글 / 라디카 아로라(Radhika Arora),
Autonomous Driving Lead  온세미컨덕터(ON Semiconductor)

지금은 우리가 진정한 자율주행차량의 구현이라는 목표에 어디까지 다다랐는지 돌아보고, ‘데이터 수집’에서 나아가 자율주행 기술이 일상적으로 사용될 수 있도록 보급화 하는 단계를 고민할 시기다. 특히 센서 기술은 자율주행차량을 가능하게 하는 매우 중요한 구성 요소다. 자율주행차량 기술의 중심에 있는 몇 가지 센서에 대해 살펴보자.

급변하는 세계

지금 우리 사회에서는 미래 도시를 건설하기 위해 필요한 것이 무엇인지에 대한 열띤 논의가 진행 중이다. 미래도시를 이루는 한 축은 자율주행 기술이다. 자율주행 기술은 우리가 여행하고 생활하는 모습, 새로운 산업과 일자리의 탄생, 그리고 그에 따른 기존 산업의 쇠퇴를 야기하는 등 우리 삶의 많은 측면을 변화시킬 것이다. 세계는 급변하고 있으며, 우리는 이 새로운 상황에 적응하기 위해 혁신해야 한다.

대도시에 사는 사람들이 카 셰어링의 편리함과 비용 효율성을 알게 되면서 차량을 소유하는 사람들이 점점 감소하고 있다. 온라인 쇼핑의 증가로 쇼핑몰과 백화점은 생존을 위한 힘든 싸움을 하고 있으며, 생활 방식의 변화로 인해 음식 배달 서비스에 대한 의존도가 커지고 있다. 또한 온라인 판매가 늘어나면서 혁신적인 유통 및 배송 수단이 중요한 기술 트렌드가 되고 있다.

이러한 상황을 감안할 때 지금은 우리가 진정한 자율주행차량의 구현이라는 목표에 어디까지 다다랐는지 돌아보고, ‘데이터 수집’에서 나아가 자율주행 기술이 일상적으로 사용될 수 있도록 보급화 하는 단계를 고민할 시기다.

자율주행 자동차에 대한 신뢰 구축

먼저, 웨이모(Waymo)의 자율주행차가 처음 등장했던 시점부터 자율주행 기술이 얼마나 발전했는지 살펴보자. 자율주행 자동차를 실험할 때 차량국(DMV)에 결과보고서를 제출하도록 하고 있는 미국 캘리포니아 주에서는 28개의 기업이 자율주행 실험결과를 보고했다.

이에 따르면 기업들의 자율주행차량은 200만 마일 이상을 자율주행 모드로 주행했으며, 자율주행차가 보조 운전자에게 제어권을 넘기는 경우와 보조 운전자가 제어권을 수동으로 가져오는 경우를 뜻하는 ‘이탈(Disengagement)’은 7만 3,550번 발생한 것으로 나타났다. 평균 이탈 빈도는 1000마일 당 5회 였으며, 200마일 당 1회였다.

이처럼 일관되게 낮은 이탈 빈도가 지속적으로 유지됨으로써, 캘리포니아 주 차량국은 자율주행 모드 주행 시 보조 운전자가 탑승해야 하는 규정을 완화했다. 이는 매우 중요한 변화였고, 지금까지 이 허가를 취득한 회사로는 웨이모가 유일하다. 또한 캘리포니아 주는 최근 미니밴, 픽업 트럭, 유틸리티 밴 및 스텝 밴(step van) 등을 포괄하는 개념인 경량 자율주행 트럭의 실험결과 보고서를 공개했다.

이 같은 변화는 시민들에게 더 많은 정보가 제공됨을 의미하기도 하지만, 유의미한 결론을 도출하기 위해서는 보고서에 더 많은 세부적 정보를 포함시킬 필요성을 시사하기도 한다.

예를 들어, 한 기업이 인식 문제로 발생한 이탈에 대해 보고할 때, 현재의 DMV 규정은 어떤 부분에 고장이 났는지 혹은 반복적으로 고장이 나고 있는지 파악하거나 분류할 것을 강제하지 않는다. 데이터의 정확성을 검증하기 위한 표준 프로세스 또는 방법론이 없는 경우, 기술에 대한 대중의 신뢰를 높이는 측면에서 보았을 때 해당 보고의 효용성에 의문이 들 수 있다.



자율주행차를 육성하는 나라

태평양 지역에서는 중국이 자율주행차의 가장 큰 시장이 될 것으로 보인다. 맥킨지(McKinsey)가 발간한 보고서에 따르면, 자율주행 차량은 2040년에 승객의 주행 거리의 약 66%를 차지할 것으로 예상되며, 자동차 서비스의 시장 수익이 1조 1,000억 달러, 그리고 자율주행 차량의 판매로 인한 수익이 9,000억 달러에 달할 것으로 보인다.

