VOL.119 · November 23 · 2018
자율주행시스템연구그룹 최정단 그룹장
지난 7월, ETRI 연구진은 자율주행차 시연에 성공했다. 스마트폰으로 차량을 호출하여 탑승할 수 있는 자율주행차 핵심기술로, 기술 단계 레벨 3~4 수준이다. 이는 ETRI가 ICT를 대표하는 정부출연연구기관으로서 교통약자를 위한 공공 서비스 창출의 문을 활짝 열었다는데 큰 의미가 있다. 공공 R&D를 통해 교통약자를 위한 이동 자율성 보장 서비스를 구축하는 것, 이는 이동수단의 새로운 가치를 꽃 피울 씨앗이 될 것이다.
| “2025년까지 운전자 없이 차량 스스로 출발지에서 목적지까지 안전하게 운행하는 레벨 4~5 수준의 완전 무인자율주행차를 완성하겠습니다.” 올해 초 ETRI 최정단 자율주행시스템연구그룹장은 개발 중인 자율주행차의 최종 기술 목표를 밝혔다. 그리고 지난 7월 자율주행시스템연구그룹은 레벨 3~4단계 수준의 핵심기술을 개발하고 시연하는 데 성공했다. 이는 자율주행차 관련 시장의 초석을 다진 것으로 의미가 크다. 이번 시연에 연구진은 최근 자율주행 핵심기술의 트렌드인 인공지능 기술을 활용했다. 인공지능은 기존 정해진 규칙뿐만 아니라 예외상황을 미리 학습해 주행할 수 있는데, ETRI는 그 가능성에 주목했다. |
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| 최정단그룹장 |
| “인공지능 기술이 자율주행차의 기능고도화를 위해 많이 활용되는 추세입니다. 또 최근 등장하는 자율주행차를 보면 한 가지 공통점이 있는데요. 바로 그래픽카드가 자율주행차에 장착되어 자동차의 두뇌로 활용되고 있다는 점입니다. 마치 컴퓨터에 장착되는 칩처럼 말입니다. 실제로 그래픽 카드의 일인자라고 할 수 있는 미국의 GPU 전문회사 엔비디아는 자사에서 자율주행차를 직접 연구하고 있을뿐더러 자율주행차 부분 컴퓨터 시장에서도 1위를 달리고 있습니다. 따라서 엔비디아 보드를 이용하면 자율주행차 인공지능 연산처리에 굉장히 유리합니다. 하지만, 엔비디아 보드를 사용하기 위해 전용 라이브러리를 사용하는 어려움과 전력 소모, 가격, 발열 등에 대한 문제로 그동안 인공지능에 많이 활용되진 못했습니다. 저희는 전용 보드가 아닌 일반적인 보드에서도 쓸 수 있는 소프트웨어를 사용하고, 빠르게 컴퓨팅하기 위해 최적화하는 알고리즘을 개발해 차량에 탑재했습니다. 또한 전력 소모를 낮춘 방식의 인공지능 소프트웨어도 구현에 성공했습니다.” |
| 그동안 자율주행은 모든 과정에서 기존 정해진 규칙만으로 움직였다. 이 때문에 규칙이 아닌 예외의 경우가 발생하면 처리가 힘든 상황이 발생했다. 예를 들어 도로 갓길에 교통규제 등을 위해 세워진 원뿔형 보안용구인 컬러콘 이나 배럴(드럼통형 용구)이 예상치 못하게 등장하면, 이를 차선으로 인식하지 못해 주행이 멈추는 경우이다. 하지만 인공지능 소프트웨어는 사람의 머리처럼 상황을 판단할 수 있다. 이를 위해서는 골목, 언덕, 도로공사 구간 등 다양한 도로환경에서의 주행경험을 학습해야 한다. 이는 인공지능 소프트웨어가 자율주행 기능을 고도화하면서, 다양한 경우의 체계적 학습을 통해 더 안전해지는 과정이다. 연구진은 이처럼 예외의 상황에서도 자율주행차가 운행할 수 있도록 학습을 통한 자율주행 기능고도화를 위해 지속적인 노력을 기울이고 있다. |
| “2025년까지 운전자 없이 차량 스스로 출발지에서 목적지까지 안전하게 운행하는 레벨 4~5 수준의 완전 무인자율주행차를 완성하겠습니다.” 올해 초 ETRI 최정단 자율주행시스템연구그룹장은 개발 중인 자율주행차의 최종 기술 목표를 밝혔다. 그리고 지난 7월 자율주행시스템연구그룹은 레벨 3~4단계 수준의 핵심기술을 개발하고 시연하는 데 성공했다. 이는 자율주행차 관련 시장의 초석을 다진 것으로 의미가 크다. 이번 시연에 연구진은 최근 자율주행 핵심기술의 트렌드인 인공지능 기술을 활용했다. 인공지능은 기존 정해진 규칙뿐만 아니라 예외상황을 미리 학습해 주행할 수 있는데, ETRI는 그 가능성에 주목했다. | |
