초정밀 길 안내 : AI와 HD Map이 만나다

서울역교차로, 대전 성모오거리, 부산 서면교차로의 공통점은?

각 도시에서 도로 형태가 가장 복잡한 곳 중의 하나이다. 경험 많은 운전자들도 이러한 복잡한 도로에서는 긴장감을 늦출 수 없다. 해당길이 초행길이라면 더욱 운전이 조심스러워진다.

복잡한 교차로 사례 : 서울역교차로

복잡한 교차로 사례 : 대전 성모오거리

복잡한 교차로 사례 : 부산 서면교차로

도시의 도로망이 날로 복잡해지면서 운전자들의 부담도 증가하고 있다. 복잡한 도로 상황에서 잘못된 길을 선택하는 것은 단순히 목적지에 늦게 도착하는 것을 넘어서, 교차로에서의 잘못된 차로 진입으로 인해 사고로 이어질 위험성을 내포한다. 특히 고속도로와 같이 속도가 빠른 도로에서 급격한 차선 변경은 뒤따라오는 차량과의 충돌로 이어질 수 있다. 이는 대다수의 운전자가 경험할 수 있는 아찔한 순간들이다. 이러한 위험을 줄이고 운전자에게 정확한 경로 안내를 제공하기 위해 내비게이션 시스템이 널리 사용되고 있다. 하지만 기존의 내비게이션 시스템은 복잡한 도로 환경에서 한계를 드러내고 있다. 내비게이션이 사용하는 지도 정보의 부족과 GPS 등을 통한 위치 파악의 오차로 인해, 운전자들은 종종 혼란을 겪는다. 부정확한 길 안내는 운전자의 실수를 유발하고, 이는 곧 사고의 위험으로 이어진다. 카카오모빌리티는 기존 내비게이션의 한계를 극복하고, 보다 정확하고 안전한 경로 안내를 제공하기 위해 인공지능 기반의 차선 단위 내비게이션 기술을 개발하였다. 본 글에서는 카카오모빌리티의 새로운 내비게이션 기술이 어떻게 복잡한 도로 환경에서의 운전자 부담을 줄이고, 안전한 주행을 돕는지 살펴보고자 한다. 차선 단위의 정밀한 경로 안내를 가능케 하는 주요 기술들을 소개하고, 나아가 이 기술이 가져올 긍정적 변화와 향후 개선 방향에 대해 살펴볼 것이다.

정확한 길안내가 어려운 이유

내비게이션의 부정확한 길 안내는 운전자의 실수를 유발하고, 사고로 이어질 수 있다. 정확한 길안내가 어려운 이유는 기존 내비게이션 시스템의 한계 때문이다. 표준지도인 SD Map을 사용하는 다수의 내비게이션은 정확한 길안내에 필요한 정보가 부족하고 수 미터 단위의 오차를 내포하고 있다. SD Map은 도로를 하나의 링크로 표현하여 개별 차로에서 주행하는 차량에 정확한 정보를 제공하기 어렵다.

표준지도(SD맵)와 정밀지도(HD맵)의 도로링크 차이

HD Map은 차로 단위의 상세한 도로 정보를 제공하여 내비게이션이 운전자에게 정확한 차로 주행 안내를 할 수 있게 한다. 또한 HD Map은 정밀한 위치 정보를 바탕으로 제작되어 내비게이션의 위치 정확도를 크게 향상한다. 정확한 길안내를 위해서는 SD Map의 한계를 극복하고 HD Map과 같은 정밀지도를 활용해야 한다.

현재 내비게이션은 차량 위치를 도로 링크에 일치시키는 방식을 사용하여 위치 정확도가 떨어진다. GPS 등 위치 측정 센서의 한계로 수 미터에서 수십 미터의 오차가 발생할 수 있어 경로 안내의 정확성이 낮아진다.

AR 내비게이션도 이러한 문제에서 자유롭지 못하다. AR 내비게이션은 기존 내비게이션 정보를 3차원으로 표시할 뿐, 경로 안내 정확성은 기존 내비게이션과 큰 차이가 없다. AR 내비게이션은 운전자 시인성은 높이지만 정확한 경로 안내 문제는 해결하지 못한다.

기존 내비게이션 시스템은 정확한 길안내 제공에 한계가 있다. 이는 표준지도 정보 부족, 부정확한 위치 측위 등이 원인이며, 운전자에게 실질적인 도움을 주기에는 부족하다. 복잡한 도로에서의 부정확한 안내는 운전자의 혼란을 가중시키고 잘못된 판단을 유도할 수 있다. 이를 극복하고 운전자에게 정확하고 안전한 경로를 안내하려면 차선 단위의 정밀한 지도 정보와 위치 측위 기술 고도화가 필수적이다.

