자율주행 자동차 편집하기
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+ | [[파일:자율주행 자동차.jpg|썸네일|450픽셀|'''자율주행 자동차'''(autonomous driving car)]] | ||
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'''자율주행 자동차'''<!--자율주행 자동차, 자율주행자동차-->(autonomous driving car)란 운전자의 조작이 없이도 [[인공지능]](AI) 기반으로 [[자율주행]]이 가능한 [[자동차]]를 말한다. 자율주행 자동차는 운전자의 조작 없이 [[카메라]]와 [[센서]], [[GPS]] 정보 등을 이용하여 인공지능 기반으로 스스로 주위 환경을 인식하고 목적지를 향해 운전할 수 있다. '''자율주행차'''(self-driving car), '''무인자동차'''<!--무인 자동차-->(driverless car), '''스마트 카'''<!--스마트카-->(smart car), '''커넥티드 카'''(connected car), '''로봇 자동차'''<!--로봇자동차-->(robot car) 등 다양한 이름으로 불리고 있다. 간략히 '''자율차''' 또는 '''자주차'''라고도 한다. 자율주행 자동차는 [[4차 산업혁명]]의 핵심 키워드 중 하나이다. | '''자율주행 자동차'''<!--자율주행 자동차, 자율주행자동차-->(autonomous driving car)란 운전자의 조작이 없이도 [[인공지능]](AI) 기반으로 [[자율주행]]이 가능한 [[자동차]]를 말한다. 자율주행 자동차는 운전자의 조작 없이 [[카메라]]와 [[센서]], [[GPS]] 정보 등을 이용하여 인공지능 기반으로 스스로 주위 환경을 인식하고 목적지를 향해 운전할 수 있다. '''자율주행차'''(self-driving car), '''무인자동차'''<!--무인 자동차-->(driverless car), '''스마트 카'''<!--스마트카-->(smart car), '''커넥티드 카'''(connected car), '''로봇 자동차'''<!--로봇자동차-->(robot car) 등 다양한 이름으로 불리고 있다. 간략히 '''자율차''' 또는 '''자주차'''라고도 한다. 자율주행 자동차는 [[4차 산업혁명]]의 핵심 키워드 중 하나이다. | ||
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== 개요 == | == 개요 == | ||
− | + | 자율주행 자동차는 운전자가 차량을 조작하지 않아도 스스로 주행하는 자동차이다. 운전자가 브레이크, 핸들, 가속 페달 등을 제어하지 않아도 도로의 상황을 파악해 자동으로 안전하게 주행하는 자동차이다. 자율주행 자동차는 전자식 사각지대 지원, 충돌 회피, 비상 제동, 주차 보조, [[크루즈 컨트롤]](cruise control), 차선 이탈 지원, 차선 이탈 경고, 차량 정체 및 대기 지원 등 자동 시스템, 운전자 지원 시스템이 활성화된 모터 차량이다. 다른 자동차 기술은 자동차 제조업체에서 주도했지만, 자율주행 자동차에 관한 기술은 정보기술 업체에서 더 활발하게 연구하고 있다. 예를 들어, [[구글]]과 [[엔비디아]]는 주변 사물을 인식하기 위한 센서와 높은 성능의 [[그래픽처리장치]]를 사용해 자율주행 자동차를 개발하고 있다. 그리고 이제는 정보기술 기업과 자동차 기업 외에도 운송 기업, 컴퓨터 부품 제조 기업들도 자율주행 기술 개발에 뛰어들었다. 자율주행 자동차는 레이더, 라이더, 소나, [[GPS]], 주행 거리 측정 장치, 관성 측정 장치 등 다양한 센서를 결합하여 적절한 운전 경로와 장애물, 표지판을 식별한다. 자율주행 자동차는 첨단 센서를 이용해 사람처럼 사물과 사물의 거리를 측정하고 위험을 감지하며, 사각지대 없이 모든 지역을 볼 수 있어야 한다. 그리고 그래픽처리장치와 여러 대의 카메라를 통해 자동차의 주변 환경을 파악하고, 그 이미지를 분석해서 안전 표지판의 의미나 앞의 자동차 급정거 등을 파악한다.<ref>자율주행 자동차 네이버 지식백과 - https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=3609926&cid=58598&categoryId=59316</ref> 자율주행 자동차 구현을 위해서는 고속도로 주행 지원 시스템, 후측방 경보 시스템, 자동 긴급 제동 시스템, 차선 이탈 경보 시스템, 차선 유지 지원 시스템, 어드밴스드 스마트 크루즈 컨트롤, 혼잡 구간 주행 지원 시스템이 필요하다. 우리나라에서는 2016년 2월 12일 자동차관리법 개정안이 시행되면서 자율주행 자동차의 실제 도로 주행이 가능해졌다.<ref>자율주행차 네이버 지식백과 - https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=2838497&cid=43667&categoryId=43667</ref> | |
