자율주행자동차의 미래를 열다_지능형자동차부품진흥원

날이 갈수록 우리의 일상으로 다가오는 자율 주행 자동차다. 그 자동차가 진정으로 우리 일상에 뛰어들려면 높은 수준의 기술이 개발돼야 하고, 역시 성능이 철저히 검증돼야 합니다. 그런 일을 할 수 있는 지능형 자동차부 빠른진흥원을 찾았다.취재 : 이동훈 사진, 서범세

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지능형 자동차 부속 진흥원(이하, 진흥원)은 자동차 부속 기업의 개발 지원을 위해, 2008년에 재단법인으로서 발족했습니다. 미래형 자동차산업 육성을 위해 관련 기술을 개발하는 부속업체 및 조사기관을 지원하기 위해 설립됐으며 법인 회원사로는 총 46개의 자동차 부속 및 관련업체가 참여하고 있다. 당기에서는, KEIT와 같이, 「딥러닝 기반 개방형 EV기술 개발 사업(이하, 딥러닝 사업)」, 「실도로 기반 실증 평가 기술개발 사업(이하, 실도로 사업)」을 진행했습니다.규모는 39만4565㎡(약 12만5000평)로 가로 1.8km, 세로 250m 정도이다.특히 진흥원의 자율주행평가 특화시험장은, 최초의 단운전자 지원 시스템(Advance Driver Assist System: ADAS) 시험을 위한 고속 주행로(전체 3.6 km, 직선로 1.5 km, 곡선 반경 ISOTC 204 규격 R125, R250, R500 보유), 범용로(440 m×70 m), 4지 교차로 2개, 3지 교차로 1개(보행자선, 신호선)를 보유하고 있다. 역시 차량 통신 시험을 위한 시험 도로 전역에 WAVE(Wireless Access for Vehicle Environment)기지국 7곳이 있는 자동 주행 차의 정밀 지도도 구축되고 있다. 실차 시험 지원을 위한 조형, 브레이크&악셀 로봇 세트, GST, SPT 등 ADAS 및 자율차에 특화된 처음으로 단장비를 갖췄고, 국내 기준은 물론 유럽, 미국, 중국 기준 법규 적합성 평가도 가능한 국내 유일의 지능형 자동차 부속 주행 시험장이었다.실차 시험평가기술을 연계한 실증환경 구축, 테크노폴리스 진입로·도심의 일부 구간의 실도로 시험환경 구축을 통해 자율주행 평가지원 핵심 인프라와 산업육성 지원체계를 구축하고, 에코, ADAS 평가지원, 자율형 인프라, 자율형 인프라, 자율주행, 고도 고도화·고도화 플랫폼(고도화) 등 자동차산업 개발을 위한 산업개발을 위한 인프라이다.

딥러닝 사업의 배경은 다음과 같아. 선진국과의 친환경 전기차 기반 자율주행 기술 격차를 줄이려면 기존 자동차산업의 한계를 극복할 수 있는 신진 중소기업의 참여가 필요하다. 이들 젊은 중소기업이 기술을 개발·검증하기 위해서는 핵심 정보가 공유되는 개방형 전기차 플랫폼이 필요하다. 또한 자율주행의 성능 향상과 기술 확산을 위해 딥러닝 기반 소스 유출형 인공지능 기술의 개발 및 보급이 필요하다. 고로 딥러닝 사업을 통해 자율주행이 가능한 딥러닝 기반 개방형 전기차 플랫폼을 개발하게 되며, 그 구체적인 목표는 모두 sound와 같다.①딥러닝 인공지능 알고리즘을 이용한 3단계 자율주행이 가능한 전기자동차 개발 ② 도로 귀취인식 및 차량제어 알고리즘과 프로토콜이 완전히 유출된 전기자동차 개발 ③ 자율주행 EV 개방형 생태계 구축을 위한 지속적인 확산을 지원하는 전기차 플랫폼 개발