| 최정단 그룹장 |
“인공지능 기술이 자율주행차의 기능고도화를 위해 많이 활용되는 추세입니다. 또 최근 등장하는 자율주행차를 보면 한 가지 공통점이 있는데요. 바로 그래픽카드가 자율주행차에 장착되어 자동차의 두뇌로 활용되고 있다는 점입니다. 마치 컴퓨터에 장착되는 칩처럼 말입니다. 실제로 그래픽 카드의 일인자라고 할 수 있는 미국의 GPU 전문회사 엔비디아는 자사에서 자율주행차를 직접 연구하고 있을뿐더러 자율주행차 부분 컴퓨터 시장에서도 1위를 달리고 있습니다. 따라서 엔비디아 보드를 이용하면 자율주행차 인공지능 연산처리에 굉장히 유리합니다. 하지만, 엔비디아 보드를 사용하기 위해 전용 라이브러리를 사용하는 어려움과 전력 소모, 가격, 발열 등에 대한 문제로 그동안 인공지능에 많이 활용되진 못했습니다. 저희는 전용 보드가 아닌 일반적인 보드에서도 쓸 수 있는 소프트웨어를 사용하고, 빠르게 컴퓨팅하기 위해 최적화하는 알고리즘을 개발해 차량에 탑재했습니다. 또한 전력 소모를 낮춘 방식의 인공지능 소프트웨어도 구현에 성공했습니다.” |
| 그동안 자율주행은 모든 과정에서 기존 정해진 규칙만으로 움직였다. 이 때문에 규칙이 아닌 예외의 경우가 발생하면 처리가 힘든 상황이 발생했다. 예를 들어 도로 갓길에 교통규제 등을 위해 세워진 원뿔형 보안용구인 컬러콘 이나 배럴(드럼통형 용구)이 예상치 못하게 등장하면, 이를 차선으로 인식하지 못해 주행이 멈추는 경우이다. 하지만 인공지능 소프트웨어는 사람의 머리처럼 상황을 판단할 수 있다. 이를 위해서는 골목, 언덕, 도로공사 구간 등 다양한 도로환경에서의 주행경험을 학습해야 한다. 이는 인공지능 소프트웨어가 자율주행 기능을 고도화하면서, 다양한 경우의 체계적 학습을 통해 더 안전해지는 과정이다. 연구진은 이처럼 예외의 상황에서도 자율주행차가 운행할 수 있도록 학습을 통한 자율주행 기능고도화를 위해 지속적인 노력을 기울이고 있다. | |
| 현재 전 세계는 자동차 제조사부터 ICT 기업까지 자율주행차 연구개발에 뛰어들며 상용화를 위해 박차를 가하고 있다. 현재 우리나라 자율주행차 연구는 ETRI를 비롯해 KAIST, 서울대, 현대차, 현대모비스, SK텔레콤, KT, 삼성전자, 엘지전자 등 18개 기관이 참여하고 있다. 그리고 각 기관의 자율주행차 30대가 임시운행허가를 받았으며, 사고 없이 시범 주행한 기록도 경신중이다. 2016년 12월 2만6000km부터 2017년 12월 사이에 7배가 증가한 19만km로 늘었다. 하지만 임시운행허가를 받았다고 해서 전체적인 기술을 갖춘 것은 아니다. 연구개발을 위해 앞차와 거리, 도로 인지 등 분야별 허가를 받은 것에 불과하기 때문이다. 즉 당장 상용화는 어렵다는 의미다. 그렇다면 국내에서 자율주행차는 언제쯤 상용화할 수 있을까? |
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| 최정단그룹장 |
| “주변 환경의 변화에도 영향을 받지 않고, 운전자가 제어하지 않을 정도의 단계인 레벨 4~5의 자율주행차는 빠르면 2025년에 가능할 것으로 판단합니다. 그리고 우버나 구글이 완전 자율주행차를 만들어서 판매할 수 있는 시기는 2030년 이후로 전망합니다. 현재 상용화된 자율주행차 수준은 레벨 2~3 정도로 평가되고 있습니다. 여전히 운전자 제어가 필요하고, 상시 감독이 요구됩니다. 또한, 아직은 스마트시스템이나 차선이 잘 갖춰진 자동차 전용도로에서만 주행 가능합니다. 국가별로 다른 도로 환경과 신호체계를 반영한 자율주행차가 나오기까지 시간이 필요할 것으로 예상합니다.” |
