자율트럭+로봇+드론의 물류전용 하이퍼루프 등장

물류수송 전용도로 조기 실현될 가능성 높아

글│차원용 박사/대표, 아스팩미래기술경영연구소(주), 국토교통부 자율차융복합포럼 비즈니스분과위원 wycha@nuri.net
2017년 07월호 지면기사

자율트럭을 위한 가변차선 배정 특허분석 


아마존은 지난 1월 17일 ‘자율차를 위한 차선 배정(Lane Assignments for Autonomous Vehicles(9,547,986, 17 Jan 2017)’1이라는 특허를 미국 특허청에 등록했다. 이는 도로에서 자율트럭들이 서로 협력해 차선을 조정(coordination)하는 방법에 관한 것으로, 예를 들어 도로관리 시스템(Roadway management system)이 자율트럭을 위해 차선 구성(Lane configuration)을 생성해주고 방향을 결정해 자율트럭들로 하여금 특정 차선으로 진입하도록 도와주는 것이다.
 

자율차나 자율트럭은 효율적인 교통과 수송의 네트워크를 구성해 교통흐름을 수월하게 할 수 있다. 교통이 혼잡할 때 교통혼잡이 적은 도로의 차선을 줄여주고 교통혼잡이 많은 도로의 차선을 늘려주는 가변차선들(Reversible lane or Reconfigurable lane)은 도로 네트워크에서 효율적인 교통흐름을 유지해 줄 수 있다.
 

그림 1A는 중앙분리대가 사라진 자율차 전용도로에서 자율차들의 협력과 차선 배정을 위한 네트워크 환경(A Networked Environment)인 100을 설명하는 그림이다. 자율차들은 110의 네트워크를 통해 115의 도로관리 시스템과 통신해 차선배정, 주행시간, 차선에서의 주행속도를 받는다. 105의 자율차들이 어느 차선이 사용 가능한 지를 115의 도로관리 시스템에 요청할 때에는 자율차 자체 데이터인 위치와 방향과 목적지뿐만 아니라, 사람이 얼마나 타고 있는지, 물건은 얼마나 실려 있는지, 차량의 크기와 무게, 가격 등의 환경 데이터도 함께 제공한다.
 

 
 

그러면 도로관리 시스템은 이들 데이터를 분석해 가장 최적의 교통흐름과 안전 등을 고려해 차선을 배정한다. 이때 우선순위(priority)가 고려되는데, 105의 자율차가 경찰차인지 소방차인지 구급차인지에 따라 가장 빠른 차선을 배정받는다. 일반 개인 자율차보다는 공공수송 자율차가 우선순위로 차선을 배정받는다.
 

또한 통행료를 내는 자율차는 통행료 면제 자율차보다 우선순위로 차선을 배정받는다. 더 나아가 115의 도로관리 시스템은 그림 1A에서 보는 바와 같이 동쪽 방향은 3차선을, 서쪽 방향은 2개 차선 등 혼합된 차선을 제공하는데, 교통량에 따라 자율차의 요청량에 따라 하루에도 수십 번씩 104의 도로 내에서 융통성 있는 가변차선을 제공한다. 예를 들어 가운데 서쪽 방향의 차선은 긴급을 요하는 비상구급차가 특정시간에 빠른 속도로 달려 생명을 구하는 예이다.

그림 1B의 108 차선과 109 차선을 보면 융통성 있는 차선폭(flexible width)을 가졌음을 알 수 있다. 이와 같이 115의 도로관리 시스템은 차량 유형에 따라 차선폭을 자유자재로 변경할 수 있다. 예를 들어 108 차선은 오토바이나 자전거용으로, 109 차선은 폭이 넓은 커다란 화물 자율트럭 전용도로로 배정하는 것이다. 그것도 하루에 수십 번씩 변경해 교통량이나 요구에 따라 차선의 가용성을 높이는 것이다. 이는 어디까지나 자율차 전용도로(High-Occupancy Vehicle, HOV)의 시대가 도래 했을 때 가능한 것이다. 

 

 

자체 브랜드의 카고 트럭을 이용한 프라임 서비스


상기 특허에 대해 외신들은 “아마존이 셀프-드리이빙 카(Self-Driving Car)와 트럭을 제어하는 고속도로 네트워크에 관한 특허를 확보했다”고 일제히 보도하며, “아마존이 자율차 산업에 뛰어들까?”라는 질문을 던졌다2. 외신들은 한결같이 아마존이 자율차, 특히 자율카고트럭을 이용하는 물류배송사업을 할 것으로 전망했다.

