무인운전

무인운전(無人運轉, unmaned operation)은 자동차나 열차 같은 주행기계에서 사람, 즉 운전자 없이 자동 또는 원격 조종 장치로 하는 운전을 말한다.

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구분

자동차

무인운전은 스스로의 위치를 파악하고 장애물을 인식할 수 있는 감지 시스템, 이에 따라 감속 및 가속, 조향 등의 명령을 내리는 중앙제어 장치, 명령에 따라 필요한 작동을 취하는 액추에이터 등의 구성으로 실행되어진다. 진로 및 장애물의 인식이 기술의 관건이 되며, 인공위성을 이용한 위성항법장치(GPS:Global Positioning System)와 도로를 따라 부착된 신호를 이용하여 진로를 인식하는 방법 등이 연구되어 있다.

철도

무인운전 시스템은 기관사, 관제사 없이 열차 스스로 설치된 장치와 상호작용을 통해 운행 간격, 속도와 위치를 무인으로 통제할 수 있게 하는 기술이다. 운행 노선은 프로그래밍된 대로 움직인다. 특히 출입문과 열차의 진로에 장애물이 있어 그것을 통제하는 것이 가능하다. 철도의 무인운전을 가능하게 하는 자동화 시스템은 세계대중교통협회에서 4단계로 구별시켰다. 대한민국에서는 주로 서울 인근 지역들에서 많이 이용되고 있는데, 신분당선 지하철, 부산-김해 경전철, 의정부 경전철, 우이신설 경전철, 인천도시철도 2호선, 용인 경전철 등으로 4단계 중 가장 높은 등급인 GOA4 단계이다. GOA4단계는 열차의 운행부터 출입문을 여닫는 부분, 비상상황이 발생했을 경우까지 모두 자동으로 구성되어 사람의 손길이 필요 없는 마지막 단계이다.

원리

무인운전의 자율성을 용이하게 하는 주요 기술은 레이더, 센서, GPS 추적, 소프트웨어이다. 무인운전 차량은 실제 사람 운전자와 동일한 방식으로 작동하는데, 사람의 감각을 대체하는 장치인 레이더, GPS 내비게이터, 초음파 센서와 함께 작동한다. 비디오카메라는 GPS 내비게이션이 경로를 추적하는 동안 신호등 활동을 포착하고, 라이더(lidar)는 차선을 유지하기 위해 도로를 확인한다. 또한 차량에서 생성된 데이터를 지속해서 수집하고 분석하는 중앙 컴퓨터가 필요하다. 머신러닝도 무인운전 차량의 개발에 중요한 역할을 하며, 자동차는 기상 조건, 신호등, 잠재적 위험, 인간이 운전할 때 의사 결정에 고려해야 하는 모든 사항에 대해 훈련받아야 한다. 머신러닝은 일부 결정이 미리 내려졌거나 규칙에 따라 결정되지만 차량의 결정 및 수행 조치를 용이하게 한다. 차량에 적용하기 위해서는 포괄적인 네트워킹 인프라도 필요하다.

관련 기업

구글

구글(Google)은 운전대와 페달이 없는 무인운전을 구현하고자 오랜 기간에 거쳐 연구해 왔다. 컵케이크처럼 생긴 구글카 역시 운전대와 페달이 없고, 출발 버튼을 누르면 자동으로 운행을 시작한다. 구글이 직접 제작한 이 프로토타입 자동차는 차량에 달린 감지기로 360도 방향에 걸쳐 축구장 2개를 합친 것 만한 길이의 거리를 살핀다. 시승자들은 자전거를 타고 지나가는 구글 직원 같은 장애물을 피해서 천천히 안전하게 주행하는 무인운전 차량을 2분 동안 경험했다. 첨단 소프트웨어 알고리즘으로 무장한 구글카는 점점 똑똑해지고 있다. 2009년부터 테스트를 시작한 구글의 자율주행 자동차는 단순한 고속도로에서 벗어나 신호등과 횡단보도, 공사 표지판, 자전거, 행인 등으로 가득한 일반도로를 달리며 다양한 상황에 대처하는 법을 학습했다. 수천 가지 다양한 상황을 학습하면서 무인자동차는 사람이 운전하는 것보다 더 안전한 차가 될 수도 있다. 360도 사방을 감시하면서 사람이 보지 못하는 사각지대까지 모두 볼 수 있기 때문이다. 또한 구글의 자율주행차 개발업체인 웨이모(Waymo LLC)가 운전석에 안전요원이 탑승하지 않은 완전 무인운전이 가능한 자율주행차 운전을 공식적으로 시작했다. 운전석을 비워둔 채로 자율주행차 운행을 하는 것은 웨이모가 처음이다. 웨이모가 처음에 3대의 차를 완전 무인 자율주행 상태로 피닉스 도로에 내놓고 운행하기까지 2년이 걸렸고, 이를 100대로 늘리는 데 다시 1년이 걸렸다. 웨이모의 앱을 통해 완전 무인 자율주행 호출택시 서비스를 이용한 사람은 1,500여 명에 이른다. 1주일에 평균 1,500회 차량을 운행했으며, 이 가운데 5~10%는 완전 무인 상태로 운행했다. 웨이모 무인 차량은 만약의 사태에 대비해 직원이 운행 상황을 원격으로 모니터링한다. 이를 위해 차량에는 8개의 카메라가 설치해져 있다.

