자율주행 자동차

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개요

자율주행 자동차(autonomous driving car)

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, 구글과 엔비디아는 주변 사물을 인식하기 위한 센서와 높은 성능의 그래픽처리장치를 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. 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.

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 대학교를 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.

단계

자율주행은 실현 수준에 따라 여러 단계로 구분한다. 각 제조사마다 단계를 구분하는 정도는 약간씩 다르지만, 일반적으로 국제자동차기술자협회(SAE; Society of Automotive Engineers)가 나눈 0~5단계(levels 0 ~ 5)를 따른다.

• 0단계: 아주 기초적인 자동차를 뜻한다. 인간이 직접 운전석에 앉아 조향, 가속·감속, 제동 등을 직접 제어하는 방식이다. 자동화된 시스템이 경고를 발생시키거나 순간적으로 개입할 수는 있지만, 차량을 지속적으로 제어할 수는 없다. 좀 더 확장된 관점에서 차선을 이탈하거나 앞차와의 간격이 좁을 때 경고음을 들려주는 기능 역시 이에 해당한다. 경고를 할 뿐, 모든 조작은 운전자가 직접 한다.
• 1단계: 조금 더 발전하여 본격적인 운전자 보조 시스템을 갖춘 자동차이다. 이 단계에서는 차량 제어 기능을 운전자와 자동 시스템이 공유해, 자동차가 제동, 조향, 가속·감속 등에 직간접적으로 개입한다. 차량의 속도를 일정하게 유지하는 크루즈 컨트롤, 스티어링을 자동화하는 주차 지원 시스템, 충돌을 경고하고 최대 제동 용량을 정하는 충돌 완화 시스템 역시 이 단계에 해당한다. 1단계에서도 사용자의 손은 계속 운전대 위에 있어야 한다.
• 2단계: 오늘날 도입되고 있는 '지능형 운전자 보조 시스템'(ADAS)에 해당한다. 1단계에서는 조향, 가속·감속, 제동 중 한 가지 기능만 자동화할 수 있었지만, 2단계부터는 이러한 조작 기능을 복합적으로 자동화할 수 있다. 사용자는 주행을 모니터링하고 언제든지 개입할 준비를 해야 하지만, 이 단계의 자동차는 차로 구분이 확실하고 대부분의 차량이 일정한 속도로 달리는 고속도로에서는 운전자의 조향을 직접 보조해 줄 수 있다. 사용자의 눈을 카메라로 감시해 교통 상황에 주의를 기울이고 있는지 확인할 수 있다.
• 3단계: 자동차가 직접 조향, 가속·감속, 제동 등을 스스로 할 수 있는 단계이다. 이를 통해 사고가 날 수 있는 상황을 피해 움직일 수 있으며, 운전자는 주변 상황에 크게 신경 쓰지 않아도 된다. 물론 최종 통제권은 운전자에게 있다. 차량은 비상 제동과 같은 상황을 처리할 수 있고, 공동 운전자의 역할을 한다. 사람은 운전석에 앉아서 모든 조작을 자율주행차에게 맡길 수 있지만, 특정한 위험 상황에서 자동차가 수동운전을 요청할 경우 운전대를 다시 잡아야 한다.
• 4단계: 스스로 안전한 자율주행을 할 수 있는 단계를 말한다. 예를 들면 스스로 달리던 자동차가 위급한 상황에 마주쳤을 때 운전자에게 직접 제어할 것을 요청하지만, 이때 운전자가 잠들었을 경우 자동차 스스로 속도를 줄이고 갓길에 정차하는 등의 제어가 가능한 수준이다. 운전자가 다시 제어권을 획득하지 못할 경우 차량이 안전하게 주행을 중단할 수 있어야 한다. 자동차 스스로 모든 것을 판단하기 때문에 자율주행 프로세서의 역할이 중요하다.
• 5단계: 인간의 개입이 전혀 필요 없는 완전한 수준의 자율주행 자동차를 뜻한다. 탑승자가 차에 올라타 목적지를 말하거나 내비게이션에 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.

