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[인터뷰] 한국교통대 박만복 교수 “자율주행 ADAS, 가격 경쟁력보다는 기술 개발에 더 집중해야 할 때”

입력 : 2020.06.22 15:19

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[헬로티=이나리 기자]


▷한국교통대학교 전자공학과 박만복 교수


자율주행차 기술 중에서 가장 대표적인 기술은 ‘첨단운전자지원시스템(ADAS, Advanced Driver Assistance Systems)’이다. ADAS는 카메라(Camera), 레이더(Radar), 라이다(LiDAR), 초음파(Ultrasonic) 등 각종 센서들을 이용해 주행이나 주차 시 발생할 수 있는 사고의 위험을 알려주고, 차량이 운전자를 대신해 부분적으로 제동하고 조향을 제어할 수 있게 한다. 


한국교통대학교에서 ADAS 기술 연구를 하고 있는 박만복 교수를 만나 자율주행 레벨 3 양산을 앞두고 있는 시점에서ADAS 기술 현황과 난제 그리고 앞으로 발전 방향에 대한 이야기를 들어봤다. 


▲박만복 교수 연구팀이 연구하고 있는 자율주행 시스템 테스트 차량. 


Q. 한국교통대학교에서 어떠한 연구를 하고 계시나요? 

이전 회사(만도)에서 개발하던 자율주행의 전신이라고 할 수 있는 ADAS를 개발 경험을 기반으로 자율주행 시스템 개발에 매진하고 있다. 특히 자율주행에서 인식 및 판단 분야 연구에 집중하고 있다. 이를 위해 차량들에 센서 및 제어기들을 장착하여 자율주행으로 개조하고 자율주행 시스템을 다수의 국책 사업에서 기술 개발 및 시연을 준비하고 있는 중이다. 또한 인프라 정보 연계한 자율 협력 주행 기술을 통해 실질적으로 양산 가능한 부분부터 대중화할 수 있는 기술을 개발하고 있다.


Q.2021년 또는2022년 자율주행 레벨3 자동차 양산을 앞두고 있다. 자율주행 레벨2의 기술적 한계가 무엇이었나? 

자율주행 ▲레벨1은 조향 또는 가감속 제어 보조▲레벨2는 조향과 가감속 제어 통합 보조▲레벨3은 돌발 상황 시 수동 전환을 전제로 하는 부분적 자율주행이 적용된다. 레벨1, 2는 운전자를 보조하는 수준이었다면, 레벨3은 자동차가 스스로 운행하는 기능이 적용되기 때문에 센서가 사물을 인식하는 기술이 더 고도화되어야 된다. 


레벨2의 기술적 한계를 설명하기 위해 올해 초 고속도로에서 테슬라의 자율주행기능 차량인 모델3가 전복된 화물차와 전방 추돌 사고가 발생한 사건을 예로 들어 설명하겠다. 사고 화물차는6차선 고속도로에서 화물차는1차선과2차선을 가로지른 채 측면으로 넘어져 있었다.워낙 화물차가 컸기 때문에 꽤 먼 거리에서도 전복된 화물차를 확인할 수 있는 상황이었기 때문에 고속도로를 지나던 대부분의 운전자들은3차선으로 차량을 피해서 주행할 수 있었다.


 하지만 당시 테슬라 모델3의 경우에는 시속110km의 빠른 속도로 화물차를 향해 달려와 측면으로 넘어진 화물차를 그대로 들이받아 사고가 났다. 모델3는 테슬라의 주행 보조 기능인 오토파일럿(Autopilot) 기능을 활성화시킨 상황이었다. 


테슬라의 모델3의 경우에는 8개의 카메라(Camera)가 서라운드 뷰를 지원하고, 1개의 레이더(Radar)가 전면에 위치해 있어 카메라 중심으로 ADAS 기능을 지원하는 차량이다. 그러나 이처럼 카메라와 레이더 만으로 구현되는 자율주행 기술은 사물 인지능력 부분에서 여러가지 기술 한계가 있기 때문에 이번 사고가 발생했다고 본다. 


“현재 양산차의 센서 기술의 한계점, 화각이 좁고 운전자의 앞의 차량만 인식”

현재 센서 기술은 사물을 볼 수 있는 화각이 좁고, 같은 방향으로 주행하는 앞 차만 인식하기 때문에 반대 방향에서 마주오는 차량과 같이 상대속도가 큰 경우에는 인식할 수 없다. 또 자율주행을 위한 머신러닝 기술은 차량의 옆모습, 앞모습을 다양하게 보고 학습되어야 하는데, 현재 양산된 차량은 앞의 차량의 뒷모습만 학습하는 수준이다. 


