지난 2018년 3월에는 우버 자율주행차의 보행자 충돌 사건이 있었습니다. 자율주행차에 의한 보행자 사망사고라는 안타까운 사고였는데요. 이 사고를 조사했던 미국 연방 교통안전 위원회(NTSB)는 지난 2018년 5월과 2019년 11월에 각각 보고서를 제출했습니다.

이 보고서에서는 야간 상황, 도로에 갑자기 나타난 보행자 등 당시 상황에 대한 정리와 더불어, 우버의 기술적인 문제들도 언급하고 있는데요. 자전거를 끌고 가는 보행자를 초기에 적절히 인식하지 못했던 점, 최종적으로 자전거로 인식했음에도 불구하고 자동 긴급 제동(AEB, Autonomous Emergency Braking) 기능이 동작하지 않았던 점을 대표적인 문제점으로 들고 있습니다.

당시 대부분의 자율주행 시험 운행이 중단되는 등 파장이 컸었는데요. 이후에는 최악의 상황에서도 자율주행의 성능을 유지하기 위한 다양한 노력이 나오고 있습니다. 맑은 날씨의 대낮에 사람이나 동물이 없고, 차량 부품 고장이 없는 상황에서의 자율주행이 아니라, 최악의 상황에서도 자율주행 성능을 어떻게 유지할 것인가가 상용화를 위한 새로운 문제로 대두되고 있습니다.

우버 자율주행차 사고에 따른 기술적인 방향성으로는 자율주행 차량 안전 테스트 표준 제정 시작, 자율주행 시뮬레이터의 발전, 우버-볼보의 새로운 자율주행차 구조 제시, 대체 센서의 발전을 들 수 있는데요. 이 글에서는 최근의 진화 방향에 대해서 정리하도록 하겠습니다.

자율주행 차량 안전 테스트 표준 제정 시작

우버 사고 이후 미국 자동차공학회(SAE)는 자율주행 차량 테스트 표준 제정을 발표했는데요. 회사별로 개발되던 내부적인 테스트 프로세스를 표준화하려는 시도입니다. 자율주행 차량 테스트 방식과 평가 방식을 제시하겠다는 노력인데요.

다양한 사고 가능 상황을 넣어서, 테스트를 통과하도록 할 것으로 보입니다. 이 때문에 이 표준은 자율주행 면허와도 관련될 것으로 보이는데요. 다양한 사고 경우를 가정해 기술을 개발하게 되는 동시에, 테스트를 통과한 차량이 일으킨 어쩔 수 없는 사고에 대해서는 책임을 일부 덜어 주게 해 자율주행 기술의 상용화에도 기여할 수 있을 것으로 생각됩니다.

2019년 4월에는 GM, 포드, 토요타가 참가해 SAE의 자율주행 안전 컨소시엄(Automated Vehicle Safety Consortium)이 출범했고요. 8월에는 우버, 10월에는 다임러가 참가했습니다.

자율주행 시뮬레이터의 발전

우버 사고 당시 구글 웨이모는 ‘웨이모의 자율주행차라면 일으키지 않았을 사고’라고 밝혔는데요. 구글은 이미 다양한 사고 상황을 가정해 시뮬레이터에서 테스트 중이라고 발표했습니다. 당시 구글 자율주행 차량의 실제 도로 주행 거리는 대략 500만 마일 정도이지만, 시뮬레이터에서는 50억 마일의 주행을 통해서 안정성을 충분히 검증하고 있다고 밝혔습니다.

자율주행 시뮬레이터를 이용하면, 자주 일어나지 않는 사고나 위험 상황들을 테스트할 수 있는데요. 엔비디아나 마이크로소프트도 실제 도로 상황을 모사한 시뮬레이터를 발표하기도 했습니다. 시뮬레이터를 통해서 자율주행 S/W의 성능을 상대적으로 쉽게 검증할 수 있는데요. 자율주행 테스트와 더불어 자율주행 면허와도 맞물릴 것으로 생각됩니다.

우버-볼보의 새로운 자율주행차 구조

NTSB 보고서에서 가장 심각한 문제로 지적했던 것은 자동 긴급 제동 기능이 동작하지 않았다는 점인데요. 자동 긴급 제동 전문가들은 자동 긴급 제동이 제대로 동작했으면 시속 30km 정도로 추돌해 사망사고에 이르지는 않았을 것으로 분석하기도 했습니다.

사고 당시 우버 측은 자동차에 장착되어 있던 자동 긴급 제동 기능을 우버의 자율주행 기능과 연동하지 않았다고 밝혔는데요. 현재 운행되는 대부분의 자율주행 차량이 제조된 자동차를 구매한 후에, 자율주행 센서를 따로 부착하고 자율주행 S/W를 따로 개발하고 있습니다. 이 때문에 자동차 자체 기능과 새로 개발한 자율주행 기능이 잘 합쳐지지 않는 경우가 많은데요. 자동 긴급 제동을 동작하지 않도록 설정한 것은 우버 사고의 원인으로도 꼽혔습니다.

