자동 운전 자동차가 사람들의 생활에 가져올 변화는 바로 메가톤급이라는 점에서 관련 기술에 많은 관심을 갖는 편인데 어제 국내의 자동 운전 시작이다”뷰론 테크놀로지”이 라이더(LiDAR;빛으로 주변 물체와 거리를 감지하는 기술)센서만으로 서울-부산 간의 자동 운전 면허를 취득했다며 관심이 높아지고 있습니다.이는 분명 자동 운전 차량에 관련하고”상당한 뉴스”이 될 것 같아서 오늘날 독자와 함께 조사하는 시간을 갖고 싶지만 백문 비방만 못하다-일단 동영상으로 봐서 말을 잇기로 합시다.Vueron LiDAR only autonomous driving보시다시피, 주목할 내용은 라이더 센서 하나만 사용하고 서울에서 부산까지 가능한 과정을 드라이버의 개입 없이 100%자동 운전에 성공했다는 점입니다.360번 탐지 가능한 하나의 라이더 센서를 달고 최고 속도 100km/h에서 414km의 거리를 주행했다는 얘기인데 운전자가 5시간 전혀 운전대를 잡지 않았다는 게 제겐 놀랍군요.더 주행하면서 차선을 유지하는 것은 물론 간 간격의 유지, 자동 차선 변경, 급감 속도 상황의 충돌 방지 등을 시도하고 기술의 안전성을 입증한 것도 주목되지만 국내외 여러 기업이 뷰론 테크놀로지의 서울-부산 라이더 자동 운전의 성공을 관심을 갖고 있다는 보도가 나오고 있어 향후 전개되는 양상에도 관심이 쏠리고 있습니다.라이더 센서만으로 자동 운전 면허를 취득한 것은 뷰론 테크놀로지가 세계 최초이기 때문입니다.대부분의 자동 운전 차가 라이더와 카메라, 레이더, GPS등 다양한 센서를 동시에 사용하는 것과 달리 뷰론 과학 기술은 단 하나의 라이더 센서만 활용되고 안정된 자동 운전을 실현했다는 점이 평가되는 점입니다.이는 자동 운전에 관해서 자동차 업체가 요구하고 어려운 조건을 충족 자동 운전용 라이인인지 솔루션을 실제로 장착한 사례입니다,뷰론테크놀로지는 KAIST 출신 엔지니어들이 지난해 모여 설립한 기술 스타트업인데 창업 직후 네이버 스타트업 양성 부서인 ‘D2SF’와 벤처캐피털(VC) 본엔젤스로부터 투자를 받았습니다. 자체 개발한 인지 알고리즘을 기반으로 자율주행 라이다 인지 솔루션 상용화에 성공한 것입니다.뷰론테크놀로지는 KAIST 출신 엔지니어들이 지난해 모여 설립한 기술 스타트업인데 창업 직후 네이버 스타트업 양성 부서인 ‘D2SF’와 벤처캐피털(VC) 본엔젤스로부터 투자를 받았습니다. 자체 개발한 인지 알고리즘을 기반으로 자율주행 라이다 인지 솔루션 상용화에 성공한 것입니다.현재 상용화된 자동 운전 수준 1은 센서에서 차량 주변을 감지하고 자동으로 브레이크를 걸고 전방에 있는 차량과 간격을 유지하는 크루즈 기능을 제공하는 수준 2에서는 저속으로 차량의 흐름에 따라서 스스로 주행하는 저속 추종 자동 운전과 자동 주차 시스템 기능을 지원했습니다.올해부터 양산할 수준 3차량에서는 고속 도로에서 차선 변경이나 추월 합류 장애물 회피 등을 지원하고 향후 완전 자동 운전 차라고 부르는 수준 4이 개발되면 긴급 사태를 포함하고 드라이버의 개입이 필요 없도록 발전할 것으로 예상되고 있습니다.전문가들은 자동 운전 차를 실현하려면 몇가지 최첨단 기술이 필요하다고 지적하고 있는데, 안에서도 “첨단 운전 지원 시스템(ADAS, Advanced Driver Assistance Systems)”이 핵심 기술이라고 말하고 있습니다.ADAS시장은 기술 면에서 인지-판단-제어의 3개 영역으로 나누어집니다.