※ 경고 ※ 본고는 참고용으로 작성된 것이며 추천과 권유 목적으로 작성된 것이 아닙니다.투자의 판단과 책임은 투자자 본인에게 있습니다.이번 주는 주식에 대한 직접적인 이야기는 아니지만 관련 산업을 이해함으로써 어떤 주식을 투자해야 할지 조금은 깊이 생각해 볼 시간입니다.내용이 꽤 길고 지루할 수 있으니 요약한 내용은 맨 아래로 내려주세요.
우선 자율주행에 대해 이야기해보겠습니다.아시다시피 자율주행은 총 5단계로 나눌 수 있습니다.
ⓒ 별보는 해파리 미국자동차기술학회(SAE) 기준에 따른 자율주행자동차 6단계 분류법입니다.대한민국 국토교통부가 마련한 기준과는 다른 점이 있으니 유의하시기 바랍니다.
레벨 0은 모든 것을 운전자 스스로 하는 것이고 레벨 1은 도로 주행 중 차선을 먹거나 조금 떨어지면 핸들이 알아서 부러지는 상황입니다.레벨 2는 스스로 운전하면서 차선 변경도 가능한 상황이고 레벨 3은 특정 조건, 특히 차량이 정체된 상황에서는 앞차가 출발하면 따라 출발하고 멈추면 따라 멈추는 상황입니다.레벨 4는 정해진 도로 조건, 즉 인프라가 갖춰진 지역 내에서는 완전 자율주행이 가능합니다. 따라서 지역 내 무인택시는 구역을 정하여 특정 조건(유인차량 진입 불가, 신호등 및 인터넷 완전접속, 돌발상황 완전차단 등)으로 운영이 가능합니다.레벨 5는 어떤 조건에서도 모든 상황에서 자율주행이 가능하고 운전자는 필요 없게 됩니다.
우선 현재 시중에 나와 상용화된 자동차의 자율주행 단계는 레벨 2입니다.최근 현대차가 레벨4 수준의 아이오닉5 로보택시를 공개하면서 민관합작으로 시행된 30분짜리 레벨4 시범운영도 성공했습니다. 해당 시범운영도 도로조건을 설정하고 자율주행을 했기 때문에 레벨4로 부여된 것입니다.일반 도로에서 주행을 했다면 레벨 5 레벨로 설정이 되어 있었을 것입니다.
우선 레벨5는 기술개발은 가능해도 기술개발 속도가 너무 빨라 법 제정 속도를 따라가지 못해 실제 상용화는 어렵다는 게 현재 시각입니다.
그래도 레벨5 기준으로 어떤게 이상적인 상황인지 생각해봅시다.이상적인 자율주행을 하려면 모든 차량이 레벨 5여야 합니다.그러면 모든 차량이 서로 연결되어 속도와 간격 모두를 조정하여 사고를 예방하고 지정된 목적지까지의 경로 계산을 완벽하게 해낼 것입니다. 게다가 신호등을 비롯한 도시 인프라도 무선 인터넷으로 상호 연결되어 실시간으로 상황을 주고받는다면 더욱 완벽하고 견고해질 것입니다.그러기 위해서는 무선 인터넷의 속도가 중요하겠죠. 그리고 모든 것을 완벽하게 계산하는 알고리즘과 AI가 필요하고, 계산한 결과값을 저장하고 실행하는 클라우드도 필요할 것입니다.여기까지는 주행에 관한 사항입니다.또 뭐가 있나요?이번에는 레벨을 좀 낮춰보도록 하죠.모든 차량이 레벨 5는 아닙니다. 아직 보급이 완전히 이루어지지 않았기 때문에 다른 사람의 차는 자율 주행할 수 없습니다.그럼 제 차가 알아서 조절해서 판단해야겠죠.위의 내용을 제외하면 차량을 인식하고 접근하면 속도를 줄이고 멀어지면 속도를 높여야 합니다.여기에 사람과 건물도 인식하고 응급상황에서는 멈출 줄도 알아야 합니다.그러면 사람이나 건물, 그리고 차를 인식하는 기술도 필요할 것입니다.여기에 들어가는 기술이 레이더와 라이더입니다.
