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자율주행기술과 전망

페이지 정보

글 : 채영석(webmaster@global-autonews.com)
승인 2014-10-20 12:00:49

본문

1. 개요

오늘을 사는 사람들은 과거 공상과학 영화에서나 가능했던 일들이 실현되고 있다는 소식을 종종 접하게 된다. 자율주행(Autonomous Driving)자동차도 이러한 기술 중 하나가 아닐까 생각된다. 일반인들의 입장에서는 매우 어려운 기술이라고 생각될 수도 있고, 반대로 스마트폰 앱처럼 비교적 간단한 기술이라고 생각 될 수도 있다.

글 / 신광근 (현대모비스)
출처 / 오토저널 7월호

자율주행 기술이 대중에게 알려진 지는 제법 시간이 흘렀다. 2000년대 중 후반 미국 국방성 산하 DARPA라는 기관에서 자율주행 대회를 개최하여 가능성을 보여주었고, 2010년 IT 업체인 구글의 자율주행차량 공개 이후 주요 자동차 회사들이 경쟁적으로 자율주행 차량을 개발하고 있으며 다양한 미디어를 통해 공개하고 있다.

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그러나 아직 어떤 회사도 우리가 생각하는 완전한 자율주행 차량을 시장에 내놓지는 못하고 있으며, 많은 사람들이 이러한 부분에 의문을 가지고 있다. 각종 자율주행대회에서는 대학들이 기술력을 뽐내고, 유수 자동차 회사들이 CES나 각종 모터쇼에 자율주행 차량을 시연하고 있는데 왜 아직 상용화되지 못하고 있을까? 현재 가용한 모든 기술로 제한된 환경과 일반적인 주행상황에서의 자율주행은 구현 가능하지만 대중이 받아들일 수 있는 가격대의 자율주행 차량을 만드는 것은 아직은 갈 길이 멀다. 높은 신뢰성과 현실적인 가격대를 누가 먼저 확보하느냐에 따라 그 시기는 결정될 것이다.

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자율주행 차량의 기본적인 프레임워크는 다음과 같다. 본 고는 자율주행에 필요한 요소기술들에 관한 현황과 극복해야 할 과제에 대하여 종합적으로 살펴보고, 이를 극복하기 위하여 어떠한 부분에 노력을 기울여야 하는지 간략히 짚어보도록 하겠다.

2. 측위 및 맵매칭 기술

좌회전, 우회전, 유턴, 차선변경 등 일상적인 도로주행을 자동으로 주행하기 위해서는 자차가 현재 어느 도로 위의 몇 번째 차선을 주행하고 있는지 정확히 판별하는 것이 필수적이다. 이러한 자차 위치 및 방향을 추정하는 기술을 측위 기술이라고 하며 자율주행 기술의 출발점이라고 할 수 있다. 일반적인 차량용 내비게이션의 위성항법시스템인 GPS의 측위 정확도는 통상 오차가 10m 이상이나, 자율주행이 가능하기 위해서
는 차로 구분이 가능한 정도의 정확도 즉, 오차범위 50cm 이하의 측위 성능이 요구된다.

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이렇게 정밀한 측위를 위해서는 기본적으로 DGPS (Differential GPS)가 필요하다. DGPS의 원리는 동일 지역의 모든 GPS 수신기는 비슷한 위치오차를 갖는다는 것에서 출발한다. 따라서 미리 알고 있는 정확한 위치에 GPS 고정 기지국을 설치하여 위성신호로부터 측정된 위치와 미리 알고 있는 위치의 오차를 계산하여 주변의 차량의 이동 GPS 수신기에 정보를 전달하면 각각의 수신기는 동일 오차를 보정하여 보다 정확한 위치정보를 얻게 된다.

이러한 DGPS가 가능하려면 고정 기지국 인프라가 필요하며, 각 차량에는 이를 지원하는 단말기가 필요하다. 현재 국내에는 지형정보계측용 및 해양항법용 DGPS 망이 운용되고 있으나 처음부터 차량에 응용할 목적으로 만들어진 망이 아니라서 실시간성 등 이용하기에는 부적합한 부분이 있다. 향후 ITS(Intelligent Traffic System)가 상용화 되면 모든 도로에 차량용 DGPS망이 구축될 것으로 보인다. 미국, 일본, 유럽 등 선진국에서는 SBAS(Satellite Based Augmentation System)가 운용되고 있는데, 이는 지상의 고정기지국의 역할을 인공위성이 대신 하는 방식으로 광범위한 지역을 커버할 수 있는 장점이 있다. 우리나라에서는 2020년대 상용화를 목표로 개발 진행 중이다. 국내에서는 이러한 수신모듈의 솔루션을 대부분 해외 업체에 의존하고 있는 실정이며, 국내 중소기업들이 이러한 솔루션들을 제공하는 것이 절실하다.