| 미국자동차기술회(SAE : Society of Automotive Engineers)가 분류한 자율주행차 발달 수준에 따르면, 레벨 0~5의 기술 단계 중 레벨 4는 고도 자율주행으로 주변 환경에 관계없이 더 이상 운전자 제어가 필요 없다. 레벨 5는 완전 자율주행으로 운전자가 타지 않아도 움직이는 무인자율주행차를 말한다. 현재까지 관련 기술이 개발되지 않은 상태다. 이 때문에 전 세계는 완전 자율주행차 개발을 앞두고 시장 선점을 위한 각축전이 치열하다. |
| 현재 전 세계는 자동차 제조사부터 ICT 기업까지 자율주행차 연구개발에 뛰어들며 상용화를 위해 박차를 가하고 있다. 현재 우리나라 자율주행차 연구는 ETRI를 비롯해 KAIST, 서울대, 현대차, 현대모비스, SK텔레콤, KT, 삼성전자, 엘지전자 등 18개 기관이 참여하고 있다. 그리고 각 기관의 자율주행차 30대가 임시운행허가를 받았으며, 사고 없이 시범 주행한 기록도 경신중이다. 2016년 12월 2만6000km부터 2017년 12월 사이에 7배가 증가한 19만km로 늘었다. 하지만 임시운행허가를 받았다고 해서 전체적인 기술을 갖춘 것은 아니다. 연구개발을 위해 앞차와 거리, 도로 인지 등 분야별 허가를 받은 것에 불과하기 때문이다. 즉 당장 상용화는 어렵다는 의미다. 그렇다면 국내에서 자율주행차는 언제쯤 상용화할 수 있을까? | |
| 최정단 그룹장 |
“주변 환경의 변화에도 영향을 받지 않고, 운전자가 제어하지 않을 정도의 단계인 레벨 4~5의 자율주행차는 빠르면 2025년에 가능할 것으로 판단합니다. 그리고 우버나 구글이 완전 자율주행차를 만들어서 판매할 수 있는 시기는 2030년 이후로 전망합니다. 현재 상용화된 자율주행차 수준은 레벨 2~3 정도로 평가되고 있습니다. 여전히 운전자 제어가 필요하고, 상시 감독이 요구됩니다. 또한, 아직은 스마트시스템이나 차선이 잘 갖춰진 자동차 전용도로에서만 주행 가능합니다. 국가별로 다른 도로 환경과 신호체계를 반영한 자율주행차가 나오기까지 시간이 필요할 것으로 예상합니다.” |
| 미국자동차기술회(SAE : Society of Automotive Engineers)가 분류한 자율주행차 발달 수준에 따르면, 레벨 0~5의 기술 단계 중 레벨 4는 고도 자율주행으로 주변 환경에 관계없이 더 이상 운전자 제어가 필요 없다. 레벨 5는 완전 자율주행으로 운전자가 타지 않아도 움직이는 무인자율주행차를 말한다. 현재까지 관련 기술이 개발되지 않은 상태다. 이 때문에 전 세계는 완전 자율주행차 개발을 앞두고 시장 선점을 위한 각축전이 치열하다. | |
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| 최정단그룹장 |
| “저희 연구그룹의 기술 추진 방향은 새로운 서비스 플랫폼을 개발하는 것입니다. 도요타에서 진행 중인 ‘이팔레트(E.Pallete) 프로젝트’처럼 차량으로 이동시 시간을 아껴 재활용하는 서비스를 목표로 잡았습니다. 즉 운전자가 운전하지 않음으로써 이동하는 공간과 시간에 새로운 가치를 창출하는 서비스를 의미합니다. 5G가 자율주행차에 관심을 가지는 이유도 마찬가지입니다. 예를 들어 이동하는 동안 운전자가 못다 한 일을 하거나, 영화를 보는 등 가치를 생산할 수 있는 콘텐츠 또는 미디어를 자율주행차에 융합할 것입니다. 또 다른 추진 방향으로는 현재 개발 중인 자율주행차는 거의 자동차 전용 도로나 스마트시스템이 갖춰진 도심 중심입니다. 이 때문에 실제 자율주행차가 필요한 교통 소외지역, 교통약자는 혜택을 받을 수 없어요. 이런 분들을 위한 이동에 자율성을 보장하는 서비스를 ICT와 접목해 개발할 예정입니다.” |
| 교통약자를 위한 이동 자율성 보장 서비스는 공공의 이익을 위한 서비스다. 공공 서비스는 당장 큰 시장이나 시장 제품성이 생기지 않기 때문에 저평가되고 소외되는 경향이 있다. 이에 최정단 그룹장은 공공서비스 창출에 좀 더 초점을 맞추고, 공공영역에 R&D 투자를 넓혀 중소기업 및 스타트업이 더 적합한 자율주행 관련 새로운 산업과 서비스에서 시장 경쟁력을 갖도록 지원해야 한다고 강조했다. 아울러 최그룹장은 연구개발 뿐만 아니라 대통령 직속의 국가과학기술자문회의 위원으로도 맹활약중이다. 최 그룹장은 4차혁명시대의 핵심분야 중 하나인 자율주행시스템과 같은 도전적인 연구를 몰입적으로 수행하는 전략적 국가 R&D 수행 정책에 꼭 필요한 규제개선방안이나 애로사항 해결을 위해 목소리를 내는 등 정책자문을 위해 노력하고 있다. 이로써 국민의 삶의 질을 향상하고 국가 혁신성장의 기반이 될 수 있는 자문위원으로서도 소임을 다하고 있다. |