이런 이유로 현재 양산된 자율주행차는 전복되어서 측면 방향으로 뒤집어 있는 차량을 감지하지 못할 확률이 높다. 즉, 카메라와 레이더 기술만으로 정지된 차량과 보행자에 대한 인식률이 높지 않다. 최근에는 이를 보안하기 위해 카메라와 레이더의 융합 기술이 많이 개선되긴 했으나, 개인적인 경험으로는 정지된 차량들에 대해서는 아직도 3분의 1만 인식하는 것 같다. 또한 차선이 합류되는 도로에서 합류하는 차량, 비보호 좌회전 도로에서 다가오는 차량 등은 인식률이 더 떨어지게 된다. 


▲현재 양산된 자율주행 레벨 2의 센서 기술은 사물을 볼 수 있는 화각이 좁고, 같은 방향으로 주행하는 앞 차만 인식하기 때문에 반대 방향에서 마주오는 차량과 같이 상대속도가 큰 경우에는 인식할 수 없다. 


“운전자, 주행보조시스템 기술 이해력 필요하다” 

무엇보다도 고속도로 주행보조시스템(HDA, Highway Driving Assist)의 기술적인 한계점에 대해 운전자가 잘 인지하고 있어야 돌발상황에 따른 사고를 미리 예방할 수 있다. 예를 들어, 자율주행시스템 사용 중에 갑자기 차가 가속을 하면 앞차를 발견 못했다는 것을 뜻하므로, 이런 상황에서는 차를 돌려야 한다. 


그러나 자동차 OEM사는 소비자에게 주행보조 기능의 편의성만 설명할 뿐, 센서의 특징과 안전한 사용법에 대한 안내가 잘 되어 있지 않은 것 같아서 아쉽다. 자율주행 연구원들은 기술에 대해 잘 알기 때문에 주행보조시스템을 잘 사용하고 있는 편이다. 반면 대다수 운전자는 기술을 모르기 때문에 기술에 대한 신뢰가 없고, 이런 이유로 이 기능을 잘 사용하지 않는다고 한다. 많은 홍보와 안내가 필요하다고 본다. 


Q. ADAS 센서 측면에서 개선되어야 할 점은 무엇인가? 새롭게 추가되는 라이다의 역할은?  

2021년부터 양산 예정인자율주행 레벨 3부터는 고속도로 본선에서만 스티어링 휠을 잡는 손을 놓고 있어도 되지만 전방을 주시해야 하고, 만약 전방에 사고난 차량이 있다면 피하거나 운전자에게 경고를 줘야 한다. 자율주행 레벨3을 지원하기 위해서는 기존의 카메라, 레이더와 함께 추가적으로 라이다(LiDAR)의 탑재되는 동향이며, 양산화를 위해서는 기술 개선과 가격 경쟁력 확보가 중요하다. 


라이다 센서의 기본적인 원리는 레이더와 같다. 레이더가 수신에 전자파를 사용한다면, 라이다는 고출력의 펄스 레이저를 이용해 거리 정보를 획득하는 방식이다. 차량용 라이다는 퍼지지 않고 나아가는 직진성이 강해 레이더 대비 정밀한 위치 정보를 획득할 수 있지만, 비싼 가격 문제는 대중화에 있어 넘어야 할 산이다.


“평면형 라이다, 레이더와 상호보완 필요” 

라이다가 각광받게 된 계기는 구글의 자율주행차 웨이모가 루프(Roof)에 원통형 라이다를 장착을 통해 전방을 파악하는 기능을 선보였을 때다. 그러나 자동차 위에 라이다를 장착하는 방식은 양산화 측면에서 불가능 하다. 소비자가 자동차 구매 시 성능뿐 아니라 디자인 요소를 중요시하는 것은 당연하기 때문이다. 이를 보안하기 위해 최근 라이다도 레이더처럼 평면 모양으로 개발하고 있는데, 평면 타입 라이다는 양산화가 가능하더라도 측정할 수 있는 각이 좁아질 수밖에 없다. 


라이다와 레이더는 서로 못하는 영역에서 상호보완 역할을 하며 사용되는 것이 필요하다. 일례로 갑자기 끼어드는 차량(칼치기)의 경우에는 현재 레이다와 카메라로 구성된 자율주행 차량에서는 감지가 불가능하다. 그래서 끼어드는 차량 감지와 교차로에서의 차량 감지를 위해 전측방에 레이다 2개를 추가하려는 연구가 많이 진행되었지만 이 레이더의 횡방향 분해능이 좋지 않아서 현재는 라이다가 추가되고 있는 상황으로 파악된다. 곧 라이다가 전측방에 2개 더 장착된 자율주행 차량을 만나볼 수 있을 것으로 보인다.


“센서의 한계 인정하고 정밀지도, V2X, 신호체계 등 인프라 도입 필수” 

이처럼 탑재되는 라이다와 레이더 센서 수가 증가하게 되면 전보다 인식률이 많이 높아지겠지만, 교차로 또는 신호체계가 복잡한 도로에서는 여전히 사물 인식률이 높지 않을 것이다. 레벨3는 안전한 조건인 고속도로에서만 가능한 수준이다. 따라서 도심에서 완전 자율주행차를 구현하기 위해서는 센서의 한계를 인정하고, 정밀지도, V2X(Vehicle to Everything communication, 차량사물통신) 등의 기술과 보험체계가 함께 도입되어야 한다.

