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민서 방
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1 자율주행자동차기술개발및서비스동향 최윤혁한국도로공사도로교통연구원책임연구원 지난 5월 7일미국플로리다에서전기차테슬라모델 S를자율주행 (Autopilot, 오토파일럿 ) 상태로몰던운전자가대형트레일러와충돌사고로숨졌다. 첫자율주행사망사고이후자율주행에대한기대감에숨겨져있던우려의목소리가커지고있다. 테슬라는사고발생이후자율주행시스템에이미지처리기술을제공하던이스라엘기업모바일아이 (Mobile Eye) 와의계약을해지했다. 모바일아이는카메라기반첨단안전운전지원시스템분야의최대기업으로그동안테슬라의자율주행시스템에자사의 아이Q3 를제공해왔다. 금번사고는궁극적으로자율주행기술의선진화와발전으로귀결되겠지만, 카메라, 레이더등주요센서기술의중요성과더불어자율주행자동차와도로의협력필요성을다시금상기시킨다. 본고에서는자율주행자동차의기술개발및서비스동향을살펴보고, 완전한자율주행을위한도로의역할에대해서논하고자한다. I. 서론 얼마전인공지능알파고 (AlphaGo, 이후알파고 ) 와이세돌 9 단의바둑경기에전세계의이목이집중되었다. 바둑은다른게임보다가능한경우의수가많기때문에많은사람들이인간의승리를예상했으나, 대부분의예상을깨고최종전적 4 승 1 패로알파고가승리했다. 인공지능과사람의세기의대결을지켜본많은사람들은인공지능이엄청난단계까지발전해왔다는것을느꼈다. 알파고의승리는분명놀라운것이지만, 지금까지쌓여온수많은바둑경기와이세돌 9 단의경기들이데이터화되지않았다면바둑의룰만을학습한알파고가이세돌 9 단을이길수는없었을것이다. 인공지능의핵심은사람이일일이판단기준과정답을알려주지않아도수많은데이터를통해컴퓨터스스로가방법을찾아나가는것이다. 이처럼빠르게발전하고있는인공지능은각분야에서우리생활깊숙이들어와있다. 애플의시리, 구글, 페이스북의맞 * 본내용은최윤혁책임연구원 ( , yhchoi76@ex.co.kr) 에게문의하시기바랍니다. ** 본내용은필자의주관적인의견이며 IITP 의공식적인입장이아님을밝힙니다. 2

2 기획시리즈 -ICT 융합 : 제조 춤형정보추천이바로인공지능의한예이며, 자율주행자동차역시그에포함된다. 자동차관리법에의하면자율주행자동차는운전자또는승객의조작없이자동차스스로운행이가능한자동차를말한다. 자율주행자동차는차로이탈방지기술, 차선변경제어기술, 장애물회피제어기술등다양한기술을이용하여출발지와목적지를입력하면최적주행경로를선택하여자율적으로판단하고주행한다. 즉, 자율주행자동차는인간의불확실성과판단오류, 부주의를넘어, 사고없는교통환경을꿈꾸고있는것이다. 한편, 인간의불확실성과판단오류, 부주의는교통사고의가장큰요인이다. 우리나라는매년 5,000 여명의교통사고사망자가발생하고있으며, 세계적으로도매년 130 만여명이상이교통사고로귀중한목숨을잃고있다. 교통사고요인의대부분을차지하는인적요인, 즉운전자의부주의와주시태만등을해결하기위한해법이바로자율주행자동차이다. 그리고도요타, BMW, 볼보, 현대, 테슬라등세계유수자동차회사와구글, 엔비디아등 IT 기업들이이의개발에박차를가하고있다. 미국경제주간지비즈니스위크는 10 년이내자율주행자동차시대가도래할것으로예상하고있으며, 많은자동차회사들이 2020 년까지파일럿테스트를거쳐실제양산모델을출시할목표를경쟁적으로발표하고있다. 그러나, 희망적으로만보였던자율주행자동차개발에빨간불이켜졌다. 지난 5 월 7 일미국플로리다에서전기차테슬라모델 S 를자율주행 (Autopilot, 오토파일럿 ) 상태로몰던운전자가대형트레일러와충돌사고로숨졌다. 첫자율주행사망사고이후자율주행에대한기대감에숨겨져있던우려의목소리가커지고있다. 테슬라는사고발생후자율주행시스템에이미지처리기술을제공하던이스라엘의모바일아이 (Mobile Eye) 와의계약을해지했다. 금번사고는궁극적으로자율주행기술의고급화와발전으로귀결되겠지만, 카메라, 레이더등주요센서기술의중요성과더불어자율주행자동차와도로의협력필요성을다시금상기시킨다. 본고에서는자율주행자동차의기술개발및서비스동향을살펴보고, 완전한자율주행을위한도로의역할에대해서논하고자한다. II. 자율주행요소기술 전술한것과같이자율주행자동차는사람처럼인지하고판단하여스스로제어하는자동차 로자율주행자동차의요소기술은사람의인지, 판단, 의사결정과정과관련되어있다. 먼저인 정보통신기술진흥센터 3

