[김시우 변리사 칼럼] 우버(Uber)가 꿈꾸는 미래는 무엇인가?(Part5)

기사입력 2016-11-17 17:55

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우버가 자율주행 비행기를 직접 개발해 운영하겠다는 계획을 발표하였습니다. 우버는 온-디맨드(on-demand) 비행 사업과 관련된 내용을 기재한 ‘Fast-Forwarding to a Future of On-Demand Urban Air Transportation’을 통해 자율주행 비행기 개발 및 자율주행 비행기 네트워크 배치 계획을 발표하였습니다. 우버가 개발 중인 자율주행 비행기는 사람 대신 인공지능 컴퓨터가 조정하게 되며 속도는 시속 150마일( 241km) 수준이라고 합니다. 또한, 수직 이착륙이 가능한 VTOL(Vertical Take-off and landing) 방식의 항공기로서 활주없이 제자리에서 이륙하고 공중에 정지한 지점에서 바로 착륙할 수 있다고 합니다. 우버는 하늘을 나는 자동차를 현실화하려고 하는 것 같습니다.

교통 환경은 삶의 질과 밀접한 연관성을 가집니다. 우리가 깨어있는 시간이 16시간이고, 출근/퇴근을 위해 2시간을 사용한다면, 하루의 1/8이 이동을 위해 사용되고 있는 셈입니다. 자율 주행 비행기가 교통 수단으로 자리잡는다면, 단순히 삶의 질이 증가할 뿐만 아니라, 다른 산업 분야/생활 분야에서도 나비 효과처럼 다양한 변화가 발생할 것입니다.

자율 주행에서 중요한 부분 중 하나는 지도입니다. 정밀한 지도 없이는 자율 주행을 통해 목적지까지 가기 어렵기 때문입니다.

우버는 구글과의 결별 후 구글맵이 아닌 자체적인 지도 개발을 통해 구글에 대한 의존도를 낮추려고 하고 있습니다. 우버는 세계 주요 도시에 사진 촬영 차량을 배치해 자율 주행차를 위한 초정밀 지도 데이터를 확보하고 있다고 니다. 초정밀 지도 데이터는 실제 거리의 모습을 360도 방향에서 촬영한 3차원 사진과 같은 형태라고 합니다.

본 칼럼에서는 우버의 초정밀 데이터 지도 데이터 획득 방법과 관련된 특허에 대해 다루어 보려 합니다.

4. 거리 뷰(Street view) 특허(Pub. No.:US2016/0217611)

 

우버는 라이다(LiDAR: Light Detection and Ranging)뿐만 아니라 파노라마 이미지(panorama image)를 사용하여 빠르게 거리 뷰(street view) 정보를 생성할 수 있습니다. 구체적으로 파노라마 이미지와 라이다 스캔 데이터가 거리 뷰를 생성하기 위해 활용될 수 있습니다. 우버는 엄청난 크기의 데이터를 가지는 파노라마 이미지와 라이다 스캔 데이터를 렌더링하여 요약된 거리 뷰를 생성하기 위한 방법을 제안합니다.

FIG 2를 참조하면, 라이다를 통해 거리 데이터(distance data)(102)가 획득되고, 영상 촬상 장치를 통해 파노라마 이미지(106)가 획득될 수 있습니다. 거리 데이터(102)와 파노라마 이미지(106)는 맵 리듀스(map-reduce)와 같은 분산 컴퓨팅 시스템(distributed computing system)에 의해 이미지 타일(image tile) 및 이미지 타일에 관련된 깊이 맵(depth map)으로 생성됩니다.

분산 컴퓨팅 시스템의 복수의 프로세싱 노드는 이미지 타일 및 이미지 타일에 관련된 깊이 맵을 생성합니다. 이미지 타일은 요약된 거리 뷰를 구성하는 하위 이미지라고 생각하면 될 것 같습니다. 이미지 타일은 정사도법(orthographic map projection)(118)에 의해 평면 형태의 요약된 거리 뷰로 생성될 수 있습니다.

우버에 의해 제안된 분산 컴퓨팅 시스템에서 특징적인 부분을 살펴보면 폴리곤 생성부(polygon generation component)(202)는 아래의 FIG3과 같이 라이다의 스캐닝 결과를 다각형(polygon)화 할 수 있습니다. 304~306은 레이저이고, 레이저가 시간(t~t+4)에 따라 이동을 하면서 주변을 스캐닝하고, 스캐닝된 면적들이 TS1, TS2와 같이 다각형(예를 들어, 삼각형)으로 처리될 수 있습니다. 투사부(projection component)(204)는 파노라마 이미지를 폴리곤 생성부에 의해 결정된 다각형에 투사할 수 있습니다. 이러한 폴리곤 생성부의 다각형화는 깊이 정보의 생성시 발생하는 노이즈(noise)를 감소시킬 수 있습니다.

또한, 분산 컴퓨팅 시스템에서 머지부(merge component)는 이미지 타일을 합칩니다. 분산 컴퓨팅을 수행하는 분산 컴퓨팅을 수행하는 복수의 프로세싱 노드는 동일한 영역에 대한 이미지 타일을 생성할 수 있습니다. 아래의 FIG 5와 같이 동일한 영역에 대한 이미지 타일은 깊이 맵 정보를 기반으로 하나의 이미지 타일로 합쳐질 수 있습니다.

우버는 구글맵을 대체할 별도의 거리 뷰가 가능한 지도 시스템을 구현하려는 것 같습니다. 자율 주행 분야의 경쟁업체의 지도 정보에 기대어 자율 주행 시스템을 개발/운영하는 것은 위험한 전략이라고 판단한 것 같습니다. 지도 정보는 많은 산업에 근간이 되는 정보입니다. 우버가 우버만의 정밀 지도를 완성하여 우버 맵이라는 이름으로 구글 맵 이상의 서비스를 제공할지 향후가 주목되는 부분입니다. 

특허상표 전문가 칼럼

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김시우 변리사

ECM특허법률사무소 / 대표 변리사

swkim@ecmpatent.com

010-9690-7709

  • IT벤처, 스타트업 지식재산권 분야
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  • 정보통신기술진흥센터 평가위원
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