한편 미국자동차공학회도 자율주행자동차에 사용되는 자율주행 기술의 경우 운전 자동화 단계를 아래와 같이 여섯 단계로 구분하고 있으며, 레벨3 단계부터 자율주행자동차로 정의하고 있다.

레벨 구분	레벨0	레벨1	레벨2	레벨3	레벨4	레벨5
	운전자 보조 기능			자율주행 기능
명칭	無 자율주행 (No Automation)	운전자 지원 (Driver Assistance)	부분 자동화 (Partial Automation)	조건부 자동화 (Conditional Automation)	고도 자동화 (High Automation)	완전 자동화 (Full Automation)
자동화 항목	없음(경고 등)	조향 or 속도	조향 & 속도	조향 & 속도	조향 & 속도	조향 & 속도
운전 주시	항시 필수	항시 필수	항시 필수(조향핸들 상시 잡고 있어야 함)	시스템 요청시 (조향핸들 잡을 필요 없음, 제어권 전환시만 잡을 필요)	작동구간 내 불필요 (제어권 전환 없음)	전 구간 불필요
자동화 구간	-	특정구간	특정구간	특정구간	특정구간	전 구간
예시	사각지대 경고	차선유지 또는 크루즈 기능	차선유지 및 크루즈 기능	혼잡구간 주행 지원시스템	지역 무인택시	운전자 없는 완전자율주행

대한민국은 「자동차 및 자동차부품의 성능과 기준에 관한 규칙」 제111조에 따라 자율주행시스템을 다음과 같이 구분한다.

구분	내용
부분 자율주행시스템	지정된 조건에서 자동차를 운행하되 작동한계상황 등 필요한 경우 운전자의 개입을 요구하는 자율주행 시스템
조건부 완전자율주행시스템	지정된 조건에서 운전자의 개입 없이 자동차를 운행하는 자율주행시스템
완전 자율주행시스템	모든 영역에서 운전자의 개입 없이 자동차를 운행하는 자율주행시스템

기술

• 무인 제어 기술 : 자율주행 자동차는 가속기(액셀), 감속기(브레이크), 조향장치(운전대) 등을 무인화 운행에 맞도록 구현하였다. 자동차에 컴퓨터, 소프트웨어, 하드웨어를 설치하고 이를 이용하여 자동차를 제어한다.
• 시각 정보 처리 기술 : 자율주행 자동차는 비전, 센서를 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 센서를 사용하여 거리와 주행에 필요한 정보를 융합하여 분석 및 처리함으로써 장애물 회피와 돌발 상황에 대처할 수 있다.
• 통합 관제 시스템 : 자율주행 자동차는 차량의 운행을 감시하고 수시로 바뀌는 상황에 따라 적절한 명령을 내리는 운행 감시 체계를 구축하고 있다. 개별적 프로세서 및 센서에서 발생되는 여러 상황을 분석하여 시스템의 고장을 진단하여 오퍼레이터에 대한 적절한 정보를 제공하거나 경보를 알리는 기능을 수행할 수 있다.
• 지능제어 및 지능운행 장치

1. 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.
2. 차선 이탈 방지 시스템 : 내부에 달린 카메라가 차선을 감지하여 의도하지 않은 이탈 상황을 운전자에게 알려주는 기술이다. 무인 자동차에서는 도보와 중앙선을 구분하여 자동차가 차선을 따라 안전하게 주행할 수 있도록 해준다.
3. 주차 보조 시스템 : 운전자가 어시스트 버튼을 탐색한 후 후진 기어를 넣고 브레이크 페달을 밟으면, 자동차가 조향 장치를 조절하여 후진 일렬 주차를 도와주는 시스템이다.
4. 자동 주차 시스템 : 운전자가 주차장 앞에 차를 정지시킨 뒤 엔진을 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.
5. 사각지대 정보 안내 시스템 : 자동차의 양측면에 장착된 센서가 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.

특징

장점

자율주행 자동차는 편리성, 안전성, 시간 절약, 친환경이라는 장점을 가지고 있다.

