보라빛 소를 만나기 위한 도약

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1850호(2018. 6. 13. 발행)에 기고한 원고입니다.

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진화하는 ‘수퍼 라이더’, 2세대 자율운전차의 통합 센서.pdf

[ 요 약 ]

[ 본 문 ]

◾ 자율운전 차량의 주위를 인식하는 센서 기술이 새로운 국면을 맞이하고 있는데, 최근 1년 새 미국과 이스라엘의 벤처기업들은 혁신적인 탐지 기술 개발 경쟁을 벌이고 있음

▸ 차세대 주변 인식 센서는 카메라(CMOS 이미지 센서), LiDAR(라이더, Light Detection and Ranging), 밀리파 레이더 등 기존 센서들의 감지 방식 중 ‘장점만을 한군데 모아놓은 것’이라 할 수 있음

▸ 대부분의 신형 센서 개발 기업들은 자신들의 제품이 레이더 혹은 라이더의 일종이라 말하고 있지만, 다양한 센서 기능을 통합한 완전한 신형이기 때문에, 감지 원리를 놓고 보면 기존 분류 체계에 부합하지 않음.

▸ 통합형의 신형 센서는 기존의 카메라, 라이더, 레이더 등을 시장에서 도태시키고 모든 자동차 제조업체가 필요로 하고 있는 ‘센서 플랫폼’의 자리를 노리고 있다는 점에서, 기술기업 및 생태계 전반에 미치는 영향을 클 것으로 예상됨

◾ 현재 자동차 업계는 자율운전차용 센서 개발은 ‘센서 퓨전(Sensor Fusion)’을 기본 방침으로 한다는 것에 공감대(consensus)를 형성하고 있음

▸ 센서 퓨전은 카메라(CMOS 이미지 센서), LiDAR(라이더, Light Detection and Ranging), 밀리파 레이더 등의 필수 센서와 기타 센서를 결합하는 방식을 말함

▸ 각 센서 별로 역할과 장단점이 있기 때문에 각 센서 데이터들을 종합, 상호보완하여 사용하겠다는 것이 센서 퓨전의 기본 아이디어임

▸ 자율운전은 무엇보다 안전을 최우선으로 해야 하기 때문에, 설사 센서들의 감지 범위가 겹치더라도 일부러 중복 및 조합하여 사용함으로써 우천, 역광 등 주변 인식이 어려운 조건에서도 확실히 인식하는 것을 목표로 해야 한다는 것임

▸ 여러 센서에서 획득된 정보는 자동차의 컴퓨터에 동시에 전달되어 조합된 후 ‘융합 정보’가 되며, 이를 통해 차량 외부의 상황을 종합적으로 인식하게 됨

▸ 예를 들어 악천후 상황이어서 만일 카메라의 정보가 부적절할 한 경우라면 라이더의 정보로 보충하고, 반대로 라이더 정보가 부족한 경우 레이더의 정보를 이용해 안전 확보에 필요한 최소한의 판단 근거 자료를 제공하는 식임

[표 1] 자율운전차량 필수 센서들의 장단점 비교

◾ 2020년을 전후에 본격 상용화가 시작될 1세대 자율운전차의 대부분은 센서 퓨전을 기반으로 할 것으로 보이는데, 그렇게 되면 약 20여 개의 센서를 탑재하게 되는 셈

▸ 처음 선보일 자율운전차들은 웨이모와 GM 등을 비롯 현재 개발업체들이 테스트 및 시범사업을 전개하는 차량이 베이스가 될 것인데, 이들 실험용 차량의 사양을 보면 카메라, 라이더, 레이더 등 필수 센서만 해도 20개 안팎을 탑재하고 있음

▸ 여기에 경우에 따라 근거리용 초음파 센서, 카메라와 원거리 레이더가 커버 할 수 없는 먼 곳의 방위 측정용으로 사용하는 원적외선카메라(열화상 카메라)도 사용하게 됨

▸ 또한 이들 센서 정보와 함께 차량간 통신을 통해 얻은 다른 차량의 정보, 도로-차량간 통신에 의한 획득한 도로 인프라의 정보도 활용하게 됨

▸ 도로에서 실제 주행 실적이 적은 초기의 자율운전차들이 일부러 중복을 허용하고 신뢰성에 중점을 두는 센서 퓨전 기반을 채택하는 것은 타당한 측면이 있음

▸ 센서 퓨전의 개념은 자동차 제조업체는 물론 전장 시스템 제조업체인 ‘티어(Tier) 1'과 전자부품 제조업체인 ’티어 2‘에도 깊숙이 스며들어 있음

