라이다-카메라-레이다戰 … 승자는 뷰런!

뷰런의 라이다 ‘인지’ 솔루션에 대한 천창환 CTO의 브리핑을 듣고, 서울-부산, LA에서 이뤄진 그들의 ‘라이다 온리(only) 자율주행’ 영상을 보면서 자연스럽게 자율주행 및 첨단 운전자 지원 시스템 (ADAS)의 고도화에 따른 ‘라이다’, ‘카메라’, ‘(이미징) 레이다’ 센서의 조합과 헤게모니에 대해 생각하게 됐다. 그러면서 답을 이들 센서에서 찾지 않고 ‘뷰런’이라고 결론지었다. ‘왜 뷰런인가(Why Vueron)?’ 

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr




“이 인터뷰는 라스베가스 CES를 앞두고 나가도 좋을 것 같아요. 저희가 몇 가지 중요 레퍼런스를 빌딩 중인데, 내년이면 정말 큰 기대를 하고 있는 프로젝트가 완료될 거에요. 그렇게 되면 후속 투자도 자연스럽게 이뤄질 것 같습니다.” 

9월 초, 뱅뱅사거리에 위치한 라이다(lidar) ‘인지(perception)’ 솔루션 스타트업 뷰런테크놀로지(Vueron Technology)의 천창환 기술이사와 만났다. 이 만남은 ‘왜 뷰런인가(Why Vueron)?’란 천 이사의 브리핑과 서울-부산, LA에서 이뤄진 그들의 ‘라이다 온리(only) 자율주행’ 영상을 보는 과정에서 자연스럽게 자율주행 및 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)의 고도화에 따른 ‘라이다’, ‘카메라’, ‘(이미징) 레이다’ 센서의 조합과 헤게모니에 대한 생각으로 이어졌고, 이에 대한 답을 이들 센서가 아닌 ‘뷰런(의 기술과 경험)’에서 찾고 그렇게 잠정 결론짓게 됐다. 




천창환 기술이사는 ‘왜 뷰런인가’를 설명했다. 2019년 서울서 출범한 뷰런테크놀로지는 미국(2021년)과 독일(2022)에 지사를 설립하면서 자동차 비즈니스 개발에 적극 나서고 있다. 현재 임직원은 총 40명, 이 중 27명이 개발자다. 올해 말까지 인력을 60명까지 늘릴 계획이다.



라이다-카메라-레이다

60 km/h 제한에서 시작된 승용차에 대한 UN의 레벨 3 자율주행 안전규정이 2023년부터 130 km/h로 확대되고, 자동 차선변경도 허용되면서 자율주행 경쟁은 레벨 3를 넘어 2027년을 목표로 한 레벨 4 자율주행으로 본격화되고 있다. 
이런 자율주행의 고도화는 차량에서 어떤 자율주행 센서를 조합할지, 어떤 센서를 중심으로 센서 세트를 구성할지와 같은 고민을 포함하는데, ▶올바른 라이다의 선택과 양산 ▶카메라-인공지능 중심 접근의 심화 ▶히든카드 이미징 레이다란 3가지 이슈도 이에 속한다. 

‘카메라’는 여러 카메라가 주는 2D 정보를 지속적으로 수집하면서 주변 객체의 거리를 측정하고 식별한다. 특히 이 과정에서 강력한 컴퓨팅 파워와 알고리즘, 인공지능을 이용해 이미지의 정보 한계를 극복한다. 카메라는 라이다 센서 대비 훨씬 작고 저렴하면서 더 나은 해상도로 세상을 볼 수 있는 장점이 있다. 이뿐 아니라 색상과 글자도 인식한다. 하지만 눈, 비, 안개, 야간에 취약하고 직사광선, 갑작스러운 빛의 변화 등에 큰 약점이 있다. (이런 약점은 테슬라의 사고사례로 잘 드러난다.) 카메라 지향 기업은 지속적으로 이런 문제를 인공지능과 함께 개선하면서 ‘사람처럼 차는 시각적으로만 운전할 수 있어야 한다’는 일론 머스크의 말을 추종하고 있다. 

천 이사는 “제 경험에서 볼 때 카메라는 색상 정보를 파악하고 글자를 읽을 수 있다는 장점을 가지고 이미 양산되어 사용되고 있지만 그 한계를 가지고 있습니다. 빛에 따라 물체를 인지하는 성능이 많이 떨어지거나 오인지도 발생하며 거리가 멀어질수록 위치 정확도가 떨어지게 됩니다. 따라서 높은 위치 정확도를 가진 라이다가 고도화된 자율주행의 기준 센서로 주변 환경을 파악하고 이를 기반으로 카메라가 융합되어 사용돼야 한다고 생각합니다”라고 말했다. 

