손 놓고 목적지까지 알아서 가는 자율주 ~처럼

[DBR/동아 비즈니스 리뷰]이 15한 현대 자동차 그룹의 정의선 수석 부회장은 "현대 차 그룹은 자동차 지에용크로 고객에게 새로운 경험을 제공하는 서비스 회사에서 가면 교체하기"라며 완성 차 제연구의 옷을 친구 구기자'스마트 모빌리티 솔루션 기업'으로 가면 바꾸자고 선언했습니다. 현대 차는 2024년 완전 자율 주행 차를 선 보이는 것을 목표로 2025년까지 41조원을 투자할 생각이었다 정의선 수석부회장이 현대차 노선을 완성차 업체에서 스마트 모빌리티 솔루션 기업으로 선회한 데는 자율주행 시장의 급성장과 관련이 있다.​, 글로벌 투자 은행(IB)골드만 삭스에 따르면 자율 주행 차 시장은 2015년 30억달러(약 3조 4,400억원)에서 2025년 960억달러(약 110조원), 2035년에는 2,900억달러(약 332조원)규모로 성장할 것으로 예측했습니다. 이에 따라 구글 등 IT기업과 제그데럴모터스 등 완성차 업체들이 자율주행차 개발에 나서고 있다. 세계 혁신을 주도하겠다는 글로벌 기업이 하송인과 함께 뛰어드는 자율주행차 시장. 그리고 자율주행차 상용화에 있어 가장 중요한 자율주행차 안전장치에는 어떤 것이 있을까. DBR 248호를 참고해서 소개하는 것이다. 원문기사 더 보기 (링크)

자율 주행 차 발전 수준을 말할 때 보통 5단계 수준으로 구분한다. 기술 수준이 5단계에 도달하면 운전자가 약간도 개입하지 않고도 차량이 알고 운전하고 안전하게 목적지까지 도달하는 '완전 자율 주행'이 가능하게 된다. 현재 자율주행차 개발에 뛰어든 모든 중견기업의 최종 목적이 바로 그것이다. 그렇다면 5단계에서 나쁘지 않다 뉘는 자율 주행 자동차의 기술 수준은 어떻게 구분되고 있을까?

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미국 자동차 공학회(SAE)는 자율 주행 기술 수준으로 자율 주행 자동차를 총 5단계로 나눈다. 가장 아침은 레벨의 기술개발 단계인 레벨 일의 자율 주행 차량은 속도와 차선 유지와 같이 특정 기능만을 자동화한 레벨을 이 상정합니다. 수준 2는 차량과 차선을 인식하고 앞차와의 간격을 유지하고 자동적으로 방향을 조정하는 수준까지 가능하다. 수준의 일과 차원 2의 자율 주행 차는 운전자가 차량을 통제하는 그이츄이에서 간단한 자율 주행 기능이 추가됐을 뿐, 엄밀하게는 자율 주행 자동차가 아니다.​ 수준 3에 기술이 발달하는 과정에서 중요한 것은 '차량의 통제권'입니다. 수준 2까지는 차량의 통제권이 운전자에 있었다면, 레벨 3에서는 운전자가 아니라 자율 주행 차의 AI(인공 지능)은 차량을 통제하는 것입니다. 레벨 3에서는 제한된 조건 하에 운전자의 조작 없이 운행이 가능한 수준을 이이에키하는 것입니다. 이를 넘어 레벨 4에 도달하면 정해진 조건 중에 어떤 그이츄이에도 차가 '자신'주행하게 된다. 이 경우 도로주행 중 긴급한 귀취가 발생했을 때 운전자에게 수동운전을 요청하고 만약 요청에 응하지 않으면 차량이 스스로 속도를 줄이거나 정차할 수 있다. 마지막 단계인 5단계에서는 운전자의 개입이 '전혀 없다', 또 운전자가 차량에 탑승하지 않고도 주행이 가능한 '완전 자율'주행이 가능하다. 이 경우, 긴급한 귀취로 운전자가 응답하지 않아도 자율주행차가 스스로 판단하여 목적지까지 운행할 것입니다. 사람의 귀취 판단이나 의사결정이 불필요하게 되는 것입니다.

