시뮬레이션, 자율주행 혁신을 앞당기다
법제화 통해 개발 및 검증의 필수 절차로



현실 세계의 복잡하고 예측 불가능한 도로 상황을 직접 경험하기 전에, 가상 환경 시뮬레이션을 통해 차량 시스템의 안정성을 미리 검증하는 것은 필수적이다. 이는 자율주행 기술의 발전을 촉진하고, 차량의 시장 출시 속도를 가속화하는데 크게 기여한다. 더 나아가, 시뮬레이션은 다양한 환경과 조건에서 차량 반응을 테스트해 실제 운행 중 발생할 수 있는 수많은 변수에 대비하게 해 준다. 

글 | 정 지 원, 모라이 대표이사 





미래 자동차 시장의 성장동력으로 주목받고 있는 자율주행차의 기술적 진보 핵심은 차량 안전성과 신뢰성 확보다. 
자율주행차의 신뢰성에 있어 가장 핵심적인 요소는 확률 기반의 안정성 확보다. 그러나 실제 도로 환경은 다양한 변수가 존재하고, 예측할 수 없는 돌발 상황이 빈번하게 발생하기 때문에 모든 가능성을 실도로에서 테스트하는 것이 사실상 불가능하다. 실제 자율주행차들이 취득한 데이터를 살펴보면, 자동차 전용도로에서 얻은 것이 주를 이루며, 이는 도심의 복잡한 교통 환경이나 야간, 악천후 등에서 얻은 데이터에 비해 상대적으로 간단한 경우가 많다. 

이처럼 제한된 데이터로는 자율주행 시스템의 복잡한 상황에 대한 대응 능력을 검증하는 데 한계가 있어 시뮬레이션의 중요성이 대두된다. 시뮬레이션을 통해 돌발 상황, 야간주행, 각종 기상 조건 등을 포함한 다양한 변수에 대한 테스트 반복이 가능하고, 상상하지 못했던 문제를 발견하고 해결할 수 있다. 

시뮬레이션의 강점을 가장 잘 활용할 수 있는 사례는 실제 도로에서 마주칠 수 있는 돌발 상황, 예상치 못했던 상황, 사고 상황 등과 같은 에지 케이스 시나리오다. 예를 들어, 물이 고인 웅덩이를 지나갈 때 물방울이 튀어 자율주행차의 센서 오작동을 일으키거나 센서에 한계 상황을 유발하는 경우, 눈으로 덮인 도로를 인식하기 힘든 상황, 역광 때문에 중앙분리대나 가드레일, 또는 차량이나 사람을 인식하기 어려운 상황 등 다양한 상황을 시뮬레이션을 활용해 테스트하게 된다.

최근 화두가 되고 있는 소프트웨어 정의 자동차(SDV)를 위해서도 시뮬레이션 환경은 필수적이어서 가상 개발 및 가상 검증 환경 등의 시뮬레이션 기반 환경 구축이 중요해졌다. SDV의 경우 차량이 소프트웨어로 정의되면서 소프트웨어의 비중이 증가했다. 이로 인해 개발 초기 단계부터 소프트웨어 통합 과정에 대한 철저한 검증이 필요한 상황이다. 뒤늦게 소프트웨어를 통합하는 단계에서 문제가 발생하지 않도록 사전에 충분한 검증을 수행하고, 하드웨어 출시 전부터 개발을 진행할 수 있는 환경 제공이 중요하며, 이 과정에서 시뮬레이션이 필수 도구로 활용되고 있다.






시뮬레이션, 선택 아닌 필수 
- 법제화 되다     

자율주행차의 안전 검증에 대한 시뮬레이션 기술의 적용은 효율성 차원의 문제나 단순한 선택적인 접근 방법이 아니라, 국제적으로 인정받고 법적으로 요구되는 필수 과정이 되고 있다. 글로벌 가상 검증 동향을 살펴보면, UN 산하의 UNECE는 NATM(New Advanced Testing Methods)이라는 자율주행차 평가, 검증, 테스트 방법에 대한 가이드라인을 발표하고 있다. 그림과 같이 NATM의 구조는 시뮬레이션, 트랙 테스트, 실제 도로 테스트의 3단계 검증을 제시한다. 이 3단계 검증이 끝난 후에는 모니터링 단계로 넘어간다. 모니터링은 실제 도로에서의 실증 테스트나 서비스를 의미하며, 이전 단계에서는 안전성 평가가 필요하다. 

