▲ 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.

일본 다국적 중전기기업인 도시바(東芝)에 따르면 2022년 3월 18일 손바닥 크기의 라이다(LiDAR) 개발을 발표했다.   거리계측기술인 라이다는 자율주행과 사회인프라 감독에 중요한 눈의 역할을 맡는 것을 목표로 한다. 계측 장치의 일부인 투광기의 크기를 4분의 1로 하는 실장기술과 투광기 제어기술을 새롭게 개발했다.  기술 개발을 통해 투광기를 2대 설치했음에도 206cm3로 크기를 줄이고 해상도 1200×84와 세계 최장 길이인 계측거리 300미터를 달성했다. 라이다 시장 규모는 2019년 US$ 16억달러에서 2025년 38억달러로 확대될 것으로 전망된다. 2030년에는 차재용만으로도 연간 4200만대 출하가 예측된다. ▲도시바(東芝) 로고

미국 복합전자기술업체 제너럴일렉트릭(General Electric, 이하 GE)에 따르면 독일 항공지도 제작업체 마이크로드론(Microdrones)과 협력해 상업용 드론 시장에 진출하고 있다.마이크로드론은 항공지도 제작기술은 물론 드론을 직접 설계 및 제조할 수 있는 기술과 공장을 갖추고 있다. GE는 마이크드론과 파트너쉽을 체결해 자사의 드론 제조라인을 위탁생산한다는 방침이다.또한 GE의 차세대 장거리용 라이다(LiDAR) 드론인 ‘mdLiDAR1000LR’ 모델도 출시할 예정이다. 추후 마이크로드론의 항공사진 기술과 GE의 엔지니어링 기술을 접목한 새로운 모델도 개발할 계획이다.GE가 처음 드론 시장에 뛰어든 것은 2018년으로 거슬러 올라간다. 당시 무인교통서비스를 전문으로 하는 ‘AiRXOS’라는 자회사를 설립했지만 2020년 코로나-19 여파와 재정난으로 인해 2021년초 폐업했다.결국 시장 재진출에 대한 리스크를 줄이고 드론 산업 중 성장 가능성이 높은 매핑 및 측량 분야에 집중하기 위해, 베테랑 기업인 마이크로드론과 손을 잡은 것이다.GE와 마이크로드론의 합작품은 생산과 동시에 전 세계를 대상으로 판매망이 구축될 예정이다. GE가 가진 글로벌 물류망을 활용한다면 충분히 가능성 있는 전략이다.참고로 GE의 라이다 드론 ‘mdLiDAR1000LR’은 전력 인프라 시설과 광산 개발 현장에 맞춰 설계됐다. 전력선의 세부 정보를 스캔하고 광산지의 토지를 측량하는 것이 주요 기능이다.▲드론 라이다 기술 홍보자료(출처 : 마이크로드론 홈페이지)

미국 라이다 개발업체 라이트웨어 라이다(LightWare LiDAR)에 따르면 세계에서 가장 작고 가벼운 드론용 라이다 ‘SF45'를 개발한 것으로 나타났다.연구팀은 각종 지형 및 장애물을 탐색하고 비가시권(BVLOS)을 비행하는 드론의 새로운 시계를 확장하기 위해 SF45 마이크로라이다를 설계했다고 밝혔다.특히 자율비행드론의 경우 라이다와 같은 감지 장비를 탑재할 경우 이륙 중량이 늘어나 비행이 제한된다. 반면 무게가 59그램에 불과한 SF45의 경우 드론 하중에 거의 영향을 주지 않는다.크기도 골프공 지름과 비슷한 51센티미터로 매우 작기 때문에 드론뿐 아니라 어떤 기기에도 탑재할 수 있다. 크기가 작기 때문에 그만큼 전력 소모가 적다는 장점도 있다.또한 센서 시각을 최대 320도까지 조절할 수 있고 수평 및 수직 시각도 최대 50미터까지 가능하다. 온보드 데이터 전송 방식으로 탐지된 데이터를 실시간으로 볼 수도 있다.라이트웨어 라이다 연구팀은 “최근 라이다 기술은 드론과 결합하면서 고성장 산업으로 급부상하고 있다”면서 “기계별 호환성만 보완한다면 시장을 더욱 확장할 수 있을 것이다”라고 언급했다.▲초소형 라이다 SF45(출처 : 라이트웨어 라이다 홈페이지)