 

실제로 아마존은 자율트럭은 아니지만 2015년 12월 4일 자체 브랜드의 카고 트럭 수천 대를 구입해(Amazon Buys Thousands of Its Own Truck Trailers) 물류배송에 투입한다는 계획에 따라, 지금까지 순차적으로 카고 트럭을 투입하는 아마존 프라임 서비스를 운영하고 있다. 특히 연말연시에 집중투입하고 있다3. 아마존의 발표로 그간 아마존과 물류유통에 협력했던 트럭산업과 최종 배송을 담당하는 페덱스(FedEx), UPS 등과 갈등을 일으키기도 했다.


물류센터와 배송에 투입된 인간과 협업하는 키바 로봇과 드론

아마존은 2015년 12월 ‘지상·공중 무인기를 활용한 재고관리의 입고·출하 효율화(Automated inventory management system(9,216,857, 22 Dec 2015)’라는 특허를 등록했다4. 아마존의 경우, 지상의 무인기(키바, Kiva)와 공중의 무인기를 택배와 재고관리의 입고·출하에 특화하고 있다. 특히 키바는 사람과 협업할 수 있는 코봇(Co-Bots)이다.

 

그림 3의 210(M)은 지상의 코봇인 키바 로봇이다. 키바 로봇이 화물을 가져오면, 206은 화물을 들어 올리는 픽업 로봇이고, 224(1)은 화물에 바코드를 찍는 로봇이다. 화물이 컨베이어를 타고 204(2)에 도착하면, 202(1)-202(3)-202(N)은 화물을 선적 또는 하적하는 무인기들이다. 지금은 드론 규정 때문에 아마존의 120개 물류센터 중 20곳에 45,000대의 로봇들만 투입하고 있다.

실제로 아마존이 2014년 12월 2일 공개한 ‘아마존 창고 로봇(Amazon warehouse robots)의 동영상을 보면, 그림 3의 재고관리 시스템(200)을 이해할 수 있다.

 

비즈니스 인사이더는 2016년 11월 28일 사이버 월요일(Cyber Monday, 추수감사절 연휴 다음의 월요일)에 아마존의 한 물류센터를 방문해 취재한 결과를 다음과 같이 보도했다.
 

1.1백만 평방피트의 아마존 1개 물류센터(Fulfillment Center or Warehouse)의 사이버 월요일, 키바와 직원들은 400만 개의 패키지를 보내느라 분주했다. 2015년 아마존은 사이버 월요일에 총 5,100만 개의 아이템들을 선적했다. 1초에 629아이템들을 선적한 것이다. 2016년에는 2015년 이상으로 선적할 것으로 아마존은 기대했다.
 

바퀴로 이동하는 키바 로봇은 물류창고에서 특정 물품을 찾아 포장하는 프로세스를 자동화 해주는 로봇들이다. 700파운드의 스토리지 선반 용기들(아이템이 담긴) 밑으로 다니고 동시에 700파운드의 용기들을 거뜬히 싣고 8 km/h의 속도로 바닥에 깔린 레일을 따라 지정해준 경로로 이동한다. 사각형 모양에 노란색상이며 높이는 16인치, 무게는 320파운드이다.
 



용기를 싣고 컨베이어 벨트로 가는데, 여기에는 픽업 장치 로봇이 있다. 픽업 장치 로봇은 아이템을 픽업해 주문바구니에 담는다. 그러면 주문 바구니들은 컨베이어를 타고 수 마일을 이동한다. 직원들은 각각의 박스를 손으로 포장한다. 포장된 박스들은 분류되고, 선적을 위해 트럭으로 보내진다. 한 곳의 물류센터에서 사이버 월요일에 일하는 정규직원만 2,500명이다. 따라서 120곳의 전체 물류센터에서 20만 명 이상의 직원들과 대략 5만 대의 키바 로봇이 협업하며 작업하고 있는 셈이다.

 

하늘엔 드론, 땅엔 트럭의 환상 배송 콤비 


무인항공기 드론이 하늘을 날며 배송 트럭에 길안내를 해주면 어떨까? 영화 속 한 장면 같은 일이 현실 공간에서 재현될 전망이다. 미국 주요 외신들은 배송 전문업체 UPS가 하이브리드 전기 자율트럭과 드론을 연동해 화물을 운반하는 테스트를 실시했다고 보도했다(CNBC, CNBC via Youtube, 21 Feb 2017)6. 인구 밀도가 낮은 플로리다 주 템파에서 진행한 이번 테스트는 먼 거리를 비행하기 어려운 드론의 특성을 반영해 배송 트럭과 드론을 연동하는 방식으로 진행됐다.
 

