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월간기술동향 | 자율주행차, 운전면허 없어도 될까?

 

 

 

 영화 ‘범블비’처럼 알아서 운전해주는 차가 곧 나올 것 같습니다! 지난 4월 전기차로 잘 알려진 테슬라가 완전 자율주행 자동차에 대한 청사진을 공개하며 내년이면 100만대의 자사 완전 자율주행 차량이 출하되어 로봇택시로 운행될 수 있을 것이라고 주장했습니다. 현대모비스는 지난 7월 현대차 신형 쏘나타를 활용한 자율주행차를 공개하며 러시아 모스크바 시내에서 로보택시 서비스를 시범적으로 운영 중입니다. 자율주행차는 더 이상 상상속의 일이 아닌 현실화의 단계를 밟아 나가고 있는데요. 이번 시간에는 자율주행차에 대해서 알아봅니다.

 

 

 

 자율주행차(Autonomous Vehicle)란? 

 자율주행차(Autonomous Vehicle)란 운전자가 직접 조작하지 않아도 자동차가 주행 환경을 인식해 위험을 판단하고 주행 경로를 계획해 스스로 운전하는 자동차로 감지 시스템, 중앙 제어 장치, 액츄에이터 등으로 구성되며, 로봇 및 컴퓨터 공학, GPS, 정밀 센서, 전자 제어 등 첨단 기술을 필요로 합니다.

 

<SAE(미국 자동차공학회)가 분류한 자율주행 단계, 출처: 현대자동차그룹>

 

 자율주행차는 주행 수준에 따라서 0에서부터 5까지 총 6단계로 나누어져 있는데요. 우리가 흔히 자율주행 자동차라고 말할 수 있는 단계는 3단계부터라고 할 수 있습니다. 일정 구간은 자율 주행하지만, 운전자는 특수한 상황에만 개입하는 상태인데요. 차량 시스템이 주행을 컨트롤하지만 운전자는 돌발 상황에 대처하기 위해 항상 대비하고 있어야 합니다.

 4단계는 매우 고도화된 시스템으로, 자동차가 스스로 모든 주행을 하지만 운전석에 운전자가 탑승해야 합니다. 우리가 꿈꾸는 진정한 자율주행차는 바로 5단계인데요. 도로에서 일어날 수 있는 모든 상황을 인공지능(AI)과 각종 센서들이 대응하기 때문에 운전자는 사라집니다. 심지어 사람이 탑승하지 않아도 원하는 위치에 차를 보낼 수 있게 되죠. 이 단계가 상용화되기까지는 2040년까지 약 20년 정도가 더 필요할 것으로 예상됩니다.

 
 
 
 자율주행차의 원리는? 
자율주행차의 기본 원리는 크게 ‘인식 – 판단 – 제어’의 3단계로 나누어집니다. 
1) 인식 : 교통 상황이나 운행 환경 등 주변 정보 파악
인식 단계는 주변 상황과 정보를 빠르고 정확하게 파악하여 적절한 판단과 제어를 할 수 있게 하는 단계입니다. 이 단계에서는 GPS와 카메라, 레이더 등을 이용해 주변 상황의 정보를 인식하고 수집합니다. 

2) 판단 : 인식한 정보를 바탕으로 자동차 스스로 가장 이상적인 결정을 수행
판단 단계에서는 인식한 정보를 바탕으로 주행 전략을 결정합니다. 판단은 인식과 밀접하게 연관되는 만큼 두 기술이 얼마나 잘 조화를 이루느냐에 따라서 자율 주행의 완성도가 좌우됩니다.

3) 제어 : 자동차 스스로 엔진 구동이나 주행 방향 등을 조절하여 사고 예방, 안전 운전 수행
자율주행차를 사람에 비유해볼까요? 인식은 눈과 귀, 판단은 두뇌라고 한다면 제어는 직접 움직이는 팔이나 다리라고 할 수 있습니다. 제어 단계에서는 자동차 스스로 속도나 방향 등을 조절하여 본격적인 주행을 시작합니다.
 
 
 

 

 

 

 자율주행차의 장단점도 알아보자! 

장점

1) 교통사고 감소

 : 자율주행차에게 가장 기대하고 있는 부분 중 하나입니다. 운전자의 실수로 인한 사고를 줄일 수 있다는 것이죠. 

2) 운전에 대한 접근성

 : 신체적인 이유로 운전을 하지 못하는 교통 약자들에게도 운전에 대한 접근이 쉬워집니다. 또한 고령으로 인해 순간 대처 능력이 저하되어 운전에 어려움을 느끼는 분들도 도움을 받을 수 있습니다.

