2030년 1,334조 자율주행 시장이 온다 자동차 산업의 미래를 책임질 자율주행의 핵심 원리 자율주행 기술 경쟁이 치열하다. 2030년이면 출고 차량의 79%에 레벨 2 이상의 자율주행 기술이 탑재되며, 시장 규모만 1,334조 원에 달할 것으로 예상하기 때문이다. 선두주자로 꼽히는 테슬라는 최근 자율주행 서비스인 FSD의 시험 허가를 중국 상하이에서 받았고, 현대자동차그룹을 비롯한 국내의 많은 기업도 서울 상암과 인천, 세종 등지에서 기술 테스트를 진행 중이다. 먼 미래의 일로 치부하던 자율주행이 점점 현실로 다가오고 있다. 《자동차 자율주행 기술 교과서》로 자율주행 기술의 현재와 미래를 알아보자. 약 20년간 자동차 개발자로 경력을 쌓은 저자는 테슬라 · 웨이모 · 현대자동차 · GM 크루즈 등 세계 유수의 제조사들이 개발한 기술들을 하나씩 소개하며, 언젠가 찾아올 ‘완전 자율주행의 세계’가 어떻게 펼쳐질지를 말한다. 풍부한 기술 사례와 원리 설명을 담았기에 독자는 이 책으로 자율주행 기술에 품었던 여러 생각과 견해를 정리할 수 있을 것이다. 자율주행 메커니즘의 시작과 끝 센싱 · 인지 판단 · 제어 3대 요소를 이해하라 자율주행 기술은 생각보다 빨리 시작됐다. 이 기술 개념은 1939년 뉴욕 박람회에서 GM이 처음 소개했으며, 지난 수십 년간 이어진 컴퓨터와 액추에이터 기술의 놀라운 발전에 힘입어 알게 모르게 성장해 왔다. 그러다 인공지능을 활용한 비전 AI와 인지/판단 시스템이 발전하면서 한 차례 전환점을 마련했다. 여러 회사가 기술적 한계보다는 사회적 법률적 제약 때문에 자율주행을 주저하는 사이, 전기차 업체인 테슬라가 ‘오토파일럿’이라는 자율주행 기술을 탑재해 사람들에게 강렬한 인상을 남긴 것이다. 현재 오토파일럿은 제한된 조건과 지역에서 실행되지만, 많은 이에게 완전 자율주행의 미래를 미리 맛보여주고 있다. 자율주행의 본질을 알려면, 다음 세 가지 기술 요소를 살피면 된다. 첫째, 사람의 눈처럼 주변 환경을 인지하는 센서(센싱)를 알아야 한다. 카메라는 영상 정보를 수집하고, 라이다와 레이더는 레이저와 전자기파를 이용해 주변 사물의 거리와 속도 정보를 수집한다. 둘째, 수집된 정보를 바탕으로 주행 상황을 인지 판단하는 컨트롤러(ECU)도 중요하다. ECU는 자동차의 두뇌 역할을 하며, 센서 정보를 분석하고 액추에이터를 제어해 차량 움직임을 제어한다. 셋째, 컨트롤러의 명령에 따라 실제로 차량을 움직이는 액추에이터는 자동차 제어의 핵심이다. 핸들, 브레이크, 가속 페달 등이 액추에이터에 의해 제어된다. 이 책에서는 세 가지 요소와 관련해서 다양한 기술과 원리를 소개하며 독자의 이해도를 높여준다. 인공지능 시대에 나타난 첨단기술 AI가 안전하고 정확하게 운전하는 방법 저자는 무엇보다 인공지능 기술이 자율주행 시대를 앞당기는 핵심 동력이라고 말한다. 앞서 살펴본 3대 요소 중 센서와 액추에이터(제어) 관련 기술은 이미 완성 단계라고 봐도 무방하지만, 인지 판단 영역에 속하는 인공지능 기술은 지금보다 더욱 발전해야 하기 때문이다. 비전 AI는 차선, 표지판, 사람, 차량 등 여러 대상을 식별하는 인공지능 기술의 통칭으로, CNN 덕분에 그간 크게 발전했다. CNN은 사람의 시각 정보 처리 방식을 모방해 이미지를 분석하는 기술인데, 이 밖에도 책에서는 카메라와 라이다를 활용한 여러 비전 기술을 소개한다. 예를 들어 미분 필터링을 이용해 도로 경계면을 찾는 기술이나 HOG 기법으로 보행자의 움직임을 예측하는 기술 등을 설명한다. 테슬라를 위시한 많은 업체가 인공지능 기술 중 하나인 딥러닝(심층학습)을 이용해 자율주행 시스템의 성능을 높이려고 힘을 쏟고 있다. 인공지능 성능이 발전하는 정도에 따라 자율주행도 그에 비례해 발전할 것이다. 국내 스타트업들의 기술 수준과 그들이 그리는 자율주행의 미래 전문가 집단과 언론들은 인공지능이 점점 중요해지는 시점에서 자율주행 시스템이 해킹당할 가능성도 커질 것이라고 경고한다. 