3 지는사람에게는주로눈에해당하는것이지만, 자율주행자동차에서는도로교통환경에대한정 보를수집하는센서, 정밀지도, 측위, V2X 통신기술등다양한기술의결합으로이루어진다. 1. 인지자율주행자동차는다양한센서를통해차선과차량등주변환경을인지하고, 정밀지도와측위정보를기반으로경로와차로를선택하고 V2X 통신을통해주변도로와상황정보를얻어스스로운전기능을수행한다. 따라서차량스스로도로를주행하기위해서는차량센서, 정밀지도, 측위, V2X 통신기술등이필요하다. 물론센서가아주정확하다면센서하나만으로충분히자율주행이가능하겠지만, 현재의센서기술만으로는모든상황을인지하지못하기때문에정밀지도와 V2X 를통해전방도로상황을파악하고위험에대처해야한다. 가. 센서기술주행환경을인지하기위한시스템으로는카메라, 레이더, 라이더, 초음파등의다양한센서가있다. 먼저카메라는영상을통해도로의차로 ( 차선 ), 제한속도, 교통표지판, 신호등정보등도로의주행환경정보를인식하는기능을수행하며센서중중요도가가장높다. 레이더는카메라처럼탐지물체의종류는알수없지만, 밤이나악천후상황에서사용이가능하고측정거리가길다는장점때문에카메라의보완역할을수행한다. 현재의기술로는근거리 60~80m(40~ 60 도 ), 중거리 150m, 장거리 250m(90~110 도 ) 까지인식가능한것으로알려져있다. 라이더는측정각도가넓고주변환경을 3 차원으로인지할수있는장점이있지만, 환경에영향을많이받고가격이비싼것이단점이다. 최대 150m 이내 (360 도 ) 까지인식가능한것으로알려져있다. 초음파는차량의후방감시, 주차등을위해사용되고저렴한것이장점이며, 15m 이내로인식가능한것으로알려져있다. 최근에는카메라, 단거리 / 장거리레이더, 라이더등의센서를통합하여성능을보완하는기술개발이이루어지고있다. 카메라는 3 차원인지및기능다양화, 레이더는단거리와장거리의기능통합, 라이더는저가및소형화로기술발전이이루어지고있다. 나. 정밀지도기술자율주행을위해서는 50cm 이하의지도정확도가확보되어야한다. 정밀지도구축에는많은비용과시간이요구되며정확도높은데이터를축적하는것이중요한이슈이다. 정밀지도를구축하기위해수집차량의센서로부터입력되는초기데이터에서차선, 신호등, 표지판등자 4

