정책과 동향
ADAS 센서와 미국 자율주행차 시장현황
작성자 : 이용우
2018-04-04 |
조회 : 2749
- 카메라, 레이더, 라이다 등 ADAS 센서 기술의 발전
- 미국 자율주행 자동차시장의 주도권 각축전
‘2018 국제가전전시회(CES)’에서 가장 뜨거운 관심사 가운데 하나는 인공지능(AI)을 기반으로 한 자율주행 자동차였다. 이러한 자율주행 자동차의 핵심이 되는 기술은 첨단운전자보조시스템(Advanced Driver Assistant System, ADAS)을 기반으로 한다.
ADAS는 2017년 3월 인텔(Intel)에서 153억 달러를 들여 인수한 모빌아이(Mobileye)가 최초 개발한 시스템으로 자동차 및 특수 차량의 안전성과 효율성을 높이고 이동성을 형성함으로써 자율주행의 기술적 뒷받침을 마련하였다.
ADAS의 핵심은 센서다. 분석전문기관인 Strategy Analytics에 따르면, 세계 ADAS 시장규모는 2023년 438억 달러에 달할 것으로 예상되며, 같은 해 센서 매출액은 168억 달러에 달하는 등 전체 ADAS 시장규모에서 센서가 차지하는 비중이 가장 높을 것으로 예상된다. ADAS는 크게 인지, 판단, 제어 세 분야의 기술로 구성되며, 인지영역은 센서(Sensor)를 사용해 장애물, 도로표식, 교통신호 등을 인식하는 기술이다.
자율주행 자동차의 기술단계와 ADAS의 형태
자율주행 기술단계에서는 수동에서부터 완전자율주행까지 레벨을 5단계로 나눌 수 있는데, 현재 레벨 3~4를 향해 발전하는 중이다.
자율주행 기술단계
자료 : IQ Intel
인텔의 자율주행 솔루션 담당 수석 시스템 엔지니어인 W씨는 “자율주행의 근본적인 과학이 성숙돼 현실적으로 실현될 수 있는 시점까지 오랜 시간이 걸렸다. 우리는 아직 완전한 자율주행을 할 수는 없지만 점점 가까워지고 있다”고 설명했다.
ADAS는 교통 환경에 따라 속도를 조절할 수 있는 기능인 ‘적응형 크루즈 컨트롤(Adaptive Cruise Control, ACC)’을 핵심기술로 하여 발전 중이다. 능동적인 안전시스템으로 충돌위험 시 운전자가 제동장치를 밟지 않아도 스스로 속도를 줄이거나 멈추는 ‘자동긴급제동(Autonomous Emergency Braking, AEB)’, 차선이탈 시 주행방향을 조절해 차선을 유지하는 ‘차선이탈자동복귀(Lane Keep Assist, LKA)’ 등이 있고, 수동적인 시스템으로는 차선이탈 시 운전자에게 경고해주는 ‘차선이탈경고(Lane Departure Warning, LDW)’, 앞 차량과 충돌이 임박한 것을 경고하는 ‘전방충돌경고(Forward Collision Warning, FCW)’ 등이 있다.
자율주행에서 ADAS 구현 형태
자료 : Markets and Markets
차 주변을 분석하고 인지하는 등 운전조건에 대한 데이터를 ECU(Electronic Control Unit)에 제공하는 센서는 ADAS시장에서 비중이 가장 높고 성장속도도 가장 빠르다. 주행 시 차선, 교통표지판, 신호등, 보행자 등 정확한 정보파악을 위해서는 강력한 기능의 센서가 필요하다.
ADAS 센서의 구분
ㅇ 카메라
카메라는 레이더, 라이다를 통해 파악할 수 없는 정확한 형상정보를 파악할 수 있다는 점에서 ADAS 시스템에서 가장 기본이 되는 센서다. 교통 표지판 인식, 사각지대 탐지, 차선이탈 등을 판단하기 위해서는 카메라를 통한 정확한 데이터 분석이 필수다.
스테레오(Stereo) 방식의 카메라를 이용하면 렌즈 간 시각차를 이용해 물체를 3차원으로 인지함으로써 형상정보에 거리정보까지 얻을 수 있다는 이점이 있으나, 가격이 상승하는 단점도 존재해 단안(Mono) 카메라를 통해 여러 기능을 동시해 수행할 수 있도록 하기도 한다.
카메라 이미지 처리기술을 기반으로 하는 모빌아이는 카메라 기반 이미지 처리 알고리즘과 ADAS 기능을 작동시키는 제품을 출시해왔는데, 최근 ‘EyeQ5’라는 이름의 차량용 프로세서를 발표했다.
모빌아이의 자율주행 자동차 시각정보 식별기술
자료 : New York Times
ㅇ 레이더
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 거리측정을 할 수 있어 카메라를 보완하는 역할을 한다.
레이더는 측정거리와 측정각도를 동시에 늘리는 게 어렵기 때문에 ADAS 기능에 따라 장거리용 레이더와 중·단거리용 레이더로 나누어 적용된다.
