• 서울
    B
    미세먼지
  • 경기
    B
    미세먼지
  • 인천
    B
    미세먼지
  • 광주
    B
    미세먼지
  • 대전
    B
    미세먼지
  • 대구
    B
    미세먼지
  • 울산
    B
    미세먼지
  • 부산
    B
    미세먼지
  • 강원
    B
    미세먼지
  • 충북
    B
    미세먼지
  • 충남
    B
    미세먼지
  • 전북
    B
    미세먼지
  • 전남
    B
    미세먼지
  • 경북
    B
    미세먼지
  • 경남
    B
    미세먼지
  • 제주
    B
    미세먼지
  • 세종
    B
    7℃
    미세먼지
최종편집2024-03-29 18:38 (금) 기사제보 구독신청
자율주행 센서 융합 연구 선두주자 송봉섭 아주대 기계공학과 교수
자율주행 센서 융합 연구 선두주자 송봉섭 아주대 기계공학과 교수
  • 강민경 기자
  • 승인 2018.04.02 13:17
  • 댓글 0
이 기사를 공유합니다

"자율주행차 ‘100% 안전운행’에 도전한다"

[인사이트코리아=강민경 기자] 산업 전반에 걸쳐 4차 산업혁명과 관련된 기술이 실용화 단계에 이르고 있다. 4차 산업혁명의 주요 키워드는 융합. 그중 가장 주목받고 있는 산업 분야는 단연 자동차와 인공지능(AI)이 만난 ‘자율주행자동차’다. 현재 전 세계 자동차 시장의 내로라하는 기업들이 모두 인공지능 자율주행차 개발에 뛰어들고 있을 뿐만 아니라 ICT 기업과 자동차 부품업체들까지 적극적으로 경쟁에 가세하고 있다. 산업계에서 예상하고 있는 본격적인 자율주행차 상용화 시기는 2020년경으로, 그 배경에는 인공지능과 빅데이터 그리고 딥러닝(deep learning) 기술의 발전이 있다.

"가성비 좋은 센서 여러 개 부착, 이중 삼중 체크 통해 안전 시스템 구축"

자율주행자동차는 인공 기술 중에서도 가장 높은 수준을 요구한다. 인텔 중국연구원의 한 수석 기술자가 “벤츠 S클래스 차량의 무인주행 코드수가 보잉 787기의 16배”라고 말할 정도다. 이는 곧 장애물이 없는 공중보다 지상에서의 변수가 그만큼 많다는 얘기다.

지난 3월 18일 미국 애리조나주에서 시험 운행 중이던 자율주행차량이 사람을 치어 숨지는 사고가 발생하면서 자율주행차의 안전성 논란에 불이 붙었다. 밤늦은 시각 횡단보도가 아닌 곳으로 보행자가 뛰어들었던 상황이었기에 “인간 운전자였어도 그런 상황을 피하긴 어려웠을 것”이라는 의견도 있었다. 하지만 기술이나 법 혹은 제도적 보완을 서둘러야 한다는 목소리가 더욱 컸다. 자율주행 기술은 ‘안전’을 가장 우선으로 생각해야 하기 때문에 0.1%의 오차도 용납해선 안 된다.

송봉섭 아주대 교수가 개발한 ‘자율주행자동차 센서 융합 기술’은 운전자뿐만 아니라 보행자를 포함한 교통사고 위험에 노출된 교통약자를 보호하기 위해 레이더·카메라·라이다·초음파 등 다양한 센서를 조합해 주변 환경을 인식한다. 특히 가격 경쟁력을 확보하기 위해 상용 가능한 센서들을 기반으로 인식 성능 제고 및 안전성을 확보하는 기술로 더욱 의미가 크다.

- 한림원이 선정한 ‘자율주행 자동차 센서 융합 기술’, 어떤 기술입니까.

“자동차는 여러 가지 센서가 부착돼 만들어집니다. 여기서 센서는 크게 두 가지로 분류됩니다. 고성능 센서와 상용화 센서인데요. 고성능 센서는 대표적으로 구글 등이 개발에 참여하는 종류로 센서 하나에 몇 천 만원 단위로 판매됩니다. 억대로 가기도 하고요. 그런 센서는 성능은 뛰어나지만 상용화하기엔 무리죠. 상용화의 관점에서 가장 중요한 포인트는 바로 가격 대비 성능, ‘가성비’입니다. 보통 10만원대 가격으로 맞추는데요. 억대의 센서와 10만원대 센서를 비교한다면 성능에서 솔직히 차이는 나겠죠. 그렇지만 자동차에 들어가는 센서는 가격과 상관없이 실수나 실패가 있어서는 안 됩니다. 안전과 직결되는 부분이니까요. 그래서 저는 이 센서들을 여러 개 달아서 이중 삼중으로 체크를 해 안전하게 시스템이 구축될 수 있게 하는 연구를 해왔습니다. 이것이 자율주행자동차 분야의 센서 융합(sensor fusion)입니다.”

