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최근 신문에 자주 눈에 띄는 기사들이 있다.
“울산 남구, 디지털트윈 방식의 ‘고정밀 3D 공간정보’ 제작해 행정 서비스 품질 높인다”
지금의 시대는 구청에서도 고품질 행정서비스 제공을 위해 고정밀 3D 공간정보가 필요하다. 이런 기사는 최근 흔하게 볼 수 있을 정도로 고정밀 3D 공간정보는 우리의 일상생활 속에서 함께하고 있다.
고정밀 지도(HD-map : High Definition-map)는 자율주행을 위한 도로와 주변 지형의 실제 정보를 높은 정확도로 구축한 3차원 정밀 도로지도로써 자율주행 차량의 눈, 안전을 위한 중요한 데이터다. HD-Map의 정보를 보면 차로, 차선, 신호등, 도로 표지판 등 차량 흐름에 영향을 미치는 정보를 포함하며, 오차 범위 10cm 이내의 정밀한 공간정보를 구축해 자율주행 차량이 안전하고 올바른 의사결정을 내릴 수 있도록 정보를 제공한다.
최근 한국판 뉴딜 사업의 디지털트윈 국토 핵심 기반자료로 활용되고 특히, 올해 7월부터 자율주행자동차법과 부분 자율주행차 안전기준 제정에 따라 레벨3(자율주행차는 운전자가 운전대에서 손을 떼도 알아서 차선을 유지하며 주행)이 가능해져 그 가치와 활용성이 높아지고 있다.
행정서비스 및 자율주행 차량 분야에서 이런 수요가 많다 보니 고정밀 3D 공간정보를 생성하는 방법에도 많은 변화가 있다. 기존에는 MMS(Mobile Mapping System) 차량에 장착된 LIDAR, 카메라, GPS로 도로나 공간을 스캔하여 자료수집을 하고 다양한 유형의 수집된 데이터를 보정하여 불필요한 부분을 삭제하는 등의 수작업으로 후가공하여 생성하였지만, 이제는 딥러닝을 통해서 촬영한 영상에서 유효한 정보 식별과 공간정보를 추출하고 지형, 건물의 고해상도 영상을 구축하기 위해서 드론을 활용하는 사례도 많이 있다.
현대엠엔소프트의 경우 데이터 취득을 위해 MMS 차량 진입이 어려운 상황에서는 드론을 이용해서 정보에 음영 구간을 줄이고 있다. Naver Labs에서는 Hybrid HD Mapping이라고 불리는 기술을 개발하여 공간정보 구축에 활용하고 있으며 생성된 고정밀 3D 공간정보 데이터셋은 외부에 공개하고 있다. Hybrid HD Mapping은 항공촬영 이미지를 합성하고 AI 기술을 활용해 도로 네트워크(중앙선, 차선, 정지선) 정보를 추출하여 기존방식 대비 제작 비용을 절감하고 정확도는 유지하는 방식이다.
자율주행에 활용되는 실시간 센서는 악천후 및 폭설로 인해 노면 차선 인식 오류나 시야 확보가 어려워 센서의 인식 오차가 발생한다. 또한, 도로의 노후화로 차선 인식이 어려운 경우도 많은 것이 현실이다. 이런 상황에서의 자율주행을 지속하려면 센서 뿐만 아니라 HD-Map의 정보가 절실하다. 전문가들은 HD-Map도 자율주행을 위한 하나의 센서로 서로 보완적인 존재라고 한다. 즉, 고정밀 3D 공간정보는 자율주행차의 운행을 위한 도로의 사전정보를 제공하고 하드웨어적인 센서는 보행자 또는 사물의 동적 정보만 탐지하여 분석 속도 및 성능을 향상시켜 보다 안전하고 효율적인 자율주행 환경을 제공한다.
자율주행에서의 안전성 확보를 위해서 HD-Map 활용은 선택이 아닌 필수이기 때문에 HD-Map 구축은 꼭 필요하며 자율주행 상용화에서 가장 크고 중요한 숙제가 될 것이다.
이런 요구에 대응하고자 정부 부처에서도 R&D 지원을 통해서 많은 투자를 하고 있다. 특히, 다부처연구사업으로 국토부의 실감형 공간정보연구단에서는 신기술로 HD-Map 구축 방법을 연구하고 산업부의 공간정보 가상훈련연구단에서는 이런 HD-Map을 이용한 자율주행에서의 활용 방법을 연구 개발하고 있다. 차량 시뮬레이션 뿐만 아니라 최근 드론 조종훈련이나 항공 조종사들의 비행착각(조종사는 정상 비행상태라고 생각하지만 실제 상황을 반대로 착각하는 현상)을 3D로 시뮬레이션하는 조종훈련을 통해 막을 수 있도록 활용함으로써 시간과 비용을 크게 줄일 수 있다.
HD-Map 데이터 제공 사업에서의 추가적인 고려사항은 시간이다. 최신 지형을 반영해야 하는 실시간성 유지가 중요하다. 실제 지형과 다른 잘못된 정보 제공은 위험성을 배포 하는 것이 될 것이다.
HD-Map의 활용은 자율주행의 센서를 보완하는 역할에서 벗어나 보다 많은 분야에서 사용될 것이고 관련하여 많은 연구가 진행되기 때문에 4차 산업혁명과 연계하여 미래에는 생활 안전과 편리성을 높여 줄 것으로 기대한다.
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