문맥 (context)
현재 선진 각국에서는 차량 탑재 센서(On-board Sensor) 기반 시스템에 V2X 기반의 시스템을 가미함으로써, 교통사고 사망자의 획기적인 감소 및 부가서비스 창출을 위한 기술개발 및 표준선점 노력이 한창이다. 아래 그림에 나타난 유럽의 C2C 과제의 경우, 차량과 차량, 차량과 도로 인프라 뿐만 아니라, 차량과 가정, 차량과 기업과의 직접적인 비즈니스 창출을 고려하고 있는 것을 볼 수 있다. C2C 커뮤니케이션을 이용하여 교통 정보를 공유하기 위해서는 5% 이상, 최소한의 안전 경보를 위해 10% 이상, 능동안전 기능을 위해서는 90% 이상의 시장보급이 확보되어져야 한다. 현재 차량의 수명주기와 비교해보았을때, 준중형 차량에 속하는 8%에만 보급할 경우에는 장기간 후에도 교통정보 공유 수준의 기능만 사용할 수 있을 것으로 보이며, 전 차량의 25% 보급시에는 안전경보 기능은 가능할 것으로 추정되고 있다. 능동안전 기능 활용을 위해서는 출시되는 모든 차량에 적용해야 하며, 이 경우 7년 이상의 시간이 필요할 것으로 예상되고 있다.
미국에서는 1992년 버클리 PATH가 San Diego에서 세계 최초로 4대의 차량으로 군집주행을 시연했다. 도로 차선 중심에 1m마다 원통형 영구자석을 설치, 이를 기준으로 차선중심을 인식한 방식으로, 1993년 일본 군집주행도 이러한 방식을 채택 하였고, 1998년 ITS World Congress Seoul에서 자동차 부품연구원이 세계 4번째로 4대의 차량을 이용한 군집주행을 시연했을 때는 와이어를 설치하여 차선중심을 인식하는 방식을 사용하였다. 이 때 차간거리 제어를 위해 사용된 레이더는 차량용이 양산되기 이전이어서 대당 1억원 가량의 고가로써, 실용화와는 약간 거리가 있었다. 그러나 군용 레이더 기술이 차량에 적용되고 양산시장이 열리면서 상황은 변화한다. 최근 차량의 종방향 제어시스템 (ACC, FSRA, AEBS 등)에 사용되는 장거리 레이더 모듈의 가격은 2009년 180 유로에서 2016년 80 유로로 낮아질 것으로 전망되며, 이는 고급차량 뿐만 아니라 중형차량에도 다양한 ADAS 시스템의 보급이 가속화 될 뿐만 아니라, 자율주행을 위한 센서기술이 상용화 수준임을 나타낸다.
스마트 안전시스템의 보급과 발전은, 서라운드 센서 기술에 크게 좌우되고 있다. 서라운드 센서는, 차량 외부의 주행상황을 실시간으로 인지하여, 능동적으로 사고방지를 위한 경고 및 제어를 하는데 핵심 역할을 한다. 레이더는 형상검출은 어렵지만, 거리와 물체의 방위각을 정확하게 감지하고, 기상상태에 거의 영향을 받지 않는 특성 때문에 높은 신뢰도를 보여주고 있다. 주로 차량, 보행자, 도로 시설물 감지에 사용되며, 24 GHz와 77 GHz 레이더가 주로 사용되어 왔다. 24GHz 단거리 레이더(SRR; Short Range RADAR)는 유럽의 주파수 사용 허가기간 만료에 따라 79GHz로 교체될 예정이며, 현재 주요 제조사들은 79GHz 레이더를 양산개발 중에 있다. 77GHz 장거리 레이더(LRR; Long Range RADAR)는 250m 수준의 검지거리를 갖으며, 국내에서도 2014년 11월 만도가 양산발표를 한 바 있고, 국내 차종에 양산적용을 하고 있다. 초음파 센서는 근거리 MALSO (Maneuvoring Aid for Low Speed Operation) 시스템이나 PAS(초음파 주차경고장치)에도 사용된다. 최근에는 거리 뿐만 아니라 방향까지 감지하는 형태로 발전하고 있다.
LIDAR는 Spot 방식과 Scanning 방식이 있다. 기존의 Scanning 방식이 물리적으로 모터를 구동하여 회전시키는 부분의 구조적인 애로점이 있는데 비하여, Spot 방식은 디지털 카메라와 같이 회전부가 없어, 향후 감지 센서의 밀도가 향상되는 경우 서라운드 센서 시장 전체의 판도를 바꿀 것으로 기대되고 있다. LIDAR는 안개 등 기상 상태에 레이더 보다 취약한 특성을 갖지만, 정확한 형상, 거리, 방위각을 감지할 뿐만 아니라, 반사특성 등을 기반으로 차선감지도 가능할 것으로 기대되고 있어, 다른 센서기술 보다 우수한 특성을 갖출 수 있는 가능성을 갖추고 있다. Vision 센서는 현재 거의 유일하게 신뢰성 있는 차선인식 성능을 보여주고 있는 양산가격 내의 제품군으로, 자동차 부품 시장에서는 HD급이 주종을 이루고 있으나, 조만간 Full HD 급으로 발전할 것으로 전망되고 있다. 기술의 발전으로 다초점 카메라나 초저광도 카메라, High Dynamic Range 카메라의 자동차 분야 개발이 진행 중에 있고, 차량 및 보행자 감지 성능도 날로 향상되어가고 있으며, 전통적인 문제점이었던 악천후 인식률 역시 매우 개선되어지고 있다.