- 기존에 생산돼 있는 센서를 교수님께서 잘 버무리겠다는 것이군요.

“그렇죠. 제가 센서 자체를 개발하는 것은 아닙니다. 센서는 티어원(tier1·1차 협력사)의 것을 사용합니다. 자동차 센서의 대표적인 티어원으로는 만도·모비스·컨티넨탈 등이 있고, 이러한 제조사들이 만들어 낸 센서를 잘 구성해서 조합하는 겁니다.”

- 자동차 센서로는 어떤 것들이 있나요?

“주변 환경을 인지하는 센서로는 일반적으로 레이다·카메라·라이다·초음파 등이 많이 사용됩니다. 360도 전방위를 인지할 수 있는 센서의 구성이 필수적이기 때문에 최소 7~8개 정도의 센서가 다양하게 부착됩니다. 이러한 센서 값을 조합해서 인지 범위를 넓혀 기능을 업데이트하고, 하나의 센서가 오류가 나도 다른 센서들이 이를 캐치해서 오류 값을 바로잡아줄 수 있게 하는 것 등이 주요 과제입니다.”

- 각 센서들의 기능별 특징은 어떻게 되나요?

“가장 대표적인 것이 레이다 센서와 카메라 센서입니다. 레이다는 자율주행을 위해서 사용되는 가장 신뢰도 높은 센서로 차량의 전방, 측방, 후측방 등 다양한 위치에 장착됩니다. 먼 곳까지 인식되는 센서로 ‘앞에 무엇이 있다’는 위치 정보를 확인할 수 있게 하는 기능이 있습니다. 그것이 사람인지 혹은 동물인지 등을 판별하거나 차선을 살피는 것은 카메라 센서의 역할입니다. 센서 별 기능과 역할이 각기 다르기 때문에 성능을 잘 파악해서 어떻게 시너지 효과를 낼 것이냐가 중요한 것이죠.”

- 현재 시중에 나와 있는 자동차 센서가 많을텐데 그것들을 다 조합해보는 건가요?

“전 세계적으로 센서의 종류는 10개 안팎입니다. 생각보다 적죠. 어떤 센서가 처음 나올 때는 보통 5~6개 정도의 종류로 나옵니다. 그러다가 결국 가성비가 가장 좋은 1개의 센서로 합쳐지게 됩니다. 왜냐하면 자동차 회사에 납품이 되지 않으면 티어원이라 불리는 부품 업체들은 문을 닫게 됩니다. 아직 이러한 자동차 센서 같은 경우에는 차를 구매할 때 고객들이 옵션으로 선택하는 방식이라 가격이 비싸면 고객이 고르질 않습니다. 개발 비용만 엄청나게 들어가고 팔리지 않으면 그 회사는 문을 닫아야 하기 때문에 정반합이 계속 이뤄지는 형식입니다.”

- 지금까지 진행된 교수님의 연구를 통해 어디까지 자율주행이 가능한지 궁금합니다.

“저희 팀은 지금 두 가지 모드로 연구하고 있습니다. 학교에서는 고성능 센서를 위주로 연구하고 기업과의 협업을 통해서는 상용화 센서를 위주로 개발하고 있습니다. 상용화 센서 같은 경우에는 강남지역에서 주행과 정차가 가능한 정도로 연구가 되어 있는 상태입니다. 속도와 비례하는 거리를 시간의 개념으로 보면서 앞 차와의 거리를 유지하고, 속도도 지정할 수 있습니다. 다만 굉장히 익스트림 한 경우, 예를 들면 아주 갑자기 다른 차가 끼어드는 경우 등은 아직까지 제어하기 힘듭니다. 고가의 센서로는 사실 쉽게 다룰 수 있는 부분인데 저가 센서로는 어렵죠. 그렇지만 어렵다고 해서 한 번이라도 오류가 생기면 정말 큰일이 나는 겁니다. 오류가 곧 사고니까요. 그래서 이러한 한계점들을 개선해서 ‘안전 100%’가 될 수 있게 고민하고 연구하고 있습니다.”

- 어떠한 원리가 적용되는 건가요?

