[ET단상]자율주행의 기반, 고정밀 3D 공간정보 플랫폼

[ET단상]자율주행의 기반, 고정밀 3D 공간정보 플랫폼

서울시는 상암 DMC에 5세대(5G) 통신 자율주행 테스트베드를 구축하고 자율주행 셔틀버스 시범 주행을 마쳤다. 5G자율주행 테스트베드는 서울시 차세대 지능형 교통시스템(C-ITS) 실증 사업의 핵심 기반 시스템이다. 마포구 상암동 DMC 일대 도로에서 5G 기반 자율주행이 가능하도록 네트워크, 관제 플랫폼 등 관련 인프라를 조성했다. 일반 도로를 달리는 무인자동차를 보면서 자율주행 시대가 성큼 다가왔음을 실감한다.

자율주행 기술은 이제 부분자율주행 단계를 넘어 완전자율주행 단계로 발전하고 있다. 자율주행은 주변 상황을 정확하게 인지하고, 판단하며, 제어하는 단계로 이뤄진다. 정확한 주변 상황 인지가 없다면 자율주행은 불가능하며, 인지 능력을 높이기 위해 위성항법장치(GPS)·관성항법장치·카메라·레이더·라이다 등 다양한 센서가 자동차에 필요하다. 사물인터넷(IoT) 시설물, 차량·사물 간 양방향 통신 인프라도 중요하다.

그러나 다양한 하드웨어(HW)와 센서로 자율주행에 필요한 정보를 수집한다 하더라도 아직 현재의 기술만으로는 안개·악천후 등 영향으로 인한 인지 오차가 발생할 수 있으며, 이는 자칫 사고로 이어질 수 있다. 이 때문에 이를 보완하기 위한 해결책이 필요하다.

고정밀 3차원(3D) 공간 정보가 해결책으로 부각되고 있다. 길 찾기를 위해 자동차에서 내비게이션을 사용하듯 자율주행 자동차도 목적지까지 안전하게 운행하기 위해서는 자율주행에 적합한 고정밀 3D 공간정보 기술을 확보해야 한다. 기존 내비게이션 지도 데이터가 경로 탐색 및 안내를 위한 용도로 구축됐다면 고정밀 3D 공간 정보는 차선, 차로중심선, 규제선, 도로경계, 신호등, 교통표지, 지형 높낮이, 도로 곡선 반경 등 다양한 정보를 구체화해서 담고 있다. 고정밀 3D 공간 정보는 자율주행에 필요한 유용한 정보로 제공돼 자율 주행 자동차의 인지 능력 향상은 물론 안정성을 높이는 데 크게 기여할 수 있다.

3D 공간 정보는 이동식도면화시스템(MMS)을 통해 데이터베이스(DB)로 구축되며, MMS로 획득된 데이터를 자율주행에 필요한 정보로 가공하기 위해서 상당한 시간과 비용이 들어가는 후처리 작업이 필요하다. 완성된 막대한 양의 데이터를 유지하기 위해서는 지속된 관리가 따른다. 이에 따라 고정밀 3D 공간 정보의 효율 활용을 위한 플랫폼 수요가 증가하고 있으며, 구글·네이버·카카오 등 국내외 포털 사업자가 공간 정보를 플랫폼에 담아 제공하고 있다. 수요자들이 수집한 공간 정보를 직접 업로드해 공유하거나 거래할 수 있는 참여형 공간 정보 플랫폼도 연구되고 있다.

국토교통부는 2015년부터 자율주행차 상용화 지원 방안에 따라 정밀지도 기초 연구와 시범 구축을 하고 있으며, 민간 영역에서도 자동차회사와 IT업계 중심으로 정밀지도 구축에 노력하고 있다. 결국 고정밀 3D 공간 정보를 확보하고 정밀도를 높이는 것이 자율주행 자동차 안전성을 높이고 시장 주도권을 확보하는 길이다.

고정밀 3D 공간 정보는 게임이나 가상훈련에도 유용하게 활용된다. 자동차나 항공기 시뮬레이터 등에 활용됨은 물론 더 나아가 실내공간 정보 서비스로도 확장되고 있다. 고정밀 3D 실내공간 정보와 실내 측위 기술을 활용하면 현장과 동일한 사용자 환경을 제공하기 때문에 화재나 재난 등 상황에서 안전하게 대처할 수 있는 모의훈련 등에 유용하게 활용된다. 이렇듯 무한한 발전 가능성이 있는 고정밀 3D 공간 정보 플랫폼은 4차 산업혁명과 연계돼 산업 전반에 다양한 응용 서비스를 제공하는 계기가 될 것이다.

조준희 이노시뮬레이션 대표(자동차공학 박사) juni@innosim.com