자율주행

자율주행(Automatic Driving, 自律走行)은 운전자가 직접 자동차를 운전하지 않고, 자동차 스스로 도로에서 주행하는 것을 의미한다. 일반적인 주행상황에서 목적지까지의 경로상 부분 자동화 또는 완전 자율주행이 가능한 시스템을 의미한다. 이러한 자율주행 기술이 탑재된 차량을 자율주행 자동차라고 부르며 무인자동차라는 용어와도 혼용되고 있다. 하지만 기본적으로 자율주행 자동차는 사람이 타는 것을 목적으로 하고 있기 때문에 안전성, 정숙성, 안락함 등이 보장되어야 한다는 측면에서 무인자동차의 개념과 다르다. 자율주행 기술의 상용화는 시점의 문제일 뿐 미래 자동차산업의 생존 경쟁에 있어 핵심 기술로 인식되고 있다. 자율주행 자동차의 전 세계 연간 판매량을 2025년 23만 대에서 2035년 1,180만 대에 이를 것으로 예측하며 부분 자율주행이 가능한 차량을 포함할 경우 2024년 110만대에서 2035년 4,200만대로 약 38배 성장을 예상하는 등 기업들의 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 전망된다.

[타고] 1개월 단위로 전기차가 필요할 때! 타고 월렌트 서비스

자율주행 단계

자율주행은 시스템이 운전에 관여하는 정도와 운전자가 차를 제어하는 방법에 따라 비자동화부터 완전 자동화까지 점진적인 단계로 구분된다. 2016년 국제 자동차 기술자협회가 분류한 레벨 0단계부터 5단계를 글로벌 기준으로 통하고 있으며, 레벨 0은 비자동화, 레벨 1은 운전자 보조, 레벨 2는 반자율주행으로 부분 자동화이며 레벨 3은 조건부 자동화, 레벨 4는 고도 자동화, 레벨 5는 완전 자동화인 완전자율주행 단계이다.

레벨 0 비자동화

운전자가 차량의 운전 및 속도 제어를 모두 담당해서 직접 상황을 파악하고 운전하는 단계로, 자율주행 기술이 없는 단계이다. 비상시에 도움을 주는 차선이탈경고, 사물 감지 등은 자율주행 기능에 포함되지 않는다.

레벨 1은 운전자 보조

자율주행 기술이 조금씩 사용되는 단계이다. 운전자가 핸들에 손을 대고 있는 것을 전제로 하여 자율주행 시스템이 특정 주행 상태에서 조향 또는 감속, 가속 중 하나를 수행한다. 시스템이 차량의 속도, 제동 등을 제어하고 일정 속도를 유지하는 기능 등이 레벨 1에 해당하며 스마트 크루즈 컨트롤, 차로 유지 보조 등이 포함된다.

레벨 2 부분 자동화

레벨 1보다 완전한 자율주행 자동차에 가까워진 단계이다. 운전자가 개입하지 않아도 시스템이 자동차의 속도와 방향을 동시에 제어한다. 하지만 조종의 주체는 여전히 운전자에게 있으며 특정한 상황에서 자동차가 스스로 방향을 바꾸거나 간격 유지를 위해 속도를 제어할 수 있다. 또한 레벨 1과 동일하게 시스템이 운전자의 가속, 감속과 조향을 보조하고 고속도로 주행 보조, 원격 스마트 주차 보조 등을 한다.

레벨 3 조건부 자동화

운전자의 개입이 더욱 감소하여, 돌발 상황이 발생하여 자율주행 모드의 해제가 예상되는 경우에만 시스템이 운전자의 운전을 요청한다. 레벨 2까지는 운전자가 전방을 주시하고 운행 방향을 바꾸는 등 개입을 해야 했지만, 레벨 3부터는 시스템이 스스로 앞차를 추월하거나 장애물을 감지하고 피할 수 있다. 또한 시스템이 교통사고나 교통 혼잡을 감지하여 피할 수 있고 교통 혼잡 시 저속 주행, 고속도로 주행, 자동차로 변경 등을 한다.

레벨 4

레벨 4는 레벨 3과 마찬가지로 시스템이 전체 주행을 수행하지만, 위험 상황이 발생했을 때도 시스템이 안전하게 대응해야 한다. 시스템은 운행 구간 전체를 모니터링하며 안전 관련 기능들을 스스로 제어한다. 운전자는 출발 전에 목적지와 이동 경로만 입력하면 되며, 수동 운전으로 복귀하지 못할 때도 시스템이 안전하게 자율주행을 해서 시스템이 정해진 도로와 조건으로 운전을 하게 된다.

레벨 5는 완전 자동화 단계

운전자가 필요 없이 탑승자가 목적지를 말하면 사람이 개입하지 않고 시스템이 스스로 판단하여 운전하게 된다. 이 단계에서는 운전석이나 엑셀, 브레이크, 스티어링 등의 조작 장치가 필요하지 않게 되며 시스템이 모든 도로와 조건에서 운전한다.

