와우 ICT

경찰청에서 공고한

2021년도 자율주행 기술개발 혁신사업을

소개해 드립니다.

■ 사업 개요

  ○ 사업명 : 자율주행기술개발혁신사업

  ○ 사업목적

    - 자동차-ICT-도로교통 융합신기술･서비스 개발 및 법･제도 개선, 표준화 등 융합생태계 기반 마련을 통한 자율주행 융합신기술 개발 및 융합신산업 발굴･육성

  ○ 지원대상 분야 : 도로교통 융합신기술 및 자율주행 생태계 분야

    - Lv.4 자율주행 대응 교통안전 인프라 기술

    - Lv.4 기반 도로교통 정보 융합기술

    - 자율주행 Lv4 대응 융합 교통 운영관리 기술

    - 자율주행 Lv4 대응 도로교통 안전관리 기술

    - 자율주행 운전 능력 평가 시스템 및 기술

<지원대상 분야별 제안요청(RFP)>

■ Lv.4 자율주행 대응 교통안전 인프라 기술

  ○ 주요 개발내용

    - Lv.4 자율협력주행 안전성 확보를 위해 자율주행 자동차 뿐만 아니라 일반 자동차의 공존을 고려한 교통안전시설 인프라 표준 개발

    - 자율협력 주행 교통안전시설 인프라 적합성 평가 및 분석도구 개발 

    - Lv.4 자율협력주행 안전성 확보를 위한 야간 악천후 상황에서의 인프라 연계기술 및 교통정보 융합기술 개발

    - V2P, V2I 통신 기반 차량과 보행자, 인프라 간 정보를 교환하고 공유하는 연동기술 및 시스템 개발

    - 교차로 권역내 보행자 안전 확보를 위한 실시간 교통안전 인프라 운영 및 관리 기술 개발

    - 실시간 교통안전시설 인프라-차량 간 정보 체계 구축 및 운용, 관리 기술 개발

    - 교통안전시설물에 기반한 인프라 상태진단, 운용 및 Lv.4 자율주행자동차 정보제공 기술 개발

■ Lv4. 기반 도로교통 정보 융합 기술

  ○ 주요 개발내용

    - 도로상의 안전한 자율주행 운영관리를 위한 통합교통관제시스템 개발

    - 자율주행 환경에서 빅데이터 기반 교통상황 모니터링 및 예측기술 개발

    - 자율주행자동차 통제 및 일반차량 관리, 운영 기술 개발

    - 기존 교통관리체계를 통합한 융합교통운영관리 기술 개발

    - 교통정보 음영 구간 및 비반복적 교통정보 단절 상황을 위한 음영 구간의 IoT 스마트센서를 활용한 실시간 교통정보 생성기술 개발

    - 교통 운영 및 관리에 필요한 기관 내 자율주행차 내 외부데이터 수집과 타 기관에서 수집된 데이터의 융합을 위한 시스템 및 데이터 생성 기술 개발

■ 자율주행 Lv4 대응 융합 교통 운영관리 기술

  ○ 주요 개발내용

    - 실시간 상황 정보 및 자율주행차량 정보를 바탕으로 교통류 및 교통 네트워크 최적화와 교통사고 감소에 필요한 미래교통체계 운영 기술 개발 및 실증 서비스 체계 구축

    - 비정형 유고상황 및 재난 발생 시 자율주행자동차 대상 교통신호 제어정보 전송기술 개발

    - 자율주행자동차의 현장통제 제어명령 준수 기술 개발

    - 현장통제 제어시스템 신뢰성 확보를 위한 점검방법 및 점검시스템 개발

    - 자율주행자동차 혼재된 상황에서 긴급상황의 효율적 대응을 위한 지능형 교통관제 유도, 통제 기술개발

■ 자율주행 Lv4 대응 도로교통 안전관리 기술

  ○ 주요 개발내용

    - 자율주행자동차의 과학적 사고분석을 위한 운행기록장치 데이터 정의 및 관련 법 검토

    - 자율주행자동차 기록장치 데이터 취득을 위한 데이터 추출 시스템 개발

    - 자율주행차량 정보-센터 정보-인프라정보 데이터 융합, 해석 및 연계 시스템 개발

■ 자율주행 운전 능력 평가 시스템 및 기술

  ○ 주요 개발내용

    - AI 운전능력평가 프로세스 표준화 방안 확립

    - 실제 환경을 반영한 가상 시뮬레이터 시나리오 반영

최근 중국과 미국 전기차 업체 테슬라의

보안문제가 이슈화되고 있습니다.

