미래를 향해 달린다 : 판교에서 만난 자율주행차 좋구만

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'우리 나쁘지 않아'에서도 요즘 자율주행차가 화제가 되고 있습니다. 짧은 거리였지만 국내 최초로 일반 도로를 주행한 운전자가 없는 자율주행차가 있었기 때문이다. 차세대융합기술연구원 자율주행연구실이 개발한 제로 셔틀이다. 제로 셔틀에는 8개의 라이더와 2대의 카메라, 일개의 레이더가 장착되어 있다. 모두 주변의 것을 인식하기 위한 장치에서 카메라는 전방과 후방에 각 1대씩 라이더는 상부에, 레이더 센서는 전방에 있다.

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라입니다는 레이저를 기반으로 한 센서로 주변 물체를 인식하고 거리를 측정하는 역할을 한다는 점에서 레이더와 얼추어의 유사점이 높아 레이더의 경우 물체와의 거리(공간분포)나 속도를 탐지하는 데 초점이 맞춰진 반면 라의 경우 물체의 배향(각도)도 알 수 있다. 그래서 위와 같이 주변의 정밀한 3차원 영상을 얻을 수 있다. 역시 레이더가 마이크로파 등 전파를 사용하는 반면 라이더는 광파인 레이저를 사용합니다.(사실은 라이더는 laser radar의 약어입니다)레 이 저 기술은 최신 20일 8노벨 물리학 상을 장식하는 등 발전 가능성이 무궁무진한 기술입니다. LASER(Light Amplification by Stimulated Emission of Radiation)의 명칭에서 알 수 있듯이 Stimulated Emission(유도방출)은 일반적인 에너지원의 전자기파(빛) 방출과는 달리 Exited(뜬) 상태의 원자를 자극하는 전자기파가 있는 경우 그 흐름이 맞아 에너지(파장)와 방향도 동일한 전자기파를 발생시키게 된다.자연상태에서 원자가 방출하는 전자기파의 방향이 랜덤하더라도 레이저 내부에서 특정한 방향성을 가진 정해진 전자기파만 Simulate demission(유도방출)을 반복하여 취할 수 있다면, 즉 외부에서 펌프기술(광펌프, 전기적 펌프, 전류 펌프) 등으로 전자들을 Excited(뜬) 상태로 끌어올린 후 유도방출(Stimulated Emission)을 하여 특정 방향성을 가진 전자기파를 모아 증폭시킨 후에 작은 영역에 강한 에너지를 전달하는 방식 등으로 사용할 수 있는 빛을 얻을 수 있다. 이것이 바로 레이저입니다.

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제로 셔틀에는, 이러한 센싱 기술 외에도, 매우 중요한 알고리즘이 기술이 들어간다. 알고리즘 기술은 자동 운전 차에 매우 중요한 요소 기술의 1아래 죄인이자 미국 자동차 공학회(SAE:Society of Automotive Engineers)에서 정의된 자동 주행 기술 분류 기준 표를 보면 그 이유를 잘 알 수 있다. 그리고, 그 분류 기준은 아래와 같다.0단계:자율 주행 기능이 없는 일반 차량 1단계:자동 브레이크 자동 속도 조절 등 운전 보조 기능 2단계:분자률 주행, 운전자의 상시 감독 필요 3단계:조건부, 자율 주행 자동차가 안전 기능의 제어, 탑승자 제어가 필요한 경우 신호 4단계:고도의 자율 주행, 주변 환경의 관계 없이 운전자 제어 불요(제로 셔틀의 기술 단계)5단계:완전 자율 주행, 사람이 타지 않아도 움직이는 무인 주행 차 한편 자율 주행 차의 알고리즘은 기본적으로 프로그래밍된다. 외부 센싱과 사전에 설정된 조건에 맞춰 차체가 제어되는 것이 과도한 최신 기계학습 적용 및 발전에 따라 새로운 기술이 연구되고 있다.최대한 안전한 주행을 위해(의문확률을 최소화하기 위해) 기존에 존재하는 핵심기술, 하이웨이 주행지원시스템(HDA, 자동차간 거리를 자동으로 유지하는 기술)을 비롯해 후방경보시스템(BSD, 후진중 주변차량을 감지, 경보를 울리는 기술), 자동긴급제동시스템(AEB, 앞차를 인식할 수 없는 시제동장치를 가동하는 기술), 차선이탈경보시스템(LDWS), 차선유지지원시스템(LKAS, 방향지시등 없이 차선에서 벗어나는 것을 보완하는 기술) 등이 주행중의 차량 및 충돌을 적절히 경감 및 제어하고 그 기능을 줄이고 제어함으로써 그 기능을 강화 및 제어하여 그 기능을 강화함으로써 시뮬레이션 실시함으로써 그 기능을 강화 방향으로 발전하고 있다.기존 기술과 새로운 기술이 접목돼 미래를 내다보고 사람이 셀 수 없는 적절한 액션 자율주행차 스스로 미리 취하는 것이었다.또 이미지 인식(Computer Vision) 또한 어떤 자율주행차와 함께 발전하고 있으며 딥러닝을 통한 이미지 인식 기술은 현재 인간의 이미지 식별보다 그 정확도가 더 우수해졌다.혹시 자는 자율 주행의 시대가 10년~20년 이내에 오지 않을 것이라 예상하지만 구글 등 세계 굴지의 큰 기업, 그리고 차세대 융합 기술 연구원은 최근 이 순간에도 끊이질 않았어요 아닌 자동 운전 차 상용화 때문에 데이터를 모으고 관련 기술을 개발하고 있다.자율주행차는 센서, 관제, 통신, 인공지능 등을 바탕으로 다양하고 정밀한 알고리즘이 등장해 융합되었을 때 비로소 진정한 자율주행차를 완성할 수 있는 융합기술의 산실이었다. 이번에 대중에게 공개된 제로 셔틀도 했다, 차량·사물 통신 기술(V2X:Vehicle to Everything communication), 통합 관제 센터와 통신 기술, GPS를 이용한 정교한 위치 정보 기술 안전 운항을 위한 주행 기술 등을 가지고 있다.

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그리고 9월 41경기 성남시 수정구 판교 제2테크노 밸리 중소 기업 지원 허브 광장에서는 이재명 경기 도 지사, 김정렬 국토 교통부 제2차관 등이 참석한 중심'제로 셔틀'시승 행사가 열렸다. '제로 셔틀'는 중소 기업 지원의 허브에서 판교 아브 뉴 프랑스까지 주행하고 있으며 이는 운전자가 없는 자율 주행 차의 1반 도로 주행으로는 국내 처음이었다.

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