기술 원리

자율주행 자동차는 기본적으로 도로 위의 사물의 유무를 판단하고 그것을 넘어 단순 장애물인지 사람인지까지 판단할 수 있어야 한다. 또한 주변 상황을 정확하게 판단하고 감지하여 어떻게 움직여야 하는지 판단해서 마치 사람이 운전하는 것처럼 가속 페달 밟는 정도, 브레이크 페달을 밟는 정도, 스티어링 휠 각도 등을 조절해 주어야 자율주행을 할 수 있다. 이렇게 자율주행 자동차가 주변 상황을 판단하기 위해서는 다양한 기술이 필요한데 여기서 필요한 기술이 인지, 판단, 제어, 측위 등이 있다. 먼저, 인지는 카메라, 레이더, 라이다 등의 정밀 센서 등을 이용해서 차량 주변 상황을 읽고 감지해 내는 기술이다. 여기서 카메라, 레이더, 라이다는 자율주행 자동차에서 대부분 사용하고 있는 정밀 센서이며 상용화된 자율주행 자동차는 주변 상황을 인지하는 데 사용하고 있다. 또한, 이렇게 세 가지 센서를 묶어 자동차가 인지할 수 있도록 해주는 것을 센서 퓨전이라고도 부른다. 판단은 인지 기술로 얻어낸 정보를 바탕으로 분석하여 자동차가 어떤 동작을 취해야 하는지 결정을 하게 만드는 기술인데, 인공지능(AI) 기술을 적용한다. 제어는 자율주행 자동차가 인지를 통해 상황에 대한 정보를 받아들이고 판단을 통해 다음 행동을 어떻게 취해야 하는지 결정을 하고 난 뒤, 최종적으로 차를 움직이게 하는 가속페달, 브레이크 페달, 스티어링 휠 등을 조작하는 것을 말한다. 마지막으로 측위는 동작을 위한 정보로, 차가 도로의 어디에 있는지를 알아내는 기술로, 평상시에 많이 사용하고 있는 GPS 기술을 활용한다. 자율주행 자동차의 외부인식 장치에 대해 추가로 설명하자면, 외부인식 장치에는 GPS, 레이더, 라이다, 카메라, 초음파 센서, 컴퓨터 시스템이 존재하며 GPS는 차량의 경로와 위치를 판단하고, 레이더는 전후방의 차량을 인식하며, 라이다는 자동차의 주변 환경을 360도로 인식한다. 또한, 카메라는 차량 앞에 있는 사물이 어떤 사물인지, 혹은 사람인지 아닌지 파악하고, 초음파 센서는 차량 주변에 있는 근접 차량을 인식하며 컴퓨터 시스템은 외부인식 장치를 통해 얻은 데이터를 기반으로 자동차의 움직임을 제어해주는 역할을 한다. 더불어 자율주행 자동차가 주행하기 위해서는 통신 문제가 해결되어야 하는데 센서는 자동차 주변에 관한 정보밖에 제공하지 못한다. 자동차가 적절한 주행 경로를 판단할 수 있으려면 좀 더 확장적인 주변 맵이 필요한데, 근처의 다른 도로 사용자들과 인프라가 제공하는 정보를 사용해서 생성할 수 있다. 무선 차량 간 통신(V2V)와 V2I 통신은 무선 통신이나 셀룰러 시스템을 사용할 수 있는데, 어떤 프로토콜이 가장 적합할지는 아직 결정되지 않았다. 안전성을 높일 수 있도록 높은 데이터 전송 속도와 낮은 지연시간으로 동작해야 하며 자동차를 악의적인 공격자가 해킹하지 못하도록 방어할 수 있는 높은 수준의 보안 또한 필요하다. 차세대 차량 모델로 사용하기 위한 다양한 형태의 무선 차량 간 통신, V2I 기술을 개발하기 위해서 자동차 제조사, 일차 협력사, 실리콘 회사, 통신 회사들이 손을 잡고 협력하고 있다. 특히, 근거리 전용 고속 패킷 통신 시스템(DSRC, Dedicated Short-Range Communications)은 일부 논란에도 불구하고 가장 널리 알려진 차량간 통신 기술이다. 이 기술은 1999년부터 자동차 분야에 도입되어 왔으며 802.11p 무선 통신 프로토콜을 기반으로 하는 근거리 전용 고속 패킷 통신 시스템은 국가에 따라서 5.8GHz~5.9GHz 대역으로 동작하며 거리는 최대 300ｍ까지 이른다. 지연시간이 대략 5ms로 비교적 낮기 때문에 안전성 측면에서 다른 통신 기술들과 비교해서 훨씬 유리하다. 토요타(Toyota Motor Company), 제너럴모터스(GM), 포드(Ford)를 비롯한 많은 회사가 근거리 전용 고속 패킷 통신 시스템을 자사의 통신 목표를 달성하기 위한 경제적인 기법으로 인식해 왔지만 널리 알려져 있고 비용이 낮다는 점에도 불구하고 여전히 몇몇 단점들을 포함하며, 이 때문에 도입이 제한됐다. 근거리 전용 고속 패킷 통신 시스템은 대역폭이 국가마다 다르므로 글로벌 시장을 겨냥해서 통합 작업이 좀 더 까다롭고 보안 문제가 존재한다. 데이터를 암호화한다고 하더라도, 근거리 전용 고속 패킷 통신 시스템은 재밍, 오경보, 중간자 공격 같은 공격에 취약한 것으로 드러나고 있다. 또한 시제품으로 개발되고 있는 자율주행 자동차는 라이다 이미징 같은 센싱 메커니즘으로부터 생성되는 정보만 해도 이미 Gbps 대에 이르고 있지만, 근거리 전용 고속 패킷 통신 시스템은 지원할 수 있는 데이터 속도가 Mbps대로 낮다. 더불어 포드가 셀룰러 네트워크에 집중하기로 한 데서도 확인할 수 있는데 많은 자동차 회사들이 인프라는 잘 갖춰져 있으나 자율주행 자동차를 지원하기 위해서 필요로 하는 성능을 제공하지 못하기 때문에 LTE, 4G 기술은 건너뛰고 있다. LTE 네트워크는 피크 데이터 속도가 300Mbps에 불과하고 평균적인 지연시간이 약 50ms로 자율주행 자동차를 지원하기에 턱없이 부족하기 때문에 많은 회사가 무선 차량 간 통신와 V2X 시스템의 토대를 형성하기 위한 기술로서 차세대 5G 네트워크로 눈을 돌리고 있다. 5G는 자율주행 자동차가 필요로 하는 막대한 정보량에도 불구하고 버퍼링이나 특정한 정보 패킷으로 우선순위를 부여하는 것을 필요로 하지 않고 데이터가 자유롭게 흐를 수 있게 할 것이다. 그렇지만 무엇보다도 5G의 가장 큰 장점은 극히 낮은 지연시간으로 자율주행을 위해서 특히 중요한 요소이다. 사람이 도로상의 어떤 사건을 인지하고 반응하기 위해서는 대략 1초가 걸린다. 따라서 시속 100㎞로 주행하고 있다고 했을 때 사람은 28ｍ 정도 지나서야 브레이크를 밟고 속도를 늦출 수 있다. 하지만 고속 5G 통신을 사용한 커넥티드 카는 1천 배 더 빠르게 반응할 수 있어서, 불과 수 센티미터밖에 지나지 않아서 제동 절차를 시작할 수 있는 것이다. 하지만 5G도 보안과 관련하여 중층적 보안, 영역 간 보안, 단대단 보안, 설계 시에 보안 등에 주의를 기울여야 한다.

활용

기아자동차㈜

기아자동차㈜(KIA Motors Corporation)는 2017년까지 첨단 운전자 지원 시스템 기능 적용 수준을 높이면서 통합된 자율주행 기술을 개발해왔고, 본격적인 체제 전환을 위한 준비단계로 진입한다. 단계적인 적용과 테스트를 거쳐 2021년에는 스스로 달릴 수 있는 수준의 자율주행 자동차 상용화 준비를 마칠 계획이고, 최종적으로 2030년에 완전자율주행 자동차를 출시할 계획이다. 쏘울 EV(Soul EV)는 자율주행 기술의 개발과 병행하여 2014년 4월에 출시한 전기자동차이다. 기아자동차㈜는 2016년 첨단 운전자 지원 시스템 기반의 자율주행 기술 브랜드 드라이브 와이즈를 선보이면서 기아자동차㈜가 지향하는 바를 구체화했다. 드라이브 와이즈는 사고의 위험을 원천적으로 없애고, 운전자와 주변 상황을 이해해 필요한 정보를 제공하며 조작을 대행하고, 현명하게 운전해 삶의 가치를 높여주는 차를 목표하며 2018년까지 관련 기술 개발에 2조 원이 투자되고, 판매되는 모든 차에 드라이브 와이즈가 적용되고 있다. 더불어 기아자동차㈜는 현대자동차㈜(Hyundai Motor Company)의 창의인재 플랫폼 제로원에서 업무협약을 체결하고 자율주행 휠체어 개발 및 실증을 위해 협력하기로 했다. 장애인 특화 사회공헌 사업인 초록 여행을 통해 장애인을 위해 개조된 카니발 차량과 자율주행 휠체어를 결합한 모빌리티 서비스를 제공할 계획이며 2021년에 서울시립미술관과 공동 기획해 장애인과 이동 약자들이 보다 편리하게 미술관에서 전시를 관람할 수 있도록 돕는 특화 프로그램을 운영할 예정이다.

현대자동차㈜

현대자동차㈜는 보편적 안전과 선택적 편의라는 철학을 바탕으로 자율주행 기술을 개발하고 있다. 보편적 안전은 운전자뿐만 아니라 탑승자, 보행자 및 타 운전자들도 안전하도록 모든 상황에 대비하여 안전성을 증대시키고 이러한 안전 기능을 모든 차급에 적용하며 보다 많은 고객에게 안전을 기본으로 제공하는 것을 의미한다. 또한 차량이 스스로 운전환경을 판단하여 사고 예상 시 적극적으로 개입하여 안전을 확보한다. 선택적 편의는 특정 상황에서 완성도가 높은 편의 기능을 차급에 맞춰서 옵션으로 제공하는 것을 의미하며 운전자의 의도에 따라 지루하거나 귀찮은 운전 상황에서 자동화를 통해 편의를 제공한다. 현대자동차㈜는 자율주행 기술을 주차, 고속도로, 도심 등 총 3가지 환경으로 구분하여 개발하고 있다. 주차 환경에서는 2010년에 주차와 출차 시 조향을 도와주는 주차 보조를 양산 적용하였고, 2018년에는 스마트 키를 이용하여 차량 밖에서 차량의 주차와 출차를 할 수 있는 원격 스마트 주차 보조를 수소전기차에 최초로 양산하였으며 쏘나타, K5 등 여러 주력 차종에 확대 전개하고 있다. 고속도로 환경에서는 2015년 차간거리 및 차로를 자동으로 유지해주는 고속도로 주행 보조를 적용하였고, 2019년에는 차로변경 보조 기능이 추가된 2세대 고속도로 주행 보조를 제네시스 차량에 최초 적용하였다. 그뿐만 아니라 2019년에는 고속도로에서 대형트럭 군집 주행 기술을 국내 최초로 시연한 바 있다. 도심 환경에서는 복잡한 도로에서의 로보택시 및 셔틀 서비스 제공을 위해 한 차원 높은 자율주행 기술을 개발하고 있다. 도심 자율주행 기술은 2015년 처음 대중 앞에서 시연한 이래, 지속해서 성능을 고도화하고 있으며, 2016년과 2017년에는 북미 씨이에스에서 도심 야간 주행을 시연하였고, 2018년 평창올림픽 기간에는 도심 및 고속도로 자율주행을 통합하여 서울-평창 간 고속도로와 평창올림픽 플라자 구역에서 더욱 발전된 자율주행 기술을 시연하였다. 또한, 2020년부터는 서울 강남 도심에서 넥쏘와 쏠라티 차량 기반으로 시범 운행하며 기술을 개발하고 있다. 현대자동차㈜는 미래 모빌리티의 선도적 제공을 목표로, 레벨 0~3에 해당하는 자율주행 기술들을 개발했다. 이를 다양한 차종에 양산 적용하여 전 세계에서 판매하고 있으며, 레벨 4, 5에 해당하는 자율주행 기술 또한 글로벌 기업들과의 협력을 통해 개발하고 있다. 더불어 현대자동차㈜는 자율주행 분야 세계 일류 수준의 기술력을 보유한 앱티브(APTIV)와 공동으로 미국 현지에 조인트벤처(JV)를 설립하고 자율주행 개발을 위한 합종연횡이 가속화되는 가운데 유수의 완성차 업체와 유력 자율주행 기업이 별도의 조인트벤처를 설립해 자율주행차 기술을 연구 개발하는 모델은 이례적이다. 현대자동차그룹과 앱티브의 자율주행 기술 전문 조인트벤처 설립은 더욱 안전하고, 친환경적이며, 연결성과 접근성을 극대화하는 미래 모빌리티 혁신을 주도하고 인간중심에 기반하는 완벽한 이동의 자유를 실현해 고객가치를 높이겠다는 공동의 목표에 따른 것이다. 특히 차량 설계 및 제조, 첨단 운전자 지원 시스템 분야에서 탁월한 역량을 보유한 현대자동차㈜와 자율주행 소프트웨어 분야 최고 기술력을 가지고 있는 앱티브가 손잡음으로써 기술 개발 시너지 효과는 극대화될 전망이다. 신설 합작법인은 2022년까지 완성차 업체 및 로보택시 사업자 등에 공급할 자율주행 플랫폼 개발을 완료하고 상용화한다는 계획이다. 조인트벤처 설립을 통해 현대자동차㈜은 운전자의 개입 없이 운행되는 레벨 4, 5 수준의 궁극의 자율주행 자동차를 조기에 시장에 선보임으로써 글로벌 자율주행 기술을 선도하는 개척자로서의 입지를 공고히 하겠다는 구상이다.

