자동차 자율주행 기술 교과서

자동차 자율주행 기술 교과서 - 인공지능 시대의 자동차 첨단기술을 이해하는 자율주행 메커니즘 해설 ㅣ 지적생활자를 위한 교과서 시리즈
이정원 지음 / 보누스 / 2024년 7월

인공지능 기술의 발전은 자율주행 자동차라는 모빌리티 혁신을 통해 우리의 삶과 사회 구조를 근본적으로 변화시킬 것으로 보입니다. 예컨데, AI 기반의 고도화된 인지, 판단, 제어 기술은 교통 안전성과 이동 효율성을 크게 향상시키며, 차량을 단순히 이동 수단에서 '움직이는 생활공간' 으로 변모시킬 것입니다.

자연어 처리기술을 활용한 '음성 인터페이스', 개인화된 '인포테인먼트 시스템', '상황인식 기반의 서비스 추천' 등은 이동시간의 활용도를 혁신적으로 높일 것이며, 이를 통해 일과 삶의 경계를 재정의하고, 새로운 형태의 업무와 여가 활동을 가능하게 할 것으로 전망됩니다.

그렇다면 우리사회에 광범위한 영향을 끼치게 될 자율주행 자동차는 어떻게 지형 지물을 인식하고, 어떤 방식으로 작동하게 되는 것일까요?

오늘 소개해 드리는 <자동차 자율주행 기술 교과서>는 제목 그대로 AI 기반의 자율주행 매커니즘을 자세히 해설하는 책이라 하겠습니다.

자율주행이 가능해지려면 기본적으로 현재 어떤 상황인지 인지하고, 판단해서 내 위치와 목적지까지 안내하는 경로를 따라 자동차를 제어하는 일련의 과정을 자동차가 대신해야 합니다.

책에서는 이러한 인지, 판단, 경로 결정, 차량 제어 등의 단계에서 어떤 센서들이 사용되고, 어떤 기술이 적용되는지를 이해하기 쉽게 그림(도해)를 통해 쉽게 설명해주고 있어, 자동차 개발자나 전문가가 아니더라도 기본적인 자율주행 매커니즘을 이해할 수 있으리라 생각합니다.

자율주행 차량은 주행 중 스스로 가고, 멈추고, 도는 등의 작업을 수행하기 위해 다양한 제어 매커니즘을 사용합니다. '피드백 제어'는 차량의 현재 상태를 지속적으로 모니터링하고 필요한 수정 조치를 취하는 방법입니다.

'모델기반 복합제어'는 차량의 물리적 모델을 기반으로 최적의 제어 신호를 계산하여 정확한 주행을 가능하게 하며, '퍼지 제어'는 불확실성과 모호성에 적절히 대응하기 위해 인간의 논리적 사고를 모방한 제어 기법입니다.

'AI 신경망 제어'는 인공지능을 활용하여 주행 상황을 학습하고, 최적의 제어 신호를 생성하며, '브레이크 제어'는 차량의 감속과 정지를 정확하게 제어하여 안전한 운행을 보장하게 됩니다. 또한 '스티어링 제어'는 차량의 방향을 조절하여 주행 경로를 유지하고 변화시키는 역할을 합니다.

자율주행의 핵심 메커니즘은 역시 복잡한 제어 시스템에 기반한다는 사실을 다시금 느끼게 되는 대목이라 하겠습니다.

자율주행 차량은 주변 환경을 인지하고 판단하는 기술도 매우 중요합니다. 이어지는 장에서는 주변 환경을 인지하고 판단하기 위해 사용되는 다양한 센서와 기술에 대한 설명이 이어집니다.

'레이더'는 전자파를 이용해 물체의 거리와 속도를 측정하며, '카메라'는 시각 정보를 수집하여 주변 환경 즉, 차선, 표지판, 보행자 등을 인식합니다. 차선인식에는 '허프 변환'이라는 수학적 기법이 사용되어 직선을 효과적으로 검출하는 이미지 처리 기법을 통해 도로의 차선을 인식합니다.