다른 진영에서는 ‘사람이 두 눈으로만 운전하는 것은 선택의 여지가 없기 때문’이라면서 카메라 온리의 폐쇄성을 경고한다. 예를 들어, 이미징 레이다 스타트업은 ‘팬텀 브레이킹’으로 알려진 레이다 시스템의 지속적인 허위 경보 발생 및 도플러 모호성을 해결하면서 레이다의 장점인 모든 날씨, 조명 및 가시성 조건에서 환경을 감지해 먼 거리, 넓은 시야에서 움직이는 물체의 방향과 속도를 감지하는 기능으로 카메라의 약점을 보완할 수 있다고 말한다. 특히, 고성능 이미징 레이다는 높은 포인트 클라우드 밀도, 방위각, 고도 분해능, 장거리 해상도로 차량 주변 환경을 탐지해 전통적인 레이다가 할 수 없는 자유공간 매핑을 할 수 있어 라이다 대체까지 겨냥하고 있다. 하지만 이런 이미징 레이다는 아직까지 높은 비용의 이슈가 있고 이제 막 검증단계에 들어가 있다. 

“레이다의 경우 다양한 악천후 상황에서의 운행을 고려한다면, 자율주행이 고도화될수록 필요한 센서입니다. 새로운 이미징 레이다의 경우엔 저희도 기대를 가지고 있었습니다. 뷰런은 라이다에서 제공하는 포인트 클라우드를 처리해 유의미한 정보를 제공하는 회사이기 때문에 레이다 포인트 클라우드에 대한 처리도 가능하며, 이런 레이다들이 잘 되면 저희의 기회도 커지기 때문입니다. 다만 레이다는 라이다에 비해 포인트 수가 적어 아직까지 저희가 적극적으로 사용하기에는 한정적인 것 같습니다."

라이다 센서의 최대 강점은 정확한 위치 인식을 포함하는 3D 매핑이다. 라이다는 정확한 거리, 심도, 속도 측정이 가능하고, 높은 분해능으로 3D 객체를 특성화할 수 있으며, 200미터 이상의 탐지거리와 넓은 FoV(Field of View) 및 각도 분해능을 제공한다. 때문에 고도화된 자율주행을 위한 필수 센서로 인식되면서 현재 수많은 라이다 하드웨어 업체들이 자동차 시장에서 경쟁하고 있고 많은 완성차 기업들이 라이다 양산 적용을 발표했다. 기존 라이다의 문제라고 지적되었던 것은 높은 비용과 크기인데, 라이다 기술이 발전하면서 크기는 작아졌고 비용도 크게 낮아졌다. 많은 라이다 회사들은 1,000달러 미만으로 라이다를 제공한다고 하고 있다. 하지만 라이다도 만능은 아니다. 색상과 글자 인식의 문제, 악천후 상황에서는 인지에 한계가 있다. 그렇기 때문에 전통적인 자동차 업계에서는 이들 센서를 서로 보완하는 리던던시의 중요성에서 모든 센서를 고려하고 있다. 




센서 퓨전과 라이다의 중요성 



왜 뷰런인가? 

라이다 하드웨어는 포인트 클라우드에 대한 정보, 각각 포인트의 X,Y,Z축 좌표와 강도 등 4가지 정보를 준다. 이 단순 정보를 가공해 유의미한 정보로 자율주행 시스템에 전달하는 것이 바로 뷰런 솔루션의 역할이다. 뷰런의 솔루션은 객체의 정확한 위치, 크기, 방향, 속도는 물론 객체 식별까지 포함한 유용한 정보를 만든다. 이는 카메라 기반 비전 솔루션의 알고리즘과 인공지능이 하는 역할과 같다.

“자동차는 사람의 생명과 직접적으로 연관되어 있기 때문에 차량에 탑재되는 자율주행 기술은 매우 까다로운 기준을 만족해야 합니다. 특히 높은 단계의 자율주행을 위해서는 더욱 안전성을 확보할 수 있는 기술이 반드시 필요하고, 그 가능성을 저는 라이다에서 보았습니다. 이런 생각을 바탕으로 철저하게 자동차 회사의 입장에서 필요한 라이다 솔루션에 대해서 생각했으며, 뷰런을 창업하게 되었습니다. 따라서 뷰런의 미션은 명확합니다. 우리의 기술로 고객에게 더 안전한 삶을 제공하는 것입니다.” 

