손 놓고 목적지까지 알아서 가는 자율주행차, 언제쯤 탈 수 있을까? │인터비즈

[DBR/동아비즈니스리뷰] 지난 15일 현대자동차그룹의 정의선 수석부회장은 “현대차 그룹은 자동차 제연구에서 고객에게 새로운 경험을 제공하는 서비스 회사로 탈바꿈할 것”이라며 완성차 제연구의 옷을 친구고 ‘스마트 모빌리티 솔루션 ’으로 탈바꿈하겠다고 선언했습니다. 현대차는 2024년 완전 자율주행차를 선보이는 것을 목표로 2025년까지 41조 원을 투자할 계획이었다 정의선 수석부회장이 현대차의 노선을 완성차 제조업체에서 스마트 모빌리티 솔루션 기업으로 선회한 데에는 자율주행 시장의 급성장과 관련이 있다.​글로벌 투자은행(IB) 골드만삭스에 따르면 자율주행차 시장은 2015년 30억 달러(약 3조 4,400억 원)에서 2025년 960억 달러(약 110조 원), 2035년에는 2,900억 달러(약 332조 원) 규모로 성장할 것이라 전망했습니다. 이에 구글과 같은 IT기업들과 제그대럴모터스와 같은 완성차 업체들이 자율주행차 개발에 뛰어들었다. 세계의 혁신을 주도합니다는 글로벌 기업들이 하과인같이 뛰어드는 자율주행차 시장. 그렇다면, 자율주행차는 어느 수준까지 발전했을까. 그리하여 자율주행차 상용화에 있어서 가장 중요한 자율주행차의 안전장치로는 어느 것들이 있을까. DBR 248호를 참고해 소개합니다. ☞원문 기사 더보기(링크)​

자율주행차의 발전 수준을 이스토리할 때 그냥 5단계의 레벨로 구분한다. 기술 수준이 레벨 5단계에 도달하면 운전자가 조금도 개입하지 않아도 차량이 알아서 운전해 목적지까지 안전하게 도달하는 ‘완전 자율 주행’이 가능하게 된다. 현재 자율주행차 개발에 뛰어든 모든 작은기업들의 최종적인 목적이 바로 그것. 그렇다면, 5단계로 나쁘지않아뉘는 자율주행차의 기술 수준은 어 떤 식으로 구분되어 있을까?

>

어메리카 자동차공학회(SAE)는 자율 주행 기술 수준에 따라 자율 주행 자동차를 총 5단계로 본인눈다. 가장 낮은 수준의 기술 개발 단계인 레벨 1의 자율 주행차는 속도와 차선 유지와 다같이 특정 기능만 자동화된 수준을 내용합니다. 레벨 2는 차량과 차선을 인식해 앞차와의 간격을 유지하고 자동으로 방향을 조정하는 수준까지 가능하다. 레벨 1과 레벨 2의 자율 주행차는 운전자가 차량을 통제하는 정세에서 간단한 자율주행 기능이 추가됐을 뿐 엄밀하게는 자율 주행 자동차라고 할 수 없다.​레벨 3으로 기술이 발달하는 과정에서 중요한 것은 ‘차량의 통제권’이었다 레벨 2까지는 차량의 통제권이 운전자에게 있었다면, 레벨 3부터는 운전자가 아니라 자율주행차의 AI(인공지능)가 차량을 통제합니다. 레벨 3에선 제한된 조건 하에 운전자의 조작 없이 운행이 가능한 수준을 내용합니다. 이를 넘어 레벨 4에 도달하면 정해진 조건 안의 그 어떤 정세에서도 차가 ‘스스로’ 주행하게 된다. 이 경우 도로 주행 중 위급한 정세이 발생했을 때 운전자에게 수동 운전을 요청하고, 만일 요청에 응하지 않으면 차량이 스스로 속도를 줄이거본인 정차할 수 있다. 마지막 단계인 5단계에선 운전자의 개입이 ‘전혀 없는’, 심지어 운전자가 차량에 탑승하지 않아도 주행이 가능한 ‘완전 자율’ 주행이 가능하다. 이 경우 위급한 정세에서 운전자가 응답하지 않아도 자율주행차가 스스로 판단해 알아서 목적지까지 운행합니다. 사람의 정세 판단이본인 의사자결이 불필요하게 되는 것이었다

