미래 자율주행 기술 전망 라이더는 자율주행에 꼭 필요할까?자율주행 작동 원리 및 전망, 결론
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일반적으로 선행하는 기술은 수익이 창출되는 산업현장에서 먼저 개발됩니다. 때문에 자율주행도 운송이나 배송 산업에서 먼저 적용될 확률이 높습니다. 기업의 지출비용 중 인건비가 큰 부분을 차지하고 있기 때문에 자율주행을 통해 자원을 절감할 수 있다면 기업 입장에서는 당기순이익을 크게 증가시킬 수 있습니다. 따라서 글로벌 이커머스 기업인 아마존은 자율주행 기술을 통해 물품 선적부터 배송까지 완전 자율화를 만들기 위해 자율주행 관련 기업에 많은 자금을 투자해오고 있습니다. 글로벌 기업이 특정 산업에 투자해 기술개발을 리딩한다면 관련 산업은 크게 성장할 수밖에 없습니다. 따라서 향후 자율주행 기술의 발전은 시간문제라 생각됩니다.
라이더는 자율주행에 꼭 필요한 것일까.
현재 자율주행 기술 개발에는 테슬라 진영과 반테슬라 진영으로 나뉘어 있습니다. 카메라만 이용해 완전 자율주행을 구현할 수 있다는 테슬라 진영과 라이더와 레이더를 함께 사용해 완전 자율주행을 구현해야 한다는 반테슬라 진영으로 나뉘고 있는 겁니다. 일론 머스크는 자율주행 인공지능이 충분히 똑똑하다면 라이더와 레이더 없이 카메라만으로도 충분히 자율주행을 구현할 수 있다고 말합니다. 반대로 자율주행은 사람의 생명과 직결된 문제이기 때문에 단 0.1%의 실수도 용납할 수 없습니다. 그래서 반드시 많은 정보를 최대한 수집해서 인공지능이 좀 더 정확하고 신속하게 판단할 수 있도록 해야 한다 라는 거죠.
자율주행 작동 원리 및 전망 자동차에서 자율주행을 구현하는 메커니즘은 차량에 장착된 라이더, 레이더, 그리고 카메라와 같은 각종 센서에서 들어오는 외부 정보를 바탕으로 인공지능이 주행에 관한 판단을 신속하게 내리는 것입니다. 하지만 여기서 중요한 것은 사고는 찰나에 발생하기 때문에 외부 정보를 바탕으로 인공지능이 빨리 판단을 내려야 한다는 것입니다. 즉 짧은 시간에 인공지능은 외부에서 들어온 시각정보, 위치정보, 거리정보와 같은 정보를 빠르게 분류하고 판단해 안전하게 주행해야 합니다.
카메라, 레이더, 라이더
자율주행을 위해 사용되는 카메라, 라이더, 레이더 센서는 각기 다른 장단점을 가지고 있어 서로의 부족한 부분을 보완하는 역할을 하게 됩니다. 예를 들어 카메라 센서를 통해 시각적인 정보를 얻을 수 있습니다. 하지만 안개나 폭우 같은 날씨가 좋지 않을 때는 우리도 앞이 보이지 않게 카메라 센서를 통해서도 정확한 정보를 얻을 수 없습니다. 레이더는 높은 해상도를 지원할 수 없고 정지된 물체에 대해 정확한 판단을 할 수 없다는 단점을 가지고 있습니다.
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테슬라는 라이다나 레이더에서 들어오는 정보의 부재를 보완하기 위해 세계 많은 테슬라 차량에서 들어오는 많은 데이터를 분석하고 이를 자율주행 인공지능에 적용시키고 있습니다. 또 빅데이터를 기반으로 스스로 학습하는 알고리즘을 개발해 테슬라가 추구하는 방향으로 갈수록 나아가고 있다. 반면 다른 완성차 OEM들은 라이더를 장착한 테스트카를 통해 자율주행 관련 데이터를 얻고 있지만 현재 전 세계에서 테슬라 차량에서 들어오는 데이터 양에 비하면 턱없이 부족한 수준입니다.
우리가 말하는 완전 자율주행은 운전자가 없는 자율주행을 말하며 자율주행 Lv.5를 의미합니다. 현재 양산돼 우리가 타고 있는 차량은 자율주행 Lv.2 정도 수준에서 자율주행을 구현할 수 있습니다. CES에서 모빌아이는 Lv.4 자율주행이 상용화되는 시기에는 약 10년 이상 걸릴 것으로 예상하고 있습니다.
결론은 아직 자율주행 관련 기술은 가야 할 길이 많이 남아 있고 아직 어느 기업이 관련 산업을 리딩할지는 아무도 모릅니다. 그러나 우리는 투자자로 성장하는 산업 트렌드에 항상 주목하고 이러한 성장성에 수혜를 받을 수 있는 기업에 투자하여 자산을 증식시켜야 합니다.
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