2017년 12월 베이징은 도로를 달리는 자율주행 차량에 대한 정책을 처음 발표했고, 이후 상하이가 뒤를 이었다. 그 후 2018년 2월 베이징은 최초로 자율주행 자동차 테스트 시설을 열었다. 13만 3,000m2규모의 이 혁신적인 테스트 시설은 도시와 교외의 도로에서 경험할 수 있는 다양한 정적, 동적 교통상황을 바탕으로 실제적인 테스트 환경을 구현한다. 중국 정부는 많은 자금과 자원을 투자하여, 기업들이 최첨단 기술을 개발함으로써 자율주행 시장에서 빠르게 성장할 수 있게 장려하고 있다. 중국은 자율주행 시장을 주도하는 IT리더로서 자리 매김하기를 원하고 있다.

유럽 연합(EU) 또한 자율주행의 이점과 그 영향력이 얼마나 광범위한지에 대해 확실하게 인지하고 있다. EU의 회원국들은 굳건한 협력 관계를 통해 일관성 있고 보편성 있는 자율주행 기술을 광범위하게 전개하고 있다. 이러한 현상은 국경을 초월한 일관된 교통 규제를 요구하는 ‘도로 교통에 대한 비엔나 협약(Vienna Convention on Road Traffic)’에서 분명하게 나타난다. EU 국가들의 협력은 또한 자율주행 테스트에 유리하도록 각 도시를 연결하는 고속도로 건설의 일관성을 더욱 강화했다. 뿐만 아니라, EU는 2년내 각 도시를 연결하는 도로에서 무인트럭을 운행하겠다는 계획을 발표했다. 이에 따라 주행 시간(Transit time) 및 연료비 절감 등의 이점이 예상되고 있다.

EU 내 국가에 대해 좀 더 자세히 살펴보자. 전통적인 자동차 기업들의 메카로 여겨지는 독일은 비록 보조운전자 탑승을 전제로 하지만 자율주행차의 도로주행을 합법화 한 최초의 국가 중 하나다. 네덜란드는 유럽뿐만 아니라 전 세계적으로 자율주행 합법화를 주도하고 있다. 현재 네덜란드는 운전자나 사람의 통제가 없는 자율주행 차량의 테스트를 혀용하고 있다. 스웨덴은 자율주행 버스를 개발하고 있는 기업들에게 미니 버스를 이용한 테스트 프로그램 플랫폼을 지원한 바 있다.

EU 연구과학혁신 위원 카를로스 모에다스(Carlos Moedas)는 “비자율주행차를 소유하는 것은 곧 말을 소유하는 것과 다름없어질 것” 이라고 말했다. 이들 국가가 공통된 큰 틀 안에서 협력하면서, 유럽은 전국적으로 자율주행차를 통합하기 위한 전략을 통해 보다 더 안전하고 효율적인 도로망을 구축하고 있다.

센서 - 자율주행 자동차의 눈

센서 기술은 자율주행차량을 가능하게 하는 매우 중요한 구성 요소다. 센서는 눈과 같은 역할을 하며, 차량이 경로에 있는 물체를 감지하고 데이터에 근거하여 자율적으로 결정을 내릴 수 있게 한다. 자율주행차량 기술의 중심에 있는 몇 가지 센서에 대해 살펴보자.

카메라는 분류 및 텍스처(texture) 해석 부분에 있어 최상의 기능을 보장하며, 현재 상업적으로 가장 실행 가능성이 높은 센서 옵션이다. 카메라의 주요 구성요소인 CMOS 이미지 센서는 과거의 예쁜 사진과 셀카 사진을 찍던 시대부터 발전해왔다. 이는 ‘보기 전용’ 센서에서 ‘보기+감지’ 기능을 추가하며 진보해 왔다. 이 기본 센서는 전방뷰 첨단운전자지원시스템(Advanced Driver Assistance, ADAS) 및 교통 신호등 인식과 같은 기능에 사용된다.

센서에 의해 수집된 데이터는 자동차의 의사결정 프로세스에 중요한 자료를 전달한다. 자율주행차량에 사용되는 CMOS 이미지 센서는 현재 모든 유형의 환경 조건에서 모든 운전 시나리오를 효율적으로 처리할 수 있는 첨단 기능을 갖추고 있다.

