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[오토저널] V2X 기반 지능형 안전·경제운전시스템 개발을 위한 기술 동향

글로벌오토뉴스 조회 수553 등록일 2019.06.25
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현재 전 세계 자동차 시장은 내로라하는 기업들이 모두 인공지능 자율주행자동차 개발에 뛰어들고 있을 뿐만 아니라, ICT 기업과 자동차 부품업체들까지 적극적으로 경쟁에 가세하고 있다. 산업계에서 예상하고 있는 본격적인 자율주행자동차 상용화시기는 인공지능과 빅데이터 그리고 딥러닝 기술의 발전으로 2020년경으로 예측되고 있다. 자동차 첨단안전장치를 적용한 운전자 지원시스템은 센서로 차량주변을 감지해 자동으로 가·감속 및 핸들을 제어하여 안전거리와 설정속도를 유지하고 스스로 차선을 유지하며 전방의 장애물 발견시 자동으로 감속하는 등의 기능을 구현해 내고 있고 이러한 기술은 자율주행에 있어서 가장 중요한 기술로 꼽히고 있다.

그러나 최근 교통사고와 온실가스를 줄이기 위한 안전·경제운전기술이 주목받고 있다. 한국교통안전공단 자동차안전연구원에서는 차량용 IoT(Internet of things) 기술을 적용하여 안전·경제운전을 유도하기 위한 그린드라이브장치(자동차의 운행자료를 스마트폰 앱을 통하여 운전자에게 제공)와 차량운행정보를 실시간으로 교통관제 센터에 전송하여 저장·분석하는 도로주행모니터링시스템(DIAS)를 개발구축하여 안전·경제운전시범사업을 실시하였다.

그린드라이브장치는 운전자에게 실시간으로 연비, 위험운전행동 여부 및 도로 안전정보를 알려줌으로서 안전·경제운전을 유도하고 운행정보를 DIAS로 전송하여 저장하게 된다. DIAS에서는 운전자별 운행노선, 연비, 운행속도, 가속도 및 방위각를 분석하여 실시간 연비특성과 과속, 급가속 및 급진로 변경 등 위험운전 운행형태와 발생 구역을 분석하게 되고, 이를 통해서 부적절한 운전 습관을 교정하게 하고 연비향상뿐만 아니라 운전자의 안전 운전에 도움이 되도록 하고 있다.

본 시스템으로 2015년에 K개사 30대 대상 1차 시범운영 실시한 결과 연비 최대 19% 향상하였으며, 2016년에 운수 및 물류 8개사 240대 대상 2차 시범운영을 확대 실시한 결과 연비최대 28.6% 향상과 위험운전행동 건수 45.8% 감소를 보였다.

이에 본 고에서는 위의 안전·경제 운전시범사업실시를 통해 얻은 결과를 바탕으로 현재 한국교통안전공단에서 기획연구하고 있는 「빅데이터 기반 첨단안전장치를 적용한 안전·경제차량운전지원시스템 개발」 과제의 일환으로 조사한 빅데이터 기반의 교통상태 예측기술과 경제운전제어시스템 및 3D 정밀지도 기술에 대한 현황을 소개하고자 한다.


해외 빅데이터기반의 교통상태 예측기술 동향

정보통신기술의 비약적인 발전은 교통부문에 새로운 데이터 활용 가능성을 높이고 있으며 스마트폰 기반의 내비게이션 정보, 고속도로를 이용할 때 사용하는 하이패스, 대중교통을 이용할 때 사용하는 교통카드 등의 데이터는 과거에 없던 새로운 자료가 지속적으로 양산 중에 있다. 이들 자료는 혼잡예측, 대중교통 노선정책, 도로상황 예측 및 교통정책 지원 등의 서비스가 전세계적으로 활성화 중에 있다.

● 미국 이동통신데이터를 활용 통행 분석(AirSage)
미국 통신사들의 이동통신데이터를 이용하여 정밀 위치 정보, 시간대별 통행패턴 분석 수행하고 있다. 하루 약 150억건의 정보를 휴대전화, 태블릿 PC, PDA 등으로 수집, 분석하여 통행량과 통행 유형, 출·도착 분석, 특정 지역 거주 및 근무 분석 등을 통하여 통행예측모형의 신뢰도와 효율성 향상 기술을 개발하고 있다.




● 런던 교통부의 대중교통 운영 개선
교통카드태그 자료, 버스위치정보, 교통상황정보, 소셜미디어기록 등의 빅데이터를 활용하여 런던 교통부의 정책에 활용하고 있다. 교량보강작업을 위한 차량통행제한과 대응방안 마련을 위하여 교통카드자료를 이용하여 해당 교량을 지나는 버스노선의 탑승객 수를 파악하여 환승관련 장치를 설치하고, 교량통제로 영향을 받을 것으로 예상되는 이용객들에게 대안 경로 안내 등을 한다.




