[4차산업 자율주행⑩] “자율주행 차” 기술 개발과 국내 동향

자율주행차 구성요소
자율주행차 자동화 수준
자율주행차 상용화 R&D 국책사업
자율주행 기술개발 혁신사업
자율주행차 실증 사업

김문선 기자 승인 2021.11.22 18:35 | 최종 수정 2021.11.22 18:49 의견 0
사진 : pixabay

세계 자동차 시장은 최대 시장인 중국의 경기둔화, 미 중 무역전쟁, 그리고 최근에는 신종코로나 바이러스 확산 등의 영향으로 성장세가 약화되고 있다. 이러한 상황에서도 기존 완성차, 부품업체들은 자율주행차 개발비용도 부담해야 하고, 정보기술로 무장한 ICT 업체들의 도전에도 대응해야 하는 어려운 환경에 직면하고 있다.

하지만 자율주행차는 안전, 환경, 노령화 등 문제 해결에 대한 새로운 대안으로 부상하고 있으며 공유경제, 보험, 의료, 부동산 등 신산업 창출과 다른 산업들에 대한 파급효과가 커서 각국 기업과 정부는 자율주행차를 새로운 성장산업으로 지목하고 적극적인 노력을 진행 중이다.

자율주행차는 교통사고 사고원인의 94%를 차지하는 전방주시 태만, 졸음운전, 판단 오류, 교통법규 위반 등 운전자의 부주의와 착오로 인한 교통사고의 획기적인 저감을 목표로 한다. 운전자 부주의로 인해 매년 130만명 이상의 사망자가 발생한다. 자율차는 IT 인프라와 연계하여 도로의 교통흐름을 최적화하고 정체 구간과 정체 시간에서의 차량집중을 분산시킨다. 러시아워와 도로의 물리적 구조적 특성으로 발생하는 상습적 도로 정체를 개선할 것으로도 기대된다.

차량 주행 완전 자동화는 운전자 개입 없이도 레벨4 이상의 로봇택시와 로봇셔틀 서비스가 가능해진다. 도시 외곽, 농촌 등 인구 희소지역과 여객운송 서비스 종사 인력이 부족한 대중교통 취약지역 거주자들에게 수요 맞춤형 모빌리티 서비스를 보다 안전하고 저렴한 비용으로 제공하는 공익적인 파급효과도 있다.

그러나 미래 모빌리티의 핵심기술 확보를 위한 구글, 인텔, 앤비디아 등 글로벌 IT 빅테크 업계와 완성차 업계의 막대한 투자에도 불구하고, 2020년 초반까지 레벨4 이상 완전자율주행차 상용화는 도달 시기를 예측하기 어렵다. 완전자율주행차의 실현을 위한 기술적 난제는 아직 완전한 규명조차 이루어지지 않은 것이 현실이다.

◇ 자율주행차 구성요소

자율주행차(Autonomous Driving Vehicle)는 차량 내외부에 탑재된 라이다, 카메라, 레이다 등을 이용한다. 이를 사용해 자율주행차량이 주변 도로와 주변 차량, 이륜차, 보행자 등 도로사용자, 교통신호등 및 노면 및 교통표식 인식, GPS 신호와 융합하여 자차의 위치 결정, 자율주행차량 전후방 및 좌우측방에서 주행하는 도로사용자의 이동속도, 경로정보 등을 토대로 교통 상황을 판단한다. 목적지까지 주행 경로 계산, 자동차 스스로 가감속 및 진행 방향, 거동 제어 등을 하여 목적지까지 자동 주행하는 자동차이다.

자율주행차는 주변 환경을 인식하고 도로상에 이동, 정지하는 도로사용자를 정밀하게 인식한다. 이를 위해 3단계의 핵심시스템이 구성된다.

척째 인식시스템은 다양하게 구비된 센서 부품 및 센서 신호 데이터를 해석한다. 둘째 판단시스템은 해석된 신호 데이터를 참조하여 주변 교통 상황을 판단하고 주행경로를 계산하여 차량의 속도와 거동 방향을 계획한다. 셋째 제어시스템은 계획된 경로를 차량의 조향장치와 가감속장치 또는 조향과 가감속을 전자제어하는 ECU에 전달하여 차량이 계획대로 거동되도록 통제한다.

◇ 자율주행차 자동화 수준

자율주행차 수준은 국제자동차기술자협회(SAE)가 분류한 6단계의 분류 기준이 주로 인용된다.

레벨 1∼2는 운전자가 차량의 모든 거동 제어하는 것을 관장하는 레벨 0부터 특정 도로환경에서 차선유지, 차간거리유지를 1개 기능 또는 2개 기능 이상을 복합 지원. 기존 양산 차량에 채택이 확산되고 있는 차선유지(LKS)와 긴급제동(AEB), 차간거리유지 등 2개 이상 기능을 동시에 지원하는 첨단운전지원시스템(ADAS)이 해당된다.

레벨 3은 특정 도로/도로환경조건(Operational Domain Design: ODD)에서 평상시에 운전자가 주행상황에 주의를 집중하지 않고 자동차가 스스로 교통 상황을 파악하며 차량을 제어하며 돌발 상황 시 운전자가 차량을 직접 제어하는 조건부 자율주행. 운전자의 전방주시 의무가 없는 전용도로/고속도로 자율주행을 들 수 있으며, 현재까지 양산된 차량 중에는 테슬라 차량에 장착된 NOA (Navigate on Autopilot)가 가장 근접한 기술이다.

레벨 4는 특정 도로 /도로환경조건에서 돌발 상황에서도 운전자 개입 없이 자율주행시스템이 차량을 제어. 미국 애리조나 피닉스시 일부 지역에서 상업용 무인운전자 택시 서비스를 제공하는 구글 웨이모의 로보택시이다.

