자율주행차 정책 및 R&D동향
최정단 한국전자통신연구원 박사, 국가과학기술자문위원
국가과학기술자문위원인 최정단 한국전자통신연구원(Electronics and Telecommunications Research Institute ETRI) 박사가 30일 울산테크노파크에서 자율주행차 정책 및 R&D동향에 대해 제1차 울산산업정책포럼에서 강연했다.
최박사는 이 자리에서 범부처 2018 업무보고자료 가운데 자율주행 개요와 미래차 산업발전 전략, 스마트교통서비스 구축방안, 자율주행기술과 서비스, 자율주행 핵심기술 요소, 자율주행기술의 현재(ETRI), 성장동력혁신 제언의 순으로 Agenda에 따르면
◆ 자율주행 개요
▲2018 산업 전반 현황 ㅡICT와 산업의 융합, 스마트 머신의 도래와 생산방식의 혁신 및 솔루션 변화, ㅡ소프트웨어 중심사회, AI 등으로 변화하는 가운데
ㅡAI : 음성, 이미지 이해, 모든 산업 및 활동에 활용, 글로벌 플랫폼 선점이 목표 ㅡ자율주행차 : IT가 기존 주력산업 진출, 자동차社 하청업체로 전락, 공유경제로 시장 변화, ㅡ스마트그리드 : 신재생에너지, 전력소비측정, 에너지소비패턴분석 ㅡ로봇 : IOT로 생산자동화, 생산성 혁신, 생산지 Reshoring ㅡ드론 : 무인항공, 농업용 정밀농업, 정밀모니터링/수확예측 ㅡ디지털헬스 : 원격진료, 로봇진다, 인공지능주치의 등을 대표적이라고 했다.
▲독일, 미국, 중국, 일본 ㅡ제조업 혁신 전략 ㅡ과학기술혁신정책 기반 정부 주도 * 공유와 개방, 개인 과제, 새로운 경제 및 사회 시스템, Connected Industry
ㅡ 독일 : Industry4.0, CPS기반 스마트 공장 구축 정부 주도, 생산공정, 조달, 물류, 서비스 통합관리
ㅡ 미국 : ICT 이식 및 정부제도지원, 첨단제조파트너십 강조, AT&T, 시스코, GE, IBM, 인텔컨소시엄, 질 높은 제조업 고용창출, 신기술 R&D 추자, 안보, 첨단소재, 로봇공학, 제조공정
ㅡ 중국 : 제조2025 * 인터넷 플러스 약점 제조업 포기, 로봇중심 장점 산업군에 집중
ㅡ 일본 : Society 5.0 첨단설비 투자촉진, 과학기술혁신 추진정책 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능 기술 중심
▲ 우리나라 ㅡ 제조업 혁신 전략 ㅡ 전자, 자동차, 기계, 철강중심, 스마트 공장 1만개 확산, 제조현장 대폭 혁신 ㅡ ICT 융합 제조업의 새로운 부가가치 창출, 글로벌 경쟁 우위 확보
ㅡ 13개 산업엔진 : 웨어러블 스마트디바이스, 자율주행차, 고속-수직이착륙 무인항공기, 국민안전.건강 로봇, 첨단소재 가공 시스템, 극한환경용 해양플랜트, 탄소소재, 첨단산업용 비철금속 소재, 미래형 가상훈련 시스템, 생체모사 디바이스, 개인맞춤형 건강관리시스템, 고효율 초소형 발전시스템, 직류 송배전 시스템
◆ 미래차 산업 발전 전략
▲ 우리나라 미래차 산업 발전전략 & 산업발전 전략 ㅡ 미래차 산업 혁신을 통한 성장기반 마련 및 양질의 일자리 창출, 깨끗하고 안전하며 편리한 국민의 삶 실현!
♣ 추진전략 4:
1. 전기차 대중화 시대 조기 개막 : -내연차에 손색 없는 주행거리, 충전인프라 확보, -국민부담과 환경을 고려한 보조금(~22년) 및 인센티브 시스템 운영 2. 세계 수준의 자율차 경쟁력 확보, -자율주행 9대 핵심기술 조기 자립화(5G기반 자율주행 통신기술 개발) 라이다(선진업체 대비 기술수준 30%), 영상센서(60%), 인공지능(30%), 차량용반도체(20%) -세계최고 수준의 실증단지 조성 : 자율주행 샌드박스 특구 지정추진, 스마트 시티는 개발단계부터 전기.자율차 친화형으로 설계 인력양성.표준화 : 17년부터 자율주행 SW 등석박사급 R&D 핵심인력 양성 중 국민체감형 시범사업 실시 : 최초의 실제도로 기반 대학생자율차 경진대회, 자율주행기반 실증사업
3. 미래차 기반 신산업 및 좋은 일자리 창출 선비스 신시장 창출 : 커넥티드 서비스 얼라이언스를 통한 서비스 모델발굴 지원(~18), 중소벤처기업의 서비스 사업화 지원을 위한 빅데이터 구축(~19) 전기차 기반 서비스 신사업 실증 : -에너지-전기차 전력망 연결(V2G, VIehicle to Grid, '18) -환경-폐배터리 재활용 시스템 마련 한국형 게임 체인저 발굴.육성 -IT혁신기업 등의 미래차 시장진입 지원 -중소.벤처기업의 전기.자율차 개발지원 -미래차 분야 융합 스타트업 발굴.육성('18)
4. 미래차 전환을 위한 역량강화 지원 ㅡ내연기관 부품기업의 미래차 사업전환 신사업 발굴 및 사업전환 자금 지원, 재직자 교육 등 고경력 퇴직자를 활용, 미래기술 수요에 대한 기술지도, 멘토링 등(고경력, 최직자DB구축) ㅡ노사간 신뢰관계 구축 금속노조, 자동차산업협회, 민간전문가 등으로 구성된 노사관계 연구회 운영 자동차산업 분야의 노사정 협의체 운영검토 ㅡ부품업계의 경영여건 개선 협력사 수익개선을 위한 협력이익 배분제 도입('18) 스마트공장 등 생산혁신 지원 대.중소기업간 불합리한 거래관계 근절 ㅡ범국가적 지원체계 정비 민관 합동의 자동차발전위 운영 미래차 관련 법.통계 재정비