4 기획시리즈 -ICT 융합 : 제조 율주행을위해필요한도로교통정보를구분하는작업이필요하고, 위성지도, 등고선지도등을활용하여보정, 검증하는후처리절차가필요하다. 정밀지도는일반적인네비게이션지도에비해용량이매우크기때문에저장, 활용, 업데이트등의어려움이예상된다. 정밀지도를제작하고있는주요업체는 Google, Here, 탐탐등이며, 우리나라도현대엠엔소프트가자체정밀지도를제작중인것으로알려져있다. Google 은 3D 인지가가능한라이더센서를활용하여차선구분이가능한 HD 급정밀지도를제작하고검증하고있으며, 최근독일자동차 3 사 ( 다임러, 아우디, BMW) 가공동으로지도제작업체인 HERE 를인수하여유럽, 미국등지에서정밀지도를제작중이다. 탐탐은유럽의지도제작업체로보쉬의자율주행자동차운행을위해 HD 급정밀지도를제작중이다. 다. 측위기술측위기술은 GPS 를사용하거나무선네트워크의기지국위치를활용하여단말기의정확한위치를파악하는기술, 네트워크방식과단말기방식, 그리고이들을혼합한하이브리드방식으로분류된다. 대표적측위기술은 GPS(Global Positioning System), DR(Dead Reckoning), DGPS (Differential GPS), CDGPS(Carrier phase differential GPS), 복합측위기술등으로구분할수있다. GPS 는미국에서개발하여널리이용되는위성항법시스템으로위성에서발신하는전파를이용하여위치를계산하는방식으로위성궤도오차, 대기권전파방해등으로인해정밀도가떨어 < 자료 > NHTSA [ 그림 1] 자율주행을위한다양한센서및인식범위 정보통신기술진흥센터 5

5 질수있으며, 10m 이상의거리오차가발생하여자율주행자동차기능구현에는적합하지않다. 러시아는 GLONASS, 유럽은 Galileo, 일본은 JRANS 와 QZSS, 중국은 BeiDou 위성항법시스템을개발하여이용중이다. DGPS 는 GPS 가위성으로부터받은정보와지상의기준국으로부터받은위치정보를활용, 인식정밀도를 1~5m 까지높일수있으나, DGPS 의수신기부품이고가이고데이터사용량이늘어나는단점과터널등에서차량의위치를잡을수없는한계가있다. 현재우리나라는미국에서운영하고있는 DGPS 를 18 개소설치하여운영중이다. CDGPS 는 2 개이상의위성수신기에서수집된위성반송파를활용하여오차를센티미터또는서브-센티미터의정확도로제공할수있는측위기술로측지 측량분야에서활용되고있다. 이러한 GPS 기술을보완하기위해 GPS 가부정확한지역에서는차량의가속도, 각속도센서를 (DR 및비전센서 ) 이용하여차량의기존위치, 속도, 진행방향등을기반으로현재의위치를추정하는방법들이활용되고있는추세이며, 자율주행자동차에서는차량내센서를이용한 DR 기술을복합적으로이용할것으로예상된다. 라. V2X 통신기술 V2X 는차량센서로는감지할수없는다른차량의정보 (V2V), 전방도로의사고정보 (V2I) 등의정보를얻기위해자율주행자동차가외부차량혹은도로인프라등과통신하는기술이다. 하지만, 개발비용이높고, 모든차량에동일한통신방식이적용되어야하기때문에일부완성차업체에서주도하고있다. 미국의 CAMP( 다임러, 도요타, GM, 현대등참여 ), 유럽의 C2C- CC( 완성차 12 업체참여 ) 등을예로들수있으며, 구현방식차이로발생하는통신오류로인한사고를방지하기위해컨소시엄방식으로추진되고있다. 자율주행자동차에필요한 V2X 통신은고속, 장거리, 양방향통신이가능한 WAVE 통신방식이표준기술로자리잡고있는추세이다. WAVE 는차량이고속으로이동하는전파환경에서정보를 1/20 초이내짧은시간에주고받는기술로, 이동속도최고 200km/h, 통신범위최대 1km, 통신속도 27Mbps 를목표로개발중이다. 유럽과미국은 WAVE 기술을개발중이고, 일본은 DSRC 기술을아직고수하고있다. 최근이슈화되고있는 5G 를통해서도 V2X 통신이구현가능하지만, 아직까지는초기단계이고구체적인사양은제시되지않고있다. 자율주행을위한 V2X 통신은통신보안과프라이버시보호문제를해결해야하며, 통신의단절이발생할때생길수있는사고위험을최소화하기위해통신방식의이중화가필요하다. 6

