자율주행 자동차가 성큼 다가오다
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자율주행 자동차가 성큼 다가오다
  • 김종율 기자
  • 승인 2015.07.28 12:56
  • 댓글 0
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주도권을 위한 빅 라운드 … 구글·애플, 빅2 위용 과시
   
   
   
   
 
어릴 때 보았던 ‘전격Z작전’의 키트(KITT) 같은 로보틱 자동차(Robotic Car)는 아니지만, 운전자의 안정성·편의성을 최대화시킨 자율주행 자동차가 다가오고 있다. 물론 당장 내일의 이야기가 아니라 10년, 어쩌면 50년 후의 이야기가 될 수도 있다. 그러나 자율주행 자동차 시대가 우리 앞으로 성큼 다가온 것만은 사실이다. 자료 | 하나대투증권
 
자율주행 자동차(Self-Driving Cars)는 스스로 주변 환경을 인식하고 주행관련 위험요소를 미리 판단하여 대응하며, 목적지까지의 경로를 계획·추종하기 위해 감시(Eyes)·가감속(Feet)·조향(Hands) 등의 제어를 자동화 시킨 차량을 말한다.
 
무인 자동차(Driverless Cars)라는 용어로도 혼용되지만, 무인 자동차는 무선기기·네트워크 등을 통해 운전자가 외부에서 관여하는 차량을 포함하므로, 우리가 기대하는 개념의 자동차를 정확하게 말하면 자율주행 자동차라 부르는 것이 합리적이다. 
 
스마트카(Smart Cars)라는 용어도 자율주행 자동차를 포함한 광범위한 개념이다. 
자율 자동차(Autonomous Cars)라는 개념과 비슷하면서도 다른 점은, 자율주행 자동차는 자율 자동차처럼 독자적(Stand-Alone)인 주행과 더불어 외부 네트워크와의 통신을 통해 외부의 정보를 주행 의사결정 프로세스에 반영한다는 것이다. 따라서 좀 더 진화된 개념으로 봐야 한다.
 
작동 원리
자율주행 자동차의 기본적인 작동은 ‘인지-판단-제어’ 등의 3단계를 거친다. 일반적인 수준 이상의 정밀성이 요구되는 건 이 때문이다.
 
① 인지 단계: 레이더·라이더·GPS·카메라 등의 자체 장착기술과, V2V·V2I 등 외부와의 통신을 통해 주변 상황을 인식한다. 이 과정에서 중요한 것은 주변의 상황뿐만 아니라 자신의 정확한 위치도 파악해야 한다는 것. 이것은 모든 단계에 적용되는 기본이기 때문에 정밀성이 크게 요구된다.
② 판단 단계: ECU로 대변되는 제어 시스템이 인식된 정보를 해석하고 장애물·교통신호 등을 인지하여 적절한 주행경로를 산정한다. 인지 정보를 기초로 자신의 지도를 계속 업데이트하여 상황이 바뀌었을 때 차량의 위치와 경로를 변화시킬 수 있어야 한다.
③ 제어 단계: 제어 시스템을 통해 결정된 판단을 실제 주행에 반영하기 위해 운전 시스템을 제어하는 것을 말한다. 
 
작동 원리를 구현하는 방식은 크게 차량의 자율성과 협조 운전이라는 두 가지 방식으로 나뉜다. 차량의 자율성이 차량 자체의 자율주행에 중점을 둔 ADAS 의존적인 방식이라면, 협조운전은 ICT·통신을 활용하여 외부와의 협조에 중점을 둔 V2X 의존적인 방식이다. 자율주행 자동차는 두 방식이 합쳐지는 것으로 구현된다.
 
>>> 산업적인 관점의 자율주행 자동차
 
자율주행 자동차의 경우, 초기에는 운전 보조 정도에 머물다가 점차 반 자율주행과 협조형 자율주행을 거쳐 최종적으로 고도화된 단계까지 도달하게 된다. 미국 NHTSA도 자율주행을 크게 다섯 단계로 구분하고 있다.
 
