자율주행기술의 안전성 검증, 시뮬레이션이 필수인 이유 ①

최태우 / 기사승인 : 2019-08-12 11:09:03
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자율주행차량은 안전성, 사회적으로 또 삶의 질의 측면에서 상당한 혜택을 제공하는 혁신적인 기술이다. 전문가들은 자율주행차가 수많은 사고 및 부상과 인명 손실 관련 비용을 크게 줄여줄 수 있을 것이라고 믿고 있다.


시각 장애 또는 기타 사유로 운전을 할 수 없는 사람의 삶의 질도 향상될 것이다. 많은 수의 운전 인구로 인한 교통 혼잡도 완화될 것으로 예상된다.


소포배달, 자산 검사, 농업용 응용 등 일상적이거나 위험한 일을 대신해주는 첨단 로봇과 같은 무인자율드론에게서도 여러 비슷한 혜택을 얻을 수 있을 것으로 예상되고 있다.


그림 1. 자율주행자동차 시장 전망

전세계 자율주행차량의 시장 규모는 큰 폭으로 증가할 것으로 전망된다. 자율주행차를 예로 들면, 시장 규모는 향후 10년 간 40%의 연평균성장률을 기록하면서 2027년에는 1270억달러 규모를 형성할 것으로 보인다.


이러한 기회를 포착하기 위하여 정부는 국가 정책 및 규제를 통해 기존의 자동차 관련, 비관련 기업 모두 해당 분야에서 주도권을 잡기 위해 경쟁하고 있다. 드론과 로봇 산업 분야에서도 유사한 모습을 찾아볼 수 있는데, 중요한 점은 이러한 트렌드가 전통적인 공급망을 변화시키고 있다는 점이다.


자율주행차를 예로 들어 설명하면 기존의 최적, 고착화된 자동차 공급 시장은 전례 없는 인수, 파트너십 및 신규 진출이 지속적으로 매일 발생하는 등 그 생태계가 매우 동적으로 변화하고 있다.


티어1 공급 업체들은 자율주행의 핵심기술과 지식을 보유한 선도적 공급 업체로서 상당한 성장기회를 갖게 된다. 기술·반도체 기업들은 개발, 인수·파트너십을 통해 자율주행차량용 IT 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼 개발에 나서고 있다.


OEM기업들은 웨이모(Waymo)와 같은 새로운 경쟁 위협으로부터 생존을 위해 노력하고 있으며, 역전된 공급망에서 IT기업들이 제공하는 모빌리티서비스(앱으로써의 차량)를 위한 하드웨어 공급업체가 되는 것을 방지해야 하는 2개 사안에 직면한 상태다. 본격적인 경쟁이 시작된 셈이다.


그림 2. 10년 전의 자동차시장의 공급망 구조

최대 핵심과제인 안정성의 입증
자율주행차, 드론이나 고급 로봇에 있어 가장 우선적으로 해결해야할 과제는 차량이 안전하게 작동함을 입증하는 것이다. 다시 말해 탑승 중인 사람이나 운송하는 물품이 안전하게 이동될 수 있도록 하는 것인데, 이는 복잡하고 어려운 문제다.


다행히도 최근 일어난 사고에서 인명의 심각한 피해, 부상 또는 손실이 발생하지 않았다. 하지만 이는 우리에게 안전이 중요함을 다시 한 번 확인시켜 준다.


자율주행차의 뇌는 환경을 인식하고, 동작과 관련된 결정을 내리는 알고리즘과 소프트웨어로 구성된다.


이러한 뇌는 수억 개에 이르는 잠재적인 상황에 대한 올바른 결정을 내려야만 한다. 예를 들어 자율주행차가 교차로에서 올바르게 회전하려면 수천 개의 매개 변수 시나리오 조합이 검토되고 학습된다.


자율주행차가 인증을 획득하고 널리 활용되기 위해서는 그 소프트웨어가 사람이 운전하는 것과 동등한 수준, 혹은 그 이상으로 안전하다는 것이 검증되고 인증되어야 한다는 점이다. 이러한 요구 사항은 통계적으로 정량화될 수 있다.


그림 3. 적절한 수준의 통계신뢰성을 기반으로 하는 자율주행차의 안전성 입증에 필요한 주행거리 연구

보통, 통계적으로 신뢰할 수 있는 적절한 수준으로 자율주행차의 안전성을 입증하려면 일반적으로 400~500년 동안 80억~110억마일의 실제 도로 상에서의 주행테스트가 수행되어야 한다. 하지만 이는 절대 실제적인 방법이 될 수 없는 게 현실이다.


기업들은 실제 주행 테스트가 가진 한계를 극복하기 위해서 시뮬레이션을 활용하고 있다. 알파벳(Alphabet Inc.)의 부서이자 자율주행차량 부문의 선도주자인 웨이모는 기술 개발에 있어 시뮬레이션의 영향에 관한 연구를 최근 발표하기도 했다.


안전성 검증 프로세스에 있어 주변 환경, 상황의 변화에 따른 물리적 도로 주행테스트와 시나리오를 수정·검토하는 것은 매우 중요하다. 시뮬레이션은 자율주행차의 실제 물리적 측면에 대한 정확한 해석이 가능하며 까다로운 안전성 요구 사항에 대하여 성능을 검증할 수 있는 유일한 방법이라고 할 수 있다.



글 : 숀 카펜터(Shawn Carpenter) / 프로덕트 매니저 / 앤시스



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