• 편리성: 자율주행 자동차가 스스로 알아서 운전 및 주차를 해 주기 때문에, 사람이 직접 운전할 필요가 없어 매우 편리하다. 이는 장애인이나 노약자들이 스스로 운전하는 것보다 더욱 안전한 이동을 보장해주어 이동 기회를 확대시킨다.
• 안전성: 자동차 사고는 주로 운전자들의 실수에서 비롯된다. 사람은 졸음, 시력, 반응 시간 등 육체적 한계를 지니고 있지만, 무인 자동차는 360도 시야를 가지고 있으며 레이더와 같은 특수 장비로 밤에도 시야를 잘 볼 수 있는 등 인간의 육체적 한계를 뛰어넘는 능력을 가지고 있어 사고가 날 확률을 줄여준다. 따라서 정확한 자율주행 시스템이 도입되면, 교통사고의 확률이 감소하고, 결론적으로 사망률까지도 낮출 수 있다. 또한 신체적 위험이 발생하였을 경우 긴급하게 차량을 안전구역으로 자동으로 이동하며, 의료지원을 받을 수 있도록 할 수 있어 안정성이 높다.
• 시간 절약: 무인 자동차는 교통 혼잡을 해소해 운전할 필요가 없는 시간을 늘려준다. 이에 더해 무인 자동차는 주차 장소를 찾아주는 시간과 주차하는 시간을 줄여준다. 또한 주행 시 운전자가 휴식을 취하거나 다른 업무를 처리하거나 게임, 영화 등 엔터테인먼트를 즐기는 등 시간을 보다 효율적이게 사용할 수 있다.
• 친환경: 자율주행 차량은 다른 자동차의 존재를 더 잘 감지한다. 이는 다른 차량과 더 가깝게 유지하며 주행하는 것을 가능하게 만들어 공기저항을 줄여준다. 공기저항을 줄임으로 인해 연료 소비량 또한 줄여주는 이점을 가진다.

단점

• 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. 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. 국토교통부가 발표한 '자동차손해배상 보장법'에 따르면 자율주행 자동차로 사고가 일어난 경우 기존대로 운행자가 일단 책임을 지도록 하지만, 자동차 결함이 있는 것으로 확인된 경우 제작사에 구상권을 청구할 수 있다. 따라서 사고 발생 시 보험회사가 사고조사위원회에 사고 발생 사실을 통보하고, 사고조사위원회에서는 해당 자동차에 부착된 자율주행 정보 기록 장치에 기록된 내용을 토대로 조사를 진행한다. 이후 차량의 결함이 의심되는 경우에는 관련 정보를 자동차안전연구원 내 결함조사기관에 제공하여 일반 자동차와 마찬가지로 결함조사를 진행하는 방식으로 처리가 이루어진다.
• 해킹: 자율주행 자동차는 GPS 기반으로 주행을 하는데, 인터넷 접속이 가능해진다면 해킹이 가능해져, 해커들이 마음대로 타인의 자동차를 조종할 수 있는 위험이 있다. 더 나아가 사이버 테러리스트가 폭탄을 장착한 자율주행 자동차를 통해 테러에 사용할 위험성이 존재한다. 또한 운전자의 습관과 취향, 선호도에 맞춰 인공지능이 스스로 학습하며 정보를 수집하기 때문에 사생활과 관련된 여러 개인정보가 저장되기 때문에 사생활 침해의 문제도 존재한다. 따라서 이를 방지하기 위해서는 통신 보안을 강화해야 한다.
• 일자리 손실: 자동차 관련 업체 측의 일자리 손실뿐 아니라 운전직군의 대규모 실업이 야기될 수 있다. 미국 정책 연구소인 뉴아메리카 재단이 발표한 보고서에 따르면 피닉스에서 자동화 기술이 개발되는 것은 3분의 1이 넘는 일자리를 없애거나 새로운 일자리고 바꾼다고 한다. 이에 따라 운전보험과 운전학원의 존재가 불필요해져 보험사와 연수 교사 등 운전과 관련된 다양한 직업이 사라질 위험성이 존재한다.

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. 가장 대표적인 문제는 트롤리 딜레마이다. 트롤리 딜레마(trolley problem)란 자율주행 자동차가 충돌하는 경우에 누구를 보호해야 할 것인가 하는 도덕적·윤리적 문제이다. 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. 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. 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.

