10년 전만 해도 레벨1 수준의 제한적인 자율주행기능이 일부 고급차에 탑재됐거나 아예 자율주행기능이 없는 차가 대부분이었습니다.


하지만 어느 순간 앞차에 맞춰 거리와 속도를 조절하고 차선이탈을 방지하는 기능이 추가되더니 이제는 네비게이션에 목적지만 입력하면 사실상 운전자가 스티어링휠과 페달을 조작하지 않고도 스스로 차가 주행하는 시대가 됐습니다.


자율주행차 단계는 아예 자율주행기능이 없는 0단계부터 운전자의 조작이 전혀 필요 없는 4단계까지 총 5단계로 나누어져 있는데요. 현재는 2단계에서 3단계로 넘어갈 시점에 다다른 과도기라고 합니다. 자율주행 단계에 대한 자세한 포스팅은 아래 링크를 클릭하면 나옵니다.


http://redzone.tistory.com/1625


하지만 어떻게 보면 이런 과도기적 단계에 자율주행차 교통사고 발생률이 높다고 합니다. 가장 큰 이유는 공존이 힘든 자율주행 가능한 AI운전자와 인간운전자가 도로에서 동시에 운전하고 있다는 점이죠.


자율주행차 보험상품 출시됐지만 아직 명확한 규정 없어




자율주행차 시험운행은 이미 몇 년 전부터 전세계적으로 실시되고 있으며 우리나라에서도 국토교통부가 지정한 일부 공공도로 구간에서 자율주행차가 운행 중입니다. 최근에는 삼성화재에서 자율주행차 보험 상품을 출시했다고 하네요.


문제는 사고시 명확한 규정이 없는데요 자율주행차의 가장 큰 문제점은 교통사고 운전자가 운전을 하고 있었는지 아니면 자율주행에 맡겼는지 명확하게 알 수 없다는 점입니다. 운전자가 탑승할 수 없는 완전자율주행차라면 교통사고시 피해자 가해자를 명확하게 구분할 수 있지만 현재 출시되는 부분 자율주행차는 사람이 운전석에 앉은 이상 운전자 과실인지 AI 과실인지 알 수 없다는 겁니다. 


지금의 자동차보험은 현재 운전하는 운전자의 과실에 따라 피해자와 가해자로 구분합니다. 만약 운전자가 자율주행기능을 활성화시키고 딴짓하는 과정에서 자율주행AI의 오류로 인해 사고가 발생해 가해자가 되어서 보험이 할증되면 운전자 입장에서는 크게 억울할겁니다.


이건 국내 뿐만 아니라 해외에서도 이슈가 되고 있는 문제입니다. 완전한 자율주행기능을 갖춘 자율주행차 주행을 허용하고 있는 미국에서는 교통사고시 자율주행차에 과실이 있으면 상대운전자에게 군말없이 보상을 해주고 있습니다.


현재 자율주행차는 인간과 AI자율주행기능이 번갈아 운전한다.


하지만 미국조차 자율주행차와 인간이 운전하는 차에 대한 안전성과 책임에 대한 명확한 규정이 없습니다. 


이 때문에 인텔 모빌아이 CEO인 암논 샤슈아는 이러한 문제를 해결하기 위해 동료 직원들과 함께 민감한 안전 책임을 규정하는 RSS 수학 공식을 제안했습니다. 센서나 레이더 등 주요부품에 결함이 존재하지 않는 이상 자율주행차는 사고를 내지 않는다고 생각한 것이죠.


현재 자율주행차가 불완전하다는 지적도 잇따라 나오고 있습니다. 일본의 레이싱 모터저널리스트 시미즈 카즈오는 레벨3 자율주행차는 AI 자율주행과 인간운전자가 번갈아 주행할 수 있기 때문에 교통사고시 책임소재가 불분명하기 때문에 운전자가 자율주행기능을 너무 믿으면 안 된다고 강조했습니다.