현재 대부분의 라이다 관련 스타트업은 라이다 센서 기업으로 하드웨어에 집중하고 있으며, 이점이 뷰런의 존재를 부각시킨다. 
시장에서는 자동차 산업의 요구에 대응하는 라이다 센서(하드웨어)를 개발하기 위한 경쟁이 치열하게 전개되고 있으며, 아직까지는 대량 양산을 진행하고 있는 기술리더가 존재하지 않는다. 따라서 대부분의 라이다 회사들은 하드웨어에 그 역량을 집중하고 있으며, 이에 따라 소프트웨어에 역량을 집중하기는 쉽지 않은 상황이다. 이런 상황에서 뷰런은 라이다 센서 업체를 포함해 일부 존재하고 있는 라이다 인지 솔루션을 개발하는 회사들과도 차별화된 라이다 솔루션을 제공하고 있다. 

자동차는 수만개의 부품으로 구성돼 있으며, 이런 부품이 모여 수많은 모듈을 구성하고 모듈이 서로 유기적으로 작동해 자동차를 움직이고 있다. 때문에 하나의 모듈에 할당된 자원은 한정적일 수밖에 없으며 자동차는 다양한 외부 환경에 노출되기 때문에 자동차에 탑재되는 모든 모듈들은 환경에 강인해야 한다. 따라서 성능을 높이는 것도 중요하지만 다양한 환경에서도 문제 없이 안정적으로 동작하면서 고객이 요구하는 높은 성능을 충족하는 것이 중요하다. 

“뷰런은 이런 엄격한 자동차 업계의 기준을 충족하고 있는 유일한 솔루션입니다. 다른 회사들은 학습된 객체의 정보만을 제공하기 때문에, 학습되지 않은 타이어나 바위와 같은 돌발 장애물들을 검출하지 못합니다. 하지만 뷰런의 경우 학습된 객체뿐 아니라, 학습되지 않은 비정형 객체를 포함한 모든 객체를 검출할 수 있기 때문에 매우 안정적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.”

자동차 업계에서 라이다에 가장 크게 기대하는 것 중 하나는 정확한 위치 정보를 바탕으로 주변의 모든 위험한 장애물에 대해 검출하는 것으로, 이를 위해서는 학습되지 않은 비정형 객체에 대한 검출이 필수적이다.

“또, 라이다 솔루션에게 성능만큼 중요한 것은 실제 양산되고 있는 차량용 칩에서 동작이 가능해야 한다는 점입니다. 라이다 솔루션은 기존 시스템과 별개로 자동차에 탑재되는 것이 아니라, 기존에 사용되고 있던 카메라나 레이다 시스템 등 다른 시스템과 융합돼 사용될 것으로 예상됩니다. 따라서 기존 시스템과 연동되고 안정적으로 작동하기 위해서는 기존에 사용되고 있는 차량용 칩이 가장 이상적일 것입니다. 이런 칩에서 솔루션이 동작하는 것은 매우 중요합니다.”

자동차는 이동하면서 가혹하고 다양한 외부환경에 노출되기 때문에 자동차 모듈에 들어가는 차량용 칩은 철저한 테스트를 통해 탑재여부를 검증하게 된다. 예를 들어 최저 -45도~80도에서 동작할 수 있는지와 같은 내구성, 원활한 데이터 처리를 위한 컴퓨팅 파워, 전력, 이와 관련된 비용 이슈가 여기에 포함된다. 이런 과정은 많은 시간과 테스트를 위한 비용이 동반되며, 따라서 자동차 회사에서 일반적으로 선택하는 가장 확실한 방법은 기존에 양산되고 있는 차량용 칩을 사용하는 것이다.  


