자율차량 '눈':레이더, 카메라, 라이다...기업마다 선택 달라
테슬라는 카메라 이용한 비전기술, 현대차는 모두 사용
독일, 자율주행차 레벨4 법안 이미 완성
'완전 자율주행'시대 열려면 C-TIS도 탄탄해야
| [편집자 주] 2016년 알파고만 등장했을 때만 해도 인공지능(AI)은 사람들에게 많이 알려진 존재가 아니었습니다. 공포의 대상이기도 했고, 호기심 가득한 기술이기도 했지요. 하지만 지금 AI는 산업, 금융, 예술, 쇼핑, 채용 등 분야에 상관없이 우리 삶의 일부분이 됐습니다. 어느새 '위드 AI(With AI)' 시대가 된 것이지요. <AI타임스>는 지난 1년간 우리 삶에 녹아든 AI를 취재했습니다. 그리고 연말을 맞아 [위드AI] 특집으로 일상에 녹아든 AI 분야 15개를 선정, 소개하고자 합니다. 여러분은 지금 어떤 AI와 함께하고 계신가요? |
내년부터 도로교통법이 개정되면서 자율주행차가 일반 도로를 달릴 수 있게 된대요. 정부가 31일 발간한 ‘2022년 이렇게 달라집니다’에서는 내년 4월 20일부터 자율주행차량의 도로 통행이 가능하다고 밝혔죠.
이로써 ‘완전 자율주행 시대’가 머지않아 올 수 있지 않을까 설레는 분도 계실 거예요. 차를 타기만 하면 시스템이 알아서 척척 목적지까지 데려다주는 상황, 누구나 한 번쯤 상상했을 거예요. 그런데 여러분, 자율주행 차만 잘 만들면 ‘완전 자율주행 시대’가 올까요?
자율주행차량은 정글 같은 도로 위에서 인간 대신 운전하는 시스템이죠. 그만큼 예기치 않은 상황에 대처를 잘 해야 해요. 만약 사고가 나면 책임은 누가 질까요? 보험 처리는 될까요? 이를 해결하기 위해선 법적인 시스템도 잘 마련돼야 해요.
차량 기술과 법이 있으면 안전할까요? 그렇지 않습니다. 차량이 달리는 도로 교통 또한 스마트하게 바뀌어야 하죠.
차량 기술, 법제화, 도로 교통이라는 삼 박자가 조화롭게 발전해야 완전 자율주행 시대를 맞이할 수 있어요.
이번 [위드AI]에서는 자율주행차 핵심 부품 기술, 자율주행법 사례, 스마트 도로교통에 대해 쉽고 재미있게 소개해 드릴게요.
자율주행차의 '눈': 카메라, 레이더, 라이다
자율주행의 핵심인 카메라, 레이더, 라이다는 사람 ‘눈’ 역할을 해줍니다.
카메라는 사물을 구별하고 색깔을 관찰하는 점에서 뛰어나요. 그러나 물체와의 거리를 파악하지 못하고 밤이나 악천후에 성능이 떨어지는 단점이 있답니다.
레이더(Ladar)는 전파를 쏴서 물체와 부딪힌 뒤 되돌아오는 속도로 사물을 감지하는 역할을 해요. 레이더 파장은 ㎝ 단위죠. 전파의 경우 물체에 닿았을 때 흡수되는 정도가 적어서 외부 환경에 방해도 덜 받아요. 따라서 악천후에 강하고 거리를 잘 측정하지만, 사물을 점으로만 인식해 정밀성이 부족하죠.
라이다(LiDAR)는 빛 탐지·범위 측정(Light Detection And Ranging)의 약자예요. 고출력 레이저 펄스를 발사해 레이저가 목표물에 맞고 되돌아오는 시간을 측정해서 스캔하는 기술이랍니다. 초당 수백 만개에 달하는 레이저 빔을 통해 사물 간 거리나 형태를 파악할 수 있죠. 나노미터(1㎚=10억 분의 1m)로 짧아 레이더가 인식하지 못하는 사물까지 감지하는 장점이 있습니다.
라이다는 레이더에 비해 정밀성이 상당히 높아요. 자율주행 업체가 선호하는 이유기도 하죠. 라이다는 직진성이 강한 1550m 근적외선을 이용해요. 대상을 보다 정밀하게 인식할 수 있죠. 오차 범위가 mm~cm에 불과할 정도로 정밀 관측이 가능해요. 라이다는 거리, 폭, 높낮이 정보까지 측정해서 대상을 3차원으로 인식한답니다.
또 레이저를 여러 갈래로 쪼개서 발사하기도 해요. 16, 32, 64개로 나눠지는 레이저 채널 수가 높아질수록 세밀한 인식이 가능하죠. 도로 환경을 3D로 만드는 데 아주 유용하답니다.