테슬라

테슬라(Tesla)는 자사의 반자율주행 시스템인 오토파일럿이 있다. 테슬라 신차에 오토파일럿 기능을 위한 첨단 하드웨어가 기본으로 탑재되어 있으며 미래에는 소프트웨어 업데이트와 기능 개선을 통해 풀 셀프 드라이빙 구현이 가능해질 것이다. 오토파일럿은 8개의 서라운드 카메라는 차량을 중심으로 최대 250ｍ 범위까지 360도 시야를 보여준다. 또한 12개의 업그레이드된 초음파 센서를 통해 보완된 시야로, 이전 시스템보다 물체를 감지할 수 있는 거리가 2배 가까이 늘어났고 처리 성능이 향상된 전방 레이더는 폭우, 안개, 흙먼지와 심지어 앞에 있는 차량까지 관통할 수 있는 중복 파장으로 주변 상황에 대한 추가 정보를 제공한다. 이전 세대보다 40배 이상 빠른 연산력을 제공하는 새로운 온 보드 컴퓨터는 데이터 처리 과정에서 테슬라가 독자적으로 개발한 새로운 시야 확보용 신경 회로망과 음파 및 레이더 처리 소프트웨어를 실행한다. 이 시스템은 운전자가 보지 못하는 상황도 확인할 수 있게 도와주며 모든 방향을 동시에 주시하고, 사람이 인지하지 못하는 파장까지도 모두 확인한다. 카메라 시스템을 완전히 사용하기 위해, 새로운 하드웨어에는 테슬라가 개발한 완전히 새롭고 강력한 시야 처리 도구가 도입되었고 방대한 신경 네트워크에 기반을 둔 테슬라 비전은 기존의 시야 처리 기술을 갖춘 제품보다 훨씬 정확하게 자동차의 환경을 분석한다. 오토파일럿 첨단 안전 및 편의 기술은 주행 시에 가장 부담스러울 수 있는 부분을 돕도록 설계되었다. 오토파일럿은 테슬라 차량을 더욱 안전하고 스마트하게 하기 위해 끊임없이 새로운 기능을 도입하고 기존의 기능을 개선한다. 또한 오토파일럿은 차선 내에서 차량을 자동으로 조향, 가속 및 제동을 할 수 있게 도와주며 오토파일럿의 기능들은 운전자의 적극적인 주의가 필요하고 운전자에게 책임을 주기 때문에 차량이 자율적으로 주행하는 것은 아니다. 내비게이터 온 오토파일럿은 경로를 최적화하고 저속 주행 차량 또는 트럭 뒤에서 주행하지 않도록 차선 변경을 제안하고 조정하는 것을 도와주고 이 기능이 활성화된 경우 목적지에 기반하여 차량을 고속도로 교차로 및 출구로 자동 조향한다. 오토스티어 플러스는 새로운 오토파일럿 비전 카메라, 센서 및 연산 성능으로 테슬라는 이제 더 좁고 더 복잡한 도로에서도 주행할 수 있다. 더불어 스마트 차량 호출을 사용하면 복잡한 환경이나 주차 공간에서 차량이 스스로 경로를 탐색하고 물체를 회피하여 주차장 내 운전자가 위치한 곳으로 차량을 호출할 수 있다. 모든 테슬라 신차에는 미래에 거의 모든 환경에서 풀 셀프 드라이빙에 필요한 하드웨어가 탑재되어 운전석에 있는 사람이 아무런 행동을 취하지 않아도 단거리 및 장거리 주행을 수행할 수 있도록 고안되었다. 차량에 승차하여서 해야 할 일은 테슬라에게 어디로 갈 것인지 목적지를 알려주기만 하면 되며 목적지를 알려주지 않는다면 캘린더를 검색하여 예상되는 목적지로 데려다주고 캘린더에 아무 일정이 없는 경우에는 집으로 데려다준다. 테슬라는 최적의 경로를 파악하여 차선 표시가 없어도 시내 도로를 안내하고, 신호등, 정지 표지판, 로터리 등이 혼재하는 복잡한 교차로를 지나가며, 고속으로 주행하는 차량이 많은 고속도로에서 주행할 수 있다. 테슬라가 주차 검색 모드로 전환되어 자동으로 주차 구역을 검색한 후 주차까지 완료하며 휴대폰에서 차량 호출 기능을 이용하면 테슬라는 현재 머무는 곳으로 찾아온다. 차량이 자율적으로 주행하는 것이 아니지만, 이러한 기능들이 상용화되기 위해서는 수십억 마일의 주행 테스트를 통해 차량의 자율주행 능력이 운전자의 주행 능력보다 크게 앞선다는 사실이 검증되어야 하며, 일부 관할권에서는 규제 승인이 더 오래 걸릴 수 있다. 셀프 드라이빙 기능이 진화함에 따라 차량도 기술 평가국 소프트웨어 업그레이드를 통해 지속해서 업그레이드해야 한다. 2021년 5월 28일, 소프트웨어 업데이트를 한 테슬라는 “백미러 위의 실내 카메라가 이제 오토파일럿이 작동 중인 동안 운전자의 부주의함을 감지하고 경고할 수 있다”고 했다. 테슬라가 촬영한 차량 내부 운전자 영상은 폐쇄 루프 시스템으로 인해 외부로 유출할 수 없고 데이터 공유를 활성화해야지만 정보 전송이 가능하다. 테슬라는 그동안 운전자 감시 모니터링 시스템을 활성화하지 않아 비판을 받아왔다. 지금까지 테슬라는 차량에 장착된 카메라를 사용하지 않고 스티어링 휠의 센서에 의존한 모니터링 시스템을 가동해왔는데, 이를 악용한 차량 소유주들이 있었기 때문이다. 일부 테슬라 소유주는 오토파일럿을 실행시킨 채 고속도로를 달리며 뒷좌석에 앉아 있는 모습을 찍는 등의 이탈행위를 했다. 테슬라는 운전자 모니터링 시스템에 대한 세부 사항을 공개하지는 않았으며 카메라가 시선이나 머리 위치를 추적하는지, 아니면 핸즈프리 운전을 허용하기 위해 사용할 것인지 여부 등이다.