− | 자율주행 자동차는 운전자가 차량을 조작하지 않아도 스스로 주행하는 자동차이다. 운전자가 브레이크, 핸들, 가속 페달 등을 제어하지 않아도 도로의 상황을 파악해 자동으로 안전하게 주행하는 자동차이다. 자율주행 자동차는 전자식 사각지대 지원, 충돌 회피, 비상 제동, 주차 보조, [[크루즈 컨트롤]](cruise control), 차선 이탈 지원, 차선 이탈 경고, 차량 정체 및 대기 지원 등 자동 시스템, 운전자 지원 시스템이 활성화된 모터 차량이다. 다른 자동차 기술은 자동차 제조업체에서 주도했지만, 자율주행 자동차에 관한 기술은 정보기술 업체에서 더 활발하게 연구하고 있다. 예를 들어, [[구글]]과 [[엔비디아]]는 주변 사물을 인식하기 위한 센서와 높은 성능의 [[그래픽처리장치]]를 사용해 자율주행 자동차를 개발하고 있다. 그리고 이제는 정보기술 기업과 자동차 기업 외에도 운송 기업, 컴퓨터 부품 제조 기업들도 자율주행 기술 개발에 뛰어들었다. 자율주행 자동차는 레이더, 라이더, 소나, [[GPS]], 주행 거리 측정 장치, 관성 측정 장치 등 다양한 센서를 결합하여 적절한 운전 경로와 장애물, 표지판을 식별한다. 자율주행 자동차는 첨단 센서를 이용해 사람처럼 사물과 사물의 거리를 측정하고 위험을 감지하며, 사각지대 없이 모든 지역을 볼 수 있어야 한다. 그리고 그래픽처리장치와 여러 대의 카메라를 통해 자동차의 주변 환경을 파악하고, 그 이미지를 분석해서 안전 표지판의 의미나 앞의 자동차 급정거 등을 파악한다.<ref> | ||
== 등장 배경 == | == 등장 배경 == | ||
1926년 미국 뉴욕 전파 기술자 [[프랜시스 후디나]](Francis Houdina)는 차량에 전파 송신기와 회로 차단기를 설치하고 운전자 없이 자동차를 움직였다. 원리는 또 다른 차 한 대에서 무선신호를 보내는 원격조종 방식으로, 현재의 자율주행 자동차 개념과는 거리가 있지만, 자율주행 자동차를 향한 첫걸음으로 기억된다. 오늘날과 같은 자율주행 자동차 개념은 1939년 뉴욕세계박람회에서 처음으로 등장했다. 이 박람회에서 산업디자이너 [[노먼 게디스]](Norman Geddes)와 [[제너럴 모터스 컴퍼니]](General Motors Company)는 전시관 퓨처라마를 통해 미래의 도시상을 묘사했다. 당시 게디스가 상상한 미래의 자동차는 현재의 자율주행 자동차와 상당히 비슷하다. 컴퓨터 시스템과 자동 속도 조절 장치를 갖추고 달리는 퓨처라마 속 자동차는 오늘날 자율주행 자동차에 각종 전자장치와 제어기술이 탑재되는 것과 크게 다르지 않다. 일본 쓰쿠바 기계공학 연구소는 1977년 미리 표시해둔 흰색 표시를 쫓아 주행하도록 설계된 자율주행 자동차를 세계 최초로 제작했다. 비록 최고속도는 시속 30km였지만, 진정한 의미의 최초의 자율주행 자동차다. 1986년 뮌헨연방대학의 에른스트 딕만(Ernst Dickmanns)은 메르세데스 벤츠의 밴에 카메라와 센서를 달아 최고시속 100km의 자율주행 자동차로 개조했다. 1987년부터 1995까지 이어진 유레카 프로메테우스 프로젝트는 유럽의회가 막대한 자금을 지원해 진행한 자율주행자동차 프로젝트이다. 1994년 에른스트 딕만은 이 프로젝트를 통해 메르세데스 벤츠의 500 SEL 모델을 개조한 반자율주행 자동차 2대, 뱀프와 비타-2를 선보였다. 이 차들은 프랑스 파리의 고속도로를 최고 130km의 속도로 차선을 바꾸고 다른 차를 추월해가며 총 1000km의 거리를 달렸다. 에른스트 딕만은 이듬해에 메르세데스 벤츠의 S클래스 차량으로 독일 뮌헨에서 출발해 덴마크의 코펜하겐까지 총 1600km의 거리를 운전자 없이 주행하는 데 성공했다. 