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자동차 OEM사는 CAN, VCU 등 핵심 제어 정보를 공개하지 않는다. 이 때문에 신진 중소기업의 진입에 제한이 따른다. 또, 새롭게 전기 자율주행차의 단위부속이나 정보 통신 기술(ICT)의 개발·확산에도 방해가 되고 있다. 딥러닝 기반의 인공지능 기술은 자율주행 자동차 산업에서 필수적이었다.딥 러닝 사업에서 만들어진 플랫폼은 이 시장에 진출하려는 신진 중소 기업 연구 개발(R&D)의 부하 소음을 경감시키고 중소 기업의 기술 경쟁력을 강화하고 성장을 촉진시킬 수 있다.또, 전기차 플랫폼의 표준화에 공동 대응해, 자동차-정보기술(IT) 등 이종 산업체간의 공동 개발 협력이 가능하다. 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷(IoT) 등 다른 산업군에서 사업성과를 확대 적용하여 다양한 교통수단 서비스에 활용할 수 있다.진흥원은 자율주행 전기차 개발 지원 시스템 구축을 목표로 ITS 고속주회로, 차량과 도로 연계 시험로 등 다양한 시험로를 구축하고 있어. 시험장 전 구간 WAVE 무선통신망을 구축한 대구주행시험장(디지털 맵)을 보유하고 있다. 자율주행차 시험성능평가가 가능한 자율주행 전 단계인 ADAS 전용 테스트베드 및 자율주행시험평가가 가능한 장치(6종, 주행로봇 및 차량·보행자 타겟 등)를 구축하여 자율주행평가를 실시합니다. 또, 주행 이벤트의 시저리오 및 장애물 주행 코스를 활용한 평가 인프라를 구축하려는 의도였다.또한 자율주행차 테스트베드에서의 시험성능 평가 이후 신뢰성 확보를 위한 대구 자율주행 실증도로(전용도로·도심로) 연계 및 자율주행 실증도로에서의 실제 차량주행 패턴, 차량 운전자의 성향, 시간대별 자율주행에 대한 반응 패턴 등의 데이터를 확보할 수 있는 빅데이터 플랫폼을 활용하려는 의도였다.이를 통해 개발된 딥러닝 기반 EV를 보유한 인프라 및 수행 사업과 연계하여 성공적으로 사업을 진행할 수 있어.딥러닝 사업의 성공 이후 과제 결과물인 자율주행 초소형 전기자동차 및 응용전기차 플랫폼을 유원지, 리조트, 공장 및 관공서 등에 공급하려는 의도로 인공지능 차량용 카메라, 블랙박스 및 자율주행 인지 플랫폼 등을 연구용 및 실용자동차 애기프터마켓에 판매할 의도였다.또 자율주행에 사용되는 인공지능 기반시스템을 평가해 알고리즘에 대한 도로적용성 시험(Roadworthiness Test) 평가방법을 개발할 예정이며, 인프라와 차량간 연계 실증평가 환경을 구축하고 이를 기반으로 이를 실증기술을 구축하고 실증할 예정이었다.

