신통방통 한 자율 주행 차 , 하지만 그 원리 에 대해서 아 는 사람 은 드 뭅니다 . 자율 주행 차 가 도로 위 에 있 는 차 , 사람 , 사물 을 어떻게 인식 하 는 걸까요 ? 지금 자세히 설명 해 드립니다 . 
 2019 / 04 / 10 현대 케피코 홈페이지 바로 가 기 
 자율 주행 차 가 무엇 을 , 어떻게 인식 하 는지 자세히 알 아 봅니다 
 자율 주행 차 는 SF 영화 속 에서 나 나오 던 소재 가 아닙니다 . ICT 기술 과 함께 일상 화 된 현실 로 구현 되 고 있 습니다 . 자율 주행 차 는 주변 환경 을 실시간 파악 하 고 차량 스스로 결정 을 내려 운행 이 가능 하 기 때문 에 자동차 의 혁신 을 넘 어 관련 산업 , 교통 체제 와 법규 , 도시 설계 ( 스마트 시티 ) 등 의 변화 를 의미 합니다 . 5 G 전파 와 인공지능 의 빠른 진화 를 바탕 으로 자율 주행 차 의 상용 화 뿐 만 아니 라 스마트폰 으로 무인 렌터카 를 사용 할 수 있 는 단계 까지 전망 하 고 있 습니다 . 곧 도로 를 누빌 수 도 있 다는 자율 주행 차 가 그 많 은 환경 요소 를 어떻게 인지 하 고 있 는지 궁금 합니다 . 
 자율 주행 이 인식 하 는 세상 
 자율 주행 차 에 장착 된 각 센서 의 인식 범위 
 자율 주행 차 기술 이 란 도로 위 에 사물 이 있 고 없 고 를 인식 하 는 것 을 넘 어 , 장애물 인지 보행자 인지 종류 를 인지 할 수 있 어야 합니다 . 주변 의 장애물 , 사람 의 움직임 과 의도 등 주변 상황 을 정확히 인지 한 후 가속 페달 각도 , 브레이크 압력 , 스티어링 휠 의 각도 등 을 차량 스스로 조정 해야 만 안 전한 자율 주행 이 가능 해집니다 . 뿐 만 아니 라 출발지 에서 도착지 까지 의 경로 , 차량 의 현재 위치 , 차선 과 교차로 등 을 종합 적 으로 파악 하 는 정밀 지도 기능 또한 자율 주행 에 있 어 필수 기술 이 라 할 수 있 습니다 . 
 자율 주행 차 는 대부분 카메라 , 레이더 ( Radar ) , 라이다 ( LiDAR ) 센서 를 함께 사용 합니다 . 현재 상용 화 된 부분 자율 주행 차 는 센서 카메라 와 레이더 센서 를 묶 어서 자율 주행 에 적용 하 고 있 습니다 . 자율 주행 의 눈 과 귀 가 되 어 주 는 센서 들 은 각각 의 장단점 이 있 기 때문 에 함께 적용 해 상호 보완 하 는 작업 을 시도 중 입니다 . 상황 에 따라 어떤 센서 가 적용 되 고 있 는 걸까요 ? 
 센서 를 통해 보 고 듣 는 자율 주행 차 
 자율 주행 차 에 장착 된 외부 인식 주요 장치 
 Level 0 자율 주행 기술 과 아무런 관련 이 없 는 단계 
 Level 1 차선 이 탈 경보 , 긴 급제동 등 기능 이 있 지만 운전자 의 개입 이 필요 한 단계 
 Level 2 자동차 스스로 속도 조절 하 고 스티어링 휠 을 돌릴 수 있 는 단계 
 Level 3 모니터링 을 사람 이 아닌 시스템 이 ! 도로 장애물 도 피할 수 있 는 단계 
 Level 4 일 반 운행 뿐 만 아니 라 골목 , 커브 , 돌발 상황 에 도 민첩 하 게 대응 하 는 단계 
 Level 5 운전자 가 불 필요 한 무인 자동차 ! 100 % 맡겨 도 불안 하 지 않 은 단계 
 * 미국 자동차 공 학회 ( SAE ) 가 발표 한 자율 주행 기술 수준 정의 ( 2016 년 9 월 발표 ) 
 자동차 가 스스로 교통 표지판 을 인식 한다 ? 