메르세데스-벤츠

메르세데스-벤츠(Mercedes-Benz)는 2020년 11월, 회사 차원과 정부 차원의 자율주행기능 사용 허가가 떨어지기 전까지 자격증을 갖춘 전문 운전자들만이 자율주행 기능 테스트를 진행할 것이라고 전했다. 로이터 통신을 통해 메르세데스-벤츠 관계자는 자율주행 기술에 관하여 “우리는 맹목적인 믿음을 원치 않는다. 우리는 정보에 입각한 차량에 대한 신뢰를 원한다. 고객은 차량이 무엇을 할 수 있고 없고를 정확하게 알 필요가 있다. 최악의 경우는 차량이 복잡한 상황에 부닥쳤을 때 차가 제어하는지 아닌지가 불분명하다는 것이다”라고 답했다. 메르세데스-벤츠는 레벨 3 자율주행이 가능한 드라이브 파일럿 시스템의 각국 정부의 규제 승인을 위한 업무를 진행 중이다. 2009년 메르세데스-벤츠에 카메라가 장착되면서 신호등 인식 및 차선 유지 보조시스템이 적용되었고, 2013년도에는 테슬라의 모델S와 메르세데스-벤츠 B클래스 개발을 위한 협업 프로젝트로 스테레오 카메라와 레이더를 사용한 기능을 선보였다. 스테레오 카메라를 이용하여 긴급제동기능에 필요한 입체감과 보행자 인식이 가능해졌으며 여기에 레이더가 더해져 능동형 디스트로닉 차간 거리 조절 어시스트 기능이 메르세데스-벤츠 차량에 들어갔다. 그리고 2021년에 선보일 계획 중인 드라이브 파일럿에는 라이다가 추가되어 레어더, 초음파 센서, 고해상도 지도, 레이더, 카메라를 통해 입력되는 데이터를 상호 참조하게 된다. 더불어 독일에서 새로운 법안이 통과되면, 2021년 중순부터 메르세데스-벤츠의 자율주행 기능인 드라이브 파일럿이 적용된 차량이 독일 고속도로를 누빌 수 있게 된다. 2021년 4월 15일, 메르세데스-벤츠는 온라인 행사를 통해 고급 세단형 전기자동차 더뉴 EQS를 세계 최초로 공개했다. EQS는 메르세데스-벤츠에서 자체 개발한 전기자동차 전용 MEA 플랫폼을 기반으로 하는 첫 번째 차량이다. 전용 플랫폼 적용으로 유연한 차량 설계가 가능하고, 배터리 용량도 자유롭게 선택할 수 있다. EQS엔 메르세데스-벤츠의 차세대 인포테인먼트 시스템 MBUX 하이퍼스크린이 장착됐다. 총 길이만 141㎝에 달하는 거대한 디스플레이는 실내 대시보드 전체를 덮고 있고 계기반, 내비게이션 화면, 조수석 인포테인먼트 화면 등 3개로 분할, 독립적으로 조작할 수 있다. MBUX 하이퍼스크린은 인공지능 기반으로 작동되고, 사용자가 필요로 하는 기능을 손쉽게 이용할 수 있도록 했다. 인공지능은 머신러닝 기능을 탑재하여 사용자의 상태나 패턴 등을 기억하고 최적의 환경을 제공한다. 또한 개선된 자율주행 기능으로, 세계 최초로 특정 도로에서 사람이 개입하지 않아도 되는 레벨3 자율주행을 구현했다. 교통량이 많거나 혼잡한 상황에서도 최대 시속 60㎞ 속도까지 부분적인 자율주행이 가능하며 통신 인프라가 갖춰진 주차장에서는 차량 스스로 주차하고, 출차까지 가능한 자동 발렛파킹 시스템 인텔리전트 파크 파일럿도 탑재됐다.

애플

애플(Apple)은 자율주행 전기자동차와 그 전기자동차가 속한 브랜드인 애플카(Apple car)에 대해 개발 중이다. 하지만 애플이 공식적으로 자동차 시장에 대해 언급한 것은 몇 년 전 진행한 자율주행 프로젝트인 타이탄 프로젝트 정도이며 애플카에 대해서는 특별한 입장을 밝히지 않고 있다. 하지만 외신 보도에 따르면 애플은 자율주행 자동차에 자체 배터리 기술을 채택할 것으로 나타났다. 로이터통신은 애플이 배터리 내부의 개별 셀을 키우고 배터리 팩 내부 공간을 확보한 모노셀이라고 불리는 배터리 기술을 사용할 계획이라고 전했다. 업계 관계자들은 애플이 일부 부품을 자체 생산해 자동차를 만들겠지만, 테슬라처럼 차량 전체를 직접 생산하지는 않을 것이며 기존 자동차 제조업체에서 만든 차량에 자율주행 시스템을 통합할 가능성도 있다고 말했다. 또한 자동차 생산 일정이 2025년 또는 그 이후로 연기될 수 있다고 전했다. 애플카를 만들 기존 자동차 업체로 국내 기업인 현대자동차㈜와 기아자동차㈜가 거론되었지만, 2020년부터 현대자동차㈜ 비롯해 폭스바겐, 닛산(Nissan) 등 글로벌 완성차업체와 애플의 협상이 무산된 뒤, 애플과 LG마그나 이파워트레인이 애플의 첫 전기자동차 모델을 구축하기 위한 초기생산물량에 대한 계약 타결이 임박했다고 보도했다. 업계에서는 LG마그나의 애플카 생산이 충분히 가능할 것으로 전망했으며, 5년 전 애플카 프로젝트 타이탄 프로젝트와 관련해 초기부터 협력을 해왔다. 스와미 코타기리 마그나 대표는 2021년 3월 30일, 자동차 애널리스트 협회 행사에서 "마그나는 애플카를 제작할 준비가 돼 있으며 제조 공장을 증설할 의향도 있다"고 밝히기도 했다. 업계 관계자는 "애플이 가능성 있는 완성차 업체들과 모두 한 번씩 접촉했다고 하는데, 결국 한 군데도 승낙하지 못한 이유가 무엇이겠냐"며 "완성차 업체가 받아들일 수 없는 조건을 요구할 가능성이 크고, 그 부분을 자동차회사가 아닌 엘지전자㈜(LG Electronics)가 승낙할 수 있다면 장기협력도 가능성이 있다"고 말했다. 2021년 5월 31일, 애플의 차량용 운영체제인 카플레이가 성공적으로 정착했다는 평가를 받으면서, 그간 소문만 무성했던 애플카에 대한 기대감이 다시 높아지고 있다. 2014년 첫선을 보인 카플레이의 성공을 토대로 애플이 자동차 산업에 직접 뛰어들지 업계의 관심이 모아지고 있다고 보도했다. 2020년 폭스바겐(Volkswagen)과 비엠더블유(BMW) 등 전 세계에서 팔린 신차 중 80% 이상이 카플레이를 지원했고, 미국 신차 구매자의 34%가 이 기능을 항상 사용한다고 답하는 등 긍정적인 반응이 나왔다고 분석했다. 또한 해당 기능이 무료로 제공되고 있어 수익이 크지 않다는 점도 애플이 자동차 산업에 직접 뛰어들고자 하는 의욕을 더욱 부추기고 있다고 평가했다. 다만 애플이 자동차 산업에 진출할 경우 카플레이와는 근본적으로 다른 새로운 전략이 필요할 것이라고 강조하면서 구글(Google)의 자동차 산업 전략을 따를 것이라고 예상했다.