▸ 특히 자동차 업계에서 업력이 오래된 관계자들일수록 중복하더라도 높은 신뢰성을 확보 할 수 있는 센서 퓨전 방식의 개발이 앞으로도 필요하다고 입을 모으고 있음

▸ 그러나 센서 퓨전으로 모든 문제가 해결되는 것도 아니며, 차량의 비용, 외형의 크기, 중량, 소비전력이 모두 증대하는 등 최근 자동차 개발 흐름과 배치되는 문제가 발생함

▸ 특히 다수의 센서를 탑재함으로써 비용이 많이 들어 차량 가격이 100만 달러를 넘어서는 문제가 가장 이슈가 되는데, 이로 인해 초기 자율운전차는 고급차와 공유 서비스용 차량이 중심이 될 것이라 전망되고 있음

◾ 이러한 센서 퓨전 방식의 문제를 해결하기 위해 신형 센서들이 개발되고 있는데 그 중 대표적인 것이 ‘수퍼 라이더’임

▸ 수퍼 라이더는 감지 원리까지 일신하고 있는데, 이 때문에 라이더라는 이름이 붙어 있기는 하지만, 더 이상 전통적 의미의 라이더는 아니라 보는 관계자들도 있음

▸ 라이더의 진화는 두 단계로 전개되어 왔는데, 처음에는 큰 부피와 높은 비용의 주원인이 되는 미캐닉(mechanic, 기계학적) 구조를 개선하여, MEMS(미세전자기계시스템) 등으로 기계화를 최소화하는 방향으로 개발이 진행되었음(제 1의 진화)

▸ 최근에는 라이더의 대표적인 작동원리 그 자체를 재검토하여 기존 라이더의 원리로 인해 야기된 한계를 타파하려는 개발(제 2의 진화)이 진행되고 있는데, 이를 통해 고해상도화, 장거리화, 고속화를 도모하고 있음

<자료> xTech

[그림 1] 자율주행차 센서 기술의 진화

◾ 수퍼 라이더는 라이더의 일반적인 거리 측정 기법들을 반드시 사용하는 것은 아니기 때문에 라이더가 아니라는 평도 나오는 것이며, 기술 혁신도 여러 방향에서 도모되고 있음

▸ 라이더는 기본적으로 근적외광(파장 900~1100nm와 1500nm 부근의 빛)의 펄스를 내리쬐어 대상물로부터 반사되어 오는 시간(ToF, Time of Flight, 비과시간)으로 거리를 추정함

▸ 그러나 근적외광은 태양의 파장과 겹치는데다 짧은 펄스의 잡음에 약하고, 악천후에서 장거리 측정이 어렵다는 문제가 있음

▸ 이의 해결을 위해 레이더에 채택된 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave, 주파수 변조 연속파 레이더)를 적용하여 라이더를 개발하는 사례가 나오고 있음

▸ 근적외광의 수광부를 변경하여 개발하는 사례도 있는데, 대부분의 라이더는 포토 다이오드(PD)를 사용하며, 감도를 높이기 위해 단일 광자의 입사에서 대량의 전자를 발생시키는 ‘애벌란시 포토 다이오드(APD)’를 채택하는 경우가 많음

▸ 그러나 APD는 악천후에서 측정을 장거리화하기에 한계가 있는데, 수퍼 라이더 중에는 근적외광보다 긴 파장의 적외광을 사용하여 빛을 파동으로 인식해 안테나에서 빛을 받는 사례가 있으며, 이는 근적외광의 전파에 따른 문제를 해결하기 위한 것임

▸ 한편 해상도를 카메라 수준으로 높이기 위해 일반 CMOS 이미지 센서를 사용하는 수퍼 라이더도 등장하는 등 신형 라이더 개발은 경쟁 양상도 보이고 있음

◾ 일반 CMOS 이미지 센서를 사용하여 카메라 수준의 고해상도 거리 이미지를 얻을 수 있는 수퍼 라이더를 개발하고 있는 곳은 미국의 벤처기업인 ‘테트라뷰(TetraVue)’

▸ 테트라뷰는 이미지 센서의 수광부에 범용 CMOS 센서를 사용할 수 있는 라이더를 개발 중인데, 단 거리 측정에는 일반적인 라이더와 같이 ToF 방식을 사용함

▸ 테트라뷰의 수퍼 라이더는 약 200만 화소의 CMOS 이미지 센서를 사용하고 있어, 거리 이미지의 해상도는 카메라와 견주어 손색이 없는 수준임

