[공학저널 전찬민 기자] 현재 자율주행 기술은 운전자의 개입이 없는 레벨 4단계 자율주행 시대가 곧 다가올 것으로 예상된다. 이제는 인간이 운전면허를 취득할 필요가 없어지게 되고, 자율주행차량이 대신 운전면허를 취득하게 되기 때문에 자율주행차의 안전성 검증이 필수적이다.
국내에서는 지난 2016년 2월에 ‘자율주행 임시운행면허’ 제도를 발의해 국내에서 시범 운행되고 있는 자율주행차들은 연구, 시험의 목적으로 국토교통부로부터 ‘자율주행 임시운행면허‘를 발급받아야 한다. 이처럼 자율주행 임시운행면허 제도 또한 국제자동차기술자협회(SAE)가 정의한 ‘완전자율주행은 사람이 아닌 차량이 전적으로 그 권한을 가져 수행하는 것’을 기반으로 하고 있기 때문에 자율주행차량에 대한 운전면허 발급이 필요하다는 것이다.
국제적으로도 자율주행차 안전성 검증 관련 요구가 증가하고 있으며, 표준화를 위해 UN-ECE와 같은 많은 기관과 협회들이 법제화를 준비하고 있다. 국내적으로도 2030 미래차 산업 발전전략과 같이 자율차 운전능력 관련 도로교통법 관점의 평가 필요성이 제기돼 활발히 연구가 진행되고 있다.
하지만 현재 자율주행차량에 대한 기술은 아직 넘어야 할 산이 많고, 자율주행차의 인공지능(AI) 능력은 아직은 그 판단능력이 미숙해 인간 판단능력에 미치지 못하고 있다는 것이 전문가들의 의견이다.
이에 따라 자율주행 차량이 상용화되려면 운행 도로 주변의 보행자에 대한 안전 확보 또는 국내 도로교통법 준수 운행여부를 평가하기 위한 운행기준이 필요하다. 특히 현재 실 도로 기반 자율주행 기능을 평가하는 솔루션 인프라를 만들기 위해서는 위험한 시나리오에 대한 주행 테스트가 가장 먼저 고려돼야 한다.
하지만 실 도로에서의 자율주행차량 시험은 보행자 또는 다른 차량과의 추돌로 인한 사망 사고 발생과 같은 문제가 발생할 수 있고 이로 인해 많은 사회적 문제를 수반하게 될 수 있다.
또한 날씨, 주/야간 등 다양한 주행 환경 상황의 평가방안을 확보하고 모든 대상시험차량에 대한 반복 신뢰성 있는 평가방법까지도 고려해야 하기 때문에 실 도로 기반에서는 사실상 불가능에 가깝다.
이러한 한계성을 극복하기 위해서 현재 자율주행 기술개발 혁신사업의 일환으로 자율주행 운전능력평가 표준화를 위한 연구가 ‘AI 운전능력 평가 표준화 및 평가 프로세스 개발’ 과제를 통해 착수됐다. 이번 연구에서는 가상환경에서 검증할 수 있는 In-Lab 기반 솔루션 ‘ViLS(Vehicle-in-the-Loop Simulation)가 활용될 예정이다.
ViLS는 가상환경과 통합한 차대동력계 또는 파워트레인 동력계 위에서 자율주행차량을 주행하면서 다양한 시나리오 기반의 자율주행 기술을 검증하게 되는데, 이번 과제에서는 이 ViLS를 통해 운전능력평가에 대한 시험과 검증을 위한 평가플랫폼으로 통합 사용될 예정이다.
이 평가플랫폼을 통해 자율주행차 관련 운전면허 법제 마련을 위한 범위와 판단기준 수립에 기여하고, 자율주행차 운전능력 평가 시행의 근거 마련에 이바지할 수 있을 것으로 예상되고 있다.
특히 ViLS 평가 플랫폼을 통해 신뢰성 높은 가상 시뮬레이터와 인터페이스 기술 확보로 국내/외 자율차 시장 확대를 위한 기반을 마련해 자율주행 평가 기법의 보편성 확보로 인한 기술개발 촉진과 시장 활성화를 앞당길 것으로 예상돼 기대를 모으고 있다.
AVL DRIVINGCUBE™라고 알려진 이 ViLS를 개발한 AVL은 유럽 다수의 글로벌 제작사, 유럽 국책 과제를 중심으로 다양한 위험 시나리오를 검증하는 평가 플랫폼을 제공하고 있다. 한국AVL은 지난 1991년 한국지사로 설립된 이래 시뮬레이션 소프트웨어부터 시험·측정 장비, 엔지니어링 서비스·컨설팅 등 다양한 솔루션들을 제공함으로써 고객의 기술 개발 역량 증대에 도움이 되고자 노력을 기울이고 있다.
특히 지난해 HMC와 SOTIF(Safety Of The Intended Functionality) 프로젝트를 수행해 성공적으로 마무리 지었으며, 이를 통해 한국AVL은 본사 기술 레퍼런스를 기반으로 국내 환경에 맞은 표준화 평가플랫폼을 구축할 것으로 판단해 이번 과제에 참여하게 됐다.
한국AVL 김진형 대표이사(사진)는 “ViLS는 시뮬레이션과 주행 준비 완료 차량을 섀시 동력계와 파워트레인 테스트베드에 결합해 ADAS/AD 시스템의 검증과 승인 절차 속도를 높이는 실제 차량을 기반으로 하는 자율주행 기능, 시나리오 검증 평가시스템”이라며 “자율주행차량의 핵심 센서들에 대한 개발·검증을 위한 시뮬레이션과 시뮬레이션 테스트 환경을 제공하며, 센서 퓨전을 통한 전체 차량 레벨에서의 센서 통합 검증을 가능하게 해준다”고 말했다.
그는 이어 “AVL 빅데이터 플랫폼을 바탕으로 NCAP, SOTIF와 같은 다양한 자율주행 관련 법규와 사용자 생성 시나리오들을 입력·관리할 수 있다”며 “AVL Test Case Generator를 통해 사용자들에게 테스트에 필요한 노력은 줄여주고 테스트 범위는 확대시켜준다”고 덧붙였다.
현재 자동차의 안정성과 편의성에 대한 수요가 다양하고 늘어남에 따라 자율주행 기능을 탑재한 차량이 증가하는 추세이며, 이에 차량 제조사들은 자율주행 안전성 관련 프로세스에 맞춰 인증과 검증을 진행해야 한다. 기존의 차량들과는 다르게 자율주행 기술이 적용된 차량에는 다양하고 복잡한 전장 부품, ECU, 제어로직, 소프트웨어가 탑재돼 있으며, 이 구성요소들이 통합된 구성에서 차량 레벨의 검증 테스트가 반드시 이뤄져야 한다.
김 대표는 “실 도로 기반 실제 차량 시험으로는 검증하기 힘든 복잡하고 위험한 자율 주행 시나리오를 검증할 수 있는 ViL 기반 시스템 환경을 제공해줄 수 있다”며 “한국AVL은 궁극적으로는 자율주행 기술의 사회적 신뢰도 향상, 자율주행 사회적 수용성 강화와 도입 촉진, 자율주행 운전자 교육과 운전면허제도 도입에 기여할 수 있을 것이라고 긍정적으로 기대한다”고 말했다.
