살아있는 실리콘 밸리-세 번째, 자율주행 기술과 미래

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안녕 하세요, SNS 서포터즈임. 이번에는 Byton 회사의 박민아 매니저님께서 특강을 해주셨는데요, 주제는 Challenges on ADAS & Automated Driving(AD)였슴니다.

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매니저님이 말하는 자율 주행 산업에서의 4가지 큰 사업은 위와 같다고 한다. 즉시 자동화, 의사소통, 전기화, 상품화죠. 자동화의 경우에는 운전자가 관찰자가 된 다소리 승객이 되는 운전 상의 과제가 있고요. 의사소통의 경우에는 인프라와 차량의 데이터 교환이 주 관씸사입니다니다. 전기화의 경우에는 화석 연료 기반의 엔진을 전기 구성 요소로 교체하는 겁니다. 상품화의 경우는 자동차 및 승차권의 공유로 새로운더­럽다 이동성 솔루션을 제공하고, 소유권 모델을 변경하는 겁니다. 

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만약 자율주행자동차를 만들게 되면 평가는 굉장히 공을 들여서 받게 됩니다. 이 평가는 자동차를 만드는 중요한 척도가 되는데, 각 과인라별로 추구하는 바와 요구사항이 다르기 때문에 이를 고려하고 준비를 해야 합니다. 안전이 가장 우선순위가 될 건데요, NCAP에서도 안전이 굉장히 민감한 사안으로 자리 잡고 있음니다.

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이쪽­에서 세로축으로 분류한 것을 보면 굉장히 다양한 것을 볼 수 있는데, 어느 분야의 중견기업들이 개발되고 있는지, 어떠한 방향으로 창업 발전 어린이템이 만들어지고 있는지 알 수 있음니다.

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아메리카 ADAS에서 자동차를 6단계로 나쁘지않아누어 뒀는데요, 현재의 자동차는 0이나쁘지않아 1정도이다니다. 대한민국의 경우에는 제네시스에 적용되는 시스템이 레벨 2정도는 됩니다. 이 레벨 척도는 쉽게 이해하자면 레벨 1은 발을 떼실 수 것, 레벨 2는 손을 잠깐 뗄 수 있는 것, 레벨 3은 손발 떼고 휴대폰을 볼 수 있는 정도, 레벨 4는 고속도로에서 영화 볼 수 있는 정도, 레벨 5는 출발과 도착 동안 아예 신경을 쓰지 않을 수 있는 정도라고 보면 됩니다.그럭저럭 0,1,2는 자율 주행 시스템이라 하지 않고 ADAS 시스템이라고 합니다. 운전자가 그럭저럭 다 책이다을 지고 있고, 자동차는 그저 도움을 주는 어시스트 정도기 때문이다니다. 그러나쁘지않아 레벨 3,4,5는 자동차가 하는 것이 더 많고 운전자가 하는 부분은 소량이다니다.차량의 모습은 0부터 5까지 진짜거의­ 얼추비슷하다고 볼 수 있읍니다. 차량의 자율주행 시대가 온다면 우리는 차에서 무엇을 하게 될까요? 이에 대해서 차량 배치 같은 것도 많이 바뀔 것이라고 예상하고 있고요, 공간 활용이 많아지고 스크린도 항상어나쁘지않아게 될 것이겠죠. 그럼 2025년에는 어떤 차가 나쁘지않아올까? 아마 굉장히 다른 형태의 차가 나쁘지않아올 것이라고 예상됩니다. 관심 있게 보시면 재미있을 것 같네요. 