3) 차내 여유, 여가 시간 증대

 : 운전을 하면서 전화를 하거나, 업무를 처리하시나요? 이런 행동들은 교통사고의 원인이 될 수 있는 정말 위험한 상황인데요. 자율주행으로 차내 여유 시간이 증가한 만큼, 차 안에서 행동이 보다 자유로워질 수 있습니다.


단점

1) 윤리적인 문제, 책임의 범위

 : 만약 차량이 갑자기 나타난 행인을 감지하고, 운전자나 행인 둘 중 하나가 다칠 수 밖에 없는 상황이라면.. 누구를 살리기 위한 프로그래밍이 되어야 할까요? 이러한 윤리적인 문제와 더불어 사고가 발생할 경우 운전자나 피해자, 제작사 중 책임 소재에 대한 이슈도 있습니다.

2) 시스템 결함이나 프로그램 해킹에 대한 걱정

 : 시스템 결함으로 급가속, 급발진 등의 문제가 발생할 수 있고, 해킹으로 인해 모든 통제권을 잃어 큰 사고가 날 수도 있습니다.

3) 기술 발전에 걸맞은 인프라 부족

 : 자율주행 기술만이 발전되어서는 상용화가 어렵습니다. 관련 법이나 제도가 마련되어야 하는 것은 물론이고, 현재 도로 교통망이 자율주행차와 연동되어 있지 않기에 도로 인프라 구축도 시급합니다.

 

 

 

 어떤 모습으로? 컨셉트카 살펴보기 

 먼저 자율주행하면 바로 떠오르는 회사가 있죠. ‘테슬라’입니다. 전기차로 잘 알려져 있는데요. 지난 4월 ‘완전자율주행’칩을 공개하며 내년이면 로보택시 운행이 가능할 것으로 내다보기도 했습니다.

 

<테슬라 완전 자율주행 영상, 출처 : 테슬라 유튜브>

 

 전 세계 자동차 제조사들은 자율주행 시스템을 개발하며 일반적인 자동차에도 적용되어 언젠간 자율주행차의 모습을 볼 수 있을 것으로 생각하고 있습니다.

1) VLOVO 360c

<볼보의 자율주행 컨셉트카 360c, 출처 : 볼보 홈페이지>

 360c 컨셉트카는 편안하게 휴식을 취하여 이동하는 수단으로 만들어졌습니다. 운전대와 엔진이 없는 대신 누울 수 있는 좌석과 테이블이 있죠.

 

2) Volkswagen ID.Vizzion

<폭스바겐의 자율주행 컨셉트카 ID.Vizzion, 출처 : 폭스바겐 홈페이지>

 폭스바겐의 ID.비전(ID.Vizzion) 컨셉트카는 완전 자율주행 기능이 탑재된 전기자동차로 운전대나 조절 장치 없이 만들어진 세단입니다. 

 

3) Mercedes-Benz F 015 Luxury in Motion

<벤츠의 자율주행 컨셉트카 Luxury in Motion, 출처 : 벤츠 홈페이지>

벤츠의 럭셔리 인 모션 컨셉트카는 자율주행 차량 내에서 동작의 자유를 강조했습니다. 앞을 보고 있다가 의자가 회전하기도 하고, 차량 내에서 회의를 진행할 수도 있습니다.

 

4) CITROEN AMI ONE

<시트로엥의 자율주행 컨셉트카 에이미 원, 출처 : 시트로엥 홈페이지>

 시트로엥의 에이미 원 컨셉트카는 시트로엥 탄생 100주년을 기념하는 컨셉트카로, 100% 디지털화, 자율주행, 전동화 등의 특징을 구현했습니다. 운전 면허가 없어도 누구나 애플리케이션을 통해 이용할 수 있다고 합니다.

 

 

 

 도로교통공단에서 발표한 자료를 보면 ‘완전자율주행자동차에서 운전이라는 행위 자체에 대한 해방은 가능할지 몰라도 자동차를 이용 혹은 운행하기 위해 분명 사람의 역할이 필요한 상황이 발생할 수밖에 없기 때문에 완전자율주행자동차 사용 혹은 운행 면허 등으로의 면허가 필요하다’는 내용이 나옵니다. 완전자율주행차라도 유사시 사람이 해야 할 역할이 생길 가능성이 있기 때문에 사람도 운전면허가 필요하다는 의미인데요. 하지만 그때는 지금의 면허와는 전혀 다르겠죠? 어쩌면 지금보다 더 복잡하고 높은 수준이 필요할 수도 있겠습니다.^^




Reference

한화손해보험 자동차블로그, 자율 주행 자동차의 기본 원리

중앙일보, 자율주행차 시대, 운전면허는 누구에게 줘야할까?







