5G 융합서비스기획보고서 [ 자율주행차 ]
본보고서는과학기술정보통신부가지원하는 범부처 Giga KOREA 사업 (2013~2021) 의미래서비스 실증과제 ( 주관기관 (KT, SKT, LGU+)) 에서수행한 5G 융합서비스시나리오기획보고서입니다.
목차 I. 개요 1 II. 대표서비스 5 1. 대표서비스의선정 5 2. 대표서비스의개요 6 3. 서비스 / 플랫폼기술 7 4. 네트워크 (Access, Core) 기술 8 5. 시장현황 9 6. 서비스현황 9 7. 기술현황 10 8. 자율주행서비스를위한 5G 기술 12 9. 세부자율형서비스 17 III. 대표서비스구현전략 21 1. 대표서비스에대한통신사업자서비스제공방안 21 2. 서비스 / 기술로드맵 (2017-2021, 2025, 2030) 27 3. 주파수 28 4. 법제도 / 정책 28 5. 새로운사업모델제언 29 IV. 결론및기대효과 30 1. 결론 30 2. 기대효과 30 붙임 1. 참고문헌 31 붙임 2. 기여자 32
I 개요 - 자율주행차 자율형서비스정의자율주행차를서비스플랫폼으로이용하여, 새롭게생성되는사용자서비스자율주행차를이용한사용자탑승, 자율주행차를이용한물품배송뿐만아니라자율주행차량내에서사용자에게제공되는서비스, 자율주행차량에서파생되는신규서비스등모든자율주행차관련서비스를포함함 이동통신과자율주행융합에따른서비스변화 SAE 기준자동화수준 0~2단계및 3단계초기는레이더, 카메라, 라이다, 초음파등의센서를통한 Standalone형태로가능하며, 2단계부터는기계학습을통한센서퓨전과경로설정기능의도입이요구됨. 3단계초기제품화이후차세대 3단계부터는차량, 도로변장치, 서버와의통신이필수적으로요구될것으로예상. 단거리에서중, 저속의데이터전송이가능한 WAVE 기술과 LTE/V2X 기술의도입을통해보다안전하고저렴하게높은수준의자율주행이가능해짐. 특히, 고정밀지도 (HD map), 고정밀위치추정, 차량센서데이터공유를통한협력자율주행기술구현을위해서는초고속 / 초저지연데이터전송을지원하는 5G/eV2X의도입이필수적임. 현재수준인 LTE 수준에서는승차공유, 차량공유, 택시예약, 카풀서비스등의이동성서비스와주문형, 주차, 정비, 세차, 주유서비스등이제공되고있음향후주문형자율주행교통서비스, 자율주행물류배송서비스, 자율주행차량관리서비스, 자율주행콘텐츠서비스등의차세대서비스로의진화를위해서는 5G의도입이필수적임 1
[ 그림 1. 이동통신과자율주행융합을통한서비스변화 ] - 자율형 O2O : 자율주행차가스스로서비스를받는서비스모델로현재서비스중인주문형 O2O 서비스들은사용자가중심이되는서비스인데비해서자율형 O2O는자율주행차가스스로운행하면서서비스를받는자동차중심서비스모델임 - 주문형정돈 : 자율주행차량을공유하게되면, 내부청소나정돈을위한서비스가필요할것으로예상되며, 주문형정돈서비스는공유자율주행차량내부의청소나정돈을위한서비스임 - 주문형자율주행승차서비스 : 자율주행차량을주문하여탑승후이동하는서비스로주문형교통서비스진화의전단계로볼수있음 - 복합교통서비스 : 버스, 지하철등의대중교통과택시, 승차공유서비스를묶 2
는서비스로지하철역에서내리면미리주문한택시를타고이동하는서비 스등이제공되고있음 자율주행에서통신의역할 - Standalone case : 주변환경을운전자가직접관측하는방식 - Connected case : 주변차량및차도내설치된기지국으로부터정보수신 [ 표 1. Standalone vs Connected 비교 ] 항목 Standalone Connected 사각지대관측 어려움 용이 타차량관측 어려움 용이 주변차량의경로예측 불가 가능 주행안전위험도 ( 차내센서, 날씨 ) 높음 낮음 운전자의주변상태인지도 낮음 높음 미래기술지원위한정보력 제한적 충분 유효통신거리 단거리 장거리 자율주행위한차량통신 WAVE(Wireless Access Vehicular Environment) 는차량간통신을위한표준임. 현재 WAVE는미국의국가 ITS의기반이되고있기때문에, 미국의주정부, 자동차제작회사및서비스사업자들이적극참여하고있음 LTE-V2X는 3GPP Rel.14에반영된기술로 D2D에서단말간의인터페이스로정의하였던 PC5와기지국과단말간의인터페이스 Uu를이용한서비스를지원함. 5G는고속이동시 1Gbps 이상의초고속통신이가능한통신기술로 2019년세계표준이확정된후 2020년상용화된다면커넥티드카및 V2X는 5G 기반으로발전할것으로예상됨. 대표적인차량통신 (V2X) 기술인 WAVE, LTE, 5G의성능을전송속도, 신뢰도, 지연, 밀도, 이동성, 위치정밀도, 커버리지, V2I/N 용이성측면에서비교정리함. 3
