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AUTONOMOUS DRIVING UX

들어가며

"The future will be characterized by smart devices delivering increasingly insightful digital services everywhere,
We call this the Intelligent Digital Mesh."

- "미래는 모든 곳에서 점점 더 통찰력 있는 디지털 서비스를 제공하는 스마트 기기를 특징으로 할 것입니다.
우리는 이것을 Intelligent, Digital, Mesh라고 부릅니다."

지난 가을 Gartner의 부사장인 David Cearley는 Gartner 2018 Symposium/ITxpo에서 위와 같이 말했습니다.
이 중 Intelligent 주제에서 Autonomous Things에 대해 강조하며 로봇, 차량, 드론 등은 인공 지능을 사용하여 전통적으로 인간이 수행한 작업을 자연스럽게 수행할 것으로 예측했습니다. [1]

이 외 한국과학기술정보연구원(KISTI)과 LG경제연구원 등의 기관에서 선정한 10대 미래 기술에서 빠지지 않는 항목이 있다면 무인 운송수단 또는 자율 주행에 관한 항목입니다.

초당 수십만 개의 센서 정보 수집 및 분석을 가능하게 하는 네트워크와 스스로 학습이 가능한 딥러닝 등의 기술 발전을 통해 자율 주행 기술은 가까운 시일 이내에 완전 자율 주행 단계에 진입할 것으로 많은 전문가들이 예상하고 있습니다.

하지만 우리는 앞에 언급한 기술이 상용화 수준으로 개발이 되더라도 당장 이상적인 완전 자율 주행 경험이 될 수 없음을 이미 알고 있습니다.

교통 법규 및 사고 시 책임의 소재, 도로교통 시스템과의 연계, 자율 주행 차량과 수동 주행 차량과의 공존, 운송업 노동자 환경 등 해결해야 할 수많은 이슈가 논의 중이기 때문입니다. 그럼에도 불구하고 기관들의 예측 및 기업들의 기술 개발 흐름을 볼 때 완전 자율 주행 차량의 등장은 자연스러운 흐름이며 우리는 이러한 자율 주행 사용자 경험을 디자인하기 위해 어떠한 점들을 고려해야 할 것인지 말해보고자 합니다.

자율주행 단계

자율 주행 단계는 보통 5-6단계로 구분하며 기준은 기관 별로 조금씩 차이가 있지만 운전자 조작의 개입 수준에 따라 단계를 아래와 같이 구분합니다. [2]

각 기관 별 자율 주행 단계 기준

SAE J3016: Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving (L), Automation Systems for On-Road Motor Vehicles (R)

이 중 SAE International(국제자동차기술협회) 기준에 따르면 운전 조작, 주행 환경 주시, 시스템 오류 시 보정, 자동화 시스템 범위 등 크게 4가지 영역에서의 행동 주체가 누구인지에 따라 자율 주행 단계를 6단계로 구분하고 있습니다.[3]

위에 언급한 기준을 바탕으로 현재 최신의 ADAS(첨단 운전자 지원 시스템) 수준을 판단한다면 2단계 또는 3단계 정도로 볼 수 있습니다. 이 단계에서는 운전자의 조작 없이도 특정 상황 및 조건에 따라 목적지까지 자율 주행이 가능하지만 여전히 위급상황이나 오작동 시 운전자의 즉각적인 개입을 필요로 합니다. 자율 주행 차량 사용자 경험 설계 시에는 이러한 사항들을 고려해야 할 필요가 있습니다.

주행 경험의 변화

자율 주행은 교통 수단이 인간의 개입없이 스스로 판단하고 안내하여 운행하는 것을 뜻합니다. 정확한 자율 주행의 의미에는 맞지 않지만 인간은 오랜 시간 동안 완전히 제어할 수 없는 동물을 운송수단으로 사용하였고, 동물의 본능에 따른 자율 주행의 일부를 경험해왔다고 볼 수 있습니다. 대표적인 운송 수단인 말을 예로 들면, 질주 중 위험을 감지하여 방향을 틀거나 멈춰 서기도 하고, 귀소 본능에 의해 원래의 장소로 스스로 돌아오기도 합니다. 동물은 자신의 '지도' 및 '나침반' 시스템을 이용하여 현재 위치를 결정한 다음 목적지를 향한 적절한 경로를 선택하여 이동할 수 있습니다.[4]