6 기획시리즈 -ICT 융합 : 제조 2. 판단및제어기술판단및제어기술은다양한센서를통해인지된환경을자동차가주행을위해판단하는기술로, 카메라를활용한차선유지보조시스템, 교통표지판인지시스템, 보행회피시스템등의자동차의판단기능을수행한다. 사람들의운전행태는전방차량을추월하거나, 도심에서보행자, 신호등을인식해주행하는등판단해야할대상이복잡하고종종돌발상황도발생하기때문에자율주행자동차의고도화된판단능력이필요하다. 예를들어, 도심지에서보행자, 신호등, 돌발상황, 공사상황등에서차선변경, 추월, 차선유지, 가감속등차량의복합적판단이요구된다. 자율주행을위한판단기능의예는다음과같다. - FCW(Forward Collision Warning, 전방충돌경고 ): 주행차선의전방에서동일한방향으로주행중인자동차를감지하여전방자동차와의충돌회피를목적으로운전자에게시각적, 청각적, 촉각적으로경고 - UWS(Ultrasonic Warning System, 근거리물체경고 ): 초음파센서를이용하여사방근거리의물체를감지하고경고 - SOWS(Side Obstacle Warning System, 차선변경경고 ): 차선변경시접근차량유무를경고 - DWS(Drowsiness Warning System, 졸음운전방지 ): 핸들조작및차량운행상태등에서변동을파악하여음성이나향기, 진동등으로경고 - LDW(Lane Departure Warning, 차선이탈경고 ): 주행하고있는차로를운전자의의도와무관하게벗어나표류하는것을방지하기위해운전자에게시각적, 청각적, 촉각적으로경고 - VES(Vision enhancement System, 양호한운전시계확보 ): 악천후나야간에운전시계를양호하게확보하여인지도를높여사고를예방 - AEB(Advanced Emergency Braking, 자동비상제동 ): 주행차선의전방에위치한자동차와의충돌가능성을감지하여운전자에게경고해주고운전자의반응이없거나충돌이불가피하다고판단되는경우, 충돌을완화및회피시킬목적으로자동차를자동적으로감속 - ACC(Adaptive Cruise Control, 적응순항제어 ): 주행차선의전방에서동일한방향으로주행중인자동차를자동으로감지하여그자동차의속도에따라자동적으로가 감속하며안전거리를유지 - ESC(Electronic Stability Control, 차량자세제어 ): 자동차가주행중급격한핸들조작등으로노면에서미끄러지려고할때자동제어하여자동차자세를안정적으로유지 정보통신기술진흥센터 7

< 자료 > eurofot [ 그림 2] 차선이탈경고시스템 - LKAS(Lane Keeping Assistance System, 차선유지보조 ): 주행하고있는차로를운전자의의도와무관하게이탈하려는것을감지하여운전자에게경고해주고운전자의반응이없거나차선을이탈한다고판단되는경우, 차선이탈방지를위할목적으로본래주행중이던차로로복귀하도록제어 - CAS(Collision

7 < 자료 > eurofot [ 그림 2] 차선이탈경고시스템 - LKAS(Lane Keeping Assistance System, 차선유지보조 ): 주행하고있는차로를운전자의의도와무관하게이탈하려는것을감지하여운전자에게경고해주고운전자의반응이없거나차선을이탈한다고판단되는경우, 차선이탈방지를위할목적으로본래주행중이던차로로복귀하도록제어 - CAS(Collision Avoidance System, 충돌회피 ): 차량주변의레이더나카메라를통해주변차량의상태나교통상황을검지하고능동적으로충돌을회피 - APAS(Automatic Parking Assistance System, 자동주차지원 ): 주차지역내의장애물과주차가능공간을인식하고조향과제동액추에이터로자동주차를수행하여운전자의주차조작을보조자율주행초기단계에는 Stop and Go 등혼잡상황에서의자동주행이나자동주차등비교적간단하게활용될것이지만, 이후실버타운등특정지역에서내부교통수단으로활용될것으로예상된다. 특히, 고속도로등비교적교통환경이복잡하지않고기하구조등관련도로환경이좋은연속류도로에우선도입될것으로보인다. 그리고완전한자율주행이가능해지면, 완전한형태의카쉐어링서비스가가능하게될것이고, 이를통해자율주행개인대중교통및차량공유서비스등이가능할것으로예상된다. 자율주행자동차의제어기술은 ESC( 제동 / 엔진제어 ), MDPS( 조향제어 ), 엔진 ECU( 엔진제어시스템 ) 등이며, 이미성숙단계에진입하여자율주행자동차구현에큰기술적이슈는없다. 8