기술측면에서 차량용 레이더는 데이터의 정확성을 높이기 위해 측정거리와 측정각도, 전파의 주파수 대역 폭 확대를 목표로 발전하고 있는 한편 경량화, 소형화, 저가화를 위한 노력도 지속 중이다.
ㅇ 라이다(LiDAR)
라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR)는 레이더와 기본 원리는 같으나 발사하고 수신하는 대상이 전파가 아니라 고출력의 펄스 레이저를 이용해 거리정보를 획득한다는 점이 다르다.
라이다 센서에서 끊임없이 레이저 광선을 쏘아 되돌아오는 속도를 측정한다. 실제 거리를 계산하는데 1초에 수백만 번의 광선을 쏘기 때문에 이를 모두 합쳐서 3D로 시각정보를 재구성하는 것이 가능해지는 것이다.
초기 미국 달 탐사에서 달의 지형을 알아내기 위해 사용되는 등 지리학적으로 활용됐던 라이다가 처음 자동차에 사용된 것은 2005년 미 국방부 자율주행차 경진대회인 다르파(DARPA)로, 우승 자동차인 스탠리(Stanley, 스탠포드 대학과 폭스바겐이 공동으로 만든 자율주행차량)가 5개의 Sick사 라이다를 차량 지붕에 설치했는데, 이 무렵부터 현재 대표 라이다 회사인 벨로다인(Velodyne)이 라이다에 관심을 갖고 개발과 활용에 뛰어들게 되었다.
2005년 다르파 그랜드 챌린지에서 우승한 스탠리
자료 : Stanford University
라이다는 360도 회전하는 센서에서 받아들이는 정보로 진행방향에 따라 앞에 도로가 어떤지, 신호등은 무엇인지 등 예측이 가능하게 하고 실시간으로 변화하는 도로상황을 확인해 사람이 길을 건너는지, 다른 차량들이 어떻게 움직이는 지를 알아내고 움직임을 예측해 운행에 반영한다.
라이다가 그린 주변 사물 움직임
자료 : Voyage
ㅇ 각 센서의 통합
ADAS 센서인 카메라, 레이더, 라이다 각각의 장단점이 분명히 존재해 최근에는 통합센서를 개발하는 추세다. 자율주행은 생명 등 안전과 직결되므로 오류 없는 정보를 전달하기 위해 ADAS 센서에 있어 용장성(Redundancy)을 추구하는 경향이 있는데, 이를 통해 정상동작에 필요한 정도 이상의 여분의 장치를 부가해 안정성을 높인다. 그러나 이종의 센서 간 각각 다른 데이터를 공급할 경우 어떤 것에 최우선 가치를 두는가 하는 문제가 발생할 여지가 있다.
ADAS 센서 비교
자료 : NXP Semiconductor
미국 자율주행 개발 현황
ㅇ 테슬라의 자율주행 시스템
테슬라(Tesla)는 2016년 10월에 2세대 오토파일럿(Autopilot)을 도입하면서 EyeQ3 칩으로 구동되던 모빌아이의 컴퓨터 비전 기술을 엔비디아(Nvidia)의 Drive PX2 내장 컴퓨터가 탑재된 자체 컴퓨터 비전 시스템인 ‘Tesla Vision’으로 대체했다.
Tesla Vision이 채택된 테슬라의 오토파일럿
자료 : Tesla
테슬라 CEO인 일론 머스크(Elon Musk)는 2018년 2월 실적 발표에서 “라이다는 너무 비싸고 부피가 크다”면서 카메라만으로 ‘완전한 자율성’을 달성하려는 전략을 채택했다.
ㅇ 웨이모(Waymo)
월스트리트저널(WSJ)은 2017년 11월 구글의 모회사 알파벳(Alphabet Inc.)의 자율주행차 부문인 웨이모가 미국 애리조나 주 피닉스 지역 주민들을 대상으로 자율주행 택시 서비스를 미국에서 시범 운행할 예정이라고 보도했다.
비즈니스인사이더(BI)에 따르면, 웨이모는 피아트 크라이슬러(Fiat Chrysler)와 협력해 2018년 자체 설계된 자율주행 하드웨어 제품군과 최초로 통합된 하이브리드 미니밴을 출시할 예정인데, 구성 요소를 모두 내장해 차량 중 가장 비싼 구성품인 라이다의 가격을 90%절감해 7,500달러로 내릴 수 있다고 전했다.
WSJ는 웨이모의 자율주행차가 ADAS 센서인 카메라, 레이더, 라이다를 모두 사용해 지난 8년간 공공도로에서 350만 마일 이상을 달리는 동안 충돌사고는 단 한 차례 발생하는 등 오류가 거의 없다고 평가했다.