하지만 이러한 행동은 말의 본능에 의해 이뤄지며 예측하기 힘든 돌발 변수로 작용하기에 인간은 동물의 본능을 자신의 의지에 일치시키는 형태로 훈련 방법과 주변 도구를 발전시켰습니다. 말의 머리에 씌운 굴레에 연결된 고삐를 통해 천천히 걷거나 정지 또는 뒷걸음질을 가능하게 합니다. 안장에 연결된 등자는 말에 탄 사람의 체중 이동 및 균형을 잡는데 도움을 주며 이동 중에도 다른 행동을 안정적으로 할 수 있도록 도와줍니다. 그리고 말은 일반적으로 전진에 대한 명령을 받으면 주변의 위험을 스스로 감지하거나 고삐를 당기기 전까지 지속적으로 이동을 하기 때문에 탑승자는 항상 주행에 온전한 주의를 기울이지 않아도 안전하게 이동할 수 있습니다.[5]

굴레와 고삐 (L), 안장과 등자 (R)

오랜 시간 동안 동물의 힘을 빌리던 인간은 18세기 중반 산업혁명 이 후 증기기관이 등장하면서부터 큰 변화를 일으켰습니다.
1769년, 프랑스의 포병 장교이던 Nicolas-Joseph Cugnot가 대포를 운반하기 위하여 삼륜 증기 자동차를 개발하였습니다.
1886년에는 Karl Benz가 최초의 내연기관 자동차인 Patent-Motorwagen을 생산합니다.[6]

Patent-Motorwagen Replika

이 시기부터 엔진을 통해 동력을 공급받은 자동차를 운송수단으로 사용하게 되었는데 주행과 관련된 모든 판단과 조작을 온전히 운전자가 담당하게 된 것이 가장 큰 경험의 변화였습니다. 운전은 추구하는 방향에 따라 굉장히 강렬한 즐거움을 선사하기도 하며, 극한의 스포츠로도 발전하였습니다.

자율 주행 시스템

자동차의 본질은 흔히 Run, Turn, Stop이라고 말합니다. 가고, 서고, 회전이 가능하면 이동 수단의 최소 조건을 만족하기 때문입니다. 이 기능들을 인간이 아닌 시스템이 판단하고 실행하게 되면 이를 자율 주행 시스템으로 부를 수 있을 것입니다.

앞서 말한 세 가지 기능 중 시스템으로 대체하기 위해 시도한 첫 번째 기능은 Run 이었습니다. 1945년 Ralph Teetor는 자동차 속도를 제어하는 수단에 대한 특허를 받았습니다. 엑셀 페달과 제어기가 연결되어 일정한 속도를 유지할 수 있게 되는 구조였습니다. 크루즈 콘트롤 시스템은 1958년 크라이슬러 임페리얼, 뉴요커 및 윈저 자동차 모델에 처음 적용되었습니다.[7]

Ralph R. Teetor's 1950 patent for a "Speed Control Device For Resisting Operation of the Accelerator"
(U.S. Patent No. 2,519,859)

Stop에 대한 제어를 하기 위해서는 좀 더 많은 장치가 필요합니다. 차량이 언제 멈추어야 하는지 알 수 있어야 하기 때문입니다.
주행 중인 차량에 선행 차량 등의 전방 차량이 어느 정도 거리에 있는지 알기 위해서 카메라, 레이더, 라이다 등의 기술이 사용됩니다.

카메라 시스템은 이미지 좌표를 mm에서 pixel로 변환하고 차량의 높이와 차량과 도로 사이의 접촉점을 판단하여 선행 차량과의 거리를 계산합니다. 이와 같은 방식으로 차선 및 인접 차선의 차량을 탐지할 수 있습니다. 이 시스템은 짧은 거리에서의 동작은 시차 측정이 가능하지만 20-30m를 초과하는 범위에서는 사용할 수 없지만 대량 생산이 쉬우며 비용이 적게 드는 장점을 가지고 있습니다. [8]

Subaru's twin-camera-based EyeSight driver assist system
(https://www.subaru.com/engineering/eyesight.html)

