으로 운전자의 눈꺼풀을 인지하여 졸음을 감지하여 경고를 주는 시스템 개발은 예전부터 진행이 되어 왔으며 Ford의 Driver Alert, Mercedes-Benz의 Attention Assist, Volkswagen의 Fatigue Detection System, Volvo의 Driver Alert Control에 이르기까지 다양한 이름으로 상용화가 되어 왔다.
2010년에 새롭게 개발된 Mercedes-Benz의 Attention Assist는 운전자의 행동을 감시하는 수십 개의 센서와 평소의 운전습관을 기억하기 위한 저장장치로 이루어져 있다. 운전자가 시동을 걸고 출발하면 처음 20여 분간의 주행 패턴을 기록한다. 즉 도로 상황에 맞게 스티어링 휠을 움직이거나 엑셀과 브레이크 페달을 조작하는지를 감시하다가 평소와 다른 행동을 보이면 운전자가 졸음운전을 하는 것으로 인식한다. 졸음이 밀려오기 쉬운 고속도로를 달리거나 야간에 운전석에 오른 경우 시스템이 더욱 민감해지며 만약 운전자가 졸음운전을 한다고 판단되면 운전자에게 경고를 준다.
위에서 소개된 운전자 모니터링 시스템은 그 자체로 능동형 안전 시스템에 적용될 수 있는 중요기술이지만 향후 응용범위가 더욱 확대될 것으로 전망이 되고 있다. 특히 단순 텔레매틱스 수준을 벗어나 인포테인먼트의 확대 및 클라우드의 결합까지, IT∙반도체 기술과 융합한‘커넥티드(Connected) 카’는 자동차 업계 미래상으로도 예상되고 있다. 이러한 커넥티드 카 시장을 선점하기 위해 자동차 업체를 중심으로 각 분야별 주요 기업들간 합종연횡도 활발하다. 예를 들면 차량 내 앱스토어 서비스(BMW), 구글맵을 활용한 내비게이션(Audi), 스마트폰 앱을 활용한 트위터 메시지의 차량 내 확인(Ford), 음성 인식을 통한 페이스북의 상태 정보 업데이트, LTE망을 이용하는 텔레매틱스(GM) 등이 있으며 이러한 기술의 잇단 출현은 커넥티드 카의 상용화가 가속화되고 있음을 여실히 보여준다.
하지만 커넥티드 카에 관련된 기술은 운전자의 집중도를 현저히 저하시킬 수 있으며 졸음이나 음주운전 못지않게 사고유발에 치명적인 원인 될 수 있음을 누구도 부인할 수 없다. 따라서 커넥티드 카의 상용화를 가속화하기 위에서 언급된 운전자 모니터링 기술의 확대 적용이 불가피해 보인다.
5. 결론
기존의 지능형 안전 자동차 기술이 통신 및 IT기술이 접목되어 주변 차량과의 안전성 확보에서 좀 더 범위가 확장되고 있으며 차량 내부의 운전자 모니터링을 통하여 운전자 친화형 안전 시스템으로 진화하고 있다. 이러한 시스템을 개발하고 상용화하기 위해서는 인지를 위한 센서 개발과 신호처리, 그리고 센서융합기술이 선행되어야 한다. 또한 과거 차량기반 안전 기술 개발 패러다임에서 스마트폰을 비롯한 무선인터넷 기술 및 IT 기술의 급성장에 발맞추어 좀 더 시장성이 있고 상용화 가능성이 큰 기술 개발로 전환되고 있는 시점이며 이를 위한 운전자 친화형 안전 기술 개발이 시급하며 특히 운전자의 특성을 고려하는 차세대 안전 시스템 개발을 위한 인지 기술의 중요성을 강조하고자 한다.
