| ※경고※ 본 글은 참고용으로 작성된 글이며 추천과 권유의 목적으로 작성된 글이 아닙니다. 투자의 판단과 책임은 투자자 본인에게 있습니다. |
이번 주는 주식에 대한 직접적인 이야기는 아니지만,
관련 산업을 이해함으로써 어떤 주식을 투자해야 할지 조금은 깊게 생각해볼 수 있는 시간입니다.
내용이 상당히 길어 지루할 수도 있으므로, 요약된 내용은 가장 아래로 내려주시면 됩니다.
먼저 자율주행을 얘기해보겠습니다.
아시겠지만, 자율주행은 총 5단계로 나뉩니다.
미국 자동차 기술 학회(SAE) 기준에 따른 자율주행 자동차의 6단계 분류법입니다.
대한민국 국토교통부가 정리한 기준과는 상이한 점이 있으니 유의 바랍니다.
레벨 0은 모든 걸 운전자 스스로 하는 것이고
레벨 1은 도로 주행 도중 차선을 먹거나, 조금 벗어나면 핸들이 알아서 꺾이는 상황입니다.
레벨 2는 스스로 운전을 하면서 차선 변경도 가능한 상황이고
레벨 3은 특정 조건, 특히 차량이 정체된 상황에서는 앞차가 출발하면 따라서 출발하고, 멈추면 따라 멈추는 상황입니다.
레벨 4는 정해진 도로 조건, 즉, 인프라가 갖춰진 구역 내에서는 완전 자율주행이 가능합니다. 그렇기 때문에 지역 내 무인 택시는 구역을 정해놓고 특정 조건(유인 차량 진입 불가, 신호등 및 인터넷의 완전 연결, 돌발상황 완전 차단 등)에서 운영이 가능합니다.
레벨 5는 어떠한 조건이든 모든 상황에서 자율 주행이 가능해 운전자가 필요 없어집니다.
우선 현재 시중에 나와있고 상용화되어있는 자동차의 자율주행 단계는 레벨 2입니다.
최근 현대자동차에서 레벨 4 수준의 아이오닉 5 로보 택시를 공개했으며, 민관합작으로 시행된 30분간의 레벨 4 시범운영도 성공했습니다. 해당 시범운영도 도로 조건을 설정하여 자율주행을 했기 때문에 레벨 4로 부여된 것입니다.
일반 도로에서 주행을 했다면 레벨 5 수준으로 책정되었을 것입니다.
우선 레벨 5는 기술개발은 가능할지라도, 기술개발의 속도가 너무 빨라서 법 제정의 속도가 따라잡지 못해 실제 상용화는 어렵다는 게 현재의 시각입니다.
그래도 레벨 5를 기준으로 어떤 게 이상적인 상황인지 생각해봅시다.
이상적인 자율주행을 하려면, 모든 차량이 레벨 5 수준이어야 할 것입니다.
그러면 모든 차량이 서로 연결되어 속도와 간격 모든 걸 조정하여 사고를 예방하고, 지정된 목적지까지의 경로 계산을 완벽히 해내겠죠. 여기에 덧붙여 신호등을 비롯한 도시 인프라들도 무선인터넷으로 서로 연결되어 실시간으로 상황을 주고받으면 더욱 완벽하고 견고해질 것입니다.
그러기 위해서는 무선인터넷의 속도가 중요할 것입니다. 그리고 모든 걸 완벽히 계산하는 알고리즘과 AI가 필요할 것이고, 계산한 결과값들을 저장하고 실행하는 클라우드도 필요할 것입니다.
여기까지는 주행과 관련된 사항입니다.
다른 건 또 뭐가 있을까요?
이번엔 수준을 조금 낮춰봅시다.
모든 차량이 레벨 5가 아닙니다. 아직 보급이 완벽히 이루어지지 않아 다른 사람들의 차는 자율주행이 불가합니다.
그러면 내 차량이 알아서 조절하고 판단해야 할 것입니다.
위의 언급된 내용을 제외한다면, 차량을 인식하고 가까워지면 속도를 줄이고, 멀어진다면 속도를 올려야 될 것입니다.
