[정보통신신문=차종환기자]

올해가 자율주행 상용화 원년이 될 것이라는 전망이 기정사실화 되고 있다.

국내 제조사를 포함한 글로벌 자동차 업계가 자율주행이 가능한 차량의 연내 출시를 예고하고 있기 때문이다.

자율주행의 완성은 차량 단독으로 이뤄질 수 없다. 주변 인프라와 실시간 커뮤니케이션을 실현하는 5G, 고정밀 도로정보를 통해 차량이 도로를 ‘초행길’로 인식하지 않도록 해주는 HD맵 기술이 조화를 이루며 완성도를 높일 예정이다.

■레벨3 상용화 임박, 경쟁 본격화

상황에 따라 운전자의 개입을 허용하는 ‘레벨3’ 단계 자율주행차의 출시가 임박했다.

메르세데스-벤츠는 지난해 독일에서 레벨3급의 ‘드라이브 파일럿’ 기술을 승인받은 바 있다. 현지 고속도로 특정 구간과 시속 60㎞ 이하의 속도로 주행이 가능하다. 업체 측은 올해 상반기 ‘드라이브 파일럿’을 탑재한 S클래스를 고객에게 인도한다고 밝혔다.

BMW는 하반기 미국 출시를 앞둔 신형 7시리즈에 레벨3 자율주행 기능을 탑재한다. 모빌아이, 인텔 등과 함께 운전자보조시스템(ADAS)을 개발해오며 자율주행의 완성도를 높였다는 설명이다.

볼보도 미국 캘리포니아주에서 레벨3에 준하는 ‘라이드 파일럿(Ride Pilot)’ 시스템 테스트를 시작한다. 볼보의 플래그십 전기 SUV에 고속도로에서만 작동하는 방식으로 제공될 예정이다.

현대차도 올해 4분기 ‘제네시스 G90’에 레벨3 기술을 도입하겠다고 밝힌 바 있다.

하반기부터는 레벨4 수준의 ‘로보라이드’ 서비스 출시를 예고한 상태다. ‘아이오닉5’에 완전자율주행인 레벨4 기능을 적용한 ‘로보택시’의 개념이다. 차량 스스로 상황을 인지하고 판단해 운전하고 비상시에도 운전자 개입 없이 스스로 대처할 수 있다.

글로벌 기업의 자율주행차 출시가 잇따르면서 시장을 선점하기 위한 치열한 각축전이 예상되고 있다. 자동차산업연합회(KAIA)에 따르면, 2030년 세계 자율주행차 시장규모는 6565억달러(약 814조원)로, 2020년 대비 93배 성장할 것으로 예상된다.

■초저지연 5G, C-ITS에 도입 가속도

차량 자체의 자율주행 성능이 센싱 기술에서 판가름이 난다고 한다면, 차량과 주변 인프라 간의 통신(V2X)은 돌발상황에 대한 대처 능력을 극대화하는 역할을 한다.

자율주행차의 출시가 코앞으로 다가왔다곤 하지만 안전 측면에서 소비자들의 의구심이 완전히 해소되지는 않은 실정이다. 차량 혹은 도로와 데이터를 끊임없이 주고받으며 불완전한 자율주행 성능을 극복하는 것이 자율주행을 현실화하는 가장 합리적인 방안이라는 데 전문가들의 의견이 일치한다.

정부는 자율주행 상용화 지원을 위한 도로 확충의 일환으로 차세대 지능형교통체계(C-ITS) 구축을 추진하고 있다.

C-ITS는 수년간 근거리무선통신의 하나인 WAVE 통신방식을 중심으로 이뤄졌으나, 초저지연 성능을 기반으로 자율주행에 최적화된 5G의 도입이 필수라는 인식에 따라 C(cellular)-V2X의 병행이 가시화됐다.

우선 LTE-V2X 실증이 국토부·과기부 공동작업반을 통해 올해 10월까지 기술검증이 진행된다. LTE-V2X의 검증이 완료되면 5G-V2X로의 진화는 어렵지 않게 이뤄질 수 있다는 평가다. 2023년까지 경부고속도로 등 주요 고속도로 2400㎞에 대해 WAVE+LTE-V2X 병행방식이 시범서비스된다.

