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내연기관을 중심으로 성장해 온 자동차 시장이 전기차로 확대되고 있다. 새로운 전기차 브랜드가 전세계 완성차 브랜드 중 시총 1위를 차지하였고, 우리에게 익숙한 자동차 브랜드 역시 전기차 모델을 출시 발표하고 있다.

국내 대표 완성차 브랜드 현대자동차도 아이오닉5를 포함한 다양한 전기차 라인업을 준비하고 있다. 새로운 전기차는 모터와 배터리를 사용할 뿐 아니라 자율주행이란 새로운 기술이 탑재되면서 미래 시대의 자동차 생활에 커다란 변화를 불러오고 있다.


미래의 자동차에 탑재된다는 '자율주행'은 무엇이며, 자율주행의 완성을 위해서 꼭 필요한 '고정밀지도' 기술은 무엇일까?

자율주행은 레이더(RADAR)와 라이다(LiDAR), GPS, 카메라 등 다양한 최신 장비를 활용하여 주위의 환경 정보를 인식하고 지정한 목적지까지 안전하게 스스로 주행하는 것을 의미한다. 자율주행 기술은 자동차에만 지정된 것은 아니지만, 우리에게는 자율주행차(자율주행 전기차)가 가장 익숙하다.

자율주행차가 HD 지도를 만드는 데 필요한 데이터를 캡처하는 데 도움이 되는 센서를 조합하여 사용한다. 


다양한 하드웨어 센서를 통해 수집한 실시간 정보를 바탕으로 자동차가 주행 중인 상황을 스스로 판단하게 되는데 이때 기상 상황과 장애물로 인해서 확인이 어려운 상황이 발생할 수 있다. 이런 상황에서 자율주행의 정확도를 높여주는 것이 '고정밀 맵 데이터'다.

다양한 실물 데이터가 모여 HD MAP 구축에 활용된다.


자율주행은 보통 레벨0부터 레벨5까지로 구분하며, 레벨5단계는 우리가 생각하는 미래의 완전자율주행을 의미한다.


[참고] 자율주행기술 단계(레벨)별 분류
미국 자동차 공학회(SAE)의 자동차 자율주행기술 레벨 정의는 다음과 같다.

레벨0부터 5단계 중 3단계 이후 부터는 조건부 자율주행으로 통용되며, 모니터링(제어)의 주체가 인간에서 시스템으로 대체된다. 현재 다양한 전기차에 탑재되고 있는 자율주행 단계는 레벨3 이상으로 조건부 주율주행을 통한 일반 상황에서의 자동차의 자율주행이 이루어지고 있다.



자율 주행 언제부터 연구되었을까? 

지금과 같이 시스템에 의해 주행되는 완전 자율이 아닌 운전자의 보조 시스템으로 사람들에게 첫 시연을 보인 것은 1930년대였다. 1939년 World’s fair에서 GM사가 후원한 전시관인 퓨처라마에서 처음 선보였다. 산업 디자이너 노먼 벨 게디스 Norman Bel Geddes 가 주인공이다.

도로에 내장된 회로에서 전자기장을 통해 추진되는 무선 조종 전기차가 도로에 다니는 미래의 도시 모습을 묘사했는데 이는 현재의 자율주행자동차와 유사한 컨셉이었다. 

노먼 벨 게디스가 이후 발간한 그의 저서 Magic Mortorways에서 고속도로 설계와 발전을 촉진하고 인간이 운전 과정에서 없어야 한다고 주장하며 그의 비전을 설명했다. 그는 1960년대에 현실이 될 것이라고 예측했다. 


1953년 RCA Lab은 실험실 바닥에 배치된 패턴 형태의 와이어로 제어/유도되는 미니어처 자동차 시스템을 개발했다. 이 시스템은 네브라스카 도로국의 관심을 끌었고 실제 고속도로에서 이 시스템을 실험하기로 결정했다. 

4년 뒤 1957년 RCA Lab과 네브라스카 도로국은 미대륙 77번 국도와 네브라스카 주 2번 국도 교차로에서 400피트 구간의 풀 사이즈 시스템을 성공적으로 시연했다.

