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오차범위 10cm 이하 ‘HD맵’, C-ITS 구현 '마지막 퍼즐'
오차범위 10cm 이하 ‘HD맵’, C-ITS 구현 '마지막 퍼즐'
  • 차종환 기자
  • 승인 2022.01.22 21:27
  • 댓글 0
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라이다∙GPS 등 센싱 데이터 수집
3D 맵핑으로 자율주행 ‘길라잡이’

차선 단위 교통서비스 실현
생태계 통한 데이터 고도화 절실

위성∙항공 사진 융합해 정확도↑
자체 수집∙가공기술 개발 분주
도로 단위로 교통정보를 제공하는 기존 맵(왼쪽)과 달리 HD맵은 차선 단위의 교통서비스를 실현할 수 있다. [사진=국토지리정보원]
도로 단위로 교통정보를 제공하는 기존 맵(왼쪽)과 달리 HD맵은 차선 단위의 교통서비스를 실현할 수 있다. [사진=국토지리정보원]

[정보통신신문=차종환기자]

올해 본격적인 자율주행차의 상용화가 예고된 가운데, 이를 위한 교통 인프라인 차세대 지능형교통시스템(C-ITS)에 대한 관심도 높아지고 있다.

C-ITS를 구현함에 있어 차량과 도로가 주고받는 데이터는 ‘동적정보시스템(LDM)’으로 분류된다.

LDM은 도로 상황을 실시간으로 반영해 차량의 운행을 유도할 수 있어 돌발상황에 대한 대처를 가능케 하지만, 전체 주행시간의 일부에 불과한 순간을 위해 방대한 데이터를 지속적으로 처리하는 것은 매우 비효율적인 프로세스임에 틀림없다.

이에 도로, 건물, 터널, 교량, 교통설비 등 정적인 환경은 ‘디지털 지도화’를 통해 차량 자체의 데이터 처리 부담을 줄이고 도로의 추가적인 설비 구축을 최소화하는 방안이 힘을 얻고 있다.

이른바, 고정밀지도(HD맵)가 C-ITS 완성의 마지막 퍼즐 한 조각이 될 수 있을지 관심이 집중된다.

 

■오차범위 10cm 이내로, 자율주행 안전성 견인

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

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

HD맵이 기존 맵과 구분되는 차이는 교통정보를 차선 기반으로 제공할 수 있다는 점이다.

기존에 내비게이션 등에서 사용되던 맵은 표준 노드 링크 방식으로 구축됐다. 즉, 도로 자체를 하나의 링크로 표현하고 도로와 도로를 연결하는 점을 노드로 표현한다. 이러한 방식은 터널, 지하차도와 같은 정보는 포함하지만 차선 기반의 서비스는 제공할 수 없다는 한계를 지닌다.

반면, HD맵은 도로가 아닌 차선 각각이 링크로 표현된다. 정체가 심한 차선을 피해가는 등의 보다 세분화된 교통서비스를 구현하는 것이 가능해진다는 의미다. 아울러 표지판, 신호등, 횡단보도와 같은 다양한 교통시설물에 대한 정보를 담고 있어 자율주행의 안전성을 크게 높일 수 있다.

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.

 

네이버가 구축한 강남 일대 HD맵. [사진=네이버랩스]
네이버가 구축한 강남 일대 HD맵. [사진=네이버랩스]

■주요 업체 개발 동향

HD맵 개발의 선두주자는 단연 히어(HERE)가 꼽힌다. 현재 약 200여 국가에 걸쳐 HD맵을 제공하고 있다.

히어의 ‘HD라이브맵’은 클라우드 기반의 지도 시스템으로 센싱 데이터가 거의 실시간으로 업데이트 된다. 매일 수집되는 데이터 양만 28테라바이트(TB)에 달하는데, 이를 기반으로 센티미터 단위의 정확도를 구현한다는 설명이다.

주행경로, 차선 등의 크라우드 소싱된 데이터와 함께 위성 이미지와 같은 정보도 결합해 HD맵을 완성한다. 크기, 센서 설정, 주행 경로가 각기 다른 차량을 운행함으로써 더욱 다양한 데이터를 수집하고 있다.

히어는 94개국에서 음성 안내 서비스를 제공하며, 33개국에서 실시간 교통 정보를 제공한다. 45개국의 약 4만9000개의 독특한 건물에 대해선 실내지도를 제공하기도 한다.

국내에선 현대오토에버가 선두업체다. 드론, ‘레드박스’, MMS를 결합한 HD맵 구축에 주력하고 있다.

특히 ‘레드박스’는 MMS가 지니는 비용적인 한계를 해결하기 위한 시스템으로 눈길을 끈다. 일반 차량에 부착돼 내부에 탑재된 카메라로 차선 및 시설물을 인식하고, 실시간 변동 정보를 탐지, LTE 모뎀을 통해 데이터를 서버로 전송한다.

MMS로 구축한 정밀지도에 기반해 ‘레드박스’ 데이터를 업데이트하는 방식으로 HD맵의 정확도를 높이는 것이다.

네이버 역시 국내 HD맵 활성화에 일조하고 있다.

MMS 데이터에 의존해야 하는 HD맵의 한계를 극복하기 위해 ‘하이브리드 HD맵핑’ 기술을 도입했다.

이 기술은 MMS에서 GPS 정보를 얻지 못하거나 센서 오차가 발생하는 경우를 항공사진 기반의 3D지도와 융합해 해결한다. 항공사진은 지면에 수직으로 촬영되기 때문에 도로 정보를 추출하기 수월하기 때문이다.

다양한 항공사진을 촬영한 뒤에 인공지능 기술을 활용해 도로 표지 등을 제거한 영상을 생성한다. 생성된 고정밀 공간 데이터를 중앙선, 차선, 정지선 등으로 구분한 후 자체 MMS 시스템을 활용해 점군 데이터를 수집하는 식이다.

지도의 최신성을 유지하기 위해선 HD맵 사용자들의 차량 데이터를 활용한다. MMS가 촬영했을 당시와 비교해 변화된 지역에 대한 데이터를 얻는다.

네이버는 최근 서울시와 협력해 강남 61km 지역에 대한 HD맵을 완성했다. 서울 시내에서 HD맵을 제작하기 가장 까다로운 지역에 대한 HD맵 구축에 성공했다는 평가다. 향후 2~3년내 서울 전역에 대한 HD맵 구축을 완료할 계획이다.

또한 네이버는 HD맵 데이터를 무상으로 공개하고 있다. 지난달 기준 다운로드 건수 1000건을 돌파하며 국내 HD맵 산업 확대에 기여하고 있다.


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