Tesla V100지원 | Nuvo-8208GC | AI(인공지능) 자율 주행 자동차
이처럼 세계적으로 자율 주행 기술과 AI에 대한 관심이 늘면서 점점 발전의 추세를 보이는데요. 이에 맞춰 AI 자율 주행에 대해 말씀드리겠습니다.
자율 주행이란?
자율 주행이란 운전자가 직접 조작하지 않아도 자동차가 주행 환경을 인식해 위험을 판단하고 주행 경로를 계획해 스스로 운전하는 자동차로써 감지시스템, 중앙제어장치, 액추에이터 등으로 구성되어 있습니다. 또한 로봇 및 컴퓨터공학, GPS, 정밀 센서, 전자제어 등 첨단 기술을 필요로 합니다.
2016년, 미국 자동차 공학회(Society of Automotive Engineers; SAE)는 레벨 0부터 5까지 자율 주행 등급을 매겼습니다.
레벨 0 ‘경고’는 자율 주행 기술이 아예 없는 상태입니다. 차량에 탑재된 센서는 운전자에게 경고만 할 뿐이라 결국은 운전자가 직접 운전을 해야 합니다.
레벨 1 ‘보조’는 위기 상황이 발생했을 때 브레이크를 대신 밟아주기만 하기 때문에 긴급제동만 가능한 상태입니다.
레벨 2 ‘부분적 자율 주행’은 자동차가 스티어링을 대신해주지만, 여전히 운전자가 핸들에서 손을 떼기에는 많은 위험부담이 있습니다.
진정한 자율 주행은 레벨 3 ‘조건적 자동화’부터라고 할 수 있습니다. 레벨 3부터는 시스템의 몫으로 넘어갑니다. 이 수준에서는 환경이 적당히 맞을 때만 자율 주행이 가능합니다.
그 외에도 레벨 4 ‘고등 자동화’를 거쳐 레벨 5 ‘완전 자동화’까지 가면 아예 운전자가 필요 없어지지만, 아직은 미래의 이야기로 현재 국내 자율 주행 차량 상용화 수준은 레벨 2입니다. 즉 레벨 3 자율주행 차량은 현재 개발 중에 있다고 볼 수 있습니다.
AI 하드웨어의 조건
AI 자율 주행 상용화를 위해서는 전력소비가 적으면서도 강력한 성능의 AI 하드웨어가 필수입니다.
Intel에서는 빅데이터 학습으로 인지·판단 성능 향상되나, 완전 자율 주행에는 기존 자율 주행보다 연산량이 1,000배 이상 많기 때문에 AI 전용 Computing(컴퓨팅) 모듈이 필요하며, 상용화를 위해서는 최대 50W 이하의 전력으로 최소 100TFLOPS 이상의 성능이 필요한 것으로 예측하고 있습니다. 이는 NVIDIA Tesla V100을 지원하는Nuvo-8208GC가 적합합니다.
한국의 자율 주행 자동차 개발 현황
자율 주행 자동차는 단순한 운송수단의 발전이 아닌 기계, 통신, 전자, C-ITS 등 다양한 분야가 융합된 신산업 분야 창출과 전체 교통사고의 약 90%를 차지하는 운전자 과실에 의한 교통사고 감소, 연비 향상 및 배출가스 저감 등 경제, 사회 등 다양한 분야에서 획기적 변화를 예고하고 있습니다. 이와 같은 이유에서 미국, 영국 등 주요 선진국은 물론 UN 차원에서도 자율 주행 자동차 관련 기술 개발에 적극적으로 나서고 있습니다. 우리나라에서도 2014년 스마트자동차 추진단 발족을 시작으로, 2015년에는 자율 주행 자동차 상용화 지원을 위한 범부처 실행계획을 수립하여 관련 사업을 추진하고 있습니다.
국내외 주요 자동차 제작사에서는 2020년 자율 주행 자동차 양산 계획을 발표하는 등 자율 주행 자동차는 이미 미래기술 개발이 아닌 현재 진행형 기술로 우리에게 다가오고 있습니다.
자율주행차 판매 시점은 대부분 2020년으로 예상하고 있으며, 보스턴컨설팅그룹은 2035년경 전 세계 자율 차 매출이 77억 달러 (완전 자율 차 38억 달러)에 이르고 시판 차량 4대 중 1대는 자율주행 차량이 될 것으로 전망하고 있습니다. 세계 주요 자동차 제작사에서도 2020년 전후로 레벨 3 기술이 적용된 자동차를 판매할 계획에 있어, 2020년경에는 자율 주행기술이 적용된 자동차 구매가 가능할 것으로 예상됩니다.