 

자율트럭에 화물과 함께 드론을 적재해 배송 지역을 돌아다니면서 드론이 주소에 맞춰 배송하게 된다. 배송을 마친 드론은 자율트럭으로 복귀해 충전한다. 드론이 주소를 확인하고 배달하는 작업은 모두 자동으로 진행된다. UPS는 드론을 활용한 배송이 더욱 빠르고 저렴한 운송 서비스를 제공할 수 있을 것이라고 설명했다. 또한 무인항공기를 이용하면 차가 정차할 이유가 줄어들기 때문에 연료와 시간을 절약할 수 있다고 밝혔다. UPS는 배달원 당 하루 1.6 km 가량 이동거리를 줄인다면 1년에 최대 5,000만 달러를 절약할 수 있을 것이라고 주장했다. 


美 새 자율차정책 가이드라인, L4란 자율차/자율트럭 전용도로


2016년 9월 20일, 미국 오바마 행정부의 운수부(UoT)와 고속도로교통안전국(NHTSA)은 ‘연방 자율차 정책 가이드라인(Federal Automated Vehicles Policy Guideline)’7을 발표하기에 이른다. 이 가이드라인은 매년 갱신된다. 이 가이드라인을 보면, 2014년 1월에 정한 SAE J3016 표준에 따른 자율주행 단계(L0~L5)를 채택했다.
 

그간 미국은 NHTSA가 2013년 5월 30일 정한 L0~L4를 근간으로 자율차 정책을 자동차 산업들과 조율해왔는데, 이제 J3016 표준에 따라 기존의 L4가 L5가 되고, 새로운 L4가 삽입됐다. 그럼 L4는 무엇일까?

 

새로운 표준인 J3016에 따르면, 자율주행 시스템이 주행환경을 모니터링(Automated driving system monitors the driving environment)하는 L3~L5까지가 고수준의 자율차(Highly Automated Vehicle)로 분류된다. L3는 자율주행 할 수 있는 도로에서 자율주행 시스템이 자율 모드(AM)로 주행하는데, 예를 들어 디스플레이에 뜬 선행 상세지도는 멀쩡한데 실제 도로가 공사 중이라는 사실을 센서가 감지하면 자율 모드로 주행할 수 없어 운전자에게 운전대를 잡으라고 경고 또는 요청하면 운전자가 운전대를 잡고 매뉴얼 모드(MM)로 주행하는 수준이다. L4는 설사 자율주행 시스템이 운전대를 잡으라고 요청해도 운전자가 잡을 필요가 없는 수준이며(even if a human driver does not respond appropriately to a request to intervene), L5는 완전 100% 자율주행 시스템이 주행하는 수준이다.
 

그러면 L4는 어떤 자율차를 의미하는 것이며 어떤 환경을 말하는 것일까? 이것을 파악하려면 정책 가이드라인(총 116페이지) 9페이지의 ‘자율차 수준에 대한 노트(Note on Levels of Automation(p.9)’를 봐야 한다. 여기서는 운전자(a human driver)가 아니라 인간으로(the human) 표현하고 있는데, 이는 운전자를 비롯해 탑승한 승객들을 의미하는 것이다. 그리고 어떤 특정 환경과 특정 조건하에서만 자율주행 시스템이 주행할 수 있다는 것이다. 이런 환경과 조건에서는 운전자나 승객들은 운전대를 잡을, 즉 개입할 필요가 없다는 것인데 다음과 같이 기술돼 있다.
 

Note: SAE 레벨 4, 하나의 자율주행 시스템이 자율주행 작업과 주행 환경을 모니터링하고, 인간은 자율차를 제어할 필요가 없음. 그러나 자율주행 시스템은 어느 특정 환경에서 그리고 어떤 특정 조건하에서만 오로지 자율주행을 수행한다(At SAE Level 4, an automated system can conduct the driving task and monitor the driving environment, and the human need not take back control, but the automated system can operate only in certain environments and under certain conditions; and)

 

 

 


그리고 특정 환경과 조건이 무엇인지를 이해할 수 있는 실마리가 2016년 9월 19일에 보도됐다. 바로 시애틀 소재 마드로나 벤처 그룹(Madrona Venture Group)은 시애틀에서 캐나다 밴쿠버까지의 주간 고속도로(I-5)의 1차선 도로를 자율차나 자율트럭의 전용도로(HOV)로 만들자고 제안했다. 무려 241 km나 되는 거리다. 바야흐로 인간(카풀)·물류수송 전용도로의 하이퍼루프(Hyperloof) 시대가 오고 있음을 짐작케 하는 상상력의 제안이다.

