미래 자율주행 기술 정리와 전망 자율주행 기술 논쟁, 자율주행 관련 센서 종류, 자율주행 기술 전망, 결론
우리가 살면서 가장 일반적으로 가지고 있는 자산은 집과 자동차일 것입니다. 우리에게 자동차는 없어서는 안 될 중요한 교통수단입니다. 우리는 많은 시간을 버스나 개인 자동차에서 보내고 있습니다. 특히 물류 관련 업무를 하시는 분들은 집보다 긴 시간을 운송차량에서 보내기도 합니다. 따라서 개인적으로 편리함을 추구하기 위한 자율주행 기술의 발전은 앞으로 필연적이라고 생각합니다. 현재 출시된 차량은 Lv.2 자율주행을 지원하며 최근 벤츠 최초로 Lv.3 자율주행 인증을 받았습니다. 앞으로 자율주행 기술 발전은 계속 진행될 것이며, 이러한 성장으로부터 혜택을 받는 기업에 투자하기 위해 우리는 대략적으로나마 자율주행 메커니즘에 대해 알아야 합니다. 그래서 오늘은 현재 자율주행 시장에서 일어나고 있는 논쟁과 자율주행 관련 기술과 전망에 대해 알아보겠습니다.
자율주행 기술 논쟁
테슬라의 자율주행 소프트웨어 FSD가 세계에 큰 주목을 받으면서 전문가들의 미래 자율주행 관련 기술에 대한 의견이 대립하고 있습니다. 완전 자율주행을 실현하기 위해 라이다 센서가 필요하다는 의견과 필요 없다는 의견으로 나뉘어져 있습니다. 일반적으로 자율주행을 하기 위해 필요한 센서의 종류는 카메라, 라이다, 레이더 등이 있습니다.
테슬라는 완전 자율주행을 라이다 없이 개발하고 있으며, 일론 머스크는 공개석상에서 라이다에 대해 부정적인 의견을 밝혀왔습니다. 게다가 최근 모델3와 모델Y에는 하나만 있던 레이더도 빼버려 카메라에서 얻는 시각적인 정보만으로 자율주행을 구현하려고 노력하고 있습니다. 그러나 일부에서는 라이다가 비싸지만 시각적인 정보로 자율주행을 구현하는 데는 한계가 있기 때문에 Lv.4와 Lv.5의 자율주행을 실현하기 위해서는 라이다가 꼭 필요하다고 말합니다.
자율주행 관련 센서종류의 카메라,라이더,라이더
자율주행을 구현하는 메커니즘은 카메라, 레이더, 그리고 라이다 센서에서 들어오는 외부 정보를 3차원으로 재구성하고 수집된 정보를 바탕으로 인공지능이 장애물을 어떻게 피하는지 또는 주행을 어떻게 하는지 등을 판단하는 것입니다.
① 카메라
카메라로부터 얻은 이미지로부터 시각적인 정보를 얻을 수 있습니다. 우리가 보통 눈으로 사물을 보고 판단하고 운전할 수 있도록 테슬라 역시 카메라만을 이용해 얻는 시각적인 정보만으로 자율주행을 실현하려고 합니다. 그러나 시각적 정보는 판단해야 할 너무 많은 정보를 포함하고 있어 눈이 오거나 비가 올 때는 우리가 앞을 잘 볼 수 없듯이 카메라도 정확한 정보를 얻을 수 없습니다. 그래서 테슬라의 경우도 눈이나 비가 많이 올 때는 카메라가 역할을 제대로 못하고 기능적으로 자율주행을 사용할 수 없도록 프로그래밍돼 있습니다.
② 레이더
레이더는 전파를 사용하여 근거리 객체를 식별하는 데 사용됩니다. 전파를 발사하여 반사하는 값을 이용하여 물체의 유무나 거리 등을 파악할 수 있습니다. 비가 오거나 눈이 와도 사용이 가능하지만 정지된 물체는 잘 식별할 수 없다는 치명적인 단점이 있고 고해상도를 구현할 수 없기 때문에 물체를 3차원으로 제대로 구성할 수 없습니다. 현재 긴급 브레이크를 위해 사용되는 센서가 레이더 방식 센서입니다.
③ 라이더
라이다는 레이저(빛)를 사용하여 주변의 물건을 층(채널)별로 나누어 쏘기 때문에 고해상도로 3차원을 구현할 수 있습니다. 레이저를 쏴 주변 물체로 되돌아오는 시간을 계산해 물체 간 거리를 측정할 수 있고 밤에도 3D 지형물을 잘 구현할 수 있어 인공지능이 보다 정확한 판단을 내릴 수 있습니다. 또한 라이더의 최대 거리는 100m에서 300m로 멀리 있는 물체까지 식별할 수 있어 고속으로 달리는 고속도로 상황에서도 위험을 사전에 인지하고 대처할 수 있습니다. 그러나 악천후에서는 아직 레이더보다 성능을 인정받지 못했습니다.
