K-MOOC 웨어러블컴퓨터디자인 중간고사 대체과제*****학과 *학년 김**관심분야 : 자율주행 자동차 기술자동차의 보급이 증가함에 따라 운전자의 과실로 인한 사고가 지속적으로 증가하고 있으며 이는 전 세계적으로 주요한 사회 문제 중 하나로 대두되고 있다. 자동차 충돌사고의 93%는 운전자의 실수가 주요 원인인 것으로 조사되었다. 이에 따라 예전부터 존재했던 기술이었지만 최근 들어 개발이 빠르게 진행되면서 자율주행 자동차의 시대가 본격적으로 열리게 되었다. 사람들은 자율주행 자동차의 안전성과 기능을 누리고 이에 매료되면서 소비자들의 반응 또한 매우 뜨거워지고 있다. 따라서 자율주행 자동차의 기술이 어디까지 왔는지, 앞으로 어떻게 나아가야 할지를 알아보고자 한다.자율주행 자동차는 ‘첨단의 컴퓨터, 통신, 측정기술 등을 이용하여 자율적으로 운행할 수 있는 차량’ 즉, 자동차에 장착된 GPS 수신기로 정확한 위치를 인식해 계기판에 정밀한 지도를 제시하고 현재 위치에서 목적지까지 가장 효율적이면서 안전하게 이동할 수 있도록 하는 자동차를 의미한다. 또한 자동차 주위에 부착되어 있는 수많은 감지 카메라와 레이더 및 라이다 센서를 활용하여 스스로 사물을 감지한 뒤 사고가 나지 않도록 할 수 있는 기능이 있다. 자율주행 자동차 연구는 기술을 선도하고 있는 테슬라와 구글을 비롯하여 벤츠, 포드, 현대기아자동차 등이 개발 중에 있으며 자율 주행에 필요한 기술 개발을 완료 및 진행중에 있다.자율주행 자동차 시스템에 대해 알아보기 전에 자율주행 자동차의 자율주행 단계에 대해 알아보고자 한다. 자율주행 자동차의 자율주행 단계를 미국도로교통안전국에서는 0-4단계로 제시하였고 미국자동차공학회에서는 마지막 단계를 좀 더 세분화하여 0-5단계로 구분하였다. 자율주행 0단계는 모든 주행시간 동안 운전자가 차량의 모든 제어(제동, 조향, 가속 등)을 책임지고 주행하며 안전주행시스템으로부터 안전관련 경고 등을 참고하여 주행하는 것을 포함한다. 자율주행 1단계는 이벤트 발생 시 자율주행시스템이 횡축 또는 종축 차량제어 중 하나를 수행하며 운전자의 주행 부담을 덜고 보다 빠르게 이벤트에 대처하도록 돕는다. 자율주행 3단계에서는 특정한 교통 조건 및 상황에서 차량의 모든 제어를 자율주행시스템이 맡아서 수행하고 예기치 못한 돌발상황이나 자율주행시스템의 한계를 벗어나는 경우 운전자는 차량제어 권한을 돌려받아 주행한다. 구글자동차나 테슬라, 그리고 지엠사가 자율주행 3단계의 자동차들을 시장에 출시하고 있다. 자율주행 4단계는 자율주행 시스템이 모든 주행시간동안 안정적인 차량의 제어를 관장하며 운전자는 단지 목적지 입력만을 필요로 하는 것으로 정의하는 것이 미국도로교통안전국의 정의이다.이제 자율주행 자동차 시스템 구성에 대해 알아보고자 한다. 자율주행자동차는 외부 주행환경을 인식하고 이를 판단하여 주행전략을 수립하며 차량을 제어하는 프로세스로 작동하는 것이 일반적이다. 보통 외부 주행환경을 인식하는 것은 하드웨어(HW), 인식된 정보를 바탕으로 판단 및 주행전략을 세우는 것이 소프트웨어(SW)의 역할이다. 우선 자동차가 외부의 주행환경을 인식하는 과정에는 경로 탐색, 고정 지물 인식, 변동·이동 물체 인식 등이 포함된다. 경로 탐색을 위한 요소기술로는 정밀지도 및 측위가 있으며, 이를 위해 고해상도 지도 및 고정밀 GPS기기가 필요하다. 차로 나 차선, 터널 등의 고정 지물 인식에는 V2X통신기술이 요구된다. V2X통신기술은 V2V(Vehicle to Vehicle)와 V2I(Vehicle to Infra)기술 모두를 통칭하는 기술이다. V2V통신기술은 차량간 통신으로 실시간 교통상황이나 돌발상황, 교통 제어상태 등에 활용된다. V2I통신은 차량과 기지국 간 통신으로 전방의 교통정보, 차량 접근 알림, 추돌경고 등에 필요하다. 차량이나 보행자, 신호등 등의 변동·이동 물체 인식은 주로 첨단운전자지원시스템(ADAS) 센서를 통해 적용된다. ADAS는 자동차에 스테레오 카메라, 레이더, 라이다 등을 장착하여 주행 중 외부환경을 감지, 운전자에게 주변차량 접근이나 교통신호 변화 등을 알려준다. 이러한 HW와 연계되어 핵심적인 역할을 수행하는 SW기술로는 센서 정보를 이용한 상황 인식 기술, 음성 인식 기술, 운전자 상태 인식 기술, 영상 정보 인식을 통한 자율 주행 알고리즘 기술 등이 있다. 