그러나 라이더는 가까운 거리를 보지 못하고 사물의 정확한 형체까지 인식하지는 못해요. 그래서 부품 하나만으로는 자율주행차가 운전자 눈을 대신할 수 없겠죠.
기업들은 어떤 '눈' 선택했을까
자율주행차 만드는 기업마다 다양한 ‘눈’을 선택해 기술 개발에 힘쓰고 있어요.
자율주행하면 떠오르는 기업이 있죠? 바로 미국 테슬라죠. 테슬라는 카메라와 인공지능(AI)을 이용한 비전 기술로 자율주행차를 개발했어요. 2019년 테슬라 CEO 일론 머스크는 테슬라 자율주행 시연행사에서 "차량에 라이다를 탑재하는 건 무의미한 짓이다"며 라이다에 회의적인 입장을 밝혔죠. 라이다는 값이 비쌀 뿐만 아니라 자동차 디자인까지 해친다면서요. 굳이 라이다를 달지 않아도 카메라만으로도 충분하다고 말했어요.
테슬라는 그동안 카메라와 레이더만을 탑재한 자율주행기술 FSD(Full Self-Driving)만 출시했어요. 지난 5월 테슬라 전기차에 레이더도 제외할 예정이라 발표했죠. 카메라와 영상분석 AI 기술만으로도 충분하다면서요.
실제 판매하는 테슬라 모델3와 모델Y에는 라이다·레이더 없이 카메라 8대만 탑재했답니다. 오토파일럿은 카메라 8대, 초음파 센서 12대, 레이더 1대를 사용하고요.
그러나 카메라와 인공지능만으로 완전 자율주행을 이룰지는 여전히 의문이랍니다. 테슬라 관계자는 “더욱 안전한 자율주행차를 만들려면 카메라뿐만 아니라 레이더, 라이다도 모두 필요하다”고 말할 정도면 감이 오죠?
우리나라 현대자동차는 라이다, 레이더, 카메라 모두 탑재해 자율주행 개발을 하고 있습니다. 해외 기업인 알파벳 웨이모, 벤츠 등도 우리와 같은 방식으로 개발 중에 있고요.
작년 열린 ‘2021 서울모터쇼’에서 현대자동차가 레벨4 전기 자율주행차 '아이오닉Q'실제 모델을 직접 전시했어요. 무려 자율주행 4단계 차량이에요. 자율주행 레벨 4 수준은 일정 구간에서 운전자 개입 없이 주행하는 단계입니다. 라이다 5개, 레이다 12개, 카메라 14대로 총 31대가 달려있어요. 눈이 31개 있는 셈이죠. 카카오모빌리티도 올해 ‘이프 카카오 2021’ 컨퍼런스에서 라이다와 HD 맵을 적극적으로 이용할 방침이라고 발표했습니다.
독일은 내년부터 자율주행 레벨3 차량이 도로 위를 누빌 예정이에요. 메르세데스-벤츠가 레벨3 자율주행 차량을 내년에 본격적으로 출시한다고 밝혔거든요. 독일 당국이 벤츠가 레벨3 자율주행 시스템 '드라이브 파일럿(Drive Pilot)'을 차량에 탑재하도록 승인했어요. 유엔 유럽경제위원회(UNECE) 표준에 따라 허가받은 최초 사례랍니다. 경쟁 업체 미 테슬라보다 한발 앞선 셈이죠.
레벨3 자율주행차는 조건부 자율주행으로 특정 상황에서 운전자 개입 없이 운전할 수 있어요. 시스템이 운전자 개입을 요청하면 즉시 인간이 운전해야 합니다. 벤츠가 만든 드라이브 파일럿은 라이다(LiDAR), 후방 카메라, 외부 마이크, 고정밀지도(HD Map)로 작동해요. 속도는 최대 60km까지 내고 약 1만3천km까지 달릴 수 있어요.
현재 드라이브 파일럿은 법적으로 독일에서만 사용할 수 있어요. 똑똑한 학생들은 “도대체 독일에는 어떤 법까지 있길래 자율주행 레벨3를 허가했지?”라며 궁금해할 수도 있어요. 올해 독일은 자동차 선진국답게 레벨4 관련 법안을 만들었답니다. 이제부터 독일이 만든 자율주행 관련 법안에 대해 이야기해보도록 해요.
독일 자율주행 레벨4 법안, 어떤 특징 있나
독일은 올해 2월 세계 최초로 자율주행 4단계 정부안을 발표하고 7월 시행했어요. 2022년까지 특정 구역에서 레벨 4 자율주행 차량을 정기 운행하는 게 목표죠. 법안 주요 내용은 ▲자율주행차 운전자가 누군지 ▲자율주행 데이터는 누가 관리하는지가 포인트랍니다.