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| 최정단그룹장 |
| “현재 자율주행서비스는 여전히 연구개발단계로 시장 경쟁력을 가질 수 있는 시기가 올 때까지 국내 교통문화에 더 빠른 내재화가 가능하도록 국내 기술을 보호하고 육성해야 하는 단계입니다. 이를 위해 당장 성과가 더디게 나더라도 선행기술 개발과 새로운 산업의 서비스를 지속적으로 창출하여 운영할 수 있도록 해야 합니다. 이로써 국내 중소·중견, 스타트업 등이 성장할 수 있도록 도움을 줬으면 합니다. 이러한 자동차와 ICT 융복합 연구자에 대한 육성과 위상 정립을 통해 과학기술 인재가 더 많이 관심을 갖고 한편으론 국민들께 자율주행서비스의 유용성을 정확히 알려 나가도록 하겠습니다.” |
| 최정단 그룹장 |
“저희 연구그룹의 기술 추진 방향은 새로운 서비스 플랫폼을 개발하는 것입니다. 도요타에서 진행 중인 ‘이팔레트(E.Pallete) 프로젝트’처럼 차량으로 이동시 시간을 아껴 재활용하는 서비스를 목표로 잡았습니다. 즉 운전자가 운전하지 않음으로써 이동하는 공간과 시간에 새로운 가치를 창출하는 서비스를 의미합니다. 5G가 자율주행차에 관심을 가지는 이유도 마찬가지입니다. 예를 들어 이동하는 동안 운전자가 못다 한 일을 하거나, 영화를 보는 등 가치를 생산할 수 있는 콘텐츠 또는 미디어를 자율주행차에 융합할 것입니다. 또 다른 추진 방향으로는 현재 개발 중인 자율주행차는 거의 자동차 전용 도로나 스마트시스템이 갖춰진 도심 중심입니다. 이 때문에 실제 자율주행차가 필요한 교통 소외지역, 교통약자는 혜택을 받을 수 없어요. 이런 분들을 위한 이동에 자율성을 보장하는 서비스를 ICT와 접목해 개발할 예정입니다.” |
| 교통약자를 위한 이동 자율성 보장 서비스는 공공의 이익을 위한 서비스다. 공공 서비스는 당장 큰 시장이나 시장 제품성이 생기지 않기 때문에 저평가되고 소외되는 경향이 있다. 이에 최정단 그룹장은 공공서비스 창출에 좀 더 초점을 맞추고, 공공영역에 R&D 투자를 넓혀 중소기업 및 스타트업이 더 적합한 자율주행 관련 새로운 산업과 서비스에서 시장 경쟁력을 갖도록 지원해야 한다고 강조했다. 아울러 최그룹장은 연구개발 뿐만 아니라 대통령 직속의 국가과학기술자문회의 위원으로도 맹활약중이다. 최 그룹장은 4차혁명시대의 핵심분야 중 하나인 자율주행시스템과 같은 도전적인 연구를 몰입적으로 수행하는 전략적 국가 R&D 수행 정책에 꼭 필요한 규제개선방안이나 애로사항 해결을 위해 목소리를 내는 등 정책자문을 위해 노력하고 있다. 이로써 국민의 삶의 질을 향상하고 국가 혁신성장의 기반이 될 수 있는 자문위원으로서도 소임을 다하고 있다. |
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| 최정단 그룹장 |
“현재 자율주행서비스는 여전히 연구개발단계로 시장 경쟁력을 가질 수 있는 시기가 올 때까지 국내 교통문화에 더 빠른 내재화가 가능하도록 국내 기술을 보호하고 육성해야 하는 단계입니다. 이를 위해 당장 성과가 더디게 나더라도 선행기술 개발과 새로운 산업의 서비스를 지속적으로 창출하여 운영할 수 있도록 해야 합니다. 이로써 국내 중소·중견, 스타트업 등이 성장할 수 있도록 도움을 줬으면 합니다. 이러한 자동차와 ICT 융복합 연구자에 대한 육성과 위상 정립을 통해 과학기술 인재가 더 많이 관심을 갖고 한편으론 국민들께 자율주행서비스의 유용성을 정확히 알려 나가도록 하겠습니다.” |
