[공학저널 전찬민 기자] 자동차산업의 패러다임 변화와 함께 교통사고로 인한 인명 손실과 사회적인 문제를 해결하기 위해서 ICT 기반의 자율주행기술 개발은 전 세계적인 트렌드로 자리잡고 있으며, 고도화된 기술 개발을 통해 상용화가 추진력을 받고 있다.
‘자율주행자동차’란 운전자 또는 승객의 조작 없이 자동차 스스로 운행이 가능한 자동차를 말한다. 즉, 자동차에 센서(IoT), 통신(Mobile 및 Network) 빅데이터, 인공지능(AI) 등 첨단 기술을 융합해 스스로 주변 환경을 인식, 위험을 판단하고 주행 경로를 계획하고 운전자 또는 승객의 조작 없이 안전한 운행이 가능한 기술이 더해지는 것이다.
하지만, ‘완전 자율주행’은 단순히 하나의 기술만으로 이뤄지지 않으며, AI SW 기술, 학습데이터 수집·가공 기술, 통신·보안 기술, 시뮬레이션 검증 등의 다양한 기술의 조합과 협력은 반드시 필요하다고 볼 수 있다. 이것이 바로 ICT 융합기술이다.
ICT 융합기술은 자율주행시스템이 보다 안전하고, 효율적이며, 신뢰성 있게 작동하도록 돕는 핵심 요소다. 또한, 자율주행차의 성능을 극대화하고, 궁극적으로는 완전 자율주행 시대를 앞당기는 데 기여할 것으로 많은 기대가 모아지고 있다.
특히, AI 기술은 최근 몇 년 동안 급격한 발전을 이루며, 규칙 기반 시스템과 전통적 기계학습 알로리즘을 사용해 제한된 자동화와 반자율주행이 가능해지게 만들었다. 지금의 AI는 딥러닝 기술의 발전으로 더 복잡한 문제 해결과 높은 정확도를 달성하고 있어 ICT 융합 기술을 통한 완전 자율주행을 앞당기고 있다.
이러한 상황에서 자율주행기술개발혁신사업에서는 돌발상황, 악천후, 통신 차단 등 예측 불가능한 상황에서의 주행 안정성 향상을 위한 온디바이스 AI 서비스 모델 개발 등을 추진하고 있다. 특히, 구글의 웨이모의 학습모델(BC-SAC)과 테슬라의 학습모델(MCTS)의 장점을 통합해 최대한 모든 상황에 대해서 실환경 주행 데이터 셋으로 학습을 수행하는 ‘강화학습 AI SW’ 기술개발을 추진하고 있다.
이번 과제에서는 ➀ 전방위 주행 데이터 수집, ➁ 강화학습 데이터 셋 구축, ➂ 최정행동결정 강화학습, ④ 모션제어 강화학습, ⑤ 강화학습 모델 평가/검증, ⑥ 실차/실환경 검증 개발이 추진될 예정이다. 이를 통해 레벨4 자율주행 혼잡도로 주행 위험상황에서의 안전한 자율주행 최적 행동을 결정하는 기술을 확보할 것으로 기대되고 있다.
한편, 최근 발표된 정보통신기획평가원의 2022년도 ICT 기술 수준 조사 및 기술경쟁력 분석 보고서에 따르면 국내 자율주행자동차의 기술수준은 최고 기술수준이 높은 미국 대비 89.4%로 2021년 대비 1.0% 증가했다. 기술격차도 2021년 1.2년에서 2022년 1.0년으로 0.2년 단축됐으며 미국, 유럽, 중국, 일본 다음으로 5위를 차지했다.
국내 자율주행 기초기술은 선도국에 비해 뒤쳐지고 있지만, 국내 5G V2X, V2N 통신을 이용한 원격제어 시연 수준 기술 확보하고 있으며, 국토부와 지자체의 실증사업 고도화와 현대차의 Lv.3 상용화 기대 등으로 기술수준이 타 국가 대비 크게 향상됐다. 자율주행기술개발혁신사업은 국내 자율주행 인지/판단/제어 기술 확보를 견인하는 원동력이 돼 사업이 완료될 2027년에는 최고의 기술수준을 선보일 것으로 기대감을 높이고 있다.