DGPS와 같은 향상된 위성항법을 이용하더라도 위성이 보이지 않는 지역에서는 측위 성능을 만족시킬 수 없다. 고속도로와 같은 개활지에서는 원하는 측위 정확도를 얻을 수 있지만, 도심과 같이 고층건물이 많은 지역에서는 전파신호가 반사되어 상당한 오차를 야기한다. 가장 기본적인 측위보정 방법은 관성센서 또는 차량센서(차속, 요레이트 등)를 사용한 DR(Dead Reckoning) 방법이다. 측위가 부정확 할 때, 또는 터널 등
위성 측위가 불가능 할 때, 관성 센서와 차량거동 센서를 이용하여 차량의 궤적을 계산하여 위치를 추정한다. 이 방법은 시간이 길어질수록 오차가 누적되므로 추가적인 측위 보정방식이 필요하다.

다행히도 위성 측위가 부정확한 지역은 대부분 도심 지역이나 터널, 고가도로 아래 등 건물이나 인위적인 구조물들이 많은 지역이다. 이러한 구조물들의 정확한 위치와 형상을 미리 알고 있으면 추가적인 측위 보정이 가능하다. 이를 위해서는 우선 도로 형상과 도로 구조물들의 정확한 위치를 미리 측정한 정밀 지도가 필요하다. 자율주행 차량이 주행하면서 각종 센서로 주변 도로구조물을 계측하게 되고, 이렇게 계측된 정보와 정밀지도 정보를 비교하면 차량의 위치와 방향을 계산해 낼 수 있다.

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이러한 기술을 통상 맵 매칭(Map Matching) 기술이라고 한다. 맵 매칭에 필요한 센서들에 대한 자세한 사항은 다음 장에서 자세히 다루도록 하겠다.

3. 인지 및 제어 기술

자율주행 시스템은 SCC(Smart Cruise Control), LKAS(Lane Keeping Assist System), BSD(Blind Spot Detection) 등 기존의 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 시스템의 연장선 상에 있다. ADAS의 경우 특정 상황에서 운전자 보조가 목적이므로 주행 중 특정한 물체에 대한 인지만으로 성능을 구현할 수 있다.

자율주행을 위해서는 차선 이외에 도로구조물을 포함한 차량 주변의 장애물들의 위치, 크기, 형상, 종류 등을 정확히 인지 할 필요가 있다. 현재 SCC 등에 사용되는 레이더는 중장거리의 물체를 검지 하는 데는 유용하지만 금속체만 감지할 수 있고, 물체의 형상 등을 측정할 수 없는 한계를 가지고 있다. LKAS에 사용되는 전방 카메라는 물체의 식별(차량, 보행자, 표지판 등)은 가능하나 물체의 거리와 속도를 인식하는데 한계가 있다. 따라서 자율주행을 위해서는 추가적인 고정밀 센서가 필요한데, 레이저 스캐너가 가장 많이 사용되고 있다.

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레이저 스캐너는 레이저빔을 기계적인 회전을 통해 스캔하여 장애물과의 거리를 측정하는 방식이며, 자율주행에 필요한 정밀 검지가 가능하다. 구글의 경우 자율주행차량 지붕에 벨로다인(Velodyne)이라는 고성능 레이저 스캐너를 장착하고 있다. 본격적으로 상용화 되려면, 고성능 거리 센서가 수십만원 대로 저가화 되어야 하며, 양산에 필요한 내구성능도 동시에 확보되어야 한다.

레이저 스캐너를 대체할 수 있는 센서로는 스테레오 카메라가 있다. 사람의 눈으로 거리를 인식하는 것과 같은 원리로, 일정간격으로 떨어진 두 카메라의 영상을 비교하여 삼각측량의 원리를 이용하여 물체의 거리를 측정한다는 것이 스테레오 카메라의 기본
원리이다. 일부 선진사들은 이미 스테레오 카메라를 이용한 ADAS시스템 등을 양산하고 있으며, 레이저 스캐너 대신 스테레오 카메라를 이용한 자율주행 차량 또한 공개되었다.

그밖에 가능한 센서로는 플래시 방식의 라이다, 또는 영상레이더 등이 있으나 아직은 국방분야를 중심으로 사용되고 있으며 차량용으로 사용하기 위해서는 많은 연구가 필요한 상황이다. ADAS 분야와 마찬가지로 국내의 자율주행 분야도 센서 원천기술이 부족한 상태이다. 여러 대학과 연구기관 등이 앞다투어 자율주행 차량들을 개발하고 시연하고 있지만 정작 주요한 센서들은 수입해서 사용하고 있다. 국내 자율주행 기술의 경쟁력을 확보하기 위해서는 시스템 기술보다는 이러한 센서 기술을 개발하는데 역점을 두어야 할 것이다.

