출처 : SONOW
HD맵과 V2X 융합으로 센티미터급 정밀 가상 도로망 구축
국내 자율주행 기술 개발과 모빌리티 서비스 최적화를 위한 디지털 트윈이 실제 도로 환경을 센티미터 정밀도로 가상 재현하여 안전하고 효율적인 자율주행 상용화를 앞당기고 있다. 이 시스템은 HD맵, V2X 통신, 실시간 교통 정보를 융합하여 다양한 주행 시나리오를 가상으로 검증한다.
현대자동차그룹이 구축한 판교-여의도 구간 디지털 트윈은 총 25km 도로의 차선, 교통신호, 표지판, 노면 표시까지 3cm 오차 범위 내에서 정밀하게 모델링되어 있다. 실시간 교통 상황과 기상 조건, V2X 통신을 통한 주변 차량 정보까지 반영하여 실제 주행과 동일한 조건을 가상환경에서 재현한다.
삼성전자 수원 디지털시티 내부 도로에서는 사업장 특성을 반영한 자율주행 시뮬레이션을 수행한다. 출퇴근 시간대 집중되는 차량과 보행자, 사내 셔틀버스와 화물차의 복잡한 교통 패턴을 학습하여 최적의 자율주행 알고리즘을 개발한다. 특히 지하주차장 진입과 같은 복잡한 상황에서의 안전성을 중점적으로 검증하고 있다.
수천 개 엣지 케이스 가상 학습으로 예외상황 대응력 강화
자율주행 디지털 트윈의 핵심 가치는 실제로는 경험하기 어려운 위험하거나 드문 상황들을 안전하게 학습할 수 있다는 점이다. 사고, 공사, 기상악화 등 수천 가지 엣지 케이스를 가상으로 생성하여 자율주행 시스템의 대응 능력을 체계적으로 강화한다.
SK텔레콤 T맵 자율주행센터에서는 AI가 매일 500개 이상의 새로운 주행 시나리오를 자동 생성한다. 갑작스런 끼어들기, 역주행 차량 조우, 낙하물 발견, 응급차량 접근 등 실제 도로에서 발생할 수 있는 모든 상황을 시뮬레이션한다. 각 시나리오에서 자율주행 시스템의 판단과 대응을 평가하여 알고리즘을 지속적으로 개선한다.
네이버랩스에서는 날씨와 시간대별 주행 조건 변화를 정밀하게 재현한다. 비나 눈으로 인한 시야 제한, 야간 주행 시 헤드라이트 눈부심, 터널 진입 시 명암 적응 등 센서 성능에 영향을 주는 환경 요인들을 시뮬레이션한다. 이를 통해 다양한 기상 조건에서도 안정적으로 작동하는 자율주행 기술을 개발하고 있다.
카카오모빌리티에서는 복합적인 도시 환경에서의 자율주행을 집중 연구한다. 스쿨존에서의 어린이 돌발 행동, 전통시장 주변의 복잡한 보행자 패턴, 이면도로의 불법 주정차 차량 등 도심 특유의 복잡한 상황들을 학습하여 안전성을 극대화한다.
충전·배차·요금 통합 최적화로 모빌리티 서비스 효율성 극대화
자율주행 기술과 함께 전체 모빌리티 생태계의 효율성을 높이기 위해 충전 인프라, 차량 배차, 동적 요금제까지 통합 최적화한다. 전기차 기반 자율주행 택시와 셔틀 서비스의 경제성과 편의성을 동시에 개선한다.
42dot에서는 서울 강남구 일대에서 자율주행 택시 서비스의 최적 운영 방안을 시뮬레이션한다. 시간대별 수요 예측과 교통 상황을 고려하여 차량 배치를 최적화하고, 배터리 잔량에 따른 충전소 경유 계획까지 자동으로 수립한다. 고객 대기시간을 평균 3분 이내로 단축하면서도 차량 가동률을 90% 이상 유지하고 있다.
LG전자에서는 아파트 단지 내 자율주행 셔틀 서비스를 최적화한다. 주민 이용 패턴과 단지 내 교통 흐름을 분석하여 정류장 위치와 운행 스케줄을 조정한다. 출퇴근 시간대에는 지하철역 연계 운행을 강화하고, 주말에는 대형마트와 병원 경유 노선을 확대하여 주민 만족도를 높인다.
토스모빌리티에서는 동적 요금제와 연계한 수요 관리를 수행한다. 실시간 수요와 공급을 분석하여 요금을 조정하고, 수요가 적은 지역이나 시간대에는 할인 혜택을 제공하여 차량 활용도를 높인다. 피크 시간대 요금 인상을 통해 수요를 분산시키고, 전체적인 서비스 품질을 향상시킨다.
안전 KPI 기반 규제 샌드박스로 상용화 가속
자율주행 기술의 안전성을 객관적으로 검증하고 규제 당국과의 협력을 통한 상용화 승인을 위해 명확한 안전 지표와 평가 체계를 구축하고 있다. 디지털 트윈에서의 시뮬레이션 결과가 실제 도로 테스트의 기초 데이터로 활용된다.
국토교통부 자율주행 실증단지에서는 사고 발생률, 급제동 빈도, 차선 이탈 횟수 등 핵심 안전 지표를 실시간으로 측정한다. 자율주행 차량이 동일 구간을 인간 운전자보다 99.9% 이상 안전하게 주행할 수 있음을 데이터로 입증하여 상용화 허가 기준을 충족한다.
한국도로공사에서는 고속도로 자율주행 시범 서비스의 안전성을 검증한다. 경부고속도로 일부 구간에서 자율주행 버스의 시범 운행을 통해 졸음운전이나 난폭운전 등 인적 요인에 의한 사고 위험을 획기적으로 줄일 수 있음을 확인했다.
서울시에서는 자율주행 기술의 단계적 도입을 위한 로드맵을 수립한다. 한강공원 내 저속 자율주행부터 시작하여 버스전용차로, 일반 도로 순으로 확대하는 계획이다. 각 단계별로 충분한 검증을 거쳐 시민들이 안심하고 이용할 수 있는 자율주행 서비스를 구현한다.
향후 이 시스템은 5G와 6G 통신망을 기반으로 한 초연결 자율주행 생태계로 발전할 예정이다. 모든 차량과 인프라가 실시간으로 정보를 공유하여 교통사고 제로와 완전 자율 모빌리티 서비스 실현을 목표로 하고 있다.