‘노면 색깔 유도선’에서 영감을 얻은 새로운 내비

카카오모빌리티는 기존 내비게이션의 한계를 극복하고, 운전자에게 보다 정확하고 안전한 경로 안내를 제공하기 위해 새로운 내비게이션 기술을 개발하였다. 이 기술은 노면 색깔 유도선에서 영감을 얻어, 차선 단위의 경로 안내를 제공하는 것이 특징이다.

노면 색깔 유도선 사례

노면 색깔 유도선은 복잡한 도로 환경에서 운전자에게 직관적인 경로 안내를 제공하는 혁신적인 솔루션이다. 국내에서는 2011년 서해안고속도로 안산 분기점에 처음 도입된 이래, 사고 감소 효과를 입증하며 점차 확대되어 왔다. 노면 색깔 유도선은 도로의 분기점, 진출입로 등에 색상을 활용하여 운전자가 주행 경로를 쉽게 인식할 수 있도록 돕는다. 실제로 노면 색깔 유도선이 설치된 구간에서는 사고 발생률이 크게 감소한 것으로 나타났다.

그러나 노면 색깔 유도선에는 한계도 존재한다. 유도선의 마모, 시인성 저하 등의 문제가 발생할 수 있으며, 복잡한 도로 구조에서의 과도한 활용은 오히려 운전자의 혼란을 가중시킬 수 있다. 또한 내비게이션과의 연동이 제한적이어서, 경로 이탈 시 실시간으로 대응하기 어렵다는 점도 한계로 지적된다.

VL-Navi의 고도화된 기능

카카오모빌리티의 새로운 내비게이션 기술인 'VL-Navi'는 노면 색깔 유도선의 장점은 극대화하고 단점은 보완하여, 운전자에게 차선 단위의 경로와 주행 가이드를 제공한다. VL-Navi는 정밀지도(HD Map)를 기반으로, 주행해야 할 정확한 차선을 안내한다. 이는 기존의 내비게이션 시스템과는 차별화된 기능으로, 운전자가 복잡한 도로 상황에서도 정확한 경로를 따라갈 수 있도록 돕는다. 여기에 스마트폰에 내장된 다양한 센서를 활용한 멀티센서 융합 시스템을 통해, 차량의 정확한 위치를 파악한다. 이 시스템은 GPS, 가속도계, 자이로스코프 등 전통적인 측위 센서뿐만 아니라 카메라를 통한 영상 데이터까지 종합적으로 분석하여, 기존 내비게이션 대비 높은 수준의 위치 정확도를 확보할 수 있게 한다.

나아가 VL-Navi는 인공지능 기술을 활용하여 주행 중인 도로 환경을 실시간으로 인식한다. 차량에 설치된 카메라를 통해 수집되는 도로 이미지를 딥러닝 알고리즘으로 분석하여, 차선, 표지판, 신호등 등 주행에 필요한 다양한 정보를 추출한다. 이 과정에서 VL-Navi는 단순히 객체를 인식하는 것에 그치지 않고, 주행 상황을 종합적으로 판단할 수 있는 고도화된 인공지능 모델을 활용한다. 이렇게 인식된 도로 정보는 정밀지도와 결합되어, 보다 정확하고 상황 적응적인 경로 안내를 가능케 한다.

교차로에서의 차선 변경, 고속도로 진출입 등 까다로운 주행 상황에서 VL-Navi의 정확한 안내는 운전자의 판단을 보조하고, 주행 편의성과 안전성을 크게 향상할 수 있을 것으로 기대된다. 특히 복잡한 도심 도로나 낯선 지역에서의 주행 시, VL-Navi의 차선 단위 내비게이션은 운전자에게 큰 도움이 될 것이다.

차선 단위 내비게이션 : ➀ 주요 기술

현재 대부분의 내비게이션은 GPS에 의존하여 위치를 추정하고 경로를 안내한다. 하지만 GPS는 도심 지역에서 최대 50m, 고속도로에서도 수 미터의 오차를 보이기 때문에, 이를 통해 얻은 차선 단위의 경로를 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 차선 단위의 정확한 경로 안내를 위해서는 자율주행 차량 수준의 정밀한 위치 추정이 필요하지만, 이를 위해서는 라이다, 복수의 카메라 등 고가의 장비와 대량의 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 GPU 기반의 고성능 컴퓨팅 자원이 요구된다. 이는 일반적인 스마트폰의 프로세서로는 감당하기 어려운 수준이다.