▸ 초당 25 프레임 촬영이 가능하여 거의 실시간으로 거리 이미지를 얻을 수 있으며, 촬영 가능한 거리는 최대 80m로 나와 있지만 실제로는 130m까지 감지할 수 있으며, 향후 200m까지 장거리화 할 계획이라고 함

▸ 테트라뷰의 기술은 파장이 800nm ​​대로 가시광선에 가까운 근적외광 펄스를 기존의 플래시형 라이더와 마찬가지로 감지 범위에 내리쪼인 후 반사파를 이미지 센서에서 수광

▸ 이때 화소마다 반사파의 도달 시간을 측정하여 거리 이미지를 얻는데, 도달 시간은 자체 개발한 광학기구를 조합하여 측정하고 있음

<자료> Nikkei Electronics

[그림 2] CES 2018에서 테트라뷰의 시연 장면

◾ 테트라뷰의 수퍼 라이더는 ‘저비용화’가 가능하다는 장점이 있지만, 펄스를 사용하기 때문에 잡음에 약한 라이더의 과제는 여전히 안고 있음

▸ 반사파의 도달 시간 측정 방법에 대해 테트라뷰가 자세히 밝히고 있지는 않지만, 특허 출원 내용에 따르면 반사광의 강도를 통해 추정하는 것으로 보임

▸ 이미지 센서의 전면에 2개의 편광판을 겹친 광학 필터를 두며, 그 편광 특성을 전기적으로 제어하여 광학 필터의 투과율을 한 프레임 내에서 시간으로 바꾸는데, 가령 투과성을 90%에서 10%까지 직선적으로 낮추면 투과성은 수신 시간과 1대1로 대응하게 됨

▸ 따라서 이미지 센서의 각 화소가 받은 신호의 진폭을 통해 각 화소에 반사파가 도달한 시간을 알 수 있는데, 반사파의 진폭은 물체의 반사율에 따라 변화하므로 필터로 감쇄시키지 않고 수광한 신호로 정규화 하며, 정규화 된 신호 강도가 수신 시간에 대응하므로 거리를 추정할 수 있음

▸ 테트라뷰의 이 기술은 거리 정확도를 결정하는 시간의 측정을 ns(나노초) 순서로 실행할 필요가 없기 때문에 거리 방향의 분해능을 쉽게 높일 수 있을 것으로 보임

▸ 또한 일반 CMOS 이미지 센서와 수지 필름만으로 가동부 없이 구성할 수 있기 때문에 저비용화하기도 쉽다는 장점이 있음

▸ 다만 근적외광을 사용하기 때문에 안개 등에 흡수되기가 쉽고, 펄스를 사용하므로 잡음에 약하다는 라이더의 과제는 여전히 남아 있음

◾ 근적외광 펄스에서 기인하는 문제의 해결책이 될 수 있는 센서를 개발하고 있는 곳은 이스라엘의 벤처기업인 ‘오릭스 비전(Oryx Vision)’

▸ 오릭스 비전은 장거리 레이더에 견줄 만한 측정 범위(150m 이상)를 고분해능으로 센싱이 가능한 라이더를 개발 중임

▸ 레이저 빛을 섬광처럼 쪼인다는 점에서 기존 라이더와 같지만 레이더의 무선통신 방식 (FMCW)과 무선 수신 기술(MIM 안테나)을 조합한 것이 특징

▸ 적외광 중 장파장으로 분류되는 파장 10μm의 레이저 광을 사용하므로, 파장 1μm 전후의 근적외광을 사용하는 기존 라이더보다 안개 등의 환경에서 투과성이 높음

▸ 또한 펄스의 반사파가 아니라 레이더와 같은 연속파에 의한 FMCW 방식을 채택하고 있고 감지 범위의 전방향에 빛을 방사하는 플래시 타입이며, 반사 신호는 포토 다이오드가 아니라 안테나로 수신하고 초당 1500만 화소로 이미지 촬영이 가능함

▸ 오릭스 비전의 센서는 150m 떨어진 곳에서 10cm의 거리 분해능을 제공하는데, 5μm2 크기의 다수의 안테나 소자를 넣어 분해능을 확보하고 있음

<자료> Nikkei Electronics

[그림 3] 무선통신 기술을 이용한 라이더

▸ 특허 출원 내용에 따르면 오릭스 비전은 MIM 소자를 사용하는 것으로 보이는데, MIM 소자에 빛을 전력으로 변환하는 ‘렉테나(rectenna)'를 구성하며, 렉테나는 일반적으로 포토 다이오드보다 감도가 높음

