위한 한국국토정보공사의 역할과 책임 3자율주행자동차 상용화를

 

손 안 대고 운전하는 시대가 왔다!”레벨 3″ 자율주행 자동차의 기본 기능은 스마트 크루즈 컨트롤, 차선 유지 및 변경 시스템 등이며, 이 기능은 운전자의 개입 없이 작동하여야 합니다. 이렇게 되기 위해서는 주변 환경에 대한 정확하고 세밀한 인식이 선행되어야겠죠?

차선을 유지하거나 변경하려면 차선의 인식뿐만 아니라 주변 차량의 인식도 필요합니다. 또한 충돌을 방지하기 위해서는 전방 차량을 파악하는 등의 기능도 필요하구요. 안전한 레벨 3의 자율주행은 그야말로 인식 기술의 향연이라고 해도 과언이 아닙니다. 자세한 내용을 한번 볼까요?

7월 1일부터 자율주행차 출시, 판매!국토교통부 최초로 안전기준 제정

7월부터 #운전자가 #손잡이를 하지 않아도, 자동차가 마음대로 차선을 유지하면서 달리는 #자동차로서 유지 기능을 탑재한 #레벨 3의 자율주행자동차의 출시와 판매가 가능하게 되었습니다. #국토교통부는 1월 6일, 이러한 레벨 3 안전기준을 도입했다고 발표하고 있습니다만. 이러한 기준은 세계 최초의 사례로 주목을 받았습니다.

이번 안전기준 제정은 국토교통부가 추진한 연구 성과를 바탕으로 유엔 산하 #자동차 안전기준 국제조화포럼에서 논의되는 국제동향과 , 학계 전문가 의견수렴 등을 거쳐 마련되었습니다.

#미국자동차공학회(Society of Automotive Engineers)의 자율주행자동차 분류에 따르면, 지금까지 국내에서 출시·판매된 자동차의 자율주행 기능은 #자동브레이크, 속도조절, 차선이탈경고 등으로 운전자를 지원하는 수준에 해당하는 ‘레벨 1~2’에 속합니다. 레벨 3의 경우는 운전자가 핸들을 잡고 있지 않아도 주행 가능한 단계가 되어 사실상 자율주행차로 분류됩니다.

다만 운전자에게 시스템이 요청하면 즉시 핸들을 잡아야 합니다. 따라서 레벨 3은 다음 단계로 발전하는 중간 과정으로 평가됩니다.

국토교통부가 발표하는 안전기준에 따르면 #자율주행 모드가 되더라도 비상시 운전자가 운전대를 잡을 수 있도록 경고 알람이 울려야 합니다. 예를 들어 운행 중 고속 도로의 출구로 들어가거나 예기치 못한 공사에 조우했을 때는 즉시, 혹은 15초 전의 경고로 운전자가 직접 운전하도록 했습니다.

만약 충돌이 임박했거나 운전자가 시스템의 요구에 부응할 시간이 부족한 경우에는 시스템이 비상 운행 기준에 따라 최대한 감속 등으로 대응하도록 했습니다. 또 시스템의 운전전환 요구에도 10초 이내에 운전자의 대응이 없을 때는 비상운행기준에 따라 최대한 감속하고 비상경고 신호를 작동시키도록 했습니다.

이와 함께 비상사태에 철저히 대비하기 위해 운전자의 착석을 감지해 가능 여부가 확인됐을 때만 시스템이 작동되도록 했다. 뿐만 아니라 시스템 고장이 발생해도 안전에 중대한 위험을 미치지 않도록 시스템 이중화 등을 고려하여 설계하도록 했으며, 앞 차량과의 최소 안전거리 등을 제시하고 있습니다.

특히, 이번 안전기준 제정에서는 운전자가 첨단 조향장치를 실행하고, 방향지시등을 작동하면 시스템이 운전자 대신 차선을 변경하는 ‘레벨 2’의 수동차선 변경 기능도 탑재할 수 있도록 제도화되었습니다!

국내 자율주행 인식 기술개발의 토대를 마련하다

전세계에서 자동운전의 안전성을 확보하기 위해 주변 환경이나 장애물 등을 판별하는 인식 기술의 개발이 활발하다. 이러한 기술을 개발하고 그 성능을 평가하기 위해서는 실제로 도로에서 수집한 다양한 센서 데이터와 기준 정보를 포함한 방대한 데이터 셋이 필수입니다. 하지만 그것을 모두 구축하려면 많은 시간과 노력이 들 것입니다.