중국이 테슬라의 데이터 수집이

국가 안보를 침해할 우려가 있다며,

테슬라 차량의 군시설 출입을 금지하였다고 합니다.

미국 정부가 중국 통신장비 업체 화웨이에 대한

제재를 이어가자 테슬라를 겨냥하여

제재를 하고 있다고 보고 있습니다.

테슬라의 주행 데이터(영상, 위치정보)는

자율주행 관련 AI 학습에 활용되는

데이터의 양과 질이 AI 정확도를

결정하기 때문에

테슬라의 핵심 경쟁력으로 평가 받고 있습니다.

문제는 주행 데이터에 민감한 개인정보가 담겨있다는 것인데,

테슬라는 차량에서 수집하는 영상이나 

위치정보를 모두 익명화하고, 

미국 정부와 차량 데이터를 공유하지 않는다고 

밝히고 있습니다.

www.hani.co.kr/arti/economy/global/987669.html

개인적으로 중국, 미국, 보안 논쟁 등을 떠나서

궁금한게 있습니다.

테슬라는 국내에서도 영상정보와 위치정보를 수집할텐데,

물론 익명화해서 수집하겠죠?

이렇게 익명화한다고 개인정보 수집 및 활용 관련해서

문제가 없는걸까요?

국내 ICT 서비스들을 보면,

국내 자율주행차, 순찰로봇, 드론 등은

규제샌드박스라는 제도를 통해

수집된 영상의 익명화 등을 특례 조건으로

심의 받은 후에야

시범 서비스라는 것을 할 수 있는 것으로 알고 있습니다.

테슬라도 규제샌드박스 특례를 받아야 하는게 아닌지 궁금하네요.

(혹시, 테슬라가 개인정보를 익명화한다고 특례를 받았나요?)

(국내 ICT 서비스와 무언가 다른 관점이 있는걸까요?)

국내 기업들만 부당하게 규제샌드박스라는 특례를 받아야만 하는 것 같아서

뭔가 형평성에 문제가 있는건 아닌지 싶습니다.

국내 기업들도 익명화한다고 하고,

테슬라처럼 서비스를 하면 되지 않을까요?

(물론, 실제 익명화를 해야겠죠)

스마트시티가 완성되기 위해서는 다양한 요소의 기술이 필요한데,

그 중 편리한 이동과 관련된 모빌리티는 스마트시티의 핵심요소입니다.

'스마트시티투데이'에서 스마트시티 모빌리티에 대해서 소개한 영상입니다.

국내외 자율주행 시범 운행 현황과

자율주행차 레벨에 대해서 알기 쉽게 소개해주었습니다.

■ 스마트시티 핵심 '자율주행' 어디까지 왔나?

youtu.be/X9GevWQnNpM

■ 스마트시티투데이 홈페이지

smartcitytoday.co.kr/

□ NIA&경기도자율주행센터, 2020년도 공공데이터 이용활성화 지원사업의 일환으로 판교 제로시티 자율 주행 데이터 개방 사업 추진

  ○ (사업명) 판교제로시티 자율주행 데이터 개방전략 수립

  ○ (사업기간) 2020년 (계약일로부터 6개월)

  ○ (사업비) 673,000,000원

  ○ 추진목적

     - 경기도 판교 제로시티의 일반 도로 환경에서 자율주행차를 지원하고 관제하기 위해 발생하는 데이터와 국내 최초 실증연구용 자율주행차 제로셔틀이 주기적으로 운행하며 수집한 데이터를 실시간 혹은 배치 형태로 개방하여 자율주행 및 관련 산업 활성화, 국내 자율주행 산업의 기술력 확보를 목적으로 데이터 개방 전략 수립 추진

