딥 러닝 기반 자율주행 기술의 도입을 위한 주요 기술과 기대 효과 대박이네

Key Technologies and Effectiveness of Deep Learning based Autonomous driving technology Introduction

자동차업계에서는 운전자의 두 손을 자유롭게 하기 위해 인공지능 기반 자율주행 자동차 개발에 경쟁적으로 자신을 맡고 있다. 시장에 앞서 출시된 제품 외에도 많은 중소기업이 제품 출시를 위해 각종 시험을 하던 자율주행 자동차의 핵심은 다양한 센서를 이용해 주변 환경을 인식하고 스스로 판단해 대응 조치를 취하는 인공지능 기술이었습니다.본 논문에서는 이 인공지능 기술을 활용하여 얻을 수 있는 효과에 대해 알아보고 주요 요소들에 대해 살펴보고자 합니다.

1. 서론 초고속 전 어떻게 신 기술(ICT, Information and Commu-nication Technology)의 융합으로 이룬 4차 산업 혁명은 IT기업뿐만 아니라 제조·유통 서비스업에 이르기까지 모든 분야에 걸쳐서 화제다[1].세계적인 관 심 속에 국가의 제4차 산업 혁명 기술을 선점하기 위한 청사진을 발표하고 기술 개발을 위한 전략과 정책을 수입하고 제도적 지원 방안을 마련하고 있다[2].이 혁명의 핵심적인 기술 혁신에는 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷, 무인, 본인에 대한 기술 등이 포함되는데 그 중 인공지능은 인간의 생산성 향상을 목표로 다른 기술과 융합하여 가장 핫한 뉴스가 되고 있다. 특히 알파고와 테슬라의 자율주행차가 선보인 이후 많은 전시회와 기술세미나 본인의 주요 주제가 되고 있다.인공지능 기술은 금융, 의료, 법률 서비스, 게이더, 로봇 등 다양한 산업 분야에 최초로 적용돼 널리 활용되고 있다. 딥러닝은 인공지능에서 가장 빠르게 성장하고 있는 분야에서 컴퓨터가 앞서는 것, 소음, 텍스트 형태가 된 많은 양의 데이터를 이해할 수 있도록 돕는 기술이었던 이 논문에서는 자율주행 자동차를 위한 주요 기술과 딥러닝 기반의 자율주행 기술 도입으로 기대할 수 있는 효과를 알아보자.2. 본론의 패턴 인식과 자연 언어 처리, 서울 무손 인식에서 뛰어난 결과를 보이고 있는 딥 달리기는 컴퓨터 비전, 게이야, 로봇과 자율 주행, 의료, 전자 상거래, 금융 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 스마트 스피커, 책벗 등 한국 생활 주변과 가까운 곳에서 어렵지 않게 딥러닝 응용 사례를 볼 수 있다.2.1자율 주행 자동차 자율 주행 자동차는 무인 자동차와는 운전자의 적극적인 개입으로 구분이 될 수 있다. 무인 자동차는 국방과 같은 특수 분야에서 정해진 목적으로 어느 춤을 수행하면서 사람이 탑승하지 않은 차량을 스토리입니다 한편 자율 주행 자동차는 사람을 태우지만 주변 도로와 차량의 상태를 차량 컴퓨터가 감지하고 판단 후 스스로 제어하는 차량을 의미합니다[3].자율주행자동차는 차량에 탑재된 다양한 센서, 카메라, 라이더(LiDar), 레이더(Radar) 등이 측정한 데이터를 종합한 뒤 딥러닝 기능을 갖춘 고속 컴퓨터로 처리합니다. 이 시스템은 주변 사람과 자동차를 구분하고 정지선과 도로표지를 식별하여 차 운전에 적용합니다. 역시 도로에 있는 장애기물이 본인의 강한 비나 눈과 같은 예측 불가능한 데이터도 딥러닝을 이용해 구분하고 인식하여 처리할 수 있어야 합니다.따라서 딥러닝 기반의 자율주행차에서는 핵심 기술의 개발 주체가 하드웨어 업체에서 소프트웨어 업체로 옮겨오고 있다. 전통적 자동차 회사들은 더 본인은 자율 주행 자동차를 개발하기 때문에, 그림 2와 같이 반도체 통신 IT, 지도, 부품 등 다양한 산업 군의 기업과 협업 구도를 만들어 가고 있다[4].

