자율주행자동차 기초 이해 자료

* 본 자료는 증권사 리포트 및 인터넷 정보 수집을 통해 작성되었음을 미리 알려드립니다.

 

 

1. 자율주행자동차란?

 

운전자 없이 탑승객을 목적지까지 빠르게 안전하게 이동시켜주는 자동 운전수단을 말한다.

 

세계 최대 규모의 가전쇼 CES2017에서는 가전전시회임에도 불구하고 인공지능 자율주행차에 대한 관심이 가장 높았다. 가장 높았던 이유는 IT기술의 융합으로 인해 산업간 경계가 무너지고, 향후 전통산업의 저성장에 따른 신성장 동력에 대한 관심이 높았기 때문일 것이다.

자동차 시장조사 기관인 IHS오토모티에 따르면 자율주행차는 2035년 2,100만대 수준으로 빠르게 성장할 것으로 전망하고 있다.

4단계로 분류되고 있는 자율주행차중 4단계 완전 자율주행차의 대량 상용화는 25년 이후로 예상되고 있으나, 핵심 부품 밸류체인에 해당되는 엔비디아, 모빌아이, 오토리브, 콘티넨탈, 발레오 등에 대한 관심이 꾸준히 이루어져야 할 것이다.

 

또한 주요 선진국에서는 안전규제가 강화되고 있는 추세이며, 소비자들도 안전 장치의 패러다임이 수동적 안전시스템(에어백, 좌석벨트 등)에서 예방적 능동 안전시스템(ADAS), 차선이탈경고시스템(LDWS), 긴급제동으로 변화를 요구하고 있다.

 

정부에서는 자율자동차 센서 등에 1,100억 규모의 R&D 역량을 집중하고 자동차 융합 얼라이언스에서 도출 된 공동 프로젝트를 연내 본격 추진하기로 하였으며, 현대, 기아차를 비롯한 완성차 5개사도 미래차 분야에 올해 4.7조원을 투자할 예정인 것으로 파악되었다.

현재 자율주행 관련 글로벌 기업들의 성과동향은 20~25년 정도에 3단계(부분자율주행) 대량 상용화, 25~30년경에 4단계 완전 자율주행차의 상용화가 가능한 수준으로 파악되고 있다. 현재는 3단계 오토파일럿 사용화 임박에 있다.

 

1) 자율자동차 단계

 

	LEVEL 0	LEVEL 1	LEVEL 2	LEVEL 3	LEVEL 4
정의	비자동	기능 특화 자동	조합 기능 자동	제한된 자율주행	완전 자율주행
개요	운전자가 항상 브레이크, 속도조절, 조향 등 안전에 민감한 기능을 제어하고 교통 모니터링 등 안전 조작에 책임	운전자가 정상적인 주행 혹은 충돌 임박 상황에서의 일부 기능을 제외한 자동차 제어권을 소유	어떤 주행 환경에서 두개 이상의 제어 기능이 조화롭게 작동. 단 운전자가 여전히 모니터링 및 안전에 책임을 지고 자동차 제어권을 소유	특정 교통환경에서 자동차가 모든 안전기능을 제어, 자동차가 모니터링 권한을 갖되 운전자가 제어가 필요한 경우 경보신호 제공	자동차가 모든 안전 기능을 제어, 상태를 모니터링 운전자는 목적지 혹은 운행을 입력, 자율주행시스템이 안전운행 책임
책임	운전자 사고 책임	운전자 사고 책임	제한된 상황에서의 운전자 과실	안전을 위한 지속적인 모니터링이 필수	운전자 개념 소멸
예시	N/A	스타므크루즈컨트롤, 차량자세제어, 자동브레이킹, 주차보조시스템	차선중앙유지, 핸들과 패달제어, 교통체증 보조 시스템	고속도로 자동 운행 시스템, 도심 자율주행 시스템	완전 자율 운행
시기	현존	현존	현존	2018 ~ 2020년	2020년 ~ 2025년 2025년 ~ 2030년

 

2) 자율주행자동차 발전으로 인한 변화

 

자율주행자동차로 인해 운전자 과실로 인한 사고가 감소할 것으로 예상되며, 전 세계적으로 고령인구가 증가함에 따라 자율주행 자동차에 필요성이 더욱 대두되고 있다. 나이가 듬으로써 인지 능력이 현저히 떨어진다고 한다. 또한 역사적으로 신기술의 도입은 교통사고 사망자 수를 지속적으로 줄여왔다.

 

 

 

3) 자율주행자동차 업체 및 협력

 

자율주행사업을 적극적으로 추진하는 대표적인 기업은 구글, 엔비디아 등이다.