 자율 주행 차 가 교통 표지판 을 인식 하 는 방법 은 2 단계 로 나눌 수 있 습니다 . 카메라 로 먼저 인식 하 고 이 를 분류 하 는 방식 입니다 . 카메라 는 차선 이나 표지판 정보 를 읽 어 낼 수 있 기 때문 에 차선 이 탈 경보 나 차선 유지 보조 시스템 에 활용 되 고 있 습니다 . 카메라 가 사람 의 전방 사물 이나 차선 인식 , 신호등 , 보행자 등 도로 의 복합 환경 을 인식 하 지만 역광 이나 안개 , 상향 등 과 같 은 외부 조건 에 취약 해 센서 의 오류 가 발생 할 수 있 습니다 . 이 를 보완 하 기 위해 카메라 혹은 렌즈 를 2 개 를 써서 사람 의 눈 처럼 교통 표지판 을 3 차원 으로 인지 하 도록 보완 및 개발 되 고 있 는 상태 입니다 . 
 카메라 처럼 바로 보 고 인지 하 는 방식 과 달리 인공지능 ( 딥 러닝 ) 을 만나 면 자율 주행 기술 은 더욱 고도 화 됩니다 . 기존 에 설치 되 어 있 는 사물 이나 도로 환경 에 대해 수집 한 빅 데이터 를 분류 함 으로써 ‘ 예측 ’ 이 가능 해진 것 입니다 . 딥 러닝 기반 카메라 영상 인식 기술 은 내비게이션 데이터 에 도로 의 경사도 , 휘어짐 , 도로 표지판 등 의 정보 를 실시간 으로 전송 할 수 있 습니다 . 
 현대 자동차 는 첨단 지능 형 헤드램프 를 개발 해 기존 의 지능 형 헤드램프 와 달리 야간 자율 주행 시 차선 , 도로 표지판 등 의 정보 를 실시간 으로 감지 해 빛 을 세밀 하 게 조절 합니다 . 카메라 센서 의 단점 인 외부 환경 에 대한 취약 을 극복 한 사례 라고 볼 수 있 습니다 . 
 ‘ 삐 빅 ! 너무 가까워요 ! ’ 거리 측정 도 할 수 있 다 ? 
 자율 주행 차 의 전방 인식 을 가능 케 하 는 대표 적 인 센서 가 카메라 외 에 2 개 더 있 습니다 . 바로 라이다 와 레이더 입니다 . 이 2 개 의 센서 가 작동 하 면서 대상 과 의 거리 를 측정 할 수 있 습니다 . 라이다 는 레이저 를 쏴서 돌아오 는 초점 이미지 와 시간 을 계산 해 특정 지점 의 위치 를 파악 하 기 때문 에 대상 까지 거리 , 방향 , 속도 , 온도 등 을 감지 할 수 있 습니다 . 또 다른 센서 인 레이더 는 전자파 를 발사 해서 돌아오 는 전파 소요 시간 을 측정 해서 주변 사물 과 거리 및 속도 를 탐지 하 는 역할 을 합니다 . 
 이외 에 도 근접 거리 에서 사물 의 위치 를 측정 할 때 는 초음파 가 사용 되 고 , 적외선 의 경우 는 앞 의 사물 이 위치 와 형상 을 파악 할 때 필요 합니다 . 주변 보다 높 은 열 을 발산 하 는 차량 엔진 이나 사람 을 감지 할 수 있 기 때문 에 주변 환경 이나 기상 조건 에 영향 을 적 게 받 으며 정확 한 위치 와 열원 의 크기 도 파악 할 수 있 습니다 . 
 앞서 설명 했 던 센서 들 은 외부 주행 환경 을 직접 파악 하 는 역할 을 합니다 . 카메라 , 레이더 , 라이더 가 아무리 고도 화 된다 해도 주변 차량 이 갑자기 차선 을 변경 하 거나 시야 확보 가 좋 지 못한 상황 에서 사고 현장 을 발견 했 다면 피하 기 가 쉽 지 않 습니다 . 그렇 기 때문 에 차량 , 인프라 , 사람 과 통신 을 통해 끊임없이 정보 를 주 고 받 는 V 2 X ( Vehicle to Everything ) 기술 의 발전 도 함께 이뤄져야 합니다 . V 2 X 는 차량 이 유 · 무선망 을 통해 다른 차량 , 인프라 , 모바일 기기 , 보행자 등 의 사물 과 정보 를 교환 하 는 것 또는 그 기술 을 말 합니다 . 전문가 들 은 자율 주행 차 핵심 기술 로 V 2 X 를 꼽 습니다 . V 2 X 는 안 전하 고 통신 으로 연결 된 미래 의 자동차 를 위한 기반 기술 로써 완전히 자동 화 된 교통 인프라 를 가능 하 게 할 핵심 기술 이 란 주장 입니다 . 
 ▶ 현대 케피코 사보 KEFICO PLUS 2019 년 1 , 2 월 호 에서 원문 을 확인 할 수 있 습니다 . 
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