화웨이

화웨이(Huawei)는 자사의 주력 인공지능 구동 스마트폰에 자동차 운전 방법을 학습하여 자동으로 장애물을 감지하는 무인운전을 실행케 했다. 인공지능을 물체 인식과 결합함으로써 기술은 수천 가지의 물체가 나타날 때 이를 구별할 수 있으며 장애물을 발견하면 가장 적절하게 조처할 수 있다. 로드리더(RoadReader) 프로젝트는 포르쉐 파나메라(Porsche Panamera)를 화웨이 메이트 10 프로의 인공지능 기능을 사용해 목표 식별과 인공지능 학습능력을 결합해 무인운전차로 변신시켰다. 이를 위해 화웨이는 속도, 성능 등 방면에서 여러 차례 테스트를 진행했다. 로드리더 프로젝트의 핵심은 자동차의 구동력보다는 주변 환경을 인지하는 자동인식 기능이다. 알려진 바에 따르면 화웨이가 개조한 파나메라는 고양이, 개, 공, 자전거 등 주변의 약 1000개 물체를 식별할 수 있다. 물체를 식별한 뒤 최적의 행동을 구현한다. 예컨대 도로에 갑자기 동물이 나타나면 차량은 긴급히 브레이크 경고를 보낸다. 만약 자동차가 정지 경고를 듣지 않으면 직접 핸들을 꺾어 물체를 비껴 간다. 개발 중인 대다수의 자율주행차는 제3자 기술업체의 개입을 필요로 하지만 로드리더 프로젝트는 스마트폰에 탑재된 NPU(Neural Network Processing Unit, 신경망 연산 전용 프로세서) 성능을 충분히 활용한다는 데 의의가 크다.

㈜케이티

㈜케이티는 두산퓨얼셀㈜과 수소경제 활성화를 위한 인공지능 기반 발전용 연료전지 사업에 협력하여 지능형 통합에너지 관리 플랫폼인 KT-MEG(Micro Energy Grid)를 활용해 연료전지용 지능형 무인운전 플랫폼을 공동 개발한다. 연료전지는 수소와 산소의 전기화학적 반응을 통해 전기와 열을 생산하는 고효율 발전 시스템이다. 이를 위해 2020년 4월 14일 서울 동대문 노보텔 앰배서더 호텔에서 두산퓨얼셀과 연료전지 사업확대를 위한 양해각서(MOU)를 체결했다. 연료전지 지능형 무인운전 플랫폼은 연료전지를 사용하는 발전사업자가 운영을 위해 많은 인력이 상주하지 않고도 자동으로 안정적인 고품질 전력을 생산하는 플랫폼이다. 이 플랫폼에는 자동 연료전지 운전, 실시간 운전정보 수집, 문제 발생시 비상 조치, 예지정비 등 운영 전반과 시설 내 화재와 침입 등 상황에 대한 영상보안 시스템을 통한 무인 관제가 포함된다.

참고자료

• 〈무인운전차〉, 《네이버 지식백과》
• 유경표 기자, 〈KT, 두산퓨얼셀과 '연료전지 무인운전 플랫폼' 공동개발 나선다〉, 《시장경제》, 2020-04-14
• Christina Mercer, Tom Macaulay, 〈'IT·자동차회사 출사표' 무인운전 차량 개발 중인 기업 18선〉, 《CIO》, 2018-04-03
• ChinaFocus, 〈화웨이, 스마트폰 하나로 포르쉐를 ‘자율주행차’로 변신〉, 《티스토리》, 2018-02-23
• 곽노필 기자, 〈운전석 빈 자율주행 호출택시 미국서 탈 수 있다〉, 《한겨레》, 2020-10-09
• 〈지하철보다 싼 우버, 운전대 없는 구글 무인차… 이건 혁명이다〉, 《한국일보》, 2015-10-19
• Charlotte Trueman, 〈자율주행 차량 기술, 어디까지 왔나? 100% 무인 운전은 언제쯤?〉, 《CIO》, 2019-11-08
• 철도연, 〈(김진백 기자) 열차의 무인운전 시스템〉, 《네이버 블로그》, 2018-01-10

같이 보기

• 자율주행

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