[ 표 2. 5G (ev2x), LTE (V2X), WAVE 성능비교 ] 항목 5G ev2x embb URLLC mmtc LTE V2X WAVE (DSRC) Data Rate 매우높음 ( 최대 20Gbps) 보통 낮음 높음 ( 최대 100Mbps) 다소높음 ( 최대 54Mbps) Reliability 높음매우높음높음높음보통 Latency 보통 매우짧음 (<10ms) 보통 보통 (<100ms) 보통 (<100ms) 매우높음 Density 보통보통 ( 제곱 km 당 보통 나쁨 대 ) Mobility 매우높음 ( 최대 500 km/h) 높음 ( 최대 160km/h) 높음 ( 최대 200km/h) Positioning 초정밀 (<0.1m) 정밀 (<50m) 정밀 (<50m) Coverage 넓음 ( 대략수킬로미터이내 ) 매우넓음 ( 대략수 킬로미터 ) 좁음 ( 평균 250~350m) V2I & V2N 유리유리불리 4
Ⅱ 대표서비스 1 대표서비스의선정 기술성과시장성측면에서모두우수한주문형교통서비스를대표서비스로선정자율주행기술의발전을통해주문형교통서비스가활성화되면, 자율주행차량내에서이동중이용하는콘텐츠서비스가활성화될것으로예측됨. 자율형교통서비스는이동중콘텐츠서비스및자율형차량관리와결합되어시너지를높일수있음초광대역데이터의신뢰성있는초저지연전송을가능하게하는 5G 기술의필요성은콘텐츠서비스가가장크며, 클라우드처리를위해대용량센서데이터의업로드를요구하는차량관리서비스, 대용량센서데이터뿐아니라고해상도영상정보의공유를통해자율주행고도화가요구되는주문형교통서비스에서 5G의기여도가클것으로예상됨물류및배송서비스는자율주행기술측면에서는유사한수준을요구하지만운송대상이사람이아니므로콘텐츠의필요성이낮음. 물류및배송특화기능으로군집주행이대표적임. [ 그림 2. 서비스별기술성및시장성비교 ] 5
2 대표서비스의개요 서비스개요 - 도시내차량을 5G 로연결하여자율주행차량의도심자율주행성능을높이고이를바탕으로사용자의이동성주문에맞추어교통서비스를제공 - 자율주행차이용에따라초광대역실시간차량콘테츠제공, 방대한차량데이터의실시간분석을통한고장진단및관리서비스가동반되어편리성, 안전성이제공됨 서비스핵심기능 - 5G 기반차량운영및관리서비스 : 서비스차량의실시간연결및차량배차결정 : 실시간고장진단체크및예측을통한안전성및차량관리강화 - 5G 를통한카메라및센서정보업로드 : 실시간교통상황과도로상황분석 : 실시간도로정보업데이트로안전성과이동성보장 - 5G 기반자율주행성능강화 : 정밀지도실시간업데이트로안전성과이동성확보 : 실시간도로정보업데이트로안전한자율주행보장 : 도로차량간의협력적자율주행으로안전성보장 - 5G 기반차량콘텐츠제공 : 이동시간을고려한맞춤형대용량멀티미디어콘텐츠제공 < 주문형자율주행교통서비스개념도 > 6
3 서비스 / 플랫폼기술 자율주행차량배차 - 자율주행차량의주행정보, 위치정보등을파악하고, 사용자의주문에따라서차량을배차 - 실시간교통및도로상황분석을통한배송및배차경로최적화맞춤형대용량콘텐츠제공을위한차량인포테인먼트 - 이동시간및사용자맞춤형대용량콘텐츠제공 - 5G 기반으로다수의차량에대용량콘텐츠를제공차량관제및데이터분석 - V2X 서비스, 인공지능, 보안, 분석, 관제플랫폼 - 차량관제서비스 : 차량및운전자데이터관리, 차량소모품교체및고장패턴분석 - 차량데이터분석 : 사고및위험상황분석및사전경고 - 차량센서및고장진단, 사전예측 [ 그림 3. 자율주행플랫폼예시 ] 7
4 네트워크기술 혁신적인서비스제공을위해 5G 네트워크구조는가상화기반의 All-IT 네트워크와 LTE대비 1,000배빠른 Hyper-Connected 네트워크로구성됨신규 5G 서비스를가능하게하는 Service Enablement - 멀티미디어, Virtual Reality( 가상현실 ) - 초저지연을이용한 Mission Critical IoT 가상화기반 All-IT 네트워크 - 신규 Biz창출가능한 Biz Enabling 플랫폼 - 보장된서비스품질관리및지능적인인프라운영 1000배의속도, 1m의지연시간을지원하는초연결무선망 - 밀리미터파등초고주파확장 - 주파수효율성최대화및 Cell의고밀집화 [ 그림 4. 자율주행서비스를위한네트워크구조및기술 ] 8
5 시장현황 자율주행차관련시장동향 - 2015년부터테슬라, 현대등의업체가부분자율주행기술의상용화를진행해왔으며, 2016년에는벤츠, 닛산등의업체가부분자율주행기술을상용화했음 - 유럽신차안전도평가 (Euro NCAP) 에서는 2017년에부분자율주행기술이캠페인단계이며곧부분자율주행기술의적용이시작될것으로생각됨 - 2020년정도까지부분자율주행기술이시장에순차적으로상용화될것으로예상됨 ( 승차공유 ) 골드만삭스는 2017 년 5월보고서에서 2016 년전세계승차공유시장규모를 360억달러로추정했으며, 2030년관련시장규모를 2850억달러규모로예상하였음 ( 차량관리 ) FMI에의하면 2016년전세계차량수리및운용시장은 441.3 억달러에이르며매년 5.6% 의평균성장률을예상함 ( 모바일콘텐츠 ) CISCO VNI 2017년자료에의하면 2016년매달 7.2 exabytes 에이르는모바일데이터트래픽이전세계적으로발생함. 2016-2021 년매년 47% 의평균증가율을가질것으로예상하며, 2021년에는매달 49 exabytes 의모바일데이터트래픽이발생할것으로전망함. 6 서비스현황 공유서비스 - 국내에서는여객자동차운송사업법과관련하여우버와같은승차공유가불허된상황이며, 관련진화를막는장벽이될수있음 - 국내에서는택시예약서비스인카카오택시와티맵택시, 차량공유서비스인쏘카와그린카, 카풀서비스인풀러스등이대표적인서비스이지만, 외국에비해서기술이나서비스가한단계떨어지는상황임 - 세계적으로현재상용화된승차공유서비스로는우버, 리프트, 겟, 디디추싱 ( 중국 ), 올라 ( 인도 ), 그렙및고젝 ( 동남아시아 ) 등이있음 - 차량공유서비스로는집카, 벤츠의카투고, BMW의리치나우, 벤츠의택시예약서비스인마이택시, 구글의카풀서비스인웨이즈가있음 - 누토노미와우버는각각 2016년 8월과 2016년 9월에자율주행택시시범서비스를시작. 구글웨이모와앰버모빌리티는각각 2017년 4월에주문형승차시범서비스를발표함 9