▸ FMCW 방식의 레이더와 마찬가지로 낮은 값에서 높은 값까지 선형적으로 변하는 주파수를 갖는 처프(chirp)신호로 변조된 적외선을 송출하고 반사파와 믹싱하는데, 믹싱에서 얻을 수 있는 송신파와 수신파의 차이는 지연시간과 거리에 비례한 주파수가 됨

▸ 믹싱하여 발생하는 신호는 실리콘 반도체와 호환되는 주파수가 되도록 설계 할 수 있으나, 10μm의 파장은 20℃ 전후의 물체에서 나오는 복사파의 파장에 가깝기 때문에 주위 환경이 잡음의 원천이 될 수 있는 단점이 있음

◾ 레이더와 같은 FMCW를 사용하는 수퍼 라이더를 개발 중인 벤처기업은 ‘스테라비전(SteraVision)’인데, 500m 등 장거리 대응 레이더가 불필요하게 될 것이라 보고 있음

▸ 독자적으로 개발을 진행하고 있는 스테라비전은 신호를 ToF 방식보다 40배의 고감도로 받을 수 있고, 비나 안개 등 악천후에도 강하며, 파장이나 위상이 있는 레이저 광원을 사용하지 않고도 디지털 신호 처리를 통해 보정할 수 있는 기술을 조합하였음

▸ 스테라비전의 센서는 레이저 빔을 주사(스티어링)하는 방법에 특징이 있는데, 임의의 지점에 산발적으로 빔을 조사할 수 있으며, 굴절률을 제어 할 수 있는 액정 등으로 구성된 필름을 사용함

▸ 1쌍의 필름으로 빔을 두 방향 중 하나에 굴절시키므로 가령 8쌍을 겹치면 28(256)개 방향 중 어느 한 방향을 선택할 수 있고, 2개축을 준비하면 256×256 의 스캔이 가능하게 되는데, 전환 시간은 14μ~20μs 정도임

▸ 스테라비전은 빔 소자의 프로토타입을 제작하였으며, 이 부분만 2018년 내에 출시할 예정이며, FMCW 방식의 동작 여부를 2018년 내에 실증한다는 계획

<자료> xTech

[그림 4] 레이더 방식을 이용한 스테라비전

◾ 자동차 업계에서 안전성 확보를 위해 중복이 허용되던 센서의 통합은 필연적이며, 따라서 자율주행차의 3개 필수 센서를 넘어설 센서의 개발 경쟁도 이제 막 본격화되고 있음

▸ 자동차 업계는 안전이 제일이기는 하지만 비용절감 의식도 매우 강하기 때문에, 새로운 기술의 투입 초기에는 중복이 허용되다가 시장에서 검증되고 실적이 쌓이게 되면 안전성 보다 비용절감에 초점을 맞추는 경향이 있음

▸ 자동차 산업의 역사를 되돌아보면 ABS(Antilock Brake System)가 그랬고, 차량 마이크로컴퓨터 등의 전자 시스템이 그랬음

▸ 그렇게 보면 자율운전차의 보급이 시작되고, 추가적인 기능의 개발에 들어서는 단계에서는 중복이나 여유가 없어질 것이고, 그 과정에서 필연적으로 다양한 센서의 통합이 진행될 것이라 예상할 수 있음

▸ 카메라, 라이더, 레이더라는 자율운전차의 3대 센서 영역을 넘어선 통합 센터 개발의 큰 경쟁이 시작되었으며, 초기 양상은 기존 라이더에 카메라와 레이더 기능을 통합하는 수퍼 라이더 개발 경쟁으로 드러나고 있음

▸ 현재 회자되고 있는 1세대 자율운전차들이 센서 융합 방식 기반으로 개발된 것이라면, 새로운 통합 센서 개발의 경쟁은 자율운전차 초기 시장이 형성되고 난 후 본격적으로 산업을 형성할 2세대 자율운전차 시장을 겨냥하고 있음

▸ 자율운전차 개발의 후발주자들은 이러한 흐름을 잘 파악하여, 자율운전차 시장 경쟁에서 계속 뒤처지지 않기 위해 통합 센싱 기술의 개발을 병행하는 등 전략적인 기술 개발 및 시장 진입 계획을 수립하고 실행해 나갈 필요가 있음

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1833호(2018. 2. 14. 발행)에 기고한 원고입니다.

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※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1810호(2017. 8. 23. 발행)에 기고한 원고입니다.

