국토교통부(장관 김현미)는 자율주행차의 길잡이가 되는 정밀도로지도*를 ‘자동으로 구축’하고, 실시간 도로변화를 반영하여 ‘자동으로 갱신’하는 기술을 국내 최초로 선보였다. * 도로 형태(차선 등), 교통 시설(신호등 등), 규제 정보(운행속도 등)를 3차원으로 정밀하게 표현한 디지털 지도로 자율주행 상용화의 기초 인프라 역할
< 예 시 >
(현재) 202X년 추석, 부모님을 만나러 자율주행차를 타고 고향집을 방문하는 A씨. 고속도로에서는 차량이 안전하게 자율주행을 해왔는데, 최근 고향집 인근에서 도로확장공사 중인 내용이 정밀도로지도에 반영되어있지 않은지 챠량의 주행이 불안정했고, 결국 A씨는 수동으로 운전하여 고향집에 가야했다.
(미래) (정밀도로지도 자동 구축·갱신 기술 상용화 이후) 자율주행모드로 도로 확장공사 구간을 진입하여 당황한 A씨, 하지만 정밀도로지도는 앞차와 주변 차량들의 센서정보로 이미 갱신되어 있었다. A씨는 자율주행모드로 안전하고 편안하게 고향집까지 이동할 수 있었다.
시연회는 10.30(수) 오후 1시 30분부터 한국도로공사 도로교통연구원(경기도 동탄)에서 개최되었으며, 2대의 차량(도로정보 취득용)이 인근 도로 약 10㎞를 운영하면서 진행되었다.
시연은 크게 정밀도로지도 ‘자동 구축’과 ‘자동 갱신’ 2개 부문으로 나누어 진행되었는데, ①‘자동 구축’은 차량에서 취득한 영상 등의 센서정보를 무선 통신망을 통해 클라우드 서버로 실시간 전송하고, 지도의 차선, 노면표지, 신호등 등을 자동으로 생성하는 모습을 선보였다.
②‘자동 갱신’은 도로 현장과 다르게 임의로 수정된 정밀도로지도를 차량의 실시간 센서정보와 비교하여 변화정보를 자동으로 탐지·갱신하고 다시 차량에 전송하는 기술을 시연하였다.
본 기술은 도로 시설물을 자동 인식하고 분류하는 딥러닝(Deep Learning) 학습 기술* 등을 통해 가능하게 되었으며, 이번 시연회를 통해 정밀도로지도가 성공적으로 자동 구축·갱신되는 모습을 확인할 수 있었다. 이는 민간에서 요구되는 지도의 최신성을 획기적으로 향상시킬 수 있는 기반기술이 될 것 기대되고 있다. * 컴퓨터가 외부 데이터를 조합·분석·학습하여 주어진 상황에 스스로 대응하는 기술
이번 기술개발은 ‘18년부터 국토부 연구개발(R&D)*를 통해서 추진되고 있으며, 저가용 차량탐지정보 처리 기술과 정밀도로지도 자동 구축·갱신 기술개발을 목표로 2차년도 사업을 진행 중이다. * (기간) ‘18.4월 ～ ’21.12월, (연구비) 174억원(정부 109억원, 민간65억원), (수행) 한국도로공사 등 11개 기관·기업 (전문기관) 국토교통과학기술진흥원
국토정보정책관은 “향후 본 기술의 정확성·완전성 향상과 함께, 자율주행 관련 기업·기관들이 참여하는 실증 절차를 통해 산업에서 직접 활용할 수 있는 성과도출을 위해 노력할 계획이다.”라고 밝혔다.
“이 자료는 국토교통부의 보도자료를 전재하여 제공함을 알려드립니다.”
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