  ○ 추진 목표 및 시스템 개념도

     - (추진목표) 경기도 판교 제로시티에서 수집하는 자율주행 통합관제 데이터, 실제 도로 환경에서 수집한 제로셔틀(자율주행차) 데이터를 공개하기 위한 개방전략 수립

     - 목표 시스템 개념도

  ○ 추진내용

<판교 제로시티 자율주행 데이터 현황 주요 내용>

□ 자율주행 통합관제 및 제로셔틀 원천·개방DB 현황

  ○ 자율주행 통합관제

     - 시스템 보안을 위해 내부망을 구축하여 사용 중이며, 외부와 온라인 통신이 연결되어 있지 않음

     - 일일 데이터 생성량은 총합 5TB이며 비정형 데이터인 CCTV 데이터가 대부분의 비중을 차지함

     - V2X 및 IoT 데이터의 경우 정형데이터로 용량이 크지 않지만, CCTV의 경우 비정형 데이터이며 용량이 커서 데이터셋으로 편집하여 보관함

     - 경기도 판교 제로시티에서 141대의 CCTV로 24시간 상시 도로 상황 감시 중이며 30일간 저장 중임

  ○ 제로셔틀

     - 시스템 보안을 위해 제로셔틀 내부 저장장치를 통해 수집된 자율주해 데이터를 경기도 자율주행센터 안에 구축된 데이터센터에 오프라인으로 이동하여 빅데이터 시스템에 저장 관리

     - 제로셔틀 1대 기준 일 4회 운행 시 일일 데이터 생성량 총합 200GB임

     - 현재 제로셔틀 2대를 운영 중이고, 2021년부터 최소 4대 운행 예정임

□ 자율주행 통합관제 및 제로셔틀 정보화 현황

  ○ 통합관제시스템에서 자율주행차와 IoT 센서 간 통신 내용과 외부연계 데이터, DB로그 데이터 등 안전한 자율주행을 위해 관제하는 모든 데이터를 통합하여 빅데이터 시스템에서 수집, 가공, 제공

  ○ 제로셔틀이 자율주행을 하면서 수집하는 센서 및 운행로깅 데이터를 차량 내부의 저장 장치에 저장하여 센터 내 수집 장치로 오프라인으로 이동, 주행별 배치 형태로 수집 중

     - IoT 정보(보행자 및 도로 정보, 교통신호)가 통합관제센터를 거쳐 제로셔틀로 전달이 되고, 제로셔틀은 차량의 위치와 속도 등 기본 정보를 V2X 기본 안전 메시지 형태로 통합관제센터로 실시간 송신

     - 제로셔틀의 센서 및 운행로깅 데이터는 용량과 통신 문제로 제로셔틀 내부에 저장하여 오프라인으로 데이터센터 빅데이터 시스템으로 이동

□ 공공데이터 개방 대상 DB 목록

□ 공공데이터 구축 대상 원시자료 샘플

  ○ 자율주행 통합관제

     - 자율주행 통합관제 CCTV 데이터 수집 현황 (총 카메라 141대 24시간 상시녹화)

     - 기존의 교통 시스템을 지원하는 CCTV와 다르게 경기도자율주행센터의 CCTV는 도로와 근접하게 설치되어 있어 개인 식별이 가능한 Full HD(1080p) 수준임

     - 판교 제로시티 내 자율주행 실증 테스트를 위해서 일반 도로에 설치된 신호 제어기에 옵션 보드를 설치, 총 20곳, 69개의 신호등에서 신호 정보 수집 중

  ○ 제로셔틀

     - 자율주행 데이터 저장 시 널리 활용되는 ROSbag 형식으로 데이터 저장 중

<자율주행 데이터 개방 관련 국내외 선진 사례>

□ 국내 사례

  ○ 한국데이터산업진흥원, 자율주행 V2X 및 LiDAR 데이터셋

     - 한국데이터산업진흥원 DATA STORE에서 현재 유일하게 업로드가 되어 거래되고 있는 자율주행 연구 관련 센서 데이터셋으로 주식회사 웨이티즈에서 제공

