KCL은 현재까지 △배터리시험 △자동차 내·외장재 및 전장부품시험 △차량용 영상센서시험 △전동화 구동부품시험 △전기자동차 인버터용 전력반도체 시험 △자동차 소프트웨어(SW) 시험 △실차주행시험 △화재안전성시험 등 모빌리티 관련 모든 시험을 할 수 있는 인프라를 구축했다.
KCL은 자율주행 분야의 시험방법을 표준화하는 데도 속도를 내고 있다.
우리나라 정부는 ‘미래 자동차 2030 전략’을 기반으로 2027년 완전자율주행차(레벨 4) 상용화를 추진하고 있다. 이를 위해 연내 전국 주요 도로에 자율주행차의 안전한 운행을 위한 통신, 교통관제, 도로 등 도로교통 인프라를 마련할 방침이다.
KCL은 이 같은 전략에 따라 경찰청, 국토교통부, 산업통상자원부의 ‘자율주행기술개발혁신사업’와 관련한 연구과제 3건을 수행하고 있다.
먼저 경찰청의 ‘레벨4(완전자율주행차) 대응 교통안전 인프라 표준 및 평가기술개발’은 신호등, 교통안전표지, 노면 표시(차선 등) 등 교통안전 시설물의 정보 제공 방식을 변경하는 게 핵심이다.
현재 정보 제공 방식은 운전자 시야를 기준으로 만들어져 있다. 하지만 자율주행차는 라이다, 카메라 등 핵심인지센서로 수집한 데이터를 기준으로 삼는다. 다만 센서가 차량 모델에 따라 다르고, 차량마다 탑재 수량이 달라 변수가 많기 때문에 지금과 비교해 훨씬 많은 표준과 시험·인증 항목이 요구된다.
KCL은 이에 따라 표준암실을 활용한 ‘랩(Lab) 기반 실험환경 조사와 분석’로 교통안전시설의 인프라별 특성을 고려한 성능 표준안을 제시하는 한편 성능평가 분석 도구를 개발하고 있다. 아울러 인프라별 성능평가 시스템 고도화와 성능평가 표준화, 운영 매뉴얼도 만든다.
정밀 전자지도는 정보의 신뢰성과 최신성 유지가 필수다. 이 플랫폼은 디지털 도로교통 인프라 정보를 클라우드 소싱 기법으로 수집하고, 해당 데이터를 검증·변화한 정보로 갱신해 전용 지도를 만든다. 이를 개방형 플랫폼 형태로 여러 사용자에게 배포할 예정이다.
산업부의 ‘자율주행 인지예측 지능제어 차량 부품시험 기준 및 표준 평가기술개발사업’에서는 환경 대응 센서 평가기술 개발에 관한 연구를 진행하고 있다. 강우·안개·연기 등 기상 조건 변화를 고려한 모의 환경을 구축하고, 평가 시나리오를 만들어 기상 악조건 변화와 Lab 기반 성능평가를 진행한다. 이를 통해 자율주행차의 인지예측 센서시험 기준을 확립하고 표준 평가기술을 개발하게 된다.
KCL은 강원도·횡성군·도로교통공단·강원테크노파크와 협력해 강원도 횡성에 e-모빌리티 및 자율주행차 실증주행시험장을 구축하고 있다. 오는 2027년에 완료할 예정이다.
KCL 관계자는 “국제적으로 빠르게 변화하는 자율주행 표준 대응과 기업의 최신기술을 시험평가하고 인증까지 진행해 신속히 시장에 진출하도록 지원하기 위해 노력하고 있다”면서 “우리나라 기업들이 글로벌 시장에서 자율주행차 기술의 선두를 가져오는데 기술파트너로서 자리매김할 것”이라고 포부를 밝혔다.
윤희석 기자 pioneer@etnews.com
