[공학저널 전찬민 기자] 자율주행차량과 도로 인프라가 협력해 자율주행기술의 완성도를 높이는 방법으로 자율협력주행 기술에 대한 관심도가 높아지고 있다. 이는 우리나라와 같이 좁고 도시 밀집도가 높은 나라에는 자율주행을 도와주는 인프라 시스템 기술이 반드시 필요하다.
자율주행차량은 라이다, 카메라, 레이다 등 자체적으로 탑재되는 센서를 이용해 차량의 주행환경에 대한 센서 정보를 수집하고 이를 인공지능을 통해 자기위치, 동적객체, 차선, 돌발상황 등을 인식하게 된다. 하지만, 센서 탐지 범위의 물리적인 한계나 도로 인프라의 구조적인 한계(정적 환경) 또는 이동객체의 움직임(동적 환경)에 의해서 자율차 센서의 사각지대가 발생하게 된다.
이러한 사각지대에서 발생되는 동적객체의 출현이나 돌발상황에 자율차가 실시간으로 대처하는 것은 물리적으로 불가능해 사고가 발생하기 때문에 이를 사전에 탐지하고 예방하는 방법이 요구되고 있으며, 이는 인프라분야 협력 기술의 중요성이 더욱 강조되고 있는 이유이기도 하다.
이러한 상황에서 최근 도로변에 설치돼 자율차의 주행환경을 인지하는 것을 주요 목적으로 하는 ‘엣지 인프라 시스템’에 대한 관심이 높아지고 있다. 엣지 인프라 시스템은 센서가 자율차에 비해서 높은 위치에 설치되어 탐지 범위가 넓고, 또 센서의 위치가 고정돼 있기 때문에 자율차보다 높은 인식 성능을 발휘할 수 있다는 것이 가장 큰 장점이다.
자율차의 사각지대에서 발생하는 다양한 상황정보를 엣지 인프라 시스템에서 인식해 LTE/WAVE C-V2X 통신을 통해 자율차에 송신하고, 자율차는 수신한 인지정보를 자체적인 인지 결과와 융합해 판단 및 제어에 활용하면, 보다 더 안전한 운행이 가능해질 것으로 예상된다.
하지만, 현재의 도로 구조는 사람이 운전하는 것을 기반으로 설계되어 있기 때문에 자율주행차량에는 적합하지 않은 경우가 많다. 예를 들면, 교차로의 신호등을 야간에 인식하는 것은 매우 어려우며, 가로등, 네온싸인 등 많은 조명이 같이 섞여있어 신호등을 구별하기 어렵고 카메라로 적색, 녹색, 황색의 신호등을 촬영하면 원래 색상으로 영상 획득도 어렵다는 한계가 있다.
따라서 신호등을 인식하는 방식이 아닌 신호등에서 차량으로 신호등의 현시 정보를 송출하는 방식으로 활용하게 되면 현 도로 구조적 한계를 해결할 수 있을 것으로 보인다. 특히, 자율차 독립적으로 인지하는 것보다 인프라의 협력을 받아서 자율주행에 활용되면 보다 사고없는 안전한 자율주행이 가능해질 것으로 예상됨에 따라 엣지 인프라 중심의 자율협력주행 기술 개발이 필요한 상황이다.
이에 따라 지난 2021년 착수된 자율주행기술개발혁신사업의 일환으로 다양한 자율주행 인프라 기술들이 속속들이 개발되고 있는 가운데, ‘커넥티드 자율주행 서비스 엣지 AI 요소기술 개발(4세부)’ 과제가 가장 주목할 연구과제로 손꼽힌다.
㈜테슬라시스템은 이번 연구과제의 주관기관을 맡아 한국전자통신연구원(ETRI), 한국전자기술연구원(KETI), ㈜넷커스터마이즈, ㈜펜타시스템테크놀러지 등 5개 기관과 함께 공동으로 엣지 인프라 중심의 인공지능 기술 개발을 수행하고 있다. 특히, 자율차의 주행에 필요한 동적객체, 이동궤적예측, 돌발상황 인식을 엣지 인프라 시스템에서 수행하고, 그 결과를 LTE/WAVE C-V2X 통신을 통해서 자율차에 제공해 자율차의 안전운행을 지원하는 역할을 수행하고 있다.
또한, 테슬라시스템은 ETRI 주관인 ‘클라우드 기반 자율주행 AI 학습 SW개발(2세부)’에 공동기관으로 참여해 엣지 중심의 자율주행 환경인지의 AI기술을 개발하고, 이의 결과물을 4세부 과제에 적용하는 과제 간 연계성도 충실하게 구현하고 있는 모범사례로 평가되고 있다.
테슬라시스템 오광만 대표이사(사진)는 “자율차에서 활용되는 AI 모델을 엣지로 가져와서 엣지 인프라 시스템에서 수집된 센서데이터로 재학습해 엣지 최적화 작업을 수행하고, 센서 데이터 수집에서 인지, 자율차와의 지능협력 등을 실시간으로 동작하도록 해 자율협력주행을 구현하고 실도로 환경에서 검증하는 것이 4세부 과제의 최종적 목표”라며 “엣지 인프라 구축을 통해 교통사고 감소, 교통상황정보 수집, 도로 노면 상태 및 상황 정보 수집, 자율차의 고장시 엣지 인프라를 통한 관리/제어뿐만 아니라 엣지 인프라 중심의 사고, 공사구간 정보의 자율차 제공을 통한 자율차의 GPP(Global Path Planning)의 재설정에 기여할 것”이라고 말했다.
테슬라시스템은 지난 2012년부터 ETRI와 공동으로 자율 주차를 지원하는 인프라 시스템 기술 개발을 진행했으며, 자율주행에 필수적인 자율주행 맵 구축과제에 참여하면서 자율주행기술에 대한 시장성과 사업성을 발견해 자율주행기술개발혁신사업의 인프라분야 기술개발에 참여하게 됐다.
테슬라시스템이 이처럼 자율주행 관련 연구에 참여해 주도적인 역할을 수행할 수 있었던 것은 100년전 에디슨과 같이 일했던 천재 과학자 니콜라 테슬라의 창의적이고 도전적인 정신을 기업 운영의 모토로 삼아 다양한 분야에서 창의적인 기술개발을 진행한 경험이 풍부한 인력을 보유하고 있기 때문이다. 또한, 다양한 연구기관(ETRI, KETI), 대학교(KAIST, 충남대 등), 기업 등과 유기적인 협력관계를 통해서 개발 인력을 수급하고, 필요한 기술을 이전받아 사업화에 활용하고, 애로사항을 해결하는 등 산·학·연 네트워크가 형성돼 있기 때문이기도 하다.
오 대표는 “완전자율주행시대에는 MaaS (Mobility as a Service)를 대표되는 서비스 중심의 자율차 시장이 형성될 것이라고 예측되고 있어 이에 발맞춰 자율차를 활용한 다양한 서비스를 개발해 상용화할 계획”이라며 “특히, 엣지 인프라와 협력하는 자율협력주행기술을 기반으로 엣지 인프라 시스템과 자율차가 함께 구축되는 서비스 개발해 사업화할 준비를 하고 있다”고 말했다.
그는 이어 “또한, 대전의 교통소외 지역을 대상으로 비정형 도로 및 악천후에 강건한 자율주행기술을 기반으로 엣지 인프라와 협력하는 자율협력주행기술 기반의 대중교통서비스 실증사업도 선정됐다”며 “현재 1단계 사업을 진행 중인 실증사업을 충실히 수행해 엣지 인프라분야를 선도하는 기업이 되도록 최선을 다하겠다”고 덧붙였다.
