4차산업 핵심기술 '자율주행차-5G' 접목 갈길멀다

사진=게티이미지.

5G 주요 적용 기술 분야로 자율주행자동차가 떠오르고 있지만, 아직 국내 현실에서 접목이 어려워 갈 길이 멀어보인다.

자율주행에 필요한 인공지능 기술이 고도화되고 있지만, 차량·신호등 등 도로환경 구성요소 간 통신이 이뤄질 수 있는 인프라가 구축되지 않아 최대 20기가 속도라는 5G(5세대 이동통신기술)의 의미가 아직 크지 않다는 것이다.

현재 국내 유수의 자율주행차 기술 연구팀들은 서로 유사한 기술 기반을 갖고 있는 상황이다. 각종 센서가 시각 정보를 수집하고 이를 바탕으로 자율주행차가 시스템을 통해 일반도로에서 스스로 조향 및 가감속을 할 수 있으면 Lv.3에 해당한다.

물론 조향 및 가감속이 가능하기 위해선 ACC·LKAS 등 주행 제어 기술이 애초에 확보돼 있어야 한다. 국내 연구팀은 일반적으로 3단계에 도달한 것으로 알려졌다.

서승우 서울대 교수의 '토르드라이브', 선우명호 한양대 교수의 'ACE Lab', 모두 센서로 레이더·라이다·카메라를 사용하고 있지만 한국전자통신연구원(ETRI)은 라이다·카메라만 사용하고 있다. 레이더는 가격이 200만원대로 고가이고 한 방향만 볼 수 있다는 단점이 있지만, 일반 카메라가 볼 수 없는 먼 거리(100m)를 인식할 수 있다.

자율차량 위치의 초기값 설정에 필요하다고 알려진 GPS에 대해서는 토르드라이브와 ETRI는 사용하고 있지만, ACE Lab은 정확도가 떨어지는 이유로 사용하지 않고 있다.

국내 연구팀들이 특정 조건 상태 주행에서 벗어나 예외상황을 제외한 고도주행(Lv.4)을 지향하는 상황에서 통신업계 관계자들은 머신러닝을 통한 프로그램 고도화와 통신 인프라 확충을 관건으로 바라보고 있다.

머신러닝(인공지능)으로 고도화된 프로그램이 데이터를 기반으로 단순히 차량뿐만 아니라 다채로운 사물을 인식해 도로 상황을 파악해야 하고, 결국 복잡한 도심을 자율차가 운전할 수 있으려면 신호등 및 차량에 모두 통신모듈이 설치돼 있어야 한다는 것이다.

지역의 한 과학계 관계자는 "이용자가 변수가 적은 대로에서 부분적으로 운전을 하지 않는 대신 5G로 대용량 콘텐츠를 즐기는 것도 충분히 의미가 있다"면서도 "결국 고도의 연결성을 추구하는 자율차가 현실화되기 위해서는 인공지능 기술 고도화와 통신 인프라 확충이 절대적으로 필요하다"고 꼬집었다.
한윤창 기자 storm0238@