자율주행차 테스트에서 직면하는 실제 문제

Testing the unknown: The real problem with autonomous vehicles

2018년 09월호 지면기사  /  글│ 제프 필립스(Jeff Phillips), 오토모티브 마케팅 책임자, 오토모티브 CSM 내쇼날인스트루먼트(National Instruments, NI)





자율주행차가 뜨거운 주목을 받는 한편, 자율주행차를 뒷받침해주는 기술과 관련 규제가 미국 개척시대의 서부 상황에 비견될 만큼 넘쳐나고 있다. OEM과 Tier 1 업체들은 전반적인 규제가 아직 부재한 이 시장에서, 세상에서 가장 안전한 자동차를 만들겠다는 나름의 전략과 아키텍처 및 기술을 쏟아내며 치열하게 경쟁하고 있다. 시장 점유율을 조금이라도 더 선점하고자 고군분투하는 과정이라고 볼 수 있다. 매년 발생하는 1천만 건의 도로 교통사고를 줄이고자 최첨단 기술을 적용하려는 노력이 진행되는 가운데, 이러한 트렌드에서 엔지니어로서 자동차 업계에 참여하고 있다는 사실이 흥미롭게 느껴진다.

문제는 이러한 혁신으로 인해 악몽 같은 테스트 시나리오가 만들어지고 있다는 점이다. 아이디어가 새롭게 진화할수록, 그 이면에서는 알려지지 않은 분야를 테스트해야하는 고충이 뒤따르게 마련이다. 알려지지 않은 규제, 알려지지 않은 기술, 알려지지 않은 아키텍처, 심지어 소프트웨어 엔지니어가 한 줄 한 줄 코딩한 방식이 아닌 신경망으로 생성된 알려지지 않은 알고리즘도 있다.

그 중에서도 가장 큰 문제는 신기술에 응당 뒤따르는 안전성 문제이다. 자율주행차의 사고 소식이 들릴 때마다 자율주행 기술에 대해 의구심을 제기하며 강도 높은 검증을 요구하는 목소리가 커진다. 사실 매년 운전자로 인해 발생하는 130만 건의 교통사고 사망 건수에 비하면 자율주행차 사고 건수는 아주 적지만 말이다. 신기술이 도입되면 늘 그렇지만 소비자 입장에서는 자신의 생명을 맡겨야 하는 신기술의 안전성을 사전에 충분히 검증해 안심할 수 있어야 한다.

하지만 이러한 신기술은 테스트 엔지니어 입장에서 보면 궁극적으로 미지의 세상이다. 자율주행 시스템이 정부와 법적 기준을 충족하며 충분히 안전하다는 것을 증명하기 위해, 또 소비자의 신뢰 기준을 충족하기 위해 얼마나 많은 테스트가 필요할까?

머신 개발 알고리즘 - 블랙박스 테스트

자율주행차가 현실화될 수 있는 유일한 방법은 머신러닝의 적용이라는 점에는 대부분 공감하고 있다. 도로 상의 차량이 맞닥뜨릴 수 있는 시나리오의 수는 거의 무한대라고 할 수 있다. 이처럼 수많은 시나리오에서 운전에 필요한 알고리즘을 일일이 하드 코딩하는 것은 불가능하다. 대신 사람이 운전 시나리오별로 어떻게 대응하는지를 기록한 방대한 데이터를 확보하고, 이를 신경망에 전송하는 방식이 있다.

이렇게 하면 설계 엔지니어가 알고리즘 설계 문제를 합리적으로 해결할 수 있지만, 테스트 엔지니어의 업무는 훨씬 더 어려워진다. 알고리즘은 이제 하나의 블랙박스가 됐다. 테스트 시나리오 생성에 사용되는 코드에 대해 근본적인 이해가 부족한 상황이기 때문에 보다 광범위한 테스트가 필요하다. 알고리즘이 제대로 작동하는지 확인하기 위해서는 생각해 낼 수 있는 거의 모든 시나리오를 테스트해야 한다.

진화하는 기술과 아키텍처

기술이 발전하고 비용 경쟁력이 향상됨에 따라, 설계 엔지니어는 ADAS 시스템을 지속적으로 업데이트하여 다른 새로운 센서 타입을 수용하고, 경우에 따라서 시스템 아키텍처를 근본적으로 발전시키고 있다. 현재 중앙집중 처리 아키텍처와 분산 처리 아키텍처, 이 두 학파 간의 관련 논쟁이 한창이다. 더욱 복잡한 문제는 클라우드 컴퓨팅 시스템의 역할이다. 센서 시스템에서 나오는 거대한 데이터 스트림의 전송에 필요한 대역폭 요건을 지원하고자 5G 무선 기술이 출시되고 있는 상황이라 그 역할이 더욱 커졌다.

이러한 과정을 통해 알게 된 사실은 테스트 엔지니어에게 유연성이 필요하다는 것이다. 고작 1~2년 후에 미래형 차량 플랫폼에 어떤 유형의 센서가 얼마나 많이 장착될지 확실하게 말할 수 있는 사람조차 없다. 이러한 요구사항의 충족을 위해 매년 새로운 테스트 시스템을 도입할 예산이나 시간이 없는 테스트 조직이 대부분이라는 사실을 감안한다면, 변화에 맞게 적응할 수 있고 더 많은 카메라나 레이더 센서를 추가하고, LIDAR와 같은 새로운 센서 유형을 추가할 수 있는 테스트 시스템이 필요하다는 점은 명백하다.




개방형 및 적응형 테스트 인프라

자동차의 자율주행 패키지가 제품화됨에 따라 소비자 안전 보장(혹은 최소한 소비자 신뢰 구축)을 위한 정부 규제를 개발해야 할 것이다.
ISO 26262 기능안전 표준 및 EURO-NCAP 보험 테스트 표준 등 이러한 규제 개발 움직임이 이미 시작됐음을 확인하고 있으며, 독일의 경우 자율주행차가 내리는 결정을 통제하는 자율주행차 윤리기준을 최근 발표했다.

그럼에도 전반적으로는 미래의 규제 및 규제에 따른 필수 테스트에 대해서는 알려진 내용이 없으며 가변적이기도 하다. 또한 이 영역에서 테스트 전문성이 축적되면서 조직은 차별화 전략에 따라 자체적으로 테스트 ‘비밀 소스(secret sauce)’를 추가해 나가게 된다. 이처럼 내외부의 표준이 지속적으로 준비되고 진화하게 되면서, 테스트 엔지니어들은 테스트 절차와 문서화에 적응할 준비를 갖춰야 한다. 개방적인 적응형 테스트 인프라에 투자함으로써 알려지지 않은 미래의 위험에 대한 대비를 시작할 수 있을 것이다.<끝>

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