리포트_인프라를 중심으로 4 자율주행산업_또 하나의

작성일 2021년 3월 23일 화요일

레벨 3이 가능한... 아우디 A8 관련 뉴스기사 레벨3는 자율주행차라고 하니 알렉시다.그럼에도 불구하고, 기술개발이 진행되고 있는 것에 의의가 있다.아우디도 상당히 높은 수준의 기술 개발이 진행되고 있다는 점.

https://m.▲etnews.com=국토교통부 기준에 따르면 3등급 자율주행은 지정된 조건으로 자동차를 운행하되 작동 한계 상황 등 필요한 경우 운전자의 개입을 요구하는 부분 자율주행 단계다. 아우디는 2017년 7월 레벨3 자율주행 가능... m.etnews.com  

전자신문

https://www.hankyung.com/car/article 양의 탈을 쓴 자율주행 늑대 아우디 기함 A8 오세성 기자의 신차 털기 27회 △ 더 뉴 아우디 A8 L55 TFSI 콰트로 시승기 ▽ 회장님 차의 고급스러움으로 스포츠세단급 주행성능 ▽ 반자율주행은 똑똑하지만... 한국은 처음이죠?www.hankyung.com

상황 판단 및 주행 전략 수립 가능한 AI 기술 위에 나열된 대로… 역시 구글이 자율주행 분야에서 상당히 앞서고 있다.그럼에도 아직 갈 길이 멀다.한국과학기술정보연구원에서 나온 보고서에 그 내용이 잘 기재되어 있다.자율주행자동차 최신기술 동향 및 상용화 https://doi.org/10.22800 

DOI Name 10.22800 Values

2.4.1 인공지능 시스템

인공지능 시스템은 자율주행차의 가장 핵심적인 기술이자 현재 가장 어려운 부문이기도 하다. 자율주행차는 인공지능의 향상된 성능을 높이기 위해 딥러닝으로 학습한다. 딥러닝은 다양한 비선형 변환 기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 가능하게 하는 알고리즘 집합이지만 심층신경망(Deep Neural Network, DNN)과 제곱신경망(Convolutional Network, CNN)과 같은 딥러닝 아키텍처는 이미 음성 인식과 동일한 분야에 성공적으로 적용되고 있다.

미국 최대 자동차기업 포드는 로보틱스 경험과 인공지능 소프트웨어 개발을 위해 스타트업인 Argo AI에 1조달러의 투자를 추진하였다. Argo는 2021년까지 4단계 수준의 자율주행차 가상운전 시스템 개발을 목표로 하고 있다. 딥러닝을 위한 연산처리 속도를 극적으로 향상시킨 GPU 개발업체 엔비디아도 보유 기술력을 바탕으로 자율주행차 분야를 선도하는 기업이 됐다. 인공지능 소프트웨어와 운영체제 작동을 위해 시스템온칩(System on a Chip, SOC)을 탑재한 페가수스 인공지능 컴퓨터는 1초에 320조에 달하는 딥러닝 오퍼레이션을 실행할 수 있다. 이를 이용하면 사물 식별을 위한 심층신경망 딥러닝을 통해 인지센서로부터 얻은 데이터의 정확성과 신뢰도를 높일 수 있다. 스탠퍼드대 인공지능 연구실 연구자들이 주축이 돼 2015년 설립한 실리콘밸리의 스타트업 Drive.ai은 자율주행차 인공지능 시스템을 개발하고 있다. Drive 딥러닝은 시스템 내 개별 컴포넌트 활용을 위한 단편적인 접근법이 아니라 전체적인 관점에서의 접근방식을 갖고 있다는 점에서 다른 인공지능 시스템과의 차별성을 갖는다. 일단 인공지능 시스템이 학습되면 인지된 데이터를 바탕으로 분석이 이루어지게 되는데, 이때 인공지능의 실질적인 판단과정은 인간이 이해할 수 없는 형태의 것이 된다. 인공지능 개발에서 가장 어려운 부분이 시스템 오류의 원인을 개발자들이 이해하지 못한다는 점이다. 이 문제를 해결하기 위해 Drive는 전체 시스템을 부품 단위로 구분한 후 각 부품이 정상적으로 작동하는지를 파악하여 전체 시스템의 신뢰도를 향상시키고 있다.