기획시리즈 -ICT 융합 : 제조 III. 자율주행자동차기술단계 미국교통안전국 (NHTSA) 에서는제동, 조향, 가감속과같은운전자의조종및주행감시역할과기술수준에따라자율주행을레벨 0 부터레벨 4 까지 5 단계로구분하고있다. 기술수준 0 에서는운전자가제동, 조향, 감속및동력과같은주요자동차조종과관련된역할을수행하며, 주행감시및안전운행의역할을수행한다.

8 기획시리즈 -ICT 융합 : 제조 III. 자율주행자동차기술단계 미국교통안전국 (NHTSA) 에서는제동, 조향, 가감속과같은운전자의조종및주행감시역할과기술수준에따라자율주행을레벨 0 부터레벨 4 까지 5 단계로구분하고있다. 기술수준 0 에서는운전자가제동, 조향, 감속및동력과같은주요자동차조종과관련된역할을수행하며, 주행감시및안전운행의역할을수행한다. 차량의전방충돌경고 (FCW), 차선이탈경고 (LDWS), 사각지역감시와같은경고만을주는기능은 L0 에해당되며, V2V 경고기술단독으로장착된경우도 L0 에해당된다. 기술수준 1 에서운전자는전반적인운행조정및안전운행에책임이있으며, 여러자동화기능을조합하여운행되지못하기때문에운전자가자동차에서손과발을뗄수가없다. Cruise Control, Automatic Braking, Lane Keeping 등의개별기능및시스템이이수준에해당된다. 기술수준 2 에서는운전자가도로및안전운행을위해운행상황을감시하며, 특정운전조건에서운전자가손과발을동시에차량에서뗄수있다. 즉, 운전자는지속적으로전방을주시해야하지만, 운전자의손과발을대신해자동차가운행하고, 자동차는최소두개이상의조향기능이조화하여운행할수있도록설계되며, Adaptive Cruise Control 과결합한 Lane Centering 기능이수준 2 에해당된다. 기술수준 3 은특정교통및환경상황에서운전자가안전과관련된주요운행기능에대한운행권을자동차에전부이양할수있는수준의자율시스템으로기술수준 2 와는다르게운전자가도로진행상황을지속적으로모니터링할필요가없고자율주행자동차 < 자료 > NHTSA [ 그림 3] 자율주행의단계및운전자의역할구분 정보통신기술진흥센터 9

9 가스스로운전하는단계이다. 기술수준 3 에서는자율주행모드운행기간동안자동차가안전운행을실시하며, 자율주행자동차가시스템적으로자율주행이더이상불가능하다고판단할때운전자에게운행권을넘겨준다. 기술수준 4 는완전한자율주행의단계로자동차가안전과관련된모든운행기능을수행하며, 운행기간동안도로운행상황을감시하고운전한다. 운전자는목적지및경로선택을하지만운행하는동안어느한순간도운행권을이양받지않으며, 안전운행에대한책임은자동차자율주행시스템에있다. IV. 현자율주행기술의한계 자율주행자동차의안전한주행을위해서는차량센서, 정밀지도, 측위, V2X 통신기술등이필요한데, 현재상황은차량센서는고가이며정밀지도가마련되지않아자율주행기술수준은기술개발및시장도입단계이다. 카메라, 레이더등센서에의존한자율주행시스템은금번테슬라의사망사고에서볼수있듯이, 갑자기교차로에진입하는차량이나전방돌발상황등을인지하기어렵고날씨나주변여건에따라센서의정확성역시아직은완벽하지않다. 따라서센서성능문제를개선하기위한투자가지속적으로필요하다. 최근완성자동차제조업체들은자율주행수준 2 까지의기능이탑재된자동차를부분출시하고있고, 고속도로, 주차장등특정도로환경에서자율주행할수있는제한적자율주행자동차 ( 수준 3) 를구현하기위해노력중이며, 도로및교통상황등주행환경인지기술의한계점을극복하고자노력하고있다. 1. 센서기술카메라는도로의차로 ( 차선 ), 제한속도, 교통표지판, 신호등정보를정확히인식해야하지만, 도로주행과기상상태에따라인지도가저하된다. 특히눈, 비등기상악화와야간시의인지도가떨어지며, 고속주행시다차로의각종도로표지판을인식하는데한계가있다. 또한, 노면의다양한노면마킹 ( 제한속도, 차로감소, 회전등 ) 을인지하는데부족하며, 가드레일음영발생시차선인식에도한계가있다. 레이더와라이더를활용하면차량주행방향의전방은상관없지만, 후방은센서의검지영역이좁아, 센서를추가해도차량후방에서접근하는차량의위치, 속도를계산하여차선을변경하거나추월하는데는아직한계가존재한다. 즉, 현기술로운전 10