여기에 사람과 건물도 인식을 해서 위급상황에서는 멈출 줄도 알아야겠죠.
그러면 사람과 건물, 그리고 차량을 인식하는 기술도 필요할 것입니다.
여기에 들어가는 기술이 레이더와 라이다입니다.
레이더는 다들 아실 겁니다.
전파를 사용해 방출시키면, 표면으로부터 반사되어 돌아오는 시간을 계산해 지형과 거리를 파악하는 기술입니다.
박쥐가 발생시키는 초음파가 레이더와 비슷한 역할을 해내죠.
라이다는 빛(Light)과 레이더(Radar)의 합성어(Li-dar)입니다.
전파를 방출시키는 게 아니라, 빛을 방출시키는 거죠. 정확히는 빛이라기보다는 레이저입니다.
뭐 그게 그거긴 합니다만, 짚고 넘어가자면 레이저(LASER)는 Light Amplification by Stimulated Emission of Radiation의 약자입니다. 유도 방출로 증폭된 빛인데, 이 원리를 설명하는 건 물리학전공 광학 시간에 배우는 것이므로 생략합니다.
아무튼 라이다는 빛을 쏩니다. 전파가 아닌 빛이므로 속도가 훨씬 빠릅니다.
그러면 속도도 훨씬 빠르고 가격경쟁력만 된다면 라이다만 쓰면 될까요? 당연히 아니죠
라이다는 일단 빛을 쏘는 기술이기 때문에 라이다만 사용했을 경우 예측 가능한 사고가 있습니다.
라이다를 쓴 건 아니고, 자동차에 부착되어 자율주행에 쓰인 카메라로 인해 실제로 일어났던 사고를 예로 들어보겠습니다.
대표적으로 흰색 차량을 햇빛으로 착각해서 사고가 발생한 경우가 있었습니다.
구름과 차를 구별 못해 발생하는 사고도 있을 수도 있습니다.
그러면 이러한 사고를 어떻게 예방할 수 있을까요?
라이다를 발전시키려면 어떻게 해야 할까요?
인공지능은 당연하니까 넘어가고 다음으로 중요한 건 바로 이미지 센서입니다.
카메라에 들어가는 바로 그 이미지 센서입니다.
라이다는 결국 Light, 빛이 중요합니다. 그렇기 때문에 빛을 받아들이는 이미지 센서가 상당히 중요합니다.
이미지 센서가 좋으면 좋을수록 받아들이는 빛을 분석하는 노력과 시간이 덜 들어갈 것입니다. 그러면 자동적으로 계산하고 받아들인 빛이 무엇인지 확인하는 정확도도 올라갈 것입니다.
그리고 라이다 검색해보시면 아시겠지만
차량 지붕에 엄청 크게 올라가 있습니다. 이걸 소형화하는 것도 필요한 기술이겠죠.
아마 추후에 소형화가 되고, 단가가 떨어진다면 차량 전방과 후방에 각각 하나씩 설치가 되지 않을까 싶습니다.
현재 차량용 레이더 센서와 카메라가 몇 개씩 들어가는 것처럼요.
요약
1. 완벽한 자율주행을 위해 필요한 사항
- 차량과 차량을 연결하고, 신호등과 같은 도시 인프라와 빠르고 안정적으로 연결하는 무선인터넷
- 경로를 비롯한 차량 간 거리 조정과 속도 조절을 완벽히 계산하는 알고리즘과 AI 발달
- 실시간으로 전달받는 도로 데이터와 경로 계산을 위한 저장 및 실행 공간인 클라우드
2. 레벨 5 수준의 자율주행을 일반 도심에서 시행하기 위해 필요한 사항
- 사람과 건물 그리고 차량을 인식하는 기술 -> 레이더와 라이다
3. 라이다에 필요한 기술
- 빛을 받아들이는 이미지 센서
- 받아들인 빛을 분석하고 계산해서 파악하는 인공지능
| ※경고※ 본 글은 참고용으로 작성된 글이며 추천과 권유의 목적으로 작성된 글이 아닙니다. 투자의 판단과 책임은 투자자 본인에게 있습니다. |
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