 

 

2.4.2 인공지능 기술의 한계

이런 인공지능 시스템의 성능 향상 투자와 노력에도 불구하고 5단계 완전 자율주행차의 미래는 생각보다 멀지 않다. 인공지능 전문가들은 완전 자율주행차를 운행하기 위한 수준의 인공지능 개발에 몇 년이 더 걸릴 것으로 예상한다. 딥러닝에는 방대한 양의 훈련 데이터가 필요하며 알고리즘이 적용되는 모든 상황의 시나리오가 준비되어야 한다. 이것이 충분히 이루어지고 있지 않은 현재의 딥러닝 시스템은 센서에 의해 얻어진 정보의 일반화에 큰 어려움을 겪고 있다. 예를 들면, 인공지능이 하나의 동영상내의 각 프레임 마다 출현하는 사물이나 동물을 전혀 다른 개체로 인식하는 등의 불편을 볼 수 있다. 2016년 3월 발생한 우버의 교통사고도 인공지능 소프트웨어가 자전거를 타고 가던 여성을 미확인 물체, 자동차, 자전거 등과 시간이 지날수록 다르게 인식했기 때문으로 드러났다. 개발자들은 딥러닝을 규칙 기반에서 자율학습형 시스템으로 변화시켜 문제 해결을 꾀하고 있지만 완전한 해결 시점은 여전히 가늠하기 어렵다. 인공지능 기술 개발의 지연은 자율주행차 산업에 투자하고 있는 기업과 투자자에게 큰 손실을 끼치고 이는 산업의 성장 동력에 부정적인 영향을 미칠 수 있다.자율주행이 가능한 HD맵을 실현해야 하며, 많은 부분이 동시에 실현돼야 자율주행이 가능하다는 것을 다시 한 번 느끼게 된다.SKT맵이나 카카오맵 카카오내비 등이 나중에 정밀 지도 분야에서 두각을 나타낼 것으로 본다.

미국 ICT 기업(구글, 애플, 우버 등)에서 개별적으로 정밀지도 개발 중 일본도 민간기업과 협력하여 HD맵을 실용화하고 있다 중유럽도 HERE기업이 정밀지도 개발중

차량용 통신방식도 DSRC와 C-V2X 방식이 대립하고 있다.둘 중 하나가 표준이 되지 않으면 한 방향으로 정렬할 수 없을 것이다. 아래 최근 뉴스 기사에서 위 내용을 변경한다.이 뉴스 기사의 말미에는 C-V2X가 주류를 이루고 있는 것이 들고 있다.

 

https://www.mediasr.co.kr/news [미디어SR 권혁주 기자] 고도자율주행을 위한 '차세대 지능형 교통시스템'(C-ITS, Cooperative-Intelligent Transport Systems) 구축을 둘러싸고 기술방식 선정 논쟁이 한창이다.25일 업계에 따르면 C-ITS는 차량... 고도의 자율주행을 위한 '차세대 지능형 교통시스템'(C-ITS, Cooperative-Intelligent Toransport Systems) 구축을 놓고 기술방식 선정논쟁이 한창이다.

업계에 따르면 C-ITS는 차량·도로·보행자 등이 다양한 교통정보를 실시간으로 공유하는 시스템으로 한국의 C-ITS 적용 구간은 2018년 88㎞에서 2020년 474㎞로 빠르게 증가하고 있다.

 

정부는 레벨4 완전 자율주행차 상용화를 위해 2025년까지 모든 고속도로(4075km)와 주요 간선도로에 C-ITS 시스템을 구축하겠다고 밝혔다.

문제는 C-ITS를 구축하는 기술방식이다. 현재 국내에서는 단거리 전용통신인 DSRC 기술과 차량·사물 통신을 가리키는 C-V2X 기술을 중심으로 양 진영이 대립하고 있다.

그동안 국내 C-ITS 구축은 와이파이 네트워크를 기반으로 한 DSRC 방식이 주류였다. 국내에서는 WAVE로 잘 알려져 있지만 정확히는 WAVE 하위 계층 중 하나다.