10 기획시리즈 -ICT 융합 : 제조 자개입없이자율주행시스템만에의한차선변경이불안전하다. 또한, 고속주행환경에서야간및악천후시돌발상황감지역시부족하다. 따라서, 자율주행을위해서는전방의도로교통상황을보다폭넓게인식할수있도록고해상도광각근거리레이더센서등이필요하다. 국내자동차사가사용하는센서 ( 영상, 레이더등 ) 는주로수입품이고일부회사가시장을독점하고 1) 있어자체개발된고유알고리즘이없다. 이러한환경에서인식하는시설물의종류와인식정보를알고리즘수준에서근본적으로개선하는것은아직한계가있다고보여진다. 2. 정밀지도기술정밀지도구축비용은막대하게소요되지만, 자율주행차용지도를구축하는데필요한지도작성모델링방향과표준화부재로각각지도를제작하고있는현실이다. 차량의정밀한자동제어를위해서는위치기반의정보를융합한제어기술이필요하며, 정밀도높은지도가요구된다. 현재, 지도정밀도수준은도로구분수준인 1m 이고, 상대오차 2m 이내 (1:5000 수치지도허용오차율 ) 이며, 도로시설물정보는아직제공되지않고있다. 도로구성요소의최소규모에해당하는길어깨를보면, 자율주행의최종단계에서는최대 0.5m 수준까지지도의구분이필요할것으로판단된다 ( 도로의구조 시설기준에관한규칙 12 조 3의일방통행도로길어깨기준참조 ). [ 표 1] 도로의구조 시설기준에관한규칙차도왼쪽길어깨의최소폭 ( 미터 ) 도로의구분지방지역및도시지역소형차도로고속도로 일반도로 설계속도 ( 킬로미터 / 시간 ) < 자료 > 도로의구조ㆍ시설기준에관한규칙 80 이상 미만 또한, 보다안전한주행을위해서는곡선반경, 구배등 3 차원속성정보와위치기반의실시간교통상황정보등도로와교통환경에대한광범위한정보의수집과제공이필요하나, 아직이루어지지않고있다. 따라서, LDM(Local Dynamic Map) 기술개발이필요한데, LDM 은유럽의 Safespot 프로젝트에서 C-ITS 서비스기술구현을위해개발된기술로, 현재까지는 C-ITS 및 ADAS 1) 일례로, 비전센서는테슬라의이미지처리기술을제공하던이스라엘 Mobile Eye 제품이약 70% 를점유 정보통신기술진흥센터 11