기획 및 글 | 사업기획팀 박예영



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  • thanks 2019.09.02 09:17 ADDR 수정/삭제 답글

    항상 잘 보고 있는데

    접근성이 쉬웠으면 좋겠습니다.....
    블로그 보단.... 다른 편으로요... ㅋㅋ
    카톡도 좋고 음성 넣어서 유트브도 좋습니다.
    thanks to park

    • Favicon of https://blog.ex-em.com EXEM 2019.09.02 10:14 신고 수정/삭제

      안녕하세요, 엑셈입니다.
       
      접근성과 관련한 소중한 의견 남겨주셔서 감사합니다 :)
      주신 의견, 내부적으로 논의하여 보다 나아진 모습 보여드리도록 하겠습니다! 즐거운 하루 보내세요^^
       
      감사합니다.

월간기술동향 | 엣지 컴퓨팅




지난 월간기술동향에서 소개했던 5G에 이어 “엣지 컴퓨팅(edge computing)”이 새로운 화두로 떠오르고 있습니다. 많은 글로벌 ICT 리서치 기관들도 2019년을 좌우할 중요 트렌드로 엣지 컴퓨팅을 지목하고 있고, 일각에서는 “클라우드 컴퓨팅 시대가 끝나고 엣지 컴퓨팅 시대가 올 것이다.”라고 예측하기도 합니다. 이 엣지 컴퓨팅이란 무엇일까요? 정말 클라우드 컴퓨팅 방식을 대체할 수 있을까요?

 

 

 

 엣지 컴퓨팅이란? - 클라우드 컴퓨팅과의 비교 

 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅을 비교하기 전, 먼저 왜 클라우드 컴퓨팅이 등장했는지 알아봅시다. 간단하게 말씀드리면, 먼저 온라인 상에서 오가는 데이터 양이 급증했습니다. 또한 기기도 PC에서 스마트폰, 웨어러블, 스마트홈 등으로 확장되었죠. 이렇게 IoT 기기들이 다양해지고 전송되는 데이터 양이 증가하면서, 이 수많은 데이터들을 인터넷을 통해 시간과 장소에 구애 받지 않고 공유·전송할 수 있는 방식이 발전하기 시작했습니다. 이렇게 클라우드 컴퓨팅이 등장하였습니다.

 클라우드 컴퓨팅이란, “클라우드(cloud)”, 즉 인터넷을 통해 서버, 저장소, 소프트웨어, 분석 등의 컴퓨팅 서비스를 제공하는 것입니다. 네이버 N드라이브, 구글 Docs 등이 대표적인 예라고 볼 수 있죠. 하지만 이런 클라우드 컴퓨팅에도 여러 문제점이 있습니다. 서버에서 처리할 수 있는 데이터의 양을 넘어서기 시작했고, 데이터 지연 현상도 종종 발생하며, 컴퓨터의 통신 과정에서 발생하는 보안문제도 있죠. 

<출처: 삼성 뉴스룸(2017.05.17)>

 클라우드 컴퓨팅의 여러 문제들을 해결할 방법 중 하나가 바로 엣지 컴퓨팅입니다. 엣지 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅과 대조되는데요, 클라우드 컴퓨팅은 데이터 처리와 연산이 중앙에 집중되어 있지만, 엣지 컴퓨팅은 IoT 기기들과 가까운 주변이나 기기 자체에서 데이터를 분산 처리합니다. 이 때 추려진 상위 작업은 클라우드로 전달되고요. 다시 말하면, 엣지 컴퓨팅은 데이터를 중앙(클라우드)으로 보내지 않고 엔드 포인트 근처에 배치하기 때문에, 데이터가 수집되는 끝단(엣지)에서 즉시 분석하고 현장에 적용할 수 있습니다. 이 방식을 포그(fog) 컴퓨팅이라고 부르기도 합니다.

 

 

 

 엣지 컴퓨팅의 장점 


 엣지 컴퓨팅으로부터 얻을 수 있는 장점은 어떤 것들이 있을까요? 앞서 언급한대로 클라우드 컴퓨팅의 문제점들을 어느정도 해결할 수 있을 것입니다.

1) 데이터 부하 감소

 데이터 처리량이 늘어날수록 부하가 많아지는 클라우드 컴퓨팅의 문제점을 엣지 컴퓨팅을 사용하여 데이터를 분산시킨다면 쉽게 해결이 가능할 것입니다.

