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자율주행 어디까지 왔나?
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지난 130여 년의 자동차 역사가 무너지고 있다.
내연기관차 중심에서 전기차 등 친환경차로 바뀌고 있고 커넥티드카, 스마트카, 자율주행차 등다양한 영역이 섞이면서 과거와는 판이하게 다른 새로운 모빌리티의 개념이 다가오고 있다.
글. 김필수 (김필수 자동차연구소 소장. 대림대 교수)
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급변하는 미래 먹거리 산업의 구조 변화
과거의 10년보다 앞으로 1년이 더 많이 바뀔 정도로 급격한 패러다임의 변화가 오고 있다. 과거 단순히 이동수단으로 치부되던 자동차가 미래 모빌리티 플랫폼이라는 개념이 생기면서 ‘움 직이는 생활공간’, ‘움직이는 가전제품’이라 칭해진다. 미래의 최고 화두는 전기차와 수소연료전지차, 자율주행 자동차, 그리고 이를 섞은 공유경제인 모빌리티 쉐어링일 것이다. 이 중에서도 자동차를 포함해 미래 모빌리티를 제어하는 자율주행 기능이 가장 화제가 되는 것은 인공지능을 적용하거나 공유경제 모델을 극대화하는 등 다양한 활용도를 기대할 수 있기 때문이다. 최근 개최됐던 미국 라스베가스 국제 가전전시회(CES)에서도 단연코 최고의 화두는 인공지능을 적용한 자율주행 기능이었다. 인공지능은 일반 자동차는 물론, 플라잉카 등 미래기술까지 적용이 가능하다.
최근 자율주행차는 괄목할만한 성장을 거듭하고 있다. 자율주 행은 레벨 0부터 레벨 5까지 6단계로 돼 있으며, 우리가 생각 하는 진정한 자율주행 기능은 레벨 4와 레벨 5라 할 수 있다. 이상태가 되면 사고 없는 완벽한 이동시대로 접어들 수 있으며, 혹시 교통사고가 발생해도 자동차에 책임을 물을 수도 있기 때문 이다. 현재 적용되는 자율주행 기술은 레벨 2라 보면 된다. 이단계는 한산한 고속도로라면 잠시 운전대에서 손을 떼고 병을 따거나 옆 좌석의 물건을 집는 등 간단한 행동을 해도 안전하다.
이른바 운전자 보조운행 시스템인 ADAS라 할 수 있다. 올해 후반에는 고급차를 중심으로 레벨 3가 적용된다고 한다.
이 레벨은 일정 지역에서 날씨가 좋은 경우 운전대에서 손을 놓고 안전하게 간단한 일을 할 수 있다. 물론 긴 시간은 아니 며, 항상 안전운전에 대한 인식을 가져야 한다. 특히 교통사고 라도 발생하면 모두 본인의 책임이고 보험 등에도 영향을 주는 만큼 안전에 대한 소홀함이 있어서는 안 된다.
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많은 해결과제를 안고 있는 인공지능 자율주행
자율주행 기술개발에서 가장 핵심 과제는 판단기능에 인공지 능을 포함하는 것이다. 사람과 같이 학습기능을 가진 인공지 능을 포함할 경우 더욱 완벽한 운전이 가능해진다. 물론 해결 과제도 아직 많다. 학습기능에 따라 사람의 감성적인 기능이나 윤리적인 판단과는 전혀 다른 방향으로 자동차가 움직일수 있기 때문이다.
예를 들면 횡단보도 위를 차례대로 손을 들고 걷고 있는 4명의 어린이를 마주한 운전자가 시속 100km에서 브레이크가 고장났을 경우, 사람이 운전했을 때 탑승자 3명을 고려해도 무조건 핸들을 꺾어서 아이들을 피할 것이다. 그러나 인공지 능이 포함된 자율주행차는 아이 중 가장 간격이 큰 아이를 대상으로 한 명만 치고 지나가면서 탑승자 3명을 구했다고 판단할 수 있다. 과연 이 경우 윤리적으로 심각한 논란이 예상된 다. 이미 비슷한 사례가 무수히 많은 만큼 인공지능이 포함된 자율주행차가 어떻게 운행될 것인지에 대해 고민해야 한다.