일반적으로 자율주행은 위의 세 개의 외부 센서에서 들어오는 각기 다른 정보를 분석하여 보다 정확한 판단을 내릴 수 있는 것입니다. 각 센서마다 장단점이 있기 때문에 서로의 단점을 보완해 100% 완전 자율주행으로 나아갈 수 있는 것입니다. 하지만 고해상도를 지원하는 라이더. 센서는 천만원이 넘고 레이저를 360도 발사해 주변 물체를 식별하기 위해 상대적으로 큰 센서를 루프에 장착해야 하기 때문에 외관 디자인을 중요시하는 자동차 산업에서 큰 단점으로 고려됩니다. 따라서 가격적인 요소와 디자인적인 요소는 레이더를 상용화하기 위해 반드시 해결해야 할 과제가 되었습니다. 참고로 루미나 테크놀로지가 이러한 문제점을 극복한 라이더를 현재 개발 중입니다.
자율주행 전망
자율주행은 2014년부터 현재까지 17조원이 넘는 막대한 투자가 이뤄졌고 현재는 시범사업부터 상용화까지 진행되고 있습니다. 자율주행 시장은 2020년 기준 약 8조원 시장으로 성장했습니다. 자율주행 기술 단계에서 실질적인 자율주행 수준은 Lv.3부터이며 대부분의 주행을 시스템이 수행하지만 특정 상황에서는 운전자가 직접 운전하도록 요구됩니다. Lv.4에서는 자율주행 상황에서 운전자가 원할 경우 직접 운전을 할 수 있고, Lv.5에서는 인간은 승객으로만 탑승할 수 있습니다.
자율주행 관련 기술은 크게 자율주행 로보택시, 자율주행 셔틀 서비스, 그리고 자율주행 트럭 서비스로 나눌 수 있으며, 비교적 주행 경로가 정해져 있는 셔틀버스 및 운송 트럭의 경우 자율주행 기술이 먼저 적용될 예정이며 아마존은 자율주행을 통한 배송 시스템을 구축하여 창고 내에서 로봇이 직접 배송하는 물품을 운송 차량에 적재하고 이를 자율주행 트럭이 배송하는 시스템을 구축하고 있습니다.
현재 주요 자동차 업체들은 자율주행 Lv. 3개 차량을 순차적으로 양산하고 있습니다. 혼다는 2021년 3월 Lv.3 수준의 자동차 양산을 시작했고, 한국에서는 현대차가 Lv.3에 해당하는 자율주행차를 출시할 전망입니다. 현재로서는 국가 법규나 환경이 허용되는 제한 속에서 자율주행차를 이용할 수 있습니다. 대부분의 국가에서 현재 Lv.3 자율주행까지 허용하고 있으며 관련 자동차 업체들이 이에 맞춰 개발을 진행하고 있습니다.
자율주행차 양산이 가속화되면서 운전자는 더 이상 운전할 필요가 없어지고 차량 내에서 목적지까지 이동하는 동안 다른 일을 할 수 있습니다. 이 때문에 운전자가 목적지까지 가는 동안 차량 내 구매 행위를 지원하는 시스템을 구축하기 위해 자동차 업체들은 금융업계와 협엽하고 있고 자율주행차는 새로운 휴대폰에 이어 새로운 금융 플랫폼으로 떠오르고 있습니다. 따라서 많은 기업들이 차 안에서 주문부터 결제까지 가능한 Incarpayment 시스템을 구축하려고 합니다.
자율주행차에는 차선 정보, 가드레일, 도로 곡률, 경사, 신호등 위치와 교통 표지 등의 정밀한 지도가 필요합니다. 정밀지도와 실시간 교통정보를 반영해 인공지능이 정보를 바탕으로 원하는 목적지까지 빠르게 나아갈 수 있습니다. 하지만 자율주행을 실현하기 위해서는 하드웨어적인 부분(반도체 칩, 관련 센서)과 소프트웨어적인 부분(자율주행 인공지능, 자율주행 관련 운영체제, 정밀한 지도)이 모두 준비되어야 하는 실정인데 아직 라이다에 대한 기술과 이에 대한 경험이 부족하고 이를 지원하는 제도나 환경, 그리고 자율주행에 대한 사람들의 인식이 변화해야 자율주행 기술이 발전할 수 있을 것입니다.
미래에는 우리가 현재 사용하고 있는 스마트폰처럼 하드웨어적인 부분은 각 자동차 제조사가 만들겠지만 소프트웨어적인 운영체제나 관련 앱은 IT 기업에서 만들어 우리 차에 배포되기도 합니다. 따라서 아직 선점되지 않은 이러한 기술에 주목하고 관련 기업에 투자해야 할 것입니다.
결론, 모든 자동차 제조사가 Lv.5 자율주행을 최종 목표로 개발을 진행하고 있지만 아직까지는 우리가 과거에 2G폰을 사용했듯이 자율주행 초기 단계라고 생각됩니다. 자율주행 관련 특정 기업이 선도에 있다고는 할 수 없지만 언젠가는 우리 휴대폰처럼 자율주행 관련 운영체제를 전문적으로 개발해 자동차 업체에 판매하는 기업이 나타날 수도 있습니다. 또 테슬라 자동차가 카메라만으로 자율주행을 달성할 수도 있습니다. 이 경우 루미나 벨로다인과 같은 라이더 기업의 미래는 부정적일 것입니다. 그러나 자율주행이 미래에 실현될 것이 분명하며, 우리는 투자자로서 이렇게 변화하는 자동차 산업을 지켜보면서 변화에 혜택을 볼 수 있는 기업에 투자해야 할 것입니다.
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