이렇듯 GM사는 50년대 자율주행에 관해 흥미로운 행보를 보여주었다. 

1953년에 처음 발표한 1인승 컨셉 카 ‘파이어버드의 후속작인 파이어버드 2를 1956년에 선보였다. 일반적인 내연기관 대신 항공유로 작동되는 2대의 가스터빈을 장착한 이 차의 재밌는 점은 전자 가이드 시스템이 장착되어 유도장치의 신호를 읽고 따라가는 것이었다, 일종의 자율주행 개념이 도입된 차인 것이다.

이후 1960년대 영국 교통/도로 연구소(Transport and Road Research Laboratory)는 도로에 내장된 자지 케이블과 상호작용하는 무인 자동차를 테스트했다. 

테스트는 어떠한 기상 조건에서도 속도나 방향의 편차 없이 유인 주행보다 효과적으로 시속 130km의 속도로 테스트 트랙을 통과했고 1970년대에는  도로/선로 아래 케이블 신호에 의해 작동되는 크루즈 컨트롤 장치에 관한 연구가 계속되었다.

1980년대 미국의 DARPA가 후원한 자율 육상 주행 차량 ALV(Autonomous Land Vehicle) 프로젝트는 메릴랜드 대학, 카네기 멜론 대학, 미시간 환경 연구소, 마틴 마리에타 社(95년 로히드와 합병하여 록히트 마틴 社변경) SRI 인터내셔널이 개발한 신기술을 활용했다. 

ALV 프로젝트는 라이다Lidar, 컴퓨터 비전 및 자율 로봇 제어를 사용하여 최대 시속 19마일(31km/h)의 속도로 로봇 차량을 유도하는 첫 번째 도로 시연을 달성했다. 

1989년까지 카네기 멜론 대학교는 자율 주행 차량을 조종하고 제어하기 위한 신경 네트워크 사용을 개척하여 현대 제어 전략의 기초를 이루었다.

한국에도 자율주행차를 개발했던 적이 있었다. 주인공은 고려대의 한민흥 교수이다. 

1993년 고려대 한민홍 교수팀은 아시아자동차의 록스타를 이용해 서울 시내를 돌며 시운전을 벌였고, 총 17km를 주행했다. 2년 후인 1995년에는 서울에서 경부고속도로를 통해 부산까지 다른 차량을 시험 운행하였다.

전세계적으로 테슬라가 주목받고 있는 이유 역시 단순히 프리미엄 전기차 상용화 브랜드라서가 아니라, FSD(Full Self Driving) 기술을 통한 5단계 완전자율주행에 한발 더 가까운 모습을 보여줄것으로 기대되기 때문이다.

테슬라와 함께 주목 받고 있던 자율주행 기술 중 하나가 GM의 '울트라크루즈(Ultra Cruise)'다. 울트라크루즈는 GM이 갖고 있던 ADAS 시스템인 슈퍼크루즈를 발전시킨 기술이다. 슈퍼크루즈 기술이 상대적으로 단순한 고속도로 주행을 위한 자율주행 기술이었다면 울트라 크루즈 기술은 인구가 밀집해 있는 도심 구간에서도 사용 가능한 자율주행 기술이다.

슈퍼크루즈는 고정밀 라이다 맵핑 데이터를 통해 구축한 고정밀 지도를 기반으로 레이더와 GPS, 카메라 센서와 연계한 높은 수준의 자율주행을 보여주는 시스템이다.

GM의 울트라크루즈는 고도화된 매핑 시스템(MMS)에 기반을 둔 운전보조 장치 기술로 ADAS와 자율주행에 있어서 고정밀지도(HD MAP)가 필요한 이유를 직접 설명해주고 있다. 



일반 내연기관 자동차를 떠올려 보자.

운전자가 갖고 있는 다양한 감각 기관은 자율주행을 위한 센서와 같은 역할을 하고, 운전자가 실시간 교통량 확인과 빠른 길찾기에 도움을 받는 네비게이션은 자율주행을 위한 고정밀지도와 같다. 고정밀지도가 빠른 자율주행은 각종 센서를 통해서 확인 가능한 정보만 가지고 자동차를 주행하는 만큼 보다 많은 정보를 효과적으로 활용하기 위해서는 고정밀지도를 통한 보다 넓은 범위의 데이터가 필요하게 된다.