이러한 논란이 있고 자율주행차의 오류로 인해 교통사고가 잇따라 발생하고 있지만 자율주행기능을 개발하고 있는 기업들은 양산형 자율주행차를 시판하거나 자율주행서비스를 개시할 예정이라고 하는데요. 


아직까지 교통사고시 인간운전자와 AI자율주행기능 둘 중 누가 운전했는지 명확하게 구분할 수 없는 만큼 교통사고가 빈번할 경우 상당한 논란이 예상됩니다. 

 

 

올 것이 왔습니다. 구글이 드디어 미국 정부에 완전한 자율주행차 판매를 허가해달라고 요청했습니다. 이런 시대가 올 것이다. 라고 예상했지만 솔직히 말해 예상보다 너무 빠릅니다. 저는 그래도 한 2025년은 되어야 할 거 같습니다.

 

이전에 작성한 포스팅을 보시면 아시겠지만 자율주행차는 0부터 4단계까지 나누어집니다. 그리고 완성차 업계에서 개발해 상용화한 자율주행차 기술은 현재 2단계에서 3단계 과정으로 진화되는 단계이며 4단계에 도달하면 영화에서 보는 것처럼 목적지만 입력하면 운전자는 페달 스티어링휠 조작 없이 안전하게 목적지까지 도달할 수 있는 단계가 4단계입니다. 아래 링크 클릭하면 NHTSA가 제시한 자율주행차 단계를 알 수 있습니다.

 

전세계 완성차 업계가 자율주행차 기술을 개발하는 이유는 세계시장에서 기술 선점으로 경쟁력을 확보하는 것이 1차 목적입니다. 하지만 국가에서 자율주행차 기술 개발을 독려하거나 도입을 하는 가장 큰 목적은 바로 교통사고 발생률을 제로에 가까운 수준으로 크게 낮추는 것입니다.

 

우리나라 교통사고 사망자수 20154,621

 

 

우리나라 교통사고 사망자수가 20144,762명으로 1978년 이후 36년 만에 연간 교통사고 사망자수 4,000명대로 재진입했고 2015년에는 4,621명으로 줄어들어 역대 최저 수준을 기록했다고 합니다. 자동차 그리고 자동차를 운전하는 운전자가 지속적으로 증가했지만 도로선형, 신호체계 개선, 더욱 적극적인 법규위반 단속, 운전자의식 향상 등도 교통사고 사망자수를 줄인 요인이라고 생각됩니다.

 

국토교통부는 올해 15,220억원을 투자해 노후도로를 지속적으로 보수하고 도로안전시설을 전면적으로 개설한다고 합니다. 국가에서 높은 예산을 들여 도로와 도로시설을 보수하는 이유는 교통사고 손실비용이 국가적으로 어마어마하기 때문입니다. 2015년 교통사고 처리를 위해 지불된 비용은 약 235,900억원에 달하는데요. 2015년 정부총예산이 약 375조원에 달하는 걸 감안하면 한해 교통사고 처리비용이 어마어마한 수준이라는 걸 알 수 있습니다.

 

따라서 국가적인 차원에서 교통사고 발생을 크게 줄여야 하는데요. 우리나라가 교통사고 발생율과 사망자수가 지속적으로 줄어들고 있지만 아직 OECD 가입국들과 비교해보면 교통사고 사망자수와 발생률이 평균을 상회합니다. 그래서 교통사고 발생률을 훨씬 더 낮춰야 하는데요. 사실 도로나 신호개선만으로는 한계가 있습니다. 면허를 취득한 운전자 또한 의식수준을 개선하고 안전교육을 정기적으로 받는다고 해도 운전실수가 없다고 보장 못합니다.

 

그래서 자율주행차는 이런 교통사고 발생률을 상당히 낮출 수 있는 대안이라고 볼 수 있습니다. 알파고 VS 이세돌 바둑 대국을 보시면 아시겠지만 세계 각국 프로·아마추어 바둑기사들의 기보 등의 데이터가 집결된 알파고는 대국에서 이길 수 있는 가장 최상의 수를 선택해 이세돌 9단에 4:1로 이겼습니다.

