이제 동적 데이터가 중요하다! 국제 표준 규격으로 논의 중인 LDM안전 운전을 보조(ADAS)수준의 자동 운전에서는, 카메라, 레이더, 초음파 센서 등을 융합한 차량 주변 객체 인지 기술이 중요했지만 드라이버가 운전에 개입하지 않는 수준 4이상의 고도 자동 운전을 위해서는 센티급 위치 정도를 가진 정밀 측위 기술이 꼭 필요합니다. 출발지와 목적지 사이의 정확한 경로를 결정하고 도로 정보와 연계하고 인간 드라이버 수준에서 안전한 주행을 하려면 ADAS레벨의 환경 인지 센서만으로 고 정밀 위치 확인이 불가능하기 때문입니다. 고정 밀도 측위의 위한 도로 인프라에는 정밀 지도(High Definition Map)와 클라우드 서버 통신 등이 있습니다. 정밀 지도가 차선 정보를 비롯한 가드레일, 도로 곡률·경사, 신호·표시 위치, 교통 표지판 등의 3차원 도로 환경 정보가 포함됩니다. 이런 정밀 지도를 구축하려면 MMS(Mobile Mapping System)장비를 갖춘 특수 목적의 측량 차량이 필요합니다. MMS장비는 고 정밀 GPS과 관성 항법 장치(INS)360번 카메라, 3차원 레이저 스캐너 등으로 구성되어 있습니다. 측량 차량은 정밀 지도가 필요한 지역을 직접 운행하고 주행 도로의 위치와 환경 데이터를 수집하고 사후 처리 작업을 통해서 자동 운전에 필요한 각종 정보를 추출합니다. 이때 지도 생성 작업의 효율성을 높이기 위해서 인공 지능 기반의 사후 처리 작업 자동화 기술 개발이 요구되고 있습니다. 이렇게 제작된 정밀 지도는 클라우드 서버에 저장되고 자동 운전 차는 도로를 주행 시 차량 무선 통신을 통해서 인접 지역의 정밀 지도를 내려받아 사용하는 구조입니다. 정밀 지도에는 정적(Static)정보만 포함되고 있지만 실제 자동 운전을 위해서는 공사(사고)구간과 차량 정체 정보 등 시시각각 변하는 동적(Dynamic)정보도 제공합니다. 이에 대한 국제 표준 규격으로서 LDM(Local Dynamic Map)이 논의되고 있습니다. LDM은 주행 경로 상의 서비스 영역 내의 지형 정보, 위치 정보, 상태 정보를 포함한 개념적인 데이터 스토리지입니다. 총 4개의 계층 구조로 구성되며 제1계층은 정적 데이터(정밀 지도) 제2계층은 변경이 적은 정적 데이터, 제3계층은 일시적인 동적 데이터, 제4계층은 도로상의 이동 신체 동작적 데이터입니다.Local Dynamic Map(LDM; 로컬 다이내믹 맵)Local Dynamic Map(LDM; 로컬 다이내믹 맵)고도 자동 운전을 위해서는 빠른 정보 수집과 후처리 작업이 중요 정밀 지도는 결국 자기의 위치 확인을 위해서 필요한 디지털 인프라로 분류할 수 있습니다. 센티급 정도의 정밀 지도를 활용하려면 자동 운전 위치 추정 기술도 센티급 이내의 정밀도를 가져야겠습니다. 위치 추정에 사용되는 기술은 크게 2개 있습니다. 자기 내부의 이동 정보를 측정하는 방법과 지도에 표시된 특징점(Landmark)를 측정하는 방법입니다. 전자는 관성 측정 장치(IMU)과 주행 거리 측정 장치(Odometry)을 활용한 추측 항법(Dead reckoning)입니다. 3차 원가 속도계와 회전 속도계, 핸들 각도(또는 주행 거리)센서 정보를 융합하면서 이미 알고 있다 출발 지점을 기준으로 움직인 거리와 방향을 찾는 방식입니다. 그러나 이 방법은 센서 측정치에 약간의 오차가 있어도 시간이 지날수록 오차가 누적된다는 단점이 있습니다. 후자는 카메라나 라이더 같은 센서를 이용하고 차선과 표지판, 건물 표면과 연석처럼 시간이 지나도 변하지 않는 도로상의 특징점을 검출합니다. 