이러한 점을 극복하기 위해서 우버-볼보는 지난 2019년 6월에 새로운 자율주행차 구조를 제시했습니다. 우버-볼보는 ‘공장 레벨의 자율주행차’를 제시했는데요. 볼보의 공장에서 생산될 시점에 모든 자율주행 기능이 탑재되어, 기존 자동차의 기능과 자율주행차의 기능이 조화되도록 했다고 합니다. 이를 통해서 자동 긴급 제동 기능도 정상적으로 동작한다고 밝혔고요.

자율주행 안전성을 높이기 위한 이중화도 구현했다고 밝혔습니다. 주 브레이크가 고장 났을 때 보조 브레이크로 정지하는 기능 등 보조 기능을 이중화하고 있는데요. 브레이크, 배터리, 스티어링 휠 등을 이중화했다고 합니다.

최근, 우리나라의 자동차 부품업체인 모비스와 만도도 자율주행 이중화 부품을 발표했는데요. 2019 프랑크푸르트모터쇼에 참가한 만도는 브레이크, 스티어링 휠 등의 이중화 부품을 전시하기도 했습니다.

이미지 레이더, 열화상 카메라 등 대체 센서의 진화

우버와 구글 웨이모의 경쟁에서 라이다 센서는 우버의 약점으로 지적되기도 했습니다. 구글 웨이모는 기존 가격의 1/10로 라이다 센서를 자체 개발했다고 발표했었는데요. 우버는 구글과의 라이다 센서 소송에서 패배해, 기존 라이다 센서를 비싼 가격에 구입할 수밖에 없는 상황이었습니다.

우버 사고 이후 주로 고려되는 대체 센서로는 4D 이미지 레이더와 열화상 카메라를 들 수 있습니다. 먼저 4D 이미지 레이더 기술은 기존 레이더 기술을 발전시킨 기술입니다. 날씨나 이물질에 약한 라이다에 비해서 레이더는 날씨나 이물질에 상대적으로 강한 특성을 보이는데요. 이 때문에 앞으로 자율주행에 많이 사용될 것으로 전망됩니다.

4D 이미지 레이더는 120도 정도의 각도를 3D로 인식할 수 있는 기술인데요. 여기에 주변 차량의 속도 정보도 인식이 가능하기 때문에 4D 이미지 레이더로 부르고 있습니다. 4D 이미지 레이더는 해상도가 라이다보다 떨어지는 단점이 있기는 하지만 가격을 크게 낮출 수 있는 점, 내구성이 좋은 점, 날씨 등 이상 상황에 강인한 장점이 있습니다.

지난 CES 2018에서는 마그나(Magna)와 알비(Arbe)의 관련 센서 전시가 있었고요. CES 2019에서는 우리나라 스타트업인 스마트레이더시스템(Smart Radar System)이 4D 이미지 레이더를 전시하기도 했습니다. 스마트레이더시스템은 현재 세계 최고 수준의 기술력을 인정받으면서 여러 자율주행 업체들과 협력 중인데요. 최근에는 미국 시장 조사기관인 욜(Yole)의 보고서에서 세계 최고의 4D 이미지 레이더 기술 업체로 선정되기도 했습니다.

열화상 카메라도 야간 인식에 도움을 줄 수 있는데요. 사람, 동물들을 쉽게 인식할 수 있는 장점이 있습니다. 차량용 열화상 센서의 대표적인 업체로는 이스라엘의 아다스카이를 들 수 있습니다. 아다스카이의 열화상 센서인 바이퍼(Viper)는 CES 2020에서 혁신상을 수상하기도 했습니다.

사고 절감을 위해서 진화하는 자율주행 기술

우버 자율주행차의 안타까운 사고 이후 더욱 안전한 자율주행을 위한 다양한 노력이 계속되고 있습니다. 맑은 날씨의 대낮에 차량이나 보행자가 없는 특수한 상황에서의 자율주행이 아니라, 보행자가 다니고, 수동 주행 차량이 다니고, 날씨가 좋지 않아도 운행이 가능한 자율주행을 위해서 다양한 기술들이 개발되고 있습니다.

자율주행 테스트 표준이나 자율주행 면허, 자율주행 시뮬레이터를 통한 자율주행 성능 검증, 자율주행 기능을 생산 시에 미리 적용한 자율주행차, 대체 센서의 진화 등의 노력이 계속되고 있는데요. 앞으로 더욱 안전하고 편리한 자율주행차가 등장하기를 기대해 봅니다.

글 l 정구민 교수 l 국민대학교