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유데미 인사이트

자율주행차, 어디까지 왔나?


4차 산업혁명의 주인공, 자동차!

인공지능(AI), 4차 산업혁명의 중심 화두는 자동차이다. 자동차 산업의 패러다임이 엄청난 속도로 변화를 맞이하고 있다. 자율주행차는 더 이상 미래 이야기가 아니다. 우리 생각보다 자율주행 기술은 코앞으로 다가와 있으며, 관련 서비스도 속속들이 진행되고 있다. 올해 3월부터 강남, 성남 판교 등에서 자율주행 대중교통 ‘로보택시(무인 자율주행 택시)’가 10대 이상 운영될 예정이다. 출발지와 목적지를 스마트폰으로 선택해 호출할 수 있다. 올해 4월부터는 도심명소 청계천에 도심순환형 자율주행버스가 운영될 예정이다. 운행구간은 청계광장부터 청계5가까지 4.8km를 왕복한다.



자율주행차가 일상이 된다면?

택시, 버스를 시작으로 점차 확대해 가고 있는 자율주행 기술. 세상의 모든 자동차가 자율주행차로 바뀐다면 어떻게 될까? 자동자 경적 소리가 사라지고, 사고나 정체도 없는 시대가 펼쳐질 것이다. 현재 도로에서 잦은 정체가 일어나는 이유는 바로 신호등이다. 자율주행차가 보편화되면 신호등의 안내가 필요 없이 도로 통행이 가능해진다. 다보스포럼에서 ‘2026년에는 신호등이 없는 도시가 최초로 등장할 것’이라고 전망했다. 먼 훗날에는 ‘길이 막힌다’라는 말도 사라질 것이라는 우스갯소리도 있다.
무엇보다도 자율주행 기술 도입 후 도로 교통 사고율 감소가 기대된다. 미국 고속도로 교통 안전국 통계에 의하면 교통 사고의 원인 94%가 운전자 과실이라고 한다. 졸음운전, 음주 운전, 조작 미숙 등 운전자로 인한 사고 위험이 높아, 자율주행차가 이를 커버한다면 교통사고를 줄일 수 있다. 실제로 CES 2021에서 인텔의 자율주행 자회사 모빌아이는 자율주행차가 사람보다 1,000배 안전하다고 장담했다.  



자율주행 레벨 5단계

자율주행의 단계는 운전을 누가 하는지, 비상상황에 누가 대응하는지에 따라 레벨 0부터 레벨5로 나뉜다. 레벨 0은 전통적 주행, 운전자가 모든 것을 통제하는 단계를 말한다. 레벨 1은 운전자를 보조하며 가속, 감속을 할 수 있는 단계다. 레벨 2는 핸들링까지 가능한 부분 자동화이며, 레벨 3은 조건부 자동화로고속도로 자율주행이 가능하다. 레벨4는 고도의 자율 주행으로, 현재 레벨4까지 기술이 완성되었다. 로보택시는 레벨 4 수준이라고 보면 된다.
레벨 5는 완전 자동화, 모든 지역 완전 자율주행, 운전자 필요 없는 이상적인 단계다. 레벨 0~2에서는 사고의 책임을 운전자가, 레벨 3 부터는 사고 상황에 따라 자동차 개발 회사 책임이다. 2025년 즈음이면 레벨 5에 이르는 최초의 자율주행차가 양산될 수 있을 것으로 전망된다.


자율주행차 핵심 기술, ADAS

자율주행차가 도로 위에서 길을 찾으며 자율적으로 운전하기 위해서는 기본적인 능력을 갖추어야 한다. 그 기술을 ADAS (Advanced Driver Assistance Systems, 첨단 운전자 지원 시스템)라고 말하며, 운전 중 발생할 수 있는 상황을 차량이 스스로 인지해 적절한 장치와 기능을 컨트롤하는 시스템이다. 첨단 운전자 지원 시스템은 아래와 같은 기술이 포함된다. (용어 출처: 한국정보통신기술협회)

● 자동 긴급제동 시스템(AEB: Autonomous Emergency Braking)
충돌 위험시 운전자가 제동장치를 밟지 않아도 차 스스로 속도를 줄이거나 멈추는 기술
● 주행 조향 보조 시스템(LKAS: Lane Keep Assist System)
차선 이탈 시 주행 방향을 조절해 차선을 유지하는 기술
● 어드밴스트 스마트 크루즈 컨트롤(ASCC: Advanced Smart Cruise Control)
사전에 정해 놓은 속도로 달리면서도 앞차와 간격을 알아서 유지하는 기술
● 후측방 충돌 회피 지원 시스템(ABSD: Active Blind Spot Detection)
사각지대 충돌 위험을 감지해 안전한 차로 변경을 돕는 기술
● 어라운드 뷰 모니터링 시스템(AVM: Around View Monitor)
차량 주변 상황을 시각적으로 보여주는 기술

이처럼 자율주행기술은 도로의 많은 상황을 정확히 인지하고, 인지한 수많은 정보를 바탕으로 빠른 판단까지 이어져야 한다. 자율주행 AI는 사람의 눈과 귀를 대신하는 카메라, 레이더 등과 같이 주변 환경을 인식하는 각종 센서를 통해 데이터를 수집하고, 반복적인 학습을 통해 운전 능력을 향상하고 있다. 얼마나 좋은 질의 데이터를 얼마나 많이 누적하고, 얼마나 빠르게 연산하느냐가 AI 기술력의 핵심이다.



자율주행차의 위험성

설령 기술력이 보장된다고 해도, 자율주행의 가장 큰 걱정은 안전성이다. 과연 정말로 안전할까? 2016년 당시 테슬라 모델 S의 자율주행 기능인 오토파일럿 사용 중 운전자가 사망한 사례가 있었다. 미국 고속도로 교통 안전국이 조사한 결과, 당시 밝게 빛나는 하늘로 인해 차량의 센서가 트럭의 흰색 면을 구별하지 못해 브레이크가 작동되지 않았다고 한다. 자율주행 차량 자체의 고장이 아닌 외부 요인으로 자율주행 기능이 제대로 작동되지 않는 경우였다. 자율주행은 생명과 직결된 기술인만큼, 시스템 자체의 고장 외에도 외부환경에 의한 사고 발생에 대한 대처가 중요해졌다. 


자율주행차의 안전을 위하여

최근 자율주행 안전 관련 기술 동향을 살펴보면, 자율주행 시스템(S/W 및 H/W)의 '기능 고장(Functional Safety)''성능 한계(Performance Limitation)'에 따른 자율주행 시스템의 'ISO 26262'와 'ISO/PAS 21448(SOTIF)' 두 표준을 기반으로 한 다양한 연구가 수행되고 있다. 
‘의도된 기능의 안전성’이라고 불리는 SOTIF(Safety of the intended functionality)는 기능 안전과 같이 오작동, 고장, 결함에 관련된 것을 다루는 것이 아닌, 운전자가 예측 가능한 기능의 오용, 센서나 시스템 성능의 한계, 예기치 않는 도로 환경의 변화와 같은 주제를 다룬다. SOTIF 표준을 준수함으로써 폭우나 폭설 등 예기치 못한 상황을 최소화하여, 안전한 상태의 시나리오를 확보할 수 있다. 자율주행 및 관련 표준에 관심이 있고 SOTIF에 대해 기본적인 개념을 알고 싶다면, 아래 강의를 수강하기를 추천한다.


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자율주행 안전 표준 SOTIF(ISO/PAS 21448)의 알기 쉬운 이해


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