이렇게 검출한 특징점을 정밀 지도에 저장된 정보와 비교하고 자기 위치를 추정하는 방법입니다. GPS방식은 특징점이 아니라 위성 신호를 통해서 위성까지의 거리를 측정하고 위성 신호 내의 궤도 정보와 일치시킴으로써 4개 이상의 위성 신호만 있으면 차량의 현재 위치를 몇미터 이내의 정도로 추정할 수 있습니다. 후자 같은 방식은 누적 오차는 발생하지 않지만, 인식 가능한 특징점이 존재하거나 지도에 포함됐을 때만 사용할 수 있다는 단점이 있습니다. GPS도 위성 신호를 수신할 수 있는 지역에서만 위치 확인이 가능한가요. 이처럼 각각 방식이 장점과 단점을 가지고 있기 때문에, 자동 운전 차는 다른 방식의 정보를 융합, 보완하는 위치 추산 방식을 사용합니다. 한편 정밀 지도에 저장된 정보를 최신 상태로 유지·갱신하는 작업도 꼭 필요하지만 해결은 쉽지 않은 이슈입니다. 도로 환경은 계절이나 날씨에 의해서 수시로 바뀐다. 공사의 상황이나 사고, 노후화 등에도 영향을 받습니다. 이런 변화를 지도에 신속히 반영하기 때문에 측량 차량이 정기적으로 데이터를 수집하고 사후 처리 작업까지 자동화되더라도 방대한 영역의 정보를 항상 최신 상태로 유지하려면 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위해서 이미 판매되면서 세계의 도로에서 운행되는 차량에 장착된 ADAS센서로부터 수집한 클라우드 정보를 활용하는 방법을 대안으로 제시하는 기업도 있습니다.정밀 지도에서는 최신 정보의 신속한 반영이 중요하다정밀 지도에서는 최신 정보의 신속한 반영이 중요하다정밀 측위 기술에 대한 국내외의 동향을 보면, 우선 고도 자동 운전에서 정밀 측위 기술 확보를 위한 글로벌 동향을 봅시다. 다임러, BMW아우디 독일의 3개사는 글로벌 지도 제작 회사인 “히어(HERE)”을 공동 인수하고”Road Model””HDLane Model””HDLocalization Model”로 구성된 “HDLive Map”을 구축하고 자기 센서 데이터와의 융합에 의한 도심 측위 기술을 개발하고 있습니다. 지도 제작 회사인 “톰 톰(TomTom)”은 클라우드 지도 기반 측위(RoadDNA)측위 음영 지역의 오차 보정 기술을 연구하고 있습니다. 테슬라는 전방, 측 후방의 영상만을 활용한 위치 인지와 위치 확인 시스템을 적용하는 자동 차(Autopilot 3.0)을 상용화했으며 모빌 아이의 REM(Road Experience Management)매핑 시스템은 “EyeQ4″또는 제4세대 시스템 온 칩이 장착된 소비자 차량을 활용하여 데이터를 클라우드 소싱 하고 정밀 지도를 구축합니다. 그 데이터는 동영상이나 화상이 아니라킬로당 약 10킬로비트를 수집하는 압축된 텍스트입니다. 이 새로운 “EyeQ Ultra”칩의 개발에 관한 정보를 제공한 매핑 기술은 클라우드를 매개로 접속되어, 향후 주행 가능한 경로에 관한 최신 정보를 실시간 제공합니다.현대오토에버 정밀측위기술 핵심 MAC과 레드박스국내 동향을 살펴보면 2011년부터 MMS장비를 운영하는 국내 정밀 지도 기술을 선도하고 온 현대 오토 에버가 돋보입니다. 현대 오토 에버는 지도 자동화 구축 기술인 MAC(Map Auto Creation)를 개발, 종래는 수작업으로 처리했던 데이터를 약 98%이상 정확하게 자동 처리하고 있습니다. 최신 지도 정보 업데이트 문제는 카메라와 LTE모뎀이 탑재된 레드 박스(RED BOX)을 일반 차량에 부착시키고 도로 상황을 신속하고 효율적으로 파악하는 연구를 진행하고 있습니다. 