1. 개요
Self-driving car 또는 Autonomous car라고 불리는 자율주행 차량은 운전 기능의 일부 또는 전체가 무인으로 이루어지는 자동차의 범주입니다. 자율주행 차량은 센서를 사용하여 운영 환경을 파악하고 사람 운전자의 개입 없이 해당 데이터를 기반으로 주행 결정을 내릴 수 있으므로 '자율적'입니다.
자율주행 차량은 지능정보기술이 집약된 하나의 작은 사회이자 대표적인 사례이며, 이동수단으로써 자동차 본연의 목적을 궁극적으로 실현한 시스템입니다.
2. 자율주행 레벨
자율주행은 지원하는 기능 정도에 따라 자율주행 레벨을 분류할 수 있습니다. 자율주행 차량의 경우 국제자동차기술자협회(SAE International: Society of Automotive Engineers International)는 SAE J3016 표준에서 자율주행 레벨을 6단계로 분류하였습니다. 참고로 SAE 자율주행 6단계는 미국 교통부(DoT)가 SAE J3016 표준을 연방 자율주행 차량 정책(Federal Automated Vehicles Policy)에 활용 방안을 발표한 이후 국제적인 자율주행 단계 구분 기준으로 통용됩니다.
레벨 0은 “無 자율주행“으로 사람이 모든 주행 기능을 수행합니다.
레벨 1은 ”운전자 지원“으로 자동화된 단일 시스템에서 주행을 지원합니다(예: 크루즈 제어).
레벨 2는 ”부분 자동화“로 차량이 가속 및 조향을 수행하지만 여전히 사람이 모든 작업을 모니터링하고 언제라도 조향 및 가속을 제어할 수 있습니다.
레벨 3은 ”조건부 자동화“로 차량이 거의 모든 주행 작업을 자체적으로 수행하지만 여전히 사람이 자율주행을 중단할 수 있으며 이러한 기능이 필요합니다.
레벨 4는 ”고도 자동화“로 차량이 대부분의 상황에서 모든 주행 작업을 수행하고 지오펜싱 기술을 사용하여 공간을 인식합니다. 여전히 사람이 차량의 자율주행을 중단할 수 있지만 이러한 기능이 필수는 아닙니다.
레벨 5는 ”완전 자동화“로 모든 상황과 조건에서 차량이 모든 주행을 수행합니다. 사람의 상호 작용이나 주의가 필요하지 않으며 차량에 사람이 전혀 타고 있지 않을 수도 있습니다.
3. 자율주행 원리와 필요 기술
자율주행의 원리는 주행 환경 인식, 판단/주행전략, 차량제어로 이루어집니다. 주행 환경을 인식하는 단계에서는 각종 센서와 GPS(Global Positioning System), V2X(Vehicle to Vehicle, Vehicle to Infra 등)통신기술을 통해 주변 환경과 경로를 탐색하는 단계입니다. 이후 딥러닝을 통한 빅데이터 분석과 같은 알고리즘을 통한 판단/주행전략 단계, 최종적으로 차량을 제어하는 단계로 구성됩니다.
4. 자율주행 세부 기술
자율주행 차량에는 카메라를 비롯한 장비들이 부착되어 있으며 이에 따른 기술을 통해 자율주행차량을 움직이게 합니다. 카메라는 자율주행의 주변의 확인을 통해 눈 역할을 수행합니다. Lidar는 주면 객체를 인식하는 기술로 객체와의 거리를 측정합니다. Sensor Fusion은 자율주행의 필요한 센서들을 합친 기술로 도로와 차량, 사람, 신호, 장애물의 객체를 인식합니다. Motion Planning은 전체 및 로컬에서의 주행 경로를 계획하는 기술입니다. 마지막으로 Control은 인지된 정보로부터 차량의 움직임을 제어하는 기술입니다.
5. 자율주행 차량의 장점
1) 기본적으로 목적지에 도착하기 위해 고급 기술이 적용된 교통 수단을 이끌고 가야 하는 운전자가 주의 집중으로 인한 스트레스와 피로를 덜 수 있습니다.
2) 통근에 허비하는 시간을 활용할 수 있을 뿐만 아니라 운전자와 보행자 모두에게 더 안전한 환경을 만들 수 있습니다.
3) 전체 교통 및 운송 네트워크에 이를 적용한다면, (SaaS와 유사한 서비스 또는 대중교통과 유사한 방식을 통해) 차량 풀에 등록하여 각 개인은 필요할 때만 차량을 주문하고, 목적지에 도착하면 차량은 즉시 다른 사람에게 이동하게 될 것입니다. 이러한 방식은 교통 및 운송의 지속가능성을 엄청나게 높이고 도로 위의 차량 수를 크게 줄일 수 있습니다. 또한 각 차량이 항상 효율적으로 사용되기 때문에 주차에 사용되는 대규모 공간을 절약할 수 있습니다.
6. 자율주행 차량 관련 기업 현황
1) 현대차 그룹
현대차 그룹은 지난 8월 라이다 없는 레벨4 자율주행 기술을 확보한 스타트업 ‘포티투닷’을 인수했습니다. 포티투닷은 정확도는 높지만 전력 소모가 많고 가격이 비싼 라이다 대신 카메라와 레이더, 글로벌 내비게이션 위성시스템(GNSS)을 통합한 AI기술로 주변 환경과 차간 거리 등을 인식하여 레벨4 자율주행을 구현합니다. 현대차그룹은 포티투닷 인수를 통해 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 개발 체계 전환, 소프트웨어 경쟁력 강화를 목표로 하고 있습니다.
