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.

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 비자동화는 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 보조로, 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 자동화는 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 자동화는 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 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 단계로 운전자 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. V2V와 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 V2V, 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 V2V와 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 자율주행 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 자율 주행 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 구글의 자동차 산업 전략을 따를 것이라고 예상했다.

논란

윤리적 문제

흔히 교통사고의 90%는 운전자의 인적 오류로 발생한다고 하므로 자율주행차가 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 딜레마 상황이 발생하여 자율주행 자동차가 누군가를 희생하도록 선택하여야 한다면 어떤 알고리즘을 통해서 이러한 윤리적 딜레마를 해결할 수 있을 것인가에 대해 계속해서 논의되고 있다. 2015년 매사추세츠공과대학교 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.

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/
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• 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
• 류준범 도로교통공단 선임연구원, 〈자율주행차 기술과 윤리문제〉, 《카마웹저널》, 2016-05

같이 보기

• 완전자율주행
• 반자율주행
• 자율주행 자동차
• 전기자동차
• 테슬라

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