"테슬라 자율주행 시스템의 강점은 주행데이터와 독자적 기술"

"테슬라 자율주행 시스템의 강점은 주행데이터와 독자적 기술"

한국자동차연구원 산업동향 분석

"경제성 높지만 기술적 한계 남아…상용화 당분간 어려워"

(서울=연합뉴스) 권희원 기자 = 최근 완전자율주행(FSD) 베타 서비스를 출시한 테슬라의 독자적인 자율주행 시스템의 강점과 상용화 가능성에 관심이 쏠리고 있다.

14일 한국자동차연구원에 따르면 테슬라의 자율주행 서비스의 특징은 주행 데이터와 독자적 기술, 그리고 카메라를 활용한 이미지 기반 사물 인식이다.



테슬라가 지난 10월 소수의 고객을 상대로 시작한 FSD 서비스의 기술력은 미국 자동차공학회(SAE)의 분류상 레벨2 수준에 해당한다.

신호등과 정지 신호, 제한 속도를 인지하고 회전 로터리에 진입하거나 비보호 좌회전이 가능한 수준이지만, 운전자의 감시와 통제가 항상 필요하다는 점에서 레벨3 기준에는 미치지 못한다.

한국자동차연구원은 테슬라가 보유한 주행 데이터를 FSD의 강점 중 하나로 꼽았다.

테슬라는 자사 고객의 주행 패턴과 돌발 상황 데이터를 수집해 경쟁사들보다 압도적으로 많은 실도로 주행 데이터를 축적해 놓은 상태다.

테슬라의 누적 주행거리 데이터는 내년 1월까지 51억 마일에 달할 것으로 알려졌다. 구글 모기업 알파벳의 자율주행차 사업 부문인 웨이모가 축적한 2천만 마일을 뛰어넘는 방대한 양이다.

테슬라는 사막과 눈길 등 다양한 도로 환경에서 실제 운전자의 주행 데이터를 수집하고 있으며, 보행자나 야생동물 난입, 타이어 펑크, 블랙아이스 등 돌발 상황에 대한 학습도 진행하고 있다.

테슬라만의 독자적 기술도 차별화되는 지점이다. 연구원은 테슬라가 슈퍼컴퓨터인 '도조'(Dojo) 등을 통해 자율주행에 필요한 높은 수준의 인식·판단·제어 기술력을 갖추고 있다고 평가했다.

도조는 고화질 영상 데이터를 빠르게 처리할 수 있어 전세계 테슬라 차량의 자율주행 영상과 이미지를 스스로 분석하고 학습해 자율주행의 정확도를 높일 수 있다.



테슬라는 또 카메라만으로 물체의 깊이를 측정해 3차원 형상을 구현하는 '의사 라이다'(Pseudo-LiDAR) 방식을 채택했다.

사람이 두 눈으로 사물의 속성과 거리를 판단하는 원리를 응용해 여러 대의 카메라가 촬영한 이미지를 통합해 사물을 정교하고 입체적으로 판단하는 기술이다.

의사 라이다 방식은 웨이모 등이 채택한 레이저 센서를 활용한 라이다(LiDAR) 방식보다 비용이 적게 들어 경제적이라는 장점이 있다.

연구원은 테슬라의 자율주행 시스템이 별도의 도로 인프라 투자를 필요로 하지 않아 보급을 빠르게 확대할 수 있다는 점도 강점으로 평가했다.

다른 완성차 업체들이 개발 중인 연결형 자율주행 시스템은 정밀지도 기반 정보를 활용해야 하고 도로 인프라도 갖춰야 하지만, 테슬라는 센서가 수집한 데이터를 자체적으로 판단하는 독립형 시스템이기 때문에 대규모 인프라 투자가 필요하지 않다는 것이다.



다만 기술적인 한계와 제도적 장벽은 남아있다.

연구원은 사물을 인식하는 카메라의 정확도를 높이고, 훈련되지 않은 주행 상황에 유연하게 대응할 수 있는 기술력을 확보해야 한다고 지적했다.

또한 대부분의 국가가 완전자율주행과 관련한 제도를 완전히 정비하지 못한 상태라 상용화가 빠른 시일 내에 이뤄지기는 어려울 것으로 내다봤다.

hee1@yna.co.kr

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