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자율주행차도 다 같은 자율주행차가 아닙니다. SAE International이 자율주행차의 레벨을 분류해 놓은걸 아시나요? 레벨 0(자동화 없음)부터 레벨 5(완전한 자율주행)까지 5단계로 나눠진 자동화가 있는데요. 현재 생산되는 자율주행차의 최고레벨은 레벨 2입니다. 이 레벨은 부분적인 자율주행이 이루어집니다. 예를 들면, 전방 차량으로부터 적당한 거리를 유지하면서 차선 내에서 설정된 속도로 주행하고 가속, 제동, 방향전환 등을 지속적으로 제어하는 자동화 시스템을 의미합니다. 또한, 시스템이 처리할 수 없는 상황일 경우 인간 운전자가 직접 운전할 수 있도록 준비하는 시스템도 포함합니다. 하지만 레벨 2 자율주행차는 아직 완전한 자율주행을 할 수 없기 때문에 인간 운전자의 역할도 여전히 중요합니다. 올해..

자율주행차가 실제 도로를 주행하기 전 반드시 거쳐야 하는 과정이 바로 컴퓨터 시뮬레이션입니다. 컴퓨터 시뮬레이션이란 통제된 환경에서의 안전성에 대한 자율주행차의 기술을 시험하기 위한 기술인데요. 시간과 자원이 부족한 경우 또는 실제 테스트가 사실상 불가능한 경우 시스템상에서 성능을 알아보도록 하는 능력을 제공합니다. 이러한 테스트에서 얻은 데이터는 실제 개발되기 전에 자율주행차가 어떻게 수행할지에 대한 인사이트를 제공하여 이를 활용할 수 있습니다. 2019년 7월 Ford가 인수한 Quantum Signal AI는 자율주행차의 내외부를 테스트하고 검증하기 위해 수학적인 모델링을 이용한 시뮬레이션 툴을 구축하는 기업입니다. 2021년에 자율주행차의 상업화 서비스를 착수하겠다는 Ford의 목표를 지원하기 위..

전자파간섭(EMI)을 줄이기 위한 규제 현황 일반적으로 EV(전기 자동차)는 단시간 노출 시 인체 건강에 영향을 미치지 않은 비이온 전자파 방사선을 만들기 때문에 큰 문제가 되지는 않습니다. 하지만 방사 자기장이 표준한계 이상일 때 장시간 노출되면 인간의 건강에 영향을 미치기 시작합니다. 그렇기 때문에 EV를 설계할 때는 전자파 노출에 따른 위험을 반드시 고려해야 합니다. 보통 승객이 전자파에 노출되는 경로는 '전륜/후륜 구동과 같은 EV의 전력 level 및 topologies, 배터리 배치, 승객과 전원장비 사이의 거리 등'에 의해 영향을 받게 됩니다. 세계보건기구(WHO)와 국제 비이온방사선 보호 위원호(ICNIRP), EU지침, IEEE는 전자기장 피폭으로 인해 발생 가능한 폐해를 고려하여 '공공..

우리가 일상에서 사용하는 거의 모든 전자장치는 전자기장을 방출하는데, 이러한 전자기장은 전류가 도체를 통과할 때 생성됩니다. 예를 들어, TV, 세탁기, 인덕션, 교통신호등, 휴대전화, ATM, 노트북 등과 같은 전자장치뿐만 아니라 자동차에서도 점화시스템, 스타터모터, 스위치에서 광대역(broadband) 전자파간섭(EMI)이 발생되고, 전자장치로부터는 협대역(narrowband) 전자파간섭이 발생되어 문제가 생깁니다. 게다가 기존 자동차와 비교할 때 EV(전기 자동차)는 배터리, BMS, DC-DC 컨버터, 인버터, 전기모터, 차량 주변에 분포된 고출력 케이블, 충전기와 같은 다양한 서브 시스템과 전자부품으로 이루어져 있습니다. 이 모든 것은 많은 전자파간섭을 일으키는 고출력 및 고주파수에서 작동하게 ..