독일 아우토반에서는 시속 175km를 냈다. 1980년대 미국에서는 [[카네기멜론 대학교]]를 중심으로 연구가 활발히 진행됐다. 개발 초기에는 시속 30km 수준에 불과했지만, 1995년에는 카네기멜론 대학교의 내비게이션연구소(CMU Navlab)에서 개발한 차량은 총 5000km의 거리 중 98.2%를 자율주행으로 달렸다. 하지만 조향만 자동으로 제어했고 가속과 제동은 운전자가 맡았다. [[다르파]](DARPA)는 자율주행자동차 개발에 막대한 투자를 하고 있다. 투자의 궁극적인 목표는 올해까지 미 육군 장비의 1/3을 무인장비로 대체하는 것이다. 기술 개발 활성화를 위해 다르파는 2004년부터 자율주행 자동차 대회를 개최하고 있다. 모하비 사막을 장거리 주행하는 첫 번째 대회에서는 완주를 마친 참가팀이 없었지만, 이듬해 벌어진 대회에서 [[스탠퍼드 대학교]] 팀이 6시간 54분의 기록으로 우승했다. 당시 [[스탠퍼드 대학교]] 팀을 이끌었던 사람이 바로 구글X 연구소의 초대 소장이자 구글 자율주행 자동차 개발의 핵심 인물 세바스찬 스런(Sebastian Thrun) 박사다. 세바스찬 스런 박사를 영입해 자율주행 자동차 개발 책임을 맡기고 2009년부터 구글X 프로젝트를 통해 자율주행 자동차 연구에 뛰어들었다.<ref>로봇신문사, 〈[http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=4621 (월간로봇)자율주행자동차의 역사]〉, 《로봇신문》, 2017-10-24</ref> | 1926년 미국 뉴욕 전파 기술자 [[프랜시스 후디나]](Francis Houdina)는 차량에 전파 송신기와 회로 차단기를 설치하고 운전자 없이 자동차를 움직였다. 원리는 또 다른 차 한 대에서 무선신호를 보내는 원격조종 방식으로, 현재의 자율주행 자동차 개념과는 거리가 있지만, 자율주행 자동차를 향한 첫걸음으로 기억된다. 오늘날과 같은 자율주행 자동차 개념은 1939년 뉴욕세계박람회에서 처음으로 등장했다. 이 박람회에서 산업디자이너 [[노먼 게디스]](Norman Geddes)와 [[제너럴 모터스 컴퍼니]](General Motors Company)는 전시관 퓨처라마를 통해 미래의 도시상을 묘사했다. 당시 게디스가 상상한 미래의 자동차는 현재의 자율주행 자동차와 상당히 비슷하다. 컴퓨터 시스템과 자동 속도 조절 장치를 갖추고 달리는 퓨처라마 속 자동차는 오늘날 자율주행 자동차에 각종 전자장치와 제어기술이 탑재되는 것과 크게 다르지 않다. 일본 쓰쿠바 기계공학 연구소는 1977년 미리 표시해둔 흰색 표시를 쫓아 주행하도록 설계된 자율주행 자동차를 세계 최초로 제작했다. 비록 최고속도는 시속 30km였지만, 진정한 의미의 최초의 자율주행 자동차다. 1986년 뮌헨연방대학의 에른스트 딕만(Ernst Dickmanns)은 메르세데스 벤츠의 밴에 카메라와 센서를 달아 최고시속 100km의 자율주행 자동차로 개조했다. 1987년부터 1995까지 이어진 유레카 프로메테우스 프로젝트는 유럽의회가 막대한 자금을 지원해 진행한 자율주행자동차 프로젝트이다. 1994년 에른스트 딕만은 이 프로젝트를 통해 메르세데스 벤츠의 500 SEL 모델을 개조한 반자율주행 자동차 2대, 뱀프와 비타-2를 선보였다. 이 차들은 프랑스 파리의 고속도로를 최고 130km의 속도로 차선을 바꾸고 다른 차를 추월해가며 총 1000km의 거리를 달렸다. 에른스트 딕만은 이듬해에 메르세데스 벤츠의 S클래스 차량으로 독일 뮌헨에서 출발해 덴마크의 코펜하겐까지 총 1600km의 거리를 운전자 없이 주행하는 데 성공했다. 독일 아우토반에서는 시속 175km를 냈다. 1980년대 미국에서는 [[카네기멜론 대학교]]를 중심으로 연구가 활발히 진행됐다. 개발 초기에는 시속 30km 수준에 불과했지만, 1995년에는 카네기멜론 대학교의 내비게이션연구소(CMU Navlab)에서 개발한 차량은 총 5000km의 거리 중 98.2%를 자율주행으로 달렸다. 하지만 조향만 자동으로 제어했고 가속과 제동은 운전자가 맡았다. [[다르파]](DARPA)는 자율주행자동차 개발에 막대한 투자를 하고 있다. 투자의 궁극적인 목표는 올해까지 미 육군 장비의 1/3을 무인장비로 대체하는 것이다. 기술 개발 활성화를 위해 다르파는 2004년부터 자율주행 자동차 대회를 개최하고 있다. 모하비 사막을 장거리 주행하는 첫 번째 대회에서는 완주를 마친 참가팀이 없었지만, 이듬해 벌어진 대회에서 [[스탠퍼드 대학교]] 팀이 6시간 54분의 기록으로 우승했다. 