개발 현황

전 세계적으로 자동차 업체는 물론이고, IT 기업들까지 인공지능 기반의 자율주행 자동차 개발에 뛰어들고 있다. 자동차 업계에서는 현대자동차㈜, 토요타자동차㈜, 혼다, 닛산, 제너럴 모터스 컴퍼니, 포드자동차, 메르세데스-벤츠, BMW, 아우디, 볼보 등이 자율주행 자동차 개발에 뛰어들었다. 글로벌 IT 기업들 중에서는 구글 자동차, 테슬라 자동차, 애플, 엔비디아, 삼성전자㈜, 네이버㈜, 바이두, 우버 등이 인공지능 자율주행 자동차 개발에 뛰어들고 있다. 일본 소프트뱅크에 인수된 영국의 ARM 회사는 2016년 자율주행 자동차 전용 반도체인 '코덱스 R52'를 개발했다.

한국

• 현대자동차㈜(Hyundai Motor Company) : IT 업체와 협력하여 커넥티드 자율주행 자동차 개발에 힘쓰고 있다. 2010년 첫 자율주행 자동차로 데모카 형태의 투싼ix를 선보이며 개발 경쟁에 뛰어들었다. 2015년에 만든 현대 제네시스 자동차는 바로 앞에 있는 표지판을 읽어 속도를 조절할 수 있고, 차간 거리 제어, 차선 유지, 조향 제어, 가감속 제어가 가능하다.
• 네이버㈜(Naver) : 국내 중소기업과 협력하여 토요타 개조 차량으로 자율주행 시스템을 시험하고 있다.

일본

• 토요타(Toyota Motor Corporation)) : 자율주행 기술 특허 보유 수로 세계 1위이다. 토요타의 자회사인 덴소가 세계 2위로 관련 기술 특허 확보에 노력을 기울이고 있다.
• 혼다(HONDA MOTOR CO.) : 자율주행 자동차 개발에는 소극적인 편이지만, CES에서 인공지능 분야 전문성을 활용하여 인공지능 엔진을 탑재한 소형 완전 자율주행 전기 콘셉트카를 공개했다.
• 닛산(Nissan Motor) : 안전성 확보에 주력하며 자율주행 자동차 개발에 힘쓰고 있다. 이미지를 360°로 보여주어, 특히 사각지대로 인한 사고위험을 줄이는 데 기여하고 있다.

