자율주행차 시대, ‘신호 체계’도 스마트하게 진화한다

[IT동아 김영우 기자] 한때 SF영화에서나 볼 수 있던 자율주행자동차(이하 자율주행차)가 이젠 현실로 성큼 다가왔다. 조향이나 가속, 감속 등의 차량 제어 상당부분을 스스로 할 수 있으면서 부분적으로만 사람이 개입하는 ‘레벨2’ 수준의 자율주행차가 팔리고 있다. 그리고 핸들에 손을 뗀 상태에서도 모든 조작을 시스템이 제어하는 ‘레벨3’ 수준의 차량을 현대자동차, 테슬라, 메르세데스-벤츠 등에서 내년에 출시할 예정이다.

하지만 정말로 중요한 건 이제부터다. 진정 쾌적하고 안전한 자율주행을 구현하기 위해서는 차량과 더불어 주변의 인프라까지 이에 발맞춰야 하기 때문이다. 이를테면 차량이 목적지까지 정해진 시간 안에 빠르고 안전하게 도착하기 위해선 신호체계나 보행자의 상태, 다른 차량의 이동 데이터를 비롯한 다양한 교통정보까지 고려해 최적의 동선을 마련함과 동시에 돌발상황에도 대처할 수 있어야 한다. 차량뿐만 아니라 신호기까지 ‘스마트’ 해야 하며, 이를 위한 AI, 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅 등의 기술적인 기반도 필요하다는 의미다.

스마트한 신호기를 구현한다는 건 단순히 신호기의 성능을 높이는 것 만으로는 불가능하다. 우선 이를 둘러싼 다양한 데이터를 구축해야 한다. 교차로 및 중간도로를 비롯한 다양한 도로망에 카메라를 설치해 영상 데이터를 수집해야 하는데, 이와 더불어 동일한 시간의 신호 정보, 버스 정보(BIS) 등도 수집할 필요가 있다.

이렇게 수집한 데이터는 정제 및 가공 과정을 거친다. 신호 주기 단위로 영상을 분할하고, 다시 교통 흐름 변화시점의 이미지를 추출하는 등의 정제 과정이 필요하다. 이렇게 정제된 데이터는 다시 차량 통과 시간, 보행량, 차량의 위치나 차종, 주차여부 판별 등을 비롯한 가공 과정을 거쳐 한층 유용한 데이터가 된다.

이러한 과정을 거쳐 얻은 데이터는 다시 AI 모델을 구축하는데 쓰이며, 다양한 데이터 응용서비스를 구현할 수 있는 기반이 된다. 신호 체계를 한층 스마트하게 업그레이드할 수 있는 ‘지능형 교통관제’ 서비스가 대표적이며, 자율주행차량을 한층 빠르고 효율적으로 운용할 수 있는 ‘자율주행차량 경로기반 속도추천’ 서비스 역시 구현할 수 있다.

한편, 정부는 지능형 교통체계 구축 등 교통안전서비스 제공을 위해 본격적인 사업을 추진하고 있다. 아울러 커넥티드카 및 자율주행차량을 위한 지원 플랫폼 구축은 물론, V2X(vehicle to everything, 차량사물통신) 기반 교통안전서비스를 선보이는 등 교통 생태계 발전을 위한 로드맵을 세우고 관련 기업과의 협업도 강화하고 있다.

AI 전문기업 (주)라온피플의 관계자는 취재진과의 통화를 통해 “라온피플은 올해에만 교통분야 특허를 포함해 13건의 특허를 새로 확보했고 특허청장상을 수상하기도 했다”며 “자율주행차에 대한 관심이 높아질수록 교통 인프라 및 AI 관련 기업 역시 급성장할 것”이라고 강조했다.

글 / IT동아 김영우(pengo@itdonga.com)