카메라 센서의 핵심, HDR

하이 다이내믹 레인지(High Dynamic Range, HDR)는 카메라 센서의 핵심적이고 중요한 사양 매개변수다. 이는 센서가 동일한 프레임에서 과포화나 불포화 없이 장면의 가장 어두운 부분과 가장 밝은 부분을 볼 수 있는 기능이다. 다시 말해, 센서는 갑자기 밝고 맑은 각도 또는 반사에 노출되거나 낮에 터널을 오가며 이동하는 경우에 주변 조명 환경이 변화하지 않도록 해야 한다. 온세미컨덕터와 같은 기업은 자율주행차량 애플리케이션에서 안전하고 신뢰를 갖고 사용할 수 있도록 하기 위해 이미지에 HDR를 제공한다.

고해상도 센서는 자율주행의 또 다른 트렌드다. 이는 현재 자율주행 차량의 필요에 따라 더 멀리에서 동시에 모든 크기의 물체를 감지할 수 있는 기능을 갖추는 것에 집중되고 있다. 본질적으로, 이 센서는 물체의 감지와 분류와 함께 자율주행 알고리즘을 더 효율적으로 만드는 물체에 대해 1도당 픽셀 수를 늘릴 수 있는 능력을 제공한다.

3단계 이상의 자율주행차량 자동차 경우, 하드웨어와 소프트웨어에 대한 의존도가 높기 때문에 인간과 같은 결정을 할 수 없으며, 차량을 사이버 공격이나 해킹에 매우 취약하게 만들 수 있다. 이는 센서 수준에서 추가되는 사이버 보안을 비롯한 수많은 보호 및 보안 기능에 대한 개발 작업으로 이어졌다.

이같은 문제와 위협을 인지한 온세미컨덕터는 완전히 통합된 사이버 보안 기능을 갖춘 최초의 자동차 등급의 이미지를 선보일 것이다.



먼 거리에서 반사율 낮은 물체를 감지하라

라이다(LiDAR) 분야에 종사하는 기업들 역시 투자가들로부터 많은 관심을 받아왔다. 라이다 기술은 비용이 많이 들지만, 자율주행 차량에 가치가 매우 큰 것으로 여겨진다. 3D 포인트 클라우드를 생성하는 라이다의 기술은 다른 감지 기술과 차별화된다. 웨이모는 보행자를 감지할 뿐만 아니라 보행자가 마주 보는 방향과 앞으로 나아갈 방향을 평가할 수 있는 자체 구축 라이다의 도입으로 활동 분야를 변경했다.

라이다는 또한 보행자나 자전거 운전자의 수신호를 보고 나서, 이에 따라 주행 행동을 조정하는 기능을 자동차에 제공한다. 범위, 해상도 및 회전/프레임 속도는 라이다를 선택할 때 다른 중요한 매개변수이다. 최신 라이다 기술은 200미터를 초과해도 볼 수 있는 능력이 있다. 도로 상에서 물체를 감지할 뿐만 아니라 분류할 수 있는 능력이 있어 의사 결정 시스템에 피드백을 제공하고 필요에 따라 차량의 코스를 변경할 수도 있다. 물체의 반사도 역시 중요한 역할을 한다. 현재의 라이다는 먼 거리에서 반사율이 높은 물체를 감지할 수 있지만, 더 먼 거리에서 반사율이 극히 낮은 물체를 감지할 수 있는 기술은 여전히 필요한 상황이다.

레이더(Radar) 역시 자주 논의되는 센서로, 자율주행의 미래를 위해 중요한 또 다른 유형의 센서이다. 레이더의 독특한 이점은 어두운 곳과 모든 기상 조건에서 작동할 때 확연하게 드러난다. 밀리미터파(mmWave)는 단파장의 전자기파를 사용하는 특수한 부류의 레이더 기술이며 자율주행 애플리케이션에 널리 사용되고 있다.

레이더 시스템은 반사된 신호를 포착하여 물체의 범위, 속도 및 각도를 결정할 수 있다. 76GHz와 81GHz (약 4mm의 해당 파장) 사이에서 작동하는 밀리미터파 시스템은 1밀리미터 미만의 움직임을 감지할 수 있다. 이는 자동차 공간에서 이전에는 볼 수 없었던 정확성을 제공한다. 차량과 주변 차량 및 물체 간의 정확한 측정이 가능하다는 것을 의미한다. 눈에 띌 정도로 큰 안테나를 사용하지 않고도 디자인을 더욱 소형화하고 통합할 수 있는 능력이 추가로 향상됐다.

긍정적, 부정적 영향 모두 중요

자율주행차량은 전 세계적으로 수백 만 명의 삶을 변화시킬 영향력이 있는 매우 촉망받는 혁신 기술 중 하나다. 자율주행 기술이 대중화되면서 나타나는 긍정적 혹은 부정적인 영향 모두 중요하게 될 것이다. 한 가지 명확한 사실은 자율주행차량이 흥미로운 탑승의 기회를 제공할 것이라는 점이다.