미국

• 구글(Google) : 자체 기술력으로 완전 자율주행 자동차를 개발하고 있다. 2009년 가장 먼저 자율주행 자동차 개발에 착수하여 가장 먼 시범 운행 거리 기록과 100마일당 최소 자율주행 해제 횟수를 보유한 자율주행 기술의 선두업체이다. '자율주행 해제 횟수'란 안전운행을 위해 시스템이 해제된 횟수로, 그 수치가 낮을수록 시스템 안정성이 높은 것을 의미한다. 2014년에는 가·감속 페달과 운전대 자체를 없앤 레벨4 자율주행 전기차를 공개했다.
• GMC(General Motors Company) : 소규모 업체 투자와 인수로 전기 무인택시를 개발했다. 고속도로 자율주행 기술인 슈퍼 크루즈 시스템을 고급 차 캐딜락에 장착해 판매하고 있다. '슈퍼 크루즈 시스템'이란 완전 자율주행의 이전 단계인 반자율주행 시스템이다. 다른 반자율 시스템과 구별되는 점은 운전자의 운전 성향과 앞으로 차가 나아갈 방향을 주의 깊게 모니터링한다는 것이다.
• 포드(Ford Motor Company) : 카셰어링(자동차 공유)과 카헤일링(차량호출)용 보급형 완전 자율주행 자동차를 개발에 힘쓰고 있다. 2017년에는 인공지능 스타트업 아르고 인공지능(Argo AI)을 인수했고, 아르고와의 파트너십을 통해 자율주행 기술 개발에 나섰다. 포드는 2021년 스티어링휠과 브레이크가 없는 완전자율주행 자동차를 선보일 계획이다.
• 테슬라(Tesla, Inc.) : 정밀분석이 가능하지만 비용이 높은 라이다 대신, 레이더 센서를 사용해 부분 자율주행 자동차를 조기 상용화하였다.
• 델파이(Delphi) : 2015년에 아우디 Q5로 약 5,400km 자율주행에 성공하였다.
• 우버(Uber) : 무인택시를 공동 개발하고 있다. 2016년 볼보와 포드 차량을 이용해 운전자가 탑승한 자율주행 택시 시범 운영을 시작하였다.
• 애플(Apple) : 2020년 12월, 애플이 자율주행차 시장에 뛰어든다는 소식이 전해졌다. 로이터통신의 보도에 따르면 애플 내부에선 2014년부터 '프로젝트 타이탄'이라는 차량 프로젝트가 가동됐으나 2년 만에 프로젝트를 중단한 바 있다. 애플이 소프트웨어 등 다른 분야에 주력하다가 2019년부터 차량 프로젝트를 다시 진행하고 있으며, 2024년까지 자율주행차를 생산하는 것을 목표로 하고 있다. 애플카(가칭)라고 불리는 애플 차량 사업의 핵심은 주행거리를 늘리는 자체 설계 배터리이다. 배터리셀 각각의 용량을 키우는 대신 파우치와 모듈을 없앤 모노셀 디자인을 고안했으며, 국내 배터리 업체들이 생산하는 리튬이온배터리보다 과열될 가능성이 낮은 리튬인산철(LFP) 배터리로 만드는 방안을 연구하여 주행거리와 안전성 확보에 주력하고 있다. 최근 대만 반도체 파운드리 기업 TSMC를 통해 차량에 들어갈 인공지능 칩 생산을 논의하고 있는 것으로 알려졌다. 애플은 자율주행차량이 도로를 3차원으로 살필 수 있도록 도와주는 라이다(LiDAR) 센서 등 일부 부품은 외부에서 조달할 전망이다.

유럽

• 폭스바겐(Volkswagen AG) : 자율주행 전기 스포츠카를 개발하고 있다. 2014년에는 RS7으로 시속 240km의 무인주행에 성공하였다. 2015년에는 A7 모델로 900km 자율주행에 성공하였다. 2017년에는 레벨3 기술이 탑재된 아우디 A8을 출시했다. 2021년에 완전자율주행 자동차를 출시할 계획이다.
• 메르세데스-벤츠(Mercedes-Benz AG) : 고급 승용차 및 상용차 중심의 자율주행 자동차를 개발하고 있다. 상용차는 고속도로 파일럿 시스템을 장착했다. 네덜란드에서는 자율주행 버스 시범 운행을 개시했다. 벤츠는 2013년부터 S클래스에 자율주행 기술을 탑재하고 있고, 2016년에는 10세대 E클래스에 드라이빙 어시스턴트 패키지 플러스를 추가했다. 이 기능은 3차원 스테레오 카메라와 초음파 센서, 레이더를 이용해 운전자와 탑승자, 보행자까지 보호하는 반자율주행보조시스템이다.. 앞차와의 차간 거리를 자동으로 유지시켜 주고, 교통 상황과 설정 속도를 고려해 속도를 조절한다.
• BMW : 자율주행 스포츠카 개발에 힘쓰고 있다. 중형세단 5시리즈와 대형세단 7시리즈에 탑재된 반자율주행 시스템 드라이빙 어시스턴트 플러스는 액티브 크루즈 컨트롤, 측면충돌 보호, 회피 보조 기능, 조향 및 차선 컨드롤 어시스턴트가 포함됐다. 카메라, 레이더, 초음파 센서 등을 이용해 차량의 주변 환경을 지속해서 모니터링하는 것이 특징이다.
• 보쉬(Bosch) : 전기화, 자동화, 연결성에 집중한 자율주행 부품 및 시스템을 개발하고 있다. BMW, 테슬라 등 타사 차량 개조로 부분 자율주행 자동차를 개발했다. 첨단 운전자 보조 기술 특허 보유 수 1위이다.
• 콘티넨탈(Continental) : 보급형 자율주행 부품 및 시스템 개발에 힘쓰고 있다. ADAS 기술을 기반으로 가격을 낮춘 보급형 자율주행 부품과 시스템을 개발하고 있다. 'ADAS' 기술은 교통 환경에 따라 속도를 조절할 수 있는 기능인 '적응형 크루즈 컨트롤'(ACC; Adaptive Cruise Control) 기능을 핵심기술로 하고 있다.