 

2) 보안문제 완화

 클라우드 보안도 꽤 큰 이슈인데요, 엣지 컴퓨팅을 사용하면 데이터 수집과 처리를 엣지에서 끝낼 수 있어 보안을 강화할 수 있습니다. 또한 엣지 부분 장비에서 클라우드로 데이터를 보낼 때, 엣지 컴퓨팅의 더욱 강화된 보안 솔루션을 적용할 수 있어 안전할 것입니다. 엣지 컴퓨팅은 최신 사이버 보안 기능도 시스템에 내장되어 있거든요.

 

3) 클라우드 서비스를 이용할 수 없을 때

 간혹 클라우드가 마비되면 매우 치명적인 타격을 받습니다. 작년 11월 발생했던 AWS 서울 리전 장애. 기억하시죠? 이런 문제상황 발생 시 엣지 부분 장치에서 어느정도 컴퓨팅을 수행한다면 빠르고 효과적인 대처가 가능할 것입니다. 

 

 

 

엣지 컴퓨팅 적용 사례

1) 자율주행차(Self-Driving Car)

<엔비디아 자율주행 소프트웨어 구조. 출처: Nvidia> 

 자율주행차는 차량에 부착된 센서에서 실시간으로 데이터를 수집해 앞차 간 거리 유지나 주변 상황, 차량 흐름 등을 파악하고 돌발상황 발생 시 신속하게 대처할 수 있도록 합니다. 만약 이런 처리가 엣지가 아닌 중앙 데이터센터에서 이루어진다면 유연하게 대처하지 못할 확률이 높겠죠?

 

2) 스마트 팩토리(Smart Factory)

 많이 알려진 스마트 팩토리에도 엣지 컴퓨팅이 적용됩니다. 특히 일본 기업들이 강조하고 있는데요, 공장내 온·습도 조절이나 기계별 가동 현황을 실시간으로 파악하여 관리하는 것과 같은 비교적 단순한 데이터 처리는 엣지에서 담당하고, 기계 수명 관리나 사고 위험 같은 고도의 분석이 필요한 데이터는 중앙 데이터센터로 전송하여 시스템을 운영한다고 합니다. 

 

3) Edge 솔루션

<출처: MS, AWS>

 Azure를 서비스하는 마이크로소프트에서도 ‘Azure IoT Edge’를 서비스하고 있습니다. Azure IoT Edge는 IoT 허브를 기반으로 빌드하는 IoT 서비스로, 클라우드가 아닌 장치에서 데이터를 분석하려는 사용자를 위해 제공합니다. 

 AWS에서는 ‘Greengrass’라는 소프트웨어를 제공하고 있습니다. 로컬 디바이스에서 데이터를 수집·분석하고, 로컬 네트워크의 디바이스들이 서로 안전하게 통신할 수 있도록 하는 역할을 합니다.

 

 

 

 5G와 엣지 컴퓨팅 

 지난 시간 5G를 간단하게 다루었는데요, 5G 환경을 위해서 각 통신사는 모바일 기지국이나 와이파이 AP(Access Point)를 단순 신호 중계기에서 핵심 데이터를 실시간 처리하는 엣지 기기로 용도를 확대하게 됩니다. 즉 모든 데이터를 통신사의 서버로 보내지 않고 분산시키면 더욱 유연하고 빠른 서비스가 가능해집니다. 5G의 속도는 이 엣지 컴퓨팅으로 빨라지겠지요.

 또한 5G의 특징인 초저지연, 초고속, 초연결의 이점을 극대화하기에도 엣지 컴퓨팅이 꼭 필요합니다. 특히 AR/VR같은 대용량 콘텐츠도 5G에 엣지 컴퓨팅을 더하면 진정한 고성능, 모바일 시스템으로 거듭날 수 있을 것으로 보입니다.

 

 

 

앞서 언급한 MS, AWS 외에 구글, 인텔 등 글로벌 기업들도 엣지 컴퓨팅 관련 기술을 지속적으로 개발 중이며, 국내 기업들도 그 중요성을 인식하고 서둘러 시장에 진입하고 있습니다. 엣지 컴퓨팅의 활용 분야는 제조업 뿐만 아니라 스마트시티, 에너지, 헬스케어 등 산업계 전분야라 할 수 있는데요, 5G와 AI의 발달로 엣지 컴퓨팅의 확산은 정말 필연적일 것으로 보입니다. 


 

본문 외 Reference

아이씨엔, 일본의 스마트 팩토리 추진 방향

매일경제, 스마트팩토리 승부수 띄운 일본 엣지컴퓨팅·센서·첨단부품…’꿈의 공장’








기획 및 글 | 사업기획팀 박예영