[K-VIBE] 정광복의 K-자율주행 도전기…자율주행 자동차의 눈, 센서-①

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정광복 자율주행기술개발혁신사업단 단장 본인 제공

자율주행차는 어떻게 주변을 감지하고 도로를 달릴까? 운전자가 없는 상황에서도 마치 사람처럼 신호등을 보고, 차선을 인식하며, 보행자를 피하는 자율주행차의 감각은 어디서 오는 것일까?

답은 '센서'다.

사람에게 눈과 귀, 피부 감각이 있다면, 자율주행차에는 카메라, 라이다(LiDAR), 레이더(Radar), 초음파 센서(Ultrasonic Sensor) 등이 있다. 각각의 센서는 역할과 특징이 다르며, 이를 결합해 주변 환경을 종합적으로 인식하는 기술을 '센서 융합'(Fusion)이라고 부른다.

자율주행차는 센서를 통해 정보를 받아들이고, 인공지능 컴퓨터가 이를 분석해 상황을 판단하고 행동을 결정한다. 이 모든 과정은 사람의 시각과 뇌 작용을 기계적으로 재현한 복잡한 시스템이다.

자율주행차에서 가장 핵심적인 인지 장치는 단연 카메라다. 카메라는 우리가 눈으로 세상을 보듯, 차량이 주변을 '그대로' 인식하게 만든다. 차선, 신호등, 보행자, 차량, 표지판 등은 대부분 카메라를 통해 감지된다.

카메라 센서의 역사는 1969년 미국 벨 연구소에서 시작됐다. 윌러드 보일과 조지 스미스가 발명한 CCD(전하결합소자)는 최초로 빛을 전기 신호로 바꿔주는 기술이었다. 하지만 CCD는 고비용·고전력이라는 한계가 있었고, 이후 CMOS(상보성 금속 산화막 반도체)가 대체 기술로 등장했다. CMOS는 저전력·소형화에 유리해 스마트폰부터 자율주행차까지 폭넓게 활용되고 있다.

오늘날 자율주행차에 탑재된 대부분의 카메라는 CMOS 센서 기반으로, 수십 미터 전방까지 선명한 영상을 제공하며, 인공지능이 실시간으로 객체를 분석할 수 있게 돕는다. 대표적으로 모빌아이(Mobileye)는 카메라 기반의 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)로 자율주행 기술을 선도하고 있다.

라이다를 장착한 자율주행차 사진 출처 : 현대자동차그룹 저널 홈페이지 캡처

라이다는 빛(Light)과 레이더(Radar)의 합성어로, 고정밀 3D 지도 작성과 객체 인식에 탁월하다. 수천 개의 레이저 펄스를 주변으로 쏘고, 그 빛이 반사되어 돌아오는 시간을 계산해 거리를 측정한다.

그림자나 어두운 곳도 감지할 수 있으며, 구조물이나 차량의 형태를 입체적으로 파악하는 데 강점을 가진다. 라이다는 보통 차량 지붕이나 앞면에 장착되며, 수십미터에서 수백 미터 범위까지 정밀한 공간 정보를 실시간 생성한다.

특히 국도처럼 복잡하고 다양한 환경 요소가 얽힌 곳에서는 라이다의 정밀성이 큰 강점으로 작용한다. 다만 가격이 비싸고, 안개나 강한 햇빛에는 성능 저하가 생길 수 있다.

레이더는 전자기파를 이용해 물체의 거리와 속도를 측정한다. 주로 중·장거리 감지용으로 사용되며, 속도 측정 정확도가 매우 뛰어나 고속도로 주행이나 추돌 방지 기능에 효과적이다.

눈이나 비가 오는 악천후 속에서도 안정적인 성능을 유지할 수 있다는 점이 강점이다. 또한 저렴한 비용으로 대량 생산할 수 있어 다양한 차량에 폭넓게 탑재되고 있다. 하지만 객체의 정밀한 형태 인식은 어렵고, 복잡한 구조물을 감지하는 데는 한계가 있다.