 

 

 

이러한 제안의 배경은 2015년 구글 자율차(L3)의 11번 사고, 예를 들어 다른 인간 운전자의 잘못으로 인한 접촉 사고와9, 2016년 5월 테슬라 자율차(L2)의 경우처럼 카메라가 트럭을 인지하지 못해 교차로에서 충돌해 운전자가 사망에 이르는 사고가 일어남에 따른10 것이다. 한 마디로 자율차 도로와 인간이 운전하는 도로를 분리하자는 것이다. 아무리 인공지능이라 해도 인간의 행동을 예측할 수 없다는 것이다. 갑자기 끼어든다든지, 깜빡이를 켜지 않고 차선을 변경한다든지, 무단횡단 등 사람의 행동을 예측할 수 없다는 것이다.


스마트데이터 + AI + 자율차 + 로봇 + 드론의 융합 비즈 모델 = 물류수송 전용도로의 하이퍼루프


구글의 자율차(AVs) 도로주행 테스트 데이터를 보았을 때, 카풀에 의한 인간 수송은 아직 안전성 확보 미달과 인공지능 자율차의 자율 모드 주행 수준이 61~83%에 불과하기 때문에11 당장 실현되기란 쉽지 않다. 그러나 물류수송 전용도로는 생각 외로 빨리 실현될 가능성이 높다.

자율화물차 혹은 자율트럭이 자율화물차 전용도로와 만난다고 가정했을 때의 최대 장점은 타임-투-타임(time-to-time) 기반의 포인트-투-포인트(point-to-point) 배송이 가능하다는 점이다. 그만큼 시간과 공간의 제약 없이 물류배송이 이루어지므로, 첫 번째 물류혁명은 물류 전용도로의 하이퍼루프이다. 물류를 배송하기 때문에 속도의 한계가 거의 없어 시속 500 km 이상으로 달릴 수 있어 새로운 하이퍼루프가 등장할 것이다.
 

두 번째 혁명은 신선 물류인 콜드체인(저온배송)이다. 농산물이나 수산물이나 전자상거래 맞춤형이나 바로 산지 혹은 공장에서 30분 내로 배송해 신선도를 유지할 것이다. 진정한 6차 농수산혁명이 일어나는 것이다.

세 번째 혁명은, 이러한 것이 가능하도록 스마트데이터(SD)-인공지능(AI)-하늘의 클라우드 혹은 땅과 하늘의 자율차/드론 기반의 물류기반 시설 및 플랫폼이다. 이 플랫폼을 누가 장악하느냐에 따라 미래 자율차 물류산업의 판도가 달라질 것이다. 이것이 진정한 4차 혹은 5차 산업혁명이다.
 

아마존의 특허(9,216,857)로 상상해보면, 여기에는 자율화물차(카고 트럭)뿐만 아니라 로봇, 드론 등이 가세할 것이다. 자율화물차가 장거리 운송 역할을, 로봇이 선적과 하적 역할을, 그리고 드론이 최종 배송 역할을 담당할 것으로 예측된다. 그것도 한두 대의 로봇과 드론이 아니라 수십 대~수백 대가 협력하게 될 것이다. UPS의 사례처럼 아예 자율화물차에 이러한 로봇들과 드론들을 싣고 다니면서 지역화(localization)라는 물류단지를 구성할 수도 있을 것이다. 이러한 자율화물차+로봇+드론은 스마트 데이터베이스의 인공지능 클라우드 혹은 집단 자체 디바이스들에 위해 제어되고 관리될 것이다(Edge to Cloud, Cloud to Edge, On premise to Cloud, Cloud to on Premise).

 

차원용 박사는 자타 공인 모두가 인정하는 미래학자다. 그를 잘 아는 사람들은 그를 ‘기인’이라고 부른다. 그 이유는 그가 가진 미래에 대한 도출 방식을 그 누구도 쉽게 따라잡지 못하기 때문이다. 그는 그 누구라도 미래의 주인공이 될 수 있도록 지식을 환원하는 것에 목적을 두고 연구에 매진하고 있다.


