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AI∙5G∙HD맵, 자율주행 돕는 '삼총사' 관심집중
AI∙5G∙HD맵, 자율주행 돕는 '삼총사' 관심집중
  • 차종환 기자
  • 승인 2019.11.11 08:08
  • 댓글 0
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가상도로 시뮬레이션으로 데이터 수집
끼어들기∙차선변경 예측기술 잰걸음

자율주행용 5G 통신 표준화 활발
“WAVE∙ C-V2X 하이브리드 유력”

저비용 고효율 HD맵 기술 주목
클라우드 기반 빠른 업데이트 관건
센서에 의존하지 않고 정확한 자율주행을 유도하는 HD맵 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. [사진=SK텔레콤]
센서에 의존하지 않고 정확한 자율주행을 유도하는 HD맵 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. [사진=SK텔레콤]

자율주행을 실현하기 위한 요소기술의 개발이 활발히 진행되고 있다.

업계는 완전자율주행 단계인 레벨4(Level 4) 자동차의 상용화가 내년 이뤄질 것으로 내다보고 있다. 완전자율주행은 사람의 개입이 전혀 없이 자동차 스스로 도로를 주행하는 단계다.

상용화가 임박했음에도 불구하고 완전자율주행의 안전성에 대해 확신을 가지고 있는 전문가는 거의 없다.

5일 한국클라우드컴퓨팅연구조합이 주최한 ‘CCCR TaB 2019’ 행사에서는 완전자율주행을 실현할 각종 요소기술이 소개돼 관심을 모았다. 업계 관계자들은 아직 차량 자체의 불완전한 완전자율주행에 대해 도로 및 여러 교통 관련 인프라가 협력을 이뤄 사고를 예방해야 한다는 공통된 기조를 보였다.

민경욱 한국전자통신연구원( ETRI) 자율주행지능연구실장은 ETRI가 개발 중인 자율주행용 인공지능(AI) 개발 현황을 소개했다.

AI의 시작은 데이터 수집에서 시작된다. 수집된 데이터를 기반으로 AI가 스스로 학습해 돌발상황에 대한 대처능력을 향상시킨다.

최근에는 차량이 직접 도로를 주행하며 데이터를 수집하는 것보다 다양한 가상도로 환경 및 날씨를 시뮬레이션해 자체 빅데이터를 생성한다. 시뮬레이션을 통해 자율주행 기능 및 성능 검증비용을 90% 이상 단축시킬 수 있다는 설명이다.

ETRI는 이렇게 수집된 데이터를 기반으로 끼어들기(Cut-in) 예측, 로컬패스(local path) 예측 및 차선변경 위험도 예측 기술을 개발 중이다.

끼어들기 예측은 차량의 주행경로(Trajectory)를 수집해 앞으로 일어날 경로 이탈 등의 상황을 예측하는 기술이다.

로컬패스 예측기술은 공사중, 불법주차차량 등 미리 수집된 도로환경이 아닌 돌발상황이 발생했을 때 가장 적합한 우회로를 생성하게 된다.

차선변경 위험도 예측기술은 라이다(LiDAR) 센서 및 차량속도 등의 데이터를 기반으로 차선 변경시 위험도를 측정해 운전자에게 알려준다.

임기택 전자부품연구원(KETI) 모빌리티플랫폼연구센터장은 자율협력주행을 위한 통신기술을 발표했다.

대표적인 기술로 WAVE, C-V2X, 5G-V2X가 꼽힌다.

WAVE는 고속주행에 특화된 무선랜(802.11) 기반의 통신기술이다. 실시간 V2I, V2V 통신을 지원하며 V2X로의 확장이 가능하다. 현재 우리나라를 비롯한 미국, 유럽 등에서 실증사업이 진행 중이다.

단, 기술 자체가 자율주행을 위한 것이 아니라는 점에서 자율주행이 요구하는 조건들을 충족하기엔 부족함이 있다. 최대 27Mbps 속도에 100ms에 달하는 통신지연, 동시접속대수가 최대 150대 정도를 커버한다. 자율주행 보다는 C-ITS 구현에 더 집중될 것으로 보인다.

C-V2X는 이동통신(Cellular) 기반 차량통신기술이다. 5G-V2X로의 진화를 위한 중간단계 기술로 평가받는다.

최신 버전인 LTE-eV2X는 통신용량을 증대시킨 캐리어중첩기술과 한번에 보내는 데이터의 크기를 증가시키는 64QAM 변조, 일부 경로가 통신불능 상태이더라도 통신을 가능케 하는 전송다이버시티 기술 등이 추가됐다.

2020년 3월 표준 제정이 예상되는 5G-V2X는 자율주행을 실현하는 궁극의 통신기술이다.

초저지연, 초고속 전송 및 초고신뢰 특성을 기반으로 자율주행차량의 원격제어, 군집주행, 도심지 자율주행 서비스를 실현할 것으로 기대된다.

임 센터장은 최근 논란이 되고 있는 WAVE와 C-V2X간 표준 채택 여부에 대해서도 언급했다.

그는 “5G가 자율주행의 핵심 파라미터를 만족하기는 하지만 이를 지원할 단말기를 모든 차량에 탑재하기까지 얼마나 시간이 걸릴지 모르며 현재 해당 모듈을 생산하는 기업도 몇 안된다”고 말했다.

또한 “사용자 입장에선 이용요금을 무시할 수도 없는 부분이기 때문에 WAVE와 C-V2X간 하이브리드망이 가장 합리적일 것”이라고 덧붙였다.

조기춘 건국대학교 교수는 정밀지도 기반 위치추정 기술을 소개했다. 자율주행차가 도로를 주행함에 있어 길잡이가 될 고정밀지도(HD맵) 생성이 핵심이다.

HD맵은 cm 단위의 오차 범위에 도로 위 차선 및 각종 시설물을 디지털화해 자율주행차량이 더욱 정확하고 안전한 주행을 할 수 있도록 유도한다.

관건은 시시각각 변하는 교통환경을 반영한 빠른 지도업데이트를 실현할 수 있느냐다.

차량으로부터 수집된 정보들이 클라우드로 전송되면 클라우드는 수집된 정보와 기존 맵 간 차이점을 구분해 지도를 수정하게 된다. 이는 다시 각 차량으로 전송돼 HD맵을 최신 상태로 업데이트 하게 된다.

조 교수는 “레벨2 수준의 자율주행은 실제로 cm 단위까지 정확한 인식성능이 필요하지 않지만 이를 센서 기술로 커버하려고 하면 과도한 비용이 발생하게 된다”며 “HD맵은 저비용으로도 정확한 자율주행을 유도할 수 있어 관련 산업의 활성화를 더욱 앞당길 것”이라고 말했다.

 


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