미래형 모빌리티 실현! 상용차 자율주행 시대와 커넥티드카

자동 운전은 현실화하는 기술이 맞습니다.

단순히 센서를 달아 인공 지능 기술을 탑재했을 뿐 아니라 차량과 차량 또는 교통 인프라 간의 연결로 안전성을 더욱 강화하고 있기 때문입니다.

자동 운전 차가 주변과 연쇄적으로 상용화를 도모한다는 맥락을 이해하려면 현재에 대한 이해가 선행되어야 합니다.

예를 들어 보죠.운전을 하고 있다고 자신의 차가 앞차와 너무 가까이 갔을 때”피비핏”이라는 경고 소리를 내는 차를 많이 봤어요.이런 시스템에서 가장 발전된 것을 선진 운전 지원 시스템(ADAS)라고 합니다.

ADAS수준은 차선 이탈 방지 지원, 차량 간 거리 유지 보조, 속도 제한 보조, 충돌 경고 등 지원 기능의 범위에 의해서 다릅니다.

국제 자동차 기술자 협회(SAE international)가 정한 J3016표준에 따르면 ADAS수준은 수준 0을 포함하고 수준 5까지 총 6단계로 구분되어 있습니다.

이중 수준 0은 차선 일탈 경고 시스템 그리고 시각 및 청각 경고를 통해서 계기판에 경고 메시지를 표시하거나 경고 소리를 내고 빛으로 알리는 단계를 가리킵니다.

수준 1과 2의 차이는 ADAS가 스티어링 한 돕거나 제동, 가속까지 구할지 여부로 나누어집니다.

또는 가속 페달을 조절하지 않아도 운전자가 설정한 속도, 거리를 유지하는 적응식 정속 주행 시스템(Adaptive cruise driving system)와 자동 조종(autosteer)기능을 모두 제공하거나 어느 하나만 제공하느냐에 따라서도 수준이 갈릴 수 있습니다.

여기서 주목할 점은 레벨 1인 수준 2이며,”ADAS는 단지 운전자를 보조할 뿐(support), 주행은 운전자의 지속적인 감독 아래 이뤄져야 한다”라는 것입니다.

즉, 수준 2까지는 엄밀히 말하면 자동 운전은 아닙니다.

다만 자동 운전에 들어가기 전의 좋은 기반 기술임은 분명합니다.

그리고 2020년 이전에 소비자가 구입할 수 있는 차에 장착된 기술은 거의 수준 0~2에 해당했습니다.

한편, 레벨 3부터는 차량 통제권이 운전자로부터 차로 옮기겠습니다.

특정 조건에서 운전자가 개입해야 하기도 하지만 시스템이 차량을 제어한다는 점에서 자동 운전으로 취급됩니다.

영업용 화물차로 장거리를 운행하는 물류 업계에서는 운전자의 피로도의 감소에 의한 운송 효율 개선, 사고 위험 감소 등 다양한 이점을 얻을 수 있다는 점에서 자동 운전에 많은 관심을 들 수밖에 없습니다.

한진도 유통 업체 A사와 제휴하고 2023년 상반기부터 수준 3단계 자동 운전 기술을 적용하고 기술을 테스트하고 있습니다.

하루에 400km이상을 주행한 11톤의 간선 트럭의 운전자가 동승했으며 자동 운전 기술을 약 20일 간 시험한 결과 운전자가 실제로 운전에 개입한 것은 1000km당 1회꼴로 나타나고 연비도 다시 사람이 주행할 때보다 약 10%절감한 것을 알았습니다.

정확한 데이터 확보를 위해서는 더 많은 데이터가 축적돼야 하는데 자동 운전 기술이 고도화 및 상용화될 경우 물류 업계에 비용 절감 및 운영 효율성 제고 등 긍정적인 작용을 초래하는 것으로 쉽게 짐작할 수 있습니다.

비상시에 드라이버의 개입을 필요로 하는 수준 3의 다음 단계는 거의 도로에서 자동 운전이 가능한 수준 4와 탑승자만 주행이 가능한 수준 5입니다.

이처럼 자동 운전 기술이 고도화되면서 사람들은 “요청이 오기 전에 다른 행동을 해도 좋은가?”,”긴박한 상황에서 사람의 순발력에서 요청에 즉시 응할 수 있는지?”등의 의문을 갖는 것이 있습니다.

실제 공학 윤리 학계, 법학계에서는 레벨 3에 딜레마적 상황이 존재하는 것이 꾸준히 지적되어 왔습니다.

그럼, 어떻게 하면 이런 딜레마를 해소하고 수준 2를 넘어설 수 있을까요?이 문제를 해결하기 위한2가지 방식이 있습니다.