     - 1일 8시간 기준으로 자율주행 차량이 아닌 일반 차량에서 수집한 V2X 데이터를 100만원, 주석 처리가 된 LiDAR 데이터를 100만원에 판매 중

     - 데이터셋의 수가 1개이므로 절대적으로 부족하며 가격이 높음

  ○ 카이스트 권인소 교수팀, Multispectral 데이터셋

     - 자율주행 및 첨단 운전자 지원시스템 연구를 위한 이미지 데이터셋을 무료로 공개하고 운행 상황별로 수집하였으나, 일반 차량에서 수집한 시각 이미지 데이터셋으로 사용이 제한적임

□ 국외 사례

  ○ 미국 미시간 대학교, M-City

     - 주요 자율주행 테스트 도시 중 하나인 미국의 M-City에서 2019년 12월 50개의 배치 데이터셋 공개

     - M-City의 경우 가상의 환경이 자율주행 테스트베드를 운영 중이며, 일반 도로 환경의 IoT 데이터는 AACE(Ann Arbor Connected Environment) 리빙랩을 운영하며 실시간으로 받아 내부에서 사용 가능하지만, 외부로 공개하지 않음

  ○ 미국 KITTI, KITTI set

     - KITTI 데이터셋은 Karlsruhe Institute of Technoloty(KIT)와 도요타(Toyata) 시카고 연구소에서 2012년 무상으로 공개했으며, 자율주행 알고리즘 벤치마크로 가장 유명한 데이터셋 중 하나임

     - 차량의 정보와 센서 정보, 캘리브레이션 정보와 함께 이미지, 동영상, LiDAR 점균 데이터 등을 학습 가능한 형태의 데이터로 제공

  ○ 중국 바이두, Apolloscape

     - 현재 다임러, 포드, 그랩, 인텔, 보쉬 등 주요 업체들과 주행 데이터를 수집하여 데이터셋으로 공개하였으며, 규모가 KITTI 데이터셋의 10배 이상임

     - 2017년 자율주행을 시작한 바이두가 아폴로 소프트웨어 플랫폼을 런칭한 후 자동차 업계에서 100개 이상의 클라이언트를 확보하는 등 급속도로 성장

     - 기존의 메르세데스 벤츠, 마이크로소프트, 우버, 웨이모, 테슬라, 닛산 등 폐쇄적 소프트웨어 및 주행 데이터 수집을 선택한 것과 달리 오픈 소스 플랫폼을 선택하여 시간과 비용을 절약하고 산업계의 니즈에 따라 빠르게 대응하여 현재 자동차 메이저 기업 다수가 아폴로 플랫폼에 합류하여 네트워크를 확보함

  ○ 중국 항저우시, 시티브레인 2.0

     - 2017년 알리바바 그룹과 항저우 시정부가 교통 체증을 해결하기 위해서 시티브레인 1.0을 발표하고 추진했으며, 2019년 시티브레인 2.0을 발표하고 공공서비스 분야로 프로젝트를 확대하여 진행 중

     - 지자체와 민간기업의 데이터 공유로 편리한 교통 시스템을 제공한 예로, 데이터를 공개한 사례는 아니며 중국의 경우 국가 정책상 해외로 데이터 개방을 장려하지 않음

     - 시티브레인 1.0을 시행하며 항저우 시내 신호등과 교차로에 CCTV 128개를 설치하고, AI 기반 영상 솔루션을 탑재하여 실시간 교통량과 차량의 이동, 사건, 사고 내역을 감시하고, 환경에 맞게 교통 신호의 길이를 조절하여 효율적인 교통 시스템 운영

     - 통행시간이 15.3% 감소하고, 구급차가 현장에 도착하는 평균 시간이 절반으로 감소하는 등 도로 상황 개선에 도움이 됨

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