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제목 미래자동차(전기차, 수소차, 자율주행차) 기술 및 전략 세미나
작성자 플라스틱코리아
글정보
Date : 2019/06/01 14:52

 

 

‘2019년 미래자동차 친환경(전기차·수소차), 자율주행차 기술 및 전략 세미나’가 개최됐다. 4월 25~26일 양일간 서울 여의도 중소기업중앙회에서 세미나허브가 주최한 이번 세미나에서는 전기차와 수소차, 자율주행차의 등장으로 인한 자동차산업 패러다임 변화에 따른 자동차업계의 대응전략과 미래 자동차 주요 이슈 등을 중점적으로 다뤘다. 여기서는 자동차산업 동향 및 정책, 자율주행기술 중심으로 살펴봤다.

 

자율주행차 관련기술은 1990년대부터 시작됐다. 차량 전방에 레이더를 장착해 앞차와 간격을 자동 조절하는 적응형 크루즈 컨트롤은 2009년부터 구글이 본격적으로 개발하기 시작해 2010년 첫 모델을 공개한 후 자동차업체들이 본격적으로 가세하기 시작했다. 자율주행차는 스스로 위치를 파악하고 장애물을 인식할 수 있는 감지 시스템, 감속 및 가속, 조향 등의 명령을 내리는 중앙제어장치에 명령에 따라 필요한 작동을 취하는 엑추에이터 등으로 구성된다.

  

자동차산업 동향 및 정책

먼저, 흥국증권 박상원 이사는 ‘자동차 산업의 새로운 ACES: 자율주행(A), 커넥티드카(C), 전동화(E) 및 차량공유(S)의 현재’ 라는 주제 발표에서 “단기적으로는 수소차에 대한 비관론이 우세하지만, 장기적으로는 수소차가 대중화된다”고 밝혔다. 2017년 독일 5개 완성차 업계 카르텔이 폭로되고, 내연기관 규제 수용 한계에 봉착했다는 지적이 나오면서 내연기관 차량 판매금지 규제 및 법안 마련이 확산되고 있다. 이 사건을 계기로 디젤 게이트로 궁지에 몰린 업체들이 주춤한 사이 업계들의 공격적인 친환경차 출시계획이 발표됐고, 각국의 정부와 전기차 대중화가 시작됐다.

 

그해 프랑크푸르트 모터쇼에서는 전기차를 행사장 전면에 배치하면서 대중화의 변곡점을 예고했고, 이를 반영하듯 현대차그룹도 친환경차 전략을 발표하며, 향후 3년간 연평균 39%정도 성장을 예상했다. 자율주행차 개발업체 중 애플은 자율주행 전기차를 개발해 2022~2023년 출시할 것으로 예상되며, 구글은 자율주행차 개발 대신 소프트웨어를 적극 개발하며, 완성차 업체와 공동 제휴를 시작하고 있다. GM사도 차량공유서비스업체에 투자하고 자율주행시스템 개발회사를 인수하는 등 적극적인 행보에 나서고 있다. 포드사 또한 자율주행차 개발 및 생산은 물론, 각종 운송서비스 및 매니지먼트까지 수직화된 기업으로 변모하고 있다.

 

자동차의 전기차화에서 독보적인 위치에 있던 테슬라가 생산단계에서 지속적인 문제 발생으로 굴욕의 시간을 보내는 사이 기존 완성차 업체들의 도전이 거세게 디지털화로 가속화되면서 차내 디지털 컨텐츠 소비가 증가하고 있다. 4~5단계의 완전 무인자율주행차 기술이 2030년 이후로 지연이 예상되면서 완성차 업체들은 차량공유사업을 확대 전개할 것으로 전망했다.

 

  

교통안전공단 자동차안전연구원 신재곤 박사는 ‘자율주행자동차 정책 및 안전도 확보방안’에서 “정부의 2020년 자율주행차 LEVEL 3 조기 상용화 정책과 자율주행 인프라 본격 구축 및 자율주행차 상용화, 자율주행버스 시범운행, K-City 인근 4차 산업혁명 산단 조성, 자율주행 핵심기술 조기 자랍화, 5G 기반 융합서비스 등을 추진하고 전기차, 수소차, 자율차, 인력양성 등에 2조원을 더 투자할 예정이며, 지난해 자율주행차 규제개혁 로드맵을 발표한 바 있다”고 설명했다.