하나는 본 포스팅의 주제인 “커넥티드 카(connected car)”라는 기술로 해결하는 접근 방식이고 또 하나는 “순수 비전 센서 기반의 완전 자동 운전(Full self-driving based pure vision sensor)”기술로 해결하는 어프로치입니다.

비교 때문에 후자부터 살펴봅시다.

비전 센서 기반의 완전 자동 운전”꿈의 차원”이라고도 불리는 수준 5는 드라이버의 개입도 필요 없이 어떤 도로 조건에서 완전 자동 운전이 가능한 상태를 말합니다.

자동 운전 기술의 핵심은 인공 지능(AI)이 물건을 어떻게 인지하느냐에 달렸지만 카메라·레이더·라이더(LiDAR)이 주로 쓰입니다.

각각의 특징은 다음과 같습니다.

반면 레벨 3부터는 차량 통제권이 운전자에서 차로 넘어갑니다.

특정 조건에서 운전자가 개입해야 할 수도 있지만 시스템이 차량을 제어한다는 점에서 자율주행으로 취급됩니다.

영업용 화물차로 장거리를 주행하고 있는 물류업계에서는 운전자 피로도 감소에 따른 운송 효율 개선, 사고 위험 감소 등 다양한 이점을 얻을 수 있다는 점에서 자율주행에 많은 관심을 가질 수밖에 없습니다.

한진도 유통업체 A사와 손잡고 2023년 상반기부터 레벨 3단계 자율주행 기술을 적용해 기술을 테스트하고 있습니다.

하루에 400km 이상을 주행하는 11톤짜리 간선트럭에 운전자가 동승해 자율주행 기술을 20여 일간 테스트한 결과 운전자가 실제 운전에 개입한 것은 1000km당 1회 비율로 나타났고 연비 또한 사람이 주행할 때보다 약 10% 절감한 것으로 나타났습니다.

정확한 데이터 확보를 위해서는 더 많은 데이터가 축적돼야 하지만 자율주행 기술이 고도화 및 상용화될 경우 물류업계에 비용 절감 및 운영 효율성 제고 등 긍정적인 작용을 가져올 것으로 쉽게 추측할 수 있습니다.

비상시 운전자의 개입을 필요로 하는 레벨3의 다음 단계는 대부분의 도로에서 자율주행이 가능한 레벨4와 탑승자만으로 주행이 가능한 레벨5입니다.

이처럼 자율주행 기술이 고도화되면서 사람들은 ‘요청이 오기 전에 다른 행동을 해도 되는가?’, ‘긴박한 상황에서 사람의 순발력으로 요청에 바로 응할 수 있는가?’ 등의 의문을 가질 수 있습니다.

실제로 공학윤리학계, 법학계에서는 레벨3에 딜레마적인 상황이 존재하는 것이 꾸준히 지적되어 왔습니다.

그럼 어떻게 하면 이런 딜레마를 해소하고 레벨 2를 넘을 수 있을까요? 이 문제를 해결하기 위한 두 가지 접근법이 있습니다.

하나는 본 포스팅의 주제인 ‘커넥티드 카(connected car)’라는 기술로 해결하는 접근법이고, 다른 하나는 ‘순수 비전 센서 기반의 완전 자율주행(Full self-driving based pure vision sensor)’ 기술로 해결하는 접근법입니다.

비교를 위해서 후자부터 살펴봅시다.

비전 센서 기반 완전 자율주행 ‘꿈의 레벨’로도 불리는 레벨5는 운전자 개입도 필요 없이 어떤 도로 조건에서도 완전 자율주행이 가능한 상태를 말합니다.

자율주행 기술의 핵심은 인공지능(AI)이 사물을 어떻게 인지하느냐에 달려 있는데, 카메라·레이더·라이다(LiDAR)가 주로 사용됩니다.

각각의 특징은 다음과 같습니다.

우선 카메라는 질감, 색깔, 대비의 정보를 캡쳐하는 유일한 센서입니다.

높은 픽셀 해상도와 저가격으로 그 중요성이 더욱 강조되고 있습니다.

글로벌 전기 차 업체인 T사는 한때 자동 운전 차”눈”으로 카메라 센서만 고수하는 전략을 내놓기도 했습니다.

T사 이외의 완성 차 업체들은 레이더, 라이더 등의 센서를 카메라와 혼용하고 인지 성능을 최대한 확보하고 있습니다.

이중 레이더(RADAR·Radio Detecting And Ranging)은 전자파에서 물체를 탐지하는 거리를 측정하는 센서인 오토바이(LiDAR·Light Detection and Ranging)은 빛으로 물체를 탐지하는 거리를 측정하는 센서입니다.

그리고 카메라와 레이더, 라이더 방식을 동시에 활용하는 것을 센서 퓨전(sensor fusion)기술이라고 부릅니다.

