모터사이클을 감지하는 것이 왜 보행자의 절반 수준으로 쉽지 않은가?

자동차의 안전 시스템은 이제 보행자, 자전거 탑승자, 심지어 사슴까지 인식할 수 있습니다. 그런데 왜 가느다란 오토바이는 여전히 가장 인식하기 어려운 대상 중 하나일까요? 짧은 답은, 오토바이가 카메라와 레이더에게 단지 좁고, 단일 광원이며, 끊임없이 위치를 바꾸는 물체로 보이기 때문입니다. 넓어진 전면 폭, 두 개의 헤드라이트와 차체에 익숙해진 시스템은 오토바이의 단일 지점 헤드라이트를 보행자용 랜턴처럼, 좁은 실루엣은 배경과 구별하기 어려운 잡음처럼 인식할 수 있습니다. 이 페이지에서는 AEB와 사각지대 경고 시스템이 오토바이를 늦게 인식하는 이유, 어떤 실제 시나리오가 인식을 어렵게 만드는지, 그리고 오토바이 운전자로서 자신을 더 잘 보이게 만드는 방법을 하나씩 설명합니다.

오토바이 인식이 보행자 인식보다 더 어려운 이유는?

보행자 인식에서 시스템의 가장 큰 도움은 인체의 익숙한 형태입니다. 머리, 몸통, 팔, 다리로 이루어진 뚜렷한 윤곽 — 카메라는 오랫동안 이 시그니처를 학습해 왔습니다. 오토바이의 경우 상황은 완전히 다릅니다. 단일 중앙 헤드라이트는 카메라에 작고 밝은 빛 점으로 반사되며, 좁은 차체는 차량 분류기가 익숙해진 넓은 전면 실루엣을 전혀 제공하지 못합니다. 즉, 시스템 입장에서 오토바이는 실제 차량만큼 넓은 시그니처를 남기지 못합니다.

비유를 들자면, 얼굴 인식 시스템에 익숙한 보안 카메라가 옆모습만으로 눈만 보이는 사람을 식별하려 하는 것과 같습니다. 정보가 적을수록 예측은 더 불확실해집니다. 넓은 조명이 오토바이 인식에서 그렇게 중요한 이유도 바로 이것입니다. 조명이 넓을수록 오토바이는 더 실제 차량처럼 인식되고 배경과 더 쉽게 구별됩니다.

인식하는 것과 추적하는 것은 별개의 일입니다

ADAS에서 어떤 객체를 첫 프레임에서 감지하는 것은 사실 반도 되지 않습니다. 진짜 어려움은 그 객체가 시간의 흐름에 따라 무엇을 하는지 일관되게 추적하는 것입니다. 레이더는 하나의 점을 보고, 그 점이 1초 전에 본 점과 같은 차량인지 판단해야 합니다. 바로 여기서 오토바이의 습성이 문제를 어렵게 만듭니다. 오토바이는 차선 안에서 끊임없이 위치를 바꿉니다. 왼쪽에서 진입해 오른쪽으로 이동했다가 다시 중앙으로 돌아오는 오토바이를 추적하는 것은 직진하는 자동차를 따라가는 것보다 몇 배는 더 어렵습니다. 추적이 끊기면 시스템은 이를 새로운 객체로 취급하고 기존의 속도 예측 데이터를 잃어버릴 수 있습니다.

사각지대 문제도 별도의 고민거리입니다. 오토바이는 설계상 작고, 기동이 대부분 다른 차량의 사각지대와 정확히 겹칩니다. 사이드미러가 잘못 조정된 자동차에서는 운전자 바로 뒤에 있는 작은 오토바이가 거울에도 보이지 않게 될 수 있습니다. 시스템이 작동하더라도 운전자의 시야와 센서의 각도 사이의 이러한 공백이 사고의 상당 부분을 만들어냅니다.

실제 도로에서는 어떤 시나리오가 시스템을 혼란스럽게 만들까?

가장 고전적인 시나리오는 교차로에서 왼쪽에서 오는 오토바이입니다. 자동차의 접근 속도를 예측하는 것은 쉽지만, 오토바이는 좁은 단면 때문에 거리와 속도 예측이 불확실해집니다. 또한 오토바이의 상대 속도, 즉 두 차량이 서로 가까워지는 속도는 보행자 시나리오에 비해 훨씬 높을 수 있습니다. 시스템이 판단하기 위해 남은 시간이 짧아지고, 경고와 제동의 여유도 좁아집니다.

두 번째 시나리오는 더 흥미롭습니다. 나란히 주행하는 두 대의 오토바이입니다. 좁은 단면과 서로 가까운 위치 때문에 카메라와 레이더가 이 둘을 때때로 한 대의 차량처럼 인식할 수 있습니다. 시스템이 두 개의 개별 객체 대신 하나만 본다면, 차선을 변경하는 자동차를 위한 위험 계산이 잘못 세워집니다. 오토바이가 한 대 있다고 생각하고 나머지를 무시하는 것은 바로 사고에서 효과가 없는 오류 유형입니다.