 

왜 뷰런인가: 뷰런 솔루션 영상



“다양한 자동차 업계 이해관계자 분들을 만나면서 항상 질문을 받았던 것은 뷰런 솔루션의 성능을 어떻게 확인할 수 있는 지입니다. 뷰런 솔루션의 영상을 통해 높은 성능을 어느 정도 확인할 수 있지만, 좀더 구체적으로 성능을 확인할 수 있는 자료가 있는지 요청을 많이 받았습니다. 물론 학계에서 사용되고 있는 일부 벤치마크 등도 있지만 해당 벤치마크는 사용하는 리소스에 제한이 없기 때문에 실제 차량에 적용까지 생각해야 하는 고객 입장에서는 뭔가 다른 자료가 있는지 항상 문의했었고, 그에 대한 대답으로 준비한 것이 '라이다 하나만을 사용한 자율주행'이었습니다. 저장된 데이터를 활용해 연구하면서 솔루션의 성능을 높이는 것도 중요하지만 결국 중요한 것은 실제 자동차에 탑재돼 어떤 성능을 보이는 지입니다. 저희는 라이다 하나만을 사용한 자율주행을 통해 실제 저희 솔루션의 성능을 검증하고, 다양한 상황들을 테스트하며 솔루션을 더 발전시키고 있습니다. 솔루션의 결과를 실제 자율주행과 연결시켜 보여주는 것은 뛰어난 성능을 명확하게 보여주는 것이라고 생각합니다.” 천 이사가 말했다.





뷰런은 2021년 1월 회전식 라이다 센서를 사용해, 2022년 1월에는 양산 관점을 고려해 3개의 브랜드 4개 단방향 라이다 센서를 사용해 자율주행 면허를 취득하고 서울-부산 간 400 km, 5시간의 라이다 온리 자율주행을 성공적으로 수행했다. 또 2022년 6월에는 캘리포니아, 네바다의 자율주행면허를 취득하고 로스엔젤레스-샌프란시스코 구간 자율주행에 성공했다.



라이다 온리 자율주행 

뷰런이 계획했던 라이다 온리 자율주행은 성공적으로 개발이 완료되었고 업계의 큰 주목을 받았다.
 
뷰런은 세계 최초로 라이다 하나만을 사용해 2021년 자율주행 면허를 취득하고 서울과 부산간 운전자 개입 없는 자율주행에 성공했다. 2022년에는 캘리포니아와 네바다주에서 역시 라이다 하나만을 사용해 자율주행면허를 취득해 로스엔젤레스와 샌프란시스코간 운전자 개입 없는 자율주행에 성공하고 다양한 상황에서 테스트를 진행 중이다. 

“뷰런의 라이다 온리 자율주행과 관련해 많은 분들이 문의하시는 것이, 그럼 뷰런은 라이다 하나만으로 양산을 하는 것이 목표인가였습니다. 이에 대한 대답은 그렇지는 않다는 것입니다. 자율주행 개발 시 다양한 센서의 융합은 안전성의 관점에서 반드시 필요합니다. 어떤 하나의 센서가 오작동하거나, 작동하지 않았을 때 다른 센서가 보완할 수 있습니다. 안전한 자율주행을 위해서는 다양한 센서의 융합이 반드시 필요하다고 생각합니다. 다만 뷰런은 라이다 솔루션에 집중하는 회사로서 라이다 솔루션의 성능을 높인다면 다양한 센서가 융합된 자율주행 솔루션의 성능도 높아질 것으로 기대합니다. 앞서 말씀드린 것처럼 라이다 온리 자율주행은 뷰런의 솔루션 성능에 대한 자신감과 이를 검증하기 위한 것이 주요 목적이라고 이해해주시길 바랍니다.” 

실제 뷰런의 기술을 적용한 라이다 온리 자율주행 차량의 동작은 매우 안정적이었다. 

뷰런의 솔루션은 라이다를 통해 주변의 차량 위치, 방향, 속도, 타입 등과 같은 기본 정보와 자동차, 상용차, 이륜차, 사람 외에 비정형 객체까지 다섯 가지의 분류된 정보를 제공한다. 이뿐 아니라, 차선, 가드레일 등을 검출하고, 주행 차로에 끼어드는 차량의 여부를 알려준다. 이정표, 터널 등도 정확히 검출해 자율주행에 필요한 의미 있는 정보를 전달하고 있다. 이런 뛰어난 라이다 인지 솔루션을 기반으로 뷰런이 자체적으로 개발한 라이다 온리 자율주행 차량은 전국을 누비면서 데이터를 수집해 뷰런의 기술을 더욱 고도화하는데 일조하고 있다. 

 “뷰런의 자동차 솔루션은 양산을 목표로 하고 있습니다. 저희가 몇 가지 중요 레퍼런스를 빌딩 중인데, 내년이면 정말 큰 기대를 하고 있는 프로젝트가 완료될 거에요. 뷰런에 주목해주세요.” 천 이사가 말했다.



 

왜 뷰런인가: 세계 최초 라이다만 사용한 자율주행

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