차량관리서비스 - LTE 모듈을차량에탑재하여분석하는외국과는달리, 국내는 OBDII를스마트폰과연결하여제공하는수준에머물러있음 - 미국에서는주문형정비서비스 ( 유어미캐닉, 클릭미캐닉등 ), 주문형주유서비스 ( 부스터퓨얼, 필드, 트렌드스펙트럼 ), 주문형주차서비스 ( 럭스, 적스, 카본등 ) 등다양한주문형서비스가성장하고있음콘텐츠서비스 - 네이버랩스는 2017 서울모터쇼에서맞춤형콘텐츠의개념을소개한바있음 - 우버가제공하고있는트립익스피어리언스 (Trip Experience) 는승차공유시에이동시간에알맞게맞춤형콘텐츠를제공해주는서비스임 - 일본의로봇택시와싱가폴의누토노미가제공하고있는자율주행택시시범서비스는관광객을위한서비스도제공하고있음 7 기술현황 [ 그림 5. 자율주행요소기술 ] 자율주행기술발전로드맵및전망 - 시기의차이가존재할수있으나, 모든자동차회사는 SAE Lv.5 완전자율주행기술을보유하고자하며, V2V 및 V2I를이용한인지정보확대로보다안전하고신뢰성이보장되는자율주행기술이구현될것으로전망. 10
[ 그림 6. 업체별자율주행상용화시기발표현황 (2017.9 월기준 )] 업체별자율주행협력관계 NVIDIA 는인공지능자율주행솔루션탑재한 PX2를제공함으로써 Volvo, Audi, Tesla 등여러자동차업체에제공하는방식으로제휴관계를형성. Google(Waymo), Apple 등은렌트카업체들과제휴를맺고자율주행기술을개발하였으며, Waymo 는자율주행차규모를 1,000 대이상으로운용할것으라고발표. [ 그림 7. 업체별자율주행협력관계발표현황 (2017.9 월기준 )] 11
8 자율주행서비스를위한 5G 기술 통신기술에따른자율주행요소기술의적용 [ 표 3. 자율주행요소기술과통신의연관성 ] Standalone WAVE/LTE 5G 통신 (V2X) - DL/UL: ~Mbps (1) - V2V: ~kbps (2) - 지연 : 10~100 msec (3) - 초광대역 : : DL/UL ~Gbps (1) : V2V ~Mbps2) - 저지연 : 1~10 msec(3) 요소기술 - LDW / BSD / LKA - ACC - Parking Assistance - Traffic Jam Chauffeur - Highway Chauffeur - FCW / EEBL / CLW - BSW / LCW / LTA - RLVW / RWW / IVS - CoCA / CLC - Platooning - See-Through (HD,V2V,Realtime) - Bird s Eye View (HD, Realtime) - High-density Platooning 기능 - 차량상태정보전송 - 저속의센서데이터및영상정보전송 - 밀집지역트래픽 - 광대역센서데이터실시간전송 (LiDAR) - 광대역영상정보실시간전송 - 실시간 HD 맵갱신 - 원격조작 (Remote Control) - 정밀측위기술 자율주행기술 - 제한적자율주행 - 높은구축 / 운용비용 - 항상동작가능 - 자율주행기술확장 - 정보교환및클라우드를통한자율주행구축및운용비용감소 - 자율주행기술고도화 (1) RSU, enb, gnb 와차량과의거리, 채널환경, 차량속도등에따라달라짐 (2) 차량간거리, 채널, 속도등에따라달라짐 (3) 무선구간, e2e 에따라상이함 5G 기술기반군집주행기술향상 5G V2X 기술을이용한 ( 초 ) 고밀도군집주행 - 5G V2X 기술의경우, 지연시간이기존통신망에비해 1/10 수준이므로 (100ms 10ms), 물류트럭이 110km/h( 고속도로최고제한속도기준 ) 로주행하는경우, 통신지연만을고려해물리적으로확보해야하는최소차간거리가 3m에서 30cm로줄어들수있음. 12
