손 놓고 목적지까지 알아서 가는 자율주 알아봐요

[DBR/동아 비즈니스 리뷰]이 하나 51현대 자동차 그룹의 정의선 수석 부회장은 "현대 차 그룹은 자동차 제조 회사에서 고객들에게 새로운 경험을 제공하는 서비스 회사에서 가면 교체하기"라며 완성 차 업체의 옷을 벗고'스마트 모빌리티 솔루션 대기업'으로 가면 바꾸자고 선언했습니다. 현대 차는 2024년 완전 자율 주행 차를 선 보이는 것을 목표로 2025년까지 4개 조원을 투자할 의도임. 정의선 수석부회장이 현대차 노선을 완성차 업체에서 스마트 모빌리티 솔루션 업체로 선회한 데는 자율주행 시장의 급성장과 관련이 있다.​, 글로벌 투자 은행(IB)골드만 삭스에 따르면 자율 주행 차 시장은 20하나 5년 30억달러(약 3조 4,400억원)에서 2025년 960억달러(약 하나 0조원), 2035년에는 2,900억달러(약 332조원)규모로 성장할 것으로 예측했습니다. 이에 따라 구글 등 IT 대기업들과 제너럴모터스 등 자동차회사들은 자율주행차 개발에 나서고 있다. 세계의 혁신을 주도하는 것입니다는 글로벌 대기업이 1프지앙아함에 뛰어들자율 주행 차 시장.그렇다면 자율 주행 차는 어느 수준까지 발전했을까. 그래서 자율주행차 상용화에 있어 가장 중요한 자율주행차 안전장치에는 어떤 것이 있을까. DBR 248호를 참고해서 소개하는 것입니다. 원문기사 더 보기 (링크)

자율 주행 차의 발전 수준을 이야기할 때 보동 5단계 수준으로 구분합니다. 기술 수준이 5단계에 도달하면 운전자가 약간도 개입하지 않고도 차량이 알고 운전하고 안전하게 목적지까지 도달하는 '완전 자율 주행'이 가능하게 된다. 현재 자율주행차 개발에 뛰어든 모든 중견기업의 최종 목적이 바로 그것이다. 그렇다면 5단계에서 자기 옆에 자율 주행 자동차의 기술 수준은 어떻게 구분되고 있을까?

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미국 자동차 공학회(SAE)는 자율 주행 기술 수준으로 자율 주행 자동차를 총 5단계에 나쁘지 않고 누구냐? 가장 아침은 수준의 기술 개발 단계 1의 자율 주행 차는 속도와 차선 유지와 함께 특정 기능만 자동화된 수준을 예측하는 것이다. 수준 2는 차량과 차선을 인식하고 앞차와의 간격을 유지하고 자동적으로 방향을 조정하는 수준까지 가능하다. 수준 1와 수준 2의 자율 주행 차는 운전자가 차량을 통제하는 그이츄이에서 간단한 자율 주행 기능이 추가됐을 뿐, 엄밀하게는 자율 주행 자동차가 아니다.​ 수준 3에 기술이 발달하는 과정에서 중요한 것은 '차량의 통제권'임. 수준 2까지는 차량의 통제권이 운전자에 있었다면, 레벨 3에서는 운전자가 아니라 자율 주행 차의 AI(인공 지능)은 차량을 통제하는 것이다. 레벨 3에서는 제한된 조건 하에 운전자의 조작 없이 운행이 가능한 수준을 예측하는 것이다. 이를 넘어 레벨 4에 도달하면 정해진 조건 중에 어떤 그이츄이에도 차가 '자신'주행하게 된다. 이 경우 도로 주행 중에 절박한 그이츄이이 발생했을 때 운전자에게 수동 운전을 요청하고, 만 1요청에 응하지 않으면 차량이 스스로 속도를 쥬루이고 아니며 정차할 수 있다. 마지막 단계인 5단계에서는 운전자의 개입이 '전혀 없다', 또 운전자가 차량에 탑승하지 않고도 주행이 가능한 '완전 자율'주행이 가능하다. 이 경우 긴급한 귀취로 운전자가 응답하지 않아도 자율주행차가 알아서 목적지까지 운행한다. 사람의 귀취 판단이 나빠 의사결정이 불필요해진다.

