일본, 자율주행 레벨3 시행

고속도로, 동일 차선 저속 주행에 한정

자율주행 시스템마다 정해진 사용 조건(주행환경 조건) 하에서 운전 행위를 시스템 측에 맡길 수 있는 레벨3. 시스템 측에서 운전 인계 요구가 있으면 운전자는 운전 행위로 복귀해야 하지만 자율주행 중에는 운전 행위를 하지 않아도 된다. 그런 레벨3가 20년 4월 1일, 일본에서 드디어 금지가 풀렸다. 국제적으로도 기준화 전 단계인 제안서 완성까지 이르렀다. 20~21년에는 첫 레벨3 대응 차량이 시장에 투입될 전망이다. 고속도로에서의 동일 차선 내 저속 주행이 우선은 레벨3의 대상이 될 것으로 보인다.

Part 1. 드디어 고속도로로
동일 차선 저속 주행에 한정

형식 인증을 받은 시판 레벨3 자율주행 차량이 일본의 공공도로를 주행할 수 있게 되었다. 그러나 이 자율주행은 승용차에 의한, 고속도로에서의 동일 차선 내의 저속 주행에 한정된다. 주의가 필요한 것은 레벨3에 의한 자율주행 중에도 운전자에게 안전 운행 의무가 부과된다는 점이다. 또한 자율주행에 관한 작동 상태 기록 장치에 기록해야 하는 데이터가 최소한으로 억제된다는 점이다.

20년 4월 1일, 일본에서 드디어 레벨3 자율주행이 해금됐다. 지금까지도 실증실험은 가능했지만 형식 인증을 받은 시판 레벨3 자율주행 차량이 공공도로를 주행하는 것이 인정을 받았다.

조기발견 및 증상완화

미래에는 65세 이상의 5명 중 1명이 앓게 된다는 치매. 초고령화 사회에 돌입하는 일본에 있어서 치매에 대한 대응은 중요한 과제이다. 치매를 조기에 발견하고 이에 대응하기 위한 방법으로 AI 등 최신 기술에 대한 기대가 높아지고 있는 가운데, 치매 환자가 사회에서 자기답게 살아갈 수 있도록 지원하는 기술 개발도 활발해지고 있다. 테크놀로지로 치매에 관련된 과제 해결에 도전하고 있는 기업들의 움직임을 취재했다.

“치매의 조기 진단에 테크놀로지가 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다”(준텐도(順天堂)대학 의학부 뇌신경내과의 오야마(大山) 교수).

이젠 ‘국민병’이라고도 말할 수 있는 치매. 하지만 조기 발견이 쉽지 않은 질병이다. 명확한 지표가 되는 ‘바이오마커’가 없으며 초기 단계와 진행 후의 증상이 다른 경우도 있다. 의사가 검진, 혈액검사, 영상진단 등의 결과를 종합해 치매 여부를 진단하지만, 의료팀이 논의를 통해 이끌어낸 결과가 사망 후의 병리진단에서 틀리는 경우도 있다고 한다.

치매는 어떤 원인으로 인지 기능에 장애가 발생해 일상 생활이 어려워지는 상태를 총칭하는 말이다. 대부분은 ‘알츠하이머형 치매’로, 현시점에서는 근본적인 치료법이 없다고 알려져 있다. 이 때문에 조기에 발견해 발병 전에 조치를 취하는 것이 요구되고 있다.

기존 정밀도를 뛰어넘는 새로운 방법에 주목

하천 상류 수위 및 유역 강우량 등의 데이터를 바탕으로 한 ‘경험칙’를 통해 하류 수위를 예측하는 새로운 방법이 등장했다. 과거의 측정 데이터를 이용해 양자의 관계성을 AI가 학습, 그 관계식을 도출해내는 방법이다. AI 기술의 진화로 기존의 물리적 모델을 이용한 예측을 뛰어넘는 정밀도를 선보인 사례도 나오고 있다.

“수위 및 강우량의 데이터만 있다면 높은 정밀도의 모델을 간단히 만들어낼 수 있다”. AI를 이용한 홍수 예측을 연구하는 일본공영(日本工営)첨단연구센터의 히토코토(一言) 연구원은 AI의 장점에 대해 이와 같이 설명한다.

통상적으로 홍수 예측은 지형 등의 데이터를 바탕으로 빗물의 침투 및 유출을 ‘물리적 모델’로 시뮬레이션 하여 하천의 수위를 알아낸다. 이러한 방법은 지형을 반영하는 정밀한 모델 구축이 필요하며 발생한 예측 오차의 요인을 분석해 파라미터 등도 조정하지 않으면 안 된다.

반면, AI를 이용하는 방법의 경우, 과거 데이터를 바탕으로 ‘통계적 모델’을 작성해 예측한다. 물리적인 모델보다 간단히 구축할 수 있다고 한다. AI는 일반적으로 입력층, 중간층, 출력층으로 이뤄져 있으며, 각 층은 복수의 노드로 구성되어 있다. 입력층에 들어간 정보는

일본을 구할 수 있을까

신형 코로나 바이러스를 경험한 세계의 앞에는 무엇이 있을 것인가? 각 국은 ‘New Normal’에 적응하기 위한 경쟁을 시작하고 있다. 보이지 않는 미래를 읽는 것은 누구 인가. 구미 열강을 목표로 한 메이지 시대, 부흥이 최 중요 과제가 되었던 2차대전 후, 일본을 이끌어 온 곳은 동경대학(THE UNIVERSITY OF TOKYO) 이었다. 그 ‘영지’로 다시 한 번 일본을 빛나게 할 수 있을 것인가?