웨이모의 자율주행을 위한 센서
자료 : Waymo
ㅇ 그 외 기업들
2018년 1월 제너럴 모터스(General Motors, GM)가 핸들과 페달이 없는 자율주행차량을 2019년까지 대량 생산할 계획이라고 발표했고, 댄 암만(Dan Ammann) GM 사장은 크루즈 AV의 사진과 동영상을 공개하며 “2019년 이 차가 도로를 주행할 수 있도록 미 교통 당국에 허가를 신청한 상태”라고 밝혔다.
GM의 자율주행차 크루즈 AV
자료 : GM
자율주행솔루션을 제공하는 글로벌 테크놀로지 회사인 앱티브(Aptiv, 구 Delphi)는 미국의 자동차 공유서비스 업체인 리프트(Lyft)와 협력해 CES 2018이 열리는 5일 동안 400번 이상의 차량 공유서비스를 제공했는데, 운전된 마일의 99%는 완전 자율주행 모드로 이루어졌고, 승객들은 5점 만점에 4.997의 평점을 줬다.
CES 2018 기간 동안 라스베가스 시내도로를 달리는 Aptiv-Lyft 자율주행차
자료 : Lyft
미국 시장조사 업체인 Navigant Resear-ch에서 2018년 1월 발표한 관련 보고서에 따르면, 현재 자율주행 분야에서 가장 앞선 기업으로 GM이 선정됐고, 그 뒤를 이어 웨이모, 포드(Ford), BMW-인텔-FCA, 앱티브 순으로 나타났다.
자율주행 리더보드 보고서(Leaderboard Report : Automated Driving)의 기술수준 그래프
자료 : Navigant Research
Navigant Research의 보고서에서는 2017년 자율주행 부문에서 개발속도의 가속화가 나타나 참여 회사 가운데 많은 수가 연구개발(R&D)에서 생산으로 전환했고, 차량 공유서비스가 자율주행 자동차를 배치하는 주요 수단이 될 것이라는 점이 분명해졌다고 분석했다.
시사점
ㅇ 한국의 자율주행 기술개발 현황
한국의 자율주행기술은 ADAS 기술에 대한 연구개발이 이루어지고 있지만, 미국 등과 비교했을 때 자율주행차를 보급하고 상용화하는 데에는 당면 과제들이 산적한 상태다.
국내 업체와 연구소가 보유한 ADAS 센서 및 요소기술에 대한 수준은 최고기술대비 65~80% 정도이므로 핵심기술에 대한 경쟁력 확보가 시급하다.
4차 산업혁명의 스마트자동차 산업과 관련해 자율주행시스템은 부품, 센서, 모듈, 통신 분야 등과 함께 융합기술로 진보해야 하므로 ADAS 센서뿐만 아니라 각 분야의 고른 발전이 요구된다.
ㅇ 법 규제 완화의 필요성
최근 미 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)이 이를 승인했다.
한국의 국토교통부가 2017년 4월부터 자율주행차 도입을 위한 보험제도 및 법령 개선방안 등 전반적인 제도개선 방안을 위한 준비 작업에 착수한 것은 세계적 추세에 비추어 늦은 감이 있다.
현재 법규의 미비로 한국의 자율주행차관련 기업들이 미국에서 자율주행시험을 진행하고 있는 상황인데, 실제로 달려야 하는 한국 도로상의 자율주행이 필수적임을 고려하면 기술진보 수준과 발맞춘 제도 개선은 하루 빨리 이루어져야 할 것이다.
ㅇ 자율주행시장에서 한국 중소기업, 스타트업들의 많은 참여 필요
미국 자율주행차 시장에서는 대기업들의 참여도도 높지만 스타트업들의 기술개발이 가장 활발하다. 한국 스타트업들은 인프라 투자가 많이 이루어져야 하는 하드웨어보다 소프트웨어 부문에서 연구개발 참여도를 높일 필요성이 있다. 장기적으로는 정책적 차원에서 인프라 투자를 늘려 하드웨어에서도 고른 기술발전을 도모해야 미국 자율주행기술시장에 진출이 가능할 것이다.
ㅇ 한국을 자율주행차 테스트베드 (Test Bed)로 활용하는 방안 필요
캘리포니아는 겨울이 없는 환경이어서 겨울기후에서의 자율주행 테스트는 다른 주에서 실시하고 있다.
현재 국토교통부는 2018년 완공을 목표로 자율주행차를 테스트할 수 있는 공간인 ‘케이시티(K-City)’를 조성 중이다. 4계절, 특히 눈이 내리는 겨울철은 거리, 사물측정이 어렵기 때문에 한국의 척박한 겨울 환경을 반영할 수 있는 테스트베드에서 자율주행 테스트를 해 미비점을 보완하고 데이터를 축적해 노하우를 쌓을 수 있다면 한국의 자율주행기술 발전에 많은 도움이 될 것이다.
자료 : Strategy Analytics, IQ Intel, Markets and Markets,
New York Times, Stanford University, Voyage,
NXP Semiconductor, Tesla, Waymo, GM, Lyft
각 사 웹페이지, WSJ, Business Insider, Navigant Research 그 외
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