레이더(RAdio Detecting And Ranging)는 전파를 발생시켜 물체에 쏘고 다시 돌아오는 전파를 통해 거리, 방향, 고도를 알아내어 물체의 위치를 파악합니다. 레이더에서 사용하는 전파는 10-100cm의 파장을 가지고 있는 극초단파입니다. 이는 파장이 짧기에 직진성이 강하여 발산한 전파는 그대로 직진하여 물체에 도달하고 다시 그대로 반사되어 돌아옵니다. 레이더는 흐린 날씨나 야간에도 쉽게 작동할 수 있고, 먼 거리에 있는 물체를 인식할 수 있지만 파장보다 작은 물체를 감지할 수 없으며, 물체의 정확한 이미지를 확인할 수 없습니다. 이런 제한 사항이 있어 레이더 시스템은 주로 이미지를 식별할 수 있는 카메라와 함께 장착됩니다.[9]

라이다(Light Detection And Ranging)의 작동방식은 레이더와 동일합니다. 다만 물체 식별 매개체로 전파보다 훨씬 파장이 짧은 펄스 레이저를 사용합니다. 그렇기에 라이다는 레이저보다 정밀하고 입체적인 이미지를 높은 해상도로 그려낼 수 있습니다. 하지만 야간/흐린 날씨에서 사용이 제한되며, 다른 시스템에 비해 상대적으로 장비의 크기가 크고 비싼 단점을 가지고 있습니다.[10] 이와 같은 시스템을 통해 감지 범위 내에서 더 느린 차량을 발견하면 엑셀레이터를 해제하거나 브레이크를 사용하여 속도를 부드럽게 줄입니다. 이 후 선행 차량이 멀어지거나 차로를 변경하면 자동으로 운전자가 원하는 속도로 가속합니다. 스스로 감속 또는 정지와 관련된 이 시스템은 액티브 크루즈 콘트롤이란 이름으로 1999년 메르세데스-벤츠에서 최초로 상용 차에 적용을 하였습니다. 현재까지는 대부분 선행 차량 및 측후방 차량에 대한 인식이 대부분이나 사람 및 교통 신호에 대한 인식까지 포함하는 연구 및 테스트가 활발히 진행 중입니다.

사람, 교통 신호, 돌발 상황 등을 모두 인식할 수 있게 되면 Turn에 해당하는 조향까지 제어할 수 있게 됩니다. 이 시스템에는 센서 및 구동 제어 시스템 외에 다른 기술을 추가로 필요로 하게 됩니다. 날씨 및 도로 조건, 사고, 주변의 차량 및 장애물 등 기존보다 많은 센서로부터 정보를 수집해야 하며, 안전한 운행을 위해서는 자신의 차량 이외에 타 차량 및 교통 시스템으로부터 수집한 정보를 포함하여 판단을 내려야 합니다. 이를 위해 대용량의 데이터를 빠르게 전송할 수 있는 네트워크 기술을 필요로 합니다.[11]

Highly Automated Driving (https://www.v2c2.at/highlyad-whitepaper/)

2010년대부터 테슬라의 오토파일럿, BMW의 드라이빙 어시스턴트, 현대자동차의 HDA 등의 기술이 상용차에 적용되었습니다 . 이 시스템들은 자체 센서 정보로만 판단하여 조향에 대한 보조를 수행하지만 머지않은 미래에 네트워크 환경이 구축될 것으로 예상됩니다.

HMI (Human Machine Interface)

자율 주행 시스템을 비롯한 모든 자동차 기능 및 정보는 필요한 경우 차량에 탑승한 운전자 및 동승자가 확인하고 조작할 수 있어야 합니다. HMI는 사용자와 기계(자동차) 사이의 상호작용을 도와주는 장치를 말합니다. 이것이 구성되어 있어야 사용자는 자신이 의도하는 대로 자동차를 조작할 수 있습니다. HMI는 입력 장치와 출력 장치로 구분할 수 있습니다.