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테슬라의 저가 자율주행 전기차 &lsquo;모델3&rsquo;, 새로운 자동차 시대 개막.pdf

[ 요 약 ]

[ 본 문 ]

ž 테슬라(Tesla)가 7월부터 차량 인도를 시작한 ‘모델3(Model 3)’는 보급형 전기차라는 점과 함께 완전 자율운전 차량을 지향한다는 점에서 주목을 받고 있음

Ø 모델3는 일론 머스크 CEO가 테슬라의 모든 것을 쏟아 부었다고 말한 ‘대중형 전기차’로, 지속가능한 에너지로 전환이라는 일론 머스크의 포부를 지지한 50만 명의 사람들이 1년여 전 머스크의 약속만 믿고 예약금을 납부하여 출시 전부터 유명세를 탄 바 있음

Ø 테슬라의 기존 전기차 모델 라인업이 최소 9만 5천 달러여서 사실상 부유층만 구매 가능했다면, 모델3는 일반 자동차 가격과 비슷한 수준이기 때문에 전기차의 대중화에 결정적 기폭제가 될 것으로 기대를 모아 왔음

Ø 모델3의 기본형인 스탠더드 버전의 가격은 테슬라가 지금껏 약속했던 대로 3만 달러 대인 3만 5천 달러이고 장거리 운행용인 롱레인지 버전도 4만 5천 달러인데, 미국 정부의 보조금을 받을 수 있기 때문에 실제 비용은 5천 달러 이상 더 낮아 짐

Ø 스탠더드 모델은 완전 충전 시 350km를 달릴 수 있고 제로백은 6초 미만에 최고 속도 시속210km이며, 롱레인지 모델은 500km 주행이 가능하고 제로백은 5초 초반에 최고 속도 시속 225km여서 일반 자동차를 대체하기에 충분한 성능을 제공하고 있음

Ø 게다가 모델3는 ‘향상된 자동운전 지원 기능(Enhanced Autopilot)’을 제공하고 있는데, 이 기능은 자율운전 기능으로 업그레이드 될 수 있어 모델3가 대중적 성공을 거두게 된다면 단순히 전기차 보급 확대 차원을 넘어서는 사회적 영향력을 가져올 것으로 보임

ž 모델3는 자율운전에 필요한 하드웨어 장비를 탑재하고 있으며, 소프트웨어를 업데이트 하는 것 만으로 완전 자율운전차량(레벨 5)이 될 수 있다고 함

Ø 테슬라는 ‘완전한 자율운전 기능(Full Self-Driving Capability)’의 제공을 강조하고 있으며, 이를 위해 모델S의 최신 라인업과 모델3에 필요한 장비를 탑재했는데, 센서로 자동차 주위에 8대의 카메라와 초음파 센서 12개, 자동차 전면에 레이더 1개를 장착하고 있음

Ø 테슬라는 레이저 센서인 라이더(Lidar)는 사용하지 않기 때문에 카메라가 자동차의 눈이 되며, 센서 데이터들은 차량용 슈퍼 컴퓨터인 ‘엔비디아 드라이브(Nvidia Drive) PX2’로 처리됨

Ø 자율운전 기능은 ‘향상된 오토파일럿’ 기능 위에 구축되는데, 자율운전을 희망하는 운전자는 우선 모델3의 기본 차체에 옵션으로 5천 달러를 내고 오토파일럿 기능을 추가해야 하며, 다시 3천 달러를 추가해 자율운전이 가능하도록 소프트웨어를 업그레이드 해야 함

Ø 즉 8천 달러의 추가 요금을 통해 완전한 자율운전차량(레벨 5)을 손에 넣을 수 있게 되는 것인데, 테슬라는 이 기능의 제공 시기에 대해 아직 명확히 밝히고 있지 않으며 현재 완전한 자율운전 기능의 시험을 거듭하고 있는 중이라 말하고 있음

Ø 시기를 정확히 못박을 수 없는 것은 정부로부터 인가가 필요한 사안이고 따라서 자율운전 차량의 운행이 가능한 지역은 연방 정부 혹은 주 정부의 판단으로 결정될 것이기 때문

ž 테슬라는 라이더 센서 없이 저비용으로 자율운전 기능을 구현하고 있는데, 이를 위해 선택한 방식은 인공지능(AI) 역량을 강화해 소프트웨어 중심축을 둔 시스템을 구현하는 것

Ø 자율운전 차량에 탑재되는 여러 종류의 센서 중에서 가장 널리 사용되고 있는 것이 라이더인데, 라이더는 레이저 광으로 자동차 주위의 보행자나 다른 차량 등 객체를 파악하며, 다양한 조건 속에서도 안정적으로 측정 할 수 있어 가장 필수적인 센서로 받아들여지고 있음

