▲ 자율주행차 적용 기술 ADAS 개요 [출처=iNIS]1982년부터 1986년까지 미국 NBC TV에서 방송했던 전격 Z작전(원제 : Knight Rider)는 인공지능(AI)가 탑재된 자율주행자동차의 활약상을 다루고 있다. 주인공이 손목에 찬 시계로 호출하면 원하는 장소까지 스스로 이동했다. 당시에는 상상에 불과하다고 치부됐지만 미국 테슬라는 꿈을 현실화시키기 위해 노력 중이다.자율주행자동차(autonomous driving car)란 운전자의 조작이 없이도 카메라와 센서, 위성항법장치(GPS) 정보 등을 활용해 스스로 주위 환경을 인식하고 목적지를 향해 이동이 가능한 자동차를 말한다. 자율주행차는 1925년 미 육군의 전기 기술자였던 프랜시스 후디나에 의해 개발된 '아메리칸 원드(American Wonder)'가 시초다.우리나라에서도 1990년대 후반부터 국책 교통연구기관과 고려대 한민홍 연구팀을 중심으로 자율주행차에 대한 본격적인 연구가 시작됐다. 국내 최대 자동차 제조업체인 현대자동차는 2023년 레벨 3(Level 3) 자율주행기술이 적용된 G90 모델을 출시할 계획이었으나 계속 연기되고 있다. 자율주행차의 기술, 서비스, 기대효과 등을 살펴보면 아래와 같다.◇ 다양한 센서를 활용해 자율주행에 필요한 데이터 수집 자율주행차는 장애물과 표지판을 식별하고 사각지대없이 주변 지역을 파악하려면 카메라(Camera), 레이더(Radar), 라이더(Lidar), 소나, GPS, 주행거리 측정장치, 관성 측정장치 등 다양한 센서가 필요하다. 다수 센서를 활용해 사물과 사물의 거리를 측정하고 위험을 감지하여 최적의 운전경로를 제시한다.자율주행차에 적용되는 기술의 구분은 각 제조사마다 다르지만 크게 외부 네트워크를 이용하는 커넥티드 카(Connected Car) 기술과 자동차 내부의 네트워크를 통해 부분 자율주행을 지원하는 ADAS((Advanced Driving Assistance System) 시스템으로 구분된다.ADAS 시스템은 인지센서를 통해 들어오는 정보를 지속적으로 모니터링하여 내부 알고리즘에 의해 필요한 정보를 추출한다. 추출된 정보를 기반으로 운전자의 편의 또는 안전이 보장된 주행에 도움을 줄 수 있도록 주행·제동·조향과 관련된 시스템을 제어한다.ADAS 시스템에 적용된 주요 제어기술은 크게 인지(센서), 판단(제어기), 제어(액츄에이터) 3가지로 구분된다. 센서를 통해 입력되는 정보를 모니터링해 내부 알고리즘이 운행에 필요한 정보를 추출한다. 추출된 정보를 기반으로 차량의 주행·제동·조향과 관련된 시스템을 제어한다.필수 센서는 레이더, 카메라, 라이다를 포함한다. 전방 레이더 및 라이더는 어드밴스드 스마트 크루즈 컨트롤(ASCC), 차량제동 제어장치(AVSM), 자동긴급제동 시스템(AEB) 기능을 구현한다. 카메라는 차로이탈경고(LDWS), 차선유지보조(LKAS), 전방충돌경고 (FCWS), 하이빔 어시스트(HBA) 기능을 지원한다. 후방 레이더는 후측방 충돌경고(BCW), 차선변경 보조장치(LCA), 후방교차 충동경고(RCTA) 기능을 구현한다.차량과 외부 세상을 네트워크를 통해 연결할 수 있는 특성을 커넥티비티(connectivity)라고 말하며 네트워크망을 통해 외부와 연결된 차량을 커넥티드 카(connected car)라고 한다. 특히 차량 내 데이터 흐름을 효율적으로 제어하고 각종 커넥티드 카 기술 및 서비스를 구현하는 기본적인 토대를 인카네트워크(In Car Network)로 칭한다.인카네트워크의 가장 중요한 3가지 요소는 차량 내부 네트워크, 커넥티드카 플랫폼, V2X(Vehicle to Everything) 통신 기술이다. 