4차산업 혁명의 핵심기술 로 꼽히는 자율주행분야가 최근까지 꾸준한 발전을 거듭하며 상용화를 눈앞에 두고 있다. 디바이스와 센서를 기본으로 하는 방식과 네트워크를 기반으로 하는 방식 등으로 나뉘어 업체별 각자도생을 통해 현재의 자율주행 기술까지 이끌어왔다. 하지만 막바지 규제완화와 관련법규제정 등 조율이 필요하다. 앞서 일본의 경우 관련법규를 제정해 시행에 옮길 것으로 전해지고 있지만 국내는 이런부분이 부족하고 아직 보완해야 될 것들이 많다. 이에 미디어펜에서는 자율주행 시대로 가는 여정에 필요한 부분과 보충해야 될 부분들에 대해 5가지 주제의 기획으로 이 분야에 대해 알아본다<편집자 주>
①4차 산업혁명 핵심 왜 자율주행?
②다양한 방식, "정답은 없다"
③자율주행 상용화, 산업변화 기대 이유
④자율주행차량이 직면한 윤리적 딜레마
⑤여전히 갈 길 먼 국내 자율주행 규제 완화
[미디어펜=김태우 기자] 자율주행 기술의 상용화가 머지않은 가운데 많은 업체들이 기술선점을 위해 다양한 방식으로 각자 자율주행 기술을 발전시키고 있다.
초정밀 맵을 기반의 방식, 센서를 통한 위험을 감지하는 방식, 차량통신기술(V2X)을 활용한 방식 등 업체마다 방법과 기술이 다르다.
자율주행 수소전기차 주요 부품 장착 위치. /사진=현대차
17일 관련업계에 따르면 최근 우버택시의 사고로 보행자가 사망하는 사건이 발생했고 테슬라 사고 차량이 자율주행 기능이 켜져 있었던 것으로 알려지며 자율주행차량에 대한 신뢰도가 의심을 받고 있다.
업계에서는 빠르면 2020년부터 자율주행차가 상용화될 것으로 예상되고 있는 가운데 이번 사고로 많은 자율주행분야의 기업들이 기술개발에 주춤하는 듯한 모습을 보이고 있다.
이 여파로 토요타를 비롯해 자율주행차량을 개발 중인 업체들은 테스트를 연기하거나 중단하면서 수가 결과의 추이를 살피고 있다.
자율주행차는 운전자 또는 승객의 조작 없이 자동차 스스로 운행이 가능한 자동차를 말한다.
자율주행의 개념은 1960년대에 벤츠를 중심으로 제안됐고 1970년대 중후반부터 기초적인 차선유지정도의 자율주행 기술연구가 시작됐고 이후 1990년대 들어서며 컴퓨터의 판단 기술이 발달하며 장애물을 포함하는 연구가 시작됐다. 현재는 장애물을 피하고 앞차량의 이동경로를 따라가는 등의 기술까지 발전된 상태다.
이런 기능들은 사고 제로를 궁극의 목표로 하고 있다. 교통사고 위험을 미리 감지하고 사고를 방지하는 것이 자율주행차의 발단인 것이다. 하지만 최근 사례와 같이 발생한 사고를 막기위해 좀더 보강된 기술들에 대한 궁금증이 나오고 있다.
자율주행차에는 많은 센서와 첨단 장비가 들어간다.
위치인식을 위한 센서와 주행 환경에 존재하는 다양한 물체인식을 위한 센서로 구성돼 있다. 위치인식에 필요한 관성측정센서(IMU), 위성항법센서(GPS), 카메라, 라이더 등이 사용되며 물체인식을 우해서는 카메라, 라이더, 레이더 등이 사용된다.
이를 통해 차량의 위치가 파악되면 고정밀지도와 차량의 정확한 위치정보가 얻어지고 이런 데이터를 통해 실제 자율주행 전체경로 계획을 세울수 있게 된다.
전체경로계획으로 자율주행하면서 차량의 주행 경로 주변에서 이동하거나 정지된 물체를 인식해 지역경로계획까지 수립하고 샤시 시스템의 종·횡 방향 제어를 수행함으로써 자율주행이 실행된다.
이 과정이 가능하기 위해서는 위치인식과 문제 인식 기능이 필수적이고 자동차의 눈이 되어줄 카메라와 라이더는 활용범위 측면에서 의존도가 더 커질 것이다.
하지만 이 과정은 목적지가 있는 자율주행이며 지도가 정확해야 된다는 기본 전제조건이 필요하다. 또 도로상황이 변화 했을 경우 빠른 업데이트가 뒷받침 되지 않으면 오히려 사로를 일으킬 수 있다.
이에 일부에서는 센서를 기반으로 차량이 이동하는 것이 안전하다고 주장한다. 네비게이션을 통해 경로를 알려주되 세부적인 회피와 추월 등을 센서에 기반해서 차량이 이동하는 것이 안전하다는 것이다.
초정밀 지도를 우선으로 했을 경우 도로공사와 같은 정보가 업데이트 되지 않으면 차량과 운전자에게 위협이 될 수 있다. 하지만 센서가 우선된다면 경로상의 상황을 이동하는 차량이 직접 파악하고 분석해 위험을 방지할 수 있다고 한다.
반면 5세대(5G) 네트워크 기반의 V2X가 꼭 수반되어야 한다는 의견도 있다.
이들은 빛을 활용하는 센서도 기후와 상황에 따라 오류를 일으킬 수 있기 때문에 네트워크가 이를 보완하는 수단으로 활용되어야 한다는 것이다. 현재의 센서기반 차량은 날씨가 흐릴 경우 오작동의 우려가 있다.
하지만 네트워크 기반의 V2X를 통해 차량과 차량의이 소통하고 이를 기반으로 위험을 감지해 피해를 줄일 수 있다는 것이다.
문제는 이 방식을 위해서 전국이 네트워크로 연결 돼야 한다. 국내의 경우 충분히 실현가능성이 있지만 땅이 넓은 미국과 중국의 경우 쉽게 받아들여지기는 힘들 것이라는 지적도 있다.
즉 현재 자율주행은 최종목적지인 상용화를 위해 발전이 이뤄지고 있는 상황이고 아직 부족함이 존재 한다. 이에 불의의 사고도 발생했고 앞으로 또 이같은 경우가 발생 할 수도 있다.
하지만 점차 이런 방식들이 진일보해 오류를 줄이고 서로의 단점을 보완하면 이상적이고 완벽한 자율주행차가 등장할 것으로 예상된다.
한 업계 관계자는 "완성된 상용 자율주행차가 등장하기 전이기 때문에 방식과 방법에 대해 많은 의견이 나오고 있다"며 "현시점에서 무엇이 맞고 무엇이 틀리다는 결론을 내기는 어렵고 서로의 기술력이 합쳐져 시너지효과를 발위하는 것이 가장 이상적인 방식이 될 것으로 예상된다"고 말했다.
[미디어펜=김태우 기자]