관심의 목적 1)변곡점에 들어 있다는 생각-객관적인 기준으로 이거다!라고 말하기는 좀 어려울 것 같다.그러나 자동 운전 산업 자체의 변곡점을 맞는다는 생각이 문득 들고 있다.제가 이렇게 생각하고 있던 것은 거시적 상황과는 상관 없이 지속적으로 발전하고 있는 자동 운전 기술 때문이다.유수의 완성 차 업체와 소프트웨어 기업이 자동 운전 기술 개발에 힘을 쏟고 있다는 사실이 알려진 것은 적어도 2~3년이 됐다.물론 처음에 알려진 시점에 비해서는 자동 운전 기술 개발 속도는 훨씬 늦고 있다.또 금리, 전쟁, 유가 등 글로벌 매크로 경제적 문제 때문에 지금 당장은 돈 안 되는 미래 산업의 이야기는 더 멀어지고 있는 실정이다.늦지만 기술 진보는 계속되고 있지만, 대중의 관심이 멀어지고 있는 이 시점이 산업 공부를 틈틈히 해놓기에 좋은 시점이라는 생각이 들었다.2)정해진 미래의 일부분이라는 생각-1)에서 논의한 상황에 놓인 산업은 꽤 많겠다.그래도 자동 산업을 공부하려고 한 것은 이 산업은 정해진 미래의 일부분이라고 생각했기 때문이다.AI기술의 발전에 따른 부산물이라는 생각이 들었다.현재는 생성형 AI및 그것을 위한 인프라(반도체, 데이터 센터 등)에 초점이 맞춰진 것이라고 생각한다.그러나 그 후 기술 발전의 응용처에 관심이 번지고 있다고 생각했다.그 응용처의 하나가 자동 산업이라고 생각했다.”운전”라고 하는 행위가 내가 아니라 누군가로 대체될 수 있다면 얼마나 환영될까.자동 운전의 개념[자동 운전이란?]?]-자동 운전은 “운전자 또는 승객의 조작 없이 자동차가 스스로 달릴 자동차”를 의미한다.-아래의 그림에서 보면, 운전 상황에서 인지-판단-제어를 모두 차량이 직접 수행할 수 있는 자동차를 의미한다.ㅁ 자율주행 단계별 특징[자율주행 6단계 분류] – 자율주행이라는 개념은 광범위하게 정의할 수 있다. 가장 일반적인 정의는 국제자동차공학회(SAE International)에서 정의하는 ‘주행 자동화 기술’의 범위에서 Level 3~5의 자동화 기술을 자율주행으로 구분하는 것이다.Level 0(비 자동 운전)Level 1(운전자 보조)->주행시에 운전자를 보조하는 일부 기능만 수행 Level 2(부분 자동 운전)->특정 조건에서는 시스템 보조 주행(차로 유지/스마트 크루즈 등)Level 3(부분 자동 운전)->제한된 조건에서 자동 운전이 가능하지만 특정 조건에서는 운전자의 개입이 필요하다.운전자가 필요+사고 시 회사 책임 Level 4(고도화 자동 운전)->운전자가 탑승해야 하지만 특정 조건에서 모든 주행 기능을 수행한다.다만 특정 지역에서만 가능.드라이버 불요+특정 지역에서만 Level 5(완전 자동 운전)->모든 조건 속에서 완전 자동 운전이 가능.[자동 산업의 현 주소]-2024년 현재를 기준으로 자동 운전 기술은 2~3Level사이의 어딘가에 있는 것이다.이는 2021~22년경에 예측했던 것보다 진전 속도가 느리다고 본다.그 당시에는 2024년에는 이미 Level3자동 운전 자동차가 도로를 누비고 있다는 예측했기 때문이다.이유는 여러가지 있지만, 필자는 크게 두가지를 들 수 있다.1)예상보다 늦게 기술 발전 속도-99%의 완성도는 도달이 어렵지 않지만 99%에서 100%로 길이 매우 험하다.도로 위에서는 우리가 상상했던 것보다 훨씬 많은 상황이 발생할 수 있다.Level3이상의 자동 운전이 상용화되려면 자동 운전 솔루션이 수많은 예외 경우의 대처 능력을 완벽하게 갖춰야 하는데 그 과정이 쉽지 않은 모양이다.2)대중의 인식-대중이 아직 자동 운전을 받아들일 준비가 되어 있지 않은 점이 그 2번째 이유라고 생각한다.이런 인식 체계도 둘로 갈릴 것 같다.1번째는 기계가 자동적으로 운전할 것을 믿을 수 없다는 점이다.솔루션 기술보다는 내가 직접 운전하는 것이 더 안전하다고 말한다.물론 테슬라, 우에이모 등의 통계를 보면, 이것은 운전자가 갖는 통제 가능성의 오류이다.그러나 인류 역사에서 자동차가 오랫동안 함께 해왔기 때문에 그 기간 중에 형성된 인식이 순식간에 바뀌기는 쉽지 않은 모양이다.<테슬라, 웨이 모 자동 운전 사고 발생률이 더 낮다는 통계>-두번째는 고용 위협이다.