 

구글은 자율주행 데이터를 가장 많이 축적하고 있으며, 딥러닝에 기반을 둔 인공지능의 성능이 초기 트레이닝에 입력되는 데이터의 양과 비례한다고 보면 구글의 자율주행 관련 인공지능의 성능은 경쟁업체들을 크게 앞섰다고 볼 수 있다. 구글은 본사에 있는 컴퓨터에 축적된 데이터로 훈련된 인공지능 시스템을 구축하고 도로 위의 자율주행 자동차와 서로 통신해 자동차를 제어한다.

 

엔비디아의 경우 자신들이 구축한 컴퓨팅 시스템에서 딥러닝 기반의 인공지능 기능을 구동하는데 구글과의 차이점은 자율주행 시스템이 자동차에 개별적으로 장착된다는 점이다. 또한 통신을 통한 데이터 전송, 판단, 신호전달 체계에 비해 반응 속도 등이 더 빠르다는 장점이 있다.

 

 

 

 

 

4) 자율주행자동차 구성 모듈

 

 

 

자율주행은 크게  1) 센서 2) ECU 3) 제어입력 4) 액추에이터로 네 가지 요소로 구성된다.

 

1) 센서

 

 

자율주행 기능은 센서에서 시작된다. 센서는 차량 내부에 다수 설치돼 있지만 자율주행 측면에서는 외부센서에 주목한다.

이러한 센서는 주변환경 정보를 취합해 전기신호로 변환시킨다음 ECU로 보내는 역할을 수행한다. 주변환경 인식은 ADAS의 핵심이자 자율주행으로 가기 위한 출발점이다. 센서에는 레이더, 레이저, 초음파, 카메라 등이 있다. 이들의 공통점은 물체에 반사되는 신호를 분석해 물체인식 및 거리측정을 하며, 차이점은 물체에 발사하는 물질이다 (레이더는 전자기파, 레이저는 빛, 초음파는 음파) 이러한 센서들은 ECU에 모여 ADAS 및 자율주행을 가능케 한다. 센서 중 카메라나 초음파는 국산화 비중이 높은 편이지만 중요도가 높은 레이더나 레이저의 경우 해외 업체들이 주도하고 있다. 특히 신기술 개발에 필요한 센서들은 주로 해외 부품사의 제품을 사용하고 있는 실정이라 국내 업체들도 국산화를 시도해야 할 것으로 보인다.

 

2) 레이더 (RADAR)

 

레이더 센서는 물체를 향해 전자기파를 발사한 뒤 반사되는 신호를 분석해 거리, 높이, 방향, 속도 등의 주변정보를 취득한다.

다른 센서 대비 큰 장점은 날씨와 시간대에 덜 영향을 받으며, 우천시나 야간에도 감지가 가능하다. 그리고 장거리까지 탐지 가능하다는 것도 장점이다. 단점은 형태인식이 불가능하다는 것과 다소 가격이 비싸다는 점이다. 그러나 보행자 인식이 가능한 레이더가 출시되고, 채택 차종의 증가로 단가가 하락하면서 사용이 늘어나고 있다.

 

3) 레이저 (LASER)

 

레이저는 빛의 입자인 광자를 아주 좁은 대역의 주파수에서 방출한다. 자외선 또는 적외선을 발사한 뒤 반사되는 빛을 분석해 주변정보를 취득하는 방식이다. 열에 민감한 적외선을 사용할 경우 야간에도 물체 식별이 가능하지만 레이더에 비해 인식거리가 짧고 날씨에 구애 받으며 형태 인식이 어렵다는 점이 있다.

 

4) 라이다 (LIDAR)

 

이는 레이저를 스캐너 방식으로 활용해 형태까지 측정해 3차원 영상을 만드는 기술이다. 구글의 무인자동차가 라이다 기술을 적극 활용한 대표적 예로 벨로다인(Velodyne)이 독점적 기술을 가지고 있어 가격이 수천만원을 호가하는 점이 단점이었으나 구글이 라이다를 자체 개발중임을 밝혔으며, 성능이 유사한 쿼너지 라이다가 각광을 받고 있어 라이다 기술이 확산될 전망이다.

 

5) 초음파(Ultrasonic Wave)

 

초음파는 가장 간단하고 저렴한 센서로 인간이 들을 수 없는 높은 주파수 이상의 음파를 발사한 뒤 반사돼 돌아오는 시간을 측정해 거리를 계산한다. 주로 정차 시 저속에서 이용되며 음파는 빛에 비해 현저히 느려 상대속도를 측정하는데 무리가 있고 측정거리 또한 3~4m로 짧기 때문이다. 기술이 이미 성숙단계에 진입해 가격이 처렴하며 초음파센서는 현재 후방감지시스템에 가장 폭넓게 사용되고 있으며 자동주차시스템과 도난방지시스템에도 사용되고 있다.