설명에 따르면 일반적으로 자동 주행이라 함은 2단계(Partially Automated) 이상을 의미하고, 완전한 의미의 자율주행 자동차는 4단계 이상이다. 0단계~3단계까지는 ADAS(Advanced Driving Assistance System)를 활용하는데, ADAS는 전자 제어 기술을 기반으로 운전 프로세스를 자동화하여 적절한 개입을 통해 운전자를 지원하는 편의 및 안전 시스템을 말한다.
 
2014년 말 기준으로 상업적인 용도의 자율주행 자동차는 보행자를 위한 옥외 셔틀버스 정도인데, 시속 20km 속도로 운행된다. 승용차를 기준으로 상용화를 하자면 이보다 진보된 형태의 자율주행 자동차가 필요하다. 대부분의 예측 기관에 따르면 2025년이면 4단계의 자율주행 자동차를 위한 기술적인 기반이 완성된다. 캘리포니아 공과대학의 Matthew Moore와 Beverly Lu는 인간의 개입이 100만 주행당 1회가 요구되는 기술 수준이 2025년이면 완성될 것으로 예측하고 있다.
 
기술적 수준과 더불어 각 완성차 업체들의 출시 준비상황도 중요한 변수이다. 전세계 주요 완성차 업체들의 자율주행 자동차에 대한 준비를 4개 그룹으로 나누어 보면, 캐딜락·구글·테슬라·아우디·닛산·벤츠 등은 2020년까지 자율주행 관련 차량을 선보이고, GM·BMW·포드 등은 2020년 이후로 계획하고 있다. 나머지는 아직까지 구체화된 일정을 발표하지 않았다. 
 
어떤 기술이 필요한가?
궁극적으로 자율주행 자동차의 상용화 시기를 결정하는 것은 관련 기술의 발전속도이다. 이에 자율주행 자동차를 구현하는 핵심 기술들의 종류와 현재 발전 수준에 대해 점검해 본다.
 
차량위치 측정기술 : 자율주행 자동차에서 가장 기본적인 것은 차량의 현재 위치를 정밀하게 측정할 수 있는 기술이다. 정상적인 상황에서의 정밀 측위뿐만 아니라 악천후나 GPS 음영지역 등의 조건에서도 위치를 인식할 수 있어야 한다. 
지도의 정밀성 뿐만 아니라 수시로 바뀌는 도로 인프라 등을 고려하여 매 시간 업데이트되어 최신 정보의 정확성을 유지할 수 있어야 한다. 이는 정밀한 지도·GPS·통신 기술을 요구하는 바, 구글·애플·SK텔레콤 등 정보통신 기술을 기반으로 한 업체들은 이미 독자적인 맵을 선보이고 빅데이터를 수집하는 등의 선도적인 위치를 점하고 있다.
 
환경인식기술 : 주변 환경과 도로의 상황을 인식하여 주행과 관련된 의사판단을 하기 위한 기본적인 정보들이다. 이는 인간의 눈과 귀에 해당된다. 레이더·라이더·카메라 등 차량에 장착되는 센서뿐 아니라 V2V·V2I 등 차량 외부와의 통신으로 교통신호·상황에 대한 광범위한 데이터를 수집하고 주기적으로 업데이트할 수 있어야 한다.
 