입력 장치는 사용자가 자동차에게 명령을 내릴 수 있는 장치로써 대표적으로 스티어링 휠, 가속 페달, 감속 페달 등이 있습니다.
출력 장치는 현재 자동차의 상태 또는 사용자가 조작한 결과를 표시하는 장치로써 클러스터, AVN와 같은 디스플레이, HUD 등 이 있습니다. 램프 시그널 등으로 현재 상태를 표시하는 토글 버튼은 사용자의 입력과 출력을 동시에 확인할 수 있는 HMI로 볼 수 있습니다.

Automotive HMI
(http://socionextus.com/blogs/automotive-hmi-enhanced-driving-experience/)

시스템이 변화하면 자연스럽게 인터페이스도 그에 맞춰 조절이 됩니다. 대표적인 예로 브레이크 페달과 변속 레버를 꼽을 수 있습니다. 1800년대 말, 처음으로 자동차가 등장했을 때에는 브레이크 페달이 존재하지 않았습니다. Patent-Motorwagen은 좌측의 레버를 앞으로 밀어냄으로써 나무 블록 브레이크가 풀리고 전진을 하게 되는 방식이었습니다. 현재로서는 굉장히 불편해보이는 이 조작계는 그 때 당시에만 하더라도 지극히 자연스러운 방식이었습니다. 이 때의 자동차는 독립된 존재가 아니라 마차/에서 말이 없어진 형태로 인식되었기 때문입니다. 사실 프레임, 서스펜션 등 많은 구조가 마차에서 계승되었고, 브레이크 시스템도 기존의 마차 구조에서 그대로 가져왔습니다.

Patent Motorwagen Nummer 1 (https://www.youtube.com/watch?v=FucB-aaMEsM)(L),
The brake levers of the larger wagons (http://www.syrpa.lindberglce.com/barn/wagon08.htm) (R)

이 후 고무 타이어와 드럼 브레이크가 등장하고, 1918년 Malcolm Louchead가 자용차용 4륜 유압 브레이크 시스템을 개발합니다. 이 때부터 브레이크는 페달 형태로 변경되고, 유체를 사용하여 눌려진 페달의 힘을 피스톤에 전달한 다음 브레이크 슈에 전달합니다. 1920년대 후반까지 이 시스템은 대부분의 고가 차량에 장착되었고, 곧 대부분의 자동차 업계로 확장되었으며, 현재까지도 기본 구조를 동일하게 사용하고 있습니다.

Brake System Diagram
(http://www.viendongdaily.com/bao-tri-xe-he-thong-thang-va-cac-thanh-phan-chuyen-luc-ky-1-jeayK9I2.html)

프랑스 발명가 Louis-Rene Panhard와 Emile Levassor는 최초의 현대 수동 변속기 개발에 기여한 것으로 알려져 있습니다. 변속기는 변속 시 클러치 디스크를 엔진과 분리 후 기어비를 변경합니다. 기어단수가 변경된 후 클러치 페달을 해제하면 클러치 디스크가 플라이휠에 고정되어 엔진에서 동력을 받습니다. 이러한 변속구조에 따라 수동 변속기는 일반적으로 아래와 같은 형태를 띠고 있습니다.[12]

Lotus Elise Sprint 220 Manual Transmission
(https://www.caranddriver.com/news/a15342339/lotus-elise-sprint-because-you-can-always-go-a-little-lighter/)

최초의 자동 변속기는 1921년 캐나다의 증기엔지니어인 Alfred Horner Munro에 의해 발명되었고, 현대 방식의 유압유를 사용하는 자동 변속기는 두 명의 브라질 엔지니어 Jose Braz Araipe와 Fernando Lehly Lemos가 1932년에 개발하였습니다.[13]

자동 변속기는 주행 시 클러치 페달과 수동 변속 행위를 할 필요가 없었으나 수많은 자동 변속 기어 레버는 수동 변속기와 매우 유사했습니다. P, R, N, D 형태로 조작 가능한 자동 변속기는 R, 1, 2, 3, 4, 5 형태의 수동 변속기 조작와 유사점이 많이 없음에도 불구하고 50년 넘게 비슷한 형태를 유지하다 2000년대가 넘어서야 다이얼, 스티어링 휠 레버, 스위치 등 여러 가지 형태로 변화하기 시작했습니다.