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2018년 12월 5개, 구글의 자율 주행 차를 개발한 '웨이 모(Waymo)'이 미국 애리조나 괜찮은 주 피닉스 시에서 세계 최초로 자율 주행 택시이다'웨이도 원화'서비스를 개시했습니다. 웨이도 원화는 정해진 조건 안의 모든 상황에서 차가 스스로 주행하는 단계이다'4단계'기술 수준을 지녔다는 평가된다. 단 만일의 사태에 대비해 안전요원이 동석한 상태에서 주행한다. 웨이모는 최근 고객을 대상으로 앞으로 안전요원이 없는 완전 무인상태의 차량 서비스를 재공하는 방안이라고 밝힌 바 있다.​도 이 7월에는 켈 리포니 매우에서 자율 주행 택시 시범 서비스 카교룰루 받아 이달 안에 켈리 포니 아주 LA도로의 매핑(지도 그리기)을 통한 도로 연구를 실시하는 것이다. 자율주행차 기술이 로스앤젤레스 도로 환경에서 어떻게 적용돼야 하는지, 어떤 부분을 보완할 수 있는지 연구하겠다고 밝혔다. 이 밖에도 BMW 도요타 테슬라 포드 제데크럴모터스 등 굴지의 자동차 업체들도 자율주행 기술 개발에 박차를 가하고 있다. 이들의 대부분은 3단계의 기술 수준을 확보하고 2022년까지 4단계 이상의 자율 주행 기술을 탑재한 차량을 선 볼 방안을 갖고 있다.

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국내 기업들도 자율주행을 연구·개발하고 있다. 대표적으로 현대 차 그룹은 20억달러(약 2조 3,900억원)를 투자하고 미국의 자율 주행 기업인'앱(APTIV)'와 합작 법인을 설립했습니다. 이 3월 미국의 기술 연구 회사인 '네비곤토우 리서치(Navigant Research)'보고서에 따르면 자율 주행 부문에서 웨이 모, 제너럴 모터스, 포드에 이어4번째로 뛰어난 기술을 지닌 것으로 그와잉타 나는 앱과 손 잡은 현대 차는 본격적으로 글로벌 자율 주행의 생태계에 나섰다는 관측이었다. 또 인공지능 기반 센서 개발을 위해 미국의 인텔과 엔비디아와도 협력하고 있으며 중국 바이두(Baidu)의 자율주행차 프로젝트인 아폴로 프로젝트에도 참여하고 있다.

많은 기업이 완전 자율 주행을 목표로 기술 개발에 여념이 없지만 마지막 단계인 5단계 즉'완전 자율 주행'이 현실에서 가능하려면 무수한 시범 운행과 시뮬레이션을 거쳐서 사람에게 안전하다는 것이 증명되어야 할 것이다. 무엇보다 중요한 것은 도로 위에서 자율주행차가 사람을 안전하게 보호할 수 있다는 믿음 형성이었다.그렇다면 인간을 보호하기 위한 자율주행차의 대표적인 안전기술은 무엇이 있을까?(첫) 시야가 제한적 초시: 눈비, 야간, 역광

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빛이 적은 저녁이 자신이나 눈과 비가 많이 내려 차선이 제대로 보이지 않으면 사람도 운전이 쉽지 않다. 자율주행차도 크게 다르지 않다. 한 가지 다른 점이 있다면 저녁에는 사람의 눈보다 자율주행차의 눈이 더 좋다는 것. 자동 운전 차의 눈은 크게, 카메라, 레이더, 라임(LiDAR레이저 레이더)3가지로 나뉜다. 이 3명이 상호 보완적으로 눈의 역할을 한다. 이 중 저녁에 빛을 내는 것은 단연 라임이다. 1반의 레이더는 전파를 이용하고 차량과 물체 간의 거리를 측정하는 반면, 라임 누 레이저를 이용한다. 라임눙 초당 만 하나 0만번 레이저를 쏜 담 물체를 맞아 반사하고 돌아가는 빛을 통해서 물체의 거리뿐 아니라 형태까지 잡아냈다. 이렇게 레이저를 쏘고 주변 환경을 3D로 인식하 라임눙 치명적인 단점을 갖는다. 레이저 흡수율이 높은 검정색에 대해서는 3D인식률이 낮다.

