[첨단 헬로티]

자율주행 자동차의 핵심이 되는 기술은 첨단운전자보조시스템 즉, ‘ADAS(Advanced Driver Assistant System)’이다. ADAS는 작년 3월 인텔(Intel)이 153억 달러를 들여 인수한 모빌아이(Mobileye)가 최초로 개발한 시스템이다. 자동차 및 특수 차량의 안전성과 효율성을 높이고 이동성을 형성함으로써 자율주행의 기술적 뒷받침을 마련하는 시스템이라고 볼 수 있다.

ADAS의 핵심은 바로 ‘센서’. 분석전문기관 Strategy Analytics는 2023년이 되면 세계 ADAS 시장이 438억 달러, 매출액이 168억 달러에 달할 것이라고 예상했다. 전체 ADAS 시장에서도 센서가 차지하는 비중이 가장 높다. ADAS는 크게 인지, 판단, 제어 총 세 분야의 기술로 구성된다. 인지 영역은 센서를 사용해 장애물, 도로표식, 교통신호 등을 인식하는 기술이다.

ADAS는 교통 환경에 따라 속도를 조절할 수 있는 기능인 ‘적응형 크루즈 컨트롤(Adaptive Cruise Control, ACC)’을 중심으로 발전하고 있다. 이밖에도 능동적인 안전시스템으로 충돌 위험 시 운전자가 제동장치를 밟지 않아도 스스로 속도를 줄이거나 멈추는 ‘자동긴급제동(Autonomous Emergency Braking, AEB)’, 차선 이탈 시 주행 방향을 조절해 차선을 유지하는 ‘차선이탈자동복귀(Lane Keep Assist, LKA)’ 등이 있고, 수동적인 시스템으로는 차선 이탈 시 운전자에게 경고하는 ‘차선이탈경고(Lane Departure Warning, LDW)’, 앞 차량과 충돌이 임박한 것을 경고하는 ‘전방충돌경고(Forward Collision Warning, FCW)’ 등이 있다.

차 주변을 분석하고 인지하는 등 운전 조건에 대한 데이터를 ECU(Electronic Control Unit)에 제공하는 센서는 ADAS 시장에서 비중이 가장 높고 성장 속도도 빠르다. 주행시 차선, 교통표지판, 신호등, 보행자 등 정확한 정보 파악을 위해서는 강력한 기능의 센서가 필요하다.

ADAS 센서는 크게 카메라, 레이더, 라이다로 나눠볼 수 있다. 카메라는 레이더, 라이다를 통해 파악할 수 없는 정확한 형상정보를 파악할 수 있기 때문에 ADAS 시스템에서 가장 기본이 된다. 교통표지판 인식, 사각지대 탐지, 차선 이탈 등을 판단하기 위해 카메라를 통한 정확한 데이터 분석이 필수다.

스테레오 방식의 카메라를 이용하면 렌즈간 시각차를 이용해 물체를 3차원으로 인지함으로써 형상정보에 거리정보까지 얻을 수 있다. 하지만 가격이 상승한다는 단점도 존재해 단안(mono) 카메라를 통해 여러 기능을 동시에 수행할 수 있도록 한다.

카메라 이미지 처리 기술을 기반으로 하는 모빌아이는 카메라 기반 이미지 처리 알고리즘과 ADAS 기능을 작동시키는 제품을 출시해왔다. 최근에는 ‘EyeQ5’라는 이름의 차량용 프로세서를 발표하기도 했다.

레이더(Radio Detection And Ranging, Radar)는 허공에 전자파를 쏜 다음 어떤 물체에 부딪혀 돌아오는 반사파를 측정해 탐지된 물체의 방향, 거리, 속도 등을 파악하는 시스템이다. 전파를 이용하기 때문에 기상환경이나 밤낮을 구별하지 않고 안정적으로 거리 측정을 할 수 있어 카메라를 보완하는 역할을 한다.

레이더는 측정 거리와 측정 각도를 동시에 늘리는 게 어렵기 때문에 ADAS 기능에 따라 장거리용 레이더와 중·단거리용 레이더로 나뉘어 적용된다. 기술 측면에서 차량용 레이더는 데이터의 정확성을 높이기 위해 측정 거리와 측정 각도, 전파의 주파수 대역 폭 확대를 목표로 발전하고 있는 한편 경량화, 소형화, 저가화를 위한 노력도 지속되고 있다.