Mercedes-Benz S-Class 2007 (좌), Jaguar XJ 2010 (우)

위의 두 가지 사례를 보아 인터페이스의 변화를 아래와 같이 유추할 수 있습니다. 기능의 변화로 인해 기존의 인터페이스를 굳이 유지할 필요가 없을 때 조작계를 자유롭게 변화할 가능성을 가지고 있습니다. 하지만 기존에 익숙해져 있는 인터페이스가 대중화 되어 있는 상태에서는 기능의 변화로 인해 더 이상 동일하게 유지할 필요가 없더라도 쉽게 바뀌지 않습니다.

이것이 현재 우리가 곧 다가올 완전 자율 주행 HMI에 대해 관심을 가지는 가장 큰 이유입니다. 미래의 기술이 변화함에 따라 인터페이스의 변화가 필요하겠지만 수동 주행에서 자율 주행으로 전환되는 현재 시점에서 기존의 인터페이스를 어떻게 효과적으로 대체할 것인지에 대한 많은 고민이 필요합니다.

차량 사용자 경험의 구분

자동차 HMI 사용자는 크게 운전자와 동승자로 구분하고, 그 중 동승자는 탑승 위치에 따라 조수석과 후석 사용자로 구분할 수 있습니다. 운전자의 경우 차량 및 주행과 관련된 기능이 가장 중요하지만 동승자의 경우 오히려 엔터테인먼트, 휴식, 수면 등의 경험이 더욱 필요하게 됩니다. 자율 주행 차량의 경우 주행의 주체가 운전자에서 시스템으로 옮겨가기 때문에 운전자의 경험 변화 폭이 가장 큽니다.

Automotive Experience Spaces

운전자는 차량 사용 시 기대하는 경험은 개인 별로 천차만별이나, 크게 구분을 한다면 주행 및 탑승 경험이 수단이냐 목적이냐로 구분할 수 있습니다. 자율 주행은 주행 자체를 시스템이 대신하여 처리하기 때문에 앞에서 언급한 주행 자체를 목적으로 하는 경험은 많이 배제되어 있습니다. 그렇기에 자율 주행 경험은 자연스럽게 이동 수단으로 차량이 활용될 때의 경험에 집중됩니다.

이동 수단으로써 차량이 사용되는 경우 운전은 귀찮지만 어쩔 수 없이 해야만 하는 경험이 될 수 있습니다. 운전자가 운전에 온전히 집중할 수 있도록 도와주는 것이 가장 중요한 가치가 됩니다. 또한 가능하다면 운전이 덜 지겹도록 만들어 주거나 주의력을 덜 쏟더라도 충분히 안전하도록 환경을 만들어 주는 것이 좋습니다. 이러한 관점에서 볼 때 자율 주행 시스템은 훌륭한 대안이 될 수 있습니다.

[1] https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2019/

[2] T. M. Gasser, et al., “Legal consequences of an increase in vehicle automation (English translation),”Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt), BASt-Report F83 (Part 1), 2013

National Highway Traffic Safety Administration, “Preliminary Statement of Policy Concerning Automated Vehicles.”2013

SAE International, “SAE J3016: Taxonomy and Definitions for Terms Related to On-Road Motor Vehicle Automated Driving Systems.” 2014

[3] https://www.vox.com/2016/9/19/12966680/department-of-transportation-automated-vehicles

[4] Frost and Mouritsen, 2006

[5] Man and the horse: an illustrated history of equestrian apparel, A Mackay-Smith, JR Druesedow, T Ryder, 1984

[6] The life of the automobile: a new history of the motor car, S Parissien, 2013

[7] https://en.wikipedia.org/wiki/Ralph_Teetor

[8] Vision-based adaptive cruise control for intelligent road vehicles, Miguel Angel Sorelo, 2004
Vision-based ACC with a single camera: bounds on range and range rate accuracy, G.P. Stein, 2003

[9] Automotive radar, MS Greco, 2012

[10] Automotive Radar and Lidar Systems for Next Generation Driver Assistance Functions, R. H. Rasshofer and K. Gresser, 2005

[11] 자율주행을 위한 차량 통신 기술, 김준식, 최용석, 2017

[12] https://en.wikipedia.org/wiki/Manual_transmission

[13] https://en.wikipedia.org/wiki/Automatic_transmission
[출처] 자율 주행 자동차 UX 이론 - 1편|작성자 UX DESIGN