독일은 운행 주체를 ▲운전자 ▲생산자 ▲기술감독자(Technischen Aufsicht)로 확대했어요. 운전자는 차량 소유자, 생산자는 자율주행차를 조립하고 부품을 제작한 대상이죠. ‘기술감독자’는 너무 생소한 단어죠? 이 주체는 자율주행 작동을 외부에서 비활성화하거나 해제할 수 있는 책임자를 말해요. 오직 인간만이 할 수 있는 역할이죠. 차량 시스템에 시각, 청각, 지각적 표시가 나면 즉시 자율주행 기능을 비활성화해야 하는 역할이 있어요.
자율주행 데이터 법안도 주목해야 할 필요가 있어요. 자율주행차를 만든 기업이 아닌 정부가 주도적으로 자율주행 빅데이터를 수집·이용하거든요. 독일 정부는 기업이 민감한 개인정보를 다루는 것보다 정부가 적극적으로 나서서 투명한 데이터 수집을 이행하는 게 낫다고 봤거든요.
자율주행차 소유자는 차량 번호, 운전자 개입 승인 횟수, 네트워킹 매개변수 등 총 13개로 나뉜 데이터를 저장해야 해요. 수집된 데이터는 자율주행 교통사고 연구 목적으로 쓰이죠. 대학교나 연구기관, 공공기관이 도시교통을 계획하는데도 사용할 예정이랍니다. 안드레아스 쇼이어(Andreas Scheuer) 독일연방 교통부장관이 “수집한 데이터는 철저히 공익 목적으로 쓰일 것”이라 자신했으니, 데이터 유출 위험은 안 해도 되나 봅니다. 한 번 지켜보자고요.
완벽한 자율주행차와 그에 걸맞는 법안이 만들어졌다고 가정하죠. 그럼 이제 완전 자율주행 시대가 열린 거 맞나요? 뭔가 부족하다 느껴지지 않나요? 텅빈 아스팔트 위에서 달리는 상황, 정말 만족하시나요?
전문가 대다수는 완전 자율주행을 이루려면 도로교통 체계도 바꿔야 한다고 강력히 주장했어요. C-TIS가 안정적으로 구축돼야 자율주행차 레벨4를 넘어서서 5나 6까지 갈수 있다는 거죠. C-TIS가 뭔지 알려드릴게요.
C-TIS가 있어야 완전 자율주행 실현 가능
C-TIS(Cooperative-Intelligent Transport Systems)는 차량이 운전자에게 주변 도로, 교통상황 정보를 실시간으로 알려주는 서비스랍니다. 도로와 자동차, 사람이 서로 정보를 공유하며 교통 환경 이해도를 높여가는 걸 말하죠. 양방향 간의 정보 공유를 통해 안전을 강화하는 국가주도형 시스템 사업이죠.
완전자율주행차량의 상용화로 가기 위해서는 충분한 데이터가 필요하며, C-TIS 서비스가 데이터를 제공할 수 있어요. 유럽연합(EU)에서도 C-TIS 실증 사업 프로젝트 구간인 C-Road를 시행하면서 교통상황, 이동 수단의 디지털화, 연간 교통사고가 기존 대비 약 19% 줄어들 것으로 예상하고 있답니다.
C-TIS가 구축되면 각 자동차에 장착된 센서를 통해 교통관제 시스템에서는 모든 교통상황의 자세한 정보를 실시간으로 알 수 있어요. 예를 들어, 터널에 진입하지 않은 운전자가 터널을 통과한 자동차의 센서를 통해 터널 내 상황을 아는 것도 가능합니다.
실제 KT는 지난해 제주도에 C-ITS를 구축하는 사업을 진행해 구급차 등 긴급차량의 이동을 빠르게 할 수 있는 시스템을 구현했어요. 구급차가 가는 경로를 분석해 빠른 차선을 알려주고 신호를 바꿔주는 방식입니다. 이를 위해 KT는 약 3000대 렌터카로 교통신호, 낙석 정보, 기상정보, 주차정보 등의 정보를 실시간 분석하는 기술을 구축했죠.
라이다, 레이더, 카메라로도 가려졌던 교통 환경이나 예상치 못한 변수를 완벽히 차단하기 위해서는 이러한 도로 교통 시스템도 갖춰져야겠죠?
차량, 법, 인프라 모두 발전하려면 국가와 민간기업 모두 힘을 합쳐야 하겠네요. 그래야 비로소 완전 자율주행차가 자유롭게 도로를 누빌 수 있을 테니까요.
AI타임스 김미정 기자 kimj7521@aitimes.com
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[위드AI] ⑭ '완전 자율주행 시대' 열려면 뭐가 필요할까? - AI타임스
[편집자 주] 2016년 알파고만 등장했을 때만 해도 인공지능(AI)은 사람들에게 많이 알려진 존재가 아니었습니다. 공포의 대상이기도 했고, 호기심 가득한 기술이기도 했지요. 하지만 지금 AI는 산
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