중국

• 창안자동차 : 고속도로용 자율주행 자동차 조기 상용화 계획을 가지고 2016년에 자율주행 자동차 레톤으로 시범주행을 해 2,000km를 성공했다.
• 바이두(Baidu) : 2014년부터 인공지능 운전자 보조 프로그램이 탑재된 자율주행 자동차 개발에 착수하였다. BMW 자동차를 개조하여 베이징 인근 30km를 자율주행에 성공하였다.

관련 업계 변화

완전자율주행차가 상용화되면 운전대가 사라지면서 실내 공간 구성과 자동차 이용 행태가 달라지고, 라이프스타일에 큰 변화가 생길 전망이다. 그리고 이에 맞춰 보험, 의료, 정비, 승차공유, 호텔, 부동산, 요식 업계를 포함하여 모터스포츠 분야, 방위 산업, 구호 활동 분야, 엔터테인먼트와 광고 등 다양한 산업에도 큰 변화가 생길 것으로 예상된다.

• 보험 : 완전자율주행 기술의 핵심은 인간이 운전하는 것보다 더 안전한 운전이다. 특히 완전자율주행차 시대에서 차대차 사고는 발생할 일이 거의 없을 것이다. 완전자율주행차들은 서로 정보를 주고 받으며 움직이기 때문이다. 이는 자동차 보험 업계에 큰 변화를 가져온다. 사고가 줄어들기 시작할 땐 보험사들의 이익이 늘어나겠지만, 사고 감소가 장기화되면 자동차 보험에 대한 수요 자체가 줄어들 수 있다. 보험 업계는 2020년 7월 레벨3 자율주행 기술의 도입을 앞두고 후불 보험제를 도입하는 등 상품을 조금씩 개편하고 있다. 후불제는 사고가 났을 때 사고가 났을 때 운전자 책임인지, 자율주행 시스템의 책임인지를 따져본 후 나중에 보험료를 부과하는 방식이다.
• 의료 : 의료계도 자동차 사고 감소에 영향을 받을 전망이다. 건강보험심사평가원이 공개한 자동차보험 진료비 통계 자료에 따르면 2017년 한 해 동안 의료기관에서 교통사고 환자를 진찰·치료하고 청구한 비용 중 심사 결정된 진료비는 1조 7698억 원으로 집계됐다. 자동차 사고가 감소하면 당연히 이 진료 비용도 줄어든다. 게다가 자율주행차는 시트나 콘솔에 장착된 접촉식 센서와 실내를 모니터링하는 비접촉식 센서로 탑승자의 혈압이나 심박수와 같은 간단한 건강 체크가 가능하다. 필요하다면 구급차 역할을 할 수도 있다.
• 정비 : 완전자율주행차는 자율주행화와 전동화를 거치며 차를 구성하는 부품의 수가 줄어들기 때문에 사고율이 낮은 것은 물론 고장률도 낮다. 소프트웨어 문제 해결이나 불량 모듈 교환을 위해서 서비스 센터를 방문하는 일은 있겠지만, 전통적인 정비소를 찾아가는 일은 상당히 줄어들 것이다. 또한 전동화 파워트레인은 소모품 교환도 적다. 아울러 자율주행차는 자동차의 상태를 클라우드 서버에 실시간으로 보고하기 때문에 문제가 생기기 전 수리하는, 이른바 선제적 수리가 가능해진다.
• 승차공유 : 우버, 그랩, 리프트 등 이미 전 세계에 수많은 승차 공유 업체가 존재한다. 이 같은 공유 업체들이 높은 평가를 받는 배경에는 운전자와 고객을 실시간으로 이어주는 플랫폼이 있다. 하지만 완전자율주행 기술이 보편화되면 자동차 제조사들도 직접 플랫폼을 만들 수 있기 때문에 승차 공유 시장의 치열한 각축전이 예상된다. 현대자동차가 승차공유 업체인 그랩과 손을 잡은 이유가, 우버와 리프트 등이 자율주행 기술 개발에 뛰어드는 이유가 바로 여기에 있다.
• 호텔 : 에어비앤비의 등장으로 호텔 산업은 크게 위축될 것으로 예상했으나 전 세계의 여행객 수가 매년 가파르게 늘어나면서 에어비앤비와 호텔 산업은 동반 성장하고 있다. 하지만 완전자율주행차의 등장은 이동과 동시에 숙박이 해결되어 호텔 산업의 지형을 바꿀 수도 있다. 마치 배낭 여행자들이 야간열차 침대칸을 이용하는 행태이다. 완전자율주행차는 이동 중에 탑승자가 휴식할 수 있게 시트를 완전히 펼 수 있으며 간이 침대 장착도 가능해진다.
