4차 산업혁명으로 자율화·지능화됨에 따라 육·해상의 교통수단에 ICT 기술을 활용한 자율운행차 자율운항선박 등 신기술 및 서비스 개발이 점차 확대되고 있다. 본 연구에서는 해상분야의 자율운항선박 자율주행에 필요한 기술 도출을 위한 방법으로 육상분야의 자율주행차량의 핵심기술인 센서기술과 AI기술에 대해 알아보고 비교 분석하고자 한다. 자율주행차 주행을 위한 기술개발은 센서와 정밀도로정보(지도) 2트랙으로 개발이 진행되고 있으나, 최근 센서 오류 등으로 인한 사고발생이 잦아 정밀도로정보(지도) 중요성이 증가하고 있어 정밀도로 정보 구축을 서두르고 있다. 반면 자율운항선박의 경우 충돌회피 기술, 최적항로 개발, 정보보안 등 기술개발이 이루어지고 있으나 AI용 수로정보에 한 대비는 진행되고 있지 않고 있다. 따라서, 자율운항선박의 안전한 자율주행을 위한 방법으로 AI 알고리즘 연산과정에서 기계적으로 이용 가능하고 목적에 적합한 수로정보 구축이 필요하며 우리나라 선박의 안전운항을 위해 국가차원에서 수로정보 수집 및 생산을 담당해야 하므로 국가에서 주도하에 연구개발이 진행되어야 할 것이다.
자율주행 자동차 시장 규모 및 기술이 급속도로 성장하고 있음에도 불구하고, 전문가 교육을 위한 높은 하드웨어 비용 때문에 실제로 이 기술을 실험하기 위한 집단 교육 플랫폼의 필요성이 높아졌다. 이에 따라 우리는 자율주행에 사용되는 센서와 액츄에이터, 그리고 자율주행 알고리즘 학습을 위한 1/5 크기의 하드웨어를 포함한 교육 플랫폼을 설계했다. 이 교육 프로그램은 온라인 강의와 실습으로 구성되며, 각각의 모듈은 로봇 운영체제(ROS)를 활용한 C언어로 개발되었다. 이 교육 플랫폼은 언제 어디서나 접근 가능한 온라인 형식으로 제공되므로, 학생들은 이론과 실습을 통해 자율주행 분야의 전문가로 성장할 수 있는 기회를 얻게 되고 혁신과 경쟁력 강화에 기여할 것으로 기대된다.
본고에서는 스마트 카/자율주행에서 스마트 폰과의 연결성에 대해 알아본다. 2008년 스마트폰이 막 등장한 시점에 자동차와의 연결에 대해 연구를 진행했던 당시에는 매우 획기적인 일이었지만 이제는 스마트폰과 스마트카는 연동되는 것이 당연한 시대가 되었다. 스마트폰의 기능 중 자동차와 연동하는 기능이 제공되기 시작했고 스마트 카의 핵심기능으로 마케팅 아이템으로도 사용되고 있다. 차량과 스마트 폰 연결성의 표준화 동향과 스마트 폰 플랫폼 사와 자동차 제조사간의 영역 다툼에 대해서도 살펴보고, 다가올 무인주행시대에서 스마트 폰의 역할에 대해 전망해 본다. 마지막으로 스마트 카와 자율주행 차의 컨테츠로 자율주행 네비게이션과 멀티미디어 컨텐츠에 대해서도 알아본다.
본 논문에서는 자율주행 인지 기술의 핵심 요소인 객체 인식과 거리 측정을 위해 서로 다른 초점거리를 가진 다시점 카메라와 라이다(LiDAR) 센서를 결합한 복합형 카메라 시스템을 제안한다. 제안한 복합형 카메라 시스템을 이용해 장면 안의 객체를 추출하고, 추출한 객체의 정확한 위치와 거리 정보를 생성한다. 빠른 계산 속도와 높은 정확도, 실시간 처리가 가능하다는 장점 때문에 자율주행 분야에서 많이 사용하고 있는 YOLO7 알고리즘을 이용해 장면 안의 객체를 추출한다. 그리고 객체의 위치와 거리 정보를 생성하기 위해 다시점 카메라를 이용해 깊이맵을 생성한다. 마지막으로 거리 정확도를 향상시키기 위해 라이다 센서에서 획득한 3차원 거리 정보와 생성한 깊이맵을 하나로 결합한다. 본 논문에서는 제안한 복합형 카메라 시스템을 기반으로 주행중인 주변 환경을 더욱 정확하게 인식함과 동시에 3차원 공간상의 정확한 위치와 거리 정보까지 생성할 수 있는 자율주행 차량 플랫폼을 제안하였으며, 이를 통해 자율주행 차량의 안전성과 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
운전자의 도움 없이 자동으로 운행하는 자율주행자동차는 차세대 IT 플랫폼으로써 그 중요도가 증가하고 있다. 현재 자동차 회사는 물론이거니와 대표적인 IT 기업들에서도 자율주행차량을 상용화하기 위한 노력을 기울이고 있다. 자율주행자동차는 주행과 관련된 기술적인 완성도도 중요하지만 이와 더불어 사소한 보안 취약점이 차량 탑승자의 생명을 위협할 수 있는 만큼 단 한차례의 사이버 공격도 허용할 수 없는 기술적 특징을 가진다. 본 논문에서는 자율주행자동차의 기술 발전 동향과 더불어 보안 취약점에 관련된 내용을 함께 확인해 보도록 한다.
