자동차 자율주행 시대가 이렇게 성큼 다가왔어요. 운전을 하지 않거나 차를 뽑은 지 몇 년 된 사람들에겐 썩 와닿지 않는 얘기일 수 있어요. 하지만 요새 나오는 신차에는 선택사양(옵션)으로나마 부분 자율주행 기능을 탑재하지 않은 차가 없다죠?
우리나라도 2027년에는 국내에 완전자율주행을 상용화하는 게 목표래요. 2년 전 '2030 미래차 산업 발전전략'이란 걸 세웠는데, 2024년까지 국내에 자율주행이 가능하도록 제도와 인프라(주요도로)를 모두 갖추겠다네요. 정말 금방이에요. ▷관련기사: [2030 미래차전략]③'완전자율주행 한국' 청사진(2019년 10월15일)
자율주행은 운전자가 얼마나 자유롭냐에 따라 단계가 있어요. 흔히 '레벨 2, 레벨 3' 등으로 부르는 기준은 미국 자동차공학회(SAE)에서 만든 거예요. 긴급 자동제동, 사각지대 경보 등은 '레벨 0' 수준이고 자동주차(발레파킹) 등은 '레벨 4'의 기술로 구분한대요. '레벨 5'는 운전자가 아예 필요 없는 무인자동차인데, 아직 이 경지에 오른 차는 존재하지 않아요.
자동차 운전은 사람이 보거나 듣고(인지), 머리로 생각한 뒤(판단), 손이나 발로 운전대를 돌리거나 페달을 밟는(제어) 순서로 이뤄지죠. 자율주행은 이를 전자장비가 대신하는 거고요. 이처럼 자율주행의 맨 앞이자, 가장 핵심적인 기술은 차에 장착된 센서로 주행 상황을 파악하는 '인지'예요. 수집된 정보가 부정확하면 이후 판단과 제어가 잘못될 수 있으니 가장 중요한 자율주행의 첫 단추인 셈이죠.
국내 최대 자동차부품업체 현대모비스 등을 통해 자율주행 인지기술을 알아봤어요. 가장 많이 쓰이는 3대 탐지 장치는 △카메라 △레이더(Radio Detecting and Ranging, RADAR) △라이다(Light Detection and Ranging, LiDAR)라고 하네요. 하나하나 살펴봐요.
카메라는 우리가 아는 그 카메라 맞아요. 렌즈에 들어온 빛으로 주변 물체를 식별하죠. 다른 센서들과 비교해 주변 물체가 사람인지, 차량인지 모양을 상세히 파악할 수 있어요. 특히 3가지 센서 중 유일하게 색깔을 구분해내죠. 하지만 카메라는 어둡거나 악천후 상황일 때는 촬영이 어렵다는 한계가 있어요. 역광이나 먼지에도 취약하죠.
물론 요즘 카메라는 해상도가 높아지고 기상 변수도 극복하고 있다고 해요. 하지만 카메라에는 자율주행 센서로서 큰 약점이 있어요. 바로 물체까지의 거리는 측정하지 못한다는 거죠. 그래서 필요한 게 레이더와 라이더예요. 둘 다 특정 신호를 외부에 쏴 반사되는 시간을 측정하는 방식이라 대상까지의 거리를 잴 수 있죠.
레이더는 전파를 물체에 보내 거리나 속도를 측정해요. 특히 대상의 이동을 감지하는 능력이 뛰어나죠. 송수신 시간과 주파수 차이를 통해서 거리, 속도, 그리고 각도 등 다양한 정보를 알 수 있어요. 카메라와 달리 먼지, 기후 등 외부 환경에 제약도 받지 않고 원거리 감지 기능도 뛰어나요. 또 라이다와 비교하면 가격도 싸고요.
차량용 레이더는 보통 77~79기가헤르츠(GHz) 대역의 주파수를 이용해요. 식별 거리에 따라 단·중·장거리 레이더로 구분하고요. 보통 100m 이내 물체를 감지하는데, 중장거리 레이더는 200~300m 정도의 물체까지 식별 가능하대요. 단거리 레이더는 장거리용보다 멀리 식별할 수는 없지만, 더 넓은 화각으로 물체를 명확히 탐지할 수 있대요.
자동차는 필요성에 맞게 각 종류의 레이더를 부위별로 장착해 사용하죠. 예를 들어 장거리 레이더는 일반적으로 차 앞에 달려요. 전방 차량과의 거리가 필요한 어댑티브 크루즈 컨트롤 기능을 돕기 위해서죠. 단거리 레이더는 근접 충돌 경고를 하는 후방센서로 많이 쓰이고 있고요. 하지만 전파는 비금속 물체 반사율이 떨어지고, 물체의 정확한 형태를 인식하지는 못해요. 카메라로 보완이 필요한 부분인 거죠.
라이다는 가장 생소할 거예요. 전파 대신 레이저를 쏴 반사돼 돌아오는 광에너지를 물체와 주고받으며 3차원 지도를 만들어내는 방식이에요. 신호를 쏘고 회수해 환경을 파악하는 기본 원리는 레이더와 같아요. 하지만 905㎚(나노미터)의 짧은 파장을 이용하기 때문에 레이더보다 공간 분해능, 즉 정밀도가 뛰어나죠.
하지만 라이다는 아직 크기가 크고, 가격도 비싼 것이 큰 단점으로 꼽혀요. 레이더는 차량 내부에 장착돼 카메라와 함께 사용되지만, 라이다는 택시 캡처럼 차량 외부에 큼직하게 장착되는 경우가 많죠. 또 360도로 초당 수십 바퀴를 돌며 주변과 레이저를 주고받아야 해 데이터 사용량과 소비전력이 어마어마하죠. 테슬라는 이런 점들 때문에 라이다 없이 자율주행차를 만들겠다고 선포하기도 했죠.
이밖에 초음파 센서, 위성항법장치(GPS, Global Positioning System) 등도 자율주행에 필요한 외부환경을 인식하는 장치들이에요. 특히 초음파 센서는 저렴한 데다, 매우 가까운 물체를 인식하는 데도 유용해 자율 주차에도 필수라고 하네요.
자율주행이 안전하고 정확하게 이뤄지려면 이런 센서들의 특징이 적절히 어우러져야 한다고 해요. 현대모비스 관계자는 "레이더만으로는 물체를 정확히 식별할 수 없고, 카메라는 혼자서 원근감을 정확히 판별하기에는 아직 한계가 있다"며 "다양한 센싱 기술을 종합적으로 연구하고 개발하는 것은 미래 경쟁력 확보에 필수"라고 말해요.
자율주행 시대가 가까워지면서 기업들의 움직임도 점점 활발해 지고 있어요. 지난 22일 LG전자는 토론토대 등과 구성한 컨소시엄의 인공지능 프로젝트가 최근 캐나다 온타리오주에서 선정한 우수과제(Research Excellence)에 이름을 올렸다고 알렸는데요. 이 컨소시엄은 카메라, 레이더, 라이더와 같은 센서가 폭설, 폭우, 안개 속에서 얻은 데이터를 분석하는 인공지능 알고리즘을 개발하는 게 목표래요.
또 한라그룹 자동차부품사 만도는 지난 20일 열린 임시주주총회에서 자율주행 사업부문의 물적 분할 계획을 승인했어요. 자율주행 사업을 따로 떼내 본격적으로 키우겠다는 거죠. 분리된 사업 신설법인 가칭 'MMS(만도 모빌리티 솔루션즈)'는 오는 9월1일 출범한다고 하네요.
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