자동 운전의 발전은 수많은 운송 사업자의 고용을 탈취할 수 있다.종사자의 입장에서는 이는 받아들이기 어려운 현실이다.<일자리 대체율..?앞 통계인지…?>자동 시장 전망[전기 자동차 시장의 성장]-자동 운전 차와 전기 자동차는 사실상 분리될 수 없다.자동 운전은 소프트웨어 베이스로 하고 고도화된 소프트웨어가 탑재되려면 각종 고성능/저전력 반도체가 차량에 탑재되어야 한다.이는 차량이 전장화하면서 나타나는 변화이다.-그리고 많은 나라에서 내연 기관차를 금지하고 전기 자동차 보급을 의무화하고 있는 상황이다.자동 시장이 어느 정도까지 성장할 것을 보려면 우선 전기 자동차 시장 전망을 확인할 필요가 있다.- 이베스트투자증권이 2022년 리포트에서 예측했을 때 일반 완성차 시장은 연평균 3%의 성장세를 보이겠지만 전기차 시장은 연평균 52%의 성장세를 보일 것이라고 예측했다.- 이런 추세 속에서 자율주행 시장이 커질 수밖에 없다는 것은 어느 정도 예측이 가능하다.[자율주행 단계별 시장 규모]- KB증권의 2022년 리포트에서 자율주행차 시장 규모는 2020년 70.5억달러에서 2035년 1.1조달러까지 성장해 연평균 40.2%의 성장세를 보일 것으로 예측했다. 특히 레벨4 이상 완전 자율주행차의 성장이 가속화되면서 2035년에는 전체 자율주행차 시장의 56%를 차지할 것으로 예상했다.- 또 대신증권의 2022년 리포트에서도 완전자율주행 시장의 성장성이 두드러져 2035년 56%를 차지할 것이라는 같은 전망치를 내놨다.- 다만 최근 들어서는 장밋빛 전망이 크게 조정되고 있는 것으로 보인다. 2023년 11월 SK증권, 12월 대신증권의 자율주행 관련 인뎁스 리포트에서는 2022년 전망이 대폭 하향 조정됐음을 알 수 있다.- 아무래도 2022년, 23년에 걸쳐 전기차 시장에 갑작스러운 제동이 걸렸고, 경기침체의 여파로 인한 자율주행 산업의 투자가 줄어들 수 있었기 때문에 시장의 예측치가 하향 조정된 것이 아닌가 싶다.[자율주행 센서 관련 시장]-이 베스트 투자 증권의 자료에 따르면 ADAS관련 주요 프브ー무은 2020~2025년의 연평균 21%수준 성장할 것으로 예상되며 2023년 이후 라이더의 침투가 가속화할 것이라고 전망했다.-대신 증권의 2023년 11월인 심층 리포트에서도 유사한 성장이 전망됐다.맥킨지에 따르면 전장용 센서는 2020년 130억달러의 시장에서 2030년에는 430억달러의 시장이 되면 예상하고 있다.카메라는 7%, 레이더는 13%의 성장을 전망하지만 라이더는 이 기간 연평균 80%의 성장을 예상한다.-아무래도 이건 고정형 라이더(Solid-state LiDAR)을 필두로 향후 라이더 가격 하락이 예상되며 이에 따른 탑재량이 증가하여 이런 성장성을 예상하는 것 아니겠나.아무래도 대부분의 측면에서 라이더가 좋으나 사용량이 적은 것은 결국 가격이 높기 때문이다.[자동 운전 부품 관련 시장]- 자율주행 주요 부품 시장 규모 전망을 보면 유의미한 성장은 ECU/반도체/카메라/라이더에서 나올 것으로 보인다. 자율주행 산업을 공부하다 보면 센서(카메라/레이더/라이다) 쪽만 집중하게 되는데 사실상 ECU를 포함한 반도체 영역이 가장 시장 규모는 크다고 볼 수 있다.[자율주행 작동 과정]1)인지(정보/신호 입력):운행시에 필요한 데이터를 수집하는 주행 환경을 인지하는 과정-각종 센서:카메라/레이더/라이더-V2X시스템-GPS및 정밀 지도(HD Map)2)판단:목적지까지의 경로를 계획하고 주행 중 돌발 상황을 판단하는 최적의 주행 조건을 결정-경로 계획(Path Planning)-첨단 운전 지원 시스템(ADAS)-빅 데이터/인공 지능/딥 러닝 알고리즘 등 3)제어:판단 단계에서 내려진 의사 결정에 근거한 의사 결정에 따른 주행감 제어-최적화 단계인 주행 상황 제어 구성 요소를 구현했다1) 카메라-카메라는 현시점의 차량에 이미 많이 탑재되어 있다. 충돌방지, 차선유지, 주차보조 등 레벨2 이상의 다양한 환경에서 활용되는 필수장치-카메라관련 시장구분2) 레이더-전파를 이용하여 탐지 및 거리를 측정하는 기술로 전자파가 대상에 부딪힌 후 돌아오는 반사파를 측정하여 대상을 탐지하고 그 방향, 거리, 속도 등을 파악하는 시스템3) 라이다-광원에서 출발한 빛이 물체에 도달한 후 반사되어 돌아오기까지의 시간을 측정하여 물체까지의 거리를 계산하는 시스템. 