시뮬레이션의 중요성이 강조되는 이유는 이와 같은 안전성 평가를 위해서다. UNECE의 NATM 뿐만 아니라 다양한 표준에서 자율주행차의 안정성과 신뢰성을 평가하기 위한 가상 검증이 필수적임을 명시하고 있다. 독일의 PEGASUS와 같은 대표 프로젝트들이 진행되고 있으며, UNECE 뿐만 아니라 다양한 연구기관과 국가에서 이런 연구가 진행되고 있다. 이런 국제적인 동향은 EU의 L4 regulation, ISO 표준 등을 통해 자율주행차의 안전성과 신뢰성 평가에 있어 가상 검증의 중요성을 인정하고 있으며, 법제화 과정을 통해 시뮬레이션이 개발과 검증에 필수적인 절차로 적용되고 있다. 



한국형 가상 검증 환경     

국내에서도 글로벌 자율주행 기술 검증 트렌드에 발맞춰 NATM의 가이드라인과 유사하게 가상 환경에서 차량을 검증할 수 있도록 다양한 검증 및 실증 체계들을 수립해 나가고 있다. 
국토교통부는 메타버스 기반 가상시험환경 구축 및 실증 기술 개발 연구를 진행하고 있다. NATM의 가이드라인에 부합하는 버추얼 테스트 환경을 제공하며, 이를 위해 자동차안전연구원의 K-City를 디지털 트윈화 했다. 

다음 단계로 레벨 4 자율주행차 테스트베드 환경 구축이 진행 중이다. 가상과 현실을 혼합해서 K-City를 이용해 실제 도로를 주행하는 자율주행차에 가상의 오브젝트들을 주입시켜 실제와 가상을 혼합 현실 기반으로 테스트할 수 있도록 한다. 이를 통해 소프트웨어 기반의 시뮬레이션 신뢰성을 좀 더 올릴 수 있고, 실도로의 위험성을 낮추고 비용 효율적으로 테스트할 수 있도록 K-City에 상당한 양의 교통류를 가상으로 풀어놓고 자율주행차의 기능을 테스트할 수 있다.

이런 단계를 거치고 난 뒤 자율주행 리빙랩에서 자율주행차를 테스트할 수 있도록 하는 단계적 검증 절차들을 구축하고 있다. 실증 리빙랩이 경기 화성시에 들어설 예정으로, 화성의 자율주행 시범운행 지구를 가상화해 실제 자율주행 서비스를 검증할 수 있는 가상 환경을 만들고 있다. 아울러 자율주행차가 운행하는 환경을 모니터링하기 위한 클라우드 기반의 모빌리티 센터, 차량 관제, 예측, 최적화를 위한 디지털 트윈 구축 등이 진행이 되고 있다.







가상 환경의 필요성       

디지털 트윈과 같은 가상 환경이 중요한 이유는 실제 도로 환경에 나가기 전에 차량이 다양한 시나리오에서의 안전하게 반응하는지를 시험하기 위해서다. 
예를 들어, 교통 체증, 보행자의 갑작스런 행동, 교통사고 등 실제 환경에서 예측하기 어려운 변수들을 가상 환경에서 재현해 차량 반응을 검증할 수 있다. 또, 자율주행차의 승인 및 인증 과정에 있어 자율주행차가 실제 도로에서 겪을 수 있는 다양한 상황에 대한 대응 능력과 규정 준수 여부를 철저하게 평가할 수 있는 기반을 마련하기 위함이다.

