자율주행 자동차, 완전 자율주행에 도전하다

과학기술

자율주행 자동차, 완전 자율주행에 도전하다
운전자 보조에서 실질적 자율주행으로 발전

2021.03.23 09:00 김현정 객원기자

완전자율주행 자동차 시대의 서막이 열렸다.

올해, 실질적인 자율주행 자동차의 상용화를 앞두고 자율주행 자동차에 대한 세계의 관심이 뜨겁다.

자율주행자동차는 ICT 기술을 자동차에 탑재해 운전자의 작동 없이 차량을 제어하는 자동차로서, ICT와 자동차 산업이 융합한 ‘첨단 기술의 집약체’로 불린다. 그러나 현재까지 자율주행 기능은 부분 자율주행, 즉 미국자동차공학회(SAE) 기준 레벨 2에 머물러 있었다.

레벨 2는 자동차에 2개 이상의 특정 자동화 시스템을 장착해 시스템이 운전자의 속도 및 조향, 주차 보조, 장애물 회피 등을 제어하는 단계이다. 이러한 조건부 자율주행의 기술적 한계들이 점차 해결되고, 각국의 규제와 제도들이 정비되면서 레벨 3 수준의 자율주행차가 시장에 보급될 것으로 보인다.

실질적인 자율주행 자동차의 상용화를 앞두고 자율주행 자동차에 대한 세계의 관심이 뜨겁다. Ⓒ게티이미지뱅크

올해 혼다자동차가 세계 최초로 레벨 3 자율주행차를 대량 생산하고, 테슬라 역시 올해 내에 레벨 5 기술을 완성하겠다는 발표를 내놓았다. <혼다 자동차 ‘레전드’>

그리고 우리나라의 현대자동차와 앱티브(Aptiv)의 합작사인 모셔널(Motional)이 일반도로에서 무인 자율주행의 시험 주행에 성공했다. 그 밖에도 글로벌 ICT 기업들이 완성차 업체들보다 기술 경쟁력이 향상되면서 완전자율주행 자동차 시대에 대한 기대가 한껏 고조되는 분위기다.

세계적인 메가 트렌드로 떠오른 완전 자율주행 자동차. 이를 실현할 수 있는 3대 핵심 기술을 짚어보자.

자율주행 자동차 실현 기술 1, 데이터 센서

한국과학기술기획평가원의 기술동향 보고서에 따르면 자율주행 자동차의 핵심 분야는 주행환경 인식, 위치 인식 및 맵핑, 판단, 제어, HCI(Human Computer Interaction)로 나눌 수 있다.

특히 레벨 3 이상의 자율주행이 가능하기 위해서는 이 모든 기술 구성요소를 포함하는 데이터 센서, 네트워크, 인공지능 기술의 고도화가 관건이다.

현재 자율주행차 시장에서 가장 비중이 큰 시장은 주변 환경 데이터를 인지하고 판단하는 센서이다. 자율주행차는 센서와 통신을 통해 데이터들을 생성·수집하는 일종의 디바이스이기 때문이다.

이미 카메라, 레이더 분야의 세계적 토종 기업인 인텔 모빌아이, 인피니언 등이 과점하고 있지만, 최근에는 스타트업의 R&D가 기술력을 집중시키고 있다. 우리나라도 스트라드비전, 에스오에스랩 등 스타트업이 기술력을 차차 인정받는 추세다. 앞으로 카메라, 레이더(Radar), 라이더(LiDAR) 등 3대 분야가 고르게 개발된다면 세계적인 경쟁력을 갖추게 될 것으로 예상된다.

현재 자율주행차 시장에서 가장 비중이 큰 시장은 주변 환경 데이터를 인지하고 판단하는 센서이다. ⒸMcKinsey & Company

자율주행 자동차 실현 기술 2, 네트워크

자율주행 자동차 센서의 안전성을 담보하기 위해서는 안정적 네트워크가 확보되어야 한다. 차량 내외부의 각종 센서 및 교통 인프라, 차량-차량, 차량-사람, 차량-인프라 등 통합적 교통환경 정보를 파악해야 하기 때문이다.

현재 자율주행차 네트워크는 V2X(Vehicle to Everything)와 C-ITS의 각축전으로 보인다.

V2X방식은 2017년 국제이동통신표준화기구가 처음부터 모빌리티 기술로 개발해 자동차 주행 환경에서 최적화되어 있다고 알려져 있다. 작년 하반기에 미국와 중국은 C-V2X로 표준을 통일했다.

반면 우리나라는 2012년에 완성된 국제전기전자공학회(IEEE) 802.11p 기술에 근거하여 DSRC 방식을 검증해왔고, 정부는 레벨 4 완전 자율주행차 상용화를 위해 2025년까지 고속도로와 주요 간선도로에 C-ITS 시스템을 구축하겠다고 밝힌 바 있다.

두 기술의 특장점들이 분명하므로 겸용 하이브리드 개발도 선택지 중 하나이지만, 인프라 구축에 드는 비용과 시간을 단축하기 위하여 단일 표준을 선정하는 추세다.

자율주행 자동차 네트워크는 통합적 교통환경 정보를 파악해야 한다. ⒸMcKinsey & Company

자율주행 자동차 실현 기술 3, 인공지능

자율주행 자동차의 인지, 판단, 제어 기술 구성요소에 인공지능이 적용된다. 인공지능은 자동차 탑승자의 안전뿐만 아니라 편의, 정보, 엔터테인먼트 등을 제공하는 자동차의 ‘브레인’이기 때문이다.

레벨 3 자율주행 자동차의 상용화를 앞두고, 또 레벨 3 이상의 자율주행 자동차가 곧 등장하리라는 전망으로 자동차용 인공지능 시장은 매우 빠르게 성장하고 있다. 현재 자동차의 인공지능은 HMI(Human Machine Interface)가 적용되며, 일부 시스템은 차량 내장형으로 장착되고 일부는 클라우드 서버용으로 제공된다.

특히 인공지능 시스템은 완성차 업체들이 ICT 기업과 제휴하거나 스타트업을 인수하는 방법으로 경쟁력을 확보하는 추세다. 해외에서는 이미 GM의 크루즈 인수, 포드의 아르고 AI 인수 등이 대표적인 사례로 꼽힌다. 그 밖에도 미국의 오로라, 파이브AI, 우버, 중국의 바이두, 포니.ai, 오토X, 모멘타 등이 자율주행 스타트업으로 부상하고 있다.

우리나라는 ICT 대기업들이 자율주행 기술을 테스트하며 차세대 통신과 고유기술을 개발·발전시키고 있다. 단, 자율주행에 필요한 소프트웨어의 전체 과정을 딥러닝과 인공지능으로 제어하는 ‘end to end’ 방식이 원활하게 이루어지기 위해서는 플레이어 네트워크와 새로운 모빌리티 생태계 형성이 필요할 것으로 보인다.

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