자율주행차는 보통 전방에 중장거리 레이더, 측면에는 단거리 레이더를 장착해 사각지대를 보완한다. 레이더와 카메라를 함께 쓰면 정확도와 안정성을 높일 수 있다.

초음파 센서는 마치 사람의 촉각처럼 차량 주변의 가까운 물체를 감지한다. 주차 보조, 저속 주행 시 장애물 회피 등에서 활약하며, 수 미터 내외의 근거리 인식에 적합하다.

자율주행차 센서 모음 사진 출처 : LG 이노텍 홈페이지 캡처

초음파 센서는 주로 범퍼 주변에 장착되며, 반사된 초음파의 시간을 계산해 거리를 측정한다. 다만 고속 주행 중에는 사용이 제한되며, 물체의 모양이나 종류는 알기 어렵다.

이렇게 각기 다른 특성을 지닌 센서는 자율주행차의 '다중 감각'을 구성한다. 카메라는 시각, 라이다는 입체적 거리 감지, 레이더는 속도와 거리 측정, 초음파는 근거리 인식에 강하다. 자율주행차는 이들 센서에서 동시에 데이터를 수집하고, 이를 융합해 더 정확하고 신뢰성 있는 판단을 내린다.

이 정보는 차량 내부의 AI 컴퓨터로 전달된다. AI는 딥러닝 기술을 기반으로 주변 객체(차량, 사람, 자전거, 동물 등)를 탐지하고, 움직임을 분석해 미래 위치를 예측한다. 또한 도로와 인도를 픽셀 단위로 구분해 자기 위치를 실시간으로 파악(SLAM)하고, 어떻게 주행할지를 결정한다.

최근에는 YOLO(You Only Look Once), 트랜스포머(Transformer) 같은 신경망 모델을 이용해 정지된 사진 한 장에서 다양한 객체를 탐지하고, 도로 상황을 입체적으로 이해하는 BEV(Bird's Eye View) 방식도 도입되고 있다.

센서 기술은 빠르게 진화하고 있지만, 여전히 해결해야 할 과제도 많다. 강한 햇빛의 반사, 폭우나 눈발, 또는 그림자와 같은 환경 변수는 인지 정확도를 낮출 수 있다. 또, 도심에서 종종 마주치는 공사장, 임시 표지판, 낙하물 같은 '예외 상황'은 자율주행차가 학습하지 못한 사례일 수 있다.

이를 극복하기 위해 AI는 실도로 주행 외에도 수천 번의 가상 시뮬레이션을 통해 다양한 상황을 학습한다. 현실과 가상이 결합한 이 학습 구조는 자율주행차가 실제 운전자처럼 '감각하고 대응하는 능력'을 발전시키는 핵심 요소가 되고 있다.

종합해보면 자율주행차는 하나의 정밀한 감각 시스템이다. 카메라로 보고, 라이다로 거리감을 느끼고, 레이더로 움직임을 측정하며, 초음파로 촉각을 보완한다. 그리고 그 모든 감각은 인공지능이라는 뇌를 통해 통합 판단과 행동으로 이어진다.

우리가 도로에서 마주치는 자율주행차는 그저 스스로 움직이는 기계가 아니다. 그것은 복잡한 센서의 조화와 사람처럼 학습하고 판단하는 알고리즘이 만들어낸 '인간에 가까운 운전자'다. 그리고 그 진화는 지금도 도로 위에서 계속되고 있다. (계속)

정광복 자율주행기술개발혁신사업단(KADIF) 단장

▲ 도시공학박사(연세대). ▲ 교통공학 전문가·스마트시티사업단 사무국장 역임. ▲ 연세대 강사·인천대 겸임교수 역임. ▲ 서울시 자율주행차시범운행지구 운영위원. ▲ 한국도로공사 고속도로자율주행 자문위원. ▲ ITS 아시아 태평양총회 조직위 위원.

<정리 : 이세영 기자>

seva@yna.co.kr

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