2017년 12월 16일, 토요일  

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필자 이기헌 박사
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분류 교통 > TREND
발행일 2017년 10월 10일 (399호)
   
자동차 산업의 빅데이터(Big Data) 활용

 
“최적 제어를, 최고 수준으로 향상시키는 문제”

완성차 업계, 향후 모빌리티 시대 선점의 관건
 
‘빅데이터(Big Data)’는 말 그대로 ‘큰’ 데이터, 즉 방대한 양의 정보를 말한다. 디지털 환경에서 생성되는 데이터는 그 규모가 방대하고, 생성주기도 짧으며 형태도 다양한(수치 데이터 및 문자와 영상 데이터 포함) 대규모 데이터이다.

빅데이터는 초기에 이러한 대규모 정보 자체를 의미했지만 지금은 이 정보를 분석하는 기술의 의미로 발전했으며, 슈퍼컴퓨터, 인공지능(AI : Artificial Intelligence), 사물인터넷(IoT : Internet of Things) 등과 결합해 제4차 산업혁명을 일으키는 기폭제 중 하나가 되고 있다.

빅데이터 환경은 과거에 비해 데이터의 양이 폭증했다는 점과 함께 데이터의 종류도 다양해져 사람들의 행동은 물론 위치정보와 SNS를 통해 생각과 의견까지 분석하고 예측할 수 있어 그 영역이 점차 확대되고 있다.

2015년 이후 빅데이터가 최대의 이슈가 되면서 전 세계 각국은 빅데이터에 대한 국가적 정책을 마련해 왔다. 특히 미국, 중국, 일본 등 선진국들은 빅데이터 시장의 높은 성장을 확신하고 국가 경쟁력을 확보하기 위한 노력을 지속하고 있으며, 산업 활성화를 가로막는 문제를 해결하기 위한 정책 또한 개발하고 있다.

빅데이터의 중요성으로 인해 완성차업체들은 빅데이터와 이를 활용하는 인공지능에 대한 경쟁력을 확보하려는 노력을 하고 있다. 기업 내부에 빅데이터 관련 조직을 만들고 IT 인력을 영입하거나 벤처기업을 인수하여 자체 경쟁력을 강화하고 있다. 또한 빅데이터에 강한 IT 기업과의 전략적 협업 체제를 구축하고 있다. 이 글에서는 자동차산업에서는 빅데이터가 어떻게 활용되고 있는지를 정리해 보았다.
 
빅데이터
데이터는 흔적이고 그 흔적을 남긴 대상에 대한 일면을 보여줄 수 있는 단서이다. 이러한 데이터의 획득과 축적은 대상에 대해 보다 정확하게 이해할 수 있는 가능성을 높여준다.

‘데이터’라고 하니 다소 복잡하게 느껴지지만 사실 이와 같은 일은 우리에게 늘 있어왔다. 새로운 사람을 만난다고 생각해보자. 만남의 횟수가 늘어날수록, 만나는 환경이 다양할수록 그 사람에 대해 더 깊고 많이 알 수 있다. 이와 같은 현상을 데이터 분석의 관점에서 설명을 하면, 그 사람이 상황에 따라 한 말과 행동이 시각과 청각을 통해 데이터로 입력되고 축적되어 이 사람의 언행에 대한 패턴을 파악하게 되고 향후 언행이 예측 가능해진다.

한편, 우리는 수많은 다양한 사람들과 관계를 맺고 살고 있다. 그만큼 다양하고 방대한 실시간 데이터를 사람들로부터 받는다. 이 데이터를 제한 없이 쌓고 관리할 수 있다면 모든 사람에게 적절한 대응이 가능하겠지만, 데이터 축적과 처리에 대한 인지적인 한계는 이를 불가능하게 한다.

바로 여기서 축적된 데이터가 곧 ‘빅데이터(Big data)’이며 이와 같은 한계를 극복하기 위한 대용량 데이터 처리 방법이 오늘날 우리가 말하는 빅데이터의 핵심이다. 일반적으로 빅데이터는 빠른 속도로 생성되는 다양하고 방대한 데이터와 이로 인해 발생한 데이터 저장/데이터 처리/데이터 관리의 문제를 해결하는 방법들, 그리고 그 방법들을 기초로 한 분석을 모두 포함한다.
 
자동차산업에서의 빅데이터
자동차산업에서의 빅데이터 활용과 가능성을 살펴보기 위해서는 먼저 가용 데이터가 무엇인지 알 필요가 있다. 자동차를 둘러싼 데이터는 ①자동차 내부에서 발생하는 데이터, ②외부에서 발생하는 데이터, ③자동차 공급망에서 발생하는 데이터, ④마지막으로 이들과 관련된 제3의 데이터이다.