 

정부는 자율차 임시운행제도를 시행중이다. 올해 4월 기준 총 62대가 허가된 상태다. 또한 자율차 상용화 촉진을 위해 자동차안전연구원 K-City 내 데이터 공유센터를 설립해 자율차 시스템, 센서 핵심부품, 스마트인프라 등 다양한 분야의 기업간 협력을 통한 융복합 비즈니스 모델 창출을 유도하고 있다. 이외에도 자율주행주행차 융복합 미래포럼 운영, 국회 자율차 특별법 발의, 자율주행 준비지수 도입, 국제 대학생 창작 자동차 경진대회 등이 추진되고 있다.

 

자율주행차는 조건부 자동화인 LEVEL 3단계에서 사고가 발생한다면 운전자 책임이지만 고도 자동화 LEVEL 4단계에서는 자동차가 문제이기 때문에 안전성 확보가 무엇보다 중요하다. 때문에 자동차 안전기준과 신차 안전도 평가제도인 NCAP에 대한 ‘KNCAP 2023 로드맵’을 수립하고, 고속도로 기반 LEVEL 3단계에서 자율주행기술 기준화를 검토 적용하고 있다. 우리나라는 2020년 통신도 없고 장애물도 없는 고속도로에서 자율주행자동차를 적용할 예정이다. 모든 자동차에 안전기준을 강제적용하고, 대형버스와 트럭에 보급을 확대할 계획이다.

 

  

자율주행 기술

엔비디아 차정훈 상무는 ‘클라우드 기반 자율주행차의 플랫폼 기술 동향’을 발표했다. 엔비디아는 올해 최초의 상업용 레벨2+ 자율주행 시스템인 ‘엔비디아 드라이브 오토파일럿’을 공개한 바 있다. 동일한 엔지니어들이 하루 4시간씩 실제 도로주행한 데이터를 수집해 솔리드스테이트드라이브(SSD)에 저장한 후 자동차 실제 데이터를 트레이닝하고, 슈퍼컴퓨터에서 시뮬레이션하는 전 과정을 계속 반복하는 AI 기반의 자율주행 플랫폼 시스템인 THE NVIDIA DRIVE PLATFORM을 소개했다.

 

이 플랫폼은 크게 트레이닝, 컴퓨터 애플리케이션, 시뮬레이션, 안정성 부문으로 구성된다. 여기에는 엔비디아에서 개발 및 판매하는 차량 외부의 문제를 처리하는 DRIVE AV, AI를 활용해 차량 내부작업을 위한 DRIVE IX, 지능적인 사용자 경험을 구현 및 디스플레이해주는 DRIVE AR를 비롯해 XAVIER 칩과 DRIVE PEGASUS 보드 등이 있다. 플렛폼의 모든 기술은 안정성을 기반으로 앞으로 예상되는 문제와 해결방안을 포함한다.

 

자율주행 테스트에서 DRIVE Sim 소프트웨어를 실행하는 NVIDIA GPU를 사용해 가상세계를 시뮬레이션하고, DRIVE PEGASUS 모듈에 저장된 정보를 데이터 센터로 보내 실시간으로 처리하게 된다. 시뮬레이션 플랫폼은 실제 자율주행 정보를 가장 정확하게 분석해 시나리오 기반으로 학습 순간에 끊임없이 마주치며 반복적으로 테스트한 후 검증된 소프트 알고리즘을 제공한다.

 

전자부품연구원 민경원 수석은 ‘자율주행자동차를 위한 카메라 시스템 및 인공지능 기술 개발 동향’에 대한 강의에서 “주요 완성차 업체들은 Level 2급 자율주행기능 상용화를 완료하고, AUDI, Nissan, Tesla 등은 완성차에 엔트리급 Level 3 기술을 탑재했다”고 전했다. 이어 “IT/스타트업계에서 구글 자회사 Waymo는 자율주행 택시서비스를 시작했고, nuTonomy(미)와 Oxbotia(영)은 EV 기반 자율주행플랫폼 개발 및 실도로 시범서비스를 수행했으며, 실리콘밸리 스타트업 Drive AI, Plus AI는 자율주행의 모든 단계에 인공지능을 적용하고 있다”고 밝혔다.

