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[오토저널] 자율주행 모빌리티 서비스의 적용을 위한 핵심 과제

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글 : 오토저널(ksae@ksae.org)
승인 2019-12-30 10:48:02

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2018년은 자율주행에 대해 정말 많은 이슈가 있었다. 1월 대통령의 미래차 간담회와 최근 자율주행 산업 발전을 위한 다양한 법/제도의 개선을 위해 많은 정부기관과 기업 그리고 연구기관, 전문가들의 노력은 분명 좋은 방향으로 자율주행이 발전하는 초석이 될 것이라 믿는다.


우리가 많이 부족한 협업이 분명 시작되고 있음을 필자는 느낀다. 부족한 것이 아니라 이제 시작이다. 협업은 자율주행의 핵심이다. 필자는 초고에서도 이런 부분을 강조했으며, 자율주행은 또한 가치의 생성이다. 분명 새로운 가치의 생성이어야 한다. 필자는 자율주행은 서비스가 없이는 그 가치를 만들지 못함을 몇차례 강조해 왔다. 서비스 산업으로 발전하는 자율주행은 제조 관점을 자율주행과 함께 산업의 발전을 이끌어 갈 것이다. 제조업의 소비자의 수요 예측을 통해 좋은 제품을 공급하는 극히 간명한 사업이다. 그러나 국내 제조업의 대부분은 이런 수요의 예측을 할 수 있는 방법이 극히 제한적이기 때문에 좋은 제품을 제조하더라도 판로가 없거나 경쟁력이 없어지는 것이 현실이다.

 

자율주행 부품을 개발하는 한 벤처기업의 사장이 한 말이 기억에 남는다. “자동차 업체의 요구 사항이 무엇인지 그리고 그런 정보를 공개하면 왜 하지 않는 건가요?”하는 것이었다. 옆에 있던 완성차의 임원은 “저희도 시장이 워낙 빨리 바뀌고 있어서 저희 기준만으로 부품을 개발하는 것에도 리스크가 있지 않을까요!”라는 대답이었다.


어떻게 해야 할까? 필자는 영상 분석 알고리즘의 개발을 시작으로 자동차 부품 산업에 진입했다. 그러나 하드웨어 없이는 사업이 안된다는 부품 업체의 조언에 따라 카메라와 제어기 제조도 하고 품질도 담당하면서 몇 개의 완성차에 부품을 공급했다. 그런 과정을 통해 요구사항도 알게 되고, 납품하는 과정을 거치게 되었다. 아까 얘기한 벤처 기업의 사장이 정말 알고 싶어하는 그런 과정을 정말 잘 거친 것이다. 단순 국내 공급이 아닌 유럽의 완성차에도 공급했으니 말이다. 이제 성공하는구나 했다.


그러나 매년 요구되는 납품 단가 인하, 품질 불량, 예측되지 않은 수요 곡선, 구매 부품의 변동등 너무 많은 리스크로 인해 엄청난 적자를 감당해야 했고, 힘든 결정이었던 매각을 할 수 밖에 없었다. 이것은 비단 필자만의 경험이 아닐 것이다. 처음 해당 부품을 제조할 때, 해당 부품이 연간 50,000개 정도 밖에 팔리지 않을 것이라고 했지만 지금 연간 30만대 이상을 적용하고 있는 것을 보면, 이런 예측은 정말 의미없는 것임을 알 수 있다.


자율주행은 어떤가? 선택의 문제이다. 어떤 길로 갈 것인가 하는 것은 말이다. 유럽의 자율주행, 아니 자동차 산업을 보면, 실증을 통해 과제를 도출하고 이를 기반으로 산업을 육성하는 과정을 거친다. 연구개발도 단순 기술 개발이 아닌 실증을 하는 것이다. 실증을 통해 해당 기술이나 제품 혹은 서비스가 어떤 방향으로 발전할 것인지에 대한 큰 흐름을 만들 수 있는 것이다.


유럽의 시티모빌2는 이제 시스템 중심에서 사회적 수용성 관점에서 발전하고 있다. 미국이나 일본, 중국, 한국과 같이 제조업체에 국한하여 차량 중심 개발이 이루어지는 것과는 다르다고 할 수 있다. 주지하는 바와 같이,


•도로 정리 등 환경적 변화
•승객 서비스 체계의 변화
•법/제도 체계의 변화
•원격 통제 및 보안 가이드 라인의 변화
•차량 호출 등 스마트 인프라 변화
•운영기관과의 상호 협업 체계의 변화
•총괄적인 관리 및 감독 및 감사의 변화

 

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또한, 이런 실증을 통해 얻은 결과로, “자율주행은 개인 차량 보다는 공공 교통으로 실현되었을 때 거대한 사회적 실익으로 이어지기 때문에 시간과 비용이 들더라도 반드시 상호 협업 체계의 구축이 필수”라는 얘기는 시사하는 바가 크다. 반면, 몇가지 기술적 도전과제 또한 제시하고 있다. 차량 관점의 자율주행은 차선과 공간 인지 개념을 기본으로 하고 있다. 그러나 서비스를 위해서는 단순히 차선을 기반으로 하는 자율주행이 아닌 맵과 운영 인프라와의 연계 중심이기 때문에,


•고속 자율주행 기술의 안정화
•일반 차량과 혼합 상황에서의 판단 조건
•데이터 보안과 정보보호
•대형 차량의 자율주행 구현과 도전
•센서 부품의 기술 신뢰성 확보
•대용량 데이터 처리 인프라 개선

 

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필자도 이제 발전하고 있음을 스스로 깨닫고 있다. 지금까지 해 왔던 방식과 다른 방식의 접근을 통해 보다 더 자율주행을 이해해야 한다. 이제 우리는 협업을 통해 아래의 문제를 같이 풀어가야 한다.


•동시에 1,000대 이상의 자율주행차를 하루에 8시간 이상 1년 이상을 운행해 보면서, 초당 1GB 이상의 데이터를 취득하고 이를 통해 얻어진 데이터를 분석하고 이를 이용하여 서비스를 하는 대한민국의 자율주행 기술을 상상해 본다. 이렇게 하면, 우리는 1,000대 이상의 자율주행 모빌리티를 이용하여 16ch 이상의 라이다를 최소 2,000개이상 사용해본 경험과, 6,000개 이상의 카메라, 4,000개 이상의 레이다의 실증 데이터를 가질 것이며, 5G망을 통해 관리해 본 경험을 가질 것이다. 이 정도면 애플이나 구글과 경쟁하고 바이두보다는 훨씬 멋지고 사업성이 있는 새로운 생태계를 가질 수 있을 것이다. 기꺼이 나는 투자할 생각하고 사업을 할 것이다. 모두 동참해 주시길 당부드리면서 부족하지만 읽어주신 모든 분들께 감사드립니다. 

 

 

글 / 송영기 (스프링클라우드)

출처 / 오토저널 2019년 2월호 (http://www.ksae.org)  

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