위한 국토정보공사의 역할과 책임 수준 3의 자율주행자동차 상용화를

손 안 대고 운전하는 시대가 왔다!”레벨 3의 자율주행 자동차의 기본 기능은 스마트 크루즈 컨트롤, 차선 유지 및 변경 시스템 등에서 이 기능은 운전자의 개입 없이 작동해야 합니다. 그러기 위해서는 주변 환경에 대한 정확하고 정밀한 인식이 선행되어야 하겠죠.

차선을 유지하거나 변경하기 위해서는 차선에 대한 인식뿐만 아니라 주변 차량에 대한 인식도 필요합니다. 또한 충돌 방지를 위해서는 전방 차량을 파악하는 등의 기능도 필요하고요. 안전한 레벨 3의 자율 주행은 인식 기술의 향연이라고 해도 과언이 아닙니다. 자,그러면한번자세한내용을한번살펴보도록하죠.

7월 1일부터 레벨 3의 자율주행차를 발매·판매!국토교통부, 세계 최초로 안전기준 제정

7월부터 #운전자가 #핸들을 잡지 않아도 자동차가 알아서 차선을 유지하며 달리는 #자동차에서 유지 기능이 탑재된 #레벨3 자율주행자동차의 출시와 판매가 가능해졌다. 국토교통부는 올해 1월 6일 이러한 수준 3의 안전기준을 도입했다고 발표했습니다. 세계 최초의 사례로 주목을 받았습니다.

이번 안전기준 제정은 국토교통부가 추진한 연구 성과를 바탕으로 유엔 산하 #자동차안전기준 국제조화포럼에서 논의되는 국제 동향과 산업 및 학계 전문가 의견 수렴 등을 거쳐 마련되었습니다.

#미국자동차공학회(Society of Automotive Engineers)의 자율주행자동차 분류에 따르면 지금까지 한국에서 출시·판매된 자동차의 자율주행 기능은 자동브레이크, 속도조절, 차선이탈 경고 등으로 운전자를 지원하는 수준에 해당하는 ‘레벨 1-2’입니다. 레벨 3인 경우에는 드라이버가 핸들을 잡고 있지 않아도 주행이 가능한 단계이기 때문에 사실상 오토매틱 카로 분류됩니다.

그러나 시스템이 운전자에게 요청하면 즉시 핸들을 잡지 않으면 안 됩니다. ‘레벨 4’는 조건부 완전 자율 주행, ‘레벨 5’는 모든 조건에서 운전자 없이 주행 가능한 완전 자율 주행입니다. 따라서 레벨3은 다음 단계로 넘어가는 중간 과정으로 평가됩니다.

국토교통부가 발표한 안전기준에 따르면 ‘자율주행 모드’가 실행되더라도 비상상황에는 운전자가 운전대를 잡을 수 있도록 ‘경고’ 알람이 울려야 합니다. 예를 들어 운행 중 고속도로 출구에 진입하거나 예상치 못한 도로 공사를 마주쳤을 때는 즉시 혹은 15초 전에 경고를 하고 운전자가 직접 운전을 하도록 했습니다.

만약 충돌이 임박하거나 운전자가 시스템의 요구에 대응할 시간이 부족할 경우에는 시스템이 비상운행 기준에 따라 최대한 감속 등으로 대응하도록 하였습니다. 또한 시스템의 운전 전환 요구에도 10초 이내에 운전자가 대응하지 못한 경우에는 비상 운행 기준에 따라 최대한 감속하고 비상 경고 신호를 작동하도록 했습니다.

이와 함께 비상사태에 철저히 대비하기 위해 운전자의 착석을 감지해 운전 가능 여부가 확인됐을 때만 시스템이 작동하도록 했다. 뿐만아니라시스템고장이발생하더라도안전에중대한위험을미치지않도록시스템이중화등을고려하여설계하도록하였으며,앞차량과의최소안전거리등을제시하고있습니다.

특히 이번 안전기준 제정에서는 운전자가 첨단 조향 장치를 실행하고 방향 지시등을 작동시키면 시스템이 운전자 대신 차선을 변경하는 ‘레벨 2’ 매뉴얼 변경 기능도 탑재할 수 있도록 제도화되었습니다!

국내 자율주행 인식 기술 개발을 위한 토대 마련

세계적으로 자율주행의 안전성을 확보하기 위해 주변 환경이나 장애물 등을 판별하는 인식기술의 개발이 활발하다. 이러한 기술을 개발하고 그 성능을 평가하기 위해서는 실제로 도로에서 수집한 다양한 센서 데이터와 기준 정보를 포함한 방대한 데이터 셋이 필수적입니다. 그러나, 이것들을 모두 구축하려면 많은 시간과 노력이 필요합니다.