대국을 보시면 아시겠지만 이세돌 9단의 끈질긴 추격에 알파고가 실수를 연발하기도 했습니다. 따라서 최적의 수를 인공지능도 완벽하다고 볼 수 없습니다. 그러나 이세돌 9단과의 대국한 데이터와 알파고의 실수를 구글에서 보완해 알파고는 더 완벽한 실력을 갖출 겁니다.

 

자율주행차도 마찬가지입니다. 최근 구글 자율주행차가 버스와 충돌한 사고를 일으켰는데요. 구글은 자신들의 자율주행차가 잘못 판단한 점을 시인했습니다. 이번 사고 외에 구글 자율주행차가 미국에서 13번 사고를 유발했었다고 하는데요. 이번 사고사례를 데이터에 포함시켜 더 안전하고 완벽에 가까운 자율주행차를 구현할 수 있을 겁니다.

 

자율주행차 최대 적은 운전자?

 

 

자 그런데 탑승자가 차에 탑승할 때부터 네비게이션에 목적지 입력하고 목적지에 도착해서 운행이 종료될 때까지 사고 없는 완벽한 주행을 보장하려면 사람이 직접 운전하는 운전자가 사라져야 합니다.

 

무슨소리냐? 라고 반문할 수 있겠지만 알파고 VS 이세돌 대국에서 드러났듯이 인공지능은 기술은 우리가 생각했던 것 이상으로 발전했습니다. 자율주행차의 인공지능 또한 우리가 생각한 거 이상 능동적으로 사고 위기를 넘길 수 있으면서 보다 빠르고 최적화된 경로를 선택해 사람이 직접 운전할 때보다 시간을 더욱 단축할 수 있게 됩니다.

 

예를 들어 신호대기가 긴 경우 운전자는 보통 신호를 보면서도 앞차의 움직임에 맞춰 녹색신호에 맞춰 통과할 확률이 좌우됩니다. 신호대기 상태에서 맨 앞에 있는 운전자가 녹색불이 들어온 것조차 모르고 스마트폰을 보는 등 딴짓을 하면 출발이 그만큼 늦어지게 되고 뒤에 있는 차량들도 그만큼 늦게 출발하게 됩니다. 하지만 자율주행차는 이런 지체 현상을 방지할 수 있습니다.

 

 

또한 자율주행차는 주행시 주위 차량들과 간격을 조절하는 레이더 그리고 교통상황 등을 알 수 있는 GPS 등이 탑재되어 교통정체 해소에도 도움이 되며 교통정체가 발생한 경우 자율주행차는 진출, 진입램프에 정체된 교통량을 미리 예측해 미리 차선을 변경해 새치기, 끼어들기 등의 얌체운전을 사전에 방지할 수 있을 겁니다.

 

무엇보다도 우리나라는 운전면허 취득이 매우 쉬운 나라입니다. 그래서 기본적인 방어운전을 숙지하지 못하는 운전자들이 적지 않으며 면허취득 후 기본적인 주행방법조차 모르는 경우도 적지 않습니다. 또한 우리나라는 고령화가 진행되면서 고령운전자가 큰 폭으로 늘어나고 있는 것이 현실인데요. 고령운전자는 기본적으로 인지능력이 떨어지고 특히 치매증상이 동반되는 경우 대단히 위험한 상황에 노출되기 때문에 노년층을 중심으로 자율주행차가 보급하는게 맞다고 생각됩니다.

 

다만 기본적으로 운전자의 운전자격까지 없애는 건 개인적으로 반대합니다. 아무리 자율주행차가 신속하고 정교하게 운전을 한다고 해도 자율주행차도 결국 빅데이터에 기반을 둔 인공지능시스템이기 때문에 빅데이터에 없는 경우의 수에 노출되면 자율주행차도 잘못된 판단을 할 수 있겠죠. 따라서 저는 자율주행차에 무조건 운전을 맡기는 거 보다는 운전자와 자율주행차가 상호 보완을 통해 안전한 운전을 할 수 있도록 국가에서 장기적인 정책을 수립하는 것이 좋다고 생각됩니다.

