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[오토저널] 자율주행을 보다 안전하게 만드는 ‘T-RemotEye’ 기술

페이지 정보

글 : 오토저널(ksae@ksae.org)
승인 2017-10-12 15:53:52

본문

자율주행에서 인지 데이터의 중요성

 

테슬라의 자율주행 기능인 오토파일럿(Autopilot)으로 주행하던 차량이 공사로 설치한 중앙분리대와 충돌하는 사고가 올해 3월에 일어나며, 다시금 자율주행 기술의 안정성 문제가 도마에 올랐다. 당시 운전자는 오토파일럿 모드로 운행 중인 상황이었는데, 공사로 인해 진행방향을 변경하도록 유도하는 구간의 차선 인식을 실패하고, <그림 1>과 같이 중앙 분리대와 충돌하게 된 것이다. 이 사고로 인해 미국 고속도로교통안전국(National Highway Traffic Safety Administration)은 ‘테슬라에서 명시한 시스템의 기능이 모든 상황에서 구현될 것으로 기대하지 말라’고 경고했으며, 결국 아직은 완벽한 자율주행은 기술적으로 풀어야 할 숙제가 남아 있다는 메시지를 남겼다.


테슬라의 오토파일럿 시스템을 통해 외부 환경을 감지할 수 있는 영역은 카메라, 초음파 및 레이더 센서를 활용하여 차를 중심으로 후방 100m, 전방으로는 최대 250m이며, 상기 기술로 주변 사물 및 환경을 인지하여 자율주행을 위한 다양한 경로 판단 및 차량 제어를 수행한다. 하지만, 이런 외부 환경 인지 기술로도 예측 불가능한 외부 환경을 모두 정확히 인지하여 주행 경로 판단 시 활용한다는 것은 불가능한 것으로 보인다.


자율주행은 인간이 자동차를 운전할 때 발생하는 프로세스와 같이 인지, 판단, 제어의 순으로 프로세스가 진행이 되는데, 이는 사람이 졸음이나, 음주운전과 같이 인지 능력이 현저하게 떨어질 때 사고가 발생하는 것과 같이, 자율주행 차량 시스템 또한 경로 판단을 하고, 차량을 기계적으로 정확히 제어할 수 있도록 다양한 인지 데이터를 제공하는 것이 중요하다는 것을 의미한다.


인지 데이터 관점에서는 차량 중심의 수백 미터에 대한 외부 환경의 정확한 인지가 자율주행 시스템의 핵심이라는 점은 부정할 수 없다. 하지만, 차량이 운행하게 될 원격지에 대한 공사, 신호등, 교통 상황 정보 등과 같은 외부 환경 정보를 정교하게 분석하여 전달하면, 자율주행 차량은 결국에는 더 많은 인지 데이터를 수집하여 최종 경로 판단 시 좀 더 유연하고 정확한 판단을 할 수 있을 것이라고 본다. 만약 위의 사고 상황에서 테슬라 차량이 예정된 경로상의 공사로 인한 차선 병합에 대한 정보를 사전에 인지하였다면, 차선을 미리 변경하는 등의 경로 판단을 수행하여 사고를 피할 수 있었을 것으로 조심스럽게 예상이 가능하다.


본 고에서는 위와 같이 자율주행 시스템이 안전하고 유연한 경로 판단을 위해 원격지의 다양한 외부 환경 정보 및 실시간 교통 정보와 같은 인지 데이터를 5G 네트워크를 통해 차량에 전달하는 SK텔레콤의 T-RemotEye의 핵심 기술을 간략하게 살펴보고자 한다.

 


차가 먼 곳을 인지할 수 있게 도와주는 ‘T-RemotEye’ 기술

 

T-RemotEye는 ‘멀리 있는(Remote)’ 곳까지 살펴보는 ‘눈(Eye)’이라는 뜻을 가진 기술로 원격의 도로 상황과 차량의 운행 데이터를 수집하여 차량 운행에 도움이 되는 인지 정보를 차량에 적시에 제공하여 자율주행 시스템의 안정적이고 유연한 경로 판단에 도움을 주는 기술이다.

 

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<그림 2>와 같이 ① OBD(On Board Diagnostics), ADAS (Advanced Driving Assistance System)과 같은 차량 센서로부터 수집한 차량 및 도로 상태 데이터와 ② 외부 시스템과 연동한 교통 인프라 데이터를 가공 및 정제하여 ③ 차량 및 도로 상황 관제를 위한 개방형 API로 제공하는 ‘See the Car’ 서비스와 ④ 개별 차량에 차량 운행에 도움이 되는 원격지에 대한 인지 정보를 제공하는 하는 ‘See the Environment far from the Car’ 서비스를 제공한다.


전술한 바와 같이 T-RemotEye는 정확한 인지 데이터를 지연이 없이 실시간으로 전달해야 하는 기술적 목표를 달성해야 한다. 이어서 T-RemotEye의 핵심 요소 기술인 V2X와 데이터 분석 기술에 대해서 자세히 살펴보고자 한다.


●V2X over LTE/5G Network

V2X(Vehicle-to-Everything)은 차량을 중심으로 차량과 차량(V2V)부터 차량과 교통 인프라(V2I), 차량과 집(V2H) 등 외부 시스템과의 연동을 가능하게 하는 기술이다. 이는 원격지 환경 정보를 차량에게 잘 전달하고자 하는 T-RemotEye 플랫폼의 핵심 기술 요소이라고 할 수 있다.