차량 내부 네트워크는 차량용 IP와 이더넷의 고대역폭 센서를 지원한다. 또한 IP와 차량 내 기존 버스 및 디바이스 간의 상호운용성을 제공하며 멀티 레이어 보안 등을 구현한다.커넥티드카 플랫폼은 자동차에서 생성되는 각종 데이터의 신속한 처리를 담당하는 커넥티드카 운영체제 (ccOS)와 카 클라우드와 연결을 통해 운전자에게 각종 서비스를 효율적으로 제공하는 커넥티드카 서비스 플랫폼 (ccSP)으로 구분할 수 있다. V2X 통신기술은 차량과 외부 네크워크를 연결하는 통신기술로서 차량 대 차량(V2V), 차량 대 인프라(V2I), 인프라 대 인프라(I2I), 차량 대 모든사물(V2X) 등 다양한 방식으로 지원된다.◇ 사고 발생시에 첵임 소재와 배상 책임의 한계 논의 필요자율주행차의 작동원리인 인간-기계 인터페이스(HMI)는 운전자와 차량 간 상호작용을 위한 시스템으로 자율주행차의 상태, 주행계획, 경고 메시지 등을 운전자에게 전달하고 그 피드백으로 명령이나 입력을 받아들이는 역할을 수행한다. 특히 자율모드 상태와 속도, 차선 위치, 목적지까지의 거리 등 기존의 네비게이션 역할뿐만 아니라 센서와 통신 상태를 모니터링하는 임무까지 수행한다.특히 충돌위험, 도로장애물 등의 상황경고와 시스템 오류 발생 시 경고 및 알림을 통해 이를 운전자에게 알려준다. 자율주행차가 스스로 제어하지 못한다고 판단되면 운전자에게 직접 개입을 요청하해야 한다. 이때 수동운전모드로 쉽게 전환할 수 있는 인터페이스를 제공해 운전자가 목적지 설정, 주행 경로 변경 등의 명령을 손쉽게 내릴 수 있도록 한다.한편 자율주행차는 예기치 않은 상황이나 비상사태에 대응할 수 있도록 비상상황을 감지하고 상황에 따른 운전자의 개입을 요청하거나 안전장치를 가동해야 한다. 이와 같은 비상 대응은 상황 인식(Perception), 상황 판단(Decision Making), 대응 실행(Execution)의 3가지 주요 단계를 포함한다.상황 인식 단계에서는 차량의 센서와 카메라를 통해 주변 환경과 차량 상태를 실시간으로 모니터링하여 비상 상황을 초래할 수 있는 이상 징후를 감지한다. 이상 징후는 장애물 출현, 차량 시스템 오류, 도로 위험 요소 등을 포함한다.상황 판단에서는 감지된 비상 상황의 위험도를 평가하고, 즉각적인 대응이 필요한지 판단하며 상황에 맞는 최적의 대응 전략을 결정한다. 대응 실행 단계에서는 충돌 위험이 있는 경우 차량을 자동으로 제동하거나 장애물을 회피하거나 비상 상황에서 차량을 안전하게 정지시켜 탑승자의 안전을 확보한다.필요한 경우에는 운전자에게 경고를 보내고 수동 개입을 요청해야 한다. 자율주행차가 비상 상황에 대응하기 위해서는 신속하고 정확하게 차량을 제어할 수 있는 시스템이 구축되어 있어야 한다. 그럼에도 기계적 혹은 소프트웨어적인 결함이 사고의 원인이 될 수 있으므로 대비책이 필요하다.자율주행차가 초래하는 사고에 대처하려면 위법 여부와 이에 대한 배상, 보상 및 책임의 귀속에 대한 기준을 마련해야 한다. 관련 데이터에 대한 개인정보보호를 어느 범위까지 유지할지, 피할수 없는 희생을 야기하게 되는 상황이 발생되면 어떤 선택을 하도록 알고리즘을 구성할지도 현안 이슈다. 윤리적인 판단 기준에 대한 사회적 담론 형성이 시급하다.◇ 국차 차원의 탄소중립 정책 실천해 제조업 경쟁력 높여야▲ 자율주행차를 도입하면 얻을 수 있는 효과 [출처=iNIS]자율주행차를 도입하면 에너지 측면과 운송 측면에서 교통 혁명을 선도할 수 있을 것으로 전망된다. 먼저 에너지 측면에서 보면 에너지 효율 향상, 재생 에너지 사용 증가 및 전기차 활용 촉진 등의 효과가 기대된다. 