자율주행은 결국 차량을 움직이는 기술이므로 제어기술이 필요하다. 그러나 SCC나 LKAS 등을 통하여 상용화된 차량단의 제어기술은 이미 특별한 기술은 아니다. 주행해야 할 경로가 정확히 설정되고 차량의 측위 정확도가 충분하다면, 차량을 제어하는 것은 그다지 어렵지 않으며 국내 기술수준도 해외에 비해 뒤떨어지지 않는다. 자율주행 상용화를 위해서는 제어 알고리즘을 탑재할 수 있는 제어기에 관해서 보다 신경을 써
야 할 것이다. 상용화를 위해서는 보다 저렴하고 최적화된 소형 ECU로 자율주행 기능을 구현해야 한다. 각종 센서와 방대한 데이터를 주고받기 위해서 Flexray나 Ethernet 같은 고속통신이 지원되어야 하고, 멀티코어 프로세서와 AUTOSAR 같은 표준 소프트웨어 플랫폼이 필요하며, 사람의 생명과 직결된 안전성을 확보하기 위하여 ISO26262와 같은 기능안전 개발방식을 따라야 한다. 이러한 노력은 결국 자율주행의 상용화를 이루어 내야 하는 자동차 회사와 부품사의 몫이다.

4. 커넥티드 드라이빙과 사회적 수용성

커넥티드 드라이빙(Connected Driving)이라 함은 통신기술을 접목한 차량 기술을 의미하지만, 구체적으로 들여다 보면 차량과 인프라 통신(V2I), 차량간 통신(V2V), ITS(Intelligent Transportation System), 차량과 모바일 기기의 통신(V2M), 차량의 인터넷 접속, 이를 통한 클라우드 서비스, 빅데이터, 사물 인터넷 등 여러 가지 기술을 포함한다.

따라서 ICT 관련 회사나 그 분야의 종사자들은 인터넷 접속을 통한 각종 어플리케이션 및 서비스, 즉 인포테인먼트 관점에서 커넥티드 드라이빙에 접근하고, 자동차 업계에서는 V2X, ITS 등 차량의 안전과 편의관점에서 접근하는 경향이 있다. 본 고는 안전과 편의 그리고 자율주행 관점에서 커넥티드 드라이빙을 접근하고자 한다.

V2X 기술은 지난 10여 년간 선진국을 중심으로 연구되고 발전되어 왔다. V2X 기술은 차량이 다른차량 또는 인프라와 통신을 통하여 정보를 주고받음으로써 저렴한 비용으로 안전성과 편의성을 향상시킬 수 있다는 생각에서 출발하였다. 예를 들어 내 차량의 위치정보와 주변차량의 위치정보를 주고 받을 수 있다면, 상대거리와 상대속도를 알 수 있고, 레이더 같은 고가의 센서 없이 SCC와 같은 차간거리 제어가 가능한 것이
다. 이러한 이유로 그간 V2X 통신에 필요한 기술은 매우 빠르게 발전해 왔다. 그러나 차분히 생각해 보면 V2X 통신을 통해 공유되는 가장 중요한 정보는 각 차량의 측위 정보이다. 앞서 설명했듯이 아직 위성항법과 DR 측위 만으로는 안정적인 측위 성능을 보장하기 힘들다.

미국이나 유럽 등 선진국에서는 향후 몇 년 이내에 V2X를 상용화 계획 중이나, 완벽한 측위 성능이 확보되지 않은 상태에서 가능한 서비스는 제한적일 수 밖에 없다. 따라서 통신만을 이용한 서비스보다는 센서기반의 시스템과 통신을 상호 보완적으로 연동한 시스템이 더욱 효과적일 것으로 보인다.

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예를 들어 레이더는 비교적 정확한 상대거리 측정이 가능하나 측정거리가 100~200m 정도이고, V2V 통신은 어느 정도의 위치 오차는 있지만 1km 밖의 고장차량까지 감지해 낼 수 있다. 이를 적절히 조합하면 안전성을 향상시킬 수 있는 것이다.

앞서 설명했듯이 센서와 측위 기반의 자율주행 기술은 불완전 하므로, 여기에 V2X기술을 접목하면 보다 높은 신뢰성을 확보할 수 있다. 교차로에서 자율주행을 할 때,V2I 통신을 이용하여 신호등 정보(신호 색깔, 교차로 도달까지의 시간 등)를 받는다면 보다 효율적으로 대처 할 수 있으며, 교행 차량 등 주변 차량의 정보를 V2V 통신을 통하여 받는다면 보다 안전한 주행을 할 수 있을 것이다.