특히 자율 주행 알고리즘 기술에는 목적지까지 최적경로 생성 기술, 실시간 목적지 경로 재설정 기술, 자율 주행 차로 판정 기술, 차선 변경 판단 및 Path 생성 기술 등이 해당된다. 또한, 디지털 맵 - 주변환경 정보융합 기술, 동적 맵 정보 최적화 기술, 지도정보 데이터베이스 구축 기술, 실시간 데이터 검색/수집/가공 기술, 디지털 맵 전송 및 저장 기술, 디지털 맵 기반 자율주행 지원을 위한 경로 생성 기술 등과 관련된 기술이다. 자율주행 지원 능동 차량제어 기술의 발전방향은 구동제어, 제동제어, 조향제어, 현가제어 등 개별 차량제어 시스템을 거쳐 통합제어 시스템으로 발전하고 있다. 고신뢰성 이중 안전센서 및 액추에이터 개발, 기능 안전성 요구 사양을 기반으로 한 설계, 위험 분석 및 검증을 통한 고장 안전 기술 등을 개발하고 있는 추세이다. 먼저 조향, 가감속, 기어 변속을 위한 액추에이터가 장착되어 있으며, 많은 장비 구동용 추가 전원을 위해 차량용 발전기, 보조 배터리가 장착되어 있다. 또한 차량의 속도 및 이동거리 추정을 위한 인코더 및 비상정지 버튼 등이 장착되어 있다. 시스템의 SW 탑재를 위한 컴퓨터 및 네트워크 장치가 설치되어 있다. 외부 인식을 위한 센서로는 원거리 전방을 위한 레이더와 중거리 전방위를 위한 3D 라이다, 근거리 및 음영지역을 커버하기 위한 전방 다중 레이어 라이다 및 후방 2D 라이다, 차선인식을 위한 카메라, 전역 위치 측정을 위한 GPS/INS 등이 설치되어 있다. 자율주행은 센서를 통해 차량 주변의 환경에 대한 데이터를 수집한 후, 수집된 데이터를 프로세서가 받아 미리 정의된 알고리즘을 통해 그 결과를 해석하여 주행에 관한 의사결정을 내린 후, 액추에이터를 통해 실행된다. 이러한 일련의 과정 중 가장 중요한 것은 센서를 통해 수집된 대량의 데이터를 바탕으로 조향, 속도, 정지에 관한 의사결정을 내리는 SW 알고리즘이다. 주행 도로 상황에서 예측 불가능한 상황과 다양한 위험성, 날씨나 환경 변화에 따른 차선 인식의 어려움 등을 극복하기 위해서 딥러닝 기반 인공 지능 기술이 선보이고 있다.다음으로 국내외 기술개발 추세를 살펴보려고 한다. 먼저 자율주행 자동차 기술을 선도하고 있는 미국부터 보자면, 자율주행 자동차의 선두주자로 세계적인 이목을 끌었던 2012년 네바다주 세계 최초 무인 자동차 면허취득을 시작으로 세계 최초 완전자율주행 시연과 자율주행 시범 서비스 등을 준비하며 무인자동차 시장을 노리고 있다. 현재 양산차로는 테슬라의 모델 시리즈가 자율주행 3단계를 충족하는 FSD(Full Self Driving)기능을 탑재하여 소비자들의 호응을 이끌어내고 있다. 유럽의 경우 오랜 자동차 개발 역사를 가진 벤츠가 2015년 세계 최초 자율주행 자동차의 상용화에 성공하면서 시장에 입지를 다지고 있다. 2013년에는 인텔리전트 드라이브 기술을 적용한 S 클래스에 이어 2017년에는 더욱 기술이 발전된 주행안전보조 시스템을 탑재한 E 클래스를 출시하고 있다. BMW는 뉴 7시리즈를 출시하면서 자율주행 자동차 시장을 함께 공략하고 있다. 아우디도 2017년 세계 최초 자율주행 3단계 상용화에 성공하였다. 자동차 부품업체인 보쉬는 엔비디아와 함께 공동연구 체결을 통해 인공지능이 탑재된 자율주행 시스템을 발표하고 경쟁력과 차별성을 확보하고 있다. 국내의 경우 초기 소형 전기자동차 개조를 시작으로 2010년부터 현대기아자동차가 실시하는 무인자율주행자동차 경진대회 등을 발판으로 연구가 점차 확대되었다. 현재는 여러 산, 학, 연에서 미국자동차공학괴 기준의 자율주행 3-4단계까지의 자율주행 시스템 기술 개발에 이르렀다. 현재는 완성차업체뿐만 아니라 대학교나 IT연구소까지 자율주행 3-4단계에 이르는 기술로 성장하고 있다.논문 참고 출처 Hyperlink "https://www.koreascience.or.kr/article/JAKO*************32.page" https://www.koreascience.or.kr/article/JAKO*************32.page Hyperlink "https://www.koreascience.or.kr/article/JAKO*************35.pdf" https://www.koreascience.or.kr/article/JAKO*************35.pdfhttps://www.itfind.or.kr/WZIN/jugidong/1815/file8*************81808-181501.pdf
