라온로드 “교통 체계의 클라우드 전환, 자율주행차 고도화 앞당긴다”

IT동아

2022.12.08 18:04:36

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[IT동아 김영우 기자] 한때 공상과학의 영역으로만 여겨지던 자율주행 자동차가 이젠 현실 가까이 바짝 다가섰다. 운전자가 부분적으로만 개입하고 대부분의 운전 조작을 시스템이 담당하는 ‘레벨 3’ 수준의 자율주행차는 이미 출시되었으며, 이보다 고도화된 ‘레벨 4’ 자율주행차 역시 일부 상용화되어 시범 운행을 하고 있다.

(출처=셔터스톡)

레벨 4 정도의 수준이라면 사실상 운전자가 할 것이 별로 없는 수준이라 자율주행 ‘차량’으로서는 더할 나위가 없다. 다만 단순히 차량이 똑똑한 것만으로는 한계가 분명하다. 단순히 목적지까지 주행이 가능한 것을 넘어, 보다 빠르게, 그리고 안전하게 운행이 가능 하려면 시시각각 변하는 도로조건과 환경까지 고려해야 하기 때문이다.

이는 경로 상에 있는 차량 및 보행자들의 상태, 신호기의 전환 주기, 그리고 사고 유발 요소를 비롯한 돌발 이벤트 등, 다양한 데이터를 수집해 운행에 반영해야 함을 의미한다. 이런 이유 때문에 사람의 개입이 전혀 필요 없는 완전한 자율주행 단계인 ‘레벨 5’에 도달하는 것은 쉽지 않은 일이다.

이와 관련해 주목할 만한 것은 인공지능(AI)이나 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 엣지컴퓨팅을 비롯한 첨단기술을 적용한 지능형 교통 체계(Intelligent Transportation Systems, ITS)다. 이를 통해 교차로나 횡단보도를 비롯한 각 구역의 신호 정보나 통행량, 차량 종류, 돌발상황 등의 데이터를 수집하며, 이를 통해 전반적인 신호 운영을 최적화하는 등의 교통 정책에도 반영할 수 있다. 이미 상당수의 지방자치단체 교통센터에는 ITS가 적용되어 운영 중이다.

지능형 교통 체계(ITS)의 구성 사례 (출처=안양시)

이러한 스마트 교통체계 관련 데이터를 자율주행 차량과 연계한다면 완전한 자율주행 시스템에 한 발 더 다가설 수 있다. 하지만 그런 체계를 현실화하는 것은 그다지 만만하지 않다. 각종 교통 데이터를 수집하는 단계를 넘어, 이를 다른 서비스에도 응용할 수 있도록 데이터 가공이 필요하며, 외부와 데이터 연동이 가능한 네트워크 환경 역시 필요하다.

다만 현재 지자체들은 자체 서버인 온프레미스(On-premise) 기반의 교통 관제 시스템을 운영하고 있어 외부 서비스와의 연동이 쉽지 않다. 또한 전문가 및 관리 인력의 부족으로 인해 스마트 교차로를 비롯한 IoT 인프라를 통해 발생하는 데이터 역시 가공이나 연계 없이 대부분 방치된 상태다. 자율주행차와의 연동은 커녕, 지자체 간 데이터 호환이나 연계 역시 미진할 수 밖에 없다.

이와 관련, 스마트 교통 솔루션 전문업체인 ‘라온로드’에서 2022년 공공부문 이용 SaaS 개발·검증 정부 과제의 일환으로 ‘TMaaS(Traffic Management as a Service)’의 개념을 제시한 것에 주목할 만하다. 이는 교통 데이터 수집가공(TCS), 교통관제(TMS), 디지털트윈(DTN)을 클라우드 서비스로 전환하는 내용을 담고 있다.

클라우드 전환을 통해 폭증하는 데이터 및 부족한 전문 인력의 문제를 해결할 수 있을 뿐 아니라, 원활한 데이터 가공/공유를 통해 기업들은 새로운 기술 및 서비스를 선보일 기회를 가지게 된다. 자율주행 시스템과의 연계 역시 그 중의 하나다.

현재 라온로드는 자율주행 차량의 필수 인프라인 정밀도로지도의 차선, 신호, 랜드마크 정보를 활용해 라온 DTN 디지털트윈 모델 고도화를 추진하고 있다. 이를 통해 정밀도로지도 위에 실시간 교통정보를 제공, 자율주행을 위한 동적정보지도(LDM, Local Dynamic Map)를 구현할 수 있다. 특히 LDM을 구성하는 총 4단계의 계층(Layer) 중에 실시간 인프라 정보(교통 상황 및 신호)에 해당하는 L3에 주목할 만하다.

다만, TMaaS 및 이와 연동한 완전한 자율주행 시스템의 등장을 위해서는 아직 넘어야 할 과제도 많다. 스마트 교통 솔루션을 통해 수집된 정보를 클라우드에 올리고 차량에 전하는 체계도 아직 마련되지 않았다. 이를 위한 통신 규약을 정하는 것도 쉽지 않은 일이다.

이와 관련해 라온로드의 관계자는 취재진과의 인터뷰에서 “아직 완전한 자율주행차가 등장하지 못하는 이유를 차량 자체에서만 찾곤 하는데 이는 매우 근시인적인 판단” 이라며, “교통 관제 시스템의 클라우드화가 자율주행 시스템의 고도화를 크게 앞당길 수 있다는 것을 지자체 공무원들 및 정책 입안자들이 빨리 인식해야 한다”라고 의견을 밝혔다.

글 / IT동아 김영우(pengo@itdonga.com)

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