모라이의 시뮬레이션 플랫폼은 다양한 시나리오를 제공해 자율주행차의 성능을 효과적으로 테스트할 수 있도록 지원한다. 실제 차량이 수집한 데이터를 바탕으로 교통 흐름을 모델링하고, 자율주행차가 다양한 상황에서 어떻게 반응해야 할지를 시뮬레이션함으로써 예측하지 못한 상황에 대비하고, 자율주행 시나리오를 실제 도로 환경에서 효과적으로 테스트할 수 있는 기반을 마련해 준다. 

또한, 시뮬레이션 기술을 통해 교통흐름과 관제와 관련된 다양한 시나리오를 재현, 분석함으로써 도로와 교통 시스템을 보다 효율적으로 운영하고 도심의 교통 운영과 관리를 지능적으로 수행할 수 있도록 돕는 기술을 개발하고 있다.

디지털 트윈과 가상 환경이 중요한 다른 이유는 개발에 필요한 학습 데이터를 생성하기 위함이다. 자율주행차나 데이터 수집 차량을 통해 취득할 수 있는 데이터에 한계가 있다. 예를 들면 장비의 한계로 인해 맑은 날에만 운행하거나, 야간 데이터 취득의 취약성이 대표적이다. 사계절이 뚜렷하지 않은 지역에서는 실제 도로 데이터만으로 자율주차가 다양한 환경에 적응하기 어렵다.  







모라이의 시뮬레이션 기술은 이런 학습 데이터의 생성에도 기여한다. 실제 환경에서 취득하기 어려운 조건에서 데이터를 가상으로 생성해 자율주행 시스템의 학습 및 발전을 가속화하며, 이는 차량의 알고리즘이 다양한 환경과 상황에서 얼마나 잘 작동하는지를 파악하는 데 필수적인 역할을 수행한다. 이를 위해 모라이는 인위적인 가상의 기상 조건이나 환경 조건들을 시뮬레이션 상에서 재현해 데이터를 생성하고, 실제 자율주행차를 개발하거나 학습시키는 데 활용할 수 있고, 또 정량적으로 비교 검증하거나 평가할 때 쓸 수 있도록 하고 지원하고 있다. 

시뮬레이터 상에 서울시 상암동이나 K-City, 화성 리빙랩 같은 도심 환경을 구현한 뒤 해당 환경에서 자율주행차가 운행하면서 생성한 데이터를 통해 자율주행차가 학습해 빠르게 서비스를 선보일 수 있게 되는 것이다. 또, 리빙랩의 여러 교차로나 주행 영역에 AI 객체 검증기가 취득한 화성시의 교통 상황을 시뮬레이션에 반영해 나갈 계획이다. 리빙랩 뿐만 아니라 전국 또는 해외 다른 지역에도 적용할 수 있도록 다양한 운전자 모델, 교통 상황 만들기 위해 여러 기관과 협력하고 있다.

이상으로 자율주행 기술 발전에 있어 시뮬레이션이 제공하는 가치를 살펴보았다. 현실 세계의 복잡하고 예측 불가능한 도로 상황을 직접 경험하기 전에, 가상 환경에서의 시뮬레이션을 통해 차량 시스템의 안정성을 미리 검증하는 것은 필수적이다. 이는 자율주행 기술의 발전을 촉진하고, 차량의 시장 출시 속도를 가속화하는데 크게 기여한다. 더 나아가, 시뮬레이션은 다양한 환경과 조건에서 차량의 반응을 테스트해 실제 운행 중 발생할 수 있는 수많은 변수에 대비하게 해 준다. 이런 시뮬레이션 플랫폼은 자율주행 차량의 성능과 안전성을 보장하는 데 중추적인 역할을 하며, 앞으로도 이 분야의 기술 발전과 혁신은 가속화될 것으로 예상된다. 결국, 효과적인 시뮬레이션을 통한 테스트와 검증은 자율주행차가 실제 도로 환경에 안전하게 투입될 수 있도록 하는 결정적인 요소가 될 것이다.



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