4차 산업혁명 시대 빅데이터를 기반으로 세상이 변화할 것이라는 말이 있다. 자율주행차도 빅데이터와 떼려야 뗄 수 없는 관계인데 과연 빅데이터가 무엇으로 이렇게 전 생활을 거쳐 영향을 줄 것으로 예측하는 것일까? 그리고 빅데이터는 과연 자율주행차에서 어떤 역할을 할 것인가?
빅데이터란? BigData
빅데이터란 수십~수천 테라바이트(TB, Tera Byte)의 거대한 크기를 가지며 다양한 유형(정형, 비정형 등) 구조를 갖고 있어 관리와 분석이 어려운 데이터 집합이다. 따라서 빅데이터는 그 자체로는 시스템 혹은 활용 가능한 미디어가 아니라 방대한 규모의 데이터 덩어리다.
빅데이터는 규모(Volume), 다양성(Variety), 속도(Velocity) 등 3V 특성이 있다.-규모(Volume):처리해야 할 데이터의 양 TB급 이상의 데이터 군을 지칭-다양성(Variety):처리해야 할 데이터 타입의 종류 데이터 형식에 의해서, 정형/비정형/반 정형에 구분 정형 비정형 반 정형 엑셀 등에 정리되어 곧바로 분석할 수 있는 데이터 Ex)스프레드 시트 형태가 아닌가, 형태와 구조가 복잡한 데이터 Ex)문서 이미지, 오디오, 동영상 데이터 형식으로 되어 있지만 당장 분석 안 될 데이터 Ex)센서 데이터 웹 로그-속도(Velocity):데이터를 신속히 처리하고 분석할 수 있는 속성 노 빨리 처리하기 위해서 적용 부지를 일정 기간 모아 놓고 컴퓨터로 한번에 처리하는 방식 데이터를 인터넷을 통해서 실시간으로 전송, 구현할 수 있게 하는 기술 빅 데이터는 그 자체로는 사용할 수 없어서 전처리 과정을거쳐야 한다. 처리 과정은 크게 데이터 수집 과정과 분류 과정, 저장 과정으로 나눌 수 있다. 데이터를 수집하고 적재하는 과정에서 Map Reduce를 기반으로 한 Sqoop이 사용되며, 적재된 데이터는 HDFS에 의해 64MB로 나뉘어 분산된 서버에 중복 저장되어 사용할 수 있게 된다.
자율주행차에서 얻을 수 있는 Big Data 종류
자율주행차를 움직이는 빅데이터? Aconnection between automated car with Big Data
2010년 구글이 처음으로 자율주행차를 수면 위로 끌어올렸다. 당시 구글이 발표한 자율주행차는 360도 감지 라자라다를 탑재한 모델이었다. 당시 자율주행차는 라다와 리다, 카마라를 탑재했지만 기술 한계로 인해 3단계 이상 자율주행이 어려웠다.
그러나 기술의 발달로 자율주행차에 radar뿐만 아니라 LiDAR, GPS, Camera, Ultrasonic waves와 같은 다양한 센서가 사용되게 됐다. 이에 따라 주변 사물의 구체적인 형태 데이터와 주변 상황, 도로 상태에 대한 데이터, 주행 중 위치 데이터 등의 데이터도 수집할 수 있게 됐다. 또 단순한 데이터 수집뿐만 아니라 자율주행차 인프라와 통신 발달로 자동차 간 정보가 실시간으로 공유되고, 5G 기술로 교통정보 등 데이터가 중앙에서 실시간으로 처리돼 자동차에 전송할 수 있는 기술이 개발되면 자율주행차가 수집할 수 있는 데이터 크기가 점점 방대해질 예정이다.
이처럼 자율주행차가 수집할 수 있는 데이터는 시간당 4TB 단위로 증가하고, 이 빅데이터를 통해 자율주행차의 보다 고도화된 판단과 제어가 가능하도록 활용할 수 있게 된다.
자율주행차가 주행하면 GPS에서는 주행 위치 데이터를, Radar에서는 주변 상황의 대략적인 데이터와 속도 데이터를, LiDAR에서는 정확한 주변 상황 및 도로 데이터를, Camera에서는 주행 방향 및 주변에 대한 시각적 데이터를 수집할 수 있다. 이와 같이 각 센서로부터 수집하는 데이터를 로우 데이터라고 한다. 이 로우데이터는 DB로 저장한 후 빅데이터 처리기술을 통해 주행학습하거나 분석할 때 사용하게 된다.