밀집환경에서 5G 필요성 NGMN 에서정의한차내광대역서비스환경 - 하향링크 50Mbps, 상향링크 25Mbps - 연결밀도 : 제곱 km 당 2,000개 - 하향트래픽부하는제곱 km 당 100Gbps에이르며, 상향트래픽부하는 50Gbps 예상 - 따라서 Aerial 용량은차량내광대역서비스만을위해서도 100Gbps/ km2를요구하며, 이는 0.1Mbps/ m2에해당됨. - 노변장치, 차량간통신, 센서데이터등의원할한전송을위해서는이보다높은수준의 Aerial 용량이요구됨밀집도심환경 ( 강남역기준 ) - 평균셀반경 200미터를고려하면, 제곱 km내 6.25개의셀과셀당 3개섹터존재 - 간단히섹터당한개의단말 (Qualcomm Cat 16 모뎀, 최대 1Gbps) 을가정하면, 제곱 km당 18.75Gbps의 Aerial 용량에해당되며이는 NGMN 요구사항에미치지못함 Aerial 용량을증대시키기위해서는더많은 CC를사용하여총사용대역폭을증대시키거나더작은셀을활용한 UDN (Ultra Dense Network) 을구성, 8x8 MIMO/MU-MIMO 구현등이고려되고있음 - 주파수집성 (Carrier Aggregation) 은최대 32개까지로확장하는연구가진행중이나, 단말기의복잡도, 전력소모등의문제가해결되어야함 - UDN 경우고속으로움직이는차량의특성을고려할때핸드오프등의이동성제공의어려움을해결해야함 Aerial 용량을증대시키며, 초저지연을제공하기위해서는 mmwave, Massive MIMO, NR을포함하는 5G 기술개발이필요함. 자율주행센서데이터및상태공유를위한대역폭요구사항을만족시키기위해 5G 이동통신시스템필요카메라로부터수집된영상정보는다른데이터에비해큰정보량을가지며, 고속주행상황을대응해야하므로초저지연전송을보장할수있어야함센서는송출한광선의회수량, 각센서에할당된통신네트워크대역폭, 제조사및실제운용에따라다양한값을가질수있음 13
[ 그림 8. 자율주행차량데이터의요구대역폭 < 출처 : SK 텔레콤, 인텔 >] 무선신호송수신을통한정밀측위기술 자동차에서측위기술은복수기술 ( 카메라, 라이다, 레이더, GNSS, 센서, 무선기술 ) 의 합성을통해측위의정확도, 신뢰성, 유용성을만족시킬수있음. [ 그림 9. 자율주행을위한정밀측위기술 < 출처 : 인텔 >] 3GPP Rel. 15에서는 V2X 위치요구조건으로 relative lateral position accuracy of 0.1m, relative longitudinal position accuracy of less than 0.5m 을요구하는데 GNSS만을이용해서는만족시킬수없음. 무선신호송수신을통한 V2X 측위성능향상방안이연구되고있으며, 이는이웃한차량및 RSU들로부터의거리측정, 측정정보방송, 이를활용한협력측위프로토콜로구성됨. 14
산업생태계분석자율주행차서비스관련생태계 - 개인용자율주행차량과자율주행트럭을생산하는완성차업체 - 차량부품관련으로센서, 부품, 소재등하드웨어업체, SW 플랫폼및인식 SW 등 SW 업체, 통신모듈과이동통신업체등의관련업체 - 차량정보의클라우드저장을통해서콘텐츠, 교통정보등을재가공하는업체 - 또한이동성서비스업체, 물류및배송업체, 결제및금융업체, 쇼핑업체, 차량관리서비스업체, 콘텐츠업체, 관광, 레저등연계업체등전산업분야의업체들이관련되어있음주요관련사업자분석 - 기존자동차사이외에주요 ICT Player와많은서비스업체들이자율주행시장진입을모색중임 : 정밀지도사업자 : HERE, TomTom, ZENRIN, Baidu 등 : 센서업체 : 벨로다인, 콰너지, 이노비즈등 : 인식솔루션업체 : Mobileye, 시빌맵, PLK 등 : 승차공유 : 우버, 리프트, 겟, 디디추싱, 그렙, 고젝, 올라등 : 택시예약 : 마이택시, 카카오택시, 티맵택시등 : 관제솔루션 : Traffilog, CarrierWeb 등 : 주문형서비스업체 : 유어미캐닉 ( 정비 ), 부스터퓨얼 ( 주유 ), 럭스 ( 주차등 ) : 전장부품 / 시스템업체 : BOSCH, Continental, Mobis, Harman, Panasonic, Delphi, LG전자등 : H/W Platform: Intel, NVIDIA, Qualcomm 등 : IT Company: Google, Apple ( 광고, Contents, 쇼핑, Device), Amazon (Commerce, 물류개선 ), Baidu, Tencent ( 자율주행전분야, 완성차제작 ), Naver ( 물류, 카쉐어링 ) : Telco: SKT, KT, Vodafone, Verizon, DT, AT&T, NTT Docomo 등 15
무선네트워크요구사항 from UE to enb/gnb, UE-to-UE 구분요구사항내용연관성 수십 Gbps 의최대전송속도 W1 초고속전송속도 100Mbps 의사용자체감전송속도 N1, N4 제곱미터당 1Mbps 이상의 areal capacity W2 대규모연결 제곱 km 당 2,000 개차량지원 RSU, 신호등, 보행자, CCTV 등다양한연결이추가로필요 N1, N3, N4 W3 고신뢰성 99.999% 의신뢰도제공 N3, N4 W4 초저지연 무선구간에서 1msec 이하의지연 e2e 지연 10msec 이하 N4 W5 고이동성 500km/h 이동속도지원 N4 W6 고정밀위치파악 30 cm 정확도의위치파악 ( 일반적자율주행 ) 10cm 정확도의위치파악 ( 고밀집군집주행 ) W7 다중 RAT 연동 WAVE, 3G, LTE, 5G 연동 N7, N8 W8 고에너지효율단위비트당에너지효율증대 N2, N5, N6 