당시 [[스탠퍼드 대학교]] 팀을 이끌었던 사람이 바로 구글X 연구소의 초대 소장이자 구글 자율주행 자동차 개발의 핵심 인물 세바스찬 스런(Sebastian Thrun) 박사다. 세바스찬 스런 박사를 영입해 자율주행 자동차 개발 책임을 맡기고 2009년부터 구글X 프로젝트를 통해 자율주행 자동차 연구에 뛰어들었다.<ref>로봇신문사, 〈[http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=4621 (월간로봇)자율주행자동차의 역사]〉, 《로봇신문》, 2017-10-24</ref> | ||
− | == | + | == 특징 == |
+ | === 종류 === | ||
+ | 자율주행 자동차의 이름을 살펴보면 어떤 기술이 융합되었는지 파악하는 것이 가능하다. | ||
+ | * '''자율주행 자동차'''와 '''무인 자동차''' : 운전자가 필요하지 않고 자동차 스스로 주행할 수 있는 자동차를 의미한다. 하지만 스마트 카와는 다르게 외부의 조작자가 존재한다. | ||
+ | * '''스마트 카''' : 자동차 내부의 [[GPS|위치정보 제공 시스템]](GPS), 장애물 및 충돌감지 시스템 등의 첨단기술로 자동차 운행의 효율성을 높이고 운전자가 운행하는 자동차이다. | ||
+ | * '''커넥티드 카''' : 정보통신(IT) 기술을 탑재한 자동차이다. 통신기기 또는 외부 인프라([[클라우드]])와 연동을 통해 양방향 인터넷과 모바일 서비스 등이 가능하다. 커넥티드 카는 [[사물인터넷]](IoT) 기술이 채용된 차량으로, 자동차의 안전과 편의성을 향상시킨 자동차이다. | ||
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+ | === 주요 기술 === | ||
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+ | ==== 무인 제어 기술 ==== | ||
+ | 자율주행 자동차는 가속기(액셀), 감속기(브레이크), 조향장치(운전대) 등을 무인화 운행에 맞도록 구현하였다. 자동차에 [[컴퓨터]], [[소프트웨어]], [[하드웨어]]를 설치하고 이를 이용하여 자동차를 제어한다. | ||
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+ | ==== 시각 정보 처리 기술 ==== | ||
+ | 자율주행 자동차는 비전, [[센서]]를 이용하여 시각 정보를 입력받고 처리하는 시스템을 갖추고 있다. 카메라를 이용하여 외부의 영상정보를 받아들이고, 이 영상 중에서 필요한 정보를 추출해 내는 기술을 갖추고 있다. 또한 초음파 센서 및 레인지 필터 등의 [[센서]]를 사용하여 거리와 주행에 필요한 정보를 융합하여 분석 및 처리함으로써 장애물 회피와 돌발 상황에 대처할 수 있다. | ||
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+ | ==== 통합 관제 시스템 ==== | ||
+ | 자율주행 자동차는 차량의 운행을 감시하고 수시로 바뀌는 상황에 따라 적절한 명령을 내리는 운행 감시 체계를 구축하고 있다. 개별적 [[프로세서]] 및 [[센서]]에서 발생되는 여러 상황을 분석하여 시스템의 고장을 진단하여 [[오퍼레이터]]에 대한 적절한 정보를 제공하거나 경보를 알리는 기능을 수행할 수 있다. | ||
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+ | ==== 지능제어 및 지능운행 장치 ==== | ||
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+ | * '''지능형 순항 제어 시스템'''(ACC: Adaptive Cruise Control System) : 실제 차량 모델을 이용한 수학적인 해석에 근거하여 제어 명령을 생성하여 현재 무인 자동차에 적용된 무인 운행 기법이다. 레이더 가이드 기술에 기반을 두고 운전자가 페달을 조작하지 않아도 스스로 속도를 조절하여 앞차 또는 장애물과의 거리를 유지시켜 주는 시스템이다. | ||