프랑스 라이다 및 드론 개발업체 옐로스캔(YellowScan)에 따르면 드론 레이다 및 데이터 분석 기술을 개선하기 위해 네덜란드 드론제조업체 에어스코어 테크놀로지(Acecore Technologies)와 파트너십을 체결했다.옐로스캔은 라이다(Lidar) 기술 솔루션을 개발하면서 동시에 차세대 드론도 설계하고 있다. 현재 라이다 기술은 드론이 고도 70미터를 순항하면서 지형을 측정하는 용도로 사용되고 있다.하지만 드론 기술이 점차 발전되면서 다양한 상업적 용도에 맞는 라이다 기술 플랫폼이 필요했다. 또한 라이다로 수집된 데이터를 목적에 맞게 재수집 및 분석하는 기술도 이전보다 개선해야 했다.결국 상업용 드론을 전문적으로 개발하는 에어스코어 테크놀로지와 협업하기로 결정했다. 현재는 토목, 임업, 전력 인프라, 고고학 연구 등 다양한 분야에 적용 가능한 기술을 공동으로 개발 중이다.옐로스캔은 라이다 및 데이터 기술을, 에어스코어 테크놀로지는 드론 기체를 포함한 하드웨어를 각각 제공하고 있다. 이렇게 개발되고 있는 것이 옐로스캔 매퍼(YellowScan Mapper)와 쿼드콥더형 Zoe 드론이다.옐로스캔 매퍼는 기존 클라우드 및 라이브 스테이션 소트프웨어를 통해 비행 직후 모든 지형 데이터를 실시간으로 처리해 전송할 수 있다.Zoe 드론은 90초 만에 고도 70미터까지 상승할 수 있다. 또한 옐로스캔 매퍼와 RGB 카메라 모듈을 모두 장착한 채 28분간 비행이 가능하다.양사는 옐로스캔 매퍼 기술을 Zoe 드론 플랫폼에 맞춰 최대한 운용할 수 있도록 연구 중이다. 이처럼 유사 동종계 간 기술적 협업을 통해 새로운 드론을 개발하는 사례가 점점 증가할 것으로 전망된다.▲옐로스톤 드론 라이다 기술 소개(출처 : 홈페이지)

일본 드론서비스업체 테라 드론(Terra Drone)에 따르면 2020년 드론 라이다(LiDAR) 조사업무를 수행한 프로젝트가 1000건 이상인 것으로 드러났다.드론 라이다 조사업무는 레이저 펄스를 이용해 지형과 지물을 측정하는 것이다. 측정된 자료를 바탕으로 3D 모델링을 통해 수치지형모델(DTM)을 구현한다.예를 들면, 경사의 기복이 심하거나 초목이 많은 지역에 인프라 건물을 설계할 때 사용된다. 또는 재난예방 감시활동이나 광물 탐사에도 적용된다.해당 기간 라이다 조사업무의 700건 이상은 현지에서 수행됐다. 이외 300여건은 영국, 중동, 아프리카, 인도네시아, 말레이시아 등 국외에서 이뤄졌다.추후 드론 라이다 조사업무 시장은 해외에 더욱 집중될 것으로 전망된다. 특히 중동과 아프리카에 예정된 오지 지역의 인프라 건설 수요가 뒷받침될 것으로 판단된다.테라 드론 관계자도 “초기는 아시아와 유럽을 중심으로 드론 라이다 시장을 형성하고, 이후 중동과 아프리카로 확장해 나갈 것이다”라고 밝혔다.▲드론 라이다로 스캔한 지형 이미지(출처 : 테라 드론 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)