C-ITS는 현재 국토부 시범사업(91㎞), 실증사업(770㎞), 한국도로공사 자체 실증사업(85㎞) 등 총 946㎞ 구간에 구축돼 있다. 정부는 2024년부터 고속도로·국도·지방도 등 전국 주요 도로에 걸쳐 C-ITS 체계를 완성한다는 방침이다.

통신 안전성 확보 및 관리 체계 구축을 위한 방안도 마련한다.

C-ITS 통신간 해킹방지, 익명성 보장을 위해 인증된 차량·인프라만 통신을 허용하도록 자율주행차법 관련 법령을 정비하고, 인증기관 지정·기술지원 등을 수행할 인증관리센터 구축 예비타당성 조사가 추진될 예정이다.

■10cm 오차로 구현된 ‘익숙한 길’

익숙한 길과 낯선 길을 달리는 운전자의 운전방식은 매우 다르다. 익숙한 길의 경우 큰 긴장감 없이 하던 대로 해도 큰 문제가 없지만, 초행길의 경우 전후좌우 지속적으로 주변환경을 살펴야 하는 등 훨씬 높은 긴장 상태를 유지해야 한다.

이를 그대로 자율주행에 대입해보면, 차량이 끊임없이 주변상황을 체크하고 모니터링해야 하는 경우와 이미 아는 길로서 정해진 루트를 따라 달리기만 하면 되는 경우를 비교해볼 수 있다.

당연히 전자에서 발생하는 트래픽이 월등히 높고 이는 보다 많은 ICT 자원을 필요로 하게 된다. 반면, 최소한의 자원만으로 자율주행을 가능케 하는 후자의 경우가 바로 고정밀지도(HD맵)를 도입했을 때의 효과다.

HD맵은 센티미터 수준의 오차로 만들어진 3D지도로 정의된다. 통상 자율주행용 HD맵의 성능요건을 20cm 정도로 보고 있는데, 최근 연구개발이 활발해지며 10cm급의 HD맵이 구현되고 있다.

HD맵을 구축하기 위해선 도로 데이터를 카메라, 라이다(LIDAR), GPS 등의 센서로 수집하는 과정이 필요하다. 수집된 데이터는 후처리 및 영상화 과정을 통해 3D맵으로 구현된다.

HD맵을 기반으로 달리는 자율주행차는 HD맵과 현 도로 상황과의 비교를 통해 동적 움직임을 보다 쉽게 알아차릴 수 있다. 신호등이나 횡단보도 등 반드시 감속을 필요로 하는 구간은 해당 시설을 인식하기 전 HD맵에 담긴 정보만으로도 속도를 조절하게 된다.

즉, 자율주행차량 자체에서 처리해야 될 데이터는 도로 위 돌발상황에 국한된다. 기능적 측면에서나 경제적 측면에서 자율주행의 상용화를 더욱 앞당기는 데 보탬이 된다.

HD맵 본연의 가치는 최신의 도로 상황을 반영하고 있는가에서 판가름 난다. 도로 데이터를 획득하기 위해 각종 센서가 부착된 MMS(Mobile Mapping System) 차량을 운행하는데, MMS가 보다 많은 도로를 여러 번 운행할수록 더욱 견고한 데이터를 얻을 수 있다.

하지만 값비싼 센서를 탑재한 MMS를 수차례 운영하는 것은 결코 만만치 않은 비용을 수반한다. HD맵 시장을 주도하는 기업이 글로벌 테크기업, 대기업 위주로 구성된 이유다.

그렇다해도 HD맵 기술이 특정 기업 단독으로 이뤄질 수 있다고 보는 견해는 많지 않다. 산업계, 학계, 정부가 생태계를 이뤄 기술 고도화에 협력하고 데이터를 공유해야 한다는 게 전문가들의 공통된 의견이다.

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