이처럼 자율주행기술개발혁신사업은 2027년 Lv.4+ 자율주행 상용화라는 목표 달성을 위해 4개 부처가 공동으로 추진하는 예타사업으로 과학기술정보통신부는 인공지능 SW, 데이터 학습, 통신, 보안 등 ICT기술 기반의 융합신기술 개발을 추진하고 있다.
특히, ICT융합팀은 완전 자율주행 실현을 위해 과학기술정보통신부의 주요 기술영역인 커넥티드 기반 인지/판단/제어 자율주행 AI SW(A그룹), AI를 위한 차량용 학습 데이터셋 수집/가공/분석(B그룹), 차량통신 및 보안(C그룹), 자율주행 시뮬레이터(D그룹) 등 자율주행기술 고도화에 대한 26개 세부 과제들에 대한 연구과제 진도 점검, 성과달성 점검 등 과제관리 업무를 수행하고 있다.
자율주행기술개발혁신사업단 ICT융합팀 전광호 팀장(사진)은 “올해는 자율주행 인공지능 SW, 학습데이터 수집·가공 등 핵심요소기술 개발이 완료되는 시점으로 12개 과제가 종료 예정이며, 성능 검증과 자체 실증을 위한 성과가 도출될 예정”이라며 “Lv.4 이상의 자율주행 데이터 전처리 기술과 공개SW, 데이터 셋, V2X 통합 최적화, 사이버보안 기술, 클라우드 기반 자율주행 AI SW 기술, SW 평가검증 모델･프로세스 기술, 서비스 검증 시뮬레이션, 서비스 지능화 플랫폼 등이 대표성과”라고 말했다.
그는 이어 “2026년 이후 리빙랩 실증과 모빌리티 센터 운영에서 ‘교통약자 이동지원, 실시간 수요대응 모빌리티’의 자율주행 기술 서비스와 과학기술정보통신부의 요소기술들이 탑재돼 통합적 실증이 이뤄질 예정”이라며 “앞으로 Lv.4 상용화 기반 조성을 위해 자율주행차와 인프라/클라우드 연계, 가상시험환경-K-City-리빙랩의 단계별 테스트와 대규모 실증을 수행해 안전성을 확보할 것”이라고 덧붙였다.
2025년에는 자율주행기술개발혁신사업의 1단계가 끝난 시점으로 도출된 요소기술 간의 연계를 통해 자율주행 ICT융합기술의 통합검증과 평가, 서비스 운영이 가능한 핵심 기술들이 확보될 것으로 예상되고 있다. 이에 사업단은 그 성과를 발표하고자 2025년 상반기(3월 예상) ‘자율주행 엑스포 2025’를 개최할 계획이다.
자율주행 엑스포 2025는 자율주행 글로벌 산업생태계 선도와 자율주행 기반 미래 도시구축을 목적으로 자율주행기술개발혁신사업 성과 발표뿐 아니라 자율주행, ITS, 디지털 트윈국토, 차세대정보통신 등을 통합하는 산업전시 엑스포, 국제포럼, 국제학술대회로 인천 송도 컨벤시아에서 개최될 예정이다. 또한, 자율주행 관련 학회와 협회, 연구기관, 완성차 업체 등이 참여할 예정으로 내실있는 국제학술행사 추진을 위해 기술포럼, 전시회 연계, IEEE와 협력을 추진하고 있다.
전 팀장은 “ICT융합팀은 과학기술정보통신부 소관의 1단계 종료되는 14개 세부 과제들의 최종성과물을 리빙랩에 제공해 리빙랩이 효율적인 시스템 통합 과정을 수행해 하나의 통합 시스템을 기반으로 Lv.4/4+ 자율주행 기술 검증 환경이 조성될 수 있도록 노력할 예정”이라며 “자율주행 Lv.4+의 산업 기반 인프라를 조성하고 국가 전략 기술로써 산업 경쟁력을 다져가는 기회가 될 것으로 기대한다”고 말했다.
그는 이어 “2027년 본 사업이 성공적으로 마무리되면 우리나라는 자율주행산업에서 자동차 기술뿐만 아니라 전기전자, 정보통신, 도로교통, 콘텐츠, 서비스 등 다양한 분야의 신산업 생태계가 조성돼 첨단모빌리티 산업에 기반이 될 것을 확신한다”고 덧붙였다.