“먼저 각 센서의 장단점을 파악해야 합니다. 이후 ‘융합’의 단계에서는 알고리즘이라는 수식을 개발해 내고요. 마지막으로 검증이라는 단계를 지나야 합니다. 이 센서 융합이라는 것을 제가 정의하는 바로는, 작은 의미에서는 레이더·카메라·라이더 등 센서를 융합하는 것이고요. 보다 확장된 의미의 센서 융합은 클라우드, 지도 등 자동차 주행에 필요한 모든 기술들을 다 접목시키는 겁니다. 이러한 다각도의 조합은 경우의 수가 어마어마해집니다. 센서의 융합과 적용되는 서비스 등 모든 것들을 다 아울러서 구성하는 것이 큰 의미의 센서 융합입니다.”

- 딥러닝 기술이 적용된 자율주행자동차에 센서 융합까지 더해지면 안전성은 문제가 없는 수준이겠네요?

“딥러닝이라고 해서 완벽하게 인지할 수 있냐고 물어보신다면 그렇지 않습니다. 딥러닝은 기존에 나와 있는 기술보다 훨씬 좋다는 것이지 100% 인지해낸다는 의미는 아닙니다. 센서도 아직까지 ‘100%의 정확도’란 것은 존재하지 않습니다. 게다가 자동차 주행에 있어서 마주칠 수 있는 시나리오가 너무나 많습니다. 계산하는 사람에 따라 다르지만 최대 30만 가지에 이른다고 분석하는 이도 있습니다. 환경이 달라지면 잘 되다가도 안 되는 경우가 있고요. 추후 지속적인 보완이 필요한 부분입니다.”

- 전 세계적으로 자율주행자동차 연구가 활발한데요. 특히 센서 시장에서의 우리나라 입지는 어느 정도입니까?

“우리나라의 경우, 센서 시장은 점점 확대되는 반면 기술이 2%씩 부족하다는 문제점이 있습니다. 자동차는 안전과 연결돼 있기 때문에 상용화 센서 종류 중에서 ‘단가는 싸지만 성능이 부족한 것’과 ‘단가가 높아도 성능이 좋은 것’이 있으면 전자를 고르게 됩니다. 가격차가 크다면 고심을 해보겠지만 그렇게 큰 가격차는 아니거든요. 우리의 기술력이 엄청나게 부족한 수준이라는 것은 아닙니다. 선진국들이 워낙 목숨 걸고 하다 보니 우리가 열심히 한다고 하는데도 갭이 생기는 상황이 이어지는 겁니다. 그래서 지난해부터 우리나라 국가 차원에서도 센서를 개발하고 이를 융합하는 데 투자를 많이 하고 있습니다.”

- 제일 연구개발이 앞선 나라는 어디인가요?

“독일입니다. 독일의 자동차 기업 ‘벤츠’가 지난 2013년 세계 첫 자율주행에 성공한 이후 센서 개발에 온 힘을 다하고 있습니다. 또 카메라 센서의 경우, 이스라엘 벤처기업인 ‘모빌아이’가 유명한데 얼마 전 미국 반도체 기업인 인텔이 약 17조원에 매입했어요. 스타트업 기업을 17조원에 샀으면 엄청난 투자인 셈이죠.”

- 글로벌 경쟁력을 키우기 위해 부족한 부분을 어떻게 개선하는 것이 좋을까요?

“부족한 부분을 보완하는 것도 중요하지만, 우리가 잘하는 부분을 더 잘할 수 있게 하는 것이 더 필요한 것 같습니다. 이러한 투트랙 전략이 당연한 얘기로 들리시겠지만요. 자율자동차 업계는 잘난 기업만 살아남게 되는 극단적인 구조입니다. 구글이나 인텔을 비롯한 글로벌 기업들이 이 업계 문을 계속 두드리고 있습니다. 이러한 현상들로 예측하건데 티어원들의 힘든 시기가 올 가능성이 큽니다. 글로벌 대기업들이 들어와서 플레이어가 된다면, 업계는 이들을 받아들이지 않을 수 없을 겁니다. 우리나라에서 자동차 산업이 차지하는 영향력이 너무나 큽니다. 이번 GM 사태에서도 드러났지만 일자리 관점에서는 더욱 그렇습니다. 그러니 우리가 잘하는 어떤 한 가지는 꽉 쥐고 국가 경쟁력을 제고해야 합니다.”

- 우리가 잘하는 것, 구체적으로 어떤 것이라고 보십니까?