자율주행차의 제어에 활용되는 정밀도로지도(HD MAP)는 자율주행을 위해서 센티미터(cm) 단위로 데이터화 시킨 정밀한 3D 입체 지도다. 일반 디지털 지도의 정확도가 70cm 수준이라면 정밀도로지도는 25cm 이내로 2배 이상 정밀하다. 우리가 운전 중 이용하는 네비게이션 지도와 비교하면 약 10배 가까운 정밀 지도 서비스인 것이다.

전세계 자율주행 기술의 발전은 HDMAP의 데이터량에 비례한다. 테슬라가 자율주행 기술에 있어서 전세계 탑 수준을 보여줄 수 있는 것도 경쟁사 대비 앞선 기술력을 활용하여 방대하고 고도화된 고정밀지도 데이터를 갖고 있기 때문이다.

자율주행을 위해서 HDMAP 데이터가 필요하다면 국내에서는 어떤 기업이 HDMAP 고정밀지도를 연구 개발하고 있을까? 

내비게이션 기술로 유명한 '맵퍼스'는 HDMAP를 개발하는 국내 기업 중 한 곳이다. 보유하고 있는 HDMAP 측정 장비를 활용하여 우리나라 전국의 맵 데이터를 축적 개발하고 있다. 자율주행 관련 표준협회의 회원사로 가입되어 고정밀 데이터 개발에 힘쓰고 있는 기업 중 한 곳이 맵퍼스다.

맵퍼스의 HDMAP 기술력은 아틀란 내비게이션 앱에서 확인할 수 있다. 아틀란 네비 앱에 새롭게 추가된 '추천 차선 안내 서비스'는 맵퍼스가 구축한 고정밀지도 HD MAP 데이터를 기반으로 제공된다.

일반 도로 단위가 아닌 도로를 이루고 있는 차선 단위의 지도 DB를 활용하여 내비게이션 경로 상 가장 적합한 차선을 추천한다. 초행길 운전이나 차선 변경이 어려운 초보운전자를 위한 노란색 추천 차선은 차선 변경을 최소화하면서 목적지까지 빠르고 안전한 길안내가 가능하다.

세계적인 완성차 브랜드와 IT 기업은 상세한 맵 데이터 개발 및 측위 기술 발전을 통해서 차선 단위의 내비게이션 안내 기술을 개발하고 있다. 앞으로 자율주행이 실생활에 적용되면 고정밀지도 기반의 주행제어가 핵심 기술이 되고, 도로보다 좁은 개념인 차선을 통한 실시간 주행 정보가 안전한 자율주행을 위한 필수 사항이 될 것이다.

자동차를 이용하는데 있어서, 차량 주행의 주체가 '인간'에서 '시스템'으로 변화되는 자율주행은 단순히 목적지까지 편리하게 도착할 수 있는 방법만은 아니다. 목적지까지 도착하는데 있어서 '안전함'은 자율주행의 가장 중요한 부분이다.

안전 운전을 위한 자율주행은 다양한 정보가 뒷받침 될 때 가능하다. 도로 위의 실시간 정보 뿐 아니라 고정밀 지도를 활용한 출발지부터 목적지까지의 크고 넓은 이동 경로에 대한 자세하고 상세한 정보 역시 자율주행을 통해 안전하게 목적지에 도착하는데 있어서 꼭 필요하다.

자율주행은 어느 순간 갑자기 완성되는 기술이 아니라 한단계 한단계 발전하면서 완성된 모습을 갖춰가고 있다. 그 중 하나가 고정밀지도 활용 사례이며, 우리는 자율주행 자동차가 없어도 아틀란 네비 앱의 '추천 차선 안내 서비스'만 이용해도 고정밀지도가 얼마나 안전 운전에 도움을 줄 수 있는지 직접 경험할 수 있다.

가까운 미래 자율주행 기술의 완성에는 지금 HDMAP 기술의 발전이 큰 몫을 차지하며, 고정밀지도 기술의 활용은 보다 더 완성된 자율주행을 만드는데 중요한 역할을 하게 될 것으로 예상된다.