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[현장] “자율주행, 도로 상황 예측 못하면 상용화 어렵다”

    • 신용수 기자
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    • 입력 2019-08-27 17:29
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    • 수정 2019-08-27 17:29
▲김재용 KT 개발자(사진 왼쪽)는 27일 서울 양재 더케이호텔에서 열린 ‘KT 소프트웨어 개발자 콘퍼런스 2019’에서 자율주행 기술이 상용화되기까지는 해결해야할 여러 문제가 있음을 지적했다. (사진=신용수 기자)

【한국블록체인뉴스】 “자율주행을 이야기할 때 최고 난제는 예측하기 어렵다는 점이다. 저 멀리서 오토바이가 오고 있을 때 부딪칠 가능성을 예측할 수 없다. 예측도가 높아지기 전까지는 자율주행 기술의 상용화에 어려움이 많다.”

김재용 KT 개발자는 27일 서울 양재 더케이호텔에서 열린 ‘KT 소프트웨어 개발자 콘퍼런스 2019’에서 자율주행 기술이 상용화하기까지 해결해야 할 문제가 많다고 말했다.

김 개발자는 “자율주행은 인지하고, 계획하고, 제어하는 3단계 방식으로 이뤄진다. 그중에서 예측하는 문제는 센서를 담당하는 디바이스(장비)가 담당한다”며 “센서가 상당히 발전됐으나 여전히 크고 작은 오류가 있다”고 전했다.

이어 “차량에 설치된 장비와 레이더, GPS만으로 교통상황을 인지하고 자율주행을 할 수 있어야 하지만, 현실은 그렇지 않다”며 “이는 차량 데이터 인식의 문제가 크다”고 했다.

▲KT가 바라본 자율주행 지도. (사진=신용수 기자)

김 개발자에 따르면 자율주행을 처리하기 위해서는 객체를 인지하는 센서의 하드웨어가 갖춰져야 한다. 센서를 통해 다른 차량이 차선을 바꾸는 등 주행 의도를 미리 읽어낼 수 있어야 한다. 여기에 자신의 차량뿐만 아니라 다른 차량의 데이터가 모이면 예측 가능성이 더욱 커진다.

김 개발자는 “차량의 센서 데이터가 많이 연구되고 있지만, 여전히 디바이스로 모인 정보를 분석하면 (객체가 아닌) 면과 선을 인식하는 정도”라며 “이는 장애물의 유무 정도를 파악하는 수준”이라고 설명했다.

자율주행을 상용화하기 위해서는 디바이스(장비)의 부족한 면이 많고 데이터를 모으기도 쉽지 않다는 것이다.

김 개발자는 “자율주행을 위해서는 여러 기능을 갖춘 플랫폼이 필요하다”며 “V2X(차량사물통신)가 가능한 플랫폼은 저지연성과 안정성을 갖춰야 하므로 관련 연구를 계속하고 있다”고 했다.

신용수 기자 [email protected]

신용수 기자 | [email protected]

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