Prologue. 코로나로 중요시되는 동경대학의 역할

Part 1. 동경대학총장 인터뷰
사회전환의 구동축이 되어야

Part.2 산학 연대는 ‘지금과는 다른 차원’에서
소프트뱅크도 놀라는 변화

Part 3. 대학 발 벤처 수, 일본 최대의 실력
기업 러쉬는 정말인가

물 분해장치의 메가 팩토리, 알칼리형 물전해 장치 부활

자연 에너지를 활용하여 생성한 수소(H₂)를 기본적인 연료나 화학 재료로서 이용하는 ‘수소 사회’를 목표로 하는 움직임과 기술의 연구 개발이 급속도로 가속화되어 왔다. 정확히 말하자면, 수 년 전부터 수면 아래에서 진행되어 온 여러 가지 활동이 시장에 모습을 드러내기 시작했다.

-- 벤처 기업이 돌연 Ford를 넘어섰다 --
그 중 하나가, 연료 전지(Fuel Cell) 구동의 트럭(FC 트럭)등을 개발하는 벤처 기업인 미국 Nikola(니콜라, 구Nikola Motor, 2014년 창업)의 움직임이다. Nikola는 2020년 6월 4일에 주식시장의 미국 나스닥에 상장했다. 그러자 주가가 단기간에 30달러 대에서 한 때 95달러까지 약 3배로 상승. 기업 가치는 상장 전의 수억 달러(수백억 엔)에서, 단번에 100배 가까운 약 3.7조엔으로 확대되었다.

이것은 미국 Ford Motor(포드 모터)의 기업 가치(시가 총액)인 약 2.7조엔을 크게 상회하는 수준이다. Nikola의 시가 총액은 그 후 2.5조엔 전후까지 떨어졌다가 다시 주가 상승 조짐이 나타나고 있다.

Nikola는 맥주 대기업인 벨기에 ANHEUSER-BUSCH(안호이저 부시)로부터 FC 트럭 800대의 리스 이용을 수주했으며, 수주액은 100억 달러(1조엔 초과)가 된다. 

아날로그의 건설산업이 최신 테크놀로지로 변혁

금융(Finance)과 IT가 융합된 ‘핀테크(Fin+Tech)’를 대표로 ‘○○테크’라는 단어가 비즈니스 최전선에서 많이 사용되기 시작했다. 농업에서는 AgriTech, 의료∙헬스케어에서는 HealthTech, 교육은 ‘EduTech’ 등. 기존 산업에 다른 분야의 최신 테크놀로지를 활용하여 생산성을 올리거나 혁신적인 비즈니스를 만들어 내고, 대기업부터 스타트업에 이르기까지 다양한 기업들이 활약하고 있다.

본서의 제목인 건설테크는 건설과 테크놀로지의 복합어로 미국에서는 ‘Construction Tech’로 사용되고 있다. 아직은 많이 알려지지 않았지만 AI(인공지능)와 IoT, 로보틱스 등의 최신 테크놀로지로 건설업의 생산성을 비약적으로 올리고자 하는 기운이 급격하게 높아지고 있다.  

한편 업계를 관장하고 있는 국토교통성은 건설업의 IT화를 목표로 ‘i-Construction’이라는 정책을 강력하게 추진하고 있다. 이러한 움직임을 배경을 정리하여 구체적인 사례들을 소개하며 건설산업을 지원하는 기술자와 경영자는 물론 IT와 제조 분야의 종사자들에게도 참고가 되기를 바란다.  

Hard Target과 Soft Target을 계측하는 기술과 과제

1. 머리말
차량용 라이다(LiDAR)가 자주 이슈가 되는 시대가 되었다. 구글카가 라이다를 차량에 탑재해 거리의 3D 데이터를 수집한 것을 시작으로, 라이다라는 단어는 전문용어에서 일상 속에서 널리 사용되는 단어가 되었다. 라이다는 레이저 레이다라고도 불린다. 레이다(Radar)가 마이크로파를 이용한 무선 송수신 기술인데 반해, 라이다는 빛을 이용한다. 레이저 펄스를 송출해 대상에 반사∙산란되어 되돌아오기까지의 시간을 계측함으로써 거리와 반사∙산란체의 상태를 측정한다.

라이다는 적함까지의 거리를 측정하는 기술(측거: Range Finder)로서 연구가 시작되었다. 초기에는 탐조등이 이용되기도 했지만, 레이저가 발명되면서 레이저의 지향성과 단색성, 강도가 라이다의 기술 향상에 크게 기여하게 되었다. 얼마 안 있어 목표물까지의 측거 신호 간에 발생하는 불확정 신호가 주목 받게 되었고, 대기로부터의 에코인 것이 확인되었다. 이후, 측거 기술로서의 라이다와 기상∙환경 계측기술로서의 라이다가 각각 발전하게 되었다.

원래 라이다는 Light Detection and Ranging의 약자이지만, 위와 같은 경위로 표기에 차이를 나타냈다. 측거 기술로서의 라이다의 대부분은 LiDAR로 표기, 기상∙환경 계측은 Lidar로 표기하는 경우가 많다.