특히 차량 내 주요 센서 기술들이 중요하다. 관련된 주요 기술은 다음과 같다.
① 레이더: 전자기파를 물체에 발사하여 그 물체에서 반사되는 전자기파를 수신하여 물체의 거리·방향·고도 등을 알아내는 무선감지장치이다. 이동시간에 대한 정보를 기반으로 거리를 측정하는 시스템이며, 악천후에도 인지능력이 우수하다.
② 라이더: 레이저 레이더의 약어로, 물체에 레이저(Laser)를 쏘아 물체로부터 반사되어 돌아오는 전자파의 시차와 에너지 변화를 감지하는 장치이다. 폭 넓은 정보를 수집한다는 장점이 있지만, 내구성이 약하고 센서가 넓은 시야각을 요구하기 때문에 장착에 제약이 따른다. 악천후 상황과 물체 색깔 등에 민감하다.
③ 카메라: 사람의 눈과 같이 차선·빛신호·교통신호·차량·보행자·도로상황 등 다양한 정보를 인식할 수 있다.
④ 초음파 센서: 사람의 귀에 들리지 않을 정도로 높은 주파수인 초음파가 가진 특성을 이용한 센서이다. 공기·액체·고체에 모두 사용할 수 있다. 주파수가 높고 파장이 짧기 때문에 높은 분해력을 계측할 수 있고, 차량 주변을 감지하는 분야에서 비용 효율적이다. 단점은 온도·습도·초음파소리 등 외부환경에 상당히 민감하다는 점이다.
 
⑤ GPS·DGPS: GPS는 위성에서 보내는 신호를 수신해 사용자의 현재 위치를 계산하는 위성항법 시스템이다. 어디서나 시간과 위치에 대한 정보를 제공한다. 10m 수준의 정확성을 기록하나, 3m 정도의 근접거리에서는 효과적이지 않다. 
이를 보완하기 위해 DGPS를 사용한다. DGPS는 두 수신기가 가지는 공통의 오차를 서로 상쇄시켜 보다 정밀한 데이터를 얻는 기술로 10cm까지 정확성을 향상시켰다. GPS와 DGPS는 빌딩이나 큰 나무 등으로부터의 음영이 일시적인 신호 이탈을 일으킬 수 있다.
 
⑥ 디지털 맵: 데이터를 수집해 가상의 이미지를 형성한다. 특정 지역 내 주요 도로와 주요 관심지점 등에 대한 정확한 정보를 제공하고, 목적지까지의 거리도 계산해 준다. 다만, 전 세계의 일부분만 지도로 제작되어 있고, 주기적인 업데이트를 필요로 한다는 단점이 있다.
 
관련 기술들의 융합
중요한 것은 이러한 기술들이 독자적으로 사용하는 게 아니라, 여러 기술들을 복수로 적용해 인지 능력을 높이고 전체 비용을 감소시킬 수 있다는 것이다. 
 
대표적으로 보면, 가장 기초적인 안전 패키지는 1대의 레이더와 1대의 카메라를 장착하지만, 전후방 시야각과 인지의 정밀성을 높이기 위해서는 3대의 레이더와 2대의 카메라가 필요하다. 
이보다 발전된 프리미엄 패키지는 6대의 레이더와 5대의 카메라를 통해 전후좌우 시야를 확보한다.
 
구글의 시험 주행 중인 자율주행 자동차는 GPS·라이더·레이더·카메라·초음파 등을 모두 장착했고, 볼보의 자율주행 자동차는 7대의 레이더와 6대의 카메라, 1대의 레이저 스캐너를 사용했다.
 
관련 업체들
가장 대표적인 글로벌 부품업체들은 모빌아이·헬라·보쉬·콘티넨탈·델파이·TWR 등이 있다. 한국에서도 만도·현대모비스 등이 레이더·카메라 기술을 개발하고 있다.
이 중에서 모빌아이는 이스라엘에 소재한 업체로, 카메라 기반의 비전 프로세서 분야에서 글로벌 점유율이 80%에 달한다.
 
경로 및 주행계획 기술
자체 인식장치와 외부 통신을 통해 습득한 각종 데이터를 해석하여 목적지까지의 경로를 결정하는 이 장치는 인간의 뇌와 같은 역할을 한다. 이를 위해서는 빅 데이터를 처리할 수 있어야 하고, 인공지능 기술도 필요하다.
 
