자동차의 통신 및 컴퓨팅 기능이 강화되면서 자동차는 스마트폰을 잇는 새로운 모바일 플랫폼으로 인식되고 있는데요 이에 따라 커넥티드카 기술로 많은 파생사업이 발생하고 있습니다.

커넥티드카 기술로 내비게이션과 같은 운전자보조 서비스, 동승객을 위한 인포테인먼트, 정비/진단을 위한 실시간 차량 모니터링 등이 가능할 것입니다.

구글과 애플은 각각 안드로이드 오토와 카플레이로 자동차용 OS와 앱 시장을 두고 일찌감치 경쟁 중이며 완성차 업계는 이들과 협력 통해 플랫폼 선점경쟁 차량용 5G 통신 등장에 따라 기존보다 5~20배 빠른 속도로 차량밀집구간에서도 지연이나 단절없이 안전한 데이터 송수신이 가능할 것으로 보입니다.

자율주행차용 센서 및 전장품은 안전, 운전보조 목적으로 빠르게 성장하고 있는데 앞으로 3년후면 관련 센서시장 규모만 258억달러에 이를 것으로 전망됩니다.

자율주행차는 많은 센서와 이를 통한 데이터 확보, 분석 등을 통해 주행할 수 있는 전략을 마련해야 합니다. 이에 AI컴퓨터가 반드시 필요할 것입니다.

완전자율주행차가 실용화되기까지는 시간이 필요할 것으로 보이나 그 사이 운전자를 보조하는 ADAS 시장이 크게 발전할 것으로 여겨집니다.

ADAS는 ‘첨단 운전자 지원 시스템(Advanced Driver Assistance Systems)’으로 운전 중 발생할 수 있는 수많은 상황 가운데 일부를 차량 스스로 인지하고 상황을 판단, 기계장치를 제어하는 기술입니다. 복잡한 차량 제어 프로세스에서 운전자를 돕고 보완하며 궁극으로는 자율주행 기술을 완성하기 위해 개발됐습니다.

레벨 4, 5의 완전자율주행 기술구현을 위해서는 다양한 실생활 조건에서 아직 센서와 컴퓨팅 기술의 검증 필요한 단계입니다.

손안의 플랫폼이 자동차로 확장되면서 새로운 시장 기회 창출이 기대됩니다. 강화된 연결성을 바탕으로 도로, 기상정보와 같은 운전자 보조서비스가 실시간 제공되며 비디오 게임과 같은 엔터테인먼트, 실시간 차량정비서비스도 가능할 것입니다.

커넥티드카 서비스 확산에 따라 자동차는 기존의 이동수단 외 회의가 가능한 사무공간, 여가시간을 보내는 휴식공간으로도 활용 가능할 것입니다.

모바일 시장 포화로 인해 IT기업들은 자동차 속 플랫폼 선점을 위해 각축전을 벌이고 있습니다. 모바일 플랫폼에서 큰 성공을 거둔 애플과 구글은 다음 성장시장을 커넥티드카 플랫폼으로 보고 각각 애플 카플레이와 안드로이드 오토를 적극 개발하고 있는 것으로 알려졌습니다.

국내에서도 카카오는 택시 및 대리기사 호출, 주차이용 서비스를 통합한 T모빌리티로, 네이버는 자동차용 OS인 AWAY를 기반으로 플랫폼 사업에 진입해 있습니다.

완성차 업계도 자동차 시장 주도권을 놓치지 않기 위해 다양한 협력을 추진하고 있는데 현대·기아자동차는 2018년부터 구글, 카카오와 협력해 안드로이드 오토와 카카오 지도를 활용한 내비게이션 시스템을 도입해 운영하고 있으며 쌍용자동차는 2019년 첫 커넥티드카 출시를 목표로 태스크포스 운영, LG유플러스와 파트너십 체결 후 인포테인먼트, 카투홈, V2X2기술 활용 서비스를 개발하고 있다고 합니다.

특히 이러한 커넥티드카 시대를 열기 위해 가장 필요한 요건은 바로 초고속 통신일 것입니다. 바로 5G가 그 역할을 해줄 핵심 요소로 자리매김하고 있습니다.

5G는 빠른 속도와 높은 신뢰도로 자동차 분야 활용도가 높을 것으로 기대되고 있습니다. 이는 LTE에 비해 5~20배 빠르고 최대 시속 500km까지 빠르게 이동하는 차량에서도 긴 지연 없이 송수신이 가능하게 할 수 있기 때문입니다.