세 번째는 야간과 단일 등화 상태입니다. 램프가 고장 났거나 어두운 오토바이는 카메라에게는 단 하나의 빛의 점입니다. 이 점은 보행자 손전등, 가로등 또는 멀리 있는 다른 광원과 동일한 모습으로 나타날 수 있습니다. 분류 엔진이 이 빛의 점이 오토바이라는 것을 확신하지 못하면 아예 분류하지 않기를 선택할 수 있습니다. 시스템이 침묵하면 운전자는 위험을 인지하지 못한 채 남게 됩니다.

AEB는 오토바이를 보면 무엇을 하고, 왜 때때로 늦어질까?

좋은 소식은 이 공학적 문제가 대체로 해결되었다는 것입니다. 안전 테스트에서 오토바이 모양의 폼 타겟을 앞에 두고 고속으로 시험했을 때 대부분의 차량이 멈출 수 있었습니다. 진짜 문제는 이 능력이 도로에 반영되는 속도입니다. 2026년 모델 연도부터 오토바이 감지는 차량이 최고 안전상을 받기 위해 필수가 되었으며, 테스트는 약 50, 60, 69 km/s 속도로 진행됩니다. 즉, 새로 구입한 차량은 이 분야에서 점점 더 좋아질 것입니다.

나쁜 소식은 차량 fleet 현실입니다. 도로 위 차량의 평균 연령은 약 12.6년 입니다. 오토바이를 감지할 수 있는 AEB는 현재 차량의 겨우 대략 %4-5에 이른다 있다. 의무화가 2029년 9월에 시행되더라도, 이 기술이 도로 위 차량 대다수에까지 보급되는 것은 2040년대까지 걸릴 수 있다. 새 모델에는 훌륭한 소식이지만, 도로를 달리는 대부분의 기존 차량에는 아직 아무것도 바뀌지 않는다.

효과가 어느 정도일까? 솔직하게 말해보자

보행자 및 자전거 감지 AEB가 사고 위험을 약 %20 (±%10) 줄이는 것으로 추정된다. 오토바이 감지의 효과는 아마 이 수치보다 낮은데, 회전 충돌과 높은 상대 속도가 일을 어렵게 만들기 때문이다. 오토바이 특유의 효과가 대규모로 측정된 동료 심사 연구는 아직 없다. 이것이 기술이 효과가 없다는 뜻은 아니며, 단지 수치가 아직 확정되지 않았다는 뜻일 뿐이다. 한 가지 덧붙이자면, 오토바이 사망자의 상당 부분은 단독 사고에서 발생하며, 차량 AEB는 이런 사고에는 당연히 손대지 못한다. 2023년 사망자의 %65은 최소 한 대의 다른 차량과의 사고에서 발생했다. 바로 AEB가 보호하려는 집단이 바로 이들이다.

오토바이 쪽의 AEB 문제도 있다. 오토바이에 자동 브레이크를 장착하는 것은 자동차에 장착하는 것보다 훨씬 어렵다. 오토바이는 두 바퀴 위에 서 있어서, 의도치 않은 강한 제동은 균형을 무너뜨릴 수 있다. 그래서 오토바이에 AEB를 추가하려면 브레이킹뿐 아니라 제어와 역학을 아우르는 완전한 오토바이 다이내믹스 모델이 필요하다. 시스템이 때로는 가속하거나 부드럽게 감속하는 등 더 안전한 선택을 해야 할 수도 있다.

사각지대 경고가 오토바이 운전자에게도 도달했을까?

그렇다, 그리고 빠르게 그렇다. 자동차의 사각지대 경고는 뒤 범퍼의 레이더나 초음파 센서로 운전자가 볼 수 없는 영역을 살핀다. 오토바이 쪽은 아직 초기 단계다: 77 GHz 레이더 기반의 후장착형 사각지대 감지, 차선 변경 보조, 후방 추돌 경고 시스템이 보급되고 있다. Kawasaki 같은 제조사들도 오토바이에 첨단 운전자 보조 기능을 도입했다. 운전자가 보기 어려운 영역의 차량을 확인해 있다면 운전자에게 경고한다. 오토바이 사각지대 감지 시장은 2025년에 18억 달러 규모이며 2033년까지 42억 달러로 성장할 수 있을 것으로 추정된다.