>

2018년 12월 5일, 구글의 자율주행차를 개발하는 ‘웨이모(Waymo)’가 미국 애리조나주 피닉스시에서 세계 최초로 자율 주행 택시인 ‘웨이모 원’ 서비스를 개시했습­니다. 웨이모 원은 정해진 조건 안의 모든 상황에서 차가 스스로 주행하는 단계인 ‘4단계’ 기술 수준을 지녔다고 평가받는다. 다만, 만일의 사태에 대비해 안전요원이 동석한 상태로 주행할것이다. 웨이모는 요즈음 고객들을 대상으로 향후 안전요원이 없는 완전 무인 상태의 차량 서비스를 제공할 계획이라고 밝힌 바 있다.​역시한, 지난 7월에는 캘리포니매우에서 자율 주행 택시 시범 서비스 허가를 받았고 이번 달 내에 캘리포니매우 LA 도로의 매핑(지도 그리기)을 통한 도로 연구를 실시할것이다. 자율주행 차량 기술이 LA 도로 환경에서 어떻게 적용되어야 할지, 어떤 부분을 보완할 수 있을지를 연구할것이다고 밝혔다. 이 밖에도 BMW, 도요타, 테슬라, 포드, 제너희럴모터스 등 굴지의 완성차 업체들 역시한 자율 주행 기술 개발에 박차를 가하고 있다. 이들 대부분은 3단계 기술 수준을 확보하고 2022년까지 4단계 이상의 자율 주행 기술을 탑재한 차량을 선보일 계획을 갖고 있다.

>

국내 기업들도 자율 주행을 및 개발하고 있다. 대표적으로 현대차그룹은 20억 달러(약 2조 3,900억 원)를 투자해 미국의 자율 주행 기업인 ‘앱티브(APTIV)’와 합작법인을 설립했습니다. 지난 3월 미국 기술조사업체인 ‘내비건트 리서치(Navigant Research)’ 보고서에 따르면 자율 주행 부문에서 웨이모, 제당신럴모터스, 포드에 이어 4번째로 뛰어난 기술을 지닌 것으로 본인타난 앱티브와 손을 잡은 현대차는 본격적으로 글로벌 자율 주행 생태계에 뛰어들었다는 관측이었다 역시, 인공지능 기반의 센서 개발을 위해 미국의 인텔과 엔비디아와도 협력하고 있으며 중국 바이두(Baidu)의 자율주행차 프로젝트인 ‘아폴로 프로젝트’에도 참여하고 있다.

많은 대기업들이 완전 자율 주행을 목표로 기술 개발에 여념이 없지만, 최종 단계인 5단계 즉, ‘완전 자율 주행’이 현실에서 가능하려면 무수히 많은 시범 운행과 시뮬레이션을 거쳐 사람에게 안전하다는 것이 증명되어야 합니다. 어떤보다도 중요한 것은 도로 위에서 자율주행차가 사람을 안전하게 보호할 수 있을 것이라는 신뢰 형성이다니다. 그렇다면, 인간을 보호하기 위한 자율주행차의 대표적인 안전 기술엔 어떤이 있을까?​(1) 시야가 제한적일 때 : 눈비, 야간, 역광

>

빛이 적은 야간이본인, 눈비가 댁무 많이 와서 차선이 제대로 보이지 않는 경우에는 사람도 운전이 쉽지 않 다.. 자율주행차도 크게 다르지는 않 다.. 한 가지 다른 점이 있다면 야간에는 사람의 눈보다 자율주행차의 ‘눈’이 약간 더 낫다는 것. 자율주행차의 눈은 크게 카메라, 레이더, 라임(LiDAR, 레이저 레이더) 등 세 가지로 이뤄진다. 이 셋이 상호보완적으로 눈의 역할을 한다. 이 중 야간에 빛을 발하는 건 단연 라임다. 일반 레이더는 전파를 이용해 차와 물체 간의 거리를 측정하는 반면 라임는 레이저를 이용한다. 라임는 초당 8만~10만 번 레이저를 쏜 후(後) 물체를 맞고 반사돼 돌아오는 빛을 통해 물체의 거리뿐만 아니라 형태까지 파악한다. 이렇게 레이저를 쏴 주변 환경을 3D로 인식하는 라임는 치명적인 단점을 지닌다. 레이저 흡수율이 높은 검은색에 대해선 3D 인식률이 오전다.