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20최초 8년 첫 2월 5일 구글의 자율 주행 차를 개발한 '웨이 모(Waymo)'이 미국 일리 조 그와잉쥬후에닛크스시에서 세계 최초로 자율 주행 택시이다'웨이도 원화'서비스를 개시했습니다. 웨이도 원화는 정해진 조건 안의 모든 정세에서 차가 스스로 주행하는 단계이다'4단계'기술 수준을 지녔다는 평가된다. 단, 만일의 사태에 대비해 안전요원이 동석한 상태에서 주행한다. 웨이모는 최신 고객을 대상으로 앞으로 안전요원이 없는 완전 무인 상태의 차량 서비스를 재공할 계획이라고 밝혔다.​도 이 7월에는 캘리포니아 주 매우에서 자율 주행 택시 시범 서비스 통과를 받아 이달 안에 캘리포니아 주 매우 LA도로의 매핑(지도 그리기)을 통한 도로 연구를 실시한다. 자율주행차 기술이 로스앤젤레스 도로 환경에서 어떻게 적용돼야 하는지, 어느 부분을 보완할 수 있는지 연구하겠다고 밝혔다. 이 밖에도 BMW 도요타 테슬라 포드 제형 시럴모터스 등 굴지의 자동차 회사들도 자율주행 기술개발에 박차를 가하고 있다. 이들의 대부분은 3단계의 기술 수준을 확보하고 2022년까지 4단계 이상의 자율 주행 기술을 탑재한 차량을 피로할 생각을 갖고 있다.

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국내 대기업들도 자율주행을 연구·개발하고 있다. 대표적으로 현대 차 그룹은 20억달러(약 2조 3,900억원)를 투자하고 미국의 자율 주행사'앱(APTIV)'와 합작 법인을 설립했다. 이 3월 미국의 기술 연구 회사인 '네비곤토우 리서치(Navigant Research)'보고서에 따르면 자율 주행 부문에서 웨이 모, 지에노히롤모ー타ー즈, 포드에 이어4번째로 뛰어난 기술을 가진 것으로 나타난 앱과 손 잡은 현대 차는 본격적으로 글로벌 자율 주행의 생태계에 나섰다는 관측이다. 또 인공지능 기반 센서 개발을 위해 미국의 인텔과 엔비디아와도 협력하고 있으며 China바이두(Baidu)의 자율주행차 프로젝트인 아폴로 프로젝트에도 참여하고 있다.

많은 작은 기업이 완전 자율 주행을 목표로 기술 개발에 여념이 없지만 마지막 단계인 5단계 즉'완전 자율 주행'이 현실에서 가능하려면 무수한 시범 운행과 시뮬레이션을 거쳐서 사람에게 안전하다는 것이 증명되어야 할 것이다. 무엇보다중요한것은도로위에서자율주행차가사람을안전하게보호할수있다는신뢰형성이다.그렇다면인간을보호하기위한자율주행차의대표적인안전기술은무엇이있을까?(1)시야가 제한되어 있을 때:눈비, night, 역광

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빛이 적은 야간이 자신이나 눈비가 많이 내려 차선이 제대로 보이지 않을 경우 사람도 운전하기가 쉽지 않다. 자율주행차도 크게 다르지 않다. 한 가지 다른 점이 있다면 야간에는 사람의 눈보다 자율주행차의 눈이 약간 좋다는 것. 자동 운전 차의 눈은 큰 카메라, 레이더, 석회 반죽기(LiDAR레이저 레이더)3가지로 나뉜다. 이 3명이 상호 보완적으로 눈의 역할을 한다. 이 중 야간에 빛을 내는 것은 단연 라임입니다. 첫 번째 등급의 레이더는 전파를 이용해 차량과 물체 사이의 거리를 측정하는 한편 라임니다는 레이저를 이용한다. 라임니다는 초당 만~10만번 레이저를 쏜 뒤 물체를 맞아 반사하고 돌아가는 빛을 통해서 물체의 거리뿐 아니라 형태까지 잡아냈다. 이렇게 레이저를 쏘고 주변 환경을 3D로 인식하 라임니다은 치명적인 단점을 갖는다. 레이저 흡수율이 높은 검정색에 대해서는 3D인식률이 아침이다.