이제까지 기술적 관점에서 자율주행을 논하였다면 사회적 관점에서 몇 가지 이슈들을 짚어 볼 필요가 있겠다. 자율주행차량은 스스로 운전을 한다. 물론 각종 센서들을 장착하여 주변상황을 항상 주시함으로써 사고의 확률은 크게 줄어들겠지만, 사고를 완전히 막을 수는 없다. 이러한 사고가 일어났을 때 그 책임은 누가지는가? 차량 제조사인가, 운전자인가 아니면 보험사인가? 초기의 자율주행 차량은 위험상황을 포함하여 언제라도 운전자가 수동으로 제어할 수 있어야 할 것이다.

운전면허 제도 또한 이에 맞게 바뀌어야 할 것이다. 즉 자율주행차는 위급상황에 대처할 수 있는 자율주행면허증을 발급 받아야 운행할 수 있어야 할 것이다. 또한 보험 제도도 이를 뒷받침해야 할 것이다. 자율주행자동차는 평균적으로 사고율이 낮을 것이나 개별 사고에 대해서는 책임 소재가 불분명한 부분이 있다. 그렇다면 평균적인 관점에서 보험금 지불은 낮아질 것이므로 자율주행 자동차의 사고에 대한 보험회사의 배상책임도 연구되어야 할 것이다.

자율주행이 보편화되고 신뢰성이 확보되면 꿈같은 일이 벌어질 지도 모른다. 아침에 아파트 현관에서 리모콘을 누르면 차가 스스로 나를 찾아오고 승차 후 밀린 잠을 보충하거나 인터넷 검색을 하고 있으면 어느덧일터에 도착해 있고, 내려서 다시 리모콘을 누르면 알아서 주차를 해 줄 것이다. 음주 시에도 자동운전으로 귀가할 수 있고, 휴대폰으로 택시를 호출하면 자율주행 택시가 내가 있는 위치에 도착하여 원하는 목적지까지 데려다 준다. 휴일에 여행을 갈 때 목적지만 입력하고 차안에서 여가시간을 즐기면 어느덧 목적지에 도착한다. 만약 이러한 일들이 이루어 진다면 단순한 운전의 편리함을 넘어서 사회 시스템에 변화가 올 것이다.

그 많은 택시 기사분들과 대리운전 기사 분들은 새로운 직업을 찾아야 할 지도 모른다. 과연 이러한 일들이 바람직한 일인지는 좀더 고민해 볼 필요는 있다.

5. 맺음말

앞서 설명했듯이 현실적인 가격대로 구현 가능한 자율주행의 요소기술들은 그 자체로서는 아직 불완전하다. 따라서 자율주행 기술은 이러한 불완전한 요소기술을 어떻게 융합하여 상호 보완적으로 신뢰성을 높이는가가 중요하다.

또한 측위 및 통신 인프라 구축, 사회적 수용성 등의 이슈들이 해결되어야 하고, 이를 고려할 때 도심 자율주행의 상용화 가능 시기는 2020년대 중반이 되지 않을까 조심스럽게 예측해 본다. 그러나 상대적으로 난이도가 높지 않은 고속도로 등 자동차 전용도로에서 작동하는 제한적 자율주행 차량의 등장은 그리 멀지 않았다. 유럽을 중심으로 여러 선진업체들은 이러한 제한적 자율주행 기능을 가진 차량의 출시를 2010년 대 후반으로 보고 있다. 통상 신차개발 기간이 3~4년 임을 감안하면 적어도 2016년까지는 고속도로 등에서 사용될 수 있는 자율주행 기술이 개발 되어야 할 것이다.

이를 위해서는 정부 주도하에 자율주행이 가능한 측위 및 통신 인프라가 구축된 고속도로가 필요하며, 중소기업을 포함한 부품회사들은 센서의 저가화 및 국산화, 그리고 임베디드 시스템 플렛폼 개발을, 자동차 회사는 차량에서의 인테그레이션 및 시스템 아키텍쳐 등에 노력을 기울여야 할 것이며, 학계는 도심 자율주행에 필요한 측위 및 센서의 요소기술 연구가 필요할 것이다.

여러 가지 기술적, 사회적 불확실성이 있지만 자율주행차량의 실용화는 피할 수 없는 미래이며, 자동차 산업의 국제 경쟁력을 유지하기 위하여 자율주행기술 개발을 소홀히 해서는 안될 것이다.
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