저자도 이에 크게 동감하며, 사이버 보안 기술의 중요성과 여러 보안 규제를 책에서 설명한다. 그러면서 자연스레 자율주행 기술의 미래를 그려보는 데까지 나아간다. 저자가 대표적으로 꼽은 미래 기술은 V2X 통신이다. 자동차와 네트워크를 클라우드 기술로 묶는 V2X를 활용하면 각 차량이 정보를 교환하는 것만으로 사각지대 사고를 예방하고, 차량 흐름을 원활하게 할 수 있다. 물론 자율주행을 실현하는 데 있어 핵심 기술임은 당연하다. 자율주행에 필요한 데이터 처리는 그 양이 방대해서 서버에서 진행해야 여러모로 유리하다. 서버와 차량을 빠르게 연결하는 기술이 필수가 된 것이다. 이 분야에서 선두주자인 테슬라도 사물 인식과 판단을 서버에 맡기고 있다. 저자는 국내 자율주행 업계의 기술 현황과 전략을 소개하기도 한다. 디지털 트윈 전략을 구사하는 모라이, 로봇에 초점을 둔 네이버랩스, 자율주행 서비스를 연구하는 카카오모빌리티, 소프트웨어 중심형 전기차를 개발하는 포티투닷, 실도로 주행이 아닌 인프라 자율주행에서 길을 찾은 서울로보틱스, 화물차라는 틈새시장을 노리는 마스오토 등 끊임없이 발전하는 국내 자율주행 업계의 활약상을 이 책에서 확인할 수 있다. 자율주행 메커니즘을 가장 빠르게 이해하는 길 자율주행은 자동차 업계가 반드시 성취해야 할 기술이다. 단순히 운전자를 대체하는 기술이 아니기 때문이다. 자율주행이 가져올 사회적 경제적 여파는 실로 광범위하며 엄청난 변화를 일으킬 것이다. 물류 산업의 효율성을 높이고, 고령자나 장애인 같은 이들에게 이동할 수 있는 자유를 제공하며, 자동차를 이동 수단에서 삶을 즐기는 새로운 공간으로 변신시킨다. 이 책에서 언급한 온갖 기술과 사례를 보고 있자면, 자율주행 기술이 자동차 업계가 결국 나가야 할 길이며, 절대 실현 불가능한 기술 또한 아니라는 사실을 분명하게 이해할 수 있을 것이다. 이 책의 목표는 독자들이 ‘자동차 자율주행 기술’을 올바르게 이해하는 데 있다. 자율주행 기술의 현주소는 물론, 미래 사회에 미칠 영향까지 폭넓게 다루면서 독자들이 깊이 있는 통찰력을 얻는 데 필요한 실마리를 제공하려고 노력했다. 저자는 이 책을 계기로 독자들이 자율주행 시대라는 새로운 변화를 능동적으로 준비했으면 하는 바람이 있다고 말한다.

머리말 이동 수단에서 생활공간으로 미래를 몰고 올 자율주행 혁명 PART 1 스스로 주행하는 자동차가 온다 01-01 미래 자동차의 조건, C.A.S.E 01-02 소유에서 이동 수단으로 MaaS 01-03 운전에서 해방되면 누릴 수 있는 것들 01-04 자율주행 기능의 수준을 정하는 기준, SAE 5단계 01-05 자율주행 기술 개발의 역사 01-06 기본이 되는 ADAS 기능 01-07 AEBS, 안전을 위한 최후의 보루 01-08 SCC, 알아서 조절되는 속도 01-09 LFA, 차로 유지 보조 기능 01-10 Parking Assistance System, 자동 주차 기능 01-11 자율주행 시스템의 구성 01-12 사람처럼 인지하고 판단하고 조작하는 자동차 01-13 서로가 필요한 자율주행과 전기차 Column 자율주행과 테슬라 PART 2 스스로 가고 멈추고 도는 자율주행 차량의 기본 02-01 자율주행에도 승차감이 중요한 이유 02-02 타이어를 이용해 노면을 박차고 움직이는 자동차 02-03 ON-OFF 제어/PID 제어 02-04 정밀한 PWM 제어/VFM 제어 02-05 피드백 제어와 모델 기반 복합 제어 02-06 복잡한 상황을 제어하는 데 쓰는 상태 공간 방정식 02-07 사람의 애매한 판단을 수치화한 퍼지 제어 02-08 인공지능 신경망 제어 02-09 달리기 제어에 더 적합한 전기모터 02-10 안전하게 멈추기 위한 브레이크 제어 02-11 자동차 방향을 전환하는 스티어링 제어 