[특집 인터뷰] 누구나 이동의 자유를 보장받는 자율주행 기술을 만들고 있습니다

  • 2019-07-08
  • 글 / 신윤오 기자 yoshin@elec4.co.kr 전동엽 기자 imdy@elec4.co.kr



인터뷰 ETRI 자율주행시스템연구그룹 최정단 그룹장


ETRI의 지능로보틱스연구본부의 자율주행시스템 연구그룹에서는 스마트자동차 기술 분야의 차량과 운전자와의 협력주행 시스템, 자율주행을 위한 디지털 맵 구축기술, 주행환경 인식기술, 자율주행 분야에 대한 표준 개발을 중점적으로 추진하고 있다. 또한 자율주행연구그룹은 연구개발한 기술을 일반 대중들이 체험해 볼 수 있도록 시승행사를 열어 서비스의 실효성을 체크하고 연구를 보완해나가고 있다.

지난 6월 14일에는 정보문화의 달을 맞아 국립과천과학관에서 방문객을 대상으로 자율주행차 체험시승 행사를 진행하기도 했다. 연구그룹은 향후 완전한 자율주행기술이 구현돼 누구나 이동의 자유를 보장받을 수 있게 되는 것을 목표로 하고 있다. ETRI 자율주행시스템연구그룹을 이끌고 있는 최정단 그룹장으로부터 그간의 성과와 국내 자율주행차 연구 상황에 대해 들을 수 있었다.


 ETRI  ETRI의 자율주행 시스템 연구그룹에 대한 소개 부탁드립니다.

☞ 자율주행 시스템 연구그룹은 2010년 주차장의 효율적 주차를 연구하는 ‘자동발렛주차기술’ 개발에서부터 자율주행연구를 시작했습니다. 그 당시 5명으로 시작하여 4년 만에 주차와 출차 서비스의 가능성을 확인했습니다. 그 이후, 컴퓨터비젼, 컴퓨터그래픽스, 데이터베이스, 차량통신, 전기전자 등 다양한 분야의 연구자들이 모이게 되어 현재는 20여명이 자율주행기술의 근간이 되는 인공지능을 포함하여 인식과 판단, 제어 및 통신기술 등을 연구하고 있습니다.

연구 개발에 그치지 않고 부분적으로 개발이 완료된 자율주행차를 일반국민을 대상으로 직접 탑승을 체험케 하고 서비스에 대한 유용성을 확인하고 있습니다. 그리고 다양한 주행상황과 오류에 대응하여 단 한 건의 교통사고도 발생되지 않55도록 철저히 준비하고 있습니다. 실험실에서는 주행 시뮬레이션을, 실제도로에서는 가슴을 졸이며 테스트를, 다시 실험실로 돌아와 운전자가 개입한 상황을 면밀히 분석합니다. 완전한 자율주행SW가 서비스 될 날을 손꼽아 기다리며 다양한 분야의 전문가들이 함께 머리를 맞대고 준비 중에 있습니다.



 ETRI  이번 국립과천과학관에서 진행된 자율주행차 시승행사에는 연구그룹에서 연구개발한 기술들이 적용됐을 것으로 생각됩니다. 어떤 기술들이 적용됐습니까?


☞ 정보문화의 달을 맞이하여 과천 과학관내에서 주차장 공간을 활용하여 자율주행차를 음성으로 불러서 운전자가 없는 자율주행서비스를 체험할 수 있는 자리를 마련했습니다.

ETRI는 전기차량을 이용하여 운전자의 개입이 전혀 없이 출발지에서 목적지까지 인공지능 알고리즘을 적용하여 장애물의 종류와 위치를 인지하고 목적지를 안전하게 도착하기 위해 속도나 방향을 결정하는 판단기술을 개발했습니다. 특히, 자율주행에서 가장 기본적인 주행하면서 카메라로 부터 수집된 노면 정보를 융합하여 정밀맵을 만드는 기술을 적용하기 때문에 시연을 위한 전처리 과정이 축소되었습니다.


 ETRI  지난해 ETRI 원내에서 스마트폰을 통해 차량을 호출하는 서비스를 시연하신 것으로 알고 있습니다. 약 1년이 지난 지금은 그 당시에 비해 어떤 변화(발전)가 있습니까?