 

6) 카메라(Camera)

 

카메라 센서는 레이저와 레이더보다 정밀도가 떨어지고 날씨와 시간대에 구애를 받지만 형태 인식이 가능하다는 점에서 각광을 받고 있다.

기술이 더 발전해야 하는 점이 있는데 먼저 픽셀수를 늘려 해상도를 높이고, 민감도를 높이고, 인식 범위를 늘리는 것이 필요하다.

 

5) 자율주행자동차 산업 영향

 

수혜 산업 : 레이더, 라이더, 카메라 등 인지장치들 뿐만 아니라 컴퓨터/무선 하드웨어, SW와 지도, 각종 어플리케이션 산업도 성장 할 것으로 보고 있다. 또한 자동차라는 공간의 개념이 바뀌게 되면서 컨텐츠, 헬스케어, 인터넷, 게임, 쇼핑 등 다양한 산업 또한 수혜를 입을 것

피해 산업 : 안전 부품 산업과 보험산업, 자동차수리산업, 택시 산업 등이 피해를 입을 것으로 보고 있다.

 

 

- 운전보조시스템(ADAS)

 

운전자의 부주의로 인한 자동차 대형 사고발생 빈도가 높아지면서 국내 뿐만 아니라 해외에서도 안전에 대한 규제가 강화되고 있는 추세.

ADAS의 각종 어플리케이션을 통하여 주행 중의 상황을 인지하고 판단하며 제어하면서 주행의 안전성을 높이는 목적을 가지고 있다.

ADAS의 핵심은 센서인데, 주요 어플리케이션인 스테레오 카메라, 레이더, 라이다의 센서는 유럽, 미국, 일본의 업체들의 독과점이 심화되고 있다. 전체 시장에서 큰 비중을 차지하는 카메라 센서의 경우 이스라엘의 Mobileye가 글로벌 시장의 80%를 점유하고 있으며, 레이더 센서용 칩은 미국의 Freescale, 네덜란드의 NXP, 독일의 Infineon, 일본의 Renesas가 시장을 과점하고 있다.

ADAS의 기본적인 기술은 차량용 카메라 모듈이며, 차량에 부착된 여러개의 카메라를 통하여 운전자의 컨디션을 모니터링, 차선이탈경고, 차선유지보조장치, 사각지대감시장치 등의 기능이 탑재되고 있다. 국내업체로는 세코닉스, 엠씨넥스, 옵트론텍이 차량용 카메라렌즈 모듈 사업을 영위하고 있다.

 

 

 

- V2X(Vehicle to Everything)

 

V2X 기술은 통신모듈을 통해서 차량과 차량, 차량과 주변 인프라와 통신을 하는 기술이다. 상호간의 통신을 통하여 주변 교통상황을 공유하여 사고발생시 우회로를 제시하는 등 차량안전, 교통원활, 연료사용 저감에 기여하는 기술이다. 현재 LTE, 5G, WAVE 통신기술이 활용방안으로 제시되고 있으나 글로벌 표준화가 되지 않은 상황이다. 앞으로는 5G 기술이 쓰일 것으로 예상되고 있다.

 

6) 자율주행자동차의 해결 과제

 

1) 해킹 가능성

 

안전성을 위한 자율주행이 해킹으로 인해 대형사고가 유발될 수 있기 때문이다. 실제 해외에서 해킹을 통하여 조향장치나 브레이크 작동을 못하게 하여 사고를 이어지는 사례도 발생하였으며, 텐센트의 자회사인 킨보안연구소는 무선공유기에 악성코드를 심는 방식으로 주행 중인 테슬라 '모델 S' 차량을 해킹하여 선루프, 도어를 원격으로 열고, 브레이크를 작동하여 강제로 멈추는 영상을 공개한 바 있다.

또한 해킹으로 인한 개인정보나 위치정보가 노출될 가능성이 있어서 보안솔루션에 대한 중요성이 대두되고 있다.

 

2) 법적제약 (오작동, 사고시 책임 범위 불명확)

 

데이터에 존재하지 않는 돌발상황이나 예를 들어 앞에 사람이 있고 자동차는 피해야하는 상황인데 반대쪽이 낭떠러지라면 인공지능에게 어떤 해결책을 보내야 하는지 등의 문제가 발생할 수 있다. 또한 자율주행자동차가 운행 중 사고를 일으켰을 경우 책임소재가 탑승자에게 있는 것인지 자동차 제조사에게 있는지의 여부도 문제이다. 자동차보험과 관련하여 수많은 난제가 일어날 것으로 예상된다.