미국 미시간주

미국 미시간 주 정부가 디트로이트와 앤아버를 사이 세계 최초의 자율주행 도로 카브뉴 건설 프로젝트에 착수했다. 카브뉴에는 와이파이 등 통신 인프라와 라이다 센서 및 카메라를 비롯하여 자율주행을 위한 핵심 장비와 시설이 설치되었다. 미국 미시간 주 정부는 자율주행 자동차 관련 시험주행과 서비스 도입 및 차량 판매 등 규정을 미국 내 최초로 법제화하고 미시간은 카브뉴 건설로 자율주행 메카로의 입지를 강화했다. 미국 미시간 주 정부가 포드, 비엠더블유, 에스아이피(SIP) 등 민간업체와 함께 디트로이트시와 앤아버시를 연결하는 94번 도로 양방향 2개 차선을 개조하고, 세계 최초 자율주행 전용 도로 카브뉴 건설 프로젝트를 시작했다. 6개월 시범운영 뒤 타당성 분석을 거쳐 확대 실시 여부를 결정할 예정이며 주 정부는 카브뉴에서의 자율주행차는 중앙컴퓨터 시스템에 연결되고, 센서를 통해 다른 차량과 주변 환경 데이터를 공유, 속도를 조정하면서 일반 차량보다 빠르게 이동할 수 있도록 만든다는 계획이다. 이는 일반적으로 다른 주가 안전을 위해 자율주행 자동차 최고 속도를 인간이 운전하는 차량보다 낮추는 방안을 선호하고 있는 것과 대비하고 미국 미시간 주 정부는 카브뉴가 개인 및 대중교통 차량, 세미트럭과 배송 차량 등 운행을 지원하는, 전 세계에서 가장 정교한 도로가 될 것으로 확신했다. 카브뉴 프로젝트는 구글의 모회사 알파벳(Alphabet)이 설립한 사이드워크 인프라스트럭처 파트너스(SIP)가 주도한다. 사이드워크 인프라스트럭처 파트너스측은 카브뉴 프로젝트 성공의 관건은 교통 상황에 대한 정확한 분석과 예측이라고 지적, 포드와 비엠더블유는 이러한 역량을 갖추고 있다고 평가한 뒤 미시간주를 시작으로 미국 전역으로 프로젝트를 확대할 계획임을 피력했다. 미국 미시간주는 제너럴모터스(GM)과 포드 및 피아트 크라이슬러(FCA)가 위치한 자동차 산업 중심지로 미국 교통부와 주 정부의 전폭적 지원 아래 자동차 및 관련 산업과 시험 프로젝트가 활발히 진행, 카브뉴 프로젝트를 계기로 자율주행 메카로의 입지를 더욱 강화했다. 미국 미시간 주의회는 2016년 자율주행 자동차 관련, 시험주행과 서비스 도입 및 차량 판매 등 규정을 미국 내 최초로 법제화했으며, 2015년에는 미시간대 앤아버 캠퍼스에 자율주행 미니 도시 엠시티(M-City)도 설립했다. 엠시티는 약 13만㎡ 규모 부지에 일반 도시와 동일한 형태의 도로, 가건물, 지하차도, 철도 건널목, 교차로, 자갈길 등이 구비되어 있고 자율주행 자동차 시범 운행을 지원한다. 엠시티는 코로나 19 확산 이후 폐쇄되었다가 다시 재개장했으며 미국 미시간은 카브뉴 건설로 캘리포니아와 함께 자율주행 메카로의 입지를 더욱 견고하게 구축하고 향후 행보에 미국은 물론, 글로벌 자동차 업계가 주목하고 있다. 또한 미국에서 자율주행 트럭이 상용화할 경우, 화물 운송에 미칠 영향을 가늠해볼 수 있는 시험운행이 이뤄졌다. 미국의 자율주행 트럭 개발 업체 투심플(TuSimple)은 2021년 5월 초 자율주행 트럭으로 애리조나주의 노게일스에서 오클라호마주의 오클라호마시티까지 수박을 시범 운송했다. 멕시코 국경 근처 노게일스에 있는 농산물 생산유통업체 지마라의 저장창고에서 수박을 가득 싣고 출발한 트럭은 4개 주를 통과해 오클라호마시티에 있는 도매협동조합 에이더블유지(AWG)의 물류센터에 도착했다. 총 운행 거리는 1,530km, 운행 시간은 14시간 6분이었다. 전체 구간을 평균 시속 109km로 달린 것으로 투심플은 평소 사람이 운전할 경우 24시간 6분 걸리던 것이 10시간인 42%이나 단축됐다고 밝혔다. 운행 시간을 대폭 줄일 수 있었던 이유는 자율주행 트럭은 수면이나 휴식 시간 없이 달릴 수 있고 미국의 경우 트럭 운전자는 14시간 연속해서 도로상에 있을 수 없다. 또한 그 범위 안에서 최대 11시간까지만 운전할 수 있기 때문에 운전하기 전 최소 10시간은 휴식을 취해야 한다. 전체 경로 중 중간에 딱 두 곳에서만 갈림길이 있어서, 운행 경로가 복잡하지 않은 것도 운행 시간 감소에 역할을 했다. 물론 모든 것이 자동으로 처리된 건 아니다. 만약의 사태에 대비해 탑승한 운전자가 운송의 시작구간과 최종구간에서는 직접 나서서 운전대를 잡고 화물 인수와 인도 작업까지 마쳤다. 그러나 전체 운행 구간의 태반을 차지하는 애리조나 투손에서 텍사스 댈러스에 이르는 장거리 운행구간에서는 트럭이 운전자의 개입 없이 자율주행했고 트럭이 전체의 95%인 900마일을 자율주행했다고 밝혔다. 투심플 대변인은 안전 운전자가 탑승한 것은 도로교통법에 따른 것이며, 2024년 말까지는 안전 운전자 없이 완전자동 운행할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있다고 밝혔다. 트럭 업계는 자율주행에서 시간과 비용 절감을 기대하며 지마라 최고경영자 팀 라일리는 투심플이 낸 보도자료를 통해 “자율주행 트럭기술은 시간과 비용 효율화로 외딴 지역에 지금보다 더 신선한 과일과 채소를 공급할 수 있기 때문에 진정한 게임체인저”라고 말했다. 예컨대 자율주행 트럭은 뉴욕에서 로스앤젤레스까지 미국을 횡단하는 데 걸리는 시간을 5일에서 2일로 줄일 수 있고 자동화 시스템을 통한 정속 주행은 연료 효율도 높여준다. 빠른 운송은 신선도가 저하돼 상품 가치가 떨어지는 걸 최소화할 수 있기 때문에 식품 쓰레기를 줄이는 효과도 있다. 투심플의 관리 담당 이사 짐 멀린은 “신선도를 중시하는 식품 산업은 자율주행 트럭 기술에서 가장 큰 효과를 볼 수 있는 산업 가운데 하나”라고 말했다.

논란

윤리적 문제

흔히 교통사고의 90%는 운전자의 인적 오류로 발생한다고 하기 때문에, 자율주행 자동차가 가까운 미래에 상용화된다면 교통사고는 급감하고 도로 위에서 차량 소통도 더욱 원활해질 것으로 보인다. 운전자 또한 자율주행 자동차에 탑승하는 경우, 목적지로 이동 중에 자유롭게 독서를 하거나 영화를 보거나 심지어는 수면을 취할 수도 있어 무척이나 편리하고 쾌적한 이동수단으로 자리매김 할 수 있을 것이다. 하지만 자율주행의 윤리적인 문제는 계속해서 대두되고 있다. 운전자가 운전자는 윤리적 딜레마가 되는 교통상황에 직면하게 되면 어떠한 이유로든 자신의 운전에 대한 책임을 본인이 감당하여야 한다. 운전자 본인이 법적, 금전적 책임을 감수할 뿐 아니라 누군가 상해를 입히게 되는 경우에는 도덕적인 책임, 즉 자신의 행위에 대한 죄책감 또한 갖게 된다. 그렇다면 윤리적 트롤리 딜레마 상황이 발생하여 자율주행 자동차가 누군가를 희생하도록 선택하여야 한다면 어떤 알고리즘을 통해서 이러한 윤리적 딜레마를 해결할 수 있을 것인가에 대해 계속해서 논의되고 있다. 2015년 매사추세츠 공과대학교(MIT) 테크놀로지 리뷰에서는 주행 중 보행자를 피하면 탑승자가 가드레일에 충돌해 죽고 그렇지 않으면 탑승자는 살지만, 보행자는 죽게 되는 소위 자율주행 자동차의 윤리적 딜레마 문제가 화두로 등장하였다. 탑승자를 희생시키더라도 보행자를 살릴 것인지, 아니면 그 반대를 선택할 것인지에 대한 자율주행차의 최종 의사결정권에 대한 윤리적 이슈는 결국 교통사고 시 책임 소재를 탑승자가 아닌 제조사에 두어야 하는지에 대한 논쟁으로까지 이어지고 있다. 물론 우리나라에서도 자율주행 자동차에 대한 관심만큼 자율주행 자동차의 윤리에 대한 관심이 점차 증대되면서 국토교통부에서는 자율주행 자동차 윤리적/법적 쟁점 세미나를 개최하였으며, 자율주행 자동차의 기술발전을 위해서는 윤리적 선택에 대한 사회적 합의가 필요하다는 의견이 피력되었다. 만약 인간 본성의 관점에서 자율주행 자동차의 윤리적 선택을 본다면 과연 이러한 사회적 합의가 쉽게 이루어질 것인지, 철학이나 윤리학 분야가 아닌 심리학 분야에서도 인간의 윤리 또는 도덕성 발달에 대한 논의가 지속하여 왔다. 대표적인 이론으로는 콜버그의 도덕발달 이론을 들 수 있는데 이 이론에 따르면 행위의 결과가 아닌 행위의 동기에 따라 인간의 도덕성 발달 수준을 평가할 수 있다는 것이다. 하지만 자율주행 자동차도 인간처럼 결과가 아닌 행위의 동기에 따라 도덕성이 판단될 수 있을 것인지, 아니면 행위의 최종 결과만으로 도덕성이 판단될 것인지에 계속해서 논의가 이루어지고 있다. 자율주행 자동차의 윤리적 딜레마를 다른 관점에서 한번 살펴본다면, 만약 a 상황에서 가드레일에 위치한 보행자가 어린아이고 10명의 보행자는 모두 나이 든 노인들이라면, 또는 그 어린아이가 탑승자의 자녀이거나 10명의 노인 중에 내 부모가 포함되어 있다면 탑승자는 단순히 보행자 숫자의 많고 적음에 따라 아니면 자신의 안위에 따라 동일한 결정을 내릴 수 있을 것인지에 대한 의문이다. 자율주행 자동차의 윤리적 딜레마는 이처럼 단순히 최대 다수 최대행복이라는 공리주의 명제로만은 쉽사리 해결되지 않음이 분명하다. 한편, 인류 보편적인 속성으로 믿고 있는 윤리가 단지 행위자 개인의 도덕적 또는 당위적 신념이나 태도라면 심리학적 관점에서 모든 인간은 항상 도덕적 신념이나 태도와 일치하게 행동하지 않는다. 물론 누군가는 자신을 희생하더라도 단 한 명의 사람도 희생하고 싶지 않은 사람이 존재 할 수 있겠으나 대다수 사람은 자신의 도덕적 신념보다는 이에 반하더라도 본능적으로 자신의 생명을 살리기 위한 방향으로 운전할 가능성이 높다는 데 동의할 것이다. 결과적으로 인간은 생명이 위협받는 윤리적 딜레마 상황에서 자신이 옳다고 믿는 윤리적 신념과 실제 행동 간의 불일치를 피하기 어려운 존재이기 때문에 자율주행 자동차의 윤리적 딜레마를 해결하기 위한 하나의 알고리즘으로서 인간의 보편적 윤리나 사회적 합의를 인간 본성이 갖는 경험적 기준으로 정의할 것인지 또는 윤리적 신념에 의한 당위적 기준에 따라 정의할 것인지에 대한 충분한 논의가 필요하다.