Ø 반면 라이더는 부피가 있고, 가격이 비싸며 해상도가 충분하지 않은 것이 단점인데, 지붕에 장착하면 구급차의 사이렌 불빛을 방불케 해 디자인 측면에서 심각한 문제를 야기하며, 그 자체로 7만 달러 안팎인 부품 가격은 자율운전 차량 대중화에 최대 걸림돌로 지적받고 있음

Ø 라이더를 반도체 칩에 구현하여 소형화 한 제품이 등장하고 있기도 하지만 해상도가 충분하지 않아 아직 자율운전 차량에 탑재되지 못하고 있음

Ø 구글의 자회사인 웨이모(Waymo)는 이 문제를 해결하기 위해 독자적인 기술로 라이더를 개발하고 있는데, 라이더를 소형화하고 해상도를 향상시키되 가격은 기존 상용 제품의 1/10 수준으로 낮춰 자율운전 차량의 대중화를 위한 기술 기반을 닦고 있음

Ø 이와 더불어 웨이모는 ‘비전 시스템(Vision System)’이라 부르는 고성능 카메라도 개발하여 라이더와 함께 사용하고 있는데, 이런 방식은 ‘센서 퓨전(Sensor Fusion)’이라 불리며 자율운전에서는 사실상 표준 기술로 받아들여지고 있음

Ø 개별적으로는 불완전한 센서들이지만 이들을 조합하여 사용하면 전체 시스템에서는 선명한 영상을 얻을 수 있기 때문에, 센서 퓨전은 가장 안정적인 자율운전 구현 방법으로 웨이모 이외에 많은 기업들이 채택하고 있음

Ø 이런 현실에 비추어 보면 테슬라가 라이더 없이 카메라만으로 자율운전 기술을 구현하는 것도 차량 가격을 낮추는 혁신적인 방법이라 할 수 있음

Ø 딥러닝 기술을 바탕으로 카메라와 같은 일상적인 기기를 사용하여 안전한 자율운전 기술을 달성하려는 테슬라의 선택은 하드웨어가 아닌 소프트웨어에 축을 둠으로써 가격의 문제를 해결하려는 것으로, 테슬라 전기차 비즈니스의 성패를 좌우할 승부수라고 할 수 있음

ž 이런 배경 하에 테슬라는 자체 AI 개발 체제를 강화해 왔으며, 독자적인 자율주행 AI 기술인 ‘테슬라 비전(Tesla Vision)’은 테슬라 사업의 성패를 가름할 핵심 기술로 꼽히고 있음

Ø 테슬라의 독자적인 AI 기술은 ‘테슬라 비전’이라 불리는 심층신경망(Deep Neural Network)을 기반으로 구축되는데, 테슬라 비전은 차량에 탑재된 카메라로부터 영상이 입력되면 이를 분석하여 차량 주변의 개체를 파악하게 됨

Ø 기존의 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기술을 고도화 한 테슬라 비전은 객체를 빠짐없이 정확하게 확인할 수 있어, 안전성이 최우선으로 요구되는 자동차에 AI가 시각을 담당하는 자율운전 기술의 접목을 가능케 한다고 함

Ø 테슬라는 테슬라 비전을 탑재한 차량의 자율운전 데모 주행을 실시했는데, 테슬라 본사에서 출발해 다운타운을 통과해 다시 본사로 돌아오는 루트의 전 과정을 자율운전으로 주행하였음

Ø 데모 주행에서 테슬라 비전은 카메라 이미지를 분석하고 자동차 주위의 객체와 주행 경로 상의 객체, 차선, 신호등, 도로 표지판 등을 정확히 식별할 수 있음을 보여주었는데, 전문가들은 테슬라 비전의 완성도가 테슬라 자율주행 전기차 사업의 성패를 쥐고 있다고 보고 있음

Ø 이를 인정하듯 테슬라는 AI 개발 체제를 강화하고 있는데, 올해 6월에는 AI와 오토파일럿 부문에서 최고라 평가받고 있는 딥러닝 연구 전문가 안드레이 카패시를 채용하였음

Ø 또한 테슬라는 현재 판매되어 운행 중인 차량이 주행 중에 촬영하는 영상 이미지를 수집하기 시작했는데, 오토파일럿이 실행되는 동안 카메라가 촬영한 영상이 테슬라 클라우드로 전송되면, 테슬라는 수집된 이미지를 이용해 자율운전 기술을 정교화해 나가고 있음