한국국토정보공사 공간정보연구원은 이 문제를 해결할 수 있는 자율주행 인식 기술 개발을 위한 방대한 KODAS 데이터셋을 구축하고 이를 민간에 공개하고 있습니다. 현재 한양대학교, 성균관대학교, 한국교통대학교, 모빌텍, 모라이 등 20여개 관련 대학의 연구실 및 스타트업 업체들이 KODAS 데이터셋을 이용하여 인식기술을 연구하고 있습니다.

차량탑재센서는 #환경인식센서 5종 16종과 #위치인식센서 3종 4종으로 구성되어 있습니다. 환경인식센서는 #LIDAR 5대, #RADAR 3대, 카메라 6대, #온습도센서 1대, #조도센서 1대로 위치인식센서는 GPSINS, DMI, OBD-II입니다. KODAS 데이터 셋 획득 시스템은 향후 센서 확장성을 위해 분산식으로 구축하였습니다.

시스템 전체를 동기화하기 위해 Master PC와 다수의 Slave PC 간의 인터페이스는 #EtherCAT 통신을 통해 구축했습니다. 차량에 탑재한 카메라의 #캘리브레이션과 LIDAR-카메라의 캘리브레이션, LIDAR-INS 캘리브레이션등을 실시해, 관련 #파라미터는 #KODAS 데이터 세트에 포함되어 있습니다.

KODAS 데이터셋의 우수성 여부

KODAS 데이터셋은 국내 도로 환경에서 획득한 첫 번째 결과로 해외 데이터셋 대비 3D GT (Ground Truth) 및 프레임 수가 최대 40배 이상 뛰어납니다. KODAS 데이터 셋은 이동체 데이터(, 보행자 등)와 고정환경 데이터(신호등, 표지판 등)로 구성되어 있으며 데이터 속성 정보는 획득 위치, 측정거리 및 속도, 측정시간, 기상(주간, 야간), 햇빛(맑은 날씨, 흐림, 비, 눈), 신호등(유, 무), 도로유형(고속화도로, 시내도로, 캠퍼스, 골목), 복잡도(한정, 보통, 복잡도)를 포함.

또한 센서 융합 기반의 인식기술을 개발하기 위해 자율주행 자동차에 탑재된 단일 센서로는 인식하기 어려운 환경 데이터를 다수 구축하였습니다. 특히 최신형 128채널 LIDAR(VLS-128) 센서를 국내 최초로 도입하여 여기에서 도출된 데이터를 민간에 제공함으로써 최신기술 개발에 기여하였습니다.

KODAS 데이터셋은 인식기술 평가시스템도 지원한다. 이동체 및 고정체에 대한 2D 3D 어노테이션(GT) 데이터를 제공하고, 이를 바탕으로 각종 인식 기술의 성능을 평가할 수 있습니다. 뿐만 아니라 딥러닝 기반의 객체 인식 기술 개발을 위해서 학습 데이터 셋과 테스트 데이터 셋으로 분류하여 사용자에게 제공합니다.

이와 같이 KODAS 데이터셋을 이용하여 사용자가 인식 기술을 개발하고 그 성능을 직접 평가할 수 있습니다. 한국국토정보공사는 KODAS 데이터셋을 바탕으로 2019년 11월 ‘자율주행 인식 기술경진대회’를 개최하였습니다. 선발대회는 전방영상기반 융복합인식기술, 전방향 거리기반 융복합인식기술, 위치추정의 3종류로 분류하여 진행되었습니다.

이 이벤트를 통해서, 자율 주행 인식 기술개발의 저변 확대 및 참가 장벽을 낮추는데 공헌했습니다. 현재 KODAS 데이터셋은 #국가 중점 데이터로 선정되어 ‘2020년도 공공데이터 이용 활성화 지원사업’의 ‘자율주행 인공지능 인식기술 활성화를 위한 융합 데이터베이스 서비스 구축’ 과제를 수행할 예정입니다.

2021년까지 더욱 풍부하고 고도화된 데이터셋을 구축하게 될 것이며, KODAS 데이터셋은 인식기술분야 발전에 매우 큰 역할을 할 것이며, 나아가 “레벨 3” 자율주행의 안전성을 확보하는데 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.

蕂 LX_공간정보매거진(26호) 문_임준혁, 조국한국국토정보공사 공간정보연구원 선임연구원