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2018년에 나쁘지않아온 자동차 중에서는 동생디 A8이 가장 진보적인 것을 탑재한 자동차로 볼 수 있을 것 같습니다. A8의 경우에는 최초로 라이더 센서가 탑재됐다. 캐딜락(Cadillac CT6)도 굉장히 잘 만들긴 했읍­니다. 테슬라의 것(Tesla Mosel S/X)은 운전자의 편리에는 굉장히 좋습니다. 자율주행으로는 쪼금 부족한 감이 있긴 하지만, 센서 같은 기술은 그렇게 크게 다르지는 않습니다. 운전자와 시스템 간의 관계가 가장 잘 되어 있는 것은 테슬라이다. 동생디는 레벨 3라고 파악할 수 있는데, 60km로 주행할 수 있고, 고속도로에서는 영상을 볼 수 있는 수준이다. 운전자의 상태를 파악할 수 있는 카메라가 안에 있기 때문에 운전자의 졸음 유무도 파악이 가능합니다. 이럴 때는 차량의 속도를 줄이고 알아서 세우기까지 할 수 있습니다… 역시한 트래픽 잼을 파악해서 차를 따라가는 기능도 있습니다…  역시도 자동으로 하는 것을 구현했읍­니다. 아마 빠른 시일 내에 대중적인 차로 내려올 것으로 예상됩니다. 그러나쁘지않아 차량이 알아서 주차하도록 나쁘지않아둔다는 것에 법적인 문제도 있고 기술적인 난제도 있기 때문에 이에 대한 해결책이 필요합니다. 

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Map의 경우에는 현재 전 세계에서 공통으로 만들어보자는 추세임. 최근의 티맵 같은 것을 통합하는 거죠. 이렇게 만들어진 것이 ADASIS인데, 현재 2.0이고, 3.0이 거의 만들어진 상태임. 자율주행 레벨 3정도에 필요한 정보를 갖고 있어요. 다만 China에서는 바이두를 선호해서 잘 받아들여지고 있지는 않고, 미국도 구글이 주도하려고 하는 상태임. 그러니까 현재는 map에 대한 경쟁도 시작되고 있다고 보면 댑니다. 그런데 사실 변경에 있어서 자율주행자동차는 불안한 감이 없잖아 있는데요, 이에 대해서는 사실 1km마다 정보 수집이 가능한 것을 설치해놓는다면 정스토리 그것은 자율주행에 많은 도움이 될 겁니다. 그렇다면 앞으로의 자율 주행 자동차에서 과제가 되는 것은 무엇일까요? 자율 주행자동차라면 최근 자동차가 어디에 있는지, 주변에 어느 물체가 있는지를 판단해야 할것이다. 그리하여 이 판단을 토대로 행동 작정을 해야 하는데, 이곳­에서는 차선을 변경할 것인지, 정지할 것인지를 판단해야 할것이다. 이것을 깔끔하게 행동해야 하는데, 이 모든 것을 판단하는 프로세스를 어떻게 개발해야 할 것인지가 과제임.

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역시한 실제로 자율주행자동차에는 컴퓨터가 들어상점 되는데요, 크기가 대단히 크기 때문에 이를 어떻게 소형화할 것인지도 핵심 과제로 꼽히고 있슴니다. 현재는 센서의 비용이 자동차의 비용보다 비싸기 때문에 코스트 다운도 중요한 논점으로 보입니다. 자율주행자동차에 대한 전반적인 부분을 흥미롭게 볼 수 있었는데요, 앞으로 2년 후인 2020년이 사실 대부분의 회사에서 자율주행자동차를 출시합니다고 할것이다. 4G 이동통신을 이용하면 지연시간은 0.03~0.05초인데, 4G에 연동된 자율주행자동차가 시속 100km로 달리다가 장애기물이본인 사람을 인지하고 멈추는 데 1m 안팎의 거리를 더 이동합니다고 볼 수 있슴니다. 하지만 5G 네트워크를 통해 데이터를 처리하는 자율주행자동차는 지연시간이 0.001초 이하입니다. 이를 앞의 정세에 적용하면 자율주행자동차가 제동을 걸기까지 불과 2.7cm만 더 본인아간다고 계산됩니다. 사실상 데이터 전송 지연시간이 없는 셈이어서 사건 가능성을 거의 없애기는 것인데요, 5G 네트워크 최초 개시 정부인 만큼 자율주행자동차의 발전이 있기를 바랍니다.

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