현재는 센서와 카메라에 기반을 두는 지능형 자동차이지만 미래에는 자동운전, 군집주행 등과 같이 외부와 소통하는 자율주행차가 나올 거라는 전망이 나왔다.

자동차부품연구원 이재관 본부장은 SK경영경제연구소와 연세대 글로벌융합기술원이 1일 코엑스에서'2015 자율주행자동차가 가져올 미래 경험과 대응'이란 주제로 개최한 세미나에서 이같이 말했다.

‘자율주행자동차와 기술적 쟁점’이란 주제발표를 한 이 본부장은 또 “현재는 차체안전과 고연비 등의 설계에 치중하지만 미래에는 스마트, 커넥티드 등에 기반을 두는 인간중심의 자동차로 변모할 것”으로 내다봤다.

이를 위해 “정치적으론 스마트카 관련 안전규제, 인센티브를 강화하고, 범국가적 정책 수립이 필요하고, 경제적으론 이·업종간 융합으로 시너지 효과를 확보해 고수익 사업모델을 창출해야 한다”고 주장했다.

이 본부장은 위험 경고, 선택적 능동제어, 통합능동제어, 제한적 자율주행, 완전 자율주행 등의 순으로 자율주행자동차의 주행컨셉의 발전 시나리오를 제시했다. 여기서 위험 경고란 운전 중 위험상황을 운전자에게 경보하는 수준으로 자동제어는 없는 것을 말한다.

또 이보다 발전된 선택적 능동제어의 경우, 운전대 또는 페달 중에서 한 가지를 선택적으로 제어하는 기술이며, 통합 능동제어는 운전대와 페달을 동시에 제어하는 것, 제한적 자율주행은 자동차 전용도로 등의 제한된 조건에서의 자율주행이며, 완전 자율주행은 모든 상황에서 자율주행을 말한다. 이 본부장은 이런 시나리오로 자율주행기술이 발전해나갈 것으로 내다봤다.

또 이날 세미나에서 ‘인간-기계 인터페이스 (Human-machine interface, HMI)’란 주제로 발표를 한 연세대 주다영 교수는 “인지 기술의 향상을 위해 인간 중심의 자동차 조작방법에 대한 연구가 활발하게 이뤄지고 있다”며 “ 기본적으로 물리적 버튼 조작, 음성 인식 조작, 제스처 조작, 터치 조작, 시선 인식 조작 등의 방법이 있다”고 밝혔다.

주 교수에 따르면 이번 CES2015에서 폭스바겐의 경우, 물리적인 터치 없이 손의 제스처만을 활용해 차량 인터페이스를 조작할 수 있는 시스템을 제공했다. 제스처를 활용한 조작 방식은 운전자들이 더 직관적으로 인터페이스를 조작 가능케 도와주고, 제스처를 통해 인포테인먼트, 온도, 환경 등을 조작할 수 있다는 것이다.

또 한 예로, 베를린자유대학교의 autoNOMOS랩에서 연구한 브레인 드라이버(Brain driver)는 시람이 뇌파를 측정하는 16개의 센서만으로 주행할 수 있다는 것을 보여주었다. 비록 지정한 장소까지 스스로 움직이지는 않지만 ‘왼쪽’,‘오른쪽’, ‘직진’을 생각하는 것만으로 주행할 수 있다.

특수지도 활용하면 오차 없어 

주 교수는 자율주행자동차의 미래 전망에 대해 “미래 자동차는 하나의 플랫폼으로 운전자들은 자동차안에서 운전만 하는 타스크를 수행하는 것이 아니라 다양한 서비스 및 콘텐츠를 받을 수 있게 된다”며, “그러므로 미래 자동차는 사용자 중심 HMI보다 더 총괄적인 소비자 중심 HMI를 고려하는 방향으로 나아가야 한다”고 주장했다.

‘자율주행 자동차에 대한 빅데이터 적용’에 대해 발표한 서울대 심규석 교수는 “자동차 회사들이 운전자에게 회사가 자동차의 데이터틀 사용할 수 있도록 허락하는 것을 요청하기 시작했다”며, “그것은 자동차의 속도, 주행한 위치 정보, 자동차의 부품들이 어떻게 작동하는가? 등이다” 고 말했다.

또 “소셜 미디어에 일찍 노출된 젊은 세대들은 프라이버시에 덜 민감하고, 편리함에 대한 장점 때문에 허용할 가능성이 높다”고 말했다. 즉, 자율주행 자동차는 소비자의 행동에 대한 아주 자세한 정보를 생성하고, 이렇게 생성된 데이터들은 자동차 회사와 보험회사 그리고 정부에서도 사용할 수 있다는 것이다.

심 교수는 “자율주행 자동차의 핵심 기술은 자동차 외부의 여러 정보를 빠른 시간 안에 분석하고, 최적의 결정을 내리는 정보기술이다”며 “ 과거에 무인자동차들은 주로 카메라 및 센서 데이터만을 이용했으나 최근에 구글은 GPS 정보 활용을 위한 아주 정밀하고, 특수한 지도를 직접 구축했다”고 말했다.

GPS만을 이용했을 때에는 오차가 수m 이상인데 비해 특수지도를 활용하면 오차가 거의 없다는 것이 심 교수의 설명이다.

또 심 교수는 “자동주행 자동차를 가능케 하려면 클라우드 컴퓨팅, 병렬분산 알고리듬 등 빅데이터 처리를 위한 엄청난 컴퓨팅 능력이 필요하다”고 밝혔다.