“통신 기술이나 인공지능 등입니다. 우리가 잘 할 수 있는 기술을 가지고 있어야 콜라보레이션이 가능하지 그러한 것들이 없으면 일방적으로 우리가 사와야 하는 입장이 되어 버리죠. 어정쩡한 것에 몰두하게 되면 우리에게 더 큰 위기가 올 수도 있다고 보기 때문에 선택과 집중이 필요한 시기라고 생각합니다.”

- 국내를 넘어서 이제 세계 자동차 업계 판도를 유심히 살펴봐야 할 것 같네요.

“자동차 업계가 위너 몇 명만 살아남는 구조로 재편되면 가장 눈여겨봐야 할 부분이 ‘이익의 분배 구조가 어떻게 될 것이냐’ 입니다. 삼성이 핸드폰을 만들어서 팔아도 결국 안드로이드를 제공하는 구글이 더 큰 이익을 가져가고 있잖아요. 이러한 이익 분배구조가 만들어질 수 있으니까 그것에 대해서 준비를 잘해야 하는 숙제가 있는 것입니다. 그렇지 않으면 우리는 열심히 만들기만 하고 돈은 다른 사람이 벌게 되겠죠. 이러한 것들을 염두에 두고 잘 대응해야겠죠.”

- 4차 산업혁명 중에서 ‘자율주행자동차’라는 것이 가장 실질적으로 와 닿는 느낌입니다.

“그런 말씀을 많이들 하십니다. 4차 산업혁명 키워드를 찾아보면 AI·블록체인·5G·빅데이터·클라우드·자율주행자동차 등인데요. 이를 논할 때 대부분은 기술을 얘기하는데 제품을 얘기하는 것은 ‘자율주행자동차’가 유일합니다. 자율주행자동차가 4차 혁명에서 왜 각광을 받는가 하면 이러한 모든 기술들이 다 적용되는 분야이기 때문입니다. AI·빅데이터·5G 등 여러 가지 기술들이 모두 자율주행자동차에 접목이 됩니다.”

- 4차 산업혁명에서 자율주행자동차가 의미하는 바는 어떤 것들이 있을까요?

“굉장히 이상적이긴 한데, 저는 자동차를 잘 활용하면 빈부의 격차를 줄일 수 있다고 봅니다. 현재 돈을 못 버는 다수의 사람들은 대개 데이터 제공자입니다. 아직까지는 원 제공자의 정보가 사라져서 정보의 최상단에 있는 기업들이 데이터로 인한 수익을 창출하는데요. 저는 4차 산업혁명에 왜 ‘혁명’이란 단어가 붙을까를 생각해봤어요. 보통 혁명이라고 하면 부가 재분배돼야 해요. 지금까지 혁명은 그랬습니다. 부가 재분배될 때 기득권이 무너졌고요. 그러니 혁명이 되려면 돈을 못 버는 사람들이 돈을 벌어야죠. 그러한 관점에서 자동차가 굉장히 중요한 도구가 될 수 있다고 봅니다. 많은 데이터를 만들어내는 기계니까요.”

- 자율주행자동차로 부의 재분배가 가능할 수 있다는 게 재미있는 발상인데요. 구체적으로 어떻게 기여를 할 수 있다고 생각하나요?

“예를 들면, 자율주행자동차로 길을 가고 있는데 카메라 센서가 차선이 잘 그려지지 않은 것을 자동으로 캡처한 후, 해당 데이터를 도로교통공단에 보내는 거죠. 이후 도로공사가 해당 장소의 차선 복구를 하게 되면 나한테 보상을 주는 방식이 도입되어야 한다는 겁니다. 톨게이트 비용을 할인해주거나 기타 어떠한 리워드가 제공되면 사람들은 ‘내가 돌아다녔을 뿐인데 수익이 발생하네’ 싶을 것이고, 결국 사람들은 도로를 자주 누비게 되며 데이터를 수집하게 될 것입니다. 자동차 자체가 도로를 관리하는 ‘돌아다니는 센서’가 되겠죠. 그렇게 되면 운전자들이 가장 자주 가고 또 가장 문제점이라고 생각하는 부분이 빨리 드러날 것이란 말이죠. 기존에 행해지는, 월별로 보수 지역을 지정해 공사 시행을 하는 것보다 훨씬 효율적인 운영이 될 것이고요. 그럼 서로 이득이 되는 거죠. 점점 사회가 진화되면 약자가 놀면서 돈을 벌 수 있는 것이 4차 산업혁명이라고 봐요. 혁명이란 말을 붙이려면 말이죠. 약자가 제일 잘할 수 있는 것에 가치를 쳐서 돈을 받을 수 있는 것 말입니다.”

- 4차 산업혁명의 새로운 개념인 것 같습니다.

