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[이슈]자율주행 자동차의 상용화를 위해 촥인해야 할 문제점들

[글로벌메이커스 정신영 기자] 자율주행차는 최첨단 상상 현실로 발전하고 있으며, 혁신이 발전함에 따라 개인 및 대중 교통 수단은 앞으로 완전히 변화될 것으로 보인다.

장기적으로 무인 차량은 인간 운전자들이 겪는 졸음, 약화, 산만한 운전 등의 문제를 해소하고, 도로에서 완전히 찾아볼 수 없게 만들 예정이다.

미국에서는 거의 4만 명의 개인이 2017년에 거리에서 사망했는데, 이들 사고의 90% 이상은 사람의 실수로 인해 발생한 것으로 나타났다.

자율 주행 자동차는 센서, 액추에이터, 복잡한 알고리즘, ML 프레임 워크 및 획기적인 프로세서에 의존하여 프로그래밍을 실행하기 때문에 이러한 문제에서 완전히 벗어날 수 있다.

또한 자율 주행 차량은 차체의 다양한 부분에 배열된 센서들에 따라 환경에 맞는 지도를 만들고 유지한다. 이러한 레이더 센서는 차량이 가까이 있는 상황을 감시하고, 비디오 카메라가 교통 신호를 인식하고, 도로 표지판을 읽고, 다른 차량을 추적하고, 보호자를 검색하는 등의 역할을 한다.

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사진= 클립아트코리아


특히 광 감지 및 거리 측정 센서는 차량의 환경 요인에서 나오는 빛의 펄스를 건너 뛰어 거리를 측정하고, 거리 가장자리를 구분하며, 경로 표시를 인식한다. 바퀴의 초음파 센서는 주차 시 연석과 다른 차량을 인식한다.

이후 최신 프로그래밍이 감각 정보를 처리하고, 플로팅하고, 가속, 감속 및 조향을 제어하는 ​​차량의 액추에이터에 지침을 보낸다. 하드 코딩 된 규칙, 장애물 회피 알고리즘, 예측 모델링 및 객체 인식은 소프트웨어가 교통 규칙을 준수하고 장애물을 탐색할 수 있도록 도와준다.

하지만 여전히 문제는 있다. 차량이 사용자 제어 없이 운전할 수 있도록 진정으로 장착 되려면, 먼저 인공 지능(AI) 시스템이 보고 있는 내용을 이해하고 모든 상황에서 올바른 결정을 내릴 수 있는지 확인해야 한다. 이를 위해서는 매우 광범위한 교육을 시도해야 한다.

무엇보다 자율 주행 차는 지금까지 만들어진 다른 소프트웨어 플랫폼보다 엄청난 수의 코드 라인을 포함할 것으로 예상된다. 2020년까지 자율 주행 플랫폼을 위해 일반 차량은 3억 줄 이상의 코드를 포함하고 1TB(테라 바이트) 이상의 스토리지를 포함할 것이며, 필요한 컴퓨팅 성능을 위해 초당 1TB 이상의 메모리 대역폭이 필요하게 된다.

당연히 보안은 자율 주행 차량에서 가장 큰 관심사다. 안전에 대한 문제는 하드웨어 시스템에 계획된 중복을 지나 비정상적인 선택을 제한하고, 관련 기반을 통합하여 차량이 서로 및 주변 환경과 대화 할 수 있도록 하는 것이다.

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사진= 클립아트코리아


자율주행자동차로 개발되고 있는 각각의 차량은 독특한 사용 패턴을 가지고 있으며, 다양한 상황에서 작동한다. 예를 들어, 가족용 자동차와 운송 트럭에는 다양한 운전자, 근무 시간 및 경로가 있다.

또한 다양한 차량이 다양한 제품 기능 또는 센서를 포함하고 통합해야 한다. 차량 보안 전제 조건도 다르다. 이러한 방식으로 각 유형의 차량에는 분석을 위한 정보를 적절히 수집하고 통합 할 수 있는 명시적으로 수정 된 AI 칩이 필요하게 된다.

차량 제어 시스템 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소가 통합 된 후에는 시뮬레이션을 통해 추가로 시도하고 승인해야 한다. 다음으로 시뮬레이션을 적용하여 시스템 소프트웨어를 교육한다.

가장 중요한 것은 자율 주행 차가 현장에 있을 때 분석과 의사 결정을 정확하게 수행해야 한다는 점이다. 마찬가지로 이를 위한 시뮬레이션은 하드웨어 및 소프트웨어 시너지를 능률화하는 데 도움이 될 수 있다.

현재 완전 자율 주행 차량은 전 세계 몇 군데에서 테스트를 시행하고 있지만 아직 전체 인구가 접근 할 수 있는 것은 아니다. 아직 상용화에는 몇 년이 남았다고 판단된다. 그 이전에 혁신적이고 입법적인 것부터, 사고 책임, 교통 상황 및 법률, 라이더 및 레이더, 인공 대 감성 지능과 같은 자연스럽고 철학적인 것까지 모두 대응할 수 있는 방안이 마련되어야 할 것이다.

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