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2.2자율 주행 자동차의 주요 기술

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오메리카 도로 교통 안전국(NHTSA, National Highway Tra-ffic Safety Administration)로 구분한 자율 주행 기술 단계를 기준으로 현재는 부분적인 자율 주행이 가능한 3단계를 목표로 다수의 기업이 시험 중이던 이 단계에서는 제한된 조건에서는 자율 주행이 가능하지만 특수한 상황에서는 운전자의 개입이 필요하다.

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주변 환경과 위치를 인식하기 위해서는 카메라, 라이더, 레이더, 초음파, GPS 등 다양한 센서가 적용되어야 한다. 그 때문에, 여러가지 데이터를 융합해 처리하고 판단하기 위해서는, 고속 프로세서가 필요하다. 최근에는 딥러닝 연산을 위해 고성능 GPU(Graphic Processing Unit) 기반의 병렬처리를 활용하는 추세다. 자율 주행 자동차 기술이 도입되고 정착하기 위해서는 자율 주행 차 도입 단계별로 처음 단 도로 인프라가 필요하다[5]. 현재 지능형 교통 시스템에 차간 차와 도로 관리국 3자 간의 쌍방향 실 때에 정보 소통이 가능하지 않으면 안 되기 때문에 자율 주행 자동차 전용 시설이 필요하다.

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현대 자동차는 화성 시내의 특정 구간에 V2X(Vehicle to Everything)인프라를 구축하고 자율 주행 자동차 개발을 가속화하고 있다. 자동차안전연구원도 자율주행차 시험을 위한 K-city 개발에 착공했다. 여기에는 고속 도로 요금소, 그와잉들 목, 횡단 보도, 건물 지하도 주차 시설 등의 모의 도시를 만들어 자율 주행 자동차 기술 개발과 검증에 활용할 계획입니다[6].

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자율주행은 운행 중에 많은 데이터 통신이 이루어지기 때문에 고속통신이 필요하다. 통신 사업자 SK텔레콤은 5G기술을 적용한 자율 주행 자동차를 올해 시범 서비스하려는 계획을 세웠다[7].이미 차량 간 고속 데이터의 교신을 통해서 전방에 문제 발생 시 속도 둔화와 문제 회피의 시연을 선 보이기도 했다. 이처럼 도로의 여러 상황을 빠르게 공유하고 안전한 주행을 하기 위해서는 신속한 통신망이 필요하다. 이처럼 엔비디아(NVIDIA)는 통신두절 상태에서도 딥러닝을 이용한 자율주행이 가능한 기술개발을 하고 있다.