11 기술구현을위해도로와지도의매칭을통해차량의위치를추적하는디지털맵핑및정밀전자지도기술로활용되고있다. 디지털맵핑기술은지도위에장소등의지리학적특성을담는수준 (1 세대 ), 목적지를안내하는네비게이션기능을구현하는수준 (2 세대 ), 실시간차량및교통정보의제공기능구현수준 (3 세대 ) 으로발전하고있으며, 현재는차로단위의디지털맵이개발되고있다. 현재우리나라 LDM 은링크 ( 도로 )/ 노드 ( 교차로 ) 수준의정보와도로단위의교통정보를제공하는수준으로, 도로시설물정보는제공하지못하고있어자율주행으로활용되기에는불충분하다. 정밀지도는우리나라자동차사별로각기다른개발전략을가지고있는것으로보여지나, 향후동적정보의공동활용과연계가필요할것으로판단되며, 정밀지도와동적정보의공동활용을위한표준마련이필요하다. 일본의경우정부주관으로정밀지도개발과공유체계를마련하고있는데우리에게시사하는바가크다. 3. 측위기술현재 GPS 기술의측위오차는자율주행자동차의제어가가능한수준이아니다. 전자지도제작과도로시설물속성정보를획득하는기술에비해인프라의측위기반절대좌표생성및제공기술은열악한수준이다. 그럼에도불구하고자율주행자동차의위치및도로상황인지에있어센싱기법의고도화에의존한인지향상에는한계가있을것으로판단되므로, 이에대한보완기술로측위기술이필요할것으로보인다. 항공우주연구원에서는 위성항법기반교통인프라기술개발 (2006~2015) 연구 를통해위성항법을이용하여차량의위치를 10~60cm 의오차로측위하는기술을개발하였으나, 도심이나터널등의도로환경에모두적용하기에아직은부족해보인다. DGPS 등을이용하여도도심지의고층건물이많은지역에서는 GPS 만을이용하여차량의위치를정확하게찾는것은여전히어렵다. 따라서 GPS 반송파기반측위보정정보, 정밀전자지도 LandMark, 차량센서를융합한 GPS 음영지역해소고정밀복합측위기술개발이필요하며, 이때의사양은데이터의전송주기 100ms(10Hz) 이상, 최대속도 120km/h 이상, 측위오차 0.5m 이내가적절할것으로보인다. V. 시사점 ( 도로의역할 ) 지난 5 월 7 일전기차테슬라모델 S 의자율주행사고이후자동차의진화만으로자율주행 12

12 기획시리즈 -ICT 융합 : 제조 시대가열릴것이라는환상이조금씩깨지고있다. 이번사고가중요한이유는사람의불확실성을배제하고보다안전한도로교통환경을구현하고자개발된자율주행에서센서의오류와미인식은인간의불확실성만큼이나위험하다는것이밝혀졌기때문이다. 결국센서가잘못되고인식되지않았을때는데이터기반의인공지능으로도교통사고를방지할수없을가능성이크다. 따라서인간의눈에해당되는센서기술이자율주행에있어서매우중요하고, 만약이러한센서의성능이일정수준에미달할가능성이크다면 2) 이센서를보완할수있는누군가의도움이필요하다. 물론이누군가는자율주행자동차가과연잘진행하고있는지, 앞선교통상황에맞게잘판단하고있는지를알고있어야한다. 그래야만이자율주행자동차의판단이맞는지조언해줄수있기때문이다. 자율주행자동차가돌아다니는도로교통환경에서그런조언자는바로도로이다. 도로에깔려있는검지기와자율주행자동차에서수집된데이터는도로에서발생하는시시각각의돌발상황을자율주행자동차에게전달할수있고, 위험한상황을모니터링하고알려줄수있어야최종적으로완벽한수준의교통관리가가능하다. 전술한것과같이현재의기술수준에서는자동차스스로인지하고판단하는일련의과정은인간의능력보다현저히떨어지고, 영상, 레이더등센서에의존하는현재의기술로는수 km 앞에서발생하는돌발상황을실시간으로인지하는것이불가능하다. 금번테슬라의사망사고처럼교차로에서갑자기진입하는차량이나전방차량을앞선교통상황등을인지하기어려우며, 인지하더라도완벽한정확도롤보장하지못한다. 따라서자율주행기술의한계를극복하고도로상황에실시간으로대응하기위해서는자동차와도로의협력운영체계가필요하다. 보다세부적으로는도로의시설물을자율주행자동차가인식할수있도록도로의주요시설을정비하는것이필요하고, 자율주행자동차의센서와도로인프라에서제공하는디지털지도 ( 정밀지도 ) 및다수의교통정보를 V2X 통신을통해공유하여센서의사각지대를줄이고전방도로상황을미리인지하여다양한정보를제공하는것이필요하다. 또한, 현재개발되고있는수많은자율주행자동차들의기술수준이다르듯, 향후도로상에다양한기술수준의자율주행자동차 ( 초기자율주행, 반자율주행, 완전자율주행등 ) 와일반차량들이혼재될가능성이크므로, 도로는이러한자동차환경을수용할수있도록인프라체계, 통신체계, 관제 / 제어체계, 운영체계, 정보체계등을구축해야한다. 특히, 도로망의효율적운영을통해혼잡과이로인한 2 차교통사고발생을감소시키기위해시스템 2) 혹은센서의성능을감당하기에는너무고가여서경제성이떨어진다면 정보통신기술진흥센터 13