 

세상은 예상보다 빠르게 변한다.

 

 

지금은 스마트폰이 없으면 살아갈 방법이 없는 세상이 되었지만 불과 10년 전만 하더라도 인터넷 접속이 편리하지 못하고 느렸던 피처폰 시대였고 음성 통화와 문자가 주류를 이루었습니다. 터치스크린에 손가락 터치해 인터넷을 마음껏 즐긴다는건 당시 일반 사람들에게 상상하기 힘들었죠.

 

그런데 이 스마트폰이 머지않아 사라질 것이라는 전망이 나오고 있습니다. 현대인들은 더 편리하고 더 빠른 생활을 추구하며 시간이 점점 부족해지고 있습니다. 현행 스마트폰도 정보처리능력이 뛰어나고 편리하지만 시선을 스마트폰에 고정해서 손가락으로 조작하기 때문에 앞으로는 손가락 조작이 필요 없고 사람의 시선과 뇌파로 움직이는 IT기기가 대세가 될 것이라는 전망도 나오고 있습니다.

 

따라서 국내 완성차 업계에서 개발하는 자율주행차도 스마트폰을 대체할 새로운 미래의 IT기기 개념을 생각하고 개발해야 한다고 저는 생각합니다.


자율주행차에 대한 이야기를 하기에 앞서 인간 이세돌 9단 VS A.I 알파고 대국결과 참 충격적이죠? 예상을 뒤엎고 알파고가 이세돌 9단에 두 번 연속 승리했습니다. 당초 알려진 정보와 다르게 알파고는 엄청난 알고리즘을 습득했고 인간으로서 생각할 수 없는 엄청난 수를 내세워 이세돌 9단을 압박해 승리를 거뒀습니다.


컴퓨터가 인간을 이긴 건 대부분 충격으로 받아들이겠지만 알파고가 CPU 1202개, GPU 176개를 클라우드 컴퓨팅으로 묶어 연산하니 어떻게 보면 알파고가 이기는 게 당연하다고 생각됩니다. 가정집 컴퓨터에 탑재된 CPU만 해도 고등수학은 바로 계산할 수 있는 걸 감안하면 애초에 알파고를 이길 가능성은 거의 희박하다고 판단됩니다. 


거기에 알파고는 최근까지 계속 바둑 알고리즘을 지속적으로 학습하고 인간 바둑기사는 물론 알파고끼리 대국대결을 벌여 경험치를 축척했습니다. 무엇보다도 망각이라는게 존재하는 사람과 다르게 알파고는 망각이라는 것 자체가 불가능하니 말이죠.



뜬금없이 알파고 이야기를 꺼낸 이유는 알파고 등에 탑재된 인공지능이 자동차 특히 자율주행차 분야와도 밀접한 관련이 있기 때문입니다. 인공지능이 인간의 두뇌 이상의 판단력을 갖추게 되면 자율주행차는 운전자의 편의성은 물론 교통사고를 획기적으로 줄일 수 있어 세계 각국 정부, 자동차 메이커들은 자율주행차 개발에 앞다투고 있는 상황입니다.


현재 자율주행차 연구가 가장 활발하게 진행되는 미국에서는 완성차 업계는 물론 구글, 애릎 등 소프트웨어 업계 자율주행 전문 업계 그리고 학교와 기관 소속 자율주행차들이 활발하게 테스트를 진행하고 있습니다. 미국 NHTSA는 자율주행차를 단계별로 분류했는데요. 이 글 처음보시는 독자분들이 보기 편하도록 링크를 따로 두었으니 링크 클릭하셔서 NHTSA에서 설정한 자율주행차 단계를 보신 후 이 글을 보는 걸 추천하겠습니다.


http://redzone.tistory.com/1625


국토부 자율주행차 7대 신(新)산업으로 선정 




우리나라도 이러한 흐름에 변화하기 위해 올해부터 자율주행차가 공공도로에서 시험테스트를 할 수 있도록 제도를 변경하고 자율주행차 시험구간을 지정했고 GPS 오차를 더욱 줄이기 위해 정밀 GPS 기술을 상용화하는 등 자율주행차를 적극 육성한다는 방침을 정했습니다.


