자율 주행 자동차 어디까지 왔나? 과거, 현재, 미래에 대하여

자율주행 자동차(Self Griving Car)는 운전자의 개입 없이 차량이 스스로 주행하는 것을 의미합니다. 최근 인공지능(AI), 센서, 카메라. 레이더, 라이더 등의 기술 개발 및 적용으로 자율주행자동차는 빠른 발전을 이루고 있으며, 이에 따른 자동차 제조업체 간의 경쟁도 치열해지고 있습니다. 따라서 오늘 이 시간에는 자율주행자동차의 역사 및 자율 주행 기술 단계, 현재 진행 상황 그리고 앞으로 어떻게 발전할 것인지에 대하여 생각해 보는 시간을 갖도록 하겠습니다.

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자율주행 자동차의 정의

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자율주행 자동차는 앞서도 설명드렸지만 운전자의 개입 없이 자동차 스스로 센서, 카메라, 레이더, 라이더 인공지능(AI)등의 기술을 통하여 주변 물체 등을 감지함은 물론, 도로 환경을 인식하고 분석하여 스스로 적절한 경로를 선택하여 주행할 수 있는 자동차를 의미합니다.

자율주행 기술의 단계

자율주행 기술은 미국 자동차 공학회(SAE, Society of Automotive Engineering)에서 정의하고 있고 레벨 0부터 레벨 5까지로 구분됩니다.

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레벨 0 (수동 운전, No Automation)

운전자가 모든 운전 조작을 직접 수행되며, 충돌 경고 시스템(FCW) 또는 긴급 제동 시스템 (AEB)등 정도가 자동차에 적용되는 단계입니다.

레벨 1 (운전자 보조, Driver Assistance)

기본적으로 운전자가 자동차의 주행을 조작하지만 어뎁티브 크루즈 컨트롤(ACC), 차선 유지 보조(LKA)등의 적용으로 조향, 감가속등 특정 보조 기능만이 자동화된 단계를 말합니다. 예로 메르세데스 벤츠 DISTRONIC 시스템, 현대 스마트 크루즈 컨트롤 등이 해당됩니다.

레벨 2 (부분 자율 주행, Partial Automation)

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자동차가 스스로 속도 및 조향을 제어하지만 운전자는 반드시 주의를 기울여야 하는 단계를 말합니다. 자동 차선 변경 기증 및 카메라 및 레이더 기반 장애물 감지 기술이 적용되어 있습니다. 예로 테슬라의 오토 파일럿, BMW의 드라이빙 어시스턴트 프로페셔널이 해당됩니다.

레벨 3 (조건부 자율주행, Coditional Automation)

고속도로 등 특정한 환경에서 자동차가 스스로 주행이 가능한 단계로, 운전자는 필요할 때만 개입하는 단계를 말합니다. 고속도로 자율주행 기능 및 긴급 상황 시 운전자 개입 요청 시스템의 적용이 적용된 단계로 메르세데스 벤츠의 드라이브 파일럿, 아우디 A8의 트래픽 잼 파일럿이 해당됩니다.

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레벨 4 (고도 자율 주행, High Automation)

고속도로 및 자율주행 허가 구역 등 특정환경에서 자동차가 스스로 주행이 가능한 완전 자율 주행으로 운전자의 개입이 필요 없는 단계입니다. 그 예가 웨이모 로보택시, GM 크루즈 로보택시 등이 해당됩니다.

레벨 5 (완전 자율 주행, Full Automation)

모든 도로 및 조건에서 완전 무인 자율 주행이 가능한 단계로 아직까지 상용화된 자동차는 없습니다.

자율주행 자동차의 시작

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자율주행 기술은 1920년대부터 시작됩니다. 1925년 Houdina Radio Control사의 뉴욕거리에서 최초로 안테나가 장착된 무선 조종 자동차인 'American Wonder' 뉴욕거리에 선보이면서 시작되었다고 볼 수 있습니다. 이를 시작으로 1960년대는 도로에 매립된 자기 케이블과 상호작용하는 무인 자동차를 소개하면서 자율 주행 자동차의 가능성을 보였습니다.

