[신기술·신동맹] 자율주행차 아직 갈 길 먼데…“저 고라니 안 뛰어들겠지”

입력 2019-01-20 18:06 수정 2019-01-20 18:08
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▲자율주행시스템은 장거리 고속도로 운행에 나서는 대형 상용차, 또는 정해진 경로를 달리는 대중교통 수단을 중심으로 속속 도입되고 있다. 고속도로에서 자율주행 시험 운행 중인 메르세데스-벤츠 상용 트럭과 고라니를 합성한 모습. (사진제공 메르세데스-벤츠 미디어)
▲자율주행시스템은 장거리 고속도로 운행에 나서는 대형 상용차, 또는 정해진 경로를 달리는 대중교통 수단을 중심으로 속속 도입되고 있다. 고속도로에서 자율주행 시험 운행 중인 메르세데스-벤츠 상용 트럭과 고라니를 합성한 모습. (사진제공 메르세데스-벤츠 미디어)
커넥티드(Connected)카와 자율주행(Autonomous), 차량공유(Sharing), 전기차(Electric) 등 이른바 C.A.S.E로 불리는 미래 모빌리티 기술이 우리 앞에 성큼 다가오고 있다.

기술의 발전에 따른 본격적인 상용화를 앞두고 이들에 대한 부정적 견해와 비판, 보완책 마련을 요구하는 목소리도 커졌다. 미래 모빌리티 기술 가운데 특히 자율주행차 기술에 대한 부정적 견해가 늘고 있다. 심지어 “21세기 내에 궁극적인 자율주행차가 등장하기 어려울 것”이라는 의견도 나온다. 차량공유와 전기차 등은 이미 목표치에 근접했으나 자율주행만큼은 여전히 갈 길이 멀기 때문이다.

◇안전에 직결된 만큼 다양한 보완 신기술 이어져 = 예컨대 주요 산업별 신기술과 자율주행차 신기술은 기본적으로 궤가 다르다.

폴더블 폰이 등장하고 인공지능 가전제품이 활성화되면 삶이 편하고 윤택해진다. 그러나 이들 신기술은 오류를 일으켜도 짜증 정도의 ‘심리적 불편함’을 느끼는 데 그친다. 정도가 심해 봐야 경제적 손실 정도다. 반면 자율주행차의 오류는 생명과 직결된다. 본격적인 상용화를 앞두고 도입을 신중하게 검토하는 분위기가 역력해진 것도 이 때문이다.

이런 분위기가 팽배한 가운데 정보통신(IT)기술과 빅데이터가 자율주행차의 완성을 단계적으로 앞당기고 있다. 자동차 기술과 통신 기술은 이미 자율주행차에 접목됐다. 그러나 여전히 빅데이터를 바탕으로 한 사고 예측 시스템은 초보 수준을 크게 벗어나지 못하고 있다. 방대한 사고 데이터를 바탕으로 만일의 사태를 예측하는 시스템이 활성화되면 자율주행차에 대한 거부감도 상당 부분 감소할 것으로 전망된다.

최근 들어 날씨 정보를 바탕으로 차의 주행 상태를 변경하거나, 전방 장애물의 갑작스런 움직임을 미리 예측하는 빅데이터 활용 기술들이 자율주행차에 포함되는 것도 이 때문이다.

요즘 자율주행차 기술은 진행 방향 전방에 폭우나 눈길, 강풍이 예보되면 자동차 스스로 미끄러운 노면에서 원활한 접지력을 살릴 수 있도록 주행 방식을 바꾸고 있다. 자율주행차가 달리던 도중 타이어를 교체할 수 없으니 엔진과 변속기, 또는 전기모터와 감속기 방식을 변환해 미끄러운 노면에서 접지력을 살릴 수 있도록 돕는다.

▲자율주행차는 단순한 카메라 인식 방법을 넘어 주변 차와 실시간으로 통신한다. 4번 자율주행차는 3번 대형트럭 탓에 1~2번 차의 상황을 시야(카메라)로 파악할 수 없지만 ‘통신’ 기술을 도입하면 1~2번의 움직임과 주행상태를 미리 파악해 실시간으로 대응할 수 있다.
▲자율주행차는 단순한 카메라 인식 방법을 넘어 주변 차와 실시간으로 통신한다. 4번 자율주행차는 3번 대형트럭 탓에 1~2번 차의 상황을 시야(카메라)로 파악할 수 없지만 ‘통신’ 기술을 도입하면 1~2번의 움직임과 주행상태를 미리 파악해 실시간으로 대응할 수 있다.
◇전방 장애물의 행동 예측하는 빅데이터 등장 = 돌발 사고를 막기 위한 이른바 ‘엘크 데이터’도 등장했다. 엘크(Elk)란 북유럽에 서식하는 사슴과에 속한 동물이다. 북미에서는 무스(moose)로 불리기도 한다.

북유럽 또는 캐나다의 경우 곧게 뻗은 고속도로를 달릴 때 갑작스레 도로 위로 뛰어든 엘크와 충돌하는 사고가 종종 일어난다. 이를 위해 저 멀리에 가만히 서 있는 엘크가 도로 위로 뛰어들 것인지, 아니면 그 자리에 머물러 있을 것인지를 미리 판단하는 예측 데이터다.

방대한 분량의 동물 행동 데이터가 자율주행차에 접목되면 전방 장애물의 갑작스런 움직임을 미리 예측하고 안전한 속도로 감속할 수 있다. 동물 데이터가 완성되면 보행자 데이터까지 확대할 수도 있다.

이렇게 다양한 신기술이 자율주행차의 상용화를 돕고 있지만 여전히 부정적 견해도 커지고 있다. 아무리 자율주행차 기술이 발달해도 운전자가 필요하다는 주장이다.

여객기가 10시간 비행한다면 실제로 파일럿이 조종간을 붙잡는 시간은 고작 30분 정도다. 기상 상황에 따라 항로와 고도를 자율 비행하는 오토 파일럿 기능이 크게 발달했기 때문이다. 그러나 이런 신기술이 등장했어도 여전히 우리에게는 조종사가 필요하다. 갖가지 상황에 따라 이륙과 착륙 여부를 결정하고 만일의 사태에 대비해야 하기 때문이다. 자율주행차 역시 마찬가지. 혼자 스스로 달릴 수 있으나 운전자가 반드시 필요하다는 의미다.

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