자동 운전 차에 센서 퓨전 기술을 통해서 다양한 센서를 적용하면 단일 장비 탑재 시 발생하는 단점을 상호 보완하고 물건 인식 정밀도와 주행 안정성을 크게 개선할 수 있다는 장점이 있습니다.

그리고 여기에 인공 지능 기술이 참여하고 수집된 시각적 정보를 분석하고 거리 탐지(distance detection), 물체 인식(object detection), 장애물 인식(obstacle detection)등의 상황 인지를 해서 적절한 주행을 결정하는 역할을 합니다.

그러나 이런 센서 베이스의 자동 운전의 실장에는 아직 허점이 존재합니다.

대표적인 현상이 T사의 일부 차량에서 발생한 “팬텀 브레이킹(Phantom braking)”현상입니다.

전방에 도로 구조물과 사람이 있을 경우, 자동차 센서가 도로 장애물의 존재 여부에 대한 정확하게 판단할 수 없는 현상으로 쉽게 말하면 고속 주행 중에 자동차가 위험한 감속 조작을 마음대로 하는 것을 의미합니다.

이해 때문에 다소 극단적 사례를 예로 들었지만, 센서와 인공 지능에만 의존한 완전 자동 운전은 실현이 불가능하다는 회의론은 공학 업계를 중심으로 지속적으로 제기되는 것이 현실입니다.

T사만 아니라 더 많은 센서를 사용하는 자동 운전 차 업체도 피하기 어려운 쟁점입니다.

그래서 일부 전문가들은 뭔가 더 있어야 수준 3,4,5으로 갈 수 있다는 생각을 했습니다.

그것은 “(연결)”입니다.

이는 어떤 의미에서 복잡한 기술은 아닙니다.

그것은 “철도”라는 응용 사례가 있기 때문입니다.

각각의 열차가 모두 철도 시스템을 통합되어 정보를 교환하면서 충돌 없이 안전하게 주행하도록 이러한 시스템 모델을 도로도 구축하고 보자는 게 골자입니다.

그리고 이 개념을 “커넥티드 카”이라고 부릅니다.

플랫폼이 되는 자동차 커넥티드 카커넥티드 카(connected car)란 각 차량이 서로 소통하기로 교통의 흐름이나 날씨 정보의 같은 주행 정보를 수신하는 수준을 넘어 자동차가 스마트 폰이나 집, 사무실, 도시의 다양한 인프라 시설과 상호 통신하고 사물 인터넷(IoT)의 일부가 되는 것이며 커넥티드 카의 “연결”은 무선 통신 인프라와 시스템에서 실현됩니다.

즉, 통신 모듈이 장착되어 차내·외부, 인프라, 외부 기기 등과 쌍방향에 인터넷 접속 및 데이터 공유가 가능한 자동차의 일입니다.

커넥티드카(connected car)란 각 차량이 서로 소통함으로써 교통흐름이나 날씨정보와 같은 주행정보를 수신하는 수준을 넘어 자동차가 스마트폰이나 집, 사무실, 도시의 다양한 인프라 시설과 상호 통신해 사물인터넷(IoT)의 일부가 되는 것으로 커넥티드카의 ‘연결’은 무선통신 인프라와 시스템으로 구현됩니다.

즉, 통신모듈이 장착돼 차량 내·외부, 인프라, 외부기기 등과 양방향으로 인터넷 접근 및 데이터 공유가 가능한 자동차를 말합니다.

국내외 자동차 업체들은 커넥티드 카를 통해서 수집된 데이터를 기초로, 플랫폼과 서비스 사업을 확대하고 있습니다.

또 커넥티드 카 서비스의 경쟁이 거세지면서 카 클라우드와 서비스 플랫폼을 구축하고 커넥티드 카의 운영 체제를 개발하는 등 투자에도 박차를 가하고 있습니다.

자동차 회사의 커넥티드 카의 확대 계획으로 2030년에는 신차의 95%이상이 커넥티드 카로 보급할 것입니다.

또 글로벌 컨설팅 기관인 맥킨지는 현재 세계 신차의 약 50%가 코넥텟도 기능이 탑재됐으며 2030년에는 95%로 증가한다고 분석했습니다.

국내외 자동차 업체들은 커넥티드 카를 통해서 수집된 데이터를 기초로, 플랫폼과 서비스 사업을 확대하고 있습니다.

또 커넥티드 카 서비스의 경쟁이 거세지면서 카 클라우드와 서비스 플랫폼을 구축하고 커넥티드 카의 운영 체제를 개발하는 등 투자에도 박차를 가하고 있습니다.

자동차 회사의 커넥티드 카의 확대 계획으로 2030년에는 신차의 95%이상이 커넥티드 카로 보급할 것입니다.

또 글로벌 컨설팅 기관인 맥킨지는 현재 세계 신차의 약 50%가 코넥텟도 기능이 탑재됐으며 2030년에는 95%로 증가한다고 분석했습니다.