레벨 5: 지구상의 대부분 도로에서 운전자의 개입이 없이 자율주행 한다.

◇ 자율주행차 상용화 R&D 국책사업

정부는 센서부품, 인공지능 등 민간 투자로 확보하기 어려운 핵심기술 분야를 대상으로 산업부, 과기부, 국토부 등 부처별 개별사업과 부처공동의 국책 R&D 사업을 추진하고 있다. 산업부의 자동차전용도로 자율주행 핵심기술개발사업(2016~)과 산업부, 국토부, 과기부, 경찰청이 공동으로 추진하고 있는 자율주행 기술개발 혁신사업(2020~)이 있다.

자동차전용도로 자율주행 핵심기술개발사업은 2016년부터 착수. 시내 도로에서 차선유지/변경과 가감속을 제어하는 SAE 레벨2 ADAS와 자동차 전용도로에서 레벨3 자율주행 차에 필요한 고해상도 다채널 카메라와 비전 인식 모듈, 보급형 DGPS 등 자율주행 8대 핵심부품과 5대 자율주행시스템을 TRL7 수준까지 확보함을 목표로 한다.

◇ 자율주행 기술개발 혁신사업

자율주행 핵심부품에 집중된 자동차전용도로 자율주행 핵심기술개발사업 범위를 확장하여 레벨4 자율주행차 상용화를 달성하기 위해 인공지능, 소프트웨어 기술을 접목하는 자동차-ICT-도로교통 융합신기술ㆍ서비스 개발을 목표로 한다.

도심 도로, 자동차 전용도로, 비정형 도로 등지에서 다양한 이동 및 정지 객체에 대응하여 주행하고, 차량, 클라우드, 도로교통 등 인프라를 융합 활용하는 교통 융합 서비스를 목표로 한다. 차량 융합 신기술, ICT융합 신기술, 도로교통융합 신기술, 서비스 창출, 생태계 구축 5개 분야로 1조 1,000억원 투자 규모로 53개의 세부과제와 373개의 기관이 참여하고 있다.

◇ 자율주행차 실증 사업

실제 도로에서 자율주행 데이터 확보 없이 상용화에 요구되는 안전 수준에 도달하는 것은 사실상 불가능하다. 시스템 분석 설계시 고려하지 못한 에지케이스의 발견, 대규모 주행데이터를 참고한 주행 성능 및 안전성 개선, 실 환경에서 주행 안전성 평가 및 확인 등 주행 안전을 결정하는 인식 판단시스템에 대한 성능 평가와 개선에서 실도로 실증은 필요하다.

국토부는 2020년 5월부터 시행된 ‘자율주행자동차법’에 따라 2020년 11월에 서울, 충북-세종, 세종, 광주, 대구, 제주 6개 지역과 2021년 4월에 2차로 경기 판교지역을 자율주행 유상 서비스를 실증할 수 있는 규제 특례가 부여되는 시범운행지구로 지정하였다. 7개 지역에 지정된 특정 지구에서 민간기업은 여객ㆍ화물 유상운송 허용, 임시 운행허가 시 자동차 안전기준 면제, 비도로관리기관의 도로 공사ㆍ관리 허가 등 특례를 부여 받아 유상운임으로 실증할 수 있다.

2차로 지정된 경기 판교지역을 포함하여 7개 시범운행지구의 대표 서비스는 광주의 무인청소차와 함께 자율주행차로 개조된 밴, 미니버스를 도로정밀맵과 C-ITS와 연계하여 교통 거점과 주거지역, 상업 지역의 정해진 경로를 정기적으로 운행하는 자율주행셔틀 서비스를 제공하는 방식으로 시범 서비스를 진행한다.

중소벤처기업부는 여러 부처에 걸쳐 있는 실증 관련 규제를 일괄 임시면제하는 특례를 통해 2019년 세종 자율주행 서비스 규제 자유 특구, 2020년 광주 무인청소차 규제 자유 특구 사업을 착수하였다. 세종 자율주행 서비스 특구는 일반도로 연계형 고속 자율주행 셔틀, 주거단지 연계형 저속 자율주행 셔틀, 도심 공원 자율주행 셔틀 서비스 등 3개 실증지역을 대상으로 기성 미니버스, 승용 SUV를 개조하거나 저속 EV무인셔틀을 제작하여 실증 중이다.

2020년에 지정된 광주 무인청소차 규제자유특구에서는 광산구 북구 내 산업단지, 주거단지 30.65㎢ 구역에서 시속 5km로 운전자 탑승 없이 자율주행하며 노면을 청소하거나 쓰레기를 수거하는 레벨4 무인 노면청소차와 무인 쓰레기수거차에 대한 실증을 진행 중이다.

결론적으로 우리나라는 자율자동차 핵심기술인 차량용 센서 및 인공지능 등에서 기술 선도국인 독일, 미국, 일본 대비 기술격차가 있는 후발주자로서, 자동차 산업 변혁기에 산업경쟁력을 확보, 유지하는 것이 중요하다.

따라서 우리나라의 경쟁력 있는 ICT 산업 및 통신인프라 등 강점을 바탕으로 정부는 교통인프라, 법·제도 정비, 사회적 합의 도출, 국제협력 분야를 주도하고, 민간은 변화하는 자동차 산업 생태계 변화에 적응하여 연구개발 역량 강화, 첨단제조기술 도입, 수요처 다변화, 신사업 전환 등의 지속적인 생존 노력이 필요하다. 또한 자율주행차 시대가 도래하면서 파생되는 자동차 산업의 새로운 사업모델 육성을 위하여 스타트업 및 중소 중견기업 발굴, 연구개발 지원 등이 필요한 시점이다

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