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+ | * '''차선 이탈 방지 시스템''' : 내부에 달린 [[카메라]]가 차선을 감지하여 의도하지 않은 이탈 상황을 운전자에게 알려주는 기술이다. 무인 자동차에서는 도보와 중앙선을 구분하여 자동차가 차선을 따라 안전하게 주행할 수 있도록 해준다. | ||
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+ | * '''주차 보조 시스템''' : 운전자가 어시스트 버튼을 탐색한 후 후진 기어를 넣고 [[브레이크]] 페달을 밟으면, 자동차가 조향 장치를 조절하여 후진 일렬 주차를 도와주는 시스템이다. | ||
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+ | * '''자동 주차 시스템''' : 운전자가 주차장 앞에 차를 정지시킨 뒤 [[엔진]]을 끄고 내려서 [[리모콘]] 잠금 스위치를 2회 연속 누르면, 자동차에 설치된 카메라가 차고의 반대편 벽에 미리 붙여놓은 반사경을 탐지해 적정한 접근 경로를 계산하여 스스로 주차를 하는 기술이다. | ||
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+ | * '''사각지대 정보 안내 시스템''' : 자동차의 양측면에 장착된 [[센서]]가 사이드 미러로 보이지 않는 사각지대에 다른 차량이 있는지를 판단하여 운전자에게 경고를 해주는 기능이다. 복잡한 도로 상황에서 양측의 장애물 및 차량을 확인하여 차선을 변경할 때 도움을 주기 위한 용도로 사용된다. | ||
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+ | === 기술의 6단계 === | ||
[[자율주행]]은 실현 수준에 따라 여러 단계로 구분한다. 각 제조사마다 단계를 구분하는 정도는 약간씩 다르지만, 일반적으로 [[국제자동차기술자협회]]<!--국제 자동차 기술자 협회-->(SAE; Society of Automotive Engineers)가 나눈 0~5단계(levels 0 ~ 5)를 따른다. | [[자율주행]]은 실현 수준에 따라 여러 단계로 구분한다. 각 제조사마다 단계를 구분하는 정도는 약간씩 다르지만, 일반적으로 [[국제자동차기술자협회]]<!--국제 자동차 기술자 협회-->(SAE; Society of Automotive Engineers)가 나눈 0~5단계(levels 0 ~ 5)를 따른다. | ||
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* '''5단계''': 인간의 개입이 전혀 필요 없는 완전한 수준의 자율주행 자동차를 뜻한다. 탑승자가 차에 올라타 목적지를 말하거나 [[내비게이션]]에 입력하면 목적지까지 자동으로 이동하는 자동차이다. 이 단계의 자동차는 운전석이 필요 없으며, 실내를 단순히 앉는 공간이 아니라, 이동형 사무실, 숙박시설, 여가시설 등으로 활용하는 것도 가능할 것이다. | * '''5단계''': 인간의 개입이 전혀 필요 없는 완전한 수준의 자율주행 자동차를 뜻한다. 탑승자가 차에 올라타 목적지를 말하거나 [[내비게이션]]에 입력하면 목적지까지 자동으로 이동하는 자동차이다. 이 단계의 자동차는 운전석이 필요 없으며, 실내를 단순히 앉는 공간이 아니라, 이동형 사무실, 숙박시설, 여가시설 등으로 활용하는 것도 가능할 것이다. | ||
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=== 장점 === | === 장점 === | ||
자율주행 자동차는 편리성, 안전성, 시간 절약, 친환경이라는 장점을 가지고 있다. | 자율주행 자동차는 편리성, 안전성, 시간 절약, 친환경이라는 장점을 가지고 있다. | ||
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=== 단점 === | === 단점 === | ||
− | + | 자율주행 자동차는 아직 경험된 적이 없는 신생 리스크(emerging risk)를 내재하고 있다. 이 리스크의 주요한 원천은 [[인공지능]](AI)이다. 인공지능은 일상생활에도 이미 상당부분 자리 잡아가고 있지만, 여러 가지 문제를 가지고 있다. | |