높은 성능과 높은 접근성을 동시에 확보한 VL-Navi

자율주행차는 이러한 고성능 장비와 컴퓨팅 자원을 바탕으로 높은 수준의 자율주행 기능을 제공하지만, 일반 사용자가 접근하기에는 아직 한계가 있다. 반면 스마트폰의 내비게이션 앱은 접근성은 높지만, 제한된 성능으로 인해 정밀한 내비게이션 서비스를 제공하기 어렵다. VL-Navi는 이 둘의 장점을 결합하여 최적점을 찾고자 한다. 스마트폰이라는 대중적인 플랫폼을 기반으로 하면서도, 정밀지도와 인공지능 기술을 활용하여 자율주행차에 준하는 수준의 내비게이션 서비스를 제공하는 것이 목표다.

비전 기술을 측위에 활용하는 VL-Navi

VL-Navi는 GPS와 더불어 스마트폰에 내장된 다양한 센서를 활용하여 기존 내비게이션의 한계를 극복한다. 카메라, 가속도계, 자이로스코프 등의 센서 정보와 인공지능 기술을 접목하여, 주변 환경을 실시간으로 인식하고 분석함으로써 GPS만으로는 얻을 수 없는 정밀한 위치 정보와 풍부한 주행 상황 정보를 확보한다. 이를 통해 보다 정확하고 안전한 경로 안내가 가능해진다.

VL-Navi의 핵심 기술은 크게 세 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 멀티센서 융합 시스템을 통해 스마트폰 환경에서도 정확하고 빠른 위치 추정을 제공한다. 특히 차량에 설치된 블랙박스와의 연동을 통해 스마트폰 카메라 사용의 불편함을 해소하고, 연산량과 배터리 사용량을 절감하였다. 둘째, 차선 단위의 상세한 도로 정보를 제공하는 HD Map을 활용하여 10cm 수준의 높은 정확도와 차선 단위 경로 계획을 실현한다. 셋째, 딥러닝 기반의 도로 인식 모델을 통해 주변 상황을 빠르고 정확하게 인식하고, 이를 HD Map과 융합하여 차량의 현재 위치를 차선 단위로 파악한다.

이처럼 VL-Navi는 멀티센서 융합, 정밀지도, 인공지능 도로 인식이라는 혁신적인 기술을 바탕으로, 기존 내비게이션의 한계를 뛰어넘는 차선 단위의 정밀한 내비게이션 서비스를 제공한다. 나아가 이를 통해 확보한 정밀한 위치 정보와 도로 정보는 증강현실 내비게이션이나 첨단 운전자 보조 시스템 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

차선 단위 내비게이션 : ➁ 작동 방식

VL-Navi가 작동하는 내비게이션 화면은 기존 내비게이션 화면과 함께 실제 주행 화면으로 구성된다. 사용자는 지도상에서의 경로뿐만 아니라 실제 도로상에서 어떤 차선을 이용하면 될지를 안내받을 수 있다. 이러한 차선 단위의 내비게이션의 이면에는 정밀지도가 있으며, 정밀한 차선 인식을 통해서 사용자가 실시간으로 정확한 차선을 이용할 수 있도록 한다.

VL-Navi 실제 작동 화면

VL-Navi는 운전자에게 차선 단위의 경로를 제공한다. 운전자는 내비게이션이 안내하는 주행 차선을 따라가기만 하면 된다. 현재 주행 차선과 내비게이션이 제시하는 경로가 일치할 경우, VL-Navi는 현재 차선을 유지하도록 안내한다. 이를 통해서 운전자가 정확한 경로를 주행하고 있음을 확인시켜 준다. 만약 현재 주행 차선이 내비게이션의 경로와 일치하지 않을 경우, VL-Navi는 화살표와 음성 안내를 통해 운전자에게 적절한 차선 변경을 유도한다. 이는 운전자가 올바른 경로로 복귀할 수 있도록 돕는다.

특히, VL-Navi는 좌회전이나 우회전을 위한 포켓차선(회전 전용 차선)으로의 진입을 안내하는 데도 유용하다. VL-Navi는 회전 전용 차선을 명확한 그래픽으로 표시하고, 이에 맞춰 차선 변경을 안내한다. 이는 복잡한 교차로에서 운전자가 정확한 차선으로 진입할 수 있도록 돕는다. 실제로 많은 운전자들이 교차로에서의 차선 변경과 회전을 어려워하는데, VL-Navi의 직관적인 안내는 이러한 어려움을 해소하는 데 큰 도움이 될 것이다. 나아가 VL-Navi는 회전 차선으로의 진입 타이밍까지 고려하여 안내함으로써, 보다 원활하고 안전한 주행을 유도할 수 있다.