전문가들이 설명하는 각 영역별 요지는 다음과 같습니다.I인지 영역 인지적 영역은 카메라(Camera), 레이더(Radar), 라이더(LiDAR), 위치 측정(GPS), 자이로스코프(속도, 방향 변화 측정)등의 센서를 사용하고 장애물, 도로 표지, 교통 신호 등을 인식을 통해서 주행이나 주차시에 발생할 수 있는 사고의 위험을 알리고 차량이 운전자 대신 부분적으로 제동하고 핸들을 제어하는 기술이다.Ⅱ 판단 영역 평가 영역은 인지 신호를 효율적으로 분석한다(소프트웨어 알고리즘+ECU/DCU)차량의 행동 지시를 내리는 기술에 해당한다.Ⅲ 제어 영역 제어 영역은 지시된 행동에 추종하기 위해서 조향, 가감 속도 등을 제어하는(액튜에이터)기술을 포함한다.현재 상용화된 자율주행 레벨1은 센서로 차량 주변을 감지해 자동으로 제동을 걸거나 전방에 있는 차량과의 간격을 유지하는 크루즈 기능을 제공하고 레벨2에서는 저속에서 차량 흐름에 따라 스스로 주행하는 저속 추종 자율주행과 자율주차 시스템 기능을 지원했습니다. 올해부터 양산에 들어가는 레벨3 차량에서는 고속도로에서 차선 변경과 추월, 합류, 장애물 회피 등을 지원하고 향후 완전자율주행차로 불리는 레벨4가 개발되면 비상상황을 포함해 운전자 개입이 필요 없도록 발전할 것으로 예상되고 있습니다. 전문가들은 자율주행차를 구현하기 위해서는 몇 가지 최첨단 기술이 필요하다고 지적하지만, 그 중에서도 ‘첨단운전자보조시스템(ADAS, Advanced Driver Assistance Systems)’이 핵심 기술이라고 말합니다. ADAS 시장은 기술 면에서 인지-판단-제어의 세 영역으로 나눌 수 있습니다. 전문가들이 설명하는 각 영역별 요지는 다음과 같습니다. I인지영역 인지영역은 카메라(Camera), 레이더(Radar), 라이다(LiDAR), 위치측정(GPS), 자이로스코프(속도, 방향변화측정) 등의 센서를 사용해 장애물, 도로표지판, 교통신호 등을 인식을 통해 주행이나 주차 시 발생할 수 있는 사고 위험을 알리고 차량이 운전자를 대신해 부분적으로 제동해 조향을 제어하는 기술이다. Ⅱ 판단영역 판단영역은 인지신호를 효율적으로 분석해(소프트웨어 알고리즘+ECU/DCU) 차량 행동지시를 내리는 기술에 해당한다.Ⅲ 제어 영역 제어 영역은 지시된 행동을 추종하기 위해 조향, 가감속 등을 제어하는 (액튜에이터) 기술을 포함한다.자동차의 ADAS적용이 확대될수록 차량에 탑재된 전장 부품은 크게 증가합니다.기존의 일반 차량 1대에 평균 200~300개 수준의 반도체가 들어가는 것보다, 자동 운전 차에는 2000개 이상의 반도체가 필요하다는 점에서 최근의 반도체 품귀 현상을 설명할 수 있습니다.지난해 ADAS시장이 82억달러에 달했습니다만, 연평균 21%씩 성장, 2025년에는 224억달러 규모를 형성할 것으로 보고 있습니다.ADAS의 핵심은 단연”센서”라고 해도 ADAS는 전방 충돌 방지 차선 이탈 방지 등 인지 영역을 중심으로 카메라, 레이더, 라이더의 수요가 증가하고 있지만 2020년 ADAS시장 매출의 거의 절반은 레이더(38억달러)와 카메라(35억달러)이 차지하고 있었지만 그동안 수준 2는 카메라와 레이더가 일부 하이옌급 차량을 중심으로 적용되어 왔었습니다만, 향후 미드 레이 이미지를 엔트리급 차량에 적용이 확대되면 성장은 더 급속히 상승할 것이라는 게 업계의 전망입니다.2025년까지 카메라는 81억달러, 레이더는 91억달러의 매출 규모로 성장할 것으로 보고 있습니다.