많은 스마트카 시스템 및 서비스는 지리정보에 기반하고 있다. 지리정보를 활용하는 시스템으로는 차량용 네비게이션 뿐만 아니라, 차량 블랙박스, 텔레매틱스 시스템 등이 있고, 최근에는 맵 연동형 ACC 및 AFLS, V2I 및 V2V 시스템 등 ADAS 시스템에서도 지리정보는 시스템의 중요한 구성요소를 차지하고 있다. 지리정보 관련 표준 개발을 담당하는 것이 바로 WG3의 업무이다. 현재 의장국은 일본이고, 한국 대표는 인하대학교 전문가가 담당하고 있다. WG3의 주요 아이템은 디지털 맵의 업데이트 방식, GDF(Geographical Data File Exchange Format), PSF(Physical Storage Format), API(Application Program Interface), LR(Location Referencing), Navigation Data Delivery Structure and Protocols 등을 포함한다. 즉, 디지털 맵의 저장 방식과 인터페이스 방식, 업데이트 방식 등을 포함한다.
2014년 10월 26일에서 31일까지 캐나다 밴쿠버에서는 ISO TC204 (ITS 분야) 회의가 진행되었다. 이번 회의에서는 그린 ITS 특별 세션이 한국 측에 의해 진행되기도 하였으나, 자동차 관점에서 가장 큰 이슈는 자율주행자동차 관련 표준화 추진이 가속화 되고 있는 현상이다. 10월 30일 목요일 오전에 자율주행자동차를 주제로 특별 워크샵을 개최 하였으며, 이례적으로 TC204 산하 전 WG(Working Group)에서 멤버들이 참석하여, 자율주행자동차의 각국 현황, 자율주행자동차가 도로에 다니기 위한 표준 차원에서의 이슈, 각 WG별 구체적 표준화 아이템에 대하여 논의하였다. 주제발표는 일본이 진행하였으며, TC204 WG14에서 현재 자율주행자동차 관련 기술보고서(TR; Technical Report)를 진행하고 있는 HIDO Japan의 Akio Hosaka씨가 담당을 하고 있다. 이번 회의에서는, 아래 그림과 같이 자율주행의 단계별 적용 지역을 좀 더 명확히 함으로써, 자율주행자동차의 실질적인 운영을 고려할 수 있는 부분도 발표되었다.
WP29(자동차 안전기준 조화를 위한 세계포럼)는, UN/ECE(Economic Commission for Europe; 유럽경제위원회) 산하의 조직으로써, 58협정과 98협정을 담당하고 있고, 1952년에 스위스 제네바에 설립되었다. 총회 및 공식회의를 연 15회 운영하고 있으며, 자동차 산업에 절대적인 파급효과를 가진 GTR(Global Technical Regulation)을 다루고 있다. 국내에서는 국토교통부 교통안전공단 산하의 자동차안전연구원이 주로 대응하고 있다. 현재까지 GTR에 포함된 스마트 안전차량 관련 항목은 LDWS 등이 있으나, 최근 러시아가 eCall을 추가할 것을 제안하고 있고, 유럽의 AEBS(Advanced Emergency Brake System; ISO의 FVCMS와 유사한 제품)에 대한 상용차 의무장착 규제 시행 등으로 인하여, ADAS 제품군이 점차 추가되는 분위기이다. 가장 최근의 WP29 회의에서는, ADAS 보급을 통한 사고저감에 대한 사회적 요구 증가에 따라, 각국의 개발 현황을 반영, GTR에 포함하고자 하는 아이템에 대한 수요를 올해 하반기 회의에서 의제로 제안하기로 하였으며, 이에 따라 ADAS 제품의 규제화는 매우 활발하게 진행될 전망이다.
지시문 (instruction)
다음 문맥을 읽고 질문에 답하시오.
질문 (question)
C2C 커뮤니케이션을 활용하여 능동안전 기능을 구현하기 위해 필요한 최소한의 시장보급률은 얼마인가?
추론 과정 (compact_reasoning)
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1과제 해석
task_interpretationC2C 커뮤니케이션을 통한 능동안전 기능 구현에 필요한 시장보급률 수치를 찾는다.
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2정보 추출
information_extractionC2C 커뮤니케이션과 관련된 보급률 조건들이 명시된 문장을 추출한다.
- C2C 커뮤니케이션을 이용하여 교통 정보를 공유하기 위해서는 5% 이상, 최소한의 안전 경보를 위해 10% 이상, 능동안전 기능을 위해서는 90% 이상의 시장보급이 확보되어져야 한다.
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3근거 선택
evidence_selection질문에서 요구하는 '능동안전 기능'과 관련된 보급률 수치를 선택한다.
- 능동안전 기능을 위해서는 90% 이상의 시장보급이 확보되어져야 한다.
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4논리 통합
logical_integration추출된 수치인 90% 이상이 능동안전 기능을 위한 조건임을 확인한다.
- 능동안전 기능을 위해서는 90% 이상의 시장보급이 확보되어져야 한다.
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5결론 도출
conclusion_formulation능동안전 기능을 위해서는 90% 이상의 시장보급이 필요하다는 결론을 도출한다.
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6답변 생성
answer_generation최종 답변을 90% 이상으로 작성한다.
최종 답변 (final_answer)
90% 이상
핵심 해석 (core_interpretation)
C2C 커뮤니케이션을 이용하여 능동안전 기능을 활용하기 위해서는 90% 이상의 시장보급이 확보되어야 한다.