VL-Navi는 대부분의 차량에 설치된 블랙박스를 활용할 수 있도록 설계하고 있다. 특히, 최근의 블랙박스는 와이파이를 통해서 영상을 외부로 전송할 수 있는 기능을 탑재하고 있는데, 이를 VL-Navi와 연동할 수 있다. 이를 통해 스마트폰을 거치할 필요 없이, 블랙박스의 영상을 실시간으로 활용하여 경로 안내를 받을 수 있다. 이는 운전자의 편의성을 대폭 향상하는 동시에, 스마트폰의 배터리 소모 문제도 해결할 수 있는 것이다. 더욱이 블랙박스의 고화질 영상을 활용함으로써, 보다 정확하고 신뢰성 높은 주행 환경 인식이 가능해진다. 이는 곧 더욱 정교하고 안전한 경로 안내로 이어질 수 있다.

VL-Navi는 주행해야 할 차로를 직관적인 그래픽으로 제공함으로써, 운전자의 인지 부하를 크게 경감시킨다. 복잡한 도로 상황에서도 운전자는 내비게이션이 제시하는 차선을 따라가기만 하면 되므로, 주행 중 의사 결정의 어려움이 해소된다. 이는 운전자가 보다 안전하고 편안한 주행에 집중할 수 있게 한다. 특히 낯선 도로나 복잡한 도심 환경에서 VL-Navi의 차선 단위 안내는 운전자에게 큰 도움이 될 것이다. 운전자는 내비게이션을 따라 정확한 차선으로 주행함으로써, 불필요한 차선 변경이나 급작스러운 방향 전환 등을 줄일 수 있다. 이는 운전의 편의성은 물론, 교통 흐름의 원활함과 안전성 향상에도 기여할 수 있다.

앞으로 VL-Navi와 같은 고도화된 내비게이션 시스템이 보편화된다면, 운전자들은 한층 더 안전하고 편리한 주행을 경험할 수 있을 것이다. 나아가 이러한 기술은 자율주행 시대를 대비하는 데에도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 정밀한 지도 정보와 실시간 도로 상황 인식 기술은 자율주행 자동차의 안전하고 효율적인 운행을 위한 필수 요소이기 때문이다. VL-Navi의 지속적인 발전은 주행 경험을 한 단계 더 업그레이드할 뿐만 아니라, 미래 모빌리티에도 중요한 기반이 될 수 있다.

미래 모빌리티를 향한 카카오모빌리티의 도전

카카오모빌리티의 차선 단위 내비게이션 'VL-Navi'에 대해 살펴보았다. 복잡해지는 도로 환경 속에서 운전자에게 정확하고 안전한 경로를 안내하는 것은 내비게이션의 핵심 과제이다. 기존 내비게이션 시스템의 한계를 극복하고자, 카카오모빌리티는 정밀지도, 멀티센서 측위, 인공지능 도로 인식 기술을 결합한 차선 단위 내비게이션을 개발하였다.

VL-Navi는 노면 색깔 유도선의 개념을 차용하면서도, 첨단 기술을 통해 그 한계를 극복하였다. 정밀지도를 통한 차선 단위 경로 계획, 멀티센서 융합을 통한 정확한 위치 추정, 그리고 인공지능 기반의 실시간 도로 인식은 VL-Navi의 핵심 기술이다. 이를 통해 VL-Navi는 복잡한 도로 상황에서도 운전자에게 정확하고 직관적인 경로 안내를 제공한다.

VL-Navi의 혁신적인 기술은 운전자의 주행 경험을 향상하는 것은 물론, 교통안전 증진과 자율주행 기술 발전에도 기여할 것으로 기대된다. 정밀한 경로 안내는 교통사고 위험을 낮추고, 수집된 주행 데이터는 자율주행 알고리즘의 고도화에 활용될 수 있다. 물론 VL-Navi의 상용화를 위해서는 정밀지도의 지속적인 업데이트, 인공지능 기술의 고도화, 사용자 편의성 향상 등의 과제가 남아있다. 그러나 이러한 도전을 극복하고 지속적으로 진화한다면, VL-Navi는 미래 모빌리티 혁신을 선도하는 핵심 기술이 될 것이다.

운전은 단순히 목적지에 도착하는 것 이상의 의미를 갖는다. 운전자에게 있어 안전하고 편안한 주행 경험은 삶의 질과 직결되는 문제이다. 카카오모빌리티의 VL-Navi는 첨단 기술을 통해 이러한 가치를 실현하고자 한다. 앞으로 VL-Navi가 더욱 발전하여, 모든 운전자가 안심하고 운전할 수 있는 세상을 만들어 갈 수 있기를 기대해 본다.

NEMO 2023 발표영상

카카오모빌리티 디지털경제연구소