● 일본의 자동차 빅데이터 활용
교통사고지도 제작 일본 오사카시는 도요타 IT 개발센터와 공동으로 편리하고 안전한 도시환경을 조성하기 위해 ICT와 자동차 주행 데이터를 활용하여 도로의 위험한 장소를 분석하는 시험을 시행하고 있다. 시험대상 구역은 교통사고가 자주 발생하는 간선도로와 평사시 위험하다고 알려진 도로에서 하며, 운전자의 주행으로부터 위치, 속도, 가속도, 급제동, 급조작 등의 주행데이터를 수집하고, 수집된 빅데이터를 분석하여 위험장소 및 위험도, 위험 발생 조건 등을 도출해 사고지도를 작성한다.




V2X 기반 안전·경제운전 시스템 기술 동향

웹기반의 사물인터넷(IoT, Internet of Things)의 관심이 높아짐에 따라서, 차량간 통신은 물론 빅데이터기반의 데이터베스와의 통신을 바탕으로 차량의 운행안정성은 물론 교통의 흐름을 원활히 제어하는 응용분야는 매우 다양하며, 이에 따라서 교통사고 감소와 연료소비절감을 기대할 수 있다. V2X 기반의 안전·경제운전주행제어 시스템 기술은 차량 제어에 교통 및 도로정보를 접목한 통합주행제어 적용 및 인공지능 학습을 통한 운행 상황별 경제운전 주행 모드를 적용한 개념이다. 기존의 차량제어시스템은 차량 상태와 환경 센서 정보에 기반하여 최적 주행을 유도해주는 시스템이었지만, 차량의 상태 및 주행도로의 특성, 교통의 흐름 등 여러 가지의 정적/동적 정보들을 융합한다면, 연비의 극대화 및 교통사고 감소에 크게 기여할 것으로 기대된다.




세계적인 자동차 부품 공급업체인 콘티넨탈은 GPS를 기반으로 하여 전방 도로구배조건을 고려하는 차량운용을 통해 연비를 6% 정도 향상시키는 시스템(eHorizon)을 개발하여 상용화가 추진되고 있다.

독일 ZF는 3D 정밀지도와 GPS 위치 정보 기반의 변속기 제어기술(Traxon with PreVision GPS)을 개발하였으며, 이 기술은 차량에 장착된 GPS로 현재 위치를 계측하고, 전방주행도로의 구배를 기반으로 차량의 운동에너지를 적극적으로 활용하여 연비를 극대화하는 변속전략(이상적인 변속시점 확인-최적화된 관성주행-불필요한 변속방지)을 운용하는 기술이며, 다른 종류의 친환경 파워트레인 기술과 결합시 최대 14%까지 연비가 향상된다고 보고되고 있다.




독일의 MAN은 GPS기반의 자동항속장치인 ‘MAN Efficient Cruise’를 출시하였다. 이 시스템은 GPS를 기반으로 하여 현재 주행위치를 기준으로 3km 전방까지의 도로구배를 예측/계측하여 차량의 목표속도 및 변속전략을 최적제어함으로써 연료소비효율을 극대화하는 기술이며 6% 이상 연료소비효율을 개선할 수 있다고 한다.




주행중 차량의 주행상태 및 환경적인 정보들을 기반으로 하여 에너지효율을 극대화하고자 하는 노력은 내연기관 차량들만을 대상으로 연구되는 것뿐만 아니라, 전기자동차를 대상으로도 연구가 활발히 진행되고 있다. 프랑스에서는 차량 및 주행환경을 고려하여 전기자동차에 장착된 ACC (Adaptive Cruise Control)의 제어전략 최적화를 위한 모델기반 예견제어(MPC, Model Predictive Control)알고리즘을 개발하고, 이들의 융합을 통하여 연비를 극대화할 수 있는 예측항속주행시스템(Predictive cruise control system)을 소개하였다.





국내 3D 정밀지도 구축 현황

위와 같이 지능형 경제운전기술은 3D 정밀지도 정보가 핵심적으로 포함되어야 한다. 3D 정밀지도는 도로와 주변 지형의 정보를 담아 지형지물을 오차범위 25cm 이내에서 식별할 수 있는 신뢰성이 높은 지도를 말하며, 안전·경제운전 보조장치에 필요한 규제선(차선, 도로경계선, 정지선, 차로중심선), 도로시설(중앙분리대, 터널, 교량, 지하차도), 표지시설(교통안전표지, 노면표시, 신호기) 등의 정보를 포함하고 있다.




국토정보지리원은 ‘자율주행차 상용화 지원 방안(2015년 5월)’에 따라 정밀지도(정확도 25cm) 고도화 및 DB 구축 작업을 진행중에 있으며, 2020년까지 전국 고속도로 및 4차선 이상 국도의 정밀도로지도를 구축한다는 계획을 갖고 있다. 그리고 2020년 이후에는 정밀지도 대상이 전국 2차로 이상 도로 일부로 확대될 전망이며, 구축된 정밀지도 DB는 자동차 제작사 및 관련 민/관 기관, 벤처기업 등에 무상으로 제공하여 국내 자율주행차 기술 개발을 지원한다할 예정이다.

현재까지 구축된 3D MAP 구축현황은 다음과 같다.

•2015년 : 자율주행차 시험운행구간 등 약 277km
•2016년 : 대구 규제프리존 구간 등 약 194km
•2017년 : 고속국도 중심으로 약 880km

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