자율주행차는 차량 간 실시간 정보 교환을 통해 교통 상황을 분석하고 최적화된 경로를 제안한다.불필요한 정차와 혼잡을 줄여 차량의 에너지 소비를 감소시킨다. 차량이 일정한 속도를 유지하여 급가속과 급감속을 줄여 연료 효율을 높인다. 도심의 간선도로와 고속도로를 막론하고 불필요한 제동장치 조작이 교통 혼잡을 가중시킨다는 연구결과가 있다.전기차는 배출가스가 없다는 장점과 함께 충전 효율과 운행 효율을 높여 전체적인 이산화탄소 배출을 더욱 줄일 수 있다. 자율주행차는 기존 가솔린 엔진을 장착한 자동차보다 전기차의 활용을 촉진할 것으로 예상된다. 스마트 그리드(Smart Grid)와 연계되면 전력을 효율적으로 사용하고 재생에너지 활용을 극대화할 수 있다.반면 운송 측면에서는 교통 혼잡 감소, 물류 운송 효율성 향상 및 운전사 부족 문제 해결의 효과가 기대된다. 자율주행차는 교통 신호와 연계해 차량 흐름을 최적화한다. 교통 정체를 줄이고 차량의 공회전 시간을 줄여 탄소 배출도 감소시킨다. 차량 간 거리를 자동으로 조절해 도로 용량을 최적화한다.자율주행 기능이 적용된 화물차의 경로와 속도를 최적화하면 연료 소비를 획기적으로 줄일 수 있다. 특히 자율주행이 가능한 화물차가 줄지어 주행하는 군집 자율주행(platooning) 기술을 이용하게 되면 공기 저항을 줄여 연료 효율을 높일 수 있으므로 운송 및 물류 혁신이 촉진된다.종합적으로 자율주행차의 도입을 통해 에너지 효율을 향상시켜 에너지 소비를 줄이는 방식으로 탄소 배출량을 줄인다. 정부 차원에서도 전 세계적 탄소감소 정책에 효율적으로 대응하고 운송 및 물류를 혁신해야 한다. 국내 제조업체의 경쟁력을 향상시켜야만 국가 경쟁력이 도약할 수 있기 때문이다.

영국 법률위원회에 따르면 공공 도로에 자율주행 차량의 안전을 위해 새로운 자율주행 차량법의 도입을 권고하는 공동 보고서를 발표했다. 잉글랜드와 웨일즈의 법률위원회(The Law Commission) 및 스코틀랜드 법률위원회(Scottish Law Commission)가 포함된다. 보고서는 2018년 커넥티드 및 자율주행 차량 센터(Center for Connected and Autonomous Vehicles)가 의뢰했다.새 법안은 자동차가 규제 기관에 의해 자율주행 기능이 있는 것으로 승인되고 이러한 기능이 사용되는 경우 운전석에 있는 사람이 더 이상 자동차의 운전 방식에 대해 책임을 지지 않게 된다는 내용을 포함한다. 사고 발생 시에는 승인을 받은 회사에 대한 제재가 이루어지고 규제기관도 제재를 받을 수 있다. 운전자는 새 법안에 따라 '사용자 책임자'로 규정돼 자율주행 차량의 운행으로 발생한 사고에 대해 기소되지 않는다.그러나 운전자는 보험에 대한 책임을 지고 화물을 확인하며, 승객의 안전 벨트 착용을 확인해야 한다. 자율주행 차량의 주행 시에는 운전자가 자율주행차량을 통제할 수 없기 때문이다.또한 대중 교통에 사용되는 자율주행 차량은 책임자 없이 스스로 운전하도록 승인될 수 있다. 대신에 운송 면허가 있는 운영자가 사고에 대한 책임을 지게 된다.또한 운전자 지원 기능과 자율주행 운전의 광고 시에는 이를 구별하라고 권고했다. 이와 같은 법률위원회의 보고서는 대중의 신뢰를 구축하기 위해 안전과 책임을 기반으로 올바른 규정을 마련하도록 지원할 것으로 전망된다. ▲ 법률위원회(Law Commission)의 로고(출처 : 홈페이지)