해킹

자율주행의 치명적인 위험은 바로 외부로부터의 해킹이다. 차량의 소프트웨어는 그 어떤 것이라도 변경된다면, 도로 위에서의 안전이 보장되지 않는다. 사이버 보안은 자율주행자동차 제조업체에 남겨진 가장 큰 과제이며, 이를 해결하기 위해 제조업체들은 적극적으로 노력하고 있다. 무선 차량 간 통신 시스템은 전체 안전 시스템에서 필수적인 기능 블록으로, 전방에 위험이 존재할 경우 자동차가 다른 차량의 동작 정보를 얻어 더 일찍 제동할 수 있도록 한다. 이는 무선 차량 간 통신 시스템이 어떻게 활용될 수 있는지 보여주는 한 예다. 개발자와 해커 간의 전쟁은 자율주행 자동차의 진정한 위험이며, 승객과 일반 대중의 안전뿐 아니라 자율주행 자동차의 성공을 보장하기 위해선 개발자가 반드시 이겨내야 하는 전쟁이다. 악의적인 위협은 앞서 언급한 자동차의 트롤리 딜레마나 진정한 책임 주체와 같은 인지할 수 있는 위협보다 훨씬 더 실제적인 문제다.

도로 인프라 문제

자율주행 자동차 기술이 운전자나 보행자, 자전거 이용자들의 예측할 수 없는 행동에 대처하는 데 한계를 보이는 건 부인할 수 없다. 이런 상황에서 자율주행 자동차의 연착륙 방안으로 도로 인프라의 재구축이 떠오르고 있다. 국토연구원 국토 인프라 연구본부는 연구보고서 자율주행 시대에 대비한 첨단 도로 인프라 정책 방안에서, 자율주행차의 도입 정도에 따라 단계별로 첨단 도로 인프라를 구축해야 한다고 제안했다. 2020년대 초반으로 예상되는 자율주행 자동차 도입 시기를 3단계로 구분하고 이에 대등한 도로 인프라 구축안을 내놓았다. 이에 따르면 도입 초기 단계에선 차세대 지능형 교통 시스템(C-ITS) 구축이 필요하다. 차량이나 운전자에게 실시간 교통정보를 알려주는 데 머물러 있지만, 이 시스템은 차량 간, 차량과 도로 및 컨트롤타워 3자 간 쌍방향 실시간 정보 소통이 가능한 것이 특징이다. 오성호 연구위원은 “정부가 2018년 중 제주를 포함한 일부 지역에서 시범 구축 사업을 벌일 예정인 것으로 알고 있다”고 말했다. 또한 자율주행 자동차가 일정 수준 이상 증가하면 자율주행 자동차 전용로를 만들어야 한다고 지적했다. 두 유형의 차량이 섞여 다닐 경우 돌발상황이 늘어나 차량 흐름을 방해할 수 있기 때문이다. 이렇게 하면 정속 군집 주행이 가능해져 수송능력이 2.5배 늘어나리라 예측했고 이 단계로의 진입 기준을 자율주행 자동차가 통행량의 25~30%에 이르는 때로 본다. 오성호 연구위원은 “2030년쯤 이 단계에 이를 것으로 보며 이때는 자율주행 자동차에 특화된 유도 표지 등의 첨단 인프라가 더 추가돼야 한다”고 말했다. 더불어 마지막 3단계에선 자율주행 자동차 전용 도로 구축이 현안으로 등장할 것으로 내다봤다. 자율주행 기술이 안정화한 만큼 제한속도를 크게 높인 초고속도로를 통해 통행 시간을 대폭 단축하자는 사회적 요구가 비등해진다는 것이다. 콜택시형 차량공유 서비스가 활발한 미국에선 좀 더 과감한 제안이 나오고 있는데, 개인 차량이 아닌 공유 차량을 중심으로 도로를 재편하면 도로 이용 효율을 획기적으로 높일 수 있다는 판단으로 아예 교통 이용 패턴을 확 바꾸는 도로 인프라를 구축하자는 청사진이다. 우버(Uber)와 함께 차량공유 서비스 시장을 양분하고 있는 리프트가 이런 목소리를 앞장서 내세워서, 새로운 도로 인프라의 핵심은 역설적으로 차로를 줄이는 것이라고 주장하고 있다. 개인차량 운전을 불편하게 만들어 버스나 합승 형태의 자율주행 교통수단을 이용하도록 유도하기 위해서다. 로스앤젤레스 승용차의 70%가 1인 탑승 상태에서 운행하고 있는데, 이들을 자율주행 버스나 공유 차량 이용으로 돌릴 경우 도로 이용 효율이 크게 좋아진다는 것이다. 연구팀은 로스앤젤레스에서 교통정체가 가장 심한 윌셔 대로를 재구성해 도로 재구축의 효과를 시뮬레이션했다. 왕복 10차로인 이 도로는 일반 차로 6개, 버스와 승용차 공용차로 2개, 좌회전 차로 2개로 구성돼 있다. 이 가운데 기존 차로는 3개만 남기고, 나머지 차로를 자율주행 버스 전용 2개 차로와 공유차 전용 탑승 구역, 자전거 전용로로 재배치하고 가로수가 있는 보행로를 넓힐 것을 제안했다. 시민들의 자율주행 버스 및 합승차 이용을 유도하면서 도로의 녹색 공간과 휴식 공간, 자전거 전용로를 넓혀 보행자 및 자전거 이용자에게 친화적인 차로를 만들자는 것이다. 보행로에는 벤치를 놓아 자율주행 버스와 합승차를 기다리는 동안 좀 더 안락한 시간을 가질 수 있도록 한다는 생각이다. 이렇게 하면 윌셔대로의 수송능력이 시간당 2만 9,600명에서 7만 7,000명으로 늘어날 것으로 추정한다. 유엔 인구 예측에 따르면 2050년쯤에는 세계 인구가 100억명에 육박할 전망이다. 인구의 도시 집중도 계속돼 도시화율이 55%에서 66%로 높아질 것으로 예상되며 자동차 대수도 13억대에서 20억대를 훌쩍 넘어설 것이라는 예측이다. 이들은 모두 도시 교통 상황을 더 악화시키는 요인들로, 포스코경영연구원에 따르면 세계 주요 메가시티들은 이미 통근 시간이 100분에 육박한다. 서울도 하루 출퇴근에 2시간이 넘는다는 조사 결과가 있다. 이는 당국엔 교통 시스템의 변화를 압박하고, 사람들에겐 자동차 소유에 대한 의욕을 떨어뜨린다. 포스코경영연구원은 교통효율을 가장 높이는 방법은 라이드셰어링이며 자율주행 기술이 완성돼 이런 이동성 서비스와 결합할 경우 자동차산업에 커다란 파급효과가 있을 것이라고 예상했다.

