Special 차세대 AI 산업 핵심 반도체 세라믹 기술 동향(2)

자율주행 인지센서기술 현황 및 센서반도체 전망

노형주_한국자동차연구원 반도체·센서기술부문 지능인지센서 연구실장/책임연구원

1. 자율주행 인지센서의 종류 및 개념

자율주행자동차가 안전하게 주행할수 있도록 도로환경, 차량/보행자, 차선/표지판/신호 등과 같은 다양한 형태의 동적/정적 객체 및 장애물 등에 대해 식별하고 사고발생위험도 및 안전한 주행경로 생성이 가능하도록 하는 부품 및 시스템으로 사람의 눈과 같은 역할을 하는 센서로, 카메라/라이다/레이더/초음파 센서 등이 이에 해당 한다.

그림 1. 자율주행 인지센서 유형 및 적용기술. 출처: IDTechEx

  자율주행기술의 최종목표는 인간이 운전하는 것 보다 높은 주행 안전도 및 신뢰도 확보를 통한 안전한 이동을 목표로 다양한 형태의 인지센서들이 개발 및 적용되고 있으며 현재 자율주행 자동차에 활용되는 센서는 아래 그림과 같이 카메라, 레이더, 라이다, 초음파센서 등이 적용되고 있다.

1-1. 카메라센서 

카메라는 주변 환경을 촬영하여 이미지로 출력하는 센서이다. 가격이 다른 센서들에 비해 저렴하며 딥러닝 기술을 활용한 객체, 차선, 신호등 인식 등의 다양한 정보를 제공할 수 있고, 높은 해상도로 주변을 세밀하게 구분할 수 있다는 특징이 있다. 

하지만 정확한 거리 정보를 알기 어려워 감지된 물체의 위치를 파악하기 힘들고 이를 보정하는 추가적인 작업이 소요된다. 그리고 주변 환경의 밝기나 색상에 크게 영향을 받아 악천후, 그림자, 야간 등의 시정이 좋지 않은 상황에서 시야 및 작동이 제한될 수 있다는 단점이 있다.

1-2. 레이더센서

레이더는 전자기파를 이용해 주변 환경을 탐지하는 기술로서 물체의 거리, 속도, 상대적 각도 등을 측정하는데 높은 성능을 보인다. 그리고 안개, 눈, 비 등과 같은 날씨 조건에 영향을 받지 않는다는 장점이 있다. 

  그러나 레이더에 사용되는 파장(Radio Frequency)은 작은 물체를 감지하거나 물체의 형태나 속성을 파악하는 데 제한이 있어, 다른 차량이나 벽, 건물 등과 같은 장애물을 구분하는 데 어려움이 있고 이에 따라 복잡한 주행 환경을 정확하게 인식하는 데 한계가 있다. 따라서 레이더는 정확도를 높이기 위해 자율주행 차량에서 단독으로 사용되기 보다는 다른 센서와 함께 사용이 필요하다.

1-3. 라이다센서

라이다는 레이저를 이용해 주변 환경의 거리, 방향, 위치 등을 측정하는 센서로 초당 수백만 회 이상의 레이저를 방출하여 주변 환경을 빠르게 스캔하여 높은 해상도와 매우 정확한 거리 측정 능력을 갖추고 있다. 

  이를 통해 라이다는 실시간으로 주행 경로를 계산하고 조정하는 데 매우 유용하며, 라이다를 탑재한 자율주행 차량이 복잡한 환경에 노출되어도 주변 환경을 빠르고 정확하게 인식할 수 있다는 특징이 있다. 

2. 자율주행 인지센서의 한계 및 이슈

2-1. 자율주행사고 증가 

다양한 센서를 장착한 자율주행차량이 개발되어 운행되면서 다양한 자율주행차량에 의한 사고가 발생하고 있으며, 특히 주변환경을 인식하는 센서의 주변환경 변화에 따른 미인식 및 오인식에 의한 다양한 인명사고가 발생하고 있다.

그림 2. 자율주행 기술고도화에도 불구하고 인지센서 한계성능으로 인한 안전사고 증가. 출처:한국자동차연구원

* 2011년 처음으로 미국 Nevada 주에서 자율주행차 관련법을 제정한 이후로 자율주행차의 사고 보도가 증가하여 일반인의 불안감 증대

* 테슬라(美) 모델S가 자율주행 충돌(’16) 및 모델X 고속도로 자율주행 사고(’18)

  테슬라 안전보고서(2022)에 따르면 AutoPilot 자율주행 차는 431만 마일당 1건, 인간 운전차량은 140만 마일당 1건의 사고가 발생한 것으로 파악되어 자율주행기능 탑재의 필요성을 보여주고 있지만 미국 도로교통안전국(NHTSA)에서 테슬라 AutoPilot, 자율주행 소프트웨어(FSD) 탑재 충돌사고차량에 대한 전수조사 및 관련자료 제출을 요청하는 등 자율주행기술의 불완전성에 대한 우려 역시 커지고 있다.

  이를 해결하기 위해서 인간 동등 수준 또는 그 이상의 인지센서의 성능확보가 필요하나, 아직 기존 가시객체 검출이 가능한 인지센서 만으로는 인간 수준의 인지성능을 확보하지 못하고 있어 Lv.4 이상의 완전자율주행 구현 및 보급이 상당 기간 늦춰질 것으로 예상되고 있다.

2-2. 센서 한계성능

현재 상용화된 카메라, 레이더, 라이다의 경우 차량에 장착되는 위치 및 운행조건, 날씨/주변환경 등 외부환경 요인에 의해 센서의 검출 및 인식 성능에 명확한 한계가 존재하며 현재까지 발생된 자율주행차량의 주된 사고원인이 이러한 인지센서의 오인식/미인식 등에 의한 오동작에 기인하고 있는 것으로 판명되고 있다.

그림 3. 인지센서 오류 및 한계조건으로 인한 자율주행 사고사례 분석. 한국자동차연구원

* 야간, 강우, 강설, 안개 등 악천후 기상조건에 대해 각 인지센서 별 검출 및 대응 성능이 상이하며 명확한 한계성능이 존재함

* 자율주행서비스기술이 우버 및 구글과 같이 전통적인 완성차업체가 아닌 IT기업 중심으로 개발되면서 센서 및 제어기에 대한 안전설계부족, 단위부품 및 시스템에 대한 검증 부족 등으로 인한 다수의 인명사고 발생으로 인해 자율주행 기술에 대한 불안감 증폭 및 신뢰도가 저하 되는 등 다양한 문제 발생

  이러한 문제점 해결을 위해 카메라, 레이더, 라이다, 초음파센서 등 기존 가시객체 검출센서의 성능고도화 및 한계성능 극복을 위한 다양한 시도들이 이뤄지고 있다. 이와 더불어 블랙아이스, 강우시 노면정보 및 포트홀 식별, 보행자 진위정보 식별 등 비가시위협 및 비가시 객체 검출이 가능한 새로운 형태의 인지센서 기술개발이 가속화 되고 있다.

-----이하 생략

<본 사이트에는 일부 내용이 생략되었습니다. 자세한 내용은 세라믹코리아 2024년 9월호를 참조바랍니다. 정기구독하시면 지난호보기에서 PDF 전체를 열람하실 수 있습니다.>