이는 향후 레드 박스 장착 차량을 대량으로 보급하고 실시간으로 정밀 지도를 업데이트한다는 전략입니다. 한편”포ー티 투 닷(42dot)”은 저가형”GNSS/IMU”, 카메라, 자사 제작의 경량형”SDxMap”을 활용하고 자기 위치 확인을 위한 3차원 기하 정보 기반의 영상”SLAM”기술을 개발하고 실제 도심 환경의 악조건에 공고한 저가형 위치 확인 시스템의 상용화에 집중하고 있습니다. NAVER Labs는 라이더, 카메라, 관성 센서,”Wheel Encoder”등의 각종 센서로부터 획득된 데이터와 정밀 지도를 결합한 측위 기술이다”xDM(eXtended definition&dimension map)”기술과 고정 밀도 데이터를 통합하고 실내, 야외, 도로 등을 포함하고 음영 지역이 없는 정밀 측위 기술을 개발하고 있습니다. 결론적으로 고도 자동 운전 기술의 상용화를 위해서는 입체 도로 도심지 등 GPS열화 및 음영 지역과 기상 상황, 장애물 등의 특징점 검출이 불가능한 악의 조건에서도 항상 안정적으로 자기 위치 확인이 가능한 기술이 필요합니다. 다양한 상황과 환경의 변화를 스스로 인식하고 필요한 정보나 액션을 자연스럽게 제공하는 기술의 필요성이 커지고 있으며, 특정 기술에 단독으로 의존하는 것보다는 다양한 기술이 보완적으로 솔루션을 검증·백업할 수 있는 중첩성(Redundancy)의 관점에서 측위 기술 융합이 중요시 되고 있다고 할 수 있습니다.Text_기·속쵸루 충북 대학교 스마트 카 연구 센터 센터장·교수국내 동향을 살펴보면 2011년부터 MMS 장비를 운영하며 국내 정밀지도 기술을 선도해온 현대오토에버가 눈에 띕니다. 현대오토에버는 지도 자동화 구축 기술인 MAC(Map Auto Creation)을 개발해 기존에는 수작업으로 처리하던 데이터를 약 98% 이상 정확하게 자동 처리하고 있습니다. 최신 지도정보 업데이트 문제는 카메라와 LTE 모뎀이 탑재된 레드박스(RED BOX)를 일반 차량에 부착해 도로 상황을 신속하고 효율적으로 파악하는 연구를 진행하고 있습니다. 이는 향후 레드박스 장착 차량을 대량 보급해 실시간 정밀지도를 업데이트한다는 전략입니다. 한편 ‘포티투닷(42dot)’은 저가형 ‘GNSS/IMU’, 카메라, 자체 제작 경량형 ‘SDxMap’을 활용해 자차 측위를 위한 3차원 기하정보 기반 영상 ‘SLAM’ 기술을 개발해 실제 도심 환경의 악조건에 견고한 저가형 측위 시스템 상용화에 집중하고 있습니다. 네이버랩스는 라이다, 카메라, 관성센서, ‘Wheel Encoder’ 등의 다양한 센서로부터 획득된 데이터와 정밀지도를 결합한 측위기술인 ‘xDM(eXtended definition & dimension map)’ 기술과 고정밀 데이터를 통합해 실내, 실외, 도로 등을 포함해 음영지역이 없는 정밀측위기술을 개발하고 있습니다. 결론적으로 고도 자율주행 기술 상용화를 위해서는 입체도로, 도심지 등 GPS 열화 및 음영지역과 기상상황, 장애물 등에 의한 특징점 검출이 불가능한 악의 조건에서도 항상 안정적으로 자차 측위가 가능한 기술이 필요합니다. 다양한 상황이나 환경 변화를 스스로 인식하고 필요한 정보나 액션을 자연스럽게 제공하는 기술의 필요성이 높아지고 있어 특정 기술에 단독으로 의존하기보다는 다양한 기술이 보완적으로 솔루션을 검증하고 백업할 수 있는 중복성(Redundancy) 관점에서의 측위기술 융합이 중요하다고 할 수 있습니다.Text_ 기석철 충북대학교 스마트카연구센터 센터장·교수