Ø 웨이모는 개발 전용 차량으로 비디오 이미지를 수집할 수 밖에 없지만, 테슬라는 판매된 자동차들이 테스트 차량이 되어 대규모로 데이터를 수집하여 AI에 대한 교육이나 테스트에 활용할 수 있다는 것이 최대 강점임

ž 테슬라가 지향하는 완전 자율운전 차량 기술은 이용자와 차량 간의 인터페이스에도 큰 변화를 가져올 것으로 보임

Ø 모델3는 자동차 키가 별도로 없고 스마트폰이 블루투스로 도어와 통신하며 잠금과 해제를 하기 때문에 이용자가 스마트폰이 있어야만 탑승할 수 있는 구조로 되어 있으며, 다만, 긴급 사태에 대비해 전용 카드(NFC Key Card)가 제공되고 있음

Ø 운전석에는 15인치 디스플레이만 갖추고 있고 여기에서 모든 작업을 지시하는데, 최소한의 장비만 갖추고 점점 더 심플해지는 실내 디자인은 마치 애플의 제품 디자인을 연상시켜며, 자동차가 점차 컴퓨터에 접근하고 있음을 확인시켜주고 있음

Ø 테슬라는 모델3로 자율운전 할 수 있는 장소는 미국의 거의 모든 지역이라 설명하고 있는데, 탑승하여 목적지를 말하면 최적의 경로를 산정하여 그 위치까지 자동으로 주행하며, 목적지를 말하지 않으면 차량이 탑승자의 일정을 참조하여 행선지를 파악함

Ø 목적지에 도착하여 하차하면 자동차는 주차 모드가 되어 자동으로 빈 공간을 찾아 주차를 하며, 다시 차량을 이용하기 위해 스마트폰으로 자동차를 호출하면 자율주행으로 지정한 장소까지 와서 이용자를 맞이함

ž 이런 인터페이스 변화는 필연적으로 차량 소유가 아닌 차량 공유의 개념을 강화하게 되는데, 테슬라는 이미 카 쉐어링을 위한 자동차 네트워크를 개발하고 있음

Ø 지금은 차를 운전해 출근할 경우 퇴근하기 전까지 차량을 어쩔 수 없이 주차장에 주차시켜 놓아야 하며, 부분적으로 자율운전 기능을 구현한 차량이라 하더라도 현행 법률상 반드시 운전자가 탑승해야 주행이 허용되므로 주행 후에는 차량을 놀릴 수밖에 없음

Ø 그러나 완전 자율운전 차량은 탑승자를 목적지로 옮긴 후 그 곳에 계속 머무를 필요가 없으며 스스로 다른 곳으로 이동해 다른 탑승자를 태우는 일을 할 수 있어 상황이 완전히 달라짐

Ø 이런 점 때문에 자율운전 차량은 본질적으로 차량 공유 개념과 밀접하게 연관되어 있으며, 환경운동가들이 차량 감소와 주차 공간 효율화의 유력한 방안으로 자율운전 기술을 지지하고 나서는 이유가 되고 있음

Ø 테슬라는 자율운전 자동차들을 연결하는 네트워크인 ‘테슬라 네트워크(Tesla Network)’를 개발하고 있는데, 자동차가 완전 자율운전 차량이 되면 이를 통해 차량을 공유할 수 있게 될 것이라는 설명

Ø 가령 모델3 소유자는 휴가 기간이나 업무 시간대 등 자동차를 사용하지 않는 동안에 테슬라 네트워크 앱을 통해 이 차량을 다른 이용자에게 대여한다고 허용할 수 있고, 다른 이용자가 자신의 차량을 이용할 경우 임대 소득을 올릴 수 있게 된다는 것임

Ø 공유되는 차량은 자율운전으로 임차인의 위치로 직접 이동할 수 있으므로, 이용자 입장에서도 빌리는 데 전혀 수고가 들지 않는데, 테슬라 네트워크는 자율운전 자동차 시대의 카 쉐어링의 모습을 머리 속에 그릴 수 있게 해주고 있음

ž 카 쉐어링 뿐만 아니라 모델3는 새로운 자동차 시대로의 전환 속도를 대폭 앞당길 것으로 보이며, 자동차 산업 구조조정, 세금, 전력 등 각종 이슈의 활발한 논의를 촉진할 전망

Ø 카메라만으로 자율운전 기술을 개발하는 것은 고가의 라이더에서 벗어나 자율운전 차량을 대중화시킬 수 있는 방안으로 전세계 연구개발팀의 공통된 목표였으며 현재 테슬라가 가장 가까운 위치에 있다고 할 수 있음