1980년대부터 본격적인 현대적 의미의 자율 주행 시스템이 등장하기 시작했으며, 그 예가 1984년 카네기 멜론 대학의 Navlab 프로젝트와 1987년 독일의 메르세데스 벤츠의 EUREKA Prometheus 프로젝트로 컴퓨터 비전 기반 자율 주행 연구가 시작되면서입니다.

자율 주행 기술의 현재

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현재 도로에서 볼 수 있는 대부분의 자율 주행 시스템은 SAE 기준 레벨 2 또는 레벨 3에 해당됩니다. 또한 다음과 같은 센서 및 하드웨어 기술과 소프트웨어 알고리즘 기술의 조합으로 자율 주행을 구현하고 있습니다.

센서 및 하드웨어

LiDAR(라이다) : 고 해상도 3D 맵핑을 통해 주변 환경을 정밀하게 감지
카메라 : 객체 인식 및 신호 감지를 수행하는 비전 기반 기술
레이더 : 안개 낀 흐린 날 등 날씨 조건과 관계없이 장애물 감지 기능
초음파 센서 : 근거리 물체 감지. 주로 주차 및 저속 이동 시 활용됨

소프트웨어 알고리즘

인공지능(AI) : 머신러닝 및 딥러닝 기반으로 객체 인식 및 경로 계획 수행
SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) : 실시간 차량 위치를 파악하고 환경을 매핑함
V2X (Vehicle-to-Everything) : 차량과 인프라, 다른 차량 간의 통신 기술

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현재 상용화된 자율 주행 기술

테슬라 FSD (Full Self Driving) : 카메라 기반 비전 시스템을 활용한 레베 2+ 자율 주행 구현
웨이모 (Waymo) 로보택시 : 미국 피닉스, 샌프란시스코 등에서 레벨 4 자율 주행 서비스 운영
메르세데스 벤츠 드라이브 파일럿 : 독일 및 미국 일부 지역에서 레벨 3 자율 주행 구현
GM 크루즈 로보택시 : 샌프란시스코에서 레벨 4 자율 주행 서비스 운영

자율 주행 기술의 기술적 한계 및 앞으로의 과제

테슬라 일론 머스크 완전자율주행 로보택시 2025년 6월 출시

지금까지 자율 주행기술은 놀라운 성과를 보이고 있습니다. 하지만 아직도 확실한 신뢰성 확보를 위한 기술 발전 요구와 법적 과제들이 앞으로의 넘어야 할 큰 과제입니다.

다양한 환경(비, 눈, 안개 시 등)에서 신뢰성 있는 센서 데이터 확보가 필요
V2X 기반 스마트 교통 시스템의 구축 부족 및 필요
사고 발생 시 책임 소재 및 법적 프레임워크 마련 필요
복잡한 도심 및 비 정형화된 도로에서의 자율 주행 안전성 확보 필요

자율 주행 기술의 미래

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SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)

앞으로 고도화된 운전자 지원 시스템 (ADAS) 및 고도 자동화 주행 (HAD), 인공 지능과 기계학습 등 자율 주행 기술은 더욱 발전할 것으로 보이며, 2030년까지 신차 판매의 60% 이상이 최소 레벨 2 수준의 자율 주행 자동차가 도로를 주행할 것으로 보이며, 레벨 4와 레벨 5 수준의 완전 자율 주행 자동차가 도로에서 주행될 것으로 예상하고 있습니다.

마치며

2025 테슬라 모델 Y - 더욱 강력해진 성능과 편의성으로 돌아오다

자율 주행 자동차 기술은 지난 100년 동안 놀라운 발전과 변화를 가져오고 있으며, 앞으로도 안전성 향상 및 효율성을 개선하면서 더욱 발전될 것으로 기대됩니다. 하지만 앞서 말씀드렸듯이 기술적, 법적, 윤리적 과제 등 여전히 해결해야 할 문제들이 많이 존재합니다. 이러한 과제들을 어떻게 해결해 나가는지 관심 있게 지켜보는 것도 매우 흥미로울 것으로 기대가 됩니다.

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