9월 15일 시사 저널 이코노미가 주최하는 제6회 인공 지능 국제 포럼이 온라인에서 개최됐다. 실시간 유튜브 방송에서 열린 이번 행사는 “포스트 코로나 시대에 열”이라는 주제로 인공 지능 기술을 활용한 스마트 홈, 클라우드 서비스, 채팅 봇, 자동차 등 분야의 전문가가 참여하고 발표하고 시청자의 궁금한 점을 전해Q&A섹션을 가졌다.기조 연설에는 “포스트 코로나 시대 AI을 이용한 디지털 이코노미”라는 주제로 슈나이더 일렉트릭의 루크·레몬 부사장과 “COVID-19사태에 대응하는 인공 지능의 역할”이라는 주제로 중앙 대학교 소프트웨어 대학의 김·진형 석좌 교수가 발표했다.자동 운전 차에 관해서는 한국 자동차 연구원 이·지에그아은 본부장과 오ー토노마스 A2G의 한·지현 대표가 발표했다. 이·지에그아은 본부장은 자동 운전 차 개발 현황 및 대응 방안에 대해서 이용자의 불안감 해소가 선결돼야 하고, 이를 위해서는 주변 상황에 대해서 잘못 인식/음성 인식, 무선 통신 불통 지역 등의 기술적 문제 해결이 선행하고 안전성을 검증할 필요가 있다고 말했다. 한·지현 대표는 “완전한 자동 운전 때문에 해결해야 할 과제”에 대해서 총 4개 파트에서 발표했다.사진 출처 : 시사 저널 e1. 자율주행을 위해 넘어야 할 기술 과제데이터 처리 능력(속도)자동 레벨 3이상의 기능을 실현하기 위해서는, 라이더 센서는 필수이며, 그 밖에 많은 센서가 장착됩니다. 특히 한 센서가 고장 났을 때에 대비하기 위한 보조 센서까지 꾸려야 했고 센서로부터 다양한 형태의 데이터가 나옵니다. 자동 운전 차를 운행하기 위해서 인지·판단·제어를 하기 위해서는 매우 많은 연산자를 요구하고 있지만 일반 도로에서 안전하게 운행되려면 0.1초 이내에 모든 연산을 처리해야 합니다. 물론 슈퍼 컴퓨터에서는 간단한 거지만 차에 들어가손바닥 만한 컴퓨터로 처리하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 그러므로 하드웨어 개발 또는 알고리즘을 얼마나 간단하게 할 수 있느냐가 중요한 요소가 될 것입니다.센서의 인지 능력 인지 능력이 아직 사람의 눈에 비해서 떨어지는 게 현실입니다. 예를 들어 시속 130km/h로 운행 시 정밀 제어하기 위해서는 차량의 제동 거리를 감안하면 최소한 150m전후의 가시 거리 확보가 필요합니다. 현재 차량에 장착되어 있는 레이더는 300m까지 감지 한다는데 화각이 좁다 정차하고 있는 차량이나 가로 방향 이동 물체에 대한 정확도가 떨어집니다. 카메라의 경우는 약 100m정도밖에 인지할 수 없지만 역광과 야간 상황 등 환경적인 요건에 취약합니다. 라이더의 경우는 시판되는 제품은 200m안팎의 인지하고 있지만, 실제로는 50%정도 수준에서 확실한 인식 성능을 내고 있는 상황입니다. 그러므로, V2X(Vehicle to everything, 차량·물건 통신)에 의한 인지 성능의 확보가 필요합니다. 그러나 이것도 통신 지연, 통신 사각 지대, 전파 방해 등의 문제가 발생할 가능성이 있어 기본적인 차량 자체의 인지 기능을 최대한 확보할 필요가 있습니다.다양한 도로와 교통 환경에의 대응예를 들어 직진으로 주행하고 있습니다만, 코너에서 정체가 시작된 상황을 상정해 보겠습니다. 이러한 상황은 일반 수동 주행 중에도 쉽게 마주할 수 있는 상황입니다. 자율주행차 장거리 레이더는 화각이 약 20~30도로 좁아 코너 상황을 인식할 수 없습니다. 또한 레이더가 선행차를 인지하는 순간에는 선행차가 이미 정지되어 있기 때문에 정지상황을 잘 인식하지 못하는 레이더에 의해 감속명령이 내려지지 않은 채 주행하게 되며, 인지거리가 짧은 카메라가 선행차를 인지했을 때는 제동거리를 확보하지 못해 사고가 발생합니다. 이처럼 실제 도로 상황에서 다양한 문제가 발생하기 때문에 앞서 언급한 V2X 기술 도입과 인프라 구축이 필요합니다. 그러나 모든 도로와 차량에 이러한 시스템을 구축하는 것도 더 큰 과제가 될 것입니다. 2. 시스템 안전성 확보우선 부품별 안전성을 확보해야 합니다. 현재 양산 중인 일반 자동차의 경우는 각 부품별 규격이 정해져 있으며 개발·설계·제작·검증이 완료되었습니다. 그러나 자율주행차의 경우 별다른 기준이 없어 향후 표준규격을 만들어야 하며, 특히 와이어와 커넥터의 안정성이 뒷받침돼야 합니다. 또 레벨4 차량부터는 비상상황 시에도 운전자 개입이 없기 때문에 조향, 가감속, 전원, 통신에 대한 백업 시스템을 확보해야 합니다. 부품 하나만 작동을 멈춰도 인명사고가 발생할 수 있는 만큼 백업 시스템은 필수입니다. 3. 법/제도/보험’장애물이 아닌 보호막이 되어주는 법 제정’이 필요합니다. 자율주행차 자체 결함이나 양산을 위한 기준 등에 대한 법규/인증이 필요하며 무단횡단, 역주행, 교통법규 위반 차량 등 다양한 상황에서의 사고 발생 시 보다 명확한 기준이 있어야 이에 맞춰 개발 방향도 명확해질 수 있습니다.레벨 3부터는 사고 발생 시 책임 소재가 차량 측에 있으므로 사고 시 보험 문제도 제정되어야 합니다. 기존 차량과는 다른 다양한 시나리오가 발생하고 책임 여부에 따라 제조사의 부담도 커지는 만큼 세부적이고 명확한 제도 마련이 필요합니다. 레벨 3과 레벨 4 자율주행은 특정 조건에서 수동 모드로 전환해야 합니다. 따라서 레벨 5 이전까지는 비상사태 시 신속하게 제어권을 가져올 수 있는지, 차량에 대한 이해도가 있는지에 대한 운전자 교육 및 검증도 필요합니다. 4. 자율주행을 위한 생태계최종적으로 자율주행차를 양산하기 위해서는 자율주행을 위한 시장이 형성돼야 합니다. 본격적인 시장 형성을 위해서는 오토노머스에이투지처럼 인지·판단·제어 기술을 개발하는 회사뿐만 아니라 통신사, 보안회사, 각 부품사와 함께 인프라 형성, 정부기관 투자 등 모든 부문에서 동시에 발전해야 합니다. 2015년만 해도 2020년에는 자율주행차가 나올 것 같다고 했습니다. 2020년이면 10년 더 걸린다고 합니다. 자율주행에 대한 원천기술이 많은 발전을 이룬 만큼 상용화를 위한 실무적 단계에서 기술개발이 진행돼야 자율주행 산업이 제대로 열릴 수 있다고 생각합니다. – 한지현 오토노머스A2G 대표 -글·편집 a2z 홍보마케팅팀