2.3자율 주행 자동차의 도입 효과 도로 교통 안전 공단 20일 5년 통계에 따르면 교통 사건 전체의 원인의 95Percent이상이 운전자의 부주의로 인한 과실이었다 이에 응하고, 운전자 과실을 최소화하고 교통사 그렇게 의한 인명 손실과 경제적 손실을 줄이기 위해서 자동차 선진국에서는 자율 주행 자동차 기술 개발에 많은 예산을 투입하고 있다[8].자동차에 딥러닝을 이용한 자율주행 기술을 도입해 가장 기대할 수 있는 효과는 운전자의 과실로 인한 교통사건을 크게 줄일 수 있다는 점이었던 사람이 아니라 컴퓨터가 내린 종합적인 판단이므로 안전성 향상을 기대할 수 있다. 그래서 교통 효율성을 높일 수 있다. 운전자의 소견적인 주행이 배제되기 때문에 주행속도를 일정하게 유지하면서 차선변경이 나쁘지 않고 도로 합류를 할 수 있다. 이 때문에 자율주행 기술의 도입에 따라 운전자의 면통이나 의미가 없어질 수도 있다. 이것으로, 고령자나 몸이 불편한 이동성도 확보할 수 있다. 화물 수송차를 위한 운전기사를 양성하기 위한 비용절감 효과를 기대할 수 있다. 자율 주행 기술을 화물용 트럭에 적용하려는 노력이 상용 자동차 회사에서 진행 중이며 우보(Uber)은 무인제 율쥬헹탁시ー을 운행한 자율 주행 기술에 차량 내부 감시(in-cabin monitoring)기능을 추가하고 응급 전세가 발생시 하루 9에 통보 후의 차를 안전 지상에 옴키고 아니며 가까운 응급 센터에서 환자를 이송하고 목숨을 구할 수 있다. 운전자가 필요 없는 완전한 자율주행이 가능해지면 고정된 운전석과 조종 장치가 필요 없어 공간 활용도가 향상되기 때문에 조종 공간을 줄이고 운송 공간을 확대할 수 있다. 이동수단에서 개인적인 생활공간의 확장으로 패러다임의 변화를 가져오는 자율주행 기술은 자동차뿐 아니라 다른 형태에서도 조사 개발이 진행되고 있었다.지상을 움직이는 이동체도 궤도가 나쁘지 않아 보행용으로 변경하여 특수작업용이 나쁘지 않고 서비스 목적으로 활용이 가능하다. 자율주행 기술은 해양이 나쁘지 않아 항공 업무에서도 주목을 받고 있다. 바닷속 특수다 무해로 통신이 어려운 심해 지상에서 스스로 판단해 작업을 수행할 수 있고 화물운송용 선박에 자율주행 기술을 적용해 해양물류의 변화를 노릴 수도 있다. 비행체 분야에서도 기존 무틀랜드가 나쁘지 않고 원격조종 기술에 딥러닝을 활용한 자율주행 기술을 추가해 활동 범위를 확대하기 위한 개발도 이뤄지고 있었다.

3. 결론 오랫동안 상상처럼 생각하고 온 인공 지능 기술이 강력한 GPU의 등장과 함께 점차 현실화되고 있다. 음성인식, 이미지인식, 신호인식부터 신변의 사물을 인식한 뒤 목적지까지 안전하게 차를 운전하는 자율주행자동차까지 다양한 분야에서 인공지능 기술이 사용되고 있다. 단기간에 딥러닝 기반의 자율주행기술이 우리 생존 전반에 당장 도입되지는 않겠지만 많은 긍정적인 효과를 목표로 다양한 연구개발이 진행될 것이다. 자동차의 경우 운전자의 편의를 위해 다양한 ADAS(Advanced Driver-Assistance System-s) 기술에 딥러닝이 선행 적용되고 많은 시험과 보완을 거친 뒤 본격적인 자율주행차가 도로에 등장한다.본 논문에서는 딥러닝 기반의 자율주행 기술을 도입해 얻을 수 있는 효과와 적용하기 위해 필요한 기술요소에 대해 고찰했다.

참고 문헌[하나]위키 백과(ko.wikipedia.org/wiki)– 제4차 산업 혁명[2]대통령 직속의 4차 산업 혁명 위원회(www.4th-ir.go.kr)[3][4]치에솔지, 인사이트 자율 주행 자동차의 현 주소, 20하나 7[5]한겨레 신문, 자율 주행 시절 우이뭉눙 기술 없는 도로 인프라, 20하나 7)하나 하나.20[6]오토 모티브, 자율 주행 자동차 시험장 K-city의 착공, 20하나 7.08.30[7]조선의 구슬 5G, 자율 주행 자동차 올해 안에 시범 서비스, 20하나 8.03. 하나 5[8]융합 연구 정책 센터, 융합 연구 검토 20하나 7. 하나 0월호. 04p의 그림 하나. https://tinyurl.com/auto-sensor그림 2.http://www.insightors.com/wp-content/uploads/20하나 7/03/하나에 70307_, 자율 주행 자동차 개발 협력 관계도 하나 024x500.jpg그림 3.Evercore ISI, SAE International도 4.www.nvidia.com/drive도 5. 한겨레 20하나 7)하나 하나.20그림 6. 국토 교통부

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