[ 시사뉴스 김정기 기자 ]
미국 전기차 업체 테슬라가 내놓은 실제 도로에서 사용 가능한 자율주행 베타 서비스에 관심이 집중되는 가운데 상용화까지는 기술적인 약점과 제도의 장벽 극복에 시간이 걸릴 것이라는 분석이 나왔다.
14일 외신 등에 따르면 테슬라는 지난 10월 소수의 고객을 상대로 오토 파일럿(주행 보조) 소프트웨어 완전 자율 주행(Full Self-Driving·FSD) 베타 서비스를 시작했다.
한국자동차연구원이 발표한 산업동향에 따르면 현재 출시된 FSD의 기술력은 국제자동차공학회(SAE) 기준 레벨2 수준이다. 기술적으로는 신호등 인지, 정지신호·제한속도 파악, 비보호 좌회전, 도로 진출입 등이 가능하나 그럼에도 운전자의 모니터링이 항시 필요한 수준이다. 테슬라는 5~10일 간격으로 무선 업데이트(Over-The-Air·OTA)를 통해 지속적으로 소프트웨어를 업데이트하며 성능을 개선하고 있다.
테슬라 자율주행의 가장 큰 특징은 ▲주행 데이터 축적 ▲이미지 기반 ▲독자적 기술로 꼽힌다.
자율주행 실현을 위해 방대한 훈련 데이터가 필요한 가운데 테슬라는 자사 고객의 주행 패턴과 돌발 상황 데이터를 수집해 경쟁사 대비 압도적인 실도로 주행 데이터를 축적했다. 테슬라의 누적 주행거리 데이터는 오는 2021년 1월 51억마일에 달할 것으로 전망된다.
사막, 눈길 등 다양한 도로 환경과 보행자나 야생동물 난입, 타이어 펑크, 블랙아이스로 인한 미끄러짐 등 희귀 상황에 대한 학습도 진행 중이다.
더불어 사람이 두 눈으로 사물의 속성과 거리를 판단하는 원리를 응용해 여러 개의 카메라로 물체의 길이를 측정하고 3차원의 형상을 구현하는 의사 라이다 방식을 채택하고 있다. 개별 카메라에 의한 2차원 인식과 달리 여러 카메라가 촬영한 이미지를 통합해 사물을 정교하고 입체적으로 파악하는 방식이다.
또 차량의 두뇌 격인 FSD 구동칩 하드웨어 3.0, 운영체제, 슈퍼컴퓨터 '도조(Dojo)' 등 자율주행에 필요한 인식-판단-제어의 전 과정에 높은 수준의 자체 기술력을 확보했다.
하드웨어 3.0은 운행 중인 차량의 자율주행 분석결과를 연산하기 위해 만들어졌다. 자체적인 운영체제를 기반으로 최적화 된 소프트웨어 성능을 구현할 수 있다. 신경망 네트워크 훈련을 통해 설계된 도조는 전세계 테슬라 차량의 자율주행 영상과 이미지를 스스로 분석/학습해 자율주행 정확도를 높인다.
한국자동차연구원 이지형 연구원은 "독자적인 방향성을 갖춘 테슬라의 자율주행 방식은 보급 확대에 유리한 측면이 있으나, 기술적 약점과 제도적 장벽을 극복해야만 실제 완전자율주행 상용화로 이어질 전망"이라고 내다봤다.
이 연구원은 "테슬라의 자율주행은 개별 차량 기술 중심의 독립형으로 방대한 인프라 구축이 필요한 연결형 대비 경제성 확보에 유리하다"면서도 "사물의 입체감이나 거리 측정에 중요한 이미지 센서의 정확도 향상, 훈련되지 않은 주행상황에 유연하게 대응할 필요가 있는 기술적 도전을 극복할 필요가 있다"고 했다.
그러면서 "대부분의 국가가 완전자율주행 실현에 필요한 기술적 요구사항을 구체화 해 제도에 담지 못한 상태이기 때문에 당분간은 완전자율주행 상용화가 어려울 전망"이라고 밝혔다.
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