02-12 ECU가 모두 관장하는 By-Wire 전자식 제어 Column ADAS 기능이 필수가 된 시대 PART 3 사람처럼 주변을 인지하고 판단하는 기술 03-01 사람을 대신해서 주변을 인지하는 센서들 03-02 물체를 감지하고 속도를 인식하는 레이더 03-03 장점은 살리고 단점은 대수로 보완하는 레이더 03-04 눈처럼 영상으로 주변을 인식하는 카메라 03-05 영상에서 공간을 읽는 기술 03-06 경계면을 찾아내는 방법 03-07 자동차가 가야 할 차선을 인식하는 허프 변환 03-08 교통 표지판과 신호도 영상으로 읽는 기술 03-09 픽셀 단위로 매칭을 찾아내는 비전 인식 기술 03-10 좌우 카메라로 거리를 계산하는 기술 03-11 카메라가 하나여도 거리 계산이 가능하다 03-12 먼 거리에 있는 물체를 인식하는 라이다 센서 03-13 라이다 센서의 개발 현황 03-14 여러 센서의 정보를 통합 분석하는 시스템 03-15 보행자를 인식하는 화상처리 기술 03-16 신경망을 이용해 이미지를 인식하는 CNN 학습법 Column 라이다 센서 없이 완전 자율주행이 가능할까? PART 4 위성항법을 이용한 인지 판단 기술 04-01 위성으로 내 차의 위치를 측정하는 GPS 04-02 지역 한정 위성항법시스템, RNSS 04-03 차량 주행거리 측정을 이용한 GPS 보정 04-04 자동차의 움직임을 직접 측정하는 가속도 센서 04-05 자동차가 어디로 향하는지 알려주는 자이로 센서 04-06 단점을 서로 상쇄하는 추측항법 04-07 GPS 신호로 지도상의 진짜 위치를 찾아가는 맵 매칭 04-08 이동 거리 학습을 활용한 확률적 자기 위치 찾기 04-09 SLAM, 실시간 위치 추정 및 지도 재구축 시스템 04-10 고정밀 3차원 지도 04-11 다익스트라 알고리즘을 이용한 최단 거리 탐색 04-12 지도상에 없는 경로를 찾아가는 Q 학습 로직 04-13 심층 강화학습으로 사람을 닮아가는 자율주행 04-14 병렬 계산으로 수많은 신호를 처리하는 GPU Column 내비게이션, 단순한 길 안내에서 벗어나다 PART 5 자율주행 중에 사용되는 운전자 인터페이스 기술 05-01 운전자와 소통하는 기술의 중요성 05-02 안전을 지키는 모니터링 시스템 05-03 운전자의 의도를 파악하는 시선 감지 05-04 운전자 말을 자연스럽게 이해하는 음식 인식 기술 05-05 자율주행 시스템의 결정을 운전자에게 설명하기 05-06 다른 운전자나 보행자와 소통하는 기술 Column 자율주행 시대에 발맞추는 새로운 법들 PART 6 자율주행 기술의 미래 06-01 V2X 기술과 자율주행 06-02 많은 데이터를 정확하고 빠르게 전송하는 5G 기술 06-03 우주를 매개로 어디서든 연결되는 테슬라와 스타링크 06-04 자율주행 자동차를 보호하는 사이버 보안 기술 06-05 자율주행을 활용한 자동차 안전 기술의 혁신 06-06 고장 나도 안전하게 관리하는 ASIL 06-07 어떤 상황에서도 안전함을 증명하는 SOTIF 표준 06-08 자율주행의 최소 안전을 정한 SaFAD 06-09 디지털 트윈을 이용한 자율주행 안정성 평가 Column 자율주행 기술이 가져다줄 자동차 이외의 것들 PART 7 국내 자율주행 스타트업의 주요 기술 07-01 자율주행 시대를 개척하는 대한민국의 회사들 07-02 자동차에 비전 AI라는 눈을 달아준 스트라드비전 07-03 인프라에 눈을 돌려 새로운 길을 찾는 서울로보틱스 07-04 개발자를 위해 현실 같은 가상공간을 마련한 모라이 07-05 이동과 연결을 중시한 자율주행을 연구하는 카카오모빌리티 07-06 차량이 아닌 로봇을 만드는 네이버랩스 07-07 소프트웨어가 중심인 차를 만드는 포티투닷 07-08 화물차 자율주행 운전에 집중한 마스오토 Column 자율주행과 인공지능 그리고 반도체 전쟁 참고 문헌 · 참고 사이트 찾아보기