참고자료

• 현대자동차㈜, 기아자동차㈜, 〈자율주행 기술개발 현황〉, 《에이치엠지저널》, 2016-01-05
• 〈자율주행 단계〉, 《네이버 지식백과》
• 현대자동차㈜ 공식 홈페이지 - https://www.hyundai.co.kr/TechInnovation/Autonomous/Roadmap.hub
• 이준희 기자, 〈자율주행 자동차의 원리는 어떻게 될까?〉, 《코딩월드뉴스》, 2021-02-21
• 마우저 일렉트로닉스 마크 패트릭, 〈(기고) 자율주행 기술: (4) 자율주행차를 가능하게 하는 'V2V/V2I' 통신〉, 《인공지능신문》, 2021-02-07
• 기아자동차㈜ 공식 홈페이지 - https://pr.kia.com/ko/innovation/autonomous/autonomous.do
• 이승현 기자, 〈현대차·기아 '자율주행 휠체어' 개발한다〉, 《이데일리》, 2021-05-27
• 현대모터그룹 테크 공식 홈페이지 - https://tech.hyundaimotorgroup.com/kr/mobility-device/autonomous/
• 테슬라코리아 공식 홈페이지 - https://www.tesla.com/ko_KR/autopilot
• 김성진 기자, 〈테슬라, 오토파일럿 실행 시 카메라로 운전자 감시한다〉, 《블로터》, 2021-05-28
• 모터팩트, 〈벤츠, “테슬라와는 다른 완성된 자율주행 기술” 내년 공개 예고〉, 《네이버 포스트》, 2020-11-03
• 류종은 기자, 〈770㎞ 주행·레벨3 자율주행 벤츠 전기차 ‘EQS’…“고급 전기차 정석”〉, 《한국일보》, 2021-04-16
• 양대규 기자, 〈소문만 무성한 '애플카'…애플 자율주행차의 진실은?〉, 《에이아이타임스》, 2021-01-21
• 민서연 기자, 〈현대차와 말 많던 애플카, 이번엔 LG와 협력 임박설〉, 《조선비즈》, 2021-04-14
• 임선우 외신캐스터, 〈애플, 車운영체제 ‘카플레이’ 성공적 정착…‘애플카’ 기대감 증폭〉, 《에스비에스비즈》, 2021-05-31
• 한국교통연구원, 〈미시간, 세계 최초 자율주행 전용 도로 '카브뉴' 건설〉, 《네이버 블로그》, 2021-06-01
• 곽노필 기자, 〈휴식도 식사도 않는 장거리 자율주행트럭, 운송시간 40% 줄였다〉, 《한겨레》, 2021-06-04
• 류준범 도로교통공단 선임연구원, 〈자율주행차 기술과 윤리문제〉, 《카마웹저널》, 2016-05
• 선연수 기자, 〈자율주행자동차, 트롤리 딜레마 문제없어〉, 《테크월드》, 2019-06-13
• 곽노필 기자, 〈자율주행시대, 문제는 기술 아닌 도로인프라〉, 《한겨레》, 2017-11-20
• 강인규, 〈자율주행차, 현재 기술로는 불가능하다 (강인규 리포트) '곧' 온다던 자율주행차, 100년 되도록 안 오는 이유 〉, 《오마이뉴스》, 2021-10-16

같이 보기

• 완전자율주행
• 반자율주행
• 자율주행 자동차
• 자율주행 시스템
• 전기자동차
• 테슬라

이 자율주행 문서는 운전에 관한 글로서 검토가 필요합니다. 위키 문서는 누구든지 자유롭게 편집할 수 있습니다. [편집]을 눌러 문서 내용을 검토·수정해 주세요.

교통 : 교통, 교통수단, 운전 □■⊕, 운송, 도로, GTX역, KTX역, 수도권 지하철역, 인천 지하철역, 부산 지하철역, 대구 지하철역, 대전 지하철역, 광주 지하철역, 철도역, 버스터미널, 공항, 항구, 국가어항, 한국철도, 중국철도, 일본철도 운전 ACC 모드 • FSD • OFF 모드 • ON 모드 • P턴 • S코스 • T코스 • U턴 • 가감속 • 가속 • 가속도 • 가속성 • 감속 • 개문발차 • 경고 • 경유 • 경유지 • 고속 • 고속주행 • 곡예운전 • 공기저항 • 공기저항계수(CD값) • 공주거리 • 공회전 • 과속 • 관제 • 교대 • 교대시간 • 교차 • 구동 • 구동력 • 구름저항 • 급가속 • 급감속 • 급발진 • 급속 • 급정거 • 급제동(급브레이크) • 급출발 • 끼어들기 • 난폭운전 • 내구연한 • 냉간시동 • 노면소음 • 노킹 • 눈뽕 • 다운포스 • 대리운전 • 대포차 • 대향차 • 도로주행 • 도착 • 도착지 • 동승 • 뒷차 • 드라이브스루 • 드라이브인 • 락크롤링(락크라울링) • 레브매칭 • 레이싱(경주) • 로드홀딩 • 마력 • 만석 • 매직 카펫 라이드 • 모니터링 • 모닝노크 • 모범운전 • 모터스포츠 • 목적지 • 무면허운전 • 무인운전 • 무임승차 • 반자율주행 • 반클러치 • 발레모드 • 발차 • 방어운전 • 방음 • 법인대리운전 • 변속 • 보복운전 • 부스트모드 • 불법운전 • 불법유턴 • 불법택시 • 불법행위 • 빗길운전 • 사각지대 • 사납금 • 사선주행 • 서행 • 서행운전 • 소음 • 속도 • 속도위반 • 속력 • 수막 • 수막현상 • 스마트모드 • 스텔스차량 • 스포츠모드 • 스포츠 브레이크 • 승차(탑승) • 승차감 • 승차권 • 승하차 • 시각 • 시내주행 • 시동 • 시력 • 시승 • 시야 • 시야각 • 시운전 • 안전 • 안전거리 • 안전속도 • 안전운전 • 안전운행 • 앞지르기 • 앞차 • 야간운전(야간주행) • 양력 • 양력계수(CL값) • 양방통행 • 언더라이드 • 에코모드 • 엔진브레이크 • 역주행 • 열간시동(온간시동) • 옆차 • 예열 • 오토파일럿 • 와류 • 완전자율주행 • 완주 • 운임 • 운전 • 운전미숙 • 운전습관 • 운행 • 원격시동 • 위험 • 음주운전 • 음주측정기 • 응시 • 이동 • 이동권 • 일방통행 • 일시정지 • 자율주행 • 저속 • 저속주행 • 전방 • 전방주시 • 전진 • 전진기어(D) • 전후방 • 접근차 • 정속 • 정속주행 • 정지 • 정지거리 • 정차 • 제동 • 제동거리 • 제동력 • 제동성 • 제로백 • 제로턴 • 제어 • 제한속도 • 조작 • 졸음운전 • 주간운전(주간주행) • 주시 • 주행 • 주행거리 • 주행모드 • 주행저항 • 중립 • 중립기어(N) • 중속 • 중앙선 침범 • 직진 • 진동 • 차간거리 • 차박 • 차선변경 • 청각 • 청력 • 초보운전 • 추월 • 출발 • 출발지 • 출입 • 충격 • 충돌 • 측면 • 측방 • 칼치기 • 컴포트모드 • 컴포트 브레이크 • 크랩주행 • 크리핑 • 토크 • 통과 • 통행 • 트랙션 • 트롤리 딜레마 • 파킹기어(P) • 편제동 • 풋브레이크 • 풍절음 • 픽업 • 하이스트모드 • 하차 • 하차감 • 항력(드래그포스) • 항속거리 • 헛바퀴 • 환승 • 회생제동 • 횡단 • 후방 • 후열 • 후진 • 후진기어(R) • 휠핑 • 흡수 • 힐앤토 코너링 그립주행 • 급커브 • 급핸들 • 급회전 • 드리프트주행 • 랩타임 • 반시계방향 • 불법우회전 • 불법좌회전 • 선회 • 슬로우인 패스트아웃 • 시계방향 • 실조향각 • 아웃 인 아웃 • 액셀워크 • 언더스티어 • 역회전 • 오버그립 • 오버스티어 • 우측 • 우회전 • 접지력(그립) • 조향 • 조향각 • 좌우측 • 좌측 • 좌회전 • 카운터스티어 • 코너링 • 코너링 그립 • 코너링 테크닉 • 파워오버스티어 • 피봇턴 • 피시테일 • 한계그립 • 핸들링 • 회전 • 회전반경 운전자 고령운전자 • 관제사 • 기관사 • 기장 • 난폭운전자 • 대리운전기사 • 대리운전업체 • 동승자 • 마이카족 • 모범운전자 • 버스기사 • 부기장 • 선원 • 선장 • 손님 • 쇼퍼 • 스튜어드 • 스튜어디스 • 승객 • 승무원 • 승차정원 • 안내양 • 우주비행사 • 운전기사 • 운전병 • 운전자 • 음주운전자 • 장애인 운전자 • 조수 • 조종사(파일럿) • 졸음운전자 • 초보운전자 • 탑승객 • 탑승자 • 택시기사 • 트럭기사 • 함장 • 항해사 주차 고임목 • 공영주차장 • 공용주차장 • 기계식 주차장 • 노상주차장 • 노외주차장 • 무인주차장 • 반자주식 주차장 • 발레파킹 • 부설주차장 • 불법주정차 • 불법주차 • 셀프주유소 • 스마트주차 • 실내주차 • 실내주차장 • 실외주차(야외주차) • 실외주차장(야외주차장) • 옥상주차장 • 원격주차 • 이중주차 • 입차 • 자동주차 • 자동출차 • 자율주차 • 자주식 주차장 • 장애인 전용 주차구역 • 전방주차 • 주기장 (건설기계) • 주기장 (항공기) • 주유 • 주유건 • 주유기 • 주유소 • 주정차 • 주정차 금지구역 • 주차 • 주차공간 • 주차구역 • 주차권 • 주차기어 • 주차대행 • 주차료 • 주차면 • 주차시설 • 주차위반 • 주차장 • 주차타워 • 중립주차 • 지상주차장 • 지하주차장 • 직각주차 • 차고 • 차고지 • 출차 • 평행주차 • 후방주차 면허 • 관리 국제운전면허증 • 단속 • 도로교통법 • 등록 • 등록기준지 • 면허 • 면허정지 • 면허취소 • 무면허 • 사용본거지 • 여객자동차운수사업법 • 연습면허 • 운전면허 • 운전면허시험 • 운전면허증 • 운전학원 • 임시운행허가 • 자동차관리법 • 자동차등록원부 • 자동차등록증 • 자동차세 • 장롱면허 • 저공해 차량 스티커 • 취득세 • 폐차 • 폐차장 • 형간전환 위키 : 자동차, 교통, 지역, 지도, 산업, 기업, 단체, 업무, 생활, 쇼핑, 블록체인, 암호화폐, 인공지능, 개발, 인물, 행사, 일반