T-RemotEye은 우선 V2V 기술이 실제 고객들이 사용할 수 있는 가치 있는 기술이 되기 위해 T-Map 네비게이션 서비스와 연계하여 제공할 예정이다. 제공하는 기술은 네비게이션을 활용하는 고객들에게 원격지 전방에 있는 차량의 급제동 이벤트 정보를 제공하여 미리 안전하게 대처할 수 있도록 도움을 주고자 한다. 이는 현재 블랙박스와 네비게이션의 조합으로 바로 앞 차의 전방추돌경고를 제공하는 기술이 한계를 벗어나 좀 더 멀리 있는 선행 차의 급제동이나 사고 정보 등을 후행 차량에 전달하여 운전자가 위험 순간에 미리 대비할 수 있도록 도움을 줄 수 있다.


V2X 기술을 네트워크 관점으로 보면, 현재의 LTE 통신을 활용하여도 충분히 V2X를 구현할 수 있다. 하지만, LTE에서는 100msec 이상의 지연이 발생할 수 있다. 100msec라는 시간은 현실적으로는 굉장히 짧은 지연이지만 100km/h의 속도로 운전하는 차에 대입하면 100msec 동안 차는 벌써 약 2.8m을 주행한다는 것을 알 수 있다. 즉, 고속으로 운행하는 차량의 경로를 실시간으로 판단하는 자율주행 시스템에 인지 데이터를 전달할 때는 원격 환경에 대한 정보를 많이 전달하는 것도 중요하지만, 네트워크나 다른 컴퓨팅 환경에서 발생하는 지연을 최소화하는 것이 굉장히 중요하다고 할 수 있다.

 

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만약 지연이 발생한다면, 수신한 인지 데이터가 이미 지나간 상황의 데이터가 될 수 있으며, 이러한 데이터는 자율주행 시스템의 경로 판단에 아무런 도움을 주지 못했다는 것을 의미한다. 하지만, <그림 3>에 명시한 바와 같이 10msec 미만의 초저지연 통신이 가능한 5G 네트워크를 이용하여 V2X 네트워크가 구현된다면, 위와 같은 지연으로 발생하는 데이터 유효성 이슈 등은 사라질 것으로 예상되며, V2X 서비스가 사고예방과 안전 운전에 많은 기여를 할 수 있을 것으로 본다.


●Data Analytics

인텔의 CEO인 Brian Krzanich의 ‘Data is the New Oil’ 스피치에서 미래 자율주행 자동차 한대 당 하루에 평균 4테라 바이트의 데이터를 생산할 것이라고 예측했다. 이는 곧 방대한 데이터가 발생하는 미래 자동차 환경에서는 데이터를 효과적으로 수집하고, 분석하여 결국에 의미 있는 형태로 고객들에게 제공하는 것이 핵심 경쟁력이라는 것을 의미한다고 볼 수 있다.

 

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아직 자율주행 시대가 도래하지 않았지만, 앞서 언급한 바와 같이 커넥티드 카 시대에는 우선 차량 내 GPS, OBD, ADAS 등과 같이 센서 데이터 및 도로 인프라 데이터가 T-RemotEye로 수집이 되며, 이를 분산형 실시간 데이터 분석 기술을 활용해 현재 수 분 주기로 업데이트가 되는 실시간 교통 정보의 갱신 주기를 더 짧게 고도화하고, 장기적으로는 <그림 4>와 같이 자율주행을 위한 HD(High Definition)Map의 동적 지도 계층 영역(그림 4에서 제 3/4 계층)인 실시간 신호, 교통, 사고, 공사 정보를 실시간에 가깝게 제공하여 자율주행 시스템의 교통 환경 인지용 분석 데이터를 제공하고자 한다.


●적용사례

작년 영종도 BMW 드라이빙 센터에서 SK텔레콤은 이미 데이터 송수신 20Gbps에 지연속도는 1ms인 5G 테스트 망을 구축하고, <그림 5>와 같이 BMW와 공동으로 운행 중 차량의 V2V, V2I 등의 5G 기반 V2X, 영상 인식, 통합 관제와 같은 자동차와 5G 네트워크가 연계되는 서비스 시연을 선보였다. 이와 같이 T-RemotEye는 SK텔레콤의 5G 통신 노하우 위에 안전한 자율주행 시스템 운영을 위한 방대한 양의 차량 인지 데이터를 의미있는 데이터로 분석하여 지연 없이 전달하는 최적화 자율주행 연계 기술로 거듭날 것이다.
 
본 고에서는 커넥티드 카 및 자율주행 시대에 맞추어 개별 차량이 지금보다 안전하고 유연한 경로 판단을 위해 필요한 인지 데이터를 초저지연으로 전송하기 위한 SK텔레콤의 T-RemotEye 기술을 살펴보고 이에 핵심 기술 요소가 되는 V2X, 5G 네트워크 및 원격지에 대한 실시간 교통 정보를 제공하기 위한 실시간 데이터 분석 기술에 대해 기술하였다. 미래의 자율주행 시대는 자동차 자체가 안정성을 확보하고 지능화 되는 것이 우선 과제일 것이다. 하지만, 도로 인프라, 자동차를 연결하는 네트워크 등 기반 기술 요소의 발전 또한 자동차 안정성 및 지능화에 큰 영향을 끼친다는 것은 자명한 사실이다. 결론적으로 다양한 우발적인 환경에서 사고나 인명피해가 없도록 자율주행 시스템을 고도화하는데 있어서는 한 기술이 우월함보다는 다양한 기반 기술의 발전과 협력이 핵심이 될 것이다.
  

글 / 최진성 (SK텔레콤)
출처 / 오토저널 17년 6월호 (http://www.ksae.org) 
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