이에 비해 '비전 인식 기술'은 카메라를 통해 수집한 이미지를 딥러닝 알고리즘을 활용, 분석하여 객체와 장애물 등의 복잡한 시각 정보를 식별하게 됩니다. '라이다 센서'는 레이저를 이용해 주변 환경의 3D 지도를 정밀학 스캔하여 생성하게 됩니다.

이미지 인식에 특화된 딥러닝 기술인 'CNN(Convolutional Neural Network, 합성곰 신경망) 학습법'을 통해 다양한 이미지 패턴을 인식하고 분석하여 자율 주행 차량의 시각 인지 능력을 크게 향상시키게 됩니다.

'위성 항법 기술'은 자율 주행 차량의 위치를 정확하게 파악하는데 필수적입니다. 'GPS'는 글로벌 포지셔닝 시스템으로 차량의 위치를 실시간으로 추적하며, 'RNSS'는 지역 기반 위성항법 시스템으로 GPS를 보완하는 기술입니다.

'가속도 및 자이로 센서'는 차량의 운동 상태를 모니터링하여 정확한 위치 추정을 지원하게 됩니다. '고정밀 3D지도'는 도로의 지형과 건물을 포함한 상세한 정보를 센티미터 단위의 정확도로 재현하여 자율 주행의 정확도를 높이며, '심층 강화 학습'은 AI가 다양한 주행상황에서 최적의 결정을 내리도록 훈련시키는 방법으로 인간의 운전 능력에 근접한 판단을 가능하게 합니다.

책에서는 자율 주행 중 운전자와의 상호작용을 위한 인터페이스 기술의 중요성 또한 강조하고 있습니다. 운전자의 시선을 추적하여 주의력과 피로도 그리고 운전자의 의도를 파악하는 '시선 감지 기술'을 통해 경고를 통한 졸음 운전 방지 및 안전성을 높이며, '음성 인식 기술'을 통해 운전자가 손을 사용하지 않고도, 차량을 제어할 수 있게 해줍니다.

자율 주행의 미래는 'V2X(Vehicle to Everything, 차량 간 및 차량-인프라 간 통신) 기술'을 통해 더욱 진화할 것으로 전망됩니다. 'V2X 기술'은 차량과 도로 인프라 간의 실시간 정보를 교환하여 안전성과 효율성을 높입니다. 즉, 차량, 인프라, 보행자 등과 실시간으로 정보를 교환할 수 있게 해주며, '5G 기술'은 이러한 통신을 더욱 빠르고 안정적으로 만들어 줍니다.

자율 주행 기술 선도 기업인 '테슬라'의 경우, 이러한 V2X 문제를 '스타링크 프로젝트'를 통해 해결하고 있음에 주목할 필요가 있습니다. 지상 1,000km 정도의 저궤도 통신 위성 인터넷을 통해 전 세계 어디서나 자율주행 차량을 서로 연결할 수 있는 인프라를 마련하겠다는 일론 머스크의 계획은 테슬라를 시작하기 이전에 미리 준비되어 있었다고 하니, 그의 선구자적 미래 비전을 다시 한번 느끼게 됩니다.

또한 자율 주행 차량의 데이터와 시스템을 보호하여 안전한 운행을 보장하는 '사이버 보안 기술'과 자율주행의 최소 안전을 정한 'SaFAD(Standard for Autonomous Vehicle Framework for Advanced Driver Assistance Systems)'를 소개하며, 자율 주행 기술 발전과 더불어 점차 부각되고 있는 안전성의 문제 또한 강조하고 있음을 알 수 있습니다.

이와 같이 자율 주행 기술은 4차 산업혁명 기술의 집합체라 할 정도로 다양한 첨단 기술의 융합을 통해 발전하고 있으며, 다가오는 자율 주행 혁명은 미래의 이동 방식 뿐 아니라 삶의 모든 순간을 바꿔놓게 될 것이라는 점을 기억할 필요가 있습니다.

미래를 준비함에 있어 절대 놓쳐서는 안될 '모빌리티 혁신 기술'을 사진/도해를 통해 자세하게 풀어내고 있어 초심자라도 쉽게 자율 주행 매커니즘을 이해할 수 있는 책으로 평가하고 싶습니다.

관심있는 분들의 일독을 권합니다.