여기에 더해 앞서 언급했듯이 자율주행차용 센서와 AI 컴퓨터도 커넥티드카 시장 성장을 위한 핵심 요소라 할수 있을 것입니다.

자동차 전장부품은 1980년대 엔진제어 목적으로 도입된 반도체를 시작으로 현재는 자동차 제조원가의 40%를 차지하고 있습니다. 2000년대 넘어서면서 안전사양을 높이며 운전자를 보조할 수 있는 첨단보조주행장치(ADAS)가 등장해 센서와 마이크로 컨트롤러 시장의 본격적인 성장을 주도했습니다.

최근에는 자율주행기술 완성을 위한 자동차 업계의 경쟁에 거대 IT기업의 경쟁까지 더해져 ADAS와 자율주행차용 부품시장의 성장이 가속화 되고 있습니다.

자율주행자동차는 ‘Sense&Analyze(인지/분석), Decide(판단), Control(제어)’의 단계를 거쳐 운행됩니다. 때문에 360도 주변상황을 빠짐없이 인지하기 위한 센서 개발이 필수적이며 다양한 포맷의 수집데이터를 잘 조합하는 센서퓨전기술, 이를 분석하고 판단하는 고성능 컴퓨터와 소프트웨어가 필요할 것입니다.

이에 더해 자동차에 탑재된 장비 외에도 정확한 상황판단을 위해 주변의 자동차·신호체계·기타 날씨 등 온라인 정보와 통신 가능한 V2X기술, 인식률을 높이기 위한 정밀 3D지도와 위치인식기술도 필요할 것입니다.

구글의 자율주행차는 300여개의 센서를 통해 초당 1GB의 데이터를 생성합니다. 이를 처리하기 위한 AI컴퓨터의 데이터 처리능력은 초당 120조회입니다. 또 연산 가능한 120TOPS로 PC의 2300배입니다.

자율주행차용 AI컴퓨터는 차량의 카메라, 레이더, 초음파 등의 센서를 통해 얻은 주변상황 정보, 이웃 차량, 신호정보 등 V2X 정보, GPS와 3D 정밀지도를 통한 위치 정보를 분석해 주행전략을 결정하는 핵심 시스템입니다.

엔비디아와 인텔 모빌아이가 하드웨어 시장을 주도하는 가운데 칼레이, 르네사스, 암바렐라 등 후발주자 참여로 시장이 다변화되고 있습니다.

테슬라와 우버의 볼보 자율주행차에 장착되어 시장에 알려진 엔비디아의 드라이브 PX 하드웨어는 현재 폭스바겐, 벤츠, 보쉬, 컨티넨탈 등 370여 기관과 자율주행 프로그램 파트너십을 맺으며 독보적 시장을 주도하고 있습니다.

모빌아이는 EyeQ시리즈로 엔비디아와의 성능격차를 줄이고 있으며 저전력 소비와 가격 이점, 자동차용 카메라 시장에서 쌓은 이미지 프로세싱 기술을 통해 파트너들에게 어필 중입니다.

자율주행은 운행거리에 비해 인명사고는 많지 않으나 사람이 운전하는 차량보다 더 높은 안전성이 요구되므로 실제 도로상 검증이 지속적으로 필요합니다.

자율주행기술이 일반 도로상에서 보편적으로 구현되기까지는 최소 십수년이 걸릴 것으로 보이며 그 전까지는 자동차 주행보조 역할 중심으로 성장할 것으로 전망됩니다.

레벨 4, 5의 완전자율주행기술 완성이 더디게 진행되더라도 여전히 레벨 2, 3의 ADAS 구성을 위해 다수의 센서와 마이크로컨트롤러가 필수적이므로 관련 시장은 매력적이라 할 수 있을 것입니다.

완전자율주행 서비스가 우선적으로 가능한 분야는 전용도로 활용이 가능한 장거리 수송트럭 또는 캠퍼스나 단거리 제한 구역 내 운영되는 로봇셔틀이 될 것으로 예상됩니다.

또한 자율주행용 센서와 컴퓨터 기술은 드론, 무인선박, 도심항공(VTOL: Vertical Takeoff and Landing), 마이크로 모빌리티에 동일하게 사용 가능해 다양한 애플리케이션 시장이 존재할 것으로 전망됩니다.

앞으로 자율주행차가 우리의 일상생활속에서 어느 정도 역할을 해줄지 기대해 봅니다.