W9 고비용효율디바이스 ( 단말 ) 의비용절감 N6 네트워크요구사항 from enb/gnb to Internet/external networks 구분요구사항내용 N1 N2 용이성 운용성 네트워크배치 (Deployment) 및토폴로지의용이성네트워크변경및업그레이드용이성 운용감지 (Operations awareness) 운용효율 (Operations efficiency) N3 유연성및확장성 서비스및트래픽특성에따른네트워크구성의유연성 트래픽부하및고장에따른유연한네트워크재구성 N4 N5 컨텍스트감지최선연결 고에너지효율 다양한 context ( 제어, safety, 멀티미디어및망상황등 ) 에따른 최선연결및서비스제공 단위에너지당전송가능한비트수최대화네트워크운용효율증대 N6 고비용효율 TCO 및 OAM 비용최소화 N7 이종망이동성 WAVE/3G/LTE/5G 네트워크연동및이동성제공 N8 사업자간이동성사업자간, 국가간연동및로밍을통한이동성제공 16
9 세부자율형서비스 9-1. 주문형자율주행교통서비스가. 개념및필요성사용자가이동성서비스를주문하면, 주위의차량에서시간과거리를고려하여최적의차량을배차하고, 목적지까지자율주행으로이동할수있는서비스사회적 / 기술적필요성 - 도시내이동증가 - 사회고령화로버스, 택시등대중교통이동성을위한인력의고령화와인력부족심화 - 도시인구집중에따른문제점해결을위한차량공유필요 - 통신기술발전에따른차량실시간모니터링, 교통흐름모니터링, 차량배차가능 나. 세부서비스분야별생태계분석, 국내 / 세계 player 현황 - 주문형승차서비스운영을위한여러사업분야및업체 : 내비게이션, 교통정보수집, 차량정보수집, 내비게이션 : 사용자용앱및소프트웨어, 결제서비스 다. 서비스요구사항 사용자관점 구분요구사항내용연관성 U1 위치파악정밀도 U2 U3 U4 U5 대기시간최소화 최단시간이동 사용자맞춤형주행 결제용이성 U6 서비스다양성 U7 기술안정성 - 사용자위치파악정밀도 - 차량위치파악정밀도 - 사용자대기시간최소화 ( 예 : 5 분 ) - 배차까지지연시간최소화 W6 - 이동시간최소차량배차 W1~W6 - 교통흐름을고려한최적내비게이션기능제공 - 다이나믹맵이용 - 사용자이동목적에따른주행패턴다양화 - 드라이빙감성 - 결제수단의다양성및편리성 - 소액결제용이성 - 다양한이동성지원 ( 버스, 승용차등 ) - 차량고장시원격대리운전 W1, W3, - 도심자율주행기술의안정성확보 - 도심 - 고속도로 - 도심의형태의자율주행가능지역확대 W1~W7 W4 17
위치파악정밀도 - 도로상에서진행방향을구분할수있는정도의정밀도요구대기시간최소화 - 사용자요구시부터배차까지의지연시간최소화 - 최소거리가아닌주행방향, 트래픽상황등을고려한이동시간최소차량배차최단시간이동 - 수많은차량, RSU, 보행자및신호등의실시간정보처리및분석을위한빅데이터, 클라우드, 고속데이터전송이요구되며, 광역서비스를위한대규모사물인터넷수준의연결이요구됨 - 다이나믹맵구성을위한신뢰성있는실시간처리필요사용자맞춤형주행 - 응급상황, 회의, 콘텐츠감상등다양한사용자의이동목적에따른주행패턴의다양화 - 사용자기분 / 상태에따른감성드라이빙 9-2. 자율주행차량관리서비스가. 개념및필요성차량고장진단서비스및차량관련정보를이용한정비, 주유, 세차, 주차등차량관련서비스사회적 / 기술적필요성 - 자율주행차에서승객이되는사용자를위해서고장진단서비스제공필요 - 차량데이터분석에기반하여정비, 주유, 세차서비스제공필요 - 통신기술발전에따른차량실시간모니터링및차량빅데이터분석가능 - 차량고장진단가능 - 차량정보기반정비, 주유, 세차서비스연결및자율주행을이용한서비스제공가능 나. 세부서비스분야별생태계분석, 국내 / 세계 player 현황 - 차량정보분석관련업체 : 이동통신사, 클라우드업체, 빅데이터분석업체등 18
- 개별서비스업체 : 정비, 주유, 세차등 다. 서비스요구사항 사용자관점 구분요구사항내용연관성 U1 대용량데이터분석 차량빅데이터전송 진단서비스 ( 서비스매칭 ) 의정확성 W1 U2 실시간데이터분석 필요서비스 ( 예 : 정비등 ) 에대한실시간데이터 분석제공 W4 U3 고장진단정밀도클라우드고장진단기능및정밀도향상 W2 U4 서비스의자율성 자율주행을통한관리서비스 결제용이성 대용량데이터분석 - 차량에서발생하는다양한대용량데이터의전송 - 차량빅데이터분석을통한서비스매칭 ( 진단 ) 정확성실시간데이터분석 - 차량상태정보및데이터의실시간전송 - 정비 / 고장의긴급성에따른실시간데이터분석고장진단정밀도 - 차량데이터의클라우드분석을통한고장진단정확도서비스의자율성 - 자율주행차스스로이동하여정비및관리서비스를받는기능 - 결제의다양성및용이성 9-3. 자율주행콘텐츠서비스가. 개념및필요성자율주행차량내의대용량멀티미디어콘텐츠서비스및멀티미디어컨텐츠기반안내서비스로광고및브랜드연동가능사회적 / 기술적필요성 - 자율주행에따른이동시간의활용필요 19