1. Amazon Technologies, Inc. (Seattle, WA, US) - Lane Assignments for Autonomous Vehicles(9,547,986, 17 Jan 2017 <- 19 Nov 2015, with 21 Claims & 8 Drawing Sheets)
http://patft1.uspto.gov/netacgi/nph-Parser?Sect1=PTO1&Sect2=HITOFF&d=PALL&p=1&u=%2Fnetahtml%2FPTO%2Fsrchnum.htm&r=1&f=G&l=50&s1=9,547,986

2. Recode - Amazon patented a highway network that controls self-driving cars and trucks(17 Jan 2017)
http://www.recode.net/2017/1/17/14294498/amazon-self-driving-roads-patent
Cnet - Is Amazon moving into the autonomous vehicle industry?(18 Jan 2017)
https://www.cnet.com/roadshow/news/is-amazon-moving-into-the-autonomous-vehicle-industry-too/

3. Fetruck - Amazon Goes Aerodynamic With Branded Semi-Trailer Fleet(07 Dec 2015)
http://www.fetruck.org/amazon-goes-aerodynamic-with-branded-semi-trailer-fleet/

4. Amazon - Automated inventory management system(9,216,857, 22 Dec 2015 <- 4 Dec 2014, with 20 Claims & 10 Drawing Sheets)
http://patft.uspto.gov/netacgi/nph-Parser?Sect1=PTO1&Sect2=HITOFF&d=PALL&p=1&u=%2Fnetahtml%2FPTO%2Fsrchnum.htm&r=1&f=G&l=50&s1=9,216,857.PN.&OS=PN/9,216,857&RS=PN/9,216,857

5. Business Insider - We went inside an Amazon warehouse on Cyber Monday(28 Nov 2016). http://www.businessinsider.com/amazon-warehouse-cyber-monday-inside-video-2016-11
Business Insider via Youtube - Inside an Amazon warehouse on Cyber Monday(28 Nov 2016). https://www.youtube.com/watch?v=qRQwkJLRfWw

6. CNBC via Youtube - UPS Successfully Tests Residential Delivery With Drones(21 Feb 2017)
https://www.youtube.com/watch?v=-nsSb-gddiE
CNBC - UPS tests drone deliveries in Florida, with eye to cost cuts(21 Feb 2017)
http://www.cnbc.com/2017/02/21/ups-tests-drone-deliveries-in-florida-with-eye-to-cost-cuts.html

7. Transportation.gov - Federal Automated Vehicles Policy, Total 116 pages(20 Sep 2016)
https://www.tr
ansportation.gov/AV/federal-automated-vehicles-policy-september-2016, https://www.transportation.gov/sites/dot.gov/files/docs/AV%20policy%20guidance%20PDF.pdf

8. NHTSA - U.S. Department of Transportation Releases Policy on Automated Vehicle Development(30 May 2013)
http://www.nhtsa.gov/About+NHTSA/Press+Releases/U.S.+Department+of+Transportation+Releases+Policy+on+Automated+Vehicle+Development

9. 차원용, , 31 Mar 2016.
http://www.smartn.co.kr/book/book_detail_PayOff.asp?p_no=B00160
California DMV - Autonomous Vehicle Disengagement Reports(13 Jan 2016)
https://www.dmv.ca.gov/portal/dmv/detail/vr/autonomous/disengagement_report
https://www.dmv.ca.gov/portal/dmv/detail/vr/autonomous/testing
https://www.dmv.ca.gov/portal/dmv/detail/vr/autonomous/disengagement_report_2016

10. The Gurdian - Tesla driver dies in first fatal crash while using autopilot mode(01 Jul 2016)
https://www.theguardian.com/technology/2016/jun/30/tesla-autopilot-death-self-driving-car-elon-musk
The Verge - Tesla driver killed in crash with Autopilot active, NHTSA investigating(30 Jun 2016)
http://www.theverge.com/2016/6/30/12072408/tesla-autopilot-car-crash-death-autonomous-model-s

11. 차원용, , 31 Mar 2016.
http://www.smartn.co.kr/book/book_detail_PayOff.asp?p_no=B00160
California DMV - Autonomous Vehicle Disengagement Reports(13 Jan 2016)
https://www.dmv.ca.gov/portal/dmv/detail/vr/autonomous/disengagement_report
Spectrum.IEEE - The 2,578 Problems With Self-Driving Cars(02 Feb 2017)
http://spectrum.ieee.org/cars-that-think/transportation/self-driving/the-2578-problems-with-self-driving-cars
DMV.CA.GOV - Autonomous Vehicle Disengagement Reports 2016
https://www.dmv.ca.gov/portal/dmv/detail/vr/autonomous/disengagement_report_2016
https://www.dmv.ca.gov/portal/dmv/detail/vr/autonomous/testing 





 

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