첫째로, 자동차의 내부는 자동차부품과 관련된 데이터와 자동차 운전자를 포함한 사람들과 관련
된 데이터가 발생 가능하다. 예를 들어, 운전자 상태 모니터링 시스템(Driver state monitoring system)은 운전 패턴과 얼굴 영상을 분석하여 졸음 운전을 방지하는 기술이다. 카메라를 통해 눈의 움직임, 눈 깜빡임의 빈도, 하품, 대화 등 운전자의 상태를 파악하고 상태의 단계에 따라 경보음이나 시트 진동 등 운전자에게 신호를 보낸다. 이때 발생하는 데이터는 영상으로부터 추출되는 얼굴 동작이다.
또한 현대자동차의 카케어는 블루링크를 통해 자동차 상태 진단을 하고, A/S 연계 조치를 취하는 한편, 정기점검 리포트를 통해 자동차의 상태를 파악할 수 있게 한다.

이와 같이 유지보수를 위한 데이터를 활용한 사례로 보잉이 있다. 자동차 제조업체는 아니지만, 비행기 제조업체인 보잉은 비행기 운행 시 발생하는 부품의 상태 데이터를 실시간으로 수집하고 이상 여부를 진단한다.

둘째로, 자동차 외부는 움직이는 물체와 움직이지 않은 물체에서 발생하는 데이터가 있다. 움직이지 않은 물체는 도로와 도로 주변의 구조물과 같은 교통 인프라이다. 모빌아이(현재 인텔에 인수)의 첨단 운전자 보조시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)은 센서가 물체를 인식해 충돌 위험 상황에 경보를 주는 안전장치로 전방충돌 경고, 차선 이탈경고, 전방 모니터링 경고, 제한속도 및 신호등 인식, 보행자 및 자전거 충돌 경고 등의 기능을 지원한다. 이 시스템은 기본적으로 카메라로부터 획득되는 영상 데이터를 처리한다.

엔비디아의 자율주행을 위한 소프트웨어 개발 키트인 ‘DRIVEWORKS’도 유사하게 카메라로부터 영상 데이터를 받아서 물체 감지, 지도상 위치 측정, 경로 설정 등 연산 양이 많은 기능을 수행한다. 특히 딥러닝, 고급 컴퓨터 비전 라이브러리, 그리고 클라우드 컴퓨팅을 사용하는 것이 특징적이다.

그 외에도 교통 인프라로부터 데이터를 확보하는 경우가 있는데 대표적으로 커넥티드카와 지능형 교통 시스템(Intelligence Transport System, ITS)과의 융합기술인 협력 지능형 교통시스템(Cooperative-ITS, C-ITS)이 있다. 여러 차량에서 발생하는 데이터는 교통상황 파악과 교통통제에 도움을 준다.
추가적으로 교통 인프라에서 발생한 데이터는 수많은 차량 센서들(예 : 카메라, 초음파, LiDAR, RADAR)에서 생성된 데이터를 보완하고 차량 주행 시 주변 환경 정보에 대한 신뢰성을 높인다.

한편, 움직이는 물체는 도로와 그 근처 보행자나 차량 혹은 인공위성이나 드론과 같은 도로 외에 존재하는 모든 이동체가 여기에 해당한다. 드론을 활용한 기술의 예로 랜드로버의 ‘프로젝트 히어’로는 드론으로 차량 접근이 어려운 지점의 상황을 관찰할 수 있게 하며, 린스피드의 자율주행 컨셉카 ‘이토스’는 드론을 활용한 시야 확보와 GPS 기반 온라인 쇼핑이 가능하다.

또한 르노의 SUV 컨셉카 ‘크위드’도 드론으로 차량 주변 탐색과 현장 촬영을 할 수 있다. BMW는 SKT와의 협업을 통해 앞서가던 차가 찍은 전방 영상과 드론이 하늘에서 찍은 영상을 뒤따라오는 차에게 실시간으로 전송하여 차량 운전자가 정확한 도로 교통 상황을 파악할 수 있게 한다.

프로젝션 기술을 활용한 사례로, KAIST P3Digicar가 개발하고 보쉬가 투자한 시스루 차량 영상 통합시스템이 있다. 이 기술은 두 대 이상의 차량으로부터 촬영한 영상을 차량 간 통신을 통해 조합하여 시야를 확보시켜준다. 그 외에도 IBM과 콘티넨탈(Continental)은 콘티넨탈의 부품에 연결된 IoT를 통해 데이터를 다수의 차량으로부터 클라우드 소싱하고 이와 지도를 연결시켜 도로상황을 예상할 수 있다.

특별히 자동차 외부 물체에서 발생하는 데이터를 획득하는 수준 이상으로 외부 물체와 통신하는 기술을 통틀어 V2X(Vehicle to Everything) 기술이라고 한다. 이 경우 차량뿐만 아니라 외부 물체에도 송수신 가능한 통신 모듈이 탑재되어 있다. 이 기술은 커넥티드카의…
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