13 최적 (System optimum) 관점의교통관리체계를준비해야한다. 자율주행자동차를통해보다안전하고편리하고더나아가교통사고없는교통환경을구축하기위해서이제도로가앞서서지원하고도로와자율주행자동차가협력해야할때이다. 사망사고없는도로교통환경, 완전하고안전한자율주행을위해자동차와도로등각분야의많은연구와협력이필요한시점이다. [ 참고문헌 ] [1] 도로의구조ㆍ시설기준에관한규칙, 국토교통부, [2] 스마트자율협력주행도로시스템개발기획보고서, 국토교통부, 국토교통과학기술진흥원, [3] 안경환, 이상우, 한우용, 손주찬, 자율주행자동차기술동향, ETRI, [4] 안경환, 한우용, 차량 / 운전자협력자율주행기술, 전자공학회지제 41 권 1 호, 30-37, [5] 위성항법기반교통인프라기술개발연구, 항공우주연구원, [6] 이기영, 자율주행시대를대비한도로의역할, 한국통신학회지 ( 정보와통신 ) 제 33 권제 4 호, 47-54, [7] 이기영, 신규성, 이의준, 자율주행기술개발동향및향후전망, 도로교통제 33 호, [8] 이재관, 자율주행자동차개발현황및시사점, 전자공학회지제 41 권 1 호, 22-29, [9] Preliminary Statement of Policy Concerning Automated Vehicles, National Highway Traffic Safety Administration, [10] J. VanderWerf, M.T. Khasawneh, J. Zhang and S.R. Bowling, Effects of adaptive cruise control systems on highway traffic flow capacity, Transportation Research Record, Journal of the Transportation Research Board, Vol.1800, 2002, pp [11] A. Kesting, M. Treiber, M. Schonhof and D.Helbing, Adaptive cruise control design for active congestion avoidance, Transportation Research Part C, Vol.16, 2008, pp [12] J. Ma, F. Zhou and M.J. Demetsky, Evaluating mobility and sustainability benefits of cooperative adaptive cruise control using agent-based modeling approach, Systems and Information Engineering Design Symposium, Apr. 2012, pp [13] G.M. Arnaout and S. Bowling, A progressive deployment strategy for cooperative adaptive cruise control to improve traffic dynamics, International Journal of Automation and Computing, Vol.11, No.1, Feb. 2014, pp [14] [15]

ICT EXPERT INTERVIEW ITS/ ICT? 차량과 인프라 간 통신(V2I) Nomadic 단말 통신(V2P) 차량 간 통신(V2V) IVN IVN [ 1] ITS/ ICT TTA Journal Vol.160 l 9

ICT EXPERT INTERVIEW ITS/ ICT? 차량과 인프라 간 통신(V2I) Nomadic 단말 통신(V2P) 차량 간 통신(V2V) IVN IVN [ 1] ITS/ ICT TTA Journal Vol.160 l 9 오늘날 자동차와 도로는 ICT 기술과 융합되어 눈부시게 발전하고 있습니다. 자동차는 ICT 기술과 접목되어 스마트 자동차로 변화하며 안전하고 편리하며 CO 2 방출을 줄이는 방향으로 기술개발을 추진하고 있으며 2020년경에는 자율 주행 서비스가 도입될 것으로 전망하고 있습니다. 또한, 도로도 ICT 기술과 접목되어 스마트 도로로 변화하며 안전하고 편리하며 연료