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− | + | * '''사고 책임''': 도로 위에서 주행하고 있는 차들 중 80% 이상이 무인 자동차이고, 이들이 모두 자율주행을 하는 상황에서, 만약 사고가 난다면 누구에게 책임을 물어야 하는지 현재 법률적으로 정해져 있지 않다.<ref name="위키백과">〈[https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%AC%B4%EC%9D%B8_%EC%9E%90%EB%8F%99%EC%B0%A8 무인 자동차]〉, 《위키백과》</ref> 자율주행 자동차의 발전단계에 따라 책임의 무게는 변화할 것으로 보이며, 초기 단계에서는 운전자와 [[소프트웨어]] 개발사를 포함한 자동차 제조사가 공동책임을 지고, 이후 완전 자율주행 시대에 접어들면 자동차 제조사가 전적인 책임을 져야 한다는 것이 전문가들의 대체적인 견해이다. | |
+ | * '''해킹''': 자율주행 자동차는 [[GPS]] 기반으로 주행을 하는데, 인터넷 접속이 가능해진다면 [[해킹]]이 가능해져, [[해커]]들이 마음대로 타인의 자동차를 조종할 수 있는 위험이 있다. 이를 위해서는 통신 보안을 강화해야 한다. | ||
+ | * '''일자리 손실''': 자동차 관련 업체 측의 일자리 손실뿐 아니라 운전직군의 대규모 실업이 야기될 수 있다. 미국 정책 연구소인 [[뉴아메리카 재단]]이 발표한 보고서에 따르면 피닉스에서 자동화 기술이 개발되는 것은 3분의 1이 넘는 일자리를 없애거나 새로운 일자리고 바꾼다고 한다.<ref>최소망 기자, 〈[http://news1.kr/articles/?3407763 (테크M)자율주행차, 운전자는 물론 소유주도 없앤다]〉, 《뉴스1》, 2018-08-25</ref> | ||
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+ | == 블록체인 == | ||
+ | 제너럴 모터스 컴퍼니(General Motors Company)와 [[BMW]]는 [[블록체인]] 기술을 통해 손을 잡았다. 자율주행 자동차 성능 제고 및 시스템 개발에 필수적인 주행 데이터 공유 플랫폼으로 블록체인을 채택했다. 자율주행 자동차가 상용화되려면 시험 주행 데이터를 최대한 많이 분석해 실제 도로에서 일어날 수 있는 모든 상황에 대비해야 하지만, 자동차 회사나 자율주행 기술을 개발하는 기업마다 데이터를 중요 자산으로 분류해 따로 보유하고 있다. 데이터를 모아서 분석하면 자율주행 자동차 상용화를 앞당길 수 있지만, 기업 간의 신뢰가 부족했다. 2018년 자동차 기업들은 [[분산원장]]을 도입해 스마트 모빌리티 시스템 구축을 위한 [[컨소시엄]] [[모비]](MOBI, Mobility Open Blockchain Initiative)를 출범했다. 모비는 자율주행 자동차 개발에 필요한 데이터를 모으고 효과적으로 활용하는 방법을 고민하면서, 최근 자율주행 자동차 데이터 마켓이라는 프로젝트에 착수했다. 제너럴 모터스 컴퍼니는 블록체인을 이용해 차량이나 교통 정보 관련 데이터를 수집하고 공유하는 기술에 많은 관심을 보이며 투자했다. 2018년에 제너럴 모터스 컴퍼니는 자율주행 데이터를 블록체인에서 관리하는 기술로 특허를 신청했다. 모비의 창립사 중 하나인 BMW도 블록체인을 활용한 데이터 공유에 관심을 보였으며, 블록체인에 리스 차량의 운행 거리를 기록하는 실험도 했다. BMW에서는 자율주행 자동차 관련 데이터를 회사별로 공유하지 않는 것이 자율주행 차량 상용화의 걸림돌이라고 했다. 블록체인 시대가 도래하면서 분산원장을 통해 각 데이터의 프라이버시를 지키면서도 효율적으로 데이터를 공유할 수 있다. [[탈중앙화]] [[머신러닝]]이나 데이터 보안이 뛰어난 다중 기밀 연산, 탈중앙화 데이터 시장 등 새로운 기술이 자동화 시대에 데이터를 처리하는 데 필요한 시스템 구축을 도울 것이다. 주행 중 생긴 데이터를 모아 인공지능을 학습시키면 상용화를 앞당길 수 있지만, [[우버]](Uber), [[웨이모 LLC]](Waymo LLC) 등은 주행 데이터를 잠재적 경쟁사와 공유하지 않으려 한다. 모비의 회원사인 [[오션]](Ocean)은 어떤 회사도 데이터를 따로 빼서 혼자만 볼 수 없는 공동의 데이터 창고 구축이 목표이다. 오션은 학습하는 데이터를 직접 모으지 않고 스마트폰처럼 원래 데이터를 수집하는 기기에 둔 채 인공지능이 데이터를 학습하는 연합 머신러닝 기술로 탈중앙화를 강화했다. 