☞ 짧은 거리는 무인으로 주행할 수 있는 기술 신뢰성을 갖추었습니다. 신뢰성을 갖춘 기술에는 보행자나 차량, 또는 주행 환경에 영향을 미치는 차선이나 경계 등을 정확하게 의미를 인지하고 위치를 파악, 충돌을 회피하기 위한 정확한 판단에 관한 기술입니다.

이를 위해 딥러닝 기술을 적용하였고, 딥러닝 기술을 활용하기 위해서는 사전에 다양한 주행환경이나 운전태스크에 대한 데이터가 요구됩니다. 보다 더 수준 높은 자율주행기술 구현을 위해 필수적으로 요구되는 기술입니다. 차선뿐만 아니라, 유턴, 좌회전, 감속 등의 표식에 대한 의미파악, 차선이 보이지 않아도 경계석을 추출하여 주행하거나 차량 후미등을 인식하는 방법 등입니다.

인공지능 기술의 적용에는 장애물 학습을 위한 다양한 종류의 데이터를 이용하여 학습이 필요합니다. 이러한 학습 알고리즘 적용을 위해 다양한 학습용 데이터를 이용하여 알고리즘을 고도화 하였습니다.

"중국의 경우 자율주행을 일반도로에서
시험할 수 있는 차량이 2,000대, 미국은 60,000대인 반면,
한국은 60대 정도밖에 없습니다.
상대적으로 기술수준이 낮은 건 당연하죠."




 ETRI  이통사, 대기업, 주요 대학 연구실 등에서 속속 자율주행차 기술을 선보이고 있습니다. 각각 장단점과 추구하는 점이 분명한데요, 국내 자율주행차 연구 흐름은 어떻습니까?


☞ 이동통신사들이 최근에는 5G 기술을 자율주행차에 활용하려는 시도가 있지만, 이는 보조적인 수단일 뿐입니다. 자율주행 차량은 기본적으로 네트워크 연결없이 자율주행이 가능해야 합니다. 다만, 자율주행차에서 생산되는 막대한 데이터 분석 처리를 위해 엣지컴퓨팅과 클라우드 서버를 사용할 때 유용할 수 있습니다.

대기업의 경우는 기술개발이 검증된 제품을 구입하여 안정화된 기술이 적용된 제품 상용화가 목적입니다. 현재는 2단계 자율주행기술이 탑재된 제품이 고가의 차량에 탑재되어 상용화되고 있습니다.

대학 연구실과 연구기관은 도전적이고 성공과 실패에 대한 확신이 없는 선행연구를 진행합니다. 대부분 자율주행 3단계 이상 4단계 기술을 위해 연구가 진행 중입니다. 2단계는 HDA와 같이 정밀맵을 기반으로 자동으로 차선의 중심을 따라 주행하는 기능입니다.

3단계는 일부 운전자가 독서를 하거나 시스템 한계 상황 이전까지는 운전자의 개입이 필요없는 단계입니다. 4단계는 지정된 운용조건(speed, 도로조건 등)에서는 시스템의 오류에 대해서도 운전자가 개입하는 것이 아니라, 시스템이 알아서 대응해야 합니다.


 ETRI  최근 국토부에서는 자율주행차 상용화를 위해 정밀도로지도 민관 공동구축체계를 마련하기 위한 방안을 준비 중이라고 밝혔습니다. 자율주행에 있어 정밀도로지도는 기본적인 요소라고 생각되는데요, 연구그룹에서도 정밀지도 관련 연구를 진행 중인 부분이 있습니까?

☞ 2015년부터 2018년까지 기본적인 카메라 2대를 장착하고 도로를 주행하는 차량으로부터 동시 다발적으로 도로속성 정보와 시간에 따라 가변적인 교통정보를 실시간으로 수집관리하여 정밀맵을 생성 및 갱신하는 기술을 개발 하였습니다. 오늘 이러한 주차장의 경우에도 주차선 등이나 차선등을 고려하여 정밀맵을 생성하는 SW를 이용하여 만들어 사용하고 있습니다.

자율주행 연구는 미국, 중국 등이 선도국으로 알려져 있는데요, 우리나라의 자율주행 기술 수준은 선도국 대비 어느 정도 수준이라고 보십니까?