자율주행 기술이 개발되고 있지만, 아직까지 운전은 분업이 불가능하다. 내가 브레이크를 밟고 자율주행 기능에 가속페 달을 맡길 수 없다. 하지만 자율주행 기능에 익숙해진 운전자는 점차 안심하고 휴대폰 보는 시간이 길어지게 된다. 그러다 결국은 자율주행에 완전히 운전을 맡기고 영화를 보는 상황이 발생하게 될 것이다. 이미 국내에서도 유사 사고가 여러건 발생했고, 본격적으로 레벨 3의 기술이 적용되면 이러한 사례는 더욱 늘어날 것으로 예측된다. 특히 운전자가 기술의 완벽한 부분만을 보고 접하는 상황에서, 자동차 판매현장도 자사 차량의 자율주행 기능만을 강조하고 있어서 더욱 우려 된다. 제작사와 정부 그 누구도 부정적인 경고성 발언을 하지 않고 있다는 문제에 대해 주목할 필요가 있다. -
Autonomous vehicle 자율주행 기술개발에서
가장 핵심 과제는
판단기능에 인공지능을
포함하는 경우이다.
사람과 같이 학습기능
을 가진 인공지능이 적용 될
경우 더욱 완벽한 운전이
가능해진다.
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자율주행자동차의 한계와 가능성
현재 자율주행자동차는 약 200m 주위를 레이다(Radar) 센서, 초음파 센서, 라이다(Lidar) 센서를 비롯해 여러 카메라등 차량 주변 수십 개의 센서를 이용해 주변 정보를 인지하고 있다. 그러나 아직 시스템적으로 완전한 구현은 어려운 상황으로, 주변 도로 환경의 인지에 한계를 드러낸다. 먼지가 많은 오프로드나 폭우나 폭설은 물론, 도로 위의 포트 홀등 상황에 따라 오류나 인지 불가능 등이 발생할 수 있다. 따라서 날씨가 맑은 낮 시간대 한산한 도로 위의 운전으로만 한정해 사용이 가능하다. 자율주행차 운행을 위한 법적·제도적 부분도 아직은 미흡하다. 자율주행차가 본격 등장하면 차량이 법적 인격체가 되면서 사고 책임과 보험 청구 등에 대해 새로운 규제가 생겨나게 된다. 차량의 완성도와 안전성 등이 자율주행의 핵심이지만, 이보다 더욱 중요한 부분은 바로 법적·제도적 기반을 만드는 것이다.
마지막으로 자율주행차의 확장성이다. 인공지능을 기반으로 한 자율주행차는 단순히 차량만 해당하는 것이 아니라 플라잉카 등 모든 모빌리티 개념으로 확대된다. 자율주행 기능은 자율주행 전용 고속도로 등을 이용한 군집운행이나 아예 인간 운전과는 구분되는 공중운행 개념의 플라잉 카에 더욱 적용이 쉽다.
인공지능 기반의 자율주행차 등장은 시대의 흐름으로, 빠르게 진행되고 있으며 기술개발 속도도 남다르다. 예전에는 2020년 하면 하늘을 날고 특별한 운송장치가 활약하는 상상을 하는 경우가 많았다. 그런만큼 현재의 상황을 실망스 럽다고 판단할 수 있으나 앞으로 10년이 지난 2030년에는 우리가 상상하던 모습이 실제로 구현되리라 확신한다. 그만큼 미래의 모빌리티 주도권은 적과의 동침과 합종연횡은 물론, 얼마나 다양한 기술을 융합해 진화하느냐가 성공의 관건이 될 것으로 보여진다. 기업의 발 빠른 노력과 함께 정부가 기업적 마인드가 풍부한 비즈니스 프랜들리 정책을 가속 화해야 하는 이유다. 미래 모빌리티의 변화, 향후 10년 후를 기대하기를 바란다.