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시속 40km로 달릴 때 사람의 시야각은 하나 00번, 시속 하나 00km로 달릴 때는 40도 정도인데, night에는 헤드 라이트가 비친 영역의 물체만 볼 수 있어 그 범위는 더 줄어든다. 그래서 오전보다 밤에 사고 위험이 높다. 반면 레이저를 이용하는 라이더들은 빛이 많은 오전보다는 오히려 밤에 노이즈가 없기 때문에 밤에 장애물을 더 정확하게 인식합니다. 자율 주행 차가 쥐약인 가끔 대학은 날이 막 나오고는 오전 7~9시, 해가 저물기 시작했던 오후 5~7시이다. 이때 차가 빛을 정면으로 받아 물체인식 능력이 떨어진다.역광 상태에서는 라이더도 사람의 눈처럼 불통이 되기 쉽다. 라이더가 쏘는 레이저가 물체에 부딪힌 뒤(뒤)반사하고 돌아가는 빛의 파장과 햇빛의 다양한 광선 중 한부 파문이 1의 치하 때문이다. 라이더의 입장에서는 이 빛이 햇빛에서 왔는지, 물체로 반사돼 왔는지 판단할 수 없다. 실제 20하나 6년에 발발한 테슬라 모델 S사고도 역광 상태에서 안전 센서가 흰색 트레 1을 러시아와 어두운 것 전부 구분 못하고 발발한 사고였다. 이런 역광 사고는 다음에도 사고를 1우쿄쯔다. 지난해 3월 발발한 테슬라 모델 X사고 역시 역광 때문이었다. 태양이 정면으로 내리쬐면서 시야 확보가 쉽지 않은 오전 자율주행차가 중앙분리대를 들이받으면서 사고가 발생했습니다.

(2)사건 다발 지면:교차점이나 비보호 차선 변경

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초심자가 가장 당황한 정 세운 한 1? 교차로에서 신호도 없다'눈치 보며' 가야 하는 비보호 좌회전을 할 때 1 난 자율 주행 차는 고런 쵸은세울 인공 지능으로 대처합니다. 기존 차량제어시스템은 센서가 전방 물체를 인식하면 속도를 줄이고 차선을 넘어 타는 핸들을 가로지르는 정도가 전체였다. 그래서 자율 주행의 인공 지능은 교차로 자기 보호 등 복잡한 정세에서 운전자의 판단을 학습하고 스스로 판단하고 제어합니다. ​(3)의 사각 지대:보행자가 갑자기 뛰어든 순간

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자동차의 사각 지대에서 보행자가 갑자기 뛰어드는 경우, 레이더 자신 라입니다. 등 아무리 성능 좋은 장비를 갖추고 있어도 이를 빨리 인지해 대처하기가 쉽지 않다. 이런 갑작스러운 귀취에서 사건을 최소화하려면 사람을 비롯한 갑자기 튀어나오는 물체에 대해 차들이 미리 인지하고 있어야 합니다. 이 사건을 해결하기 위한 접근법은 크게 두 가지다. 그 중 하나는 적외선 카메라다. 열을 감지하는 적외선 카메라는 큰 물체가 사람을 숨기고 있어도 물체의 뒷사람을 인지할 수 있다.위의 기술이 동하나한도로의 귀취로 남보다 자신을 할 수는 있지만 언젠가 자신의 변수가 존재하기 때문에 낙관하기에는 아직 이르다. 대부분의 전문의들이 자율 주행 차 상용화 시기를 2030년으로 잡고 있는데, 5단계의 기술 수준을 가진 완전한 자율 주행 차가 가능한 시대가 언제 도래할지는 아무도 확신할 수 없다. 기상상태나 도로변수 등 현실 불확실성이 자율주행 기술의 통제 가능한 영역 밖에 있다면 예기치 못한 사건이 발생할 가능성은 언제든 있습니다. 이를 위해 세계 글로벌 시장에서 혁신을 선도하는 굴지의 대기업들이 적극적인 기술개발과 시행착오를 통한 개선으로 한 단계씩 나아간다. 앞으로 어떤 미래가 전개될지는 지켜봐야 합니다.​ ​ ​의 출처 프리미엄 경영 잡지 DBR 248호 필자 최지원 기자

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