• 부동산 : 부동산 시세에 가장 많은 영향을 미치는 건 입지, 즉 접근성이다. 외곽 지역이라도 교통이 편리하고, 도심으로의 진입이 용이한 곳은 인기가 많다. 그러나 차 안에서 잠을 자고, 일도 하고, 화장도 할 수 있다면 편리한 출퇴근이 가능해져 외곽 지역의 가치를 높일 수 있다. 세계적인 부동산 컨설팅 회사인 CBRE그룹은 ‘자율주행차, 부동산에 변화를 일으키다(Autonomous vehicles: driving change in real estate)’라는 보고서를 통해 완전자율주행차의 상용화로 인해 외곽 지역이나 대중교통이 부족한 지역의 가치가 높아질 것이라고 밝혔다. 아울러 도심 한복판에 자리를 잡고 있는 주유소나 주차장 등도 완전자율주행 전기차로 인해 용도가 변경될 가능성이 크다.
• 요식 : 맥도날드, 스타벅스 등 커피전문점과 패스트푸드 업종에서 드라이브스루 매장을 확대하고 있는 추세다. 드라이브스루 매장이 이렇게 큰 호응을 얻고 있는 이유는 시간 절약과 편리함이다. 자율주행차는 이런 생태계에도 영향을 미치는데, 이동 중 편히 식사를 할 수 있다는 완전자율주행차의 이점 덕분에 드라이브스루 시장은 폭발적으로 성장할 것이며, 이 때가 되면 드라이브스루 매장의 경쟁력은 시간 절약과 편리함이 아닌 음식의 맛이 될 것이다. 애써 찾아가 줄을 서야만 했던 맛집도 드라이브스루 매장을 운영할 가능성이 많아지기 때문이다.
• 모터스포츠 : 완전자율주행 시대가 오면 모터스포츠가 사라질 것이라고 예측된다. 스포츠의 본질은 인간이 극한의 신체와 정신력으로 실력을 겨루는 것이기 때문이다. 하지만 모터스포츠에서 사용하는 자동차는 이동이 아닌 경쟁을 위해 존재하기에 모터스포츠는 자율주행 시대에도 건재할 것이다. 마치 자동차의 상용화로 인해 경마가 사라지지 않은 것과 같다. 물론 완전자율주행차 레이스 신설과 같은 변화가 생길 수는 있다.
• 방위 : 군용 제품에는 당대 가장 앞서 있고, 가장 안정성이 높은 기술이 적용된다. 따라서 완전자율주행 기술 역시 군에서 먼저 도입할 가능성이 높다. 지난 2018년 5월 미 의회 청문회에 출석한 마이클 그리핀(Michael Griffin) 미국 국방부 차관은 “길 위에서 자율주행차를 보는 것보다 먼저 육군이 자율주행차 사용하는 것을 보게될 것”이라고 말했다. 민간 자율주행차보다 군사 목적의 자율주행차를 먼저 선보이겠다는 의미이다. 그의 말에 따르면 전투 지역 사상자의 절반 이상은 연료나 식량 같은 물자 수송 인력과 관련있다. 완전자율주행차로 수송을 한다면 불필요한 사상자를 줄일 수 있고 탱크나 전투기에 자율주행 기술이 쓰인다면 전투 효율성이 대폭 늘어나기 때문이다.
• 구호활동 : 사람을 구하는 일에도 당연히 자율주행 기술이 활용될 것이다. 아프리카 오지 등에 구호 물자를 전달하기 위해서는 멀고 험한 길을 가야 하고, 이로 인한 사고도 잦기에 세계를 무대로 활용하는 자선 구호 단체들은 이동에 많은 제약이 있다. 지진이나 해일 같은 자연 재해를 당한 지역들도 마찬가지다. 완전자율주행차는 인간이 가기 힘든 지역에 보급품을 전달할 수 있고, 필요하다면 부상자 이송도 가능하다. 격리와 이송 등, 감염 문제 때문에 인력을 투입하기 어려운 코로나 바이러스 같은 사태에서도 유용하게 쓰일 것이다.