일본 헬리콥터 서비스 제공업체 에어엑스(AirX)에 따르면 중국 이항(EHang)에게 50대의 에어 택시를 선주문했다. 이항은 승객용 드론 및 UAM(urban air mobility) 솔루션 선구자로 불리고 있다.이항이 국내에서 첫 무인 시험 비행을 수행한 지 불과 몇 개월 만에 EH216 자율항공기(AAV, autonomous aerial vehicles) 50대를 주문한 것이다.에어엑스는 자율비행 기술과 중앙 집중식 관리의 장점을 활용해 고객에게 비용 효율적인 항공 관광 서비스를 제공하기 위해 eVTOL 시장의 파트너로 중국 이항을 선택했다.에어엑스는 국내 100개 이상의 헬리콥터 관광 루트 및 개인 헬리콥터 전세를 위한 예약 플랫폼을 운영하고 있다. 매년 2000편 이상의 헬리콥터 관광 항공편과 200편 이상의 전세 항공편 예약을 통해 1만5000명 이상의 고객에게 서비스하고 있다. 에어엑스는 국내에서 저고도 운송 및 관광 시장이 큰 잠재력을 갖고 있다고 판단했다.▲ 일본 에어엑스(AirX) 홈페이지

영국 공군(Royal Air Force)에 따르면 기지 주변에서 보급품을 배달하는 자율주행 차량의 테스트를 진행하고 있다고 밝혔다.카고(Kar-Go)라고 불리는 자율차량은 서섹스(Sussex)에 기반을 둔 기술회사인 아카데미 오브 로보틱스(Academy of Robotics)와 협업으로 개발되고 있다. 이 차량은 시속 60마일로 주행할 수 있는 무공해 차량이다. 카고가 기지의 목적지에 도착하면 해치가 자동으로 해제되어 공군 요원이 화물을 회수할 수 있다.카고는 바퀴가 돌출되어 있고 깜박이는 조명과 넓은 트렁크가 있는 거대한 녹색 컴퓨터 마우스처럼 보인다. 안전한 자율주행 차량을 사용하면 공군 요원은 훈련받은 핵심 역할에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있다. 보안상의 이유로 훈련되고 승인된 직원만이 공군 기지 주변에서 물품을 이동할 수 있기 때문이다. 향후에는 자율차량을 확장하여 항공기 타이어와 같은 더 큰 하중을 운반할 계획이다.이를 통해 보급품, 예비품, 도구, 음식을 제공하고 항공기 연료 보급, 활주로 청소, 제설 및 얼음 제거와 같은 비행장 서비스를 제공하는 다양한 자율주행 차량을 볼 수 있을 것으로 전망된다. ▲ 아카데미 오브 로보틱스(Academy of Robotics)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

일본 전기통신대(電気通信大)에 따르면 비가시선(NLOS)에서 인간을 감지하는 레이더 기반 탐지 방법을 발표했다. 레이더 기반 센서는 운전자 지원 시스템 및 자율주행 차량의 필수 구성 요소가 됐기 때문이다.주변 보행자 및 기타 교통 관련 물체를 구별할 수 있기 때문이다. 그러나 인공 인식 시스템은 악천후나 비가시선(NLOS) 상황에서 인간을 감지하는 데에 어려움이 있다. NLOS 상황은 보행자가 시야에서 차단될 때 발생한다. 예를 들어 주차된 차량 뒤에 있는 아이가 갑자기 거리로 뛰어들 때 생긴다.연구팀은 반사, 회절 신호 분석 및 기계 학습 기술을 기반으로 인간을 감지하는 방법을 개발했다. 실험에는 24GHz 레이더와 30cm 길이의 금속 실린더와 밝은 색 옷을 입은 인간의 2가지 목표물이 사용됐다. 탐지기에 의해 수신된 신호는 금속 실린더와 인간에 대해 본질적으로 다르다. 사람이 가만히 있어도 자세 조절과 관련된 호흡과 작은 움직임은 반사파 신호에 변화를 일으킨다.이 차이가 금속판의 가장자리 주변에서 파동이 '구부러지는' 회절 효과를 강화한다. 연구팀은 반사 및 회절 신호에 기계 학습 알고리즘을 적용해 사람과 물체의 차이를 학습할 수 있도록 조치했다.이를 통해 최대 80%의 인식률을 달성했다. 또한 연구팀은 완전한 비가시선 상황에서도 인간이 서 있는지, 걷고 있는지를 인식할 수 있었다.이와 같은 연구를 통해 자율주행 차량의 주행중에 발생될 수 있는 사고를 미연에 방지할 수 있을 것으로 전망된다.▲ 전기통신대(電気通信大)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