산업 : 산업, 산업혁명 □■⊕, 기술, 제조, 기계, 전자제품, 정보통신, 반도체, 화학, 바이오, 건설, 유통, 서비스, 에너지, 전기, 소재, 원소, 환경, 직업, 화폐, 금융, 금융사, 부동산, 부동산 거래, 부동산 정책, 아파트, 건물, 토지 산업혁명 가트너 하이퍼사이클 • 개량 • 개방 • 개선 • 개혁 • 교체 • 기술개발 • 기술발전 • 기술진보 • 기술혁명 • 대체 • 대체불가 • 발견 • 발명 • 발전 • 변모 • 변혁 • 변화 • 분업 • 분업화 • 산업 • 산업발전 • 산업혁명 • 산업화 • 융합 • 전파 • 정보혁명 • 진보 • 창의 • 창조 • 혁명 • 혁신 • 확대 • 확산 1차 산업혁명 (증기기관, 기계, 공장) 경공업 • 공업 • 공업화 • 공장 • 기계 • 기계업 • 기계화 • 러다이트 운동 • 면직물 • 방적기 • 방직기 • 석유 • 석탄 • 섬유 • 섬유업 • 수공업 • 원유 • 정유업 • 제강업 • 제조 • 제조업 • 제철업 • 중공업 • 증기기관 • 철강 • 철강업 • 화학공업 2차 산업혁명 (전기, 전자) 가전제품 • 내연기관 • 냉장고 • 대량생산 • 라디오 • 모터 • 발전 • 발전기 • 발전소 • 선풍기 • 세탁기 • 에어컨 • 오디오 • 원자 • 음향기기 • 전구 • 전기 • 전기공학 • 전기밥솥 • 전기전자 • 전기전자제품 • 전기제품 • 전등 • 전력 • 전력업 • 전류 • 전선 • 전자 • 전자계산기 • 전자공학 • 전자제품 • 전축 • 전화 • 전화기 • 조명기기 • 철도 • 축음기 • 카세트 • 텔레비전 3차 산업혁명 (컴퓨터, 인터넷) ICT • IT • PC • SNS • 개발자 • 검색 • 구글 • 네이버 • 네트워크 • 노트북 • 데스크탑 • 데이터 • 디지털 • 디지털화 • 마이크로소프트 • 메신저 • 모니터 • 모바일 • 모바일기기 • 반도체 • 서버 • 소프트웨어 • 슈퍼컴퓨터 • 스마트폰 • 아날로그 • 아마존 • 애플 • 야후 • ㈜엔씨소프트 • 와이파이 • 웹 • 웹브라우저 • 웹사이트 • 유튜브 • 이메일 • 인터넷 • 인터넷게임 • 인터넷뱅킹 • 인터넷쇼핑 • 전산 • 전산실 • 전산화 • 정보 • 정보격차 • 정보기술 • 정보사회 • 정보통신 • 정보통신기술 • 정보화 • 진공관 • 카카오 • 컴퓨터 • 코딩 • 통신 • 페이스북 • 포털 • 프로그래머 • 프로그래밍 • 프로그램 • 프린터 • 하드웨어 • 홈페이지 • 휴대폰 4차 산업혁명 (인공지능, 모빌리티) 3D 프린팅 • 4차 산업혁명 • 5G • 가상현실 • 드론 • 로봇 • 로봇 프로세스 자동화(RPA) • 메타버스 • 모빌리티 • 배터리 • 블록체인 • 빅데이터 • 사물배터리 • 사물인터넷 • 생성형 AI • 생체인식기술 • 수소경제 • 스마트공장(스마트팩토리) • 스마트시티 • 스마트팜 • 스마트 헬스케어 • 스마트홈 • 양자컴퓨터 • 엣지컴퓨팅 • 인공지능 • 인공지능 로봇 • 자율주행 • 자율주행 자동차 • 전기자동차 • 증강현실 • 클라우드 • 테슬라 • 푸드테크 • 핀테크 • 하이퍼루프 • 혼합현실 주요 인물 니콜라 테슬라 • 데니스 리치 • 래리 페이지 • 리누스 토르발스 • 마이클 패러데이 • 마크 저커버그 • 빌 게이츠 • 세르게이 브린 • 스티브 잡스 • 앤드루 카네기 • 윌리스 캐리어 • 일론 머스크 • 제임스 클러크 맥스웰 • 제임스 와트 • 제프 베조스 • 존 데이비슨 록펠러 • 콜린 클라크 • 토머스 에디슨 • 팀 버너스-리 기관 • 단체 • 전략 국가기반시설 디지털화(SOC 디지털화) • 국회 4차산업혁명포럼 • 그린 뉴딜 • 디지털 뉴딜 • 디지털 인프라 • 비대면 산업 • 세계4차산업혁명협의회 • 한국판 뉴딜 위키 : 자동차, 교통, 지역, 지도, 산업, 기업, 단체, 업무, 생활, 쇼핑, 블록체인, 암호화폐, 인공지능, 개발, 인물, 행사, 일반