한국국토정보공사 공간정보연구원에서는 이 문제를 해결하기 위해 자율주행 인식 기술 개발을 위한 방대한 KODAS 데이터 셋을 구축하고 이를 민간에 공개하고 있습니다. 현재 한양대학교, 성균관대학교, 한국교통대학교, 모빌테크, 모라이 등 20여 개 관련 대학 연구실 및 스타트업 업체들이 KODAS 데이터셋을 이용하여 인식기술 연구를 수행하고 있습니다.

차량 탑재 센서는 #환경인식센서 5종 16개와 #위치인식센서 3종 4개로 구성되어 있습니다. 환경인식센서는 #LIDAR5대, #RADAR3대, 카메라6대, #온습도센서1대, #조도센서1대이며 위치인식센서는 GPS/INS, DMI, OBD-II 입니다. KODAS 데이터 셋 획득 시스템은 향후 센서의 확장성을 위해 분산식으로 구축하였습니다.

전체적인 시스템 동기화를 위해 Master PC와 다수의 Slave PC간 인터페이스는 #Ether CAT 통신으로 구축하였습니다. 차량에 탑재한 카메라의 #캘리브레이션과 LIDAR-카메라의 캘리브레이션, LIDAR-INS캘리브레이션등을 실시해, 관련 #파라미터는 #KODAS 데이터 세트에 포함되어 있습니다.

KODAS 데이터셋의 우수성에 대해

KODAS 데이터셋은 국내 도로 환경에서 획득한 첫 번째 결과로 해외 데이터셋 대비 3D GT(Ground Truth)와 프레임 수가 최대 40배 이상입니다. 코다이스 데이터셋은 이동체 데이터(차량, 보행자 등)와 고정환경 데이터(신호등, 표지판 등)로 구성되어 있으며 데이터 속성 정보는 획득위치, 측정거리, 평균속도, 측정시간, 기상(주간, 야간), 햇빛(맑음, 흐림, 비, 눈), 신호등(유, 무), 도로유형(고속도로, 시내도로, 캠퍼스, 골목길), 복잡도(한산,

또, 센서 융합 기반의 인식 기술개발을 위해, 자율 주행 자동차에 탑재된 단일 센서로는 인식하기 어려운 환경의 데이터를 다수 구축했습니다. 특히 최신형 128채널 LIDAR(VLS-128)센서를 국내 최초로 도입하여 여기에서 도출된 데이터를 민간에 제공하여 최신기술 개발에 기여하였습니다.

KODAS 데이터셋은 인식 기술 평가 시스템도 지원한다. 이동체 및 고정체에 대한 2D/3D 어노테이션(GT) 데이터를 제공하여 이를 기반으로 각종 인식 기술의 성능을 평가할 수 있습니다. 또한 딥러닝 기반의 객체 인식 기술 개발을 위해 학습 데이터 셋과 테스트 데이터 셋으로 분류하여 사용자에게 제공합니다.

이렇게 KODAS 데이터셋을 이용하여 사용자들이 인식 기술을 개발하고 그 성능을 직접 평가할 수 있습니다. 한국국토정보공사에서는 KODAS 데이터셋을 기반으로 2019년 11월에 ‘자율주행인식기술경진대회’를 개최하였습니다. 경연대회는 전방영상 기반 융복합 인식 기술, 전방향 거리 기반 융복합 인식 기술, 위치 추정의 3가지 종류로 분류되어 진행되었습니다.

이 행사를 통해 자율주행 인식 기술개발 저변확대 및 진입장벽을 낮추는데 기여해왔습니다. 현재 KODAS 데이터셋은 국가 중점 데이터로 선정되어 ‘2020년도 공공 데이터 이용 활성화 지원 사업’의 ‘자율주행 인공지능 인식 기술 활성화를 위한 융합 데이터베이스 서비스 구축’ 과제를 수행할 예정입니다.

2021년까지 더욱 풍부하고 고도화된 데이터셋 구축을 목표로 KODAS 데이터셋은 인식 기술 분야 발전에 큰 역할을 하고 있으며 ‘레벨 3’ 자율주행의 안전성 확보에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.

☜ LX_공간정보매거진(26호)문_임준혁,조국한국국토정보공사 공간정보연구원 선임연구원

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