이 가운데 라이더(LiDAR)의 매출은 2020년 4000만달러 정도였습니다만, 이는 카메라와 레이더보다 현저히 떨어지는 규모입니다.그러나 자동 운전 수준 3이 본격화하는 올해부터 라이더의 도입이 늘어 성장률이 급격히 상승할 것으로 예상되지만 2025년에는 17억달러 규모로 확대할 것으로 예상됩니다.아우디 A8의 자율주행 기능을 지원하는 부품(자료: System Plus)현대차도 올 하반기 출시되는 풀체인지 제네시스 G90에 자율주행 레벨3 구현을 위해 두 개의 라이다를 장착한다고 밝혔습니다.카메라와 레이더는 만도가 공급하고 라이다는 현대모비스를 통해 미국 벨로다인 제품이 사용될 예정이라고 합니다. 볼보자동차도 2022년부터 미국 루미나 라이다를 장착한 자율주행 레벨3 차량을 양산한다고 공식 발표했습니다.이처럼 떠오르는 ‘라이더’ 시장을 잡기 위한 움직임이 가속화되고 있는 상황에서 국내 스타트업 뷰론테크놀로지의 서울-부산 라이더 센서 자율주행 면허 취득은 역사적 의미를 가질 것으로 보입니다. 뷰론테크놀로지가 개발한 라이다 인지 솔루션은 임베디드 환경에서도 다양한 객체를 빠르게 인식할 수 있는 제품으로 시스템 확장성이 뛰어나고 센서 퓨전, 주행 판단 등 다른 자율주행 기술과의 시너지가 크다는 게 강점으로 평가받고 있습니다.자동 운전 차량과 관련해서 또 하나의 관심사는 “라이더 탑재하지 않은 “이라고 밝혔다 이 론·마스크의 테슬라의 경우를 들 수 있으나, 대부분의 자동차 OEM사인 라이더 탑재에 심혈을 기울이고 있는 것과는 반대로 테슬라의 경우는 라이더를 탑재하지 않은 전략을 고수하고 있습니다.테슬라가 라이더를 이용하지 않은 이유는 레이더와 카메라보다 약 10배 이상 높은 가격 때문이지만, 테슬라는 라이더다센서의 높은 가격에서 자동 운전 차 대중화가 늦다고 생각하기 때문에 이 점도 라이다테크놀로지에 관심을 끄는 요소입니다.라이더 센서의 대신 8개의 카메라와 12개의 초음파 센서, 1개 레이더를 이용하고 ADAS의 오토 파일럿(Autopilot)기능을 실현하겠다는 것이 테슬라의 입장입니다만 이처럼 8개의 카메라에서 차선과 신호등 주변 차량을 인식한 데이터를 수집하고 완전 비전 중심 접근(Heavily Vision-based Approach)방식을 제안하는 것이 테슬라입니다.테슬라는 몇년 전까지는 물건인지에 90%이상의 정도를 나타낼 라이더와 비교해서 카메라의 깊이 측정 정밀도는 20%이하의 수준이었지만 카메라 정보를 라이더센서 정보처럼 포인트 클라우드에 변환(Pseudo Lidar Approach) 하고, 주변을 인식하는 기술을 적용한 결과 현재의 카메라 사물 인지력은 70%이상으로 비약적으로 상승했다는 것이다.라이다 없이 내장 카메라만으로 자율주행 기술을 구현한 테슬라라이더를 둘러싼 테슬라와 타사 간 경쟁 양상이 어떤 방향으로 흘러갈지 궁금하지 않으세요? 내가 뷰론 테크놀로지의 라이다 센서를 통한 자율주행 면허 취득에 관해 주목할 내용은 이 정도입니다.추후 관련 정보가 추가로 입수되는 대로 독자와 공유하도록 하겠습니다.글을 마치면서 엔지니어TV가 제작한 라이더 관련 동영상을 보면서 관련 지식을 좀 넓혀볼까요?라이다 공간인식 기술, 자율주행 AR/VR/MR이 글은 여기서 끝납니다. 감사합니다。 총총…
