자율주행 정의 및 가능성
자율주행이란 운전자 또는 승객의 조작 없이 자동차가 스스로 운행하는 기술을 말한다. 미국자동차공학회(Society of Automotive Engineers, SAE)는 자율주행을 6단계로 정의하여 공표했고,1 이 표준은 지금까지의 발전을 반영하도록 개정되었다. 높은 단계의 자율주행을 위해 자동차는 인공지능, 센서, 알고리즘 등의 고등 기술을 활용하여 주변 환경을 감지하고 분석한 다음 실시간으로 운전에 대한 의사결정을 내리게 된다. 이러한 자율주행 기술 개발은 미래 모빌리티 수요와 함께 사용자 안전을 향상하기 위한 필요로 더욱 촉진되고 있다.
자율주행 기술은 사람이 운전하는 것보다 높은 안정성을 제공할 수 있다. 자율주행 기술을 탑재한 자동차는 <그림 1>과 같이 카메라(Camera), 레이더(Radar), 라이다(LiDAR) 등의 센서와 인공지능 기술을 이용하여 최종 의사결정을 내리기 때문에 사고 발생 가능성을 최소화할 수 있고, 운전 중에 발생할 수 있는 운전자의 부주의나 스트레스, 피로와 같은 요소를 배제할 수 있으므로 안전한 운행이 가능하다. 또한 자율주행 자동차는 속도와 주행 경로 등을 신호체계와 연동하여 교통 체증을 해결하는 데 도움을 줄 수 있으며, 보행자와 자전거 등의 공존이 가능하므로 미래 교통 시스템에서 중요한 역할을 할 수 있다.
자율주행 차량용 센서 기술
이러한 자율주행을 위해서는 주변 환경을 인식하고 판단하는 것이 최우선이므로 센서는 핵심이자 필수 요소라 할 수 있다. 이를 통해 자율주행 자동차는 정확하고 신속한 판단을 내리며, 운전자의 개입 없이 안전하고 효율적으로 주행할 수 있다. 현재 자율주행 자동차에 활용되는 센서로는 대표적으로 <그림 2>와 같이 카메라, 레이더, 라이다를 들 수 있다.
카메라는 주변 환경을 촬영하여 이미지로 출력하는 센서이다. 가격이 다른 센서들에 비해 저렴하며 딥러닝 기술을 활용한 객체, 차선, 신호등 인식 등의 다양한 정보를 제공할 수 있고, 높은 해상도로 주변을 세밀하게 구분할 수 있다는 특징이 있다. 하지만 정확한 거리 정보를 알기 어려워 감지된 물체의 위치를 파악하기 힘들고 이를 보정하는 추가적인 작업이 소요된다. 그리고 주변 환경의 밝기나 색상에 크게 영향을 받아 악천후, 그림자, 야간 등의 시정이 좋지 않은 상황에서 시야 및 작동이 제한될 수 있다는 단점이 있다.
레이더는 전자기파를 이용해 주변 환경을 탐지하는 기술로서 물체의 거리, 속도, 상대적 각도 등을 측정하는데 높은 성능을 보인다. 그리고 안개, 눈, 비 등과 같은 날씨 조건에 영향을 받지 않는다는 장점이 있다. 그러나 레이더에 사용되는 파장(Radio Frequency)은 작은 물체를 감지하거나 물체의 형태나 속성을 파악하는 데 제한이 있어, 다른 차량이나 벽, 건물 등과 같은 장애물을 구분하는 데 어려움이 있고 이에 따라 복잡한 주행 환경을 정확하게 인식하는 데 한계가 있다. 따라서 레이더는 정확도를 높이기 위해 자율주행 차량에서 단독으로 사용되기 보다는 다른 센서와 함께 사용이 필요하다.