라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR)는 레이더와 기본 원리는 같지만 고출력의 펄스 레이저를 이용해 거리 정보를 획득한다는 점에서 다르다. 라이다 센서에서 끊임없이 광선을 쏘아 되돌아오는 속도를 측정하는 방식이다. 실제 거리를 계산하는 데 1초에 수백만 번의 광선을 쏘기 때문에 이를 모두 합쳐서 3D로 시각 정보를 재구성하는 것이 가능해진다.

미국에서 달 탐사를 처음 시작했을 당시 달의 지형을 알아내기 위해 사용되는 등 지리학적으로 활용됐던 라이다가 처음 자동차에 사용된 것은 2005년 미 국방부 자율주행차 경진대회인 다르파(DARPA)이다. 스탠리(Stanley, 스탠포드 대학과 폭스바겐이 공동으로 만든 자율주행차)는 5개의 라이다를 차량 지붕에 설치해 대회에서 우승했다. 이 무렵부터 현재 라이다 회사인 벨로다인(Velodyne)이 라이다에 관심을 갖고 개발과 활용에 뛰어들게된 것이다.

라이다는 360도 회전하는 센서에서 받아들이는 정보로 진행 방향에 따라 앞에 도로가 어떤지, 신호등은 무엇인지 예측이 가능하게 한다. 실시간으로 변화하는 도로 상황을 확인해 사람이 길을 건너가는지, 다른 차량들이 어떻게 움직이는지를 알아내고 움직임을 예측해 운행에 반영한다.

위에서 설명한 카메라, 레이더, 라이다는 각각의 장단점이 분명하기 때문에 최근에는 통합 센서를 개발하는 추세이다. 자율주행은 생명 등 안전과 직결되므로 오류 없는 정보를 전달하기 위해 ADAS 센서에 있어 용장성(redundancy)를 추구하는 경향이 있는데, 이를 통해 정상 동작에 필요한 정도 이상의 여분 장치를 부가해 안정성을 높인다. 그러나 이종의 센서간 각각 다른 데이터를 공급할 경우 어떤 것에 최우선 가치를 두는지에 대한 문제가 발생할 여지가 있다.

미국 자율주행 개발 현황을 살펴보자. 전 세계적으로 가장 주목받는 자율주행 자동차 기업은 바로 테슬라이다. 테슬라는 2016년 10월 2세대 오토파일럿(Autopilot)을 도입하면서 EywQ3 칩으로 구동되던 모빌아이의 컴퓨터 비전 기술을 엔비디아의 Drive PX2 내장 컴퓨터가 탑재된 자체 컴퓨터 비전 시스템인 Tesla Vision으로 대체했다.

테슬라의 CEO인 일론 머스크(Elon Musk)는 지난 2월 실적발표에서 “라이다는 너무 비싸고 부피가 크다”면서 카메라만으로 ‘완전한 자율성’을 달성하려는 전략을 채택했다.

월스트리트저널은 웨이모가 미국 애리조나 주 피닉스 지역 주민들을 대상으로 자율주행 택시 서비스를 미국에서 시범으로 운행할 예정이라고 보도했다. 또한 비즈니스인사이더는 웨이모가 피아트 크라이슬러와 함께 2018년 자체 설계된 자율주행 하드웨어 제품군과 최초로 통합된 하이브리드 비니밴을 출시할 예정이라고 보도했다. 구성 요소를 모두 내장해 차량 중 가장 비싼 구성품인 라이다의 가격을 90% 절감해 7,500달러로 내일 수 있다고 전했다.

월스트리트저널은 웨이모의 자율주행차가 ADAS 센서인 카메라, 레이더, 라이다를 모두 사용해 지난 8년간 공공도로에서 350만 마일 이상을 달리는 동안 충돌사고는 단 한 차례뿐이었다는 등 오류가 거의 없다고 평가했다.

GM은 지난 1월에 핸들과 페달이 없는 자율주행 차량을 2019년까지 대량 생산할 계획이라고 밝혔다. 댄 암만(Dan Ammann) GM 사장은 크루즈 AV의 사진과 동영상을 공개하며 “2019년에 이 차가 도로를 주행할 수 있도록 미 교통 당국에 허가를 신청한 상태”라고 밝혔다.