“네. 다만 이러한 것들이 강제로 행해져선 안 된다고 생각합니다. 공산주의가 아니니까요. 누가 데이터 원 제공자인지를 파악할 수 있게 돼 돈을 번 사람이 리워드를 줌으로써 부가 분산이 되면, 어떤 명칭이 붙을지는 모르겠지만 굉장히 특이하게 부가 재분배되는, 그것이 ‘4차 산업혁명’이라고 봅니다.”

- 교수님이 이 분야에 관심을 갖게 된 계기는 뭔가요?

“햇수로는 20년 넘게 자율주행자동차 한 우물만 팠어요. 재미가 있었거든요. 미국 유학을 간 1997년, 그때부터 자율주행을 연구했습니다. 2003년에 자율주행 버스 데모에 제가 개발자로 참여해 우리나라로 치면 국토부인 미국 교통국(Department Of Transportation)에서 최우수 과제상을 받았죠. 그때부터 흥미를 느꼈고요. 2004년 한국에 돌아와서는 센서 자체를 구하는 것부터가 너무 힘들었습니다. 2008년부터는 현대자동차와 인연이 돼 현재까지 약 10년간 과제를 함께 수행해나가고 있는데요. 이러한 좋은 기술을 상용화시키기 위해, 연구로 끝나지 않고 제품화 되는데 기여를 할 수 있어 공학도로서 보람이 굉장히 큽니다.”

- 자율주행자동차가 상용화되면 우리 사회에 어떠한 파급력이 있을까요?

“도시재생이 가능합니다. 우리나라뿐만 아니라 일반적으로 건축 시작 단계에서는 일단 지하 5층까지 파 버리잖아요. 차를 보관하려고요. 도로 역시 차를 중심으로 설계되고요. 자율주행자동차가 개발돼 상용화 단계에 이르면 혁신적인 역할을 할 수 있습니다. 주차장이 필요 없다면 지하 5층을 모두 재건축할 수도 있죠. 지하와 지하를 연결할 수도 있고요. 그러기 위해선 차를 빼버려야 합니다. 자율주행이 가능하면 내가 필요할 때만 차량이 내 앞에 오게 될 것이고 그럼 그 차를 타면 됩니다. 자동차가 데이터를 창출하기도 하고, 새로운 서비스를 만들기도 할 겁니다. 자율주행자동차의 기술만 중요한 것이 아니라 그로 인해 파생되는 파급력으로 ‘스마트 시티’가 만들어 질 것이라고 생각합니다.”

- 자율주행자동차 연구자로써 어떤 목표를 가지고 있나요?

“‘약자를 배려할 수 있는 기술로 발전시키자’는 것이 저의 연구 철학입니다. 저도 늙겠지만 나이가 들면 당연히 눈이 침침해지고 잘 들리지 않고 공간 능력이 현저히 떨어집니다. 일본에서는 나이가 많은 분들에게 면허를 반납하라고 하고, 우리나라도 적성검사 등의 통과 기준을 강화한다고 하죠. 그러면 노인들은 운전을 못하게 될 가능성이 매우 커집니다. 그러나 완전 자율주행이 아니더라도 어느 정도의 센서가 융합되면 본인이 부족한 부분을 채울 수 있습니다. 밤에 잘 안 보이는 것들을 보이게 하는 등의 기능을 통해서요. 이렇게 노년에도 이동할 수 있는 즐거움과 행복을 높여드리고 싶습니다. 또, 우리나라의 교통사고 중 특이한 점이 야간에 차가 사람의 몸을 밟고 지나가는 경우가 상당히 많습니다. 이럴 경우 사망률도 높기 때문에 심각한 사회적 문제죠. 이러한 특이 사고들을 줄일 수 있는 데에도 이바지하고 싶습니다.”


송봉섭 교수는?

1996년 한양대학교 정밀기계공학과 학사

1999년 U.C. Berkeley 기계공학과 석사

2002년 U.C. Berkeley 기계공학과 박사

2002년 U.C. Berkeley, California PATH Assistant Research Engineer

2004년 아주대학교 기계공학과 교수

2011년 한국자동차공학회 전기·전자·ITS 부문 부문이사

2015년 자동차안전연구원 K-NCAP 자문위원

2016년 아주대학교 기술이전센터장

 

인사이트코리아, INSIGHTKOREA

댓글삭제
삭제한 댓글은 다시 복구할 수 없습니다.
그래도 삭제하시겠습니까?
댓글 0
댓글쓰기
계정을 선택하시면 로그인·계정인증을 통해
댓글을 남기실 수 있습니다.