[기고] “운전자 보조와 자율주행 기술, 이제 옵션이 아니다”
전 세계에서 빠르게 급증한 차량으로 인해 교통사고 발생과 사망률은 날로 증가하고 있다. 세계보건기구(WHO)의 발표에 따르면, 매년 전 세계 약 130만 명 이상이 교통사고로 사망한다. 이는 24초 당 1명꼴로 사망자가 발생하는 수준이다. 대다수의 국가에서 교통사고로 인한 피해 규모가 차지하는 비중은 GDP의 3% 수준에 육박할 만큼 큰 사회적 비용을 수반하고 있다.
또한, 포화 상태에 다다른 차량 보급 국가의 경우 고령 운전자 증가는 새로운 사회 문제로 대두되었다. 실제로 주요 선진국에서 65세 이상 노인 운전자 비율은 2000년대 들어 꾸준히 증가했다. 미국 도로교통안전국(National Highway Traffic Safety Administration, 이하 NHTSA)’이 2019년 집계한 미국 내 65세 이상 운전자 수는 5,410만 명을 넘었으며, 이는 2010년과 비교해 35%가량 증가한 수치다.
운전자 고령화에 따라 발생하는 가장 큰 문제점은 치사율 증가다. 미국의 대표적인 민간 연구·개발기관 ‘랜드 코퍼레이션(RAND Corporation)’이 조사한 고령 운전자 안전에 관한 조사에 따르면, 65세 이상 운전자의 교통사고로 인한 사망 확률은 성인 운전자 대비 무려 573% 높은 것으로 나타났다.
결과적으로 많은 국가가 교통사고 발생과 사망률을 줄이기 위해 자동차 안전 정책을 강구하고 있으며, 자동차 제조사는 이러한 안전 정책으로 인해 다양한 도전에 직면하고 있다. 특히, 정부 정책 변화에 따라 자동차 제조사는 운전자 및 보행자의 안전을 위한 ‘첨단 운전자 보조 시스템(ADAS’) 기술 도입을 적극적으로 확대하고 있다. 시장조사기관 ‘스트레티지 애널리틱스(Strategy Analytics)’가 2021년 발표한 자료에 따르면, 전 세계 ADAS 산업 규모는 2020년 기준 200억 달러를 넘어섰으며, 2025년까지 493억 달러, 연간 17.7%의 가파른 성장세를 이어 나갈 전망이다.
주행 안전을 위한 기능, 기본옵션으로 확대해야
도로 안전 기준 강화에 따라, ‘전방 차량 거리 경고(Distance Warning) 기능’이나 ‘차선이탈 경보(Lane Departure Warning)’와 같은 기본적인 주행 안전 기능은 점차 확대 적용될 것으로 예상한다.
유럽은 자동차 안전 정책에 있어 가장 강도 높은 대책을 준비하고 있다. 운전자의 졸음 또는 부주의를 탐지할 수 있는 ‘운전자 모니터링(Driver monitoring)’ 기능, 대형 트럭의 ‘사각 감지 시스템(Blind Spot Detection)’ 등을 도입하기 위해 준비 중이다. 유럽의 기준 강화와 함께 다른 국가도 유럽의 자동차 안전규제를 기준으로 각자의 지역 상황과 환경을 반영한 안전 정책을 수립하는 데 열을 올리고 있다.
ADAS와 자율주행은 ‘인지(Perception) – 판단(Planning) – 제어(Control)’의 3 단계로 구성된다. 이 중 인지는 다양한 센서를 통해 차량의 주변 환경을 탐지하는 것으로, 자율주행 구현에 있어 가장 선행되어야 하는 영역이다. ADAS 탑재 차량이나 자율주행 자동차에는 카메라를 비롯한 다양한 센서를 탑재하는 이유다.
최근 업계는 카메라 센서의 ‘화각(Field of View)’과 ‘화소(Image Resoluition)’를 높이는 데 초점을 맞추고 있다. 기존 수평 50도에서 향상된 100도 화각 카메라를 통해 교차로 양쪽에 위치한 차량이나 보행자를 인식하거나, 최대 200m 이상의 먼 거리에 있는 물체를 인식할 수 있는 400~800만 픽셀의 고해상도 카메라를 활용한다. 이를 통해 고속도로 주행 안전성을 높이는 등 기술을 개발하고 있다. 차량 주변 360도 전 방향을 탐지할 수 있도록 다양한 센서를 복합적으로도 활용한다. 자동 주차 및 주차 보조 기능을 구현하는 4채널 서라운드 뷰 모니터링 등 새로운 기술도 도입하고 있다.
카메라를 통해 획득한 실제 영상 이미지에 여러 주행 관련 정보를 통합해 보여주는 증강현실 기술도 빠르게 확대하고 있다. 최근에는 센서의 사물 인식 성능을 발전시키기 위해 집중하고 있다. 가장 주목하는 기술은 딥러닝이다. 차량의 객체 인식 소프트웨어에 딥러닝 기술을 도입, 센서를 통해 수집한 주변 환경 정보를 탐지하는 정확성을 향상시키고, 지역에 따라 다른 주행 환경을 시스템이 스스로 학습시키고 있다.
각 센서들이 가진 단점을 보완하고, 장점을 극대화하기 위한 기술도 개발하고 있다. 카메라와 라이다 센서를 통합한 ‘센서 퓨전 기술’이다. 센서 퓨전 기술은 객체 분류와 차선 검출에 장점을 지닌 카메라와, 객체의 위치 정확도와 속도 예측에 잠정을 지닌 라이다를 결합한 솔루션이다.
기술을 모두가 누리는 안전 표준으로
앞서 언급한 대로 최근 여러 정부와 자동차 업계는 교통사고와 사망률을 줄이기 위해 정책적, 기술적 해결 방안을 모색하고 있다. 이러한 목표를 달성하기 위해서는 ADAS와 자율주행 기술의 혜택을 더 많은 대중에게 제공하기 위한 노력이 중요하다.
우선 정부는 자동에 안전 기술을 도입하고 확대할 수 있는 법적 기준을 마련해야 한다. 전 세계 다양한 자동차 제조사와 파트너들이 신차 개발 단계부터 기준으로 삼을 수 있는 ‘안전정책(GSR - General Safety Regulation)’과 ‘자동차 신차 평가시험(NCAP - New Car Assessment Program)’을 구축해야 한다.
또한, 자동차 업계는 안전기술 성능을 높이고, 지속적으로 효율성과 단가를 개선해 ADAS와 자율주행 기술을 더 낮은 가격에 공급하도록 노력해야 한다. 하나의 전자제어장치(Electronic Control Unit)에 여러 센서를 연결하는 중앙 집중화 등 새로운 방식을 도입해 성능과 기능을 개선하고, 단가 효율성을 높여야 한다.
무엇보다 중요해지고 있는 하드웨어 및 소프트웨어 기술에 대응하기 위해서 자동차 제조사와 반도체 제조사, 소프트웨어 개발사 등이 활용할 수 있는 개방형 개발 시스템도 필요하다. 또한, 스마트폰 등 휴대용 단말기에서 일반적으로 사용되는 ‘OTA(Over The Air, 무선통신으로 소프트웨어를 업데이트하는 기술을 뜻한다)’ 기술을 활용해 차량의 소프트웨어 업데이트, 기능 추가, 버그 수정 등을 큰 비용 없이 관리할 수 있는 시스템도 도입해야 할 것이다.
글 / 스트라즈비젼 김준환 대표
정리 / IT동아 권명관(tornadosn@itdonga.com)
