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[애플경제 전윤미 기자]자율주행차량이 만약 센서 성능 이상으로 인해 전방의 갑작스런 도로공사구역을 못보거나, 주행 경로를 오인할 경우 어떻게 될까. 또 긴급한 상황에서 운전자에게 운전과 차량제어권을 넘겨야 하는데, 그런 상황에서 안전을 보장할 수 없다는 우려도 있다. 이에 최근엔 클라우드 기반의 대응 기술이 발전하고 있어 주목된다.

3단계 이상의 고도화된 자율주행시스템 대비

현재 국내외적으로 자율주행시스템은 6단계로 구분되어 있다. 여기서 문제는 3단계 이상의 고도화된 자율주행시스템에서의 상황이다.

특히 문제는 모든 교통상황에 대해 첨단운전자보조시스템이 작동되는 것은 아니란 점이다. 이에 대해 최근 윤경수 지능형자동차부품진흥원 전략기획본부장은 연구를 통해 “이로 인해 자율주행 기술 레벨 2의 첨단운전자보조시스템은 전방주시와 안전운전에 대한 책임이 운전자에게 있다.”면서 “그러나 고장, 한계 성능, 운영범위 이탈 등으로 발생하는 오작동 등을 자체적으로 해결할 수 있어야 하는 레벨 3 이상의 자율주행단계에선 상황이 달라진다”고 구분지었다.

연구결과를 최근 정보통신기획평가원을 통해 공개한 윤 본부장 등은 “레벨3 이상의 단계에서는 자율제어 이상 상황에선 위험최소화상태(Minimal Risk Condition: MRC)에 도달하기 위한 고도화된 위험상황 대응 기술이 필수적”이라고 했다. 이에 제시한 것이 클라우드 기반의 대응기술이다.

국내, 교통 관련 연구기관들 한창 연구 중

이에 따르면 이미 지능형자동차부품진흥원은 물론, 국가기술표준원, 한국교통연구원 ‘이슈페이퍼’, 정보통신기획연구원, 그리고 한국자동차산업협회 등도 이같은 대응기술이나 대안을 제시한 바 있다. 또 이들 기관과 연구원들은 그 구체적인 기술을 개발, 연구하고 있어 귀추가 주목된다.

이들 전문가들이 주안점을 두는 것은 비상시 원격 제어를 위한 시간 제동, 조향, 가속 및 변속 등 자율주행 기능 전체에 대한 실시간 성능을 보장하는 원격 지원 기술이다.

이를 위해서는 무선 통신 기반 인프라(엣지-클라우드) 연계가 필요하며, 차량과 인프라의 데이터를 융합하고, 클라우드 기반 커넥티드 서비스 기술이 개발되어야 한다는데 의견을 같이한다. 또 “기존 자동차 산업에서 클라우드 기술이 가장 많이 융합된 분야는 차량 인포테이먼트 분야였으나, 최근에는 이처럼 자율주행기술 전반에 클라우드 기술이 융합되고 있다”는 관측도 곁들여지고 있다.

미국선 클라우드 기반 기술 완성 단계

이 대목에서 특히 해외의 선진 사례가 주목받고 있다. 아마존과 콘티넨탈의 경우 클라우드기반 모듈식 엣지 플랫폼인 ‘CAEdge’(Continental Automotive Edge)를 공동 개발하고 있다.

마이크로소프트의 ‘애저’(Azure)도 GM의 자회사와 자율주행 상용화를 위한 팀을 구성, 대량의 차량 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 있다. 또 센서에서 수집된 정보와 정밀지도를 매핑하여 최적화된 경로 생성 기술을 추출하고 있는 것으로 알려졌다.

구글의 구글 클라우드 플랫폼(GCP)도 비슷한 시도를 하고 있다. 이는 자회사인 역시 구글의 자회사인 웨이모(Waymo)와 함께 차량에서 생성되는 데이터를 저장, 관리, 실시간 분석하는데 클라우드를 활용하고 있다.

“국내 일각에서도 ‘레벨4’ 이상 겨냥한 연구 활발”

특히 국내에서도 최근 이른바 차량의 운행 전략에 대한 업데이트(Over The Air: OTA) 기술이 연구, 개발되고 있다. 이는 자동차의 고장, 오류, 부품의 노후화 등에 대한 누적 데이터를 활용하여 부품의 노후화와 고장 징후를 사전에 진단하여 부품을 교환하도록 하는 것이다. 이는 자율주행 기술의 고도화를 위해 주변환경 데이터를 수집하고, 차량의 제어 정보를 실시간으로 수집하고 분석하는 것이다.

한국교통연구원 연구진은 ‘이슈 페이퍼’를 통해 이처럼 클라우드를 기반으로 한 원격지원 기술의 개념을 분명히 하고 있다. 이에 따르면 원격지원 기술은 “자율주행차량 단위의 오류나, 한계 상황 판단 및 대응 기술, 차량/인프라 데이터 융합 기술, 원격지원 서비스 결정을 위한 판단 기술, 원격지원 기반 회피 경로 생성 기술, 클라우드 기반 모니터링 기술 등이 포함된다.”는 것이다.

이에 따라 국내에서도 클라우드 기반의 원격제어 기술을 확정하기 위해 일반적인 데이터는 물론, 모든 자율주행 관련 데이터를 수집, 데이터 변환, 관리, 분석하고, AI 모델 적용 기능을 도출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 앞서 윤경수 본부장은 “또한, 수집된 데이터를 기반으로 특히 ‘레벨 4’ 이상의 무인자율주행 테스트/서비스 확장을 목표로 하고 있다”면서 “이를 위해 소프트웨어 기술을 통합하여 운영할 수 있도록 ‘텔레오퍼레이션’ 2단계 기술인 원격지원 기술 개발이 한창”이라고 전했다.