자율주행차가 공공도로 주행이 가능하도록 지난해 법규를 수정해 규제를 풀고 지난달 12일에는 자율주행차 주행신청 접수를 받기 시작했으며 첫날 현대차가 제네시스 자율주행차 시험테스트를 신청하고 이어서 국민대 등 관련 산학연에서 자율주행차 주행테스트에 관심을 보이고 있습니다.


자율주행차가 테스트할 수 있는 구간은 영동고속도로 신갈-호법 구간 등 1개 고속도로 구간과 국도 5개 구간을 선정했고 자율주행차가 차선인식을 정확하게 할 수 있도록 차선도색 등 시설물 정비를 마쳤으며 지난달 29일부터 자율주행차를 위한 정밀도로지도를 무료로 배포중입니다.


화성성능시험연구소에서 설치될 케이시티(K-city)



국토부는 자율주행차 테스트구간 선정과 함께 복잡하고 다양한 환경에서  위성도시 케이시티(K-city)를 오는 8월에 착공해 2019년 완공할 계획입니다. 미국에서는 이미 엠시티(Mobility Transformation Center)라는 가상도시를 구축해 자율주행차가 다양한 환경에서 실험을 하고 있으며 엠시티를 구축하는데 드는 비용은 약 135억원이며 여기에 GM, 포드, 토요타 등이 완성차 업체와 보쉬, 델파이 등 부품업체가 출자했습니다.


우리나라도 엠시티를 벤치마킹한 케이시티를 경기도 화성에 착공할 예정입니다. 예산은 약 180억원으로 책정했고 엠시티처럼 민간기업들에게 투자를 받아 자금을 조달할 예정입니다. 참고하자면 엠시티 면적이 약 4만평인데 반해 케이시티는 엠시티의 2배 이상으로 규모를 늘릴 예정이라고 합니다.


이러한 가상도시를 구축하는 이유는 건물과 건물 간격이 좁을수록 GPS 수신이 원활하지 않으며 복잡한 도심에서는 스마트폰, 와이파이 등 무선통신망이 복잡하게 얽혀 있어 GPS 수신에 방해가 되기 때문입니다. 이런 과제를 극복하기 위해 가상도시를 구축해 자율주행차 테스트를 하게 되는 것입니다.


더욱 정교해진 위성항법기술




국토부와 한국항공우주연구원은 2009년부터 150억 예산을 들여 오차 크게 줄인 위성항법기술을 연구한 끝에 도로교통용 정밀 위성항법기술을 세계 최초로 개발 지난 8일 충북 오창에서 기술 시연행사를 개최했다고 합니다. 현재 네비게이션 등에 적용된 현행 위성항법기술의 오차가 15-30m인데 반해 새로운 위성항법기술은 오차를 최대 90cm까지 줄였습니다.


이 기술의 특징은 현행 네비게이션 제품들이 사용하는 GPS 코드(digital code)는 물론 GPS 반송파(carrier)까지 적용 위치오차를 대폭 개선해 이동 중인 상황에서도 실시간으로 정밀 위치정보를 파악할 수 있다고 합니다.


3월 8일 테스트베드인 오창에서 정밀 위성항법기술이 시연됐으며 상용화해도 가격상승폭이 기존대비 낮기 때문에 빨리 상용화 될 것으로 예상하고 있습니다.


앞으로 풀어야 할 과제




다만 앞으로 풀어낼 과제도 많습니다. 현재 자율주행차 공공도로 주행 시 가장 큰 문제는 자동차보험입니다. 운전자가 아닌 무인운전 상태에서 사고가 발생한 경우 운전자나 차량소유주의 사고과실 등 문제를 풀기 위해 국토부와 자동차보험업계가 여러 차례 회의했지만 별다른 진전이 없었다고 합니다.


