미래 자율주행 기술의 전망이라는 자율주행에 꼭 필요할까? 자율주행 작동원리와 전망, 결론
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일반적으로 선행되는 기술은 수익이 창출되는 산업현장에서 먼저 개발됩니다. 따라서 자율주행도 운송 및 배송 업계에서 먼저 적용되는 확률이 높습니다. 기업의 지출비용 중 인건비가 큰 부분을 차지하므로 자율주행을 통해 자원을 절감할 수 있다면 기업 입장에서는 당기순이익을 크게 증가시킬 수 있습니다. 따라서 글로벌 커머스 기업인 아마존은 자율 주행 기술을 통해 물품 선적부터 배송까지 완전 자율화를 실현하기 위해 자율 주행 관련 기업에 많은 돈을 투자하고 있습니다. 글로벌 기업이 특정 산업에 투자해 기술개발을 이끈다면 관련 산업은 크게 성장할 수밖에 없습니다. 따라서 앞으로 자율주행기술의 발전은 시간문제라 생각됩니다.
라이더는 자율주행에 꼭 필요할까.
현재 자율주행기술 개발에서는 테슬라 진영과 반테슬라 진영으로 나뉘어져 있습니다. 카메라만 이용해 완전 자율주행을 실현할 수 있다는 테슬라 진영과 라이더와 레이더를 조합해 완전 자율주행을 실현해야 한다는 반 테슬라 진영으로 나뉘고 있는 것입니다. Elonmusk는 자율주행 인공지능이 충분히 발달되어 있다면 레이더와 레이더 없이도 카메라만으로 충분히 자율주행을 실현할 수 있다고 말합니다. 반대로 자율주행은 사람의 생명을 위협하는 문제이므로 단 0.1%의 실수도 허용되지 않습니다. 따라서 반드시 많은 정보를 최대한으로 모아서 인공지능이 보다 정확하고 빠르게 판단을 내릴 수 있도록 해야 한다라는 거죠.
자율주행 작동원리와 전망차에서 자율주행을 실현하는 메커니즘은 차량에 장착된 라이더, 레이더, 카메라와 같은 각종 센서로부터 들어오는 외부정보를 바탕으로 인공지능이 주행에 대한 판단을 신속히 내리는 것입니다. 하지만 여기서 중요한 것은 사고는 찰나에 발생하기 때문에 외부 정보를 바탕으로 인공지능이 신속히 판단을 내려야 한다는 점입니다. 즉, 단시간에 인공지능은 외부에서 들어온 시각 정보, 위치 정보, 거리 정보와 같은 정보를 빠르게 분류하고 판단하여 안전하게 주행해야 합니다.
카메라 레이다 라이다
자율주행을 위해 사용되는 카메라, 라이더, 그리고 레이더 센서는 각기 다른 장점과 단점을 가지고 있어서 서로 부족한 부분을 보완해 주는 역할을 합니다. 예를 들어 카메라 센서를 통해 시각적인 정보를 얻을 수 있습니다. 하지만 안개나 폭우 같은 날씨가 안 좋을 때는 우리도 앞을 볼 수 없듯이 카메라 센서를 통해서도 정확한 정보를 얻을 수 없어요. 레이더는 높은 해상도를 지원하지 못하고 정지된 물체에 대해 정확한 판단을 하지 못하는 단점을 가지고 있습니다.
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테슬라는 라이더 대너 레이더에서 들어오는 정보의 부재를 보완하기 위해 세계의 많은 테슬라 차량에서 들어오는 많은 데이터를 분석하여 이를 자율주행 인공지능에 적용하고 있습니다. 또한 빅데이터를 바탕으로 스스로 학습하는 알고리즘을 개발하여 테슬라가 추구하는 방향으로 점차 나아가고 있습니다. 반면 다른 완성차 OEM은 라이더를 장착한 테스트 카를 통해 자율주행 관련 데이터를 얻고 있지만 현재 전 세계 테슬라 차량에서 들어오는 데이터 양에 비해 턱없이 부족한 수준입니다.
우리가 말하는 완전 자율주행은 운전자가 없는 자율주행을 말하며, 자율주행 Lv.5를 의미합니다. 현재 양산되어 저희가 타고 있는 차량은 자율주행 Lv.2 정도의 수준에서 자율주행을 실현할 수 있습니다. CES에서 모빌아이측은 Lv.4의 자율주행이 상용화되기까지는 약 10년 이상 걸릴 것으로 예상하고 있습니다.
결론적으로 아직 자율주행 관련 기술은 가야 할 길이 많이 남아 있어 아직 어떤 기업이 관련 산업을 선도할지는 아무도 모릅니다.” 하지만 투자자로서 성장해 가는 산업 트렌드를 항상 주시하고 이 성장성에 혜택을 받을 수 있는 기업에 투자하여 자산을 늘려야 합니다.
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