라이다(LiDAR), 자율주행 넘어 자율주차까지 영역 넘본다

[산업일보]
Connected Car가 구현되기 위해서는 V2X(Vehicle-to-Everything) 기술의 발전이 필수적이다. V2X란 차량 운행에 필요한 정보를 가진 모든 요소 간의 연결성을 뜻한다. V2I(Vehicle-to-Infrastructure)는 주행 중인 차량이 주변 인프라에 고정돼 있는 센서로부터 생성되는 정보를 수집해 자율주행에 활용하는 개념이다.

하이투자증권의 ‘LiDAR 업계의 영역 확장: 자율주차’ 보고서에 따르면, 최근 센서 업계에서 관심을 가지고 있는 V2I 개발 프로젝트는 자율주차(automated driverless parking)다. 주차장이라는 제한된 공간을 발판으로 삼기 위함이다.

자율주차 프로젝트를 진행하고 있는 대표적인 업체로는 Bosch가 있다. Bosch는 Automated Valet Parking이라는 이름으로 이미 2017년에 Daimler와의 협업 결과를 첫 시연했으며, 지난 27일에는 Ford와의 협업 결과를 시연하며 OEM과의 SAE Level 4 자율주차 프로젝트를 확장해나가고 있다.

Bosch는 SICK의 LiDAR(Light Detection and Ranging) 센서를 주차장에 설치하는 방식을 채택하고 있다. 인지와 판단의 주체가 인프라, 즉 주차장이 돼 사각지대를 최소화 한다는 접근이다.

Bosch는 Automated Valet Parking 활용 시, 보다 정밀한 주차가 가능해져 동일한 주차공간에 약 20%의 차량을 추가로 주차할 수 있게 된다고 주장한다.

하지만 상용화에 이르기까지는 여전히 비용 문제가 뒤따른다. 이를 구현하기 위해서는 약3m 간격으로 LiDAR가 설치돼야 하는데, 차량용 LiDAR 시장 진출을 선언한 Bosch의 제품은 아직까지 양산 체제에 들어서지 못해 대당 $10,000 이상의 가격대를 형성하고 있다.

따라서 후발주자들이 보다 저렴한 5Hz~10Hz의 저속 LiDAR 하드웨어를 보다 넓은 간격으로 주차장에 설치할 수만 있다면 자율주차의 상용화 시기는 앞당겨질 수 있을 것이다.

자율주행 센서 포트폴리오를 완성한 Bosch가 가장 비싼 가격대를 형성하는 LiDAR를 채택한 이유는 개인정보 보호에 있을 것으로 판단된다. 카메라 센서 역시 LiDAR 센서의 비용적 대안이 될 수 있다.

하지만 카메라 센서는 사업장 고객들의 안면인식 정보와 동선이 매칭돼 기록되며, 수집된 데이터를 처리하는 솔루션들이 아직까지 주로 중국제 알고리즘을 활용하고 있다는 특징이 있어 이를 LiDAR로 보완하려는 장기적 관점의 시도로 보인다.

하이투자증권의 신윤철 연구원은 “주차장의 디지털화는 V2I 개발의 초기 단계이며, 도로 및 교통체계 등의 대규모 인프라 디지털화 사업은 미국, 중국 등을 시작으로 전세계적인 트렌드로 자리 잡고 있다”며, “국내에서는 지난 7월 디지털뉴딜 4대 분야에 SOC 디지털화가 선정된 바 있어 V2I에도 향후 활발한 투자가 예상된다”고 말했다.