자율주행차는 센서와 인공지능으로 차량의 위치와 주변 상황을 인지하고 주행 경로를 계획하여, 자동차 스스로 교통법규에 따라 주행하는 차량이다. 이는 4차 산업혁명의 주역으로 2020년 상용화 될 전망이다. 2020년 자율주행차 세계 시장규모는 189억 달러로 예측되고 이를 위해 각국의 자동차사, ICT 업체들이 시장 선점을 위해 치열하게 경쟁하고 있다. 자율주행 상용화를 위한 기술적 해결 이슈로는 센서, 인공지능, 빅데이터 분석, 기능안전, 정밀지도, 신뢰성 높은 차량통신, 차량 SW 플랫폼, 차량 사이버 보안 등이 있다. 이러한 기술적 이슈가 해결되어야 2020년 자율주행차 시대를 맞이하고 새로운 시장이 열리게 될 것이다. 자율주행차 상용화를 위해서 차량, ICT 기술, 도로 인프라 등 산업 융합 및 기업체 간 협업이 기술개발과 사업화를 성공시키는 중요한 열쇠가 될 수 있다는 것을 강조하며, 이번 특집호를 통해 자율주행 실현을 위한 핵심기술 및 표준화에 대한 전체적인 흐름과 방향을 파악하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 Visual 동시적 위치추정 및 지도작성(SLAM : Simultaneous Localization and Mapping)기술을 응용하여 실내에서 생성된 SLAM 맵을 기반으로 지정된 목적지에 물건을 배달하는 자율주행 차량 플랫폼을 제안하였다. 실내에서 SLAM 맵을 생성하기 위해 소형 자율주행 차량 플랫폼의 상단에 SLAM 맵 생성을 위한 심도 카메라를 설치하고 SLAM 맵 속에서의 정확한 위치추정을 하기 위해 추적 카메라를 장착하여 구현하였다. 또한, 목적지의 표찰을 인식하기 위해 합성곱 신경망(CNN : Convolutional neural network)을 사용하여 목적지에 정확하게 도착할 수 있도록 주행 알고리즘을 적용하여 설계하였다. 실내 배송 자율주행 차량을 실제로 제작하였고 SLAM 맵의 정확도 확인과 CNN을 통한 목적지 표찰 인식 실험을 수행하였다. 결과적으로 표찰 인식의 성공률을 향상시켜 구현한 실내 배송용 자율주행 차량의 활용 적합성 여부를 확인하였다.
본 논문에서는 V2X 통신 기반의 상용차 자율협력주행 플랫폼 평가환경 구축 연구의 내용을 소개한다. V2X 통신 기반의 자율협력주행 플랫폼 평가를 위해서는 다양한 주행 시나리오를 적용할 수 있는 도로 및 V2X 인프라 등의 테스트베드 구축과 함께 시험평가를 위한 각종 제반 규격 및 표준, 지침 등이 개발되어 피시험자에게 제공되어야 한다. 또한, 이를 기반으로 실제 시험평가를 진행할 수 있는 각종 레퍼런스 장비와 시험장비 등이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 V2X 통신 기반 상용차 자율협력주행 플랫폼 평가환경을 구성하기 위해 개발된 다양한 기술과 규격, 장비 그리고 구축 인프라를 소개한다.
자율주행시대가 우리 삶에 다가오면서 삶의 변화에 많은 영향을 미칠 것으로 예상된다. 자율주행자동차가 등장하면 운전자의 부담을 줄임으로 차내에서 생산적 가치가 확장되는 만큼 이를 평가할 수 있는 지표개발이 필요하다. 이번 연구는 경기도 직장인 중 승용차를 이용하는 통근자를 대상으로 자율주행 자동차가 통근시간 및 통근시간 만족도에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 통근시간 및 통근시간 만족도는 비선형 관계(V)가 도출되었다. 여기서, 자율주행시대에 영향받을 가능성이 높은 비선형 구간인 통근시간 70분 이상영역을 중심으로 이항로지스틱 모형을 통해 분석하였다. 분석결과 자율주행시대의 영향변수로는 건강도, 수면시간, 근무시간, 여가시간 등이 도출되었다. 자율주행자동차의 등장은 이러한 변수를 개선시킬 가능성이 높으므로 장거리 통근자의 통근시간 만족도는 개선될 가능성이 높다.
자율주행 맵은 도로의 주행환경 정보(차로, 도로 마크, 신호등의 위치 등)와 시간에 따라 변화하는 동적 주행환경 정보(장애물 출현, 일시적인 통행제한, 긴급한 도로 복구, 교차로 교통혼잡 등)로 구성된다. 자율주행 맵 생성 및 갱신 기술은 차로 구분선이나, 도로 교통과 관련된 실시간 갱신 주기 측면에서 더욱 세밀하고, 정확한 위치 정보가 요구되며, 또한, 최신성을 유지하는 기능을 가진다. 이러한 고정밀 지도의 세밀함과 정확성, 최신성은 자율주행 서비스를 위해 요구되는 필수적인 요소이다. 클라우드와 연계하여 생성되는 자율주행 맵은 차량 운행 시 수집되는 정보를 클라우드에 축적하여 가공함으로써, 시간과 인력 투입을 통해 데이터를 취득하고 지도를 구축하는 면에서 작업 품을 효과적으로 개선하는 데 도움이 된다. 유지와 보수 측면에서는 정기적으로 또는 신속하게 갱신하여 최신의 정보를 유지하는 장점이 있다. 본고에서는 자율주행 맵을 생성하고 갱신하는 클라우드 연계 플랫폼과 연구 결과 일부를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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