독일 글로벌 기술기업인 지멘스(Siemens)에 따르면 IAA 모빌리티쇼에서 자율 충전 시스템(Autonomous Charging System)을 공개했다. IAA 모빌리티쇼는 뮌헨(Munich)에서 9월 7일부터 12일까지 개최된다. 지멘스는 이 솔루션을 통해 자동차에서 트럭까지 전기차를 완전 자동 충전할 수 있다. 현재 전시된 프로토타입은 최대 300kW의 충전 용량을 갖고 있지만 1메가와트까지 확대될 계획이다. 전기 트럭을 충전하는 데 필요한 이러한 고용량은 케이블이 너무 무거워진다는 문제점이 있다. 지멘스는 로봇을 활용해 충전 케이블을 연결할 수 있는 자율 충전 시스템을 제공한다. 지멘스는 "첨단 자동화 및 디지털화 솔루션”을 제공할 방침이다. e-모빌리티(mobility)의 전환이 이미 본격화되고 있기 때문이다.또한 지멘스는 시뮬레이션을 사용해 자율주행 차량의 영향과 안전성을 측정하는 사내 벤처 스타트업인 시물리틱(Simulytic)을 론칭할 계획이다.사고 확률, 변화하는 교통 흐름 및 혼잡 패턴, 날씨 및 도로 조건의 영향, 기타 국부적 요인에 따른 자율주행 차량의 안정성을 평가하기 위한 목적이다.▲ IAA 모빌리티쇼 2021 홍보자료

독일 글로벌 자동차제조업체인 메르세데스벤츠(Mercedes Benz)에 따르면 낮은 가시성 조건에서의 안전한 주행을 위한 AI-SEE 프로젝트에 알고럭스(Algolux)를 선택했다.알고럭스는 캐나다 컴퓨터 비전 소프트웨어 스타트업 기업이다. 알고럭스는 2021 CB Insights AI 100에 이름을 올리고 2021 Tech.AD 유럽 어워드에서 가장 뛰어난 자율주행차 기술 혁신상(Most Outstanding Autonomous Vehicle Technology Innovation)을 수상한 바 있다.이번 프로젝트에서 OEM 및 공급 레벨에서 20개의 세계 정상급 파트너와 협력할 것으로 예상된다. 자율주행 차량에 대해 레벨 4의 자율성을 구현하기 위한 목적이다.특히 낮은 가시성 조건에서 인공지능이 강화된 차량 비전으로 지원되는 강력한 센서 시스템을 구축하는 것이다. 눈, 폭우 또는 안개와 같은 날씨 및 조명 조건에서 안전한 여행을 보장할 수 있는 자율 주행 시스템이 필요하기 때문이다.이를 위해 알고럭스는 딥러닝 인공지능 알고리즘, 고유한 센서 유형의 데이터 융합, 장거리 스테레오 감지 및 레이더 신호 처리 분야에서 기술 및 도메인 전문 지식을 제공할 예정이다.특히 다중 감각 데이터 융합 접근 방식을 사용하여 획득한 센서 데이터는 악천후 인식 요구 사항에 맞게 조정된 정교한 인공지능(AI) 알고리즘을 통해 융합 및 시뮬레이션된다.프로젝트는 2030년까지 레벨 4 자율주행 자동차의 시장 도입을 가능하게 함으로써 유럽의 경쟁력을 크게 강화할뿐만 아니라 시간과 개발 비용을 절약할 수 있을 것으로 전망된다.▲ 알고럭스(Algolux)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