• 엔터테인먼트 및 광고 : 교통안전공단의 조사에 2014년 대한민국 자동차의 일평균 주행거리는 43.9km에 이르는 것으로 조사됐다. 하루에 1시간 이상을 차 안에서 보내는 셈이다. 운전이라는 행위가 없어지면, 엔터테인먼트를 소비하는 시간은 필연적으로 늘어날 수밖에 없기 때문에 영화, 드라마, 뮤직비디오 등 디스플레이를 통해 소비할 수 있는 모든 엔터테인먼트 산업의 상승세가 예상된다. 광고 산업 역시 자율주행차를 중심으로 재편될 것이다. 증강현실(AR)이나 가상현실(VR)을 이용한 다양한 형태의 광고가 등장하는 것은 물론, 광고의 타겟팅도 매우 정교해진다. 예를 들어 춘천 근처를 지나고 있을 때 춘천닭갈비 광고가 화면에 뜨는 방식이다. 개인 소유의 자율주행차에서는 이런 것을 볼 필요가 없겠지만, 버스, 택시 등 공유형 자율주행차에서는 광고 시청이 의무일 수도 있다.
• 케어 : 장애인, 노인, 어린이 등은 대중교통 사용이 어려운 교통 약자로 분류된다. 완전자율주행차는 노인들의 이동성을 증가시켜 소비 활동을 이끌어낼 것이다. 또한 어린 아이들의 안전한 이동을 통해 부모들의 시간과 비용을 줄일 수 있다. 완전자율주행 시대가 되면 학교를 마친 아이가 자율주행차를 타고 집 또는 부모의 회사로 이동하는 모습을 볼 수 있을 것이다. 당연히 장애인들 역시 지금보다 훨씬 쉽게 이동하게 된다. 가령 공유형 완전자율주행차를 이용하면 시각 장애인도 집 앞에서 안내견과 함께 차에 오를 수 있다.
• 블록체인 : 제너럴 모터스 컴퍼니(General Motors Company)와 BMW는 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 분산원장을 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 머신러닝이나 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. 한국에서도 세종시는 한국인터넷진흥원과 과학기술정보통신부가 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 ㈜엘지씨엔에스가 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 모나체인을 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.

참고자료

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• SBS 뉴미디어부, 〈(카드뉴스)‘누구를 죽일지 선택하라’... 자율주행자동차의 딜레마〉, 《SBS 뉴스》, 2015-10-26
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• 최소망 기자, 〈(테크M)자율주행차, 운전자는 물론 소유주도 없앤다〉, 《뉴스1》, 2018-08-25
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• 강홍구, 〈폭스바겐의 설립자는 누구일까요?〉, 《타고》, 2020-11-11
• 강지연, 〈인공지능 자율주행 자동차〉, 《타고》, 2021-02-01
• 강인규, 〈자율주행차, 현재 기술로는 불가능하다 (강인규 리포트) '곧' 온다던 자율주행차, 100년 되도록 안 오는 이유 〉, 《오마이뉴스》, 2021-10-16

같이 보기

• 자율주행
• 자율주행 시스템
• 로보택시
• 자동차
• 4차 산업혁명
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• 스마트기기
• 로봇공학
• 큐브코인

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