현재의 기술 수준으로는 아직까지 인간의 뇌와 같이 외삽법 수준의 판단이 불가능하지만, 관련된 인공지능 기술이 향상되고 있어 향후 기대를 해볼만 하다. 예를 들면, 구글이 인수한 DeepMind Intelligence라는 회사는 학습을 통해 판단능력이 높아지는 기술을 발전시키고 있다. 컴퓨터에게 운전을 가르치는 것이 아니라 자동차가 자율주행을 하면서 보는 것을 모두 기록하고 컴퓨터가 스스로 규칙을 알아내고 환경변화에 적응하면서 스스로 발전해 나가는 방식이다.
 
앤비디아의 Drive PX라는 플랫폼도 다른 환경에 반응할 수 있도록 스스로를 훈련시키고, 차량에서 배운 행동을 다른 플랫폼과 공유하게 한다.
 
>>> 시장 전망과 주요 개발동향
 
주요 국가별 개발 동향
자율주행 자동차 개발 동향을 살펴보면 다음과 같다.
 
① 미국: 가장 적극적이다. 2004년부터 레이더를 통해 자율주행 자동차를 꾸준히 선보여 왔고, 지난 2010년에는 구글이 자율주행 자동차 프로젝트를 시작했다. 2012년에는 세계 최초로 자율주행 자동차 관련 라이선스를 발급하여 관련 연구를 진행하고 있다. 애플도 타이탄(Titan) 프로젝트를 통해 자율주행 자동차를 개발하고자 한다. 2015년 중 미시건 주에서 자율주행 자동차를 위한 시범도시 ‘M-City’를 완공할 예정이다.
 
② 일본: 일보 국토교통성은 2012년 고속도로 에서 자율주행을 실현하기 위한 Auto Pilot System 위원회를 설치하였고, 2020년 동경 올림픽에서 실용화를 준비 중이다.
 
③ 유럽: 영국·스웨덴·독일·스페인 등 7개 국가가 연비 향상을 위해 무인군집주행용 도로 및 자동차를 개발하는 SARTRE 프로젝트를 시작했다.
 
④ 한국: 2016년부터 7년 동안 총 2955억 원을 들여 자동차 전용도로용 자율주행 기술을 개발한다. 

주요 업체별 개발 동향
주요 업체들의 자율주행 자동차 개발 동향을 살펴보면 다음과 같다.
① 구글: 2012년 세계 최초로 자율주행 자동차용 도로 시험면허를 취득하여 현재까지 100만km 이상의 무사고 주행에 성공했다.
② 애플: 2014년 자동차 전용 운영체제(OS)인 카플레이(Car Play)를 출시하고 음성으로 차량을 제어하는 기술을 선보였다. 타이탄 프로젝트를 통해 주행실험도 진행 중이다.
③ 포드: 센서와 SW를 이용한 반자율 자동차를 이미 선보였고, 자율주행 자동차도 도로에서 시험 운행 중이다. 빅 데이터를 사용하는 것에 관한 스마트 모빌리티도 계획하고 있다.
④ 볼보: 고스트(GHOST) 프로젝트를 통해 자율주행 자동차를 시험 중이다.
⑤ 아우디: 2013년 구글에 이어 두 번째로 도로용 시험면허를 취득했다.
⑥ 벤츠: 2013년 독일에서 100km의 자율주행에 성공했다.
⑦ GM: 캐딜락 브랜드를 통해 수퍼 크루즈(Super Cruise) 기술을 선보였고, 2017년까지 손과 발이 필요없는 주행기술을 선보인다.
⑧ 토요타: 3단계 이상의 자율주행 자동차를 개발 중이고, 프랑스에서 미래 교통수단에 대한 실험을 진행 중이다.
 
 
>>> 구글과 애플의 도전
 
2020년을 기점으로 벤츠를 비롯한 글로벌 자동차 업체 및 구글이나 애플 같은 IT 업체들이 자율주행 자동차를 출시할 것으로 예상된다. 즉 기계적인 움직임을 대표하던 자동차와 최첨단 기술로 대변되던 IT기기들의 전쟁이 본격화되는 것이다. 
그렇다면 구글이나 애플 같은 IT업체들이 왜 자율주행 자동차를 출시하겠다고 나서는 것일까?
 