♣ 핵심과제 : 기술개발 + 충전인프라 확충 + 적극적 시장 확대 핵심부품 자립화 + 인력양성 표준화 + 시범사업 新서비스 모델 발굴 + 한국형 게임 체인저 육성 부품업계의 사업전환 지원 + 경영여건 개선 + 노사신뢰 구축
◆ (우리나라)스마트교통시스템 구축방안
▲ 주요 선진국 상용화 시점 ㅡBMW, 벤츠, 아우디 : 2020~2022 상용화 (유럽)유럽전역에 스마트인프라 구축(16년 암스텔담 선언) ㅡ혼다, 도요타 : 2020 (일본)전국고속도로, 도시고속도로에 스마트인프라 구축, ㅡFORD : 2021 (미국)도시별 교통특성에 맞는 스마트인프라 구축, 스마트시티 확산
▲ 스마트교통시스템 구축방안 ㅡ다양한 시험환경, 초고속 5G 통신, 악천후 기상 시설 등을 갖춘 테스트베드 조성 고속도로, 도심, 교외, 주차장 등 자율주행 시험환경 구축 ㅡ도로정보를 실시간으로 자율주행차에 제공하고 차량간 통신이 가능한 스마트도로시스템 구축확대 ㅡ정부와 민간이 함께 전국 정밀도로지도를 구축하고 자율주행차를 유도하는 실시간 교통관제시스템 구축 ㅡ민관 협의회 구성을 통해 기업간 연계, 기술개발 지원, 스타트업 육성 등 추진 ㅡ자율주행차로 새로운 교통시스템을 구축 : 공유경제, 트럭군집주행, 미니셔틀벗, 중대형버스 ㅡ2030년 완전 자율주행 실현
▲ 자율주행 기술동향과 서비스 ㅡ 스마트자동차는 IOT연계 크라우드소싱으로 위험을 감지하고 빅데이터, AI를 통해 정확한 판단으로 커넥티드 환경의 연결성 기반 자율주행서비스 ㅡ 운전자의 안전한 운전지원을 위해 지원시스템(ADAS)에서 자체 자율성으로 진화 ㅡ 자율주행의 4단계 특정기능 자동화(2015), 복합기능 자동화(2020), 제한적자율주행(2025), 완전(2030) ㅡ돌발, 비정형규칙, 예외적교통법규, 운전문화 수용불가(현 차선유지 및 차량간격 유지 수준)
ㅡ TOP OEM 자율주행 기술 개발 동향 자율주행 AI의 새로운 자동차 부품을 위한 NVIDAI, Mobileye 등과 협력 새로운 자동차 생태계 정의-AI, S/W기업의 전통적인 자동차 생산구조 대체
ㅡ 자동차 메이커별 동향
▶AUDI : 2018 A8자율주행 레벨3 출시예정 NVIDIA와 협력 - Deep learning H/W플랫폼
▶BMW : Intel, Mobil eye 와 협력-자율주행을 위한 머신러닝, 클라우드 텀퓨팅 IBM Watson 협력-car AI개발 플랫폼, 운전자와 교감이 가능한 HMI시스템프로토타입 개발
▶MERCEDES BENZ : NVIDIA협력-S-CLASS레벨3자율주행 개발 중 인공지능, 커넥티드 드라이빙을 이용한 주행 협상 자율주행 계획 중 ▶TESLA : Auto Pilot의 Higher level AI 자율주행을 위한 Crowd-source data 수집 NVIDIA와 협력-Drive PX2 플랫폼, Object detection, clasification, mapping을 위한 12개의 around camera를 이용하여 데이터 수집
▶TOYOTA : AI Powered HMI 기술개발에 대규모 투자 향후 5년내 레벨4 인공지능 자율주행 제품 출시 발표
▶VOLVO : NVIDIA협력-2021년 레벨4 인공지능 자율주행 제품 출시 발표 NVIDIA-H/W플랫폼, Zenuity-S/W AI
ㅡ 자율주행 시뮬레이션 기술 다양한 가상 도로환경 및 날씨에서의 자율주행 기능/성능 검증, 학습을 위한 시뮬레이션 학습을 위한 빅데이터 수집, 센서 emulation, 반복, 회귀 등(Cognata, nVidia, Syncity, TORC, GTAV)
▲ 자율주행 핵심기술 요소 ㅡ Perception : Vehicle(BUS, Truck, Car), Pedestrian, Bike..... ㅡ Localization & Mapping : Position, Heading, Depth.... Cloud service HD map
ㅡControl : Path Following based on Vehicle Dynamics
▲ 자율주행기술의 현재(ETRI) ㅡ Autonomous Driving Licensed Vehicle Platform: Display Units Perception SW ㅡusing TORCS(The Open Racing Car Simulator) : How to get driving experoence data? How to collect drive experience data?
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성장동력혁신 제언
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