국내에서도 조만간 레벨3 기술이 탑재된 자동차를 만날 수 있게 되었습니다. 현대차그룹은 레벨3 자율주행 기술인 HDP(Highway Driving Pilot)가 탑재된 제네시스 대형 세단 ‘G90’을 올 상한기에 양산할 계획입니다. 고속도로나 강변북로 같은 자동차전용도로에서 운전자가 운전대를 잡지 않고 시속 80km 범위에서 자율주행이 가능하며, 교차로 진입 시 차량이 스스로 속도를 제어할 수 있습니다.
기아도 올해 상반기 벨3 수준의 고속도로 자율주행이 기술인 ‘오토모드’를 탑재한 ‘EV9’를 선보일 예정입니다. EV9의 오토모드는 고속도로 자율주행을 위해 무선업데이트를 통한 성능 최적화, 자율 차선 변경, 고정밀 지도를 기반으로 한 내비게이션 연동 스마트 크루즈 컨트롤을 지워하는 것이 특징입니다.
2) GM
GM은 2016년 자율주행 기술 개발 회사인 ‘크루즈’를 인수하고 2020년 1월 레벨5의 완전 자율주행 기술을 탑재한 ‘오리진’을 공개했습니다. 크루즈는 지난해 6월 미국 샌프란시스코 일대에서 무인 택시 차량 호출 서비스를 시작한 데 이어 애리조나주 피닉스와 텍사스 오스틴 등으로 로보택시 서비스를 확장했는데요. GM은 대규모 인력 감축 중에도 2019년 영국 커넥티드카 데이터 스타트업 위조에 투자하는 등 자율주행에 집중하는 행보를 보여주고 있습니다.
3) 폭스바겐
폭스바겐은 2020년 차량용 소프트웨어 자회사인 ‘카리아드’를 설립하고 인력과 자본에 집중하고 있습니다. 2026년까지 1만 명의 직원을 충원하고 300억 유료(약 40조원)를 투자, 카리아드에서 개발 중인 차량 운영체제(VW.OS)를 전 차종에 적용할 방침입니다. 2021년엔 자동차 소프트웨어 업체 트레이스트로닉과 합작해 ‘네오크스’를 설립하고 소프트웨어 경쟁력 강화에 나섰습니다.
4) 볼보
볼보는 내년 하반기에 자율주행 전문 기업 루미나의 ‘아이리스 라이드’가 탑재된 ‘EX90’을 국내에 선보입니다. EX90은 낮과 밤 상관없이 고속 주행에도 전방 250m에 있는 보행자와 반경 120m 안에 있는 작은 물체까지 감지할 수 있습니다.
5. 자율주행 및 자동 차량 기술이 직면한 과제
자동 및 자율주행 차량에는 기술, 정치, 인식, 법률, 철학 측면에서 해결해야 할 중대한 과제가 있습니다.
1) 기술: 자율주행 기술은 크루즈 컨트롤이 개발된 이래 분명히 자동차에 존재했지만 4단계 및 5단계의 자동차가 주류가 되기에는 여전히 상당한 기술 장벽이 있으며, 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 여러 대의 자율주행 차량이 서로의 레이더 및 광선 레이더 신호로 인해 '혼란'을 겪을 가능성
- 폭우, 빙판, 눈과 같은 혹독한 기상 조건에서의 주행 정확도 감소
- 차량 내부와 주변의 모든 물체를 항상 정확하게 식별해내는 능력
2) 인식: 자동 차량을 안전하게 만들 수는 있지만 안전에 대한 대중의 인식은 운전자가 운전할 때의 안전과 다릅니다. 운전자가 운전하는 동안에도 상당히 많은 부상과 사망 사고가 발생하지만, 비슷한 수준의 부상과 사망 사고가 자율주행 자동차에 의해 발생한다면 대중이 받아들이기 쉽지 않을 수 있습니다. 따라서 자동 차량은 운전자가 운전하는 것과 같은 수준이 아니라, 이를 능가하는 안전성이 필요합니다.
3) 법률: 자동 차량이 부상, 사망 또는 재산상의 손괴를 초래하는 경우, 법률 또는 법원의 판례에 따른 답변이 아직 없으며, 모든 대규모 자율주행 기업에 있어 해결되지 않은 중요한 질문이 될 것입니다.
4) 정치: 자율주행 차량에 대한 법적 체계는 대부분 아직 마련되지 않았으며 관할 구역마다 크게 다릅니다. 자율주행 차량에 대한 거리세 등 상정된 특정 법안에서는 모든 자율주행 차량 기업에 막대한 책임을 부과할 수 있게 되어 있습니다.
5) 철학: 이 모든 문제의 기저에는 자율주행 차량의 알고리즘 프로그래밍에 반영된 인간의 결정이 있습니다. 예를 들어, 차량이 사고 시 누구를 우선시할지는 핵심 고려 사항입니다.
1. http://vires.mscsoftware.com/smart-cae-for-autonomous-vehicles/
2. https://www.kpit.com/insights/an-expert-perspective-on-careers-in-autonomous-driving-technology/
3. https://www.fau.edu/newsdesk/articles/autonomous-vehicles-patent.php
4. https://www.redhat.com/ko/topics/edge-computing/what-is-an-autonomous-vehicle
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7. https://spri.kr/posts/view/21781?code=column
8. https://www.lawtimes.co.kr/LawFirm-NewsLetter/192755
9. https://www.ekoreanews.co.kr/news/articleView.html?idxno=68863
10. https://pt1000.tistory.com/92
11. https://blog.hyundai-transys.com/387
12. https://www.klnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=304674
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