- 자율주행을통한운전의불필요에따른이동시간여유 - 대용량데이터네트워크기반멀티미디어콘텐츠제공가능 나. 세부서비스분야별생태계분석, 국내 / 세계 player 현황 - 디스플레이업체, 관련 SW 업체 : LG 디스플레이, 삼성디스플레이, 콘티넨탈등 - 콘텐츠업체, 광고업체, 이동통신업체등 : 넷플릭스, 유튜브, 버라이존, AT&T, 보다폰, 오렌지, SKT, KT 등 - LBS 업체, 콘텐츠업체등 : 구글, 네이버, 카카오등 다. 서비스요구사항 사용자관점 구분 요구사항 내용 연관성 U1 대용량멀티미디어콘텐츠 -대용량비디오데이터제공 W1 U2 사용자맞춤형콘텐츠 -이동시간분석을통한맞춤형콘텐츠 U3 위치맞춤형콘텐츠 - 위치정보맞춤형콘텐츠 W6 U4 Human factor - 콘텐츠플레이를위한편안하고안전한이동 W1~W7 U5 콘텐츠연속성 - 승하차시콘텐츠연속성 대용량멀티미디어콘텐츠 - 콘텐츠제공자로부터대용량멀티미디어콘텐츠전송 - 차량간대용량멀티미디어콘텐츠공유 20
Ⅲ 대표서비스구현전략및로드맵 1 대표서비스에대한통신사업자서비스제공방안 통신기술적용에따른서비스진화 5G 통신에비해완전자율주행차의개발속도와시장보급속도가더딜것으로예상되므로, connected car 기반인터림단계의시범서비스를통한기술검증및서비스개발이필요함. 대표서비스의 5G KPI 연관성 주문형자율주행교통서비스를위한 4가지시범서비스제시 - 비교적정형화된고속도로및전용도로와같이 RSU 및차량간통신이구현된시범도로환경에서 5G기반협력자율주행시범서비스 - 상대적으로복잡한일반도로환경에서차량영상정보의초광대역및초저지연전송이가능한 5G 통신기반원격주행 (Remote Driving) 서비스 - 이를통해완전자율주행차도입이전에 5G 기술을활용하여전용도로및일반도로를아우르는자율주행서비스도입가속화 - 5G기반주문형콘텐츠서비스와카메라및센서정보업로드를통한 5G기반자율자동차데이터분석서비스를통해자율주행교통서비스의안전성및편리성향상 21
5G기반협력자율주행서비스서비스개요 - 자율주행차량이도로인프라또는다른차량으로부터정보등을제공받고자신도정보를제공하면서협력하며자율주행의안전및편의성을고도화하는서비스 - 협력자율주행서비스를통한자율주행기술고도화는주문형자율주행교통서비스의활성화를위한요소기능임실증모델 - 네비게이션어플리케이션 ( 이하 T map) 과 5G 네트워크를기반으로공공안전목적의 V2X 서비스제공 - 상기공공안적목적의 V2X 서비스는선행차량이상발생, 차량사고, 갓길주차알람및응급차량의진입알람등을의미 - 대표적으로선행차량의이상상황발생시후방차량알람기능의실증모델은다음과같음 : 같은도로의같은방향을주행중인선행차량이급제동및사고등의이상현상으로후행차량의주행을방해하는요소가발생할것으로예상되는경우는, 해당상황을후행차량의네비게이션을통해운전자에게알람을주는기능 [ 그림 10. 선행차량의이상상황발생시 후행차량알람기능의개념도 ] 5G기반원격주행 (Remote Driving) 서비스서비스개요 - 5G기반원격주행서비스란실제차량이있는곳과먼거리에위치한가상차량운전센터에서 5G를이용하여차량을운전할수있는서비스 22
- 원격주행서비스는일반도로나골목길, 교통, 도로환경등이정확하지않은경우및돌발상황등에서자율주행기술을보완하기위한기술로주문형자율주행교통서비스의다양성및신뢰성을보장하기위해활용될것으로기대서비스현황 - 미국스타트업체스타스카이로보틱스는 2,300kg의화물을싣은화물차를 225km( 올란도주 ~ 플로리다주 ) 의거리를원격주행하는데성공하였으며, 일본정부는원격제어를조건으로하는완전무인자율주행자동차들이도로에서주행하는실증실험을허용실증모델 - 단기적서비스 : 제한된지역, 예상되는경로를운행하는자율주행자동차만을지원가능함 : ( 개발현황 ) SK텔레콤은서울만남의광장휴게소부터수원신갈나들목 (IC) 까지약 26km구간에서자율주행자동차시험주행을성공함에따라본구간을단기적서비스구간으로지정 - 장기서비스 (remote 대리운전서비스 ) : 2025년이후원격주행서비스의공간적인제약이해결되어아래와같은 remote 대리운전서비스적용이가능 [ 그림 11. remote 대리운전서비스개념도 ] : 1 음주로인한운전불가, 교통체증시대중교통으로환승, 먼거리에있는차호출등다양한목적으로사용자들은 T map을통해사용자위치기반 remote 대리운전을호출 : 2 SKT server는사용자호출을대리운전업체에게전달 : 3 대리운전업체는전문 remote 대리운전기사를통해사용자의자율주행자동차를목적지까지운행 23