 

V2X 기술은 5G와 같은 통신기술과 신호체계, 표시판 체계 등 인프라가 발전되어야 가능해진다. 참고로, 지난해 아우디가 라이다를 장착한 자율주행 기능의 차를 처음으로 출시했지만, 우리나라의 신호와 표지판 체계를 적용시키기 어려워 국내에는 출시되지 않았다. 최근 국토부에서 표지판 체계를 변경하고 있다고 하니, 국내에서 빠른 시일내에 자율주행 레벨3 차량이 도입되기를 기대해 본다.  


▲도심에서 완전 자율주행차를 구현하기 위해서는 센서의 한계를 인정하고, 정밀지도, V2X의 기술과 보험체계가 함께 도입되어야 한다.


Q. 비교적 고가의 기술인 라이다가 가격 경쟁력을 갖고 대중화 되는 시점을 언제로 예상하고 있나요? 

라이다 가격 전망과 관련해서 레이더 사례를 바탕으로 예측해 봤다. 레이더는국내에서 2008년~ 2009년 자동차에 처음으로 탑재되면서 기술이 발전해 왔다. 처음 도입 당시 레이더 1대 당 가격은 대략 45~50만원이었으나 지금은 6~7만원으로 가격이 대폭 인하됐다. 레이더는 약 10년 만에 약 7분의 1 가격으로 내려간 것이다. 


라이다 또한 지금은 시장에 샘플 가격으로 출시됐지만, 본격적으로 라이다가 탑재된 차량이 양산되면 가격이 내려갈 것이다. 요즘2단계 수준의 자율주행 기능을 선택하면 ADAS 기능이 6개 정도 탑재되는데 약 150만원정도이므로 라이다 센서의 가격도 이런 가격 경쟁력을 고려해서 결정될 것으로 보인다. 일례로, 제가 주로 연구에 사용하고 있는16채널 라이다 가격이 1~2년전에 2500만원 정도 했는데, 시간이 지나면 가격이 내려가는 전자제품 특성이 적용됐겠지만, 현재 가격이 1000만원으로 떨어졌다. 


라이다가 대중화되려면 가격뿐 아니라 크기, 성능, 장착성 이 더 중점적으로 고려되야 한다. 자동차는 외관도매우 중요하기 때문이다. 


Q. 전세계 차량용 라이다 시장 현황과 국내 기술 발전을 위해서 바라는 점은? 

아직까지 라이다가 장착된 차량이 양산화되지 않은 만큼 차량용 라이다 기업의 실적이 뚜렷한 결과가 나오지 않았지만, 현재 시점에서 벨로다인이 가장 많이 탑재되고 있고, 전세계 판매량도 가장 많이 판매되고 있는 것으로 알려져 있다. 


최근에는 중국 업체들의 진출도 늘었다. 현재 기술 기준으로 라이다는 최대 128개 채널까지 지원되는데, 중국 업체인 로보센스의 경우에는 가격을 낮추기 위해 32개 채널로 층을 줄이면서, 차량과 보행자가 많아 집중적으로 인식해야 하는 부분에는 층의 간격을 좁히는 방식으로 차별화했다.


국내 라이다 기업으로는 만도로부터 투자를 받은 에스오에스랩과 AI기반 인식기술 기업인 팬텀AI의 행보가 눈에 띈다. 팬텀AI는 한국인이 미국 실리콘밸리에 설립한 기업이며, 최근 포드로부터 투자를 받았다고 한다. 국내 기술 또한 해외에서 인정을 받기 시작했다. 


본격적인 라이다 시장 경쟁과 생태계 형성은 이제 막 시작됐다고 볼 수 있다. 국내 자율주행 기술이 발전되기 위해서 우리가 먼저 국내 기업의 제품을 적극적을 채택해줬으면 좋겠다. 그래야 기술이 발전할 수 있을 것이다. 


어떤 기술이든 기술 개발에 있어서 최적의 센서를 채택하고 기술을 개발하는 것이 중요하다고 생각한다. 구글의 웨이모가 현재 최고의 자율주행 기술을 보유했다고 생각하는데 그 당시 라이다 가격이 1억이 넘는 고가였다. 그런데 지금은 선두 업체가 되어 기술을 선도하고 있다. 저의 생각은 최적의 센서라면 가격 때문에 기술 개발을 나중에 추진한다면 결코 앞서 갈수가 없다고 생각한다. 자율주행에 있어서는 가격 경쟁력보다는 기술 개발에 더 집중해야 할 때라고 생각한다.

/이나리 기자(eled@hellot.net)

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