라이다는 레이저를 이용해 주변 환경의 거리, 방향, 위치 등을 측정하는 센서로 높은 해상도와 매우 정확한 거리 측정 능력을 갖추고 있다.3 그리고 초당 수백만 회 이상의 레이저를 방출하여 주변 환경을 빠르게 스캔할 수 있다. 이를 통해 라이다는 실시간으로 주행 경로를 계산하고 조정하는 데 매우 유용하며, 라이다를 탑재한 자율주행 차량이 복잡한 환경에 노출되어도 주변 환경을 빠르고 정확하게 인식할 수 있다는 특징이 있다. 또한 레이저를 사용하므로 주변 환경의 밝기에 구애받지 않는다. 이는 낮과 밤 모두 사용할 수 있음을 의미하며, 자율주행 차량이 어떤 시간에도 주변 환경을 인식할 수 있도록 만들어 준다. 다른 센서들과 비교해서 라이다의 가장 큰 장점은 조감도(Bird’s eye view)를 생성할 수 있으므로 좀 더 포괄적인 조망을 3차원 형식으로 제공할 수 있다. 하지만 라이다는 다른 센서들에 비해 비교적 가격이 높으며, 크고 무거운 편이라는 단점이 있다. 최근 라이다 개발 업체들은 이러한 문제를 극복하기 위해 소형화, 경량화, 제조 원가 하락 등에 기술 개발 초점을 맞추고 있다. 이러한 단점에도 불구하고 라이다는 우수한 해상도와 거리 정보를 제공한다는 장점으로 이종 센서와 함께 사용될 때 자율주행 시스템의 성능을 높여준다. 따라서 라이다는 자율주행 차량에서 필수적인 역할을 함과 동시에 최적의 결과를 제공하는 센서로서 적용되고 있다.
라이다 : 기계식 라이다(Mechanical LiDAR)
앞서 설명한 대로 라이다는 자율주행 차량에서 가장 중요한 센서 중 하나로, 많은 업체가 라이다 개발에 참여하고 있다. 라이다는 측정할 수 있는 범위(시야각, Field of View)를 확장하기 위한 다양한 스캐닝 구조로 발전해 오고 있다. 가장 기본적이고 초기 라이다 기술의 주를 이뤘던 방식으로 기계식 구동부를 이용한 회전형 방식(Rotating, Spinning)이 있다. 이 방식은 레이저 광선을 방출하는 레이저 다이오드와 이를 반사하는 회전형 구동부(거울 등), 그리고 반사된 빛을 받는 검출기로 구성된다. 레이저 다이오드에서 출사된 빛이 회전하는 거울에 반사되어 주변 환경을 스캔한다. 이때 검출기는 반사되어 돌아오는 빛을 측정하여 거리와 방향 등을 계산한다. 이 방식은 높은 정확도와 거리 측정 범위를 가지고 있지만, 구동부의 회전 구조에 의해 제품 수명에 취약하고, 기계적 충격 등의 외부 요인에 영향을 받아 신뢰성 역시 취약하다는 단점이 있다. 그뿐만 아니라 구동부로 인해 소형화에 어려움이 있다는 단점도 존재한다.
이러한 구조적 문제점을 보완하기 위해 MEMS(Micro Electro Mechanical System, 미소기계전자시스템) 기술로 제작한 소형 거울부(Micro Mirror Scanner)로 기존 회전형 구동부를 대체하는 라이다가 개발되어 소형화는 다소 해결되었지만, 이 역시 내구성 및 저가화 측면의 이슈가 여전히 존재하여 종래의 단점을 모두 해결하기 어려운 점이 있다.
라이다 : 고정형 라이다(Solid-state LiDAR)
모빌리티 산업에서 자율주행 목적으로 라이다의 활용 분야가 늘어나면서, 소형화, 경량화, 고내구성을 위한 연구 및 개발이 집중되고 있다. 이에 따라 구동부를 활용한 기계식 라이다의 일부 한계점을 극복하기 위한 방향으로 추세가 변화하며 기술 고도화가 진행되고 있다. 반도체 소자를 사용한 고정형 방식(Solid-state)의 라이다는 이러한 기술 고도화로 인해 나온 방식 중 하나이다. 이 방식은 기계식 구동부를 활용한 회전하는 부분 없이, 레이저 다이오드에서 발생한 빛이 물체에 맞고 난 후 반사되는 빛을 검출기로 측정하는 방식이다. 기계식 구동부가 없으므로 더욱 작게 만들 수 있고 낮은 전력 소모 등의 특징이 있다. 그리고 반도체 소자를 사용하므로 대량 생산(Batch Process)이 가능해 제조 원가도 절감할 수 있어 회전형 방식의 단점을 해결할 뿐만 아니라 자율주행 시스템에 적용하기 용이하다는 장점이 있다.