중국의 경우 자율주행을 일반도로에서 시험할 수 있는 차량이 2,000대, 미국은 60,000대인 반면, 한국은 60대 정도밖에 없습니다. 상대적으로 기술 수준이 낮은 건 당연하구요. 하지만, 세계 1위 수준의 통신 인프라와 AI, ICT를 활용하도록 과감한 산학연 협력이 이루어진다면 3년 이내 기술력은 추격 가능하다고 생각합니다.

연구소는 학계에서 연구한 알고리즘을 담을 기반 플랫폼을 제공하고, 산업계가 시장성 예측이 어려운 실용성 검증을 시도해야 합니다. 산업계는 시장의 요구를 지속적으로 학계와 연구계에 전달하고 논의하여 시장 경쟁력을 키워야 합니다. 이것이 제가 말씀드리는 과감한 산학연 협력입니다. 현재까지는 국내 자동차 산업의 특징상 전속거래 사업 모델을 중심으로 폐쇄적인 R&D시스템이 고착화되어 있었습니다. 개방적 생태계 활성화가 시급한 실정입니다.

"자율주행기술의 고도화가 이뤄지고 이를 통해
기술적인 신뢰가 쌓인다면 도로를 공유하는
차량과 보행자, 자율주행차가 공존할 수 있을 것입니다."



 ETRI  여러 기업들이 자율주행차 기술들이 속속 하고 있지만 실생활에서 적용하는데는 아직 한계가 있는 것으로 보입니다. 실생활에서 이용 가능한 자율주행차를 구현하려면 현재 자율주행차가 넘어야 하는 가장 큰 문제(장애물)는 무엇인가요?

☞ 실도로 환경은 유인의 운전자와 무인의 운전자, 뿐만 아니라 보행자 등 다양한 교통의 객체들이 존재합니다. 이러한 기존의 교통객체와의 기술적인 수용성과 사회적 합의를 통해 기술의 발전과 시장에서의 수요가 발생된다고 생각합니다. 이러한 기술적인 수용성은 기술의 고도화를 통해 가능하므로 좀 더 과감한 산학연의 협력 투자가 요구됩니다.

자율주행기술에 대한 국민들의 우려와 불안감으로 자율주행서비스 시장 형성이 늦어지고 있습니다. 안전한 기술을 개발하는 것과 더불어, 운전하는 쾌감을 즐기는 운전자와 보행자 등 도로를 공유하는 사람들과 함께 자율주행기술에 대한 동의, 수용을 기반으로 자율주행서비스는 활성화될 것입니다. 자율주행차를 시험하기 위해 급정거를 한다거나, 주춤거리는 자율주행차에게 경고음을 울리는 등의 행동은 아직 자율주행기술에 대한 신뢰부족으로 발생되는 일입니다. 자율주행기술의 고도화가 이뤄지고 이를 통해 기술적인 신뢰가 쌓인다면 도로를 공유하는 차량과 보행자, 자율주행차가 공존할 수 있을 것입니다.


 ETRI  앞으로 자율주행시스템 연구그룹의 연구 방향은 어떻게 됩니까?

☞ 저희 연구그룹의 가장 큰 장점은 차량 전자제어와 인식, 판단 전체 통합된 시스템을 직접 구현한 점입니다. 각 핵심분야에서의 기술적인 난제들을 풀어가고, 풀린 문제를 직접 통합된 시스템을 통해 기술을 확인 하는 과정을 거칠 수 있으므로 기술개발에서 테스트로 이어지기 까지 주기가 짧은 장점이 있습니다. 비·눈과 같은 악천후환경, 야간, 일몰, 차선이 없는 시골길 등에서도 정확하게 위치와 장애물을 인지하는 기술과 전방의 주행상황을 예측 가능하도록 하는 것, 그리고 복잡한 주행환경을 처리하기 위해서는 당연히 많은 수의 센서가 장착되지만, 처리 시간을 센서의 수와 무관하게 동일한 수준을 유지하는 기술 등을 개발하려고 합니다.


 ETRI  연구그룹의 최종 목표는 무엇입니까?

☞ 최종목표는 운전을 못하는 사람, 차량을 소유하지 않은 사람도 누구나 이동의 자유를 보장 받도록 자율주행기술을 개발하고 있습니다. 이러한 안전한 이동을 기반으로 나아가, 이동하는 공간과 시간에서 더 높은 가치를 창출하는 비즈니스 모델을 창출하는 기술을 개발하고자 합니다.
 

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