레이더는 다들 아실 거예요.전파를 사용하여 방출시키면 표면에서 반사되어 돌아오는 시간을 계산하여 지형과 거리를 파악하는 기술입니다.박쥐가 발생시키는 초음파가 레이더와 비슷한 역할을 합니다.
라이더는 빛(Light)과 레이더(Radar)의 합성어(Li-dar)입니다.전파를 방출시키는 것이 아니라 빛을 방출시키는 것입니다. 정확히는 빛이라기보다는 레이저입니다.뭐 그게 그거지만 지적하자면 레이저(LASER)는 Light Amplification by Stimulated Emission of Radiation의 약자입니다. 유도 방출로 증폭된 빛인데, 이 원리를 설명하는 것은 물리학 전공 광학 시간에 배우는 것이기 때문에 생략합니다.
어쨌든 라이더는 빛을 발합니다. 전파가 아니라 빛이라 속도가 훨씬 빨라요.그럼 속도도 훨씬 빠르고 가격 경쟁력만 있으면 라이더만 쓰면 되나요? 물론 아닙니다.라이더는 일단 빛을 내는 기술이므로 라이더만 사용할 경우 예측 가능한 사고가 있습니다.라이다를 사용한 것이 아니라 자동차에 장착되어 자율주행에 사용된 카메라로 인해 실제로 일어난 사고를 예로 들어봅시다.대표적으로 흰색 차량을 햇빛으로 착각해 사고가 발생한 경우가 있었습니다.구름과 차를 구분하지 못해 발생하는 사고도 있을 수 있습니다.
그렇다면 이런 사고를 어떻게 예방할 수 있을까요?라이더를 발전시키려면 어떻게 해야 할까요?인공지능은 당연하기 때문에 다음으로 중요한 것은 이미지 센서입니다.
카메라에 들어가는 바로 그 이미지 센서입니다.라이더는 결국 Light, 빛이 중요해요. 그렇기 때문에 빛을 받아들이는 이미지 센서가 매우 중요합니다.이미지 센서가 좋을수록 받아들이는 빛을 분석하는 노력과 시간이 줄어들 것입니다. 그러면 자동으로 계산하고 받아들인 빛이 무엇인지 확인하는 정확도도 올라갈 것입니다.
그리고 라이더를 검색해 보시면 아시겠지만 차 지붕에 엄청 크게 올라가 있어요. 이것을 소형화하는 것도 필요한 기술일 것입니다.아마 앞으로 소형화되고 단가가 낮아지면 차량 전후방에 각각 하나씩 설치되지 않을까 싶습니다.현재 차량용 레이더 센서와 카메라가 몇 개 들어가도록 말이죠.요약
- 완벽한 자율주행을 위해 필요한 사항-차량과 차량을 연결하고 신호등과 같은 도시 인프라와 신속하고 안정적으로 연결하는 무선인터넷-경로를 비롯한 차량간 거리 조정과 속도 조절을 완벽하게 계산하는 알고리즘과 AI 발달-실시간으로 전달되는 도로 데이터와 경로 계산을 위한 저장 및 실행 공간인 클라우드
- 2. 레벨5 수준의 자율주행을 일반도심에서 시행하기 위해 필요한 사항 – 사람과 건물, 그리고 차량을 인식하는 기술 -> 레이더와 라이더
- 3. 라이더에게 필요한 기술 – 빛을 받아들이는 이미지 센서 – 수용한 빛을 분석하고 계산하여 파악하는 인공지능 ※ 경고 ※ 본고는 참고용으로 작성된 것이며 추천과 권유의 목적으로 작성된 것이 아닙니다.투자의 판단과 책임은 투자자 본인에게 있습니다.