이러한 고정형 라이다에도 빛을 조사하는 방식에 따라 <표 1>과 같이 여러 기술로 나뉜다. 레이저 빛을 측정하고자 하는 영역 전체에 조사하는 Flash 방식은 마치 야간에 카메라에서 Flash를 작동시켜 사진을 촬영하는 방식과 유사하다. 광원 하나로 영역 전체를 측정하다 보니 각 측정점에 조사되는 빛의 세기가 낮아 장거리 측정에 불리하고, 해상도가 높을수록 측정 거리가 짧아지므로 해상도와 측정 거리의 모순관계(Trade-off)가 존재한다.
또 다른 방식으로 광위상배열(OPA, Optical Phased Array) 방식이 있다. OPA는 하나의 광원을 전기적으로 복수의 형태로 분할 및 방향을 조절하는 구조로, 크기가 작고 내구성을 높일 수 있다는 장점이 있다. 하지만 빛을 분할하는 데 사용되는 구조물(광 안테나)에서 발생하는 간섭과 낮은 결합 효율(Coupling Efficiency)로 인해 측정 거리에 제한이 있고, 광위상배열을 구동하기 위한 높은 전력 소모 등의 기술적 한계가 있다.
에스오에스랩은 원하는 영역으로 조사할 수 있는 Addressable VCSEL(Vertical Cavity Surface Emitting Laser, 수직캐비티표면광방출레이저)과 반사된 빛을 검출하
기 위해 SPAD(Single-photon Avalanche Diode, 단일광자 포토다이오드)를 송수광원으로 활용하는 방식을 <그림 3>과 같이 개발하였다. 이 구조의 경우 Flash 구조와 유사하나 각각의 광원을 원하는 형태로 조사할 수 있어, 상대적으로 높은 세기의 빛을 생성하여 장거리 측정에 유리하다는 장점과 높은 해상도도 함께 가져갈 수 있다. 또한 광원을 배열 형식(Array)으로 만들어 여러 광원을 교차로 사용하게 되므로 내구성 측면에서도 장점이 있다. 에스오에스랩은 이러한 VCSEL-SPAD 기반의 완전 고정형 라이다 개발에 성공하였고, 현재 다수의 Tier-1 업체들과 차량 탑재를 목표로 양산 제작을 위한 공동 개발이 진행 중이다.
자율주행 기술의 진행 방향
자율주행 기술의 발전에 따라 다양한 센서들이 개발되어 왔지만, 결국 센서는 안전하고 효율적인 자율주행을 위해 높은 정확도와 신뢰성을 보장하는데 개발 중점을 두어야 한다. 특히 날씨, 조명, 시야 등의 환경변화에도 동일한 성능으로 작동할 수 있도록 안정성을 향상해야 한다. 실제 도로 환경에서 사용할 때 발생할 수 있는 여러 상황에 대해 대처할 수 있는 알고리즘 개발을 위해서도 필요하다.
자율주행 기술의 발전과 향후 자율주행 차 양산을 위해 센서의 소형화, 가격 절감, 신뢰성 등의 노력도 요구되지만, 센서들의 데이터 처리와 분석 기술, 인지 성능 향상을 위한 소프트웨어 기술, 기능 안전(Functional Safety) 적용 등의 발전이 동반되어야 한다. 그뿐만 아니라 학계, 산업, 정책 결정자들 간의 지속적인 협력을 통해 윤리, 제도, 사회적 영향 등을 고려한 규정 및 표준화 작업도 필요하다. 이를 통해 미래에는 더욱 안전하고 정확한 자율주행 기술이 구현될 것으로 기대된다.
