미래 자동차 성공 달린 ‘3개의 눈’

 
 
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/사진=현대모비스 제공
지난 3월 자동차업계에 경종을 울린 사고가 발생했다. 미국의 카셰어링업체 우버가 자율주행차를 테스트하던 중 보행자와 충돌해 보행자가 사망한 것. 자율주행차로 인해 보행자가 최초로 사망한 이 사고는 현행 자율주행기술의 한계를 드러냈다는 평이다.

우리가 운전할 때는 진행방향을 주시하는 건 물론 옆과 뒤도 잘 살펴야 한다. 이는 운전자의 의무이자 운전의 기본이다. 눈으로 보고 귀로 들으면서 다양한 상황을 인지하고 뇌는 이런 정보를 분석해 어떤 행동을 할지 명령을 내린다. 이에 손과 발이 반응해 자동차를 조작, 상황에 대응하는 단계를 거친다.

자율주행차도 마찬가지다. 각종 센서로 주행정보를 모으고 이를 토대로 컴퓨터가 상황에 맞춰 대응한다. 전자적으로 차를 제어하는 것까지는 기술적 난제가 거의 풀린 상태. 하지만 상황을 인식하고 판단하는 과정은 아직이다. 센서가격을 더 낮춰야 대중화가 가능하며 윤리적으로 어떤 판단을 내릴지에 대한 사회적 합의도 이뤄지지 않았다.
모니터링시스템 /사진=콘티넨탈 제공

◆자율주행차, 3개의 눈

상황을 인식할 때 가장 많은 정보를 받아들이는 창구는 ‘눈’이다. 자동차에서 눈 역할을 맡는 건 크게 3가지로 카메라와 레이더, 라이더 삼총사가 주인공이다.

카메라는 사람이 보는 것과 똑같이 차선, 표지물, 자동차, 보행자 등을 인식한다. 예전엔 역할이 제한적이었지만 요즘엔 자동긴급제동장치 등 첨단운전자보조시스템(ADAS)에서 핵심부품으로 활용되는 등 자동차 안전을 책임지는 막중한 임무를 맡았다. 필요에 따라 2개 이상의 카메라가 장착돼 다양한 정보를 수집한다.

레이더(Radar)는 전자기파를 통해 주변 물체 위치를 파악하는 역할을 맡는다. 전파를 쏴서 거리를 측정하는데 사용하는 주파수에 따라 도달거리가 달라 필요에 따라 복수의 레이더를 장착하는 게 일반적이다.

라이다(Lidar)는 레이더와 원리가 같지만 전파 대신 빛(레이저)을 쏴서 상황을 분석한다. 빛으로 물체를 3차원 이미지화하는 장치라는 점에서 카메라와 역할이 일부 겹친다. 차 주변 전체(360도)를 살피는 스캐닝 방식과 120도 이내의 특정 각도 안의 상황만 파악하는 플래시 방식으로 구분된다.

지금까지는 자율주행차에서 라이다가 필수로 꼽혔다. 대상 물체까지의 거리와 속도, 방향, 온도까지 측정이 가능해 이른바 ‘만능센서’로 여겨졌다. 하지만 값이 비싼 게 흠이다. 구글 웨이모 자율주행테스트카의 라이다 센서값만 해도 8000만원을 훌쩍 넘고 역할을 제한한 소형 센서라 해도 웬만한 소형차 한대값으로 알려졌다. 자율주행이 가능하더라도 값이 비싸면 시장에서 외면받을 수밖에 없다.
/사진=현대자동차 제공

◆카메라 중요성 커졌다

앞서 언급한 3개의 ‘눈’은 각각의 역할이 구분됐다. 서로의 단점을 보완할 수 있어 여러 장치를 함께 장착하는 게 일반적이다. 하지만 이처럼 장치가 늘어나면 결국 최종 제품인 자동차 가격의 인상으로 이어져 자율주행차 대중화의 걸림돌로 꼽힌다.

따라서 글로벌 업체들은 차에 이미 장착된 센서를 최대한 활용하려고 노력하는 중이다. 특히 한동안 중요도가 떨어진 것으로 평가받던 카메라에 주목하는 상황.

최근 현대모비스는 자율주행분야의 센서기술을 확보하기 위해 딥러닝 기반 카메라영상 인식 기술을 보유한 국내 스타트업과 80억원 규모의 지분투자계약을 체결했다. 지금까지 영상인식기술은 각종 테이터의 특징을 미리 입력해놓고 이에 대응토록 하는 방식이었다.

만약 딥러닝 기반의 영상인식기술이 대중화되면 카메라의 중요성은 더욱 커지는 건 물론 기존 기술에서 인식하지 못한 상황도 스스로 판단할 수 있게 된다. 이를테면 기존 기술은 일반적인 보행자와 자전거를 탄 사람의 형상을 입력해뒀더라도 사람이 자전거를 끌고 가는 모습을 입력하지 않았다면 보행자로 인식하기 어렵지만 인공지능이 적용되면 정확한 정보가 없더라도 패턴을 인식할 수 있게 된다. 이 기술은 4~5년쯤 지나야 상용화될 것으로 보인다.
크루징 쇼퍼(Cruising Chauffeur) 자율주행 시스템 /사진=콘티넨탈 제공

◆미래기술, 현실에 적용하자

야노경제연구소에 따르면 지난해 ADAS·자율주행 센서의 글로벌시장규모는 9조63억원이었지만 2030년에는 32조9120억원에 이를 전망이다.

나아가 요즘에는 ADAS시장 규모가 커지면서 관련기술의 응용도 늘어나는 추세다. 블랙박스(자동차영상기록장치)가 보편화되면서 이를 활용하는 방안과 관련 소프트웨어도 함께 업그레이드되는 것.

이에 내비게이션 지도도 자동차의 눈과 호흡을 맞추기 위해 진화했다. 현대엠엔소프트의 ADAS맵은 일반 지도 데이터보다 정밀도가 10배 높으며 지도데이터에 도로의 곡률, 경사도, 제한속도, 분기점 등 도로환경정보를 포함한다.

하드웨어도 큰 발전을 이뤘다. 팅크웨어가 최근 출시한 X3 제품은 증강현실(AR) 솔루션을 바탕으로 운전자에게 돌발상황을 안내하는 기능을 갖췄다. 항상 앞을 주시하는 블랙박스와 운전자가 늘 주의를 기울이는 내비게이션의 특징을 결합한 방식이다.

지금까지는 개별 차종마다 독자적인 정보수집과 처리과정을 거치는 방향으로 개발된 탓에 값비싼 장비를 모조리 탑재해야 했다. 값도 비싸고 넓은 공간도 필수적이다. 하지만 최근엔 기초적인 센서를 장착한 다수의 차에서 발생하는 데이터를 모아 활용하는 개념도 논의 중이다. 이른바 ‘커넥티드’ 개념을 활용, 빅데이터로 위험을 대비하는 방식이다.

이에 자동차업계 관계자는 “자동차업체들은 고차원적인 기술을 개발하느라 시간과 비용을 들이기보다 현재 기술을 업그레이드하는 중”이라며 “이와 함께 IT 스타트업 투자로 핵심기술을 확보하면서 노하우를 쌓는 쪽으로 방향을 틀었다”고 말했다.

☞ 본 기사는 <머니S> 제556호(2018년9월5~11일)에 실린 기사입니다.
 

박찬규 star@mt.co.kr

산업2팀 박찬규 기자입니다. 자동차와 항공, 해운, 조선, 물류, 철강 등을 담당하고 있습니다.

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