자율주행솔루션을 제공하는 글로벌 테크놀로지 기업 ‘앱티브’sms 미국의 자동차 공유서비스 업체인 리프트와 협력해 CES 2018에서 400번 이상의 차량 공유 서비스를 제공했다. 운전된 마일의 99%는 완전 자율주행 모드로 이뤄졌고 승객들은 5점 만점에 4.997의 평점을 줬다.

미국 시장조사업체 Navigant 리서치가 지난 1월 발표한 보고서에 따르면 현재 자율주행 분야에서 가장 앞선 기업으로 GM이 선정됐다. 그 뒤를 이어 웨이모, 포드, BMW, 인텔, FCA, 앱티브 순이었다.

Navigant 리서치는 작년에 자율주행 부문에서 개발 속도의 가속화가 나타나 참여 회사 가운데 많은 수가 연구개발에서 생산으로 전환했고 차량 공유서비스가 자율주행 자동차를 배치하는 주요 수단이 될 것이라고 분석했다.

한국의 자율주행 기술은 ADAS 기술에 대한 연구개발이 이뤄지고 있긴 하지만 미국 등과 비교했을 때 자율주행차를 보급하고 상용화하는 데에는 당면 과제들이 산적한 상태이다. 국내 업체와 연구소가 보유한 ADAS 센서 및 요소기술에 대한 수준은 최고 기술 대비 65~80% 정도이므로 핵심 기술에 대한 경쟁력 확보가 시급하다.

4차 산업혁명의 스마트자동차 산업과 관련해 자율주행 시스템은 부품, 센서, 모듈, 통신 분야 등과 함께 융합기술로 진보해야 하므로 ADAS 센서뿐만 아니라 각 분야의 고른 발전이 요구된다.

최근 미국 캘리포니아 차량국(DMV)은 운전석에 사람이 앉지 않더라도 자율주행차 테스트가 가능하도록 하고 자율주행차를 일반 딜러숍(자동차 매장)에서 취급할 수 있도록 하는 내용의 주 법규를 입안했으며 주 행정법규청(OAL)도 이를 승인했다.

한국 국토교통부는 2017년 4월부터 자율주행차 도입을 위한 보험제도 및 법령 개선방안 등 전반적인 제도개선 방안을 위한 준비작업에 착수한 것은 세계적 추세에 비춰 늦은 감이 있다. 

현재 법규의 미비로 한국 자율주행차 기업들이 미국에서 테스트를 진행하고 있는 상황인데, 실제로 달려야하는 한국 도로상의 자율주행이 필수적임을 고려하면 기술진보 수준과 발맞춘 제도 개선은 하루 빨리 이뤄져야할 것이다.

국내 중소기업과 스타트업의 참여도 필요할 것으로 보인다. 미국 자율주행 시장에서는 대기업들의 참여도 높지만 스타트업들의 기술 개발이 가장 활발하다. 

한국 스타트업들은 인프라 투자가 많이 이뤄져야 하는 하드웨어보다 소프트웨어 부문에서 연구개발 참여도를 높일 필요성이 있다. 장기적으로는 정책적 차원에서 인프라 투자를 늘려 하드웨어에서도 고를 기술 발전을 도모해야 미국 자율주행 시장에 진출이 가능할 것으로 예상된다.

한국을 자율주행차 테스트베드로 활용하는 방안도 필요하다. 국내 기업이 자율주행을 테스트할 때 캘리포니아는 겨울이 없는 환경이기 때문에 겨울 기후에서의 테스트는 또 다른 곳에서 실시하고 있다. 현재 국토교통부는 올해 완공을 목표로 자율주행차를 테스트할 수 있는 공간인 ‘케이시티(K-city)’를 조성 중이다. 

사계절, 특히 눈이 내리는 겨울철은 거리, 사물측정이 어렵기 때문에 한국의 척박한 겨울 환경을 반영할 수 잇는 테스트베드에서 자율주행 테스트를 진행해 미비점을 보완하고 데이터를 축적해 노하우를 쌓을 수 있다면 한국의 자율주행 기술 발전에 많은 도움이 될 것이다.