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자율주행차와 교통인프라간의 연계를 실증평가하기 위해 실현도와 연계하여 실증평가 환경을 구축하고 이를 바탕으로 실증평가 기술을 개발하는 것이 실도로 사업의 목표이다. 다양한 자율주행기술을 실증평가하기 위한 실도로 기반의 평가환경 및 통합관제시설의 구축이 포함되며, 이를 바탕으로 평가시의 과인리오 개발, 자율주행 데이터의 수집 및 배달체계의 구축, 분석시스템의 개발 등으로 구성된다. 자율주행차 기술의 평가를 위해서는 자율주행차(센서, 차량정보), 인프라(기상·신호·대기정보나 노면상태), 교통류(속도, 교통량, 밀도) 등, 다양한 관련 데이터를 효율적으로 수집·분석하는 것이 핵심이다.기존의 연구에서는 자율주행차의 국내 도로환경용 실증도로 시험평가방법(시그아인리오별, 도로환경별)의 개발은 각 단위부품이 과도한 기존 차량에 3D 스캐단을 이용한 시험이 주를 이뤘다. 그라과인 이번 연구에서는 상용화된 부품군(ACC, AEB, LDWS, FCWS, ABS 등)의 제어에 의한 도로 환경별 시그어인 리오별 시험평가방법을 제안하고 실증함으로써 양산기회에 가장 가까운 연구를 실시할 수 있으므로 그 의미는 매우 크다. 역시 하나의 인프라와 차량으로부터 수집된 데이터를 기반으로 자율주행차의 안전성 및 수용성 평가가 가능한 자율주행도로로의 적용성 평가 기술체계 구축이 가능했을 것이다.실증기술 개발은 ‘자동차전용도로·도심로 자율주행시스템 개발 및 성능평가’ 과제에서 실시하는 가상현실 기반 통합 시뮬레이션 평가 및 주행시험장 기반 실차시험평가와 연계하여 추진된다. 특히 주행시험장 기반의 실차시험평가는 실증도로 구축계획지 인근에 있는 진흥원 내의 주행시험장에서 이루어질 계획이며, 주행시험장 내의 설비 및 실차시험 평가기술과 연계하여 실증환경이 구축되기 때문에 실도로 인프라 구축에 있어서 많은 문제를 삭감할 수 있다. 이 지상은 산업통상자원부 공고 제2015-233호에 따라 선정된 곳으로 자율주행평가를 위해 요구되는 다양한 주행조건을 충족하고 실도로 실증에도 적합한 환경이었다.”주행조건으로 터널, 교량, 지하차도, 교차로, 합류로, 분기로, 차량 통행량 등 다양한 요소를 고려해 자동차전용도로 이외 도심로 구간이 추가되고 단지 형태의 실증존이 만들어졌습니다” 실증 평가를 위해서는 자동차나 인프라에서 획득하는 정보가 매우 중요하다. 이를빅데이터로활용하여체계적이고예측가능한관제시스템을실현할수있어. 실도로 정보가 반영된 가상 시뮬레이터(VR)의 구축에 의해 자율주행차 시스템을 랩 기반으로 도로 적용성 시험 후 시험장에서 단위 기능별 시험을 통해 자율주행의 안전성을 알고리즘, , 부품별로 평가한다.즉, 실제 도로시험 간에 생성할 수 있는 다양한 문제를 폐쇄적 환경에서 줄이고, 과인간 후 안전한 실도로 실증 가능하도록 시스템을 구축한 것이었다.이렇게 축적된 자율주행차 실증데이터를 체계적으로 분류, 가공하여 자율주행차 운행에 관한 기반기술을 획득하였고, 이를 통해 미래차 분야인 ADAS부터 고도화된 자율주행차 실증평가까지 자율주행평가 및 기술개발을 위한 원스톱테스트베드를 구축 중에 있었다.과제 성공 후 체계적으로 확립된 빅데이터 기반의 관제 시스템을 통해 계획인 자율주행차 실재 테스트 지원 및 차량 통신 인프라 대여를 통한 사업화를 추진할 생각이었다.

진흥원은 “Be The Best”라는 철학을 갖고 자율 주행 및 기존의 자동차 관련 연구 분야의 최고의 연구 기관이 되고자 전 직원이 각자의 분야에서 노력하며 자율 주행 차 상용화 및 대중화 때문에 다양한 연구를 진행하고 있다. 진흥원의 조직문화는 수평적 관계를 지향하며 다양한 본부 간 협업시스템이 잘 갖춰져 있다는 점도 자랑이다. 특히 하나의 목표를 위해서 서로 다른 팀 간의 대화와 정보 공유가 빨리 이루어지고 성공적으로 업무를 수행해서 나쁘지 않다는 분위기가 잘 형성되어 있어.복지제도는 매월 말 자전거 탁구 골프 등 사내 동호회 활동을 지원하고 장기 근속자에게는 특별수당을 지급한다. 역시 한흥원을 발전시키고 직원들의 편의를 개선할 수 있는 어린 아이디어를 공모해 좋은 아이디어를 낸 직원에게는 포상도 해준다. 최고의 자동차 주행 시험장 운영 및 자율주행차 관련 기술 개발을 위해 부단히 노력하고 있는 진흥원은 자체 발전뿐만 아니라 전 세계 자동차 관련 산업의 발전을 위해 더 많은 업무를 수행하고 있어.

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