일본 글로벌 자동차제조업체인 토요타자동차(トヨタ自動車)에 따르면 자율주행 차량용 지도 제공업체인 미국 카메라(Carmera)를 인수했다. 새로 설립된 자회사 우븐플래닛(Woven Planet)을 통해 비공개 금액으로 인수했다. 우븐플래닛은 인공지능을 통한 모빌리티 투자 및 개발을 위해 2021년 1월 설립됐다.이번 인수를 통해 토요타자동차는 자율주행 차량에 필수적인 실시간 고화질 지도 및 크라우드 소싱 입력에 액세스할 수 있게된다. 우븐플래닛은 OEM 및 자동차 제조업체에 개방형 지도 플랫폼을 개발 및 판매할 수 있을 것으로 기대된다.한편 토요타자동차는 2021년 차량 공유 서비스 리프트(Lyft Inc.)의 자율주행 기술 부문을 US$ 5억5000만 달러에 인수하고 차량군 사업(fleet business)에 자동화를 제공하는 라이드셀(Ridecell)에 투자한 바 있다. 이와 같이 토요타자동차는 신생 기업 인수 및 차세대 자동차 개발을 위한 실리콘 밸리의 제조 업체 및 프로세스를 결합하는 데에 더욱 집중할 것으로 전망된다. 자동차 분야의 미래에서 불확실성이 증가하고 있기 때문이다. ▲ 토요타자동차(トヨタ自動車)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

미국 자율주행차량용 센서 스타트업 기업인 에이아이(AEye)에 따르면 1000미터의 감지 범위를 갖는 자율주행 차량용 라이다(Lidar) 센서를 개발했다. 4Sight M 라이더 센서이다.해상도를 희생하지 않고 더 긴 범위에서 물체를 감지할 수 있는 라이더 센서를 설계하는 것이 최근 라이더 개발의 과제였다.4Sight M 라이더 센서는 10Hz 스캔 속도(초당 10 프레임)를 유지하면서 1000 미터 이상 떨어진 물체를 감지할 수 있다. 160미터 거리에 위치한 도로에서 벽돌처럼 작은 물체도 감지한다.테스트는 2021년 2월 캘리포니아 바이런에 위치한 공항 활주로에서 4Sight M 센서의 표준 버전을 사용해 수행됐다.4Sight M lidar 센서는 다양한 자동차 제조업체 또는 개별 차량 모델의 ​​특정 요구 사항을 충족하도록 조정될 수 있다.이를 통해 자동차 제조업체를 위한 다목적 센서가 될 것으로 전망된다. 응용 분야에 따라 다양한 수준의 해상도와 범위를 프로그래밍하는데 사용할 수 있기 때문이다.▲ 에이아이(AEye)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

독일 글로벌 자동차제조업체인 폭스바겐그룹(Volkswagen Group)에 따르면 미국 글로벌 소프트웨어업체인 마이크로소프트(Microsoft)와 협력해 주율주행 차량 개발을 가속화하기 위해 자율주행 플랫폼을 구축할 계획이다.소프트웨어 자회사인 자동차소프트웨어 조직(Car.Software Organization)은 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)에 클라우드 기반 ADP (Automated Driving Platform)를 구축한다.이와 같은 컴퓨팅 및 데이터 기능을 활용해 글로벌 규모에서 더욱 빠르게 자율주행 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 애저(Microsoft Azure)에서 개발 프로세스를 단순화할 수 있기 때문이다.특히 자율주행 차량을 위한 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 및 AD(Autonomous-Drive) 기능 개발의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.하나의 개발 플랫폼으로 ADAS 및 AD 솔루션을 더 빠르게 구축할 수 있기 때문이다. 이와 같은 노력을 통해 이동성을 더욱 편안하게 만드는 동시에 승객의 안전을 개선할 수 있을 것으로 전망된다.▲ Germany-Volkswagen-AutonomousCar ▲ 폭스바겐그룹(Volkswagen Group)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)