구글의 X 프로젝트
1998년 래리 페이지와 세르게이 브린에 의해 설립된 구글은 새로운 검색 엔진을 제공하는 것이 주요 사업이었다. 
 
구글은 검색 엔진을  제공하는 업체였지만, 현재는 모바일의 시대를 지나 인간이 생활하는 모든 개체에서 미래 사업을 준비하고 있다. 자율주행 자동차는 그 중 하나에 불과하다. 
사실 자동차는 인간의 주변에서 없어서는 안 되는 이동 수단이지만 인터넷의 영향이 미미한 개체이다. 이런 약점이 구글로 하여금 오히려 새로운 시장에 진출하도록 만들었을지도 모른다.
 
구글은 2001년부터 지금까지 약 180개 업체를 인수했다. 2001년부터 2005년 상반기까지의 M&A 과정은 검색 엔진에 충실하면서 사용자 환경의 다양성에 중심을 두었다. 그러나 2005년 하반기부터 2011년까지는 모바일의 생태계 구성을 위한 M&A에 방점을 두었다. 2011년부터 현재까지는 YouTube 및 TV 등의 동영상, 구글 X 프로젝트를 위한 인공지능과 로봇 기술 등의 업체를 인수하는 데 집중하고 있다.
 
구글 X 프로젝트는 인터넷을 기반으로 하는 모든 아이디어를 소재로 하는데, 구글 글라스나 자율주행 자동차가 그 대표적인 결과물이다. 그렇지만 좀 더 장기적으로 보면, 자율주행 자동차는 구글이 추진하고 있는 미래 기술과 전략 중 하나일 뿐이다. 구글이 희망하는 미래는 자율주행 자동차에 그치지 않는다.
 
2001년 이후 M&A 과정 중에 특이한 점은 구글 맵스와 연관된 업체가 9개, 구글 X 프로젝트를 위한 업체가 15개 이상이라는 사실이다. 특히 구글 X 프로젝트를 위한 인수가 2013년 이후 집중적으로 일어나고 있는데, 이들은 주로 지형, 사물과 행동 인지, 로봇 기술, 인공 지능 등에 주력하던 업체들이다. 
 
애플의 타이탄 프로젝트
애플은 지난 3월 법률대행사를 통해 자동차를 사업 목적에 추가했다. 그 동안 루머로만 알려졌던 애플의 자동차 사업 진출이 공식화된 것이다.
 
구글이 일찍 자율주행 자동차를 준비해온 것에 반해 애플의 자동차 시장에 대한 준비 기간은 상대적으로 짧다. 애플이 2001년부터 인수해온 업체는 50여 개이며, 이 중 지도와 관련된 업체는 9개 정도이다. 지도와 관련된 업체를 인수해 온 시점도 2009년부터이다. 자율주행 자동차와 직접적인 관계가 있는 것으로 추정할 수 있는 업체도 구글에 비해 현저하게 적다. 
 
준비 기간이 상대적으로 짧음에도 불구하고 애플이 자동차 산업에 진출하려는 궁극적인 목적은 무엇일까?
 
구글도 그렇지만 애플 역시 과거부터 삶의 편의성에 변화를 줄 수 있는 새로운 제품들을 쏟아내 왔다. 애플은 1976년 스티브 잡스, 스티브 워즈니악, 로널드 웨인에 의해 설립되었으며 그래픽을 중심으로 한 컴퓨터로 시장의 주목을 받아 왔다. 그 시초가 맥킨토시였고, 이는 현재의 아이맥을 비롯한 맥 시리즈로 연결되고 있다. 과거 사례에서도 알 수 있듯이 애플 제품의 일관된 특성중 하나는 사용자 인터페이스를 최대한 간단하고 편리하게 만든다는 것이다.
 
애플이 2014년 Car Play를 출시하면서 주요 자동차에 채택시키는고 있는 것은 자동차와 사용자간의 인터페이스를 애플만의 방식으로 시작하겠다는 의지로 평가할 수 있다.

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