[공학저널 김하영 기자] 정밀도로 지도 개발을 통해 자율주행차의 도로 주행 시기가 앞당겨질 전망이다.
전 세계적으로 자율주행 자동차에 대한 관심이 뜨겁다. 구글과 테슬라 뿐 아니라 국내에서도 자율주행차에 대한 기술 개발은 활발히 이뤄지고 있다.
국내 역시 레벨3 자율주행차 상용화 목표에 발맞춰, 자율주행 관련 기술 개발에 총력을 다하는 중이다. 현재 정부는 자율주행 기술을 개발하기 위한 연구와 기술개발‧인프라 구축을 진행하고 있으며, 오는 2020년까지 3레벨의 자율주행 상용화를 목표로 하고 있다.
자율주행 3레벨은 고속도로에서 차선 변경·장애물 회피 등을 자동차 스스로 진행하며, 긴급상황 발생 시에만 운전자가 개입한다. 이를 실현하기 위해서는 차량의 인지·판단·제어를 지원하는 ‘정밀도로 지도(High Definition Map)’가 필수적이다.
특히, 도로의 경계·차선·신호등·표지판·각종 시설물 등의 정보를 센티미터(cm) 단위로 매우 정확하게 나타낸 정밀지도를 확보해야만 악천후·차량 센서 고장 등 긴급 상황에서도 안정적인 자율주행을 구현할 수 있다.
지난 달 국토지리정보원에서는 이러한 정밀도로 지도 구축을 위한 사업자 선정 절차가 진행됐다. 가장 넓은 권역인 1권역은 공간정보 산업계에서 굴지의 기업으로 자리 잡은 ㈜올포랜드가 차지하게 됐다.
최근 전통적인 공간정보 기술인 GIS기술과 건설 설계 시 생산되는 3차원 BIM자료를 융복합한 3차원 건설공간정보 솔루션으로 이목을 집중시켰던 올포랜드는 새로운 도전을 위한 모든 작업을 마친 상태다. 정밀도로 지도 구축 작업을 위해 고가의 최신 MMS장비까지 구축했다.
정밀도로 지도를 제작하기 위해서는 라이다(LiDar)·레이다(Radar)·카메라 등 첨단 장치들이 부착된 MMS(Mobile Mapping System) 장비가 필요하다. MMS는 정밀한 레이저 신호를 통해서 도로의 차선이나 표지판 등을 인식하고, 이를 지도화 시킬 수 있도록 도와주는 역할을 한다. 레이저 포이트 클라우드 데이터뿐만 아니라 도로에 대한 전방위 파노라마 사진도 함께 취득할 수 있어 도로 운영 관리에서도 활용되고 있다.
올포랜드는 올해 정밀도로 지도 구축을 위해 국내 자율주행 스타트업인 (주)스트리스(Stryx)와 인공지능(AI) 기술을 이용한 자동차선 및 표지 인식 시스템을 공동 개발할 계획이다.
올포랜드 김병기 대표이사(사진)는 “앞으로도 꾸준히 기존의 시스템・소프트웨어 개발과 더불어 4차 산업의 기반이 되는 최신 기술들을 개발하고 이를 공간정보 분야에 접목해 새로운 시장에 적용할 것”이라며 “올포랜드는 자율주행차를 위한 정밀지도 제작을 위한 준비가 완료됐으며, 올해 1권역을 넘어 전국 자동차 전용도로의 정밀지도 구축을 목표로 힘쓸 예정”이라고 말했다.