웨이모 LLC는 데이터를 공유하지 않는 대신 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터가 있다고 하지만, 이 데이터가 실제 주행을 통해 얻은 데이터보다 가치가 있을지는 지켜봐야 한다.<ref>Ian Allison, 〈[https://www.coindeskkorea.com/news/articleView.html?idxno=43817 자동차와 블록체인의 결합…자율주행 데이터 공유 나선다]〉, 《코인데스크코리아》, 2019-04-10</ref> 한국에서도 세종시는 [[한국인터넷진흥원]]과 [[과학기술정보통신부]]가 시행하는 블록체인 기반 자율주행 자동차 신뢰 플랫폼 사업에 선정돼 본격 플랫폼 구축에 들어갔다. 이 사업은 자율주행 자동차의 안전한 운행 환경을 마련하기 위한 블록체인을 활용한 데이터 수집 시범사업이며, 자율주행 자동차의 도심 운행 및 서비스 관련 데이터를 블록체인에 저장하고 부가서비스를 활성화한다. 주관 사업자인 [[㈜엘지씨엔에스]]가 [[라온시큐어㈜]], [[㈜언맨드솔루션]], [[라온화이트햇㈜]]과 컨소시엄을 구성했고, 국비 6억 원과 민간 4억 원을 합해 10억 원이 투입될 예정이다. 블록체인 기반의 분산 신원증명 인증 체계를 활용해 자율주행 자동차 데이터 위변조나 해킹을 방지하는 기술을 구축하고, 차와 차, 차와 관제센터 간 주고받는 정보에 대한 보안을 강화해 신뢰성을 높일 것이다. 세종시 블록체인 기반 자율주행 자동차 신뢰 플랫폼은 [[라온시큐어㈜]]의 블록체인 기반 분산 신원인증 서비스 옴니원과 ㈜엘지씨엔에스의 블록체인 플랫폼인 [[모나체인]]을 바탕으로 축될 예정이며, 이를 통해 중앙 서버나 관제 센터를 통한 단일 인증이 아닌 자율주행 자동차 간 상호 인증을 구현함으로써 해킹 위협을 방지하고 인증서 발급에 필요한 제반 비용도 절감할 수 있다. 세종시는 이번 사업을 통해 자율주행 보편화에 대비해 사물에 대한 분산 신원증명 체계를 구축해 나갈 계획이다. 자율주행 자동차 운영에 필요한 차량과 소유주 정보, 자동차 등록사업소의 차량과 소유주 정보 등을 자동으로 식별해 사물간 안전한 연결성과 데이터 신뢰를 보장하겠다는 취지다. 이르면 내년부터 블록체인 기술을 적용한 자율주행 자동차가 세종시를 달릴 것이다.<ref>박주영 기자, 〈[https://www.yna.co.kr/view/AKR20200508061200063 해킹에 강한 블록체인 자율주행차 세종서 달린다]〉, 《연합뉴스》, 2020-05-08</ref><ref>SORA KIM | ||
+ | , 〈[https://kr.cointelegraph.com/news/sejong-city-increases-safety-of-self-driving-cars-with-blockchain 세종시, 블록체인 기술로 자율주행차 안전도 높인다]〉, 《코인텔레그래프코리아》, 2020-05-18</ref> | ||
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+ | === 큐브코인 === | ||
+ | [[파일:큐브코인 글자.png|썸네일|200픽셀|'''[[큐브코인]]'''(Cubecoin)]] | ||
+ | [[큐브코인]](Cubecoin)은 자율주행 자동차에 필요한 블록체인 기반의 보안 플랫폼을 제공하는 암호화폐이다. 큐브코인의 티커는 AUTO이다. 큐브는 4차 산업혁명과 함께 자동차의 연결성이 급속도로 확장됨에 따라 발생할 수 있는 네트워크상에서의 위험을 방지하여 차량과 탑승자를 안전하게 보호하기 위해 개발되었다. 이를 통해 큐브는 자율주행 자동차의 상용화 및 자동차 산업에서 중추적인 역할을 수행하는 것을 목표로 하고 있다. 큐브는 차량정보 수집장치(OBD)에 큐브박스라는 자체 하드웨어 솔루션을 연결해 필요한 데이터를 생성하고 블록체인에 기록한다. 큐브는 블록체인 기술을 기반으로 하는 자동차 보안 기술을 개발하고 있다. 현재는 블록체인 레이어와 딥러닝을 통한 인공지능 레이어, 두 가지를 동시에 개발 진행하고 있다. 또한 모빌리티데이터 사업과 카쉐어링 사업을 함께 진행하고 있으며 이를 통해 블록체인, 토큰시장의 경험을 쌓고 큐브 토큰의 경제를 미리 활성화시켜 놓으려고 한다. | ||
== 개발 현황 == | == 개발 현황 == | ||