Ø 테슬라 역시 아직 완전히 기술을 달성한 것으로 보이지 않지만 시판되고 있는 차량에서 수집한 데이터로 AI 개발을 가속화하고 있기 때문에 예상보다 이른 시점에 자율주행 차량이 대중적으로 보급될 가능성이 보이고 있음

Ø 일론 머스크는 2018년에 50만 대 생산, 2020년에 100만 대 생산을 목표로 하고 있는데, 그의 계획이 실현된다면 모델3는 사회 전반에 커다란 파장과 이슈를 몰고 올 것이 자명함

Ø 모델3의 고객 인도가 시작되며 이미 고급 세단의 판매량이 줄기 시작했는데 BMW 3시리즈와 메르세데스 C클래스의 7월 미국 판매는 각각 40%와 22% 감소했다고 하며, 현재 모든 예약이 실제 주문으로 이어진다면 모델3는 미국에서 가장 많이 팔린 자동차가 될 수도 있음

Ø 이는 전통적인 자동차 산업 생태계에는 엄청난 압박이 될 것이며, 자동차 업체들은 테슬라와 기술 경쟁을 해 승리하거나 테슬라의 사업이 망하길 비는 수밖에 없음

Ø 모델3 생산이 시작되자마자 미국에서는 기존 자동차의 판매 감소에 따른 휘발유세 감소를 보완할 세원으로 차량의 주행거리에 세금을 부과하는 ‘마일리지세’ 논의가 시작됐는데, 마일세는 각종 센서와 통신 장치가 장착돼 주행거리 파악이 쉬운 전기차를 겨냥한 것임

Ø 전기차 대중화로 전력 부족 현상이 초래될 것에 대비한 논의도 시작되고 있는데, 블룸버그에 따르면 세계 전력 소비에서 전기차 충전이 차지하는 비율이 2040년에 8%에 달할 것으로 보임

ž 테슬라의 사업에 현재 많은 위험이 존재하는 것도 사실이지만, 간과하지 말아야 할 것은 테슬라의 비전이 사람들의 마음을 움직이고 있으며 미래는 그렇게 갈 가능성이 크다는 점

Ø 테슬라의 2분기 실적 보고서에 따르면 매출은 약 27억 9천만 달러로 전년 동기의 12억 7천만 달러에 비해 2.2배 증가했으나 영업적자는 약 3억 4천만 달러로 전년 동기의 2억 9천만 달러 적자에 비해 적자 폭이 오히려 커졌음

Ø 적자 폭이 커진 원인은 모델3 개발과 생산 설비 확대 때문인데, 이처럼 취약한 재무구조와 로드스터, 모델S, 모델X 등 지금까지 출시된 차량들이 모두 차량 인도가 6~18개월 이상 지연된 과거 사례를 들어 모델3의 생산계획이 머스크의 바람대로 되지는 않을 것이란 분석이 많았음

Ø 자금 위기를 넘기기 위해 테슬라는 올해 7월 처음으로 15억 달러 규모의 회사채를 발행했는데, 국제 신용평가 기관인 무디스는 테슬라의 채권에 투자적격 등급 보다 6단계 아래로 평가하였고 S&P는 전체 21개 등급 가운데 16등급, 즉 사실상 망해가는 기업으로 평가하였음

Ø 그러나 정크 본드라는 평가와 달리 테슬라는 보통의 회사채들보다도 훨씬 낮은 수익률에 목표를 상회하는 18억 달러를 조달하였으며 2019년까지 현금 유동성을 확보하였음

Ø 전통적인 평가 기준과 달리 투자자들은 테슬라의 비전에 전폭적인 지지를 보내고 있는 것이며, 적자 폭이 늘어나는 것과 무관하게 올해 들어 테슬라의 주가는 70% 이상 급등하였음

Ø 비전이 사람들의 마음을 움직이는 것은 그것이 구체적인 것으로 받아들여질 때인데, 가령 모델3의 출시로 전기차 충전에 의한 전력 부족 문제에 대한 이슈가 제기되면, 태양광 패널업체 솔라시티를 26억 달러에 인수한 테슬라의 결정은 사람들에게 구체적 액션 플랜으로 인정받게 됨

Ø 보급형 자율주행 전기차의 등장과 태양광 패널로 테슬라는 이미 미래를 현실로 보여주었으며, 이는 이제 거스를 수 없는 흐름이 될 가능성이 높기 때문에, 미래를 준비하기 위한 생각과 발걸음의 속도에 더 이상 여유가 없다는 점을 직시할 필요가 있음