현대 생활에서 무선 기술은 빼놓을 수 없는 부분이 되었습니다. 라디오, TV, Wifi, 셀룰러 기술은 이제 경제의 핵심이 되었습니다. 하지만 이러한 기술의 발전에도 불구하고, 무선기술의 핵심인 전자파가 인간 혹은 자연으로부터 간섭을 받아 문제가 생겨 큰 불편함을 만들어냅니다. 자율주행차는 인식과 통신에 있어 무선기술을 사용하고 있으므로, 무선기술이 주의깊게 다루어지지 않으면 자율주행차가 오작동하면서 심각한 안전문제가 발생할 가능성이 큽니다. 전자파간섭과 관련하여 몇 가지 사례가 있습니다. 한 예로 이스라엘에서 테스트 중이던 Intel Mobileye AV 사고를 들 수 있는데요. 이 사건은, Mobileye 차량이 테스트 중 신호등이 빨간불일 때 멈추지 않고 달려서 화제가 되었습니다. 원인은 차량에 탑..

자율주행차량에 있어 주변에 무슨 일이 일어나는지를 감지하는 것만큼 중요한 것은 없습니다. 자율주행차량은 인간 운전자처럼 즉각적인 판단력이 필요한데요. 오늘날 대부분의 자율주행차량은 다양한 센서를 이용하여 주변 사물을 인식하고 있습니다. 대부분의 시스템은 카메라, 레이더 센서, LiDAR 센서를 사용하고 있고, 이러한 데이터를 이용해 차량 주변의 광범위한 뷰를 스크린에 띄워줍니다. 하지만 문제는 악의적인 목적으로 자율주행차량의 인식시스템을 속이는 공격자들이 있을 수 있다는 겁니다. 예를 들어 카메라 기반의 인식 시스템은 단순히 신호등에 스티커를 붙여놓는 것만으로도 쉽게 속일 수 있다고 합니다. 미시간대의 RobustNet Research Group, UC Irvine의 컴퓨터과학자 Qi Alfred Che..

현재 자율주행차는 보통 위치측정을 위해 카메라와 센서를 사용하고 있습니다. 하지만 비와 눈 속에서 이러한 센서는 도로 위에 그려진 차선 표시나 교통 표지를 인식할 수도 없고, 하늘에서 내리는 비와 눈으로 LIDAR 센서의 레이저가 오작동하는 문제가 발생합니다. MIT 연구원들은 이러한 문제를 해결하기 위해 자동차가 실시간으로 도로 위와 바닥을 감지할 수 있도록 하는 시스템인 '지상침투레이더(Localizing Ground-Penetrating Radar, LGPR)'을 개발했습니다. LGPR은 전자파 펄스(electromagnetic pulse)를 지상으로 보냄으로써 흙, 바위, 뿌리 등의 위험요소를 측정하고, 이러한 데이터는 자율주행차를 위한 시각화된 지도로 제공됩니다. LGPR 기술은 카메라나 레이저..

Kenneth Research에 따르면 자율주행 시장은 연간 36.2%씩 정장하여 2023년까지 1,731억 5,000만 달러의 글로벌 매출을 올릴 것으로 보입니다. 자율주행 시장은 매년 급속도로 성장하고 있지만, 센서 감지 기술은 상용화를 늦추고, 교통사고 원인으로 지적되었습니다. 자율주행 차량에는 카메라, Radar, ultrasonic sensor, LiDAR의 4가지 센서가 보편적으로 사용됩니다. 다만, 각각의 센서는 인식 문제를 갖고 있습니다. 이 때문에 차량이 자율주행 레벨 3~5를 주행하기 위해서는 추가 센서가 필요하거나 센서 성능을 개선해야 합니다. ·Camera: 물체를 식별 및 분류할 수 있으나 단거리에서만 가능함. 짙은 안개, 어둠, 직사광선, 밝은 조명, 악천후에 가시성이 떨어짐 ·..