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시속 40km로 달릴 때 사람의 시야각은 한 00번, 시속 한 00km로 달릴 때는 40도 정도인데, 저녁에는 헤드 라이트가 비친 영역의 물체만 볼 수 있어 그 범위는 적어진다. 그래서 낮보다 밤에 화재 위험이 높다. 반면 레이저를 이용하는 라이더는 빛이 많은 낮보다는 오히려 밤에 노이즈가 없기 때문에 밤에 장애물을 더 확실하게 인식할 수 있다. 자율 주행 차가 쥐약 시간대는 날이 막 나오고 있는 낮 7~9시, 해가 저물기 시작했던 오후 5~7시이다. 이 시간대에는 차가 빛을 정면으로 받아 물체인식 능력이 떨어진다.역광 상태에서는 라 입니다 인간의 눈처럼 불통이 되기 쉬웠던 "라"입니다. 가 쏘는 레이저가 물체에 부딪힌 후 반사되어 돌아오는 빛의 파장과 햇빛의 많은 광선중 하나 부의 파장이 하나이기 때문이라는 것입니다. 입장에서 보면 이 빛이 햇빛에서 왔는지, 물체에서 반사돼 왔는지 판단할 수 없다. 실제 20일 6년에 발생한 테슬라 모델 S문재도 역광 상태에서 안전 센서가 흰색 투 레 다 찾아온 하늘을 구분하지 않고 발생한 글이었다. 이러한 역광문재는 앞으로도 문재를 하나로 뭉쳤다. 지난해 3월 발생한 테슬라 모델 X문 역시한 역광 때문이었다. 태양이 정면으로 내리쬐어 시야 확보가 어려운 낮에 자율주행 차량이 중앙분리대를 들이받으면서 문재가 발생했습니다.

(2)문제 발생지:교차점이나 비보호 차선 변경

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초심자가 가장 황당한 상황은 무슨 1? 교차로에서 신호도 없다'눈치 보며' 가야 하는 비보호 좌회전을 할 때 1것이다. 자율주행차는 이런 상황에 인공지능으로 대처한다. 기존 차량제어시스템은 센서가 전방 물체를 인식하면 속도를 늦추거나 차선을 넘어 타는 핸들을 옆으로 꺾는 정도였다. 그러나 자율 주행의 인공 지능은 사거리와 비보호 등 복잡한 상황에서 운전자의 판단을 학습하고 스스로 판단하는 제어한다. ​(3)의 사각 지대:보행자가 갑자기 뛰어든 순간

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자동차의 사각 지대에서 보행자가 갑자기 뛰어드는 경우, 레이더 자신 라입니다. 등 아무리 성능이 좋은 장비를 갖추고 있어도 이를 빨리 인지해 대처하기는 쉽지 않다. 이런 급작스러운 상황에서 의문을 최소화하기 위해서는 사람을 비롯해 갑자기 튀어나오는 물체에 대해 차량이 미리 인지하고 있어야 합니다. 이 문제를 해결하기 위한 접근법은 크게 두 가지다. 그 중 하나는 적외선 카메라다. 열을 감지하는 적외선 카메라는 큰 물체가 사람을 숨기고 있어도 물체 뒤의 사람을 인지할 수 있다.​ 위의 기술이 동 1 한 도로의 상황에서 사람보다는 자신의 수는 있지만 언제 잔 변수가 존재하게 낙관하기에는 아직 이르다. 대부분의 전문가들이 자율 주행 차 상용화 시기를 2030년으로 잡고 있는데, 5단계의 기술 수준을 가진 완전한 자율 주행 차가 가능한 시대가 언제 도래할지는 아무도 확신할 수 없다. 기상상태나 도로변수 등 현실 불확실성이 자율주행 기술의 통제 가능 영역 밖에 있다면 예기치 못한 의문이 생길 가능성은 언제든 있습니다. 그래서 세계 글로벌 시장에서 혁신을 선도하는 굴지의 중견기업들이 적극적인 기술개발과 시행착오를 통한 개선으로 한 단계씩 나아간다. 앞으로 어떤 미래가 펼쳐질지는 지켜봐야 합니다.​ ​ ​의 출처 프리미엄 경영 잡지 DBR 248호 필자 최지원 기자

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