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* '''[[바이두]]'''(Baidu) : 2014년부터 인공지능 운전자 보조 프로그램이 탑재된 자율주행 자동차 개발에 착수하였다. BMW 자동차를 개조하여 베이징 인근 30km를 자율주행에 성공하였다. | * '''[[바이두]]'''(Baidu) : 2014년부터 인공지능 운전자 보조 프로그램이 탑재된 자율주행 자동차 개발에 착수하였다. BMW 자동차를 개조하여 베이징 인근 30km를 자율주행에 성공하였다. | ||
− | == | + | == 과제 == |
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− | + | 자율주행 자동차 시대의 도래는 우리에게 많은 이점을 주지만 한편으로는 새로운 과제를 우리에게 준다. 아무리 [[인공지능]] 기술이 발전해도 모든 위기상황을 예측하기는 어렵다. 설령 위기상황을 완벽하게 예측한다고 할지라도, 도덕적·윤리적 판단의 문제가 존재한다. | |
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− | + | 가장 대표적인 문제는 트롤리 딜레마이다. [[트롤리 딜레마]](trolley problem)란 자율주행 자동차가 충돌하는 경우에 누구를 보호해야 할 것인가 하는 도덕적·윤리적 문제이다.<ref>〈[https://namu.wiki/w/%ED%8A%B8%EB%A1%A4%EB%A6%AC%20%EB%94%9C%EB%A0%88%EB%A7%88 트롤리 딜레마]〉, 《나무위키》</ref> 만약 자율주행 자동차가 급격히 방향을 틀지 않는다면 앞에 있는 사람 5명을 칠 수 있고, 방향을 튼다면 자동차에 탄 사람 1명(운전자 본인)이 죽을 수도 있는 상황에서, 자율주행 자동차가 어떤 결정을 내려야하는지를 묻는 문제이다. 이 문제는 인공지능 기술이 아무리 발전해도 해결하기 어려운 철학적 문제이다. | |
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− | + | 트롤리 문제를 해결하기 위해서는 기계적 관점에서 우선순위를 계산해 자동차를 제어하기보다는, 어떻게 해야 장애물과의 충돌을 줄일 수 있는지와 같은 실질적 문제를 해결하는데 초점을 두어야 한다는 의견도 있다.<ref>김연학 교수, 〈[http://www.asiae.co.kr/news/view.htm?idxno=2017102409120665148 (IT칼럼)자율주행 자동차 시대의 도래와 과제]〉, 《아시아경제》, 2017-10-24</ref> 결국 인공지능 기술이 아무리 발전하더라도 자동차에 대한 최소한의 통제권은 운전자에게 남겨둬야 한다는 주장이다. 이와 함께 자율주행 자동차로 인해 발생할 문제들에 대해 기존의 법리를 재해석하여 보완하거나, 인공지능 시대에 적합한 새로운 법 개념을 만들 필요가 있다는 주장이 제시되고 있다. | |
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* 정성호 기자, 〈[http://www.yonhapnews.co.kr/bulletin/2018/09/02/0200000000AKR20180902032700003.HTML 코앞에 온 완전자율주행 시대…자동차산업 '빅뱅' 온다]〉, 《연합뉴스》, 2018-09-03 | * 정성호 기자, 〈[http://www.yonhapnews.co.kr/bulletin/2018/09/02/0200000000AKR20180902032700003.HTML 코앞에 온 완전자율주행 시대…자동차산업 '빅뱅' 온다]〉, 《연합뉴스》, 2018-09-03 | ||
* 조재환 기자, 〈[http://www.zdnet.co.kr/news/news_view.asp?artice_id=20180905134708 '레벨 3' 자율주행차 확산...수입차·상용차 가세]〉, 《지디넷코리아》, 2018-09-05 | * 조재환 기자, 〈[http://www.zdnet.co.kr/news/news_view.asp?artice_id=20180905134708 '레벨 3' 자율주행차 확산...수입차·상용차 가세]〉, 《지디넷코리아》, 2018-09-05 | ||
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* [[큐브코인]] | * [[큐브코인]] | ||
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