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2017 / VOL. 344

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최근 자동차 광고는 자율주행을 감성에 호소하는 형식을 빌리고 있다. 예를 들면 안개 자욱한 S자 곡선로의 장애물을 자동차가 먼저 인지하여 조향장치를 구동하기도 하고 도로를 횡단하는 고슴도치의 횡단을 위해 자동긴급제동을 하기도 한다. 이렇듯 호기심으로만 지켜보던 자율주행이 ‘운전자와 보행자의 안전’은 물론 인구의 도시집중이 초래하는 사회기반시설, 특히 교통체증을 해소하는 대안으로 주목받고 있다.

자율주행의 공익적 효과

한정된 도로의 확충은 막대한 사회적 비용을 수반하므로 기존 도로의 사용효율을 제고하는데 자율주행의 역할이 있다. 이는 교통흐름을 유지하고 타 차선의 소통을 방해하지 않는 것이다.
우버는 버스 등 대중교통에 자율주행을 적용하려는 시도를 하고 있으며 카셰어링 제공자도 자율주행으로 사용자의 서비스 접근성을 향상시키려고 한다. 실시간 경로탐색으로 도로의 효율제고, 주차 및 주행 혼잡도의 경감을 위해서다.

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안전과 신뢰성을 담보해야 하는 자율주행의 구현

그러나 올해부터 레벨3 자율주행의 상용화가 시작된 만큼 아직은 ‘안전’과 ‘신뢰성’의 확신이 요구된다. 안전은 센서가 획득한 정보로 차량, 보행자, 장애물을 정확하게 식별해야 하는 것이고 신뢰성은 全 구동체계 일부분의 오류 또는 오동작에도 불구하고 주행을 유지해야 한다는 것이다.

결국 제조사는 현 센서(LiDAR, Stereo Camera 등)를 보완하여 안전과 신뢰성을 확보하고 있으며 이것이 정밀지도와 정밀측위이다. 센서가 획득한 정보를 식별하는 것과 달리 정밀지도의 활용은 정보의 연산이나 분석이 경감되어 주행 중 돌발상황에 대한 실시간 대응력을 향상시킬 수 있다.

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정밀지도란?

정밀지도는 고배율 축적만을 의미하지는 않는다. 기존 지도정보는 도로와 건물을 다계층 레이어 (multi-layer)로 구성하여 자동차, 보행자 또는 자전거 등의 운행에 활용하는 데 반해 차선(실선, 점선), 교차로, 합류로, 분기점(JC), 나들목(IC), 노면의 고저와 성질, 설치물 등 도로의 속성정보는 부분적으로 활용되고 있다.

자율주행차의 ‘안전’은 센서가 획득한 정보를 분석하여 사람, 장애물, 노면상태를 동시에 식별하므로 연상장치(CPU+GPU) 성능에 좌우되며 이 장치의 부분 또는 전체의 장애, 연산처리 지연은 사고와 직결된다. 이에 가외성(Redundance), 즉 센서와 정밀지도를 병용하여 연산장치의 부하를 경감하려는 노력이 시도된 것이다.

이외에도 정밀지도로 지형의 고저, 경로상 직선 및 곡선구간 등 정보로 자동변속기를 제어함으로써 연비향상(탄소배출저감)을 기대할 수 있다.
현재는 유럽과 일본의 자동차 제조사 연합이 각각 정밀지도 구축을 진행하고 있으며 변속기 등 부품사, ICT기업도 구축에 참여하고 있다.

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정밀지도 데이터의 특성

흔히 3V(Volume, Variety, Velocity)로 빅데이터를 규정하고 있다. 앞서 언급한 정밀지도가 도로의 모든 속성을 포함하는 것 자체가 상당한 데이터 규모를 의미하고 있으며 현재 우리가 사용하는 내비게이션은 주요 교차로에 한해 차선과 도로 설치물을 표출하는 것도 데이터량 때문이다.

도로의 속성은 위도와 경도로 위치를, 구조물의 형상을 벡터로, 노면을 실수로 표현할 수 있으며 사용자 편의를 위해 실사 또는 이미지를 사용하여 표출하므로 정보의 형식(Format)이 다양하다. 보다 안전한 운행과 연료효율 제고를 위해서는 도로 속성과 같이 정정인 정보 외에도 자동차 속도와 밀도, 보행자 등 동적 정보가 유용하며 모든 도로에서 실시간 동적 정보의 획득은 빠른 속도로 데이터량을 증가시킨다.

이와같이 사전적 정의로도 정밀지도는 빅데이터의 모든 특성을 만족한다. 최근에는 자동차용 내비게이션에서 나아가 우천 시 건물을 내부를 관통하도록 안내하거나 휠체어로 이동할 수 있도록 경사로를 유도하는 보행자용 내비게이션과 주차에서 주차까지 경로가 확장되도록 실내(In Door) 내비게이션을 위한 건물 내부도 지도정보로 구축되고 있다.

정밀지도의 매출실현

현재 ADAS(첨단운전보조시스템)와 자율주행에 요구되는 부품은 나이트비전 등 일부 부품을 제외하면 100달러대로 하락하여 레벨3 자율주행 상용화를 견인하나 히어(HERE) 등이 제작한 정밀지도는 대당 1,000달러대로 제조사 입장에서는 상당한 원가부담으로 작용하고 있다.

이는 MMS(Mobile Mapping System)로 일컫는 차량용 정밀지도 제작설비를 활용하여 획득한 3차원 공간정보로 지도제작을 하고 있으나 자동화에 한계가 있어 객체식별에 인력이 수반되는데 기인한다. 히어(HERE)도 인도에 수백 명 인력을 배치하여 클라우드에 수집된 지도정보를 처리한다. 이러한 지도정보 현행화 부담에도 불구하고 ICT 기업까지 정밀지도 제작에 가세한 것은 자율주행차량 라이선스 수익보다는 차세대 위치기반서비스와 Car Commerce 등에서 파생되는 서비스모델과 나아가 스마트 파킹, 대중교통 연계서비스(Multi Model Transform) 등 도시화의 역기능 해소에 가능성이 있기 때문이다.

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빅데이터와 커넥티드카 그리고 타 산업간 융복합서비스 출현

자율주행에 있어 차량 간 또는 차량과 인프라(기반시설) 간 통신은 다른 방식의 ‘안전운행’을 담보하는 방식이다. 이는 V2X 기술로 통칭되며 근거리 무선통신, 광대역 무선통신(5G), 클라우드 등으로 구현되고 있다.

현재는 미국이 이 분야의 개척자로 인터넷을 활용한 차량 내 소프트웨어(펌웨어 포함)를 업데이트하거나 정비 대상과 시점의 표출, 타 지역에서 카셰어링을 연계하는 서비스를 상용화하였다. 현재는 차량 내 저장장치(하드디스크 등)와 LTE 무선통신망이 활용되고 있으나 기가비트 대역의 5G망 상용화가 예정되어 있어 서비스의 실현용이성이 증대되고 있다.

여기에서 주지할 점은 차량이 인터넷에 접속되면서 차량 내 운행정보의 실시간 분석이 가능하다는 것이며 사용량 기반 보험료 산정(UBI: Usage Based Insurance), 제조사의 정비시장 잠식 등은 대표적인 시장재편의 예시이다.

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최승환
Frost & Sullivan 이사
TREND01
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빅데이터와 자동차

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커넥티드 바람

자동차에 부는 커넥티드 바람

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