>

시속 40km로 달릴 때 사람의 시야각은 100도, 시속 100km로 달릴 때는 40도 정도인데, night에는 헤드라이트가 비치는 영역의 물체만 볼 수 있기 때문에 그 범위는 훨씬 줄어든다. 그 때문에 낮보다 밤에 사건 위험이 높다. 반면, 빛(레이저)을 이용하는 라이다는 빛이 많은 낮보다는 정스토리오히려 밤에 노이즈가 없어 밤에 장아이물을 더 확실하게 인식한다. 자율주행차가 쥐약인 때때로대는 해가 막 뜨기 시작하는 오전 7~9시, 해가 지기 시작하는 오후 5~7시다. 이 때때로대에는 차가 빛을 정면으로 받아 물체 인식 능력이 떨어진다.​역광 상태에서는 라이다도 사람의 눈처럼 먹통이 되기 십상이다. 라이다가 쏘는 레이저가 물체에 부딪힌 후(後) 반사해 돌아오는 빛의 파장과 햇빛의 여러 광선 중 일부 파장이 일치하기 때문이다. 라이다 입장에서는 이 빛이 햇빛에서 온 것인지, 물체에서 반사돼 온 것인지 판단할 수 없다. 실제 2016년 발발한 테슬라 모델 S 사건도 역광인 상태에서 안전 센서가 하얀색 트레일러와 맑은하늘을 구분하지 못해 발발한 사건였다. 이런 역광 사건는 이후에도 사건를 일으켰다. 지난해 3월 발발한 테슬라 모델 X 사건 역시 역광 때문이다.. 태양이 정면에서 내리쬐어 시야 확보가 힘든 오전에 자율주행차량이 중앙분리대를 들이받아 사건가 발발했습­니다.

(2) 사고 다발 지상 : 교차로와 비보호 차선 변경

>

초보 운전자들이 가장 난감해하는 귀취은 어 떤일까? 교차로에서 신호도 없이 ‘눈치껏’ 가야 비보호 좌회전을 할 때일 것이었다 자율 주행차는 요런 귀취을 인공지능으로 대처합니다. 기존의 차량 제어 시스템은 센서가 전방의 물체를 인식하면 속도를 줄이거자신, 차선을 넘어탈 핸들을 옆으로 꺾어주는 정도가 전부였다. 그러자신, 자율 주행의 인공지능은 교차로자신 비보호 등 복잡한 귀취에서 운전자의 판단을 학습해 스스로 판단하고 제어합니다.​(3) 사각지대 : 보행자가 갑자기 뛰어들 때

>

차량의 사각지대에서 보행자가 갑자기 뛰어드는 경우, 레이더본인 라이다니다 등 아무리 성능이 좋은 장비를 갖추고 있더라도 이를 빠르게 인지하고 대처하기란 쉽지 않다. 이런 갑작스러운 귀취에서 사고를 최소화하려면 사람을 비롯해 갑자기 튀어본인올 수 있는 물체에 대해 차가 미리 인지하고 있어야 한다. 이 문제를 해결하기 위한 접근법은 크게 두 가지다. 하본인는 적외선 카메라다. 열을 감지하는 적외선 카메라는 큰 물체가 사람을 가리고 있어도 물체 뒤의 사람을 인지할 수 있다.​위의 기술들이 동일한 도로 귀취에서 사람보다 본인을 수는 있지만 언제본인 변수가 존재하기에 낙관하기엔 아직 이르다. 대부분의 전문의들이 자율주행차 상용화 시점을 2030년으로 점치고 있지만, 5단계의 기술 수준을 지닌 완전한 자율 주행차가 가능한 시대가 언제 도래할지는 아무도 확신할 수 없다. 기상 상태와 도로 위에서의 예상치 못한 변수 등 현실의 불확실성이 자율주행 기술의 통제 가능한 영역 밖에 있다면 스토리치 못한 사고가 발생활 가망은 언제본인 존재한다. 그러본인, 세계 글로벌 시장에서 혁신을 선도하는 굴지의 기업들이 적극적인 기술 개발과 시행착오를 통한 개선으로 한 단계씩 본인아가고 있다. 앞으로 어느 미래가 펼쳐질지는 지켜보아야 할 것이다니다.​​​출처 프리미엄 경영 매거진 DBR 248호필자 최지원 기자

◆ 관련 기사 더 보기▷ 당장 성과 낼 ‘자율주행 보조 기술’ 타깃 1차 아닌 2차 협력사로 안정적 포지셔닝▷ 인공지능 오류로 사고 땐 누구 책임? 사고 정리돼야 시장이 커진다

>

>