DSRC 방식은 오랜 실증을 거쳐 검증된 기술로 평가된다. DSRC는 2012년에 완성된 국제전기전자공학회(IEEE) 802.11p 기술을 바탕으로 정체상황에서도 C-V2X 대비 지연속도가 낮은 등 안정성이 검증된 기술이다.

한편, 주요 해외 시장에서는 C-V2X 방식이 급속히 채용되고 있다. C-V2X 기술은, 2017년에 국제 이동 통신 표준화 기구(3GPP)가 LTE Direct 기술을 발전시켜, 자동차 전용으로 표준화한 기술이다.

처음부터 모빌리티 기술로 개발돼 다른 자동차나 건물 등이 시야를 가리는 비가시선(NLOS) 상황에서도 뛰어난 성능을 보인다는 것이다.

 

C-ITS 해외동향. 자료. C-ITS 시범사업 홍보관. 미국은 지난해 11월 C-V2X를 차세대 자율주행통신기술의 '단일표준'으로 선정했고, EU에서는 2019년 7월 DSRC 중심의 V2X 표준안이 부결됐다.

DSRC와 C-V2X는 모두 무료로 사용 가능하다. 일각에서는 이동통신에 뿌리를 둔 C-V2X를 사용할 경우 기존 이동통신망을 통해 요금이 발생하는 것 아니냐는 우려를 제기하고 있다.

그러나 C-V2X는 이동통신사업자의 기지국이나 중계기 없이 국가가 설치한 노변 기지국을 거쳐 통신하거나 차량 및 인프라와 직접 통신하는 방식이어서 별도의 통신요금이 발생하지 않는다.

자율주행산업 관계자는 "C-ITS 구축에는 막대한 시간과 비용이 발생하며 이후 다른 방식으로 전환할 때 막대한 비효율을 초래할 수 있는 만큼 초기에 신중하게 접근할 필요가 있다"며 "따라서 자율주행기술의 성공을 위해서는 C-ITS에 대한 철저한 분석을 바탕으로 현명한 결정을 내릴 필요가 있다"고 말했다.

 

C-ITS 기술 설명. 이미지. 'C-ITS 모델사업 홍보관'. DSRC에서 C-V2X로 전환은 어려우며,

그러면 DSRC, LTE-V2X, 5G-V2X 방식 모두 사용할 수 없는가? 현 시점에서는 C-ITS용으로 할당된 주파수 대역이 DSRC, LTE-V2X, 5G-V2X를 모두 수용하기에는 부족하다.

5G 기술이 빠르게 확산되고 발전하는 만큼 5G-V2X를 미래 필수 통신방식으로 보고 있기 때문에 5G-V2X와 병행해 쓰기 더 쉬운 통신방식을 DSRC와 LTE-V2X 중 선택해야 한다.

이와 관련해 현재 기술적으로 검증된 조합은 LTE-V2X와 5G-V2X로 알려졌다. 앞선 스마트폰 시장에서 LTE-5G로의 전환처럼 차세대 이동통신 단말기는 구세대를 지원하는 게 기본이기 때문에 LTE-V2X와 5G-V2X 역시 상호 간 통신과 호환이 가능하기 때문이다.

여기에 LTE-V2X와 5G-V2X는 한 칩으로도 구현될 수 있기 때문에 5G-V2X로의 통신방식 전환을 고려할 때 LTE-V2X가 적합하다는 의견이 해외 시장에서 대세다.

DSRC와 5G-V2X를 동시에 지원하는 단일 칩은 없기 때문에 두 개의 칩이 필요한 만큼 추가 비용이 발생할 것으로 예상된다.

업계의 한 관계자는 미디어SR에 "현재 글로벌 시장에서 진행 중인 자율주행차 개발전에서 주도권을 확립하기 위해서는 초기 인프라 구축이 중요하다"며 "해외 C-ITS가 C-V2X 위주로 재편되는 상황에서 추후 투입될 추가적인 비용과 시간을 고려할 필요가 있다"고 조언했다.

출처 : 미디어SR(http:/)