[전문가기고]자율주행을 위한 '카메라' 기술 혁신

자동차 산업은 현재 첨단운전자지원시스템(ADAS)과 자율주행 기술의 혁신이 가속화되는 중요한 전환점에 서 있다. 올해 1월에 열린 CES 2025에서는 인공지능(AI), 소프트웨어 정의 차량(SDV), 다중 센서 통합과 같은 자율주행 핵심 기술이 주목받았다.

특히 카메라 기반 인식 기술이 자율주행의 중심으로 자리 잡고 있다는 점이 명확해졌다. 그동안 라이다(LiDAR)와 레이더(RADAR)가 고도 자율주행의 필수 요소로 인식됐다. 하지만 최근 기술 발전으로 AI를 기반으로 한 카메라 중심 인식 솔루션이 레벨 3 이상의 자율주행을 실현할 강력한 대안으로 떠오르고 있다.

레벨 3 이상 자율주행은 카메라 중심 접근 방식만으로도 충분한 성능을 구현할 수 있다. 자율주행 시스템은 도로 환경을 정밀하게 인식하고, 실시간으로 정확한 의사 결정을 내릴 수 있어야 한다. 기존 라이다와 레이더는 깊이 감지와 악천후 환경에서의 인식 성능 면에서 장점이 있다. 하지만 높은 비용과 대량 생산의 어려움, 전력 소비 문제는 상용화에 걸림돌이다.

반면 카메라는 AI 기반 인식 기술과 결합될 때 라이다와 레이더의 역할을 충분히 대체할 수 있다. 단일 카메라뿐 아니라 전후방, 서라운드 뷰, 전후측방 카메라로 이뤄진 다양한 조합의 다중 카메라 시스템으로 차량 주변 360도 시야를 확보할 수 있다. 또 주행 경로상에 있는 차량, 보행자, 자전거 운전자, 주행 가능 공간, 교통 표지판, 신호등까지 감지한다. 다중 채널 카메라 시스템에 기반한 인식 기술을 적용하면 고성능 AI 기반 비전 처리를 통해 객체 감지, 깊이 추정, 장면 분류 등 다양한 인식이 가능하다. 이를 통해 더 정밀하고 신뢰할 수 있는 자율주행이 가능해진다.

업계에서는 다중 채널 카메라 시스템 혁신이 일어나고 있다. 기존 단일 카메라 시스템은 인식 범위와 깊이 감지에서 한계를 가질 수밖에 없다. 하지만 다중 채널 카메라 시스템을 통해 사각지대를 줄이고, 더 넓은 범위에서 정확한 인식을 수행할 수 있다. 이와 같은 접근 방식은 라이다에 의존하지 않고도 뛰어난 공간 인식을 제공하며, 소프트웨어(SW) 업데이트로 지속적인 성능 개선이 가능하다는 점에서 자동차 제조사들이 더 경제적인 방식으로 자율주행 기술을 도입할 수 있다.

최근 AI 기술의 급속한 발전은 카메라 기반 인식의 가능성을 확장하고 있다. 비전 트랜스포머 기반 모델과 비전언어모델(VLM)을 활용한 장면 이해 기술이 비약적으로 발전함에 따라 생성 AI를 통한 데이터, 장면 생성이 더 정밀한 객체 감지를 가능하게 한다. 자동차 산업이 하드웨어(HW) 중심에서 SDV로 전환하는 가운데 카메라 기반 솔루션은 지속적인 SW 업그레이드를 통해 유연하고 확장성 높은 자율주행 기능을 제공할 수 있는 강점을 지녔다.

ADAS와 자율주행을 위한 최적의 센서 기술에 대한 논쟁은 계속될 것이다. 하지만 값비싼 라이다와 레이더에 의존하는 센서 스택은 대량 생산과 상용화를 고려할 때 현실적인 해결책이 되기 어렵다. 트럼프 미국 대통령의 관세 부과 등 불안정한 국제 정세의 리스크로 자동차 제조사들은 이익 창출 불안정성에 직면할 수 있고, 이에 따라 비용 절감이 중요한 과제가 되고 있다. 자동차 업계는 더 많은 센서를 추가하는 방식이 아니라, 더 스마트한 AI 기반 비전 기술을 활용해 효율적으로 자율주행을 구현하는 방향으로 나아갈 것이다.

이제 ADAS와 자율주행의 기술 패러다임을 다시 생각할 시점이다. 자율주행의 미래는 카메라를 통해 구현될 것이며, AI 기반 다중 카메라 시스템이 레벨 3+ 자율주행의 실현을 위한 최적의 솔루션으로 그 역할을 해낼 것이다. 비용 효율적이고 확장 가능한 기술을 통해 자동차 제조업체와 모빌리티 공급업체의 혁신을 지원할 기술 발전이 필요하다.

권태산 스트라드비젼 최고운영책임자(COO) taesan.kwon@stradvision.com