하지만 시스템도 완벽하지 않다. 레이더 센서의 감지 범위는 짧을 수 있고, 비, 바람, 도로 소음이 간섭을 일으킬 수 있다. 흙, 눈, 부식 또는 범퍼 손상은 자동차 사각지대 경고가 작동하지 않는 가장 흔한 원인 중 하나다. 센서 고장의 상당 부분이 사실 배선이나 캘리브레이션 문제에서 비롯된다는 견해도 있다. 즉, 시스템을 믿기 전에 센서가 깨끗하고 정상 상태인지 확인하는 것이 오토바이 운전자든 자동차 운전자든 가장 먼저 해야 할 일이다.

오토바이 운전자로서 시스템에 자신을 어떻게 잘 보이게 만들 수 있을까?

지금까지는 계속 상대편 입장을 어렵게 만드는 이유들에 대해 이야기했다. 이제 우리 손에 있는 부분으로 넘어가 보자. 오토바이 운전자의 인식 가능성을 높이는 방법은 카메라와 레이더 모두에 동시에 효과를 발휘하기 때문이다:

• 넓은 LED 조명: 한 지점에 집중된 헤드라이트 대신 넓게 퍼지는 조명은 오토바이의 시각적 실루엣에 넓이를 더해 배경과 쉽게 구분되도록 해준다. 브레이크등과 방향지시등을 뚜렷하게 하는 것도 주변 시스템과 다른 운전자가 당신을 더 일찍 인지하게 해준다.
• 고가시성 의류: 빛만큼 색상도 중요하다. 어두운 색 재킷 대신 밝고 대비가 강한 옷은 사람의 눈에도 카메라에도 훨씬 더 잘 잡힌다.
• 차선 내 의식적인 위치 선정: 끊임없이 위치를 바꾸면 추적이 어려워지므로, 교통 상황이 허락하는 경우 예측 가능한 라인을 유지하면 뒤따르는 시스템이 당신을 놓칠 가능성이 줄어든다.
• 사각지대를 절대 믿지 않기: 센서의 짧은 감지 범위와 간섭 문제 때문에, 자신의 사각지대뿐 아니라 타인의 사각지대도 생각해야 한다. 옆을 지나갈 때 경적과 헤드라이트 같은 중간 수단을 사용하는 것을 주저하지 마라.

숫자의 잔인함은 두말할 나위가 없다: 오토바이의 마일당 사망률은 자동차보다 몇 배나 높다. 이 격차를 기술만으로 메울 수는 없을 것이다. 종합보험 법규, 면허 심사와 교육도 AEB만큼 중요하다. 하지만 분명한 사실이 하나 있다: 가장 안전한 사고는 일어나지 않은 사고이다 그리고 오토바이를 올바르게 인식하는 차량들은, 잘못된 시간에 잘못된 장소에 있던 모든 오토바이 운전자의 생명을 구할 수 있다.

신차들은 좋아지고 있는데, 그럼 우리는 무엇을 해야 할까?

2026년식부터 오토바이 감지는 최고 안전 등급을 위한 필수 항목이 되었다. 이는 앞으로 몇 년간 도로에 나오는 차량들이 오토바이에 훨씬 더 주의를 기울일 것임을 의미한다. 하지만 기술이 보급되는 동안 당신의 노력도 필요하다: 헤드라이트를 켜두고, 밝은 옷을 선택하고, 차선에서 예측 가능하게 주행하며, 센서 장착 차량의 사각지대를 믿지 말라. 자동차 운전자라면 같은 논리가 적용된다: 사이드 미러를 올바르게 조정하고, 교차로에서 오토바이의 접근 속도를 실제보다 빠르게 예상하며, 차량이 당신을 대신해 봐주지 않는다는 사실을 잊지 말라. 시스템들은 훌륭한 조력자지만 그 어떤 것도 운전자를 대신하지 못한다.

당신도 흥미롭다고 생각하지 않나요? 이제 자동차들이 오토바이의 형태를 학습하고 있지만, 단일 헤드라이트의 가는 오토바이 실루엣은 엔지니어들에게 여전히 가장 재미있는 문제 중 하나를 남기고 있다.

참고 자료

• 신차의 77%는 오토바이를 감지할 수 있습니다. 나머지 2억 7천만 대의 차량은 그렇지 못합니다.
• 자동 긴급 제동 - Bosch Mobility
• 오토바이용 자율 제동(ABRAM) - CORDIS
• 충돌 위험을 줄이기 위한 자동 긴급 제동 시스템의 효과 - TSR
• 자율주행 기술이 바퀴 달린 곳이라면 어디서든 등장하기 시작하다 - Vox
• 새로운 테스트 결과, 차량 안전 시스템은 여전히 오토바이를 볼 수 없다 - RevZilla Common Tread
• ADAS 시대의 오토바이 가시성: LED 조명 - Eagle Lights
• 오토바이 사각지대 감지의 작동 원리 - Chigee
• 사각지대 감지 기능이 작동하지 않는 이유는? - CarADAS