자동차, 사람, 사물 등 주변 환경과 상호 작용하는 자율주행 자동차 시대가 도래하면서 산업 전반이 큰 변화를 경험하고 있다. LTE에 이은 5G 무선 기술 발달은 자동차와 주변 환경간 데이터 교환을 더 신속하게 한다.

커넥티드카, 자율주행차는 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing) 기술을 기반으로 지도, 도로정보 등의 데이터를 수집·분석한다. 인공지능, IoT, 자율주행차 등 다양한 요소와 연결돼 있다.

예를 들면, BMW는 SAP와 BMW Connected Drive 시스템을 구축, 인터넷과 네트워크를 통해 지속적으로 수집되는 데이터를 실시간으로 분석한 내용을 바탕으로 렌탈 및 주차 예약, 교통 정보, 주유 결재 등 전 과정을 자동화했다.

13일 서울 중구 플라자호텔에서 에드워드 테더만(Edward G. Tiedemann) 퀄컴 부사장이 기조연설을 하고 있다.

13일 서울 중구 플라자호텔에서 열린 ‘5G Vertical Summit 2018’에서는 5G 시대 커넥티드카, 자율주행차 기술 스마트 교통(Smart Transportation)을 주제로 한 세션이 진행됐다.

에릭슨(Ericsson) 야시르 후세인(Yasir Hussain)은 ‘V2X 셀률러 진화(Evolution of Cellular V2X)’를 주제로 발제 했다. 무선 통신기술과 사물인터넷(IoT)의 발달로 자동차간(Vehicle-to-vehicle, V2V), 자동차-인프라스트럭처(vehicle-to-infrastructure, V2I) 커뮤니케이션(communications)이 고도화 되면서 자동차-모든 것(vehicle-to-everything, V2X)을 아우르는 기술에 이르는 과정을 설명했다.

기반 플랫폼도 기존 지능형 교통체계(Intelligent Transfort System,ITS)에서  차세대 협력적 지능형 교통체계((Cooperative Intelligent Transport Systems), C-ITS)로 전환하고 있다. 교통혼잡, 사고 예방과 함께 자율주행자동차를 실제 도입하는 것이 C-ITS 최종 목표다.

이어진 발제에서 연세대 김시호 교수는 “자동화 작동을 위한 지능 연결기술 발달(Developnent of Intelligent Connected Technology for Autonomous Operation)”을 주제로 자율자동차 기술적 발전 과정과 미래 전망을 소개했다.

자율주행자동차 기술은 현재 ADAS(레벨2) 단계에서 운전 중 시야를 자유롭게 할 수 있는 자율주행(레벨3)으로 발전하는 과정이다. 레벨 3에서는 돌발상황에서 수동운전을 위해 운전자가 운전석에 앉아야 한다. 운전 중 잠을 자거나 음주 운전은 불가능하다. 레벨4는 시스템의 완전 자율운행 단계다. 운전자는 운전이 아닌 다른 일을 할 수 있다. 레벨 5는 운전석을 비울 수 있다.

업계에 따르면 2025년까지 자율자동차 레벨3는 10% 이내, 레벨2는 40% 이내 시장에 보급될 예정이다. 자동차 사용주기(5~15년)를 감안하면 새로운 기술이 시장에 전반적인 영향을 미치기까지는 상당한 시간이 걸린다.

김 교수는 “자율주행차 시대 자동차 산업은 커넥티드화, 자율화, 공유화의 흐름으로 발전할 전망”이라며 “자율주행차 시대에는 사람들이 차를 사용하지 소유하지 않고 차량공유 서비스 이용이 일반화된다. 모델은 크게 2가지로 기존 카셰어링 업체의 Car2Go 모델과 공유 택시인 우버 모델이 될 것”이라고 설명했다.

자율주행자동차의 상용화를 위해서는 적절한 서비스가 갖춰져야 한다. 커넥티드카와 자율주행이 만나는 부분은 협력적 주행 시스템, 원격 진단, 인포테인먼트, 카셰어링 서비스다.

자율주행 시대에는 교통사고도 감소할 전망이다. 현재 93 %에 달하는 대부분의 교통사고는 운전자 부주의로 발생한다. 우리나라의 경우 통계적으로 평균수명 100세를 가정할 때 인구 1%가 교통사고로 사망한다. 매우 높은 수준이다. 미국은 매년 3만명 이상의 사망자가 발생한다.

자율주행자동차를 구현하는 기술적 측면에서 필요한 것은 기본적으로 감지/인식, 의사 결정, 제어다. V2X통신 인프라, 고정밀 지도, 경로생성 및 추정기술을 통한 인지, 판단, 제어가 핵심이다.

김 교수는 “자율주행 구현 기술은 딥 뉴럴 네트워크(DNN)기반 인간 모방 주행 기술”이라며 “NVIDIA 칩 활용 카메라 인식을 바탕으로 인공 신경망 CNN, RNN기반 환경인식을 통해 위험인식, 자율 주행을 한다”고 말했다.

강연에 따르면 미래 스마트 교통 환경은 완전자율커넥티드카, 서비스로서 모빌리티(Mobility as a Service, MaaS), 소프트웨어 서비스가 융합 될 전망이다.

정재원 국토교통부 사무관(첨단자동차분과)은 정부 자율주행차 연구, 실증환경 조성을 위한 정부정책을 소개했다. 국토부는 레벨3 수준 자율자동차 시범운영을 위해 화성시에 ‘K-city’실험도시를 구축, 세계 최고 수준의 자율주행차 테스트 베드를 목표로 고속도로·도심·교외·주차시설 등 실제 환경을 조상하고 있다.

이밖에 국토교통부는 선제적 규제혁파 로드맵 구축, 자율주행차 발전단계를 고려, 4대 영역(운전주체, 차량장치, 운행, 인프라)에서 규제 이슈를 제시했다. 운전자 개념을 ‘사람’에서 ‘시스템’으로 확대, 안전한 자율주행차 제작 및 안정적 주행을 위한 안전기준 마련, 사고발생시 민·형사 책임소재 재정립 및 보험규정 정비, 자율주행에 필요한 영상정보·사물위치정보 수집·활용 허용(사전동의 예외) 등이다.

향후 수소·전기차, 에너지신산업, 드론 등 타 분야로 확산 및 적용한다는 계획이다.

*자율주행 자동차

딥러닝과 영상처리기술을 기반으로 운전자의 개입 없이 스스로 주행하는 것을 목표로 한다. 자율주행은 탑승자를 운전으로부터 자유롭게 하고, 생활 및 업무 공간으로서의 자동차를 구현할 수 있게 해준다.

*커넥티드 카

커넥티드 카(Connected Car)란 인터넷, 모바일 기기와 연결된 자동차를 의미한다. 실시간 네비게이션, 원격 차량 제어 및 관리 서비스뿐만 아니라 멀티미디어 스트리밍, 인터넷 서비스까지 제공한다. 향후에는 자율주행과 자동충전, 운전자의 컨디션 파악 등 운전가능 여부를 판단하는 서비스를 추가하는 방향으로 진화될 전망이다.