 

차량용 카메라 센서는 임베디드 신호처리부와 함께 결합된 제어 ECU로 차량 내부에 설치된다. 차량용 영상기반 스마트 센서는 WDR(Wide Dynamic Range) CIS 센서와 HDRC(High Dynamic Range CIS)를 요구한다. WDR CIS는 인간의 시야와 유사한 Logarithmic 특성을 제공하는데, 차량주행 중 역광, 터널 통과 등의 상황에서 안정적인 물체 검지가 목적이다. Stereo Vision은 AEB기능 탑재에 따라 보다 정밀한 물체 검지기능이 요구되고, 양안시차를 이용해 도로상의 물체 및 거리를 감지한다.

 

이어 임베디드 신호처리와 Mobileye eyeQ Function Description에 대한 설명이 이어졌다. 사람이 규정한 Model과 Rule 기반의 최적화 알고리즘은 인식률과 대상에 한계로 인해 높은 수준의 자율주행 구현을 위해서는 인공지능 수준의 정밀한 환경인식이 필요하다. 딥러닝은 Model 기반의 시스템으로 환경과 도로 객체를 하나의 네트워크로 인식해 다양한 객체를 하나의 Model에서 구현할 수 있다. 그러나 자율주행차에 적용에는 시스템이 복잡하고 대형화되면서 전력소비량이 증가하는 등 높은 연산부하가 요구된다. 딥러닝 알고리즘의 복잡성과 함께 차량탑재 인공지능 딥러닝 장치의 한계도 고려해야 한다.

 

한국교통대학교 박민복 교수는 ‘자율주행자동차 ADAS의 기술 및 현재와 미래’에서 “2013년까지를 첨단 운전자 지원시스템 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems) 개발 1단계로 구분할 수 있다”고 밝혔다. 이 1단계는 운전자가 설정한 속도로 자동 운행하며 차량 전방에 장착된 레이더 센서를 이용해 차간거리를 실시간으로 측정, 적정 차간거리를 유지하는 SCC(Advanced Smart Cruise Control)가 있다. 여기에 후측방 사각지대 차량을 감지해 사이드미러에 경보등을 켜주는 것과 사각지대 차량을 보지 못하고 차로를 변경하려 하면 사각지대 충돌위험을 감지해 안전한 차로 변경을 돕는 BSD(Blind Spot Detection), 졸음운전이나 운전 미숙을 미연에 방지해 주는 시스템으로 운전자가 방향지시 등 조작 없이 차로를 이탈하면 자동으로 핸들을 조향해 차로를 유지할 수 있도록 제어하는 LKAS(Lane Keep Assist System) 등이 개발됐다.

 

2단계는 충돌 위험시 차량 전방 카메라 센서와 레이더 센서로 전방 차량이나 보행자를 감지, 운전자가 차량을 제어하지 않았을 때도 자동으로 긴급 제동하고 제동장치를 밟지 않아도 스스로 속도를 줄이거나 멈추는 AEB(Autonomous Emergency Braking), 차간 거리를 자동으로 유지해주는 고속도로 주행 지원시스템(HDA, highway driving assist) 등이 개발됐다. 1단계는 사고시에 운전자가 책임지는 편의시스템이라면 2단계는 오제어·오작동 시스템이 책임지는 안전시스템(AEB)이라는 점에서 구분된다.

 

자율주행차 상용화 과제는 자율주행차의 안전성을 우려라는 법적제약을 비롯해 미국 중심으로 주율주행 허용 움직임과 정부 차원의 각종 인프라 표준화 및 구축이 필요하며, 차량 제어권이 ECU에 있으므로 차량 보안에 대한 해결책이 필요하다. 자율주행 운행 현황으로는 2015년에 Easymile EZ-10이 개발돼 1회 충전시 12시간 주행이 가능하고, 80㎞를 주행할 수 있다. 현재 한국교통대학교에서 운행하고 있으며, 협력 자율주행을 위한 인프라 카메라 및 관제시스템을 갖추고 있다.

 

 

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