자율주행을 위한 초연결 통신과 머신러닝 기술 워크숍  

1926년 미국 뉴욕에서 아메리칸 원더(American Wonder)라는 차량에 후다나라(Houdina)가 개발한 전파송신기와 회로차단기를 설치해서 무선으로 차량을 원격으로 제어한 기록이 있는데, 이것은 현재의 자율주행차량 개념과는 거리가 멀지만 자율주행차량의 시초라고 합니다. 그 이후 많은 진전이 있었고, 진정한 의미의 최초의 자율주행차량은 1977년 일본 쓰쿠바 기계공학연구소에서 차량의 정면에 2개의 카메라를 장착하고 도로에 미리 표시해둔 표식에 따라 시속 30km 정도로 운행한 차량으로 인식되고 있습니다.

21세기에 들어오면서 2005-2006년에 스탠포드대와 카네기멜론대가 무인차량 경기인 DARPA 그랜드 챌린지 대회에서 우승하였는데, 이때부터 민간기업이 자율주행차량에 관심을 가지게 되었습니다. 더욱이 2010년에는 구글에서 자율주행차량의 개발을 발표하면서 전세계적으로 이 분야에 대한 관심이 확대되기 시작하였습니다.

SAE(미국자동차공학회)에서는 자율주행차량의 기술 단계를 운전자 보조역할 정도인 레벨0 부터 가장 고수준인 레벨5 까지 총 6단계로 나누고 있습니다. 최근에는 인공지능, 감지 센서 그리고 이동통신기술의 발달로 자율주행차량의 기술이 한층 더 고도화되고 있습니다. 우리나라의 현대자동차도 2022년에 레벨3의 자율주행차량을 출시할 예정이라고 발표된 바 있습니다.

Gartner·IDC의 전망에 따르면, 2024-2025년경 자율주행차량의 수요는 100만대 정도로 예측되고 있는데, 2024년 세계 차량 생산대수를 약 1억 대라고 가정하면 전체 차량에서 자율주행차량의 비율은 1% 수준입니다. 이 예측치는 아직 규모가 크지는 않지만 앞으로 매우 빠른 속도로 수요가 예상됩니다.

높은 수준의 자율주행차량을 구현하기 위해서는 차량간 거리유지 기술, 후측방 경보시스템, 자동 긴급제동시스템, 차선 이탈경보 시스템, 차량거리를 유지하며 정속 주행하는 기술, 구간주행 지원기술 등 많은 고도의 기술이 뒷받침 되어야 합니다.

이러한 자율주행차량의 기술과 수요동향과 관련하여 이번 자율주행을 위한 초연결 통신과 머신러닝 기술 워크숍에서는 특히 ‘자율주행 V2X 응용을 위한 6G 기술’, ‘미래 자동차를 위한 메가트렌드와 소프트웨어 기술’, ‘Learning to Demodulate via Meta-learning’ 그리고 ‘딥러닝 기반 표정을 통한 감정인지 기술’에 대한 최근 동향을 발표하고자 합니다. 아무쪼록 이 워크숍을 통해 새로운 트렌드와 많은 유익한 정보를 가질 수 있기를 바랍니다.

감사합니다.