5G KPI - telefonica는 Ericsson, KTH, ldiada와함께 2017 MWC에서 5G기반 remote driving 기술을시연 - 15GHz mmwave 주파수에서 850MHz의대역폭을이용하였으며변조방식은 256QAM을사용 - 실제차량과가상차량운전센터간거리는 70km - 성능은차량전송률 25Gbps, 지연시간 2msec을보임 5G기반주문형콘텐츠서비스서비스개요 - 자율주행자동차에서주문형서비스는승차공유, 차량공유, 택시예약, 카풀서비스등의주문형승차서비스및차량정비, 주유, 세차, 주차서비스등의주문형차량관리서비스들이등장하고있음 - 5G 기반주문형콘텐츠서비스로미디어, LBS, AR/VR, 게임등이고려됨실증모델 - 그림은 5G기반주문형콘첸츠서비스의개념도를나타냄 : 차량에는 AR/VR을위한디스플레이, 차량-홈통합서비스를위한 HA(Home appliance) controller, 위치기반서비스를위한 GPS, 5G 통신모듈등이설치되어있음 : service provider server 는미디어서비스업체, 위치기반서비스업체등의서버를말하고, SKT server는 5G 기반차량통신을가능하게하는네트워크를말함 : SKT server는다양한 service provider로부터 video data를수신하여 post-processing 이후 5G 기반으로자율주행차량과통신 [ 그림 12. 5G 기반주문형콘텐츠서비스개념도 ] 24
- 5G기반주문형미디어서비스실증모델 : 지금까지의미디어서비스는 Android Auto 혹은 Apple CarPlay를이용하여스마트폰으로제공 : 하지만, 5G 기반의자율주행자동차의등장은상기시스템을차량내부로통합시킴 : 집에서 Netflix 영화를보던사용자가자율주행자동차로이동할때, 차량과홈엔터테인먼트시스템이동기화되어사용자가집에서보던영상을지속적으로즐길수있음 : 자율주행자동차의정밀측위정보를이용하여주변축제정보 / 주변맛집정보 / 주변쇼핑정보등사용자가원하는정보를미디어로서제공할수있음 : 자율주행자동차내몰입형원격회의시스템을통해장거리에위치한사람과마치옆에서회의하듯초고화질및음성을제공할수있음 5G KPI - 한국의 ETRI, SKT 등 12개기관과유럽의 CEA, Nokia 등 8개기관이하나의컨소시움을형성하여평창동계올림픽에서초고속열차내 5G 시연목표 - 상기프로젝트를 reference로 5G KPI를아래표와같이도출 [ 표 4. 주문형미디어서비스 5G KPI] Latency (ms) peak Data Rate (Gbps) average 2 10 4 5G기반자율자동차데이터분석서비스서비스개요 - 5G기반자율자동차데이터분석서비스란 OBD/ADAS 등과같은자율자동차내부센서, 정밀지도 /C-ITS 등과같은외부시스템과연동을통해수집된데이터를기반으로운전자행동분석및차량상태를확인하는서비스서비스현황 - 현재는사용자의스마트폰등과같은모바일을이용하여사용자운전습관데이터를수집하는반면본시범서비스는차량스스로운전자운전습관, 차량자체점검데이터등을수집한데이터를활용하여다양한형태의서비스비즈니스모델창출가능 25
실증모델 - SKT는 LTE기반내비게이션서비스 T map에안전운전을돕기위한신규메뉴인 운전습관 을추가한 T map 4.6버전 을 2016년 4월 28일출시 - 5G기반자율주행자동차데이터분석을통해자율주행자동차교통사고의법적책임문제에대한솔루션으로활용 - SKT는사고발생시차량외부환경모니터링정보, 운전자모니터링정보그리고차량자체모니터링정보를 5G 기반실시간으로수집하며, 다음표는 SKT가수집하는데이터를나타냄 자율주행자동차인경우 운전자가운전하는경우 (connected car) Ÿ 주변차량과의거리 Ÿ 주변차량과의거리 차량외부환경 Ÿ 차선위치 Ÿ V2X 를통해운전자시야에보이 모니터링정보 Ÿ 날씨정보 지않는위험물체를 T map 에서 Ÿ 주행경로내예상위험지역 보여줌 운전자모니터링정보 Ÿ Ÿ 탑승자건강상태미디어, 위치기반쇼핑등운전자요구사항 Ÿ Ÿ Ÿ Ÿ 졸음운전여부조향장치조작가속및브레이크패달조작운전중운전자시선 차량자체 모니터링정보 Ÿ APS control, EPS, ESP, gear shift 등을제어하는 ECU 이상유무 Ÿ ECU 전원이상유무 Ÿ 자율주행자동차센서이상유무 Ÿ V2X 통신모듈 connectivity/ mobility 이상유무 Ÿ 차량속도 / 주행거리 / 주행시간 Ÿ ADAS 센서이상유무 Ÿ V2X 통신모듈 connectivity/ Ÿ Ÿ mobility 이상유무차량속도 / 주행거리 / 주행시간차량이상유무 26
2 서비스 / 기술로드맵 (2017-2021, 2025, 2030) [ 그림 13. 주문형자율주행교통서비스로드맵 ] [ 그림 14. 주문형자율주행교통서비스핵심기술및구현방안 ] 27
3 주파수 주파수대역할당방안 - 밀집환경에서원활한통신을위해서는충분한대역폭이있어야하며, 기존 WAVE나 LTE V2X가동작할수있는대역에서불가능할가능성이큼 - 5G V2X를운용할주파수대역은 UL/DL 경우와 V2V 경우가다를수있음. - 예로, UL/DL의경우에는기지국과통신해야하므로이를설치 / 관리할이통사업자의주파수를사용하는반면, V2V는기지국없이도동작하므로 5G V2V를위해별도할당된 ( 이통사에게부여되지않은 ) 주파수대역사용가능범세계적인주파수대역 Harmonization - 총 70MHz의대역을요구. 30MHz를기본대역폭으로향후용도를위한 20MHz와비면허디바이스와공유를통한추가 20MHz 할당기대 4 법제도 / 정책 제도지원요구사항사용자모니터링및자동차중심자율주행을위한제도변경 - 사용자의상태를모니터링하고, 수동운전-자동운전전환및책임규정 - 개인정보보호와효과적인모니터링을위한제도구축 - 정보의클라우드전송과저장등에대한제도구축 - 자동차책임을명시할수있는제도구축노력신호등, 표지판등자율주행차를위한공공데이터개방 - 신호등, 표지판, 도로공사등자율주행차주행을위한데이터개방필요 - 데이터의개방수준을나누고, 데이터의실시간업데이트반영할수있는제도적기반필요 정책지원요구사항 ( 자율주행 ) 한국형자율주행기술표준정립을위한개방형플랫폼구축 - 자율주행데이터전문취득센터운영및다양한센서구성차량실도로주행데이터수집 - 차량거동상태정보및주행데이터소유권문제 28