로우 데이터가 생활에 사용될 수 있도록 처리되는 과정
빅데이터와 자율주행차로 바뀌는 미래생활 Future Life Turnsinto Big Data and Automous Cars
KPNG AVRI 보고서에 따르면 한국은 정부 주도의 자율주행 파일럿 테스트, 파트너십 등 여러 항목에서 높은 점수를 받았고 자율주행 관련 특허 출원 수도 글로벌 2위를 달성했다. 또 KISTI에 따르면 2035년까지 글로벌 자율주행 시장 규모는 약 1조1,204억달러로 국내 시장 규모는 약 26억1,794억원 규모로 성장할 것으로 예측된다.
이처럼 자율주행차 시장 규모가 성장하고 인프라가 확장될 경우 체감할 수 있는 가장 큰 변화는 이동 중에 누릴 수 있는 자유다.
다음 그래프는 소비자 조사기관인 컨슈머인사이트가 최근 약 4500명의 운전자에게 자율주행차로 운전을 대신하고 싶은 활동에 대한 조사 결과다.
- 컨슈머 인사이트/전 18가지 선택지에서 복수 선택 가능
- 총 18개 활동 중 주변 경치 감상이 47%로 가장 많이 선택됐고, 동승자와의 대화, 동영상 시청이 그 뒤를 이었다. 이는 소비자들이 자율주행차에 대한 거부감이 크지 않음을 간접적으로 보여준다. 또 자율주행차 발전으로 완전 자율주행이 가능해지면 조만간 실현될 것으로 보인다.
- 자율주행차는 차량 내 경험(in-carexperience) 외에 도시와 교통 생활에도 영향을 미칠 것이다. 특히 안전성과 효율성 부분에서 중추적인 역할을 할 것으로 예상된다.
- 예를 들어 안전성 중심으로 봤을 때 사고 발생 전 정상주행 단계에서는 각 센서를 통해 수집된 빅데이터를 기반으로 도로상황을 판단해 주행할 수 있고 사고발생 단계에서는 비상상황관리시스템이 작동해 에어백과 보행자보호시스템이 활성화돼 주행자와 보행자를 보호할 수 있다. 게다가 사고 이후 단계에서는 사고 지점 파악 및 사고 원인을 파악하고 사고 접수 후 광역제어시스템을 통해 2차 사고를 방지하는 역할을 할 수 있다.
NHTSA가 제시한 자율주행 시스템 안전 관련 요소
효율성 측면에서도 빅데이터를 활용한 자율주행차를 기반으로 보다 효율적인 도로와 교통 운영이 가능할 것으로 예상된다. 예를 들어 도로 운영 시 수집된 구간 내 통행량 정보를 활용하여 각 이동수단별 통행량을 파악하고 이를 바탕으로 세부적인 노선 운영 계획을 수립함으로써 교통 수요를 정량적으로 예측할 수 있다. 아울러 사고분석과 운전자 개입 등 자율주행차 한계에 대한 관제 빅데이터 분석을 통해 관련 법규와 교통 인프라를 정비할 수 있고, 나아가 기업은 적절한 보험상품 서비스 개발까지 활용할 수 있다. 이러한 교통 수요 예측 및 도로 운영은 통행량 데이터를 기반으로 수립되기 때문에 데이터 양과 효율성은 비례한다.
자율주행차에서 빅데이터 활용은 단순 이동수단을 넘어서는 하나의 생활편의시설로 변화하고 있다. 과거에 비해 기술이 발달해 중·장거리 상황과 시각적 데이터까지 자율주행에 활용할 수 있었듯이 향후 HW·SW 발달에 따라 더 많은 양의 데이터와 혹은 새로운 종류의 데이터도 자율주행에 사용할 수 있을지도 모른다. 특히 IoT 발달과 SmartCity 등장으로 보다 넓은 분야에서의 데이터 활용과 보다 고도화된 자율주행이 가능해질 것으로 예상된다.
글·편집 a2z 홍보마케팅팀