레이더와 원리는 같지만 고출력의 레이저 빔을 이용해 직진성이 강하기 때문에 레이더에 비해 정밀한 위치 정보를 파악할 수 있다.4) 센서퓨전-카메라/레이더/라이더는 각자의 장단점이 있기 때문에 결국은 필요에 따라 다양하게 사용될 것[판단 및 제어]-판단:인지된 정보에 근거하여 판단 내리는 역할을 의미하며 차량 내의 소프트웨어와 이를 조종하는 자동 운전 솔루션, 그리고 머신 러닝/딥-러닝 등 AI학습 기술 등이 중요한 요소이다.-제어:차량의 실제 움직임과 관련한 부분에서 자동 운전 자동차에는 자동 운전 소프트웨어가 내린 명령을 작동, 스티어링, 가감 속도기 등 하드웨어가 얼마나 잘 수행하느냐가 중요한 요소이다.결국 소프트웨어와 하드웨어의 연결성이 중요하다.자동 운전 인프라[C-ITS]-차량의 원활한 자동 운전을 위해서는 차량 자체가 가진 자동 운전 인지-판단-제어 과정도 중요하지만, 도로 인프라도 중요하다.도로 상황에 관한 각종 정보를 실시간으로 받게 되면 자동 운전이 좀 더 안전하게 되고 명확하게 될 수 있다.-그래서 글로벌 주요 국가는 지능형 교통 시스템 C-ITS(Cooperative Intelligent Transport Systems)에 초점을 맞췄다.차량-차량(V2V)차량-인프라(V2I)등 차량과 주변 상황과 소통 시스템을 맞추어 V2X(Vehicle to Everything)라고 칭한다.[V2X]-자동차가 주변의 수많은 사물과 서로 소통하고 주변 환경에 따라 자신의 상태를 변경하면서 운행하기 위한 통신 방법을 뜻한다.- 차량 내부의 각종 센서와 함께 시스템 안전에 기여하고 전체적인 교통 상황을 파악해 운행 중 발생할 수 있는 위험 요소를 감소시킬 수 있다.[V2X 기술 표준화]-V2X쌍방향 통신 규격은 크게 1)WAVE통신과 2)C-V2X통신의 두가지로 나뉜다.아직 완전히 표준화되지 못한 영역이다.-WAVE통신:2010여자 IEEE(전기 전자 분야 표준 기관)가 표준화된 5.9GHz대역 DSRC(단거리 전용 통신)기반 통신 규격에서 오랫동안 검증됐지만 속도나 보상 범위에서 C-V2X에 열위하고 있다.-C-V2X통신:4G, 5G이동 통신망 기반의 차량용 통신 기술에서 2017년에 3GPP(국제 이동 통신 표준 단체)에서 표준화되었다.속도는 빠르지만 아직 검증이 더 필요하다.[RSU와 OBU]-C-ITS를 구축하기 위해서는 차량과 차량 차량과 인프라들 사이에서 정보 교환이 필요하다.정보 교환을 위한 통신 규격의 방법이 WAVE/C-V2X이다.그리고 실질적인 통신을 위해서는 도로와 차량 안에 정보를 교환하는 통신 기기가 필요하다.도로에 설치되는 것은 RSU(Road side unit), 차내에 설치되는 것은 OBU(Onboard unti)이라고 한다.–http://chemtronics-automateddriving.co.kr/v2x-product-rsu-main-unit/V2X 제품 RSU–Main UnitV2X 제품 RSU–Main Unitchemtronics-automateddriving.co.kr[참고블로그] 자율주행 기본정리 : 네이버 블로그(naver.com )자율주행의 기본정리 자율주행차의 정의 ‘자율주행’ 운전자 또는 승객의 조작 없이 스스로 운행 가능한 자동차를 의미한다…m.blog.naver.com[자율주행] 자율주행 공부~ : 네이버 블로그 (naver.com )[자율주행] 자율주행 공부~ 자율주행 개념 1) 인지 – 각종 센서로 주행 환경인가 – 센서의 신속, 정확성이 중요 – 센서 간 간섭이… m.blog.naver.com[자율주행] 자율주행 공부~ 자율주행 개념 1) 인지 – 각종 센서로 주행 환경인가 – 센서의 신속, 정확성이 중요 – 센서 간 간섭이… m.blog.naver.com[자율주행] 자율주행 공부~ 자율주행 개념 1) 인지 – 각종 센서로 주행 환경인가 – 센서의 신속, 정확성이 중요 – 센서 간 간섭이… m.blog.naver.com
