운전의 스트레스 유발 포인트 ‘주차’
최근 자동차 보유량이 지속해서 증가하고 대도시를 중심으로 한 인구의 밀집 현상이 심화되는 과정에서 주차에 대한 운전자들의 스트레스가 높아지고 있다. 사실, 아파트나 쇼핑 센터에서 빈 주차 공간을 찾기 위해 헤매거나 이상한 형태로 주차한 운전자에 분노하는 모습, 협소한 주차장에서 차량 범퍼의 긁힌 자국을 발견하는 등의 부정적인 경험은 이제 우리 생활에서 상당히 흔한 풍경이 됐다.
영국의 한 주차 애플리케이션 업체에서 2018년 조사한 주차 분쟁에 대한 조사에 따르면, 운전자 5 명 중 1 명은 주차 공간 부족으로 인해 스트레스를 받고 있으며, 4 명 중 1 명이 주차 분쟁 경험한 바 있다고 응답했다. 실제로 우리는 주변에서 이러한 주차 분쟁이 물리적이 폭력 사태로 확대되는 등의 많은 부정적인 사례도 접하고 있다.
점점 커지는 자동차
전 세계 많은 국가에서 1970 년대 이후 주차 공간의 크기는 변하지 많은데 반해, 자동차의 물리적 크기는 꾸준히 확대되어 왔다.
오늘날 생산되는 자동차의 구조는 그 어느때 보다 복잡하다. 고객은 물론, 관련 정부 부처에서 차량 안전에 대한 요구 조건이 더욱 강화되면서 안전 장치에 더 많은 공간을 할애해야 한다. 또, 치열한 경쟁으로 인해 고객의 이목을 끌기 위한 다양한 엔터테인먼트 기능까지 두루 탑재하고 있다. 이러한 수 많은 내부 탑재 장치들이 차지하는 공간은 점점 커지고 있으며, 이는 매년 지속되는 차량 크기의 증가로 이어지고 있다.
현재 시장에서 판매되고 있는 차량을 50 년 전의 동일, 혹은 유사 모델과 비교하면 그 크기는 평균적으로 25% 가량 커졌으며, 일부 차종은 최대 55%까지 확장됐다. 특히, 최근 소비자들이 SUV, CUV와 같은 큰 차종을 선호하는 추세가 나타나고 있으며, 이러한 차량이 전체 신차 판매 70 % 이상을 차지한다.
자율주행 기술을 통한 주차난 해소
토론토 대학이 실시한 자율주행 차량용 주차시설 설계에 관한 연구는 자율주행 차량이 가까운 미래에 주차난에 대한 효과적인 해결책을 제시할 수 있을 것으로 내다보고 있다.
이 연구에 따르면, 자율주행 자동차 운용을 고려해 설계된 주차장이 기존 일반 차량용 주차장 대비 62 % 더 많은 차량을 수용할 수 있는 것으로 나타났다. 특히, 자율주행 차량용으로 설계된 사각형 구조의 주차장은 차량을 더 많이 수용할 수 있도록 재배치가 가능해 최대 87 % 더 많은 차량을 수용할 수 있고 공간 활용의 유연성도 보다 높은 것으로 나타났다.
자율주행 자동차는 주차하기 전에 운전자와 승객을 하차시킬 수 있기 때문에 문을 열기 위한 공간이 불필요하다는 장점이 있다. 또, 각 차량의 출차 시 필요한 공간도 절약할 수 있어 추가적인 공간 활용 효율성 개선의 효과가 있다. 예를 들어, 자율주행 자동차가 주변 차량과의 통신함으로써 차량이 빼곡히 들어선 공간에서도 스스로 출차 공간을 확보해 이동할 수 있다는 것이다.
서라운드 뷰 모니터링 및 자동 주차 시스템
서라운드 뷰 모니터링(Surround View Monitoring)은 운전자에게 시각적 신호를 제공하여 주변 환경을 보다 잘 파악하고 인식할 수 있도록 지원한다. 그러나, 이 기능에 딥 러닝 기반의 비전 처리 기술을 적용하면 자동 주차 보조(Automatic Parking Assist) 및 자동 발렛 파킹(Autonomous Valet Parking)와 같은 보다 정교한 서비스가 가능하다.
자동 주차 보조는 주차장에서 운전자의 개입 여부에 관계없이 스스로 주차 과정을 지원하며, 자동 발렛 파킹은 주차 공간까지 스스로 운전한 후 주차, 이후 운전자가 원하는 위치로 스스로 소환되어 돌아오는 기능을 제공한다.
스트라드비젼은 자동차 제조사가 이러한 고급 기능을 구현하기 위해 필요한 서라운드 뷰 모니터링 솔루션을 자사의 인식 소프트웨어 제품인 ‘SVNet’을 통해 제공한다. ‘SVNet’은 컴퓨팅 리소스를 적게 사용하는 강점을 가진 소프트웨어로, 임베디드 SoC와 같은 저비용 및 저 성능 프로세서와 쉽게 통합 가능하며, 검증된 딥러닝 기술을 바탕으로 전 세계 다양한 주차 환경에 대해 탁월한 적응력을 발휘한다.
호환성과 확장성은 SVNet이 가진 또 다른 장점이다. 이 소프트웨어는 14 개 이상의 플랫폼과 호환 가능하며 고객 요구 사항에 맞춰 커스터마이즈가 가능하다. 특히, SVNet은 여러 카메라를 통해 수집되는 데이터를 통합하는 것은 물론, 레이더(Radar), 라이다(Lidar)와 같은 다양한 유형의 센서를 활용해 보다 강력한 인식 기능을 제공할 수 있다.
스트라드비젼은 2021년 목표로서 서라운드 뷰 모니터링 기술 개발에 초점을 맞추고 있으며, 다양한 자동차 제조사, 부품 공급 업체 및 칩 제조업체와 협력을 확대해 나갈 계획이다. 이를 통해, 최신 기술이 더욱 다양한 운잔자의 일상에 도입될 수 있도록 업계 트렌드를 선도하고자 한다.