실차기반개방형자율주행시스템개발환경확보 - 차량제어인터페이스확보및개방형차량플랫폼구축 - 국가주도개방형차량플랫폼대여및유지관리 인프라측면지원 - 자율주행차량시험시설수요조사및확장 - 다양한주행환경구현 ( 도심, 고속도로, 비포장 ) 5 새로운사업모델제언 [ 그림 15. 자율주행융합서비스사업모델 ] 29
Ⅳ 결론및기대효과 1 결론 자율주행기술고도화를위한 5G 기술의필요도심밀집지역을포함한일반도로환경에서의신뢰성있는동작과초근접군집주행은 5G 기술이반드시필요한영역임자율주행기술구현을위한서비스, 무선네트워크, 네트워크측면의요구사항이 WAVE 및 LTE 수준을상회함. 특히, 차량센서로부터의대용량, 실시간데이터의신뢰성있는전송, 초고속실시간콘텐츠전송을위해서는 5G 기술의도입이필요함 주문형자율주행교통서비스자율주행차량관리및콘텐츠서비스와결합하여대표적인 5G 융합서비스가될것으로예상됨 5G 시범서비스로협력자율주행및원격주행서비스, 주문형콘텐츠서비스, 데이터분석서비스제시자율주행차와통신의융합을통해기존 OEM과통신사업자를비롯한, 지도, 센서, 인식, 관제및하드웨어 / 소프트웨어플랫폼, 광고, 콘텐츠, 쇼핑, 물류, 공유경제, 차량관리, 결제, 보험에이르는방대한산업생태계를형성, 4차산업혁명의핵심역할을수행할것으로예상 2 기대효과 ( 기술적 ) 5G 통신기술융합을통한자율주행시스템신뢰성제고 - 5G 기반 V2X 시스템은차량로컬센서의감지영역밖의정보를차량으로송수신할수있으며, 신호등, 주변차량의운동정보등감지필요대상의정확한정보를직접수신할수있음. - 5G 이동통신은교통량변화폭이시간대에따라탄력적인도심환경의경우, 차량밀도가증가함에도강건한 V2X 송수신성능을보장 ( 사회 경제적 ) 사회고령화로인한대중교통서비스제공인력의고령화및인력부족심화문제해결에기여할것으로예상 - 도시내수많은차량을연결해도심교통서비스의패러다임을바꾸는신교통체계로의발전을예상 30
참고문헌 [1] James Arbib & Tony Seba, Rethinking Transportation 2020-2030, RethinkX, 2017. 5. [2] Global Connected Logistics Market Size, Share, Development, Growth and Demand Forecast to 2023, 리서치앤마켓, 2017년 6월 [3] Roger Lanctot, Accelerating the Future: The Economic Impact of Emerging Passenger Economy, Strategy analytics, 2017. 6. [4] ATC, 글로벌자율주행 ( 무인차 ) 차시장전망과기술개발참여업체사업전략 [1편-기술 시장편 ], Argo books, 2016. 04.01 [5] Qualcomm, "The path to 5G : Cellular Vehicle-to-Everything(C-V2X) [6] 자율주행차관련해외법제도동향, 교통과학연구원, 2016. 08. [7] 5G Forum, "5G Vision, Requirements, and Enabling Technologies", Mar, 2016 [8] 5G Automotive Association, "The Case for Cellular V2X for Safety and Cooperative Driving", Nov. 2016 [9] 5G Americas, "V2X Cellular Solutions", Oct. 2016 [10] 5GMF, "5G Mobile Communications Systems for 2020 and beyond", Jul. 2016 [11] ERTICO, EC, 5GPPP, "5G Automotive Vision", Oct. 2015 [12] EC, 5GPPP, "View on 5G Architecture", Jul. 2016 [13] NGMN Alliance, "Perspectives on Vertical Industries and Implications for 5G", Oct. 2016 31
Contributors 기여자 연구반명단인하대김덕경교수국민대정구민교수서울대이경수교수 SK텔레콤김영락랩장 SK텔레콤홍승표매니저 SK텔레콤김경훈매니저 자문반명단한경대이호원교수자동차부품연구원곽수진박사 ETRI 최용석실장 대외전문가명단현대모비스정태영팀장한양대학교정정주교수지능형교통체계협회조순기부장한국정보화진흥원장주병팀장 LG전자서한별박사에티포스임용제대표이사 32