그래서 현재 국내서 테스트중인 자율주행차는 운전석에 반드시 운전자 탑승해야 하고 조수석에서 사람이 탑승해야 합니다. 또한 사고위험이 발생할 경우 운전자 수동 조작이 가능한 장비가 탑재돼야 한다는 규정이 있습니다. 이 외에도 최고속도 제한, 전방추돌방지, 운행 및 영상기록장치를 갖춰야 자율주행차 시험테스트를 할 수 있다고 합니다. 따라서 사고가 발생할 경우 자율주행차가 가해자가 되면 탑승한 운전자가 책임을 져야 합니다.


아직까지 자율주행차가 상용화되진 못했지만 현재 시험 구간에서 자율주행차 테스트를 하고 있는 만큼 국토부와 보험헙계가 상호 협의해서 자율주행차를 위한 보험상품을 개발하는 것이 가장 시급하다고 생각됩니다.


그리고 터널구간을 포함한 GPS 미수신지역에서 GPS를 대체할 신호체계를 갖춰야 하는데 이러한 요소 때문에 아직 우리나라는 물론 전세계에서도 목적지를 입력하면 알아서 목적지까지 사고 없이 주행하는 기술을 완벽히 구현 못했다고 합니다. 그래서 일부에서 철도에 사용되는 신호체계를 응용하는 방안을 제시했다고 하는데요 실현 가능성에 대해서는 미지수입니다.


여러 가지 난관이 있지만 그래도 자율주행차 기술은 개발되야 한다는게 제 생각입니다. 아직은 먼 이야기지만 NHTSA에서 자율주행차 단계 중 최상위 4단계를 만족시키는 완벽한 자율주행차들이 도로를 주행하게 되면 교통사고 발생율을 크게 낮출 수 있기 때문이죠. 다음에는 자율주행차의 명과 암에 대해서 작성해 보겠습니다.




90년대 나왔던 할리우드 영화 데몰리션맨을 보시면 아시겠지만 운전자가 네비게이션을 통해 목적지를 입력하면 목적지 근처까지 알아서 주행합니다. 그리고 운전자는 자동차와 탑재된 인공지능 컴퓨터와 대화하면서 이동하다가 목적지 근처에 도착해야 비로소 스티어링휠을 잡고 운전합니다.

 

데몰리션맨을 처음 볼 때는 2030년으로 워프한 악당을 잡기 위한 액션에 푹 빠져 자동차 주행부분은 별로 눈여겨보지 않았는데 계속 보니 악당 잡는 과정보다 이런 자율주행 장면을 계속 보게 되네요. 보면서 느낀 건 데몰리션맨에 나오는 자동차 수준까지는 아니어도 자율주행기술이 어느 정도 실현되고 있다는 걸 알 수 있었습니다.

 

그런데 데몰리션맨에 나오는 자동차처럼 목적지 입력하면 완벽하게 알아서 주행하는 수준에 이르려면 어느 정도 세월이 지나야 할까요? 점치기 어렵지만 제 생각엔 아마도 적어도 2040년 이후는 되어야 한다고 생각됩니다. 기술발전이 생각보다 빠른 세상인데 자율주행차 완성 단계를 너무 늦게 예상하는거 아닌가? 라고 의문을 제기하시겠지만 완벽한 자율주행차가 되기 위한 벽은 생각외로 높고 가파릅니다.

 

NHTSA 기준 0-4단계까지 나누어진 자율주행차 단계

 

자율주행차를 가장 적극적으로 지원하고 가장 많은 자율주행차가 실험하는 미국에서는 자율주행차 기술 수준을 여러 단계로 나눴습니다. NHTSA(미국고속도로교통안전국)에서 나눈 기준이 가장 대표적인데요. 단계별로 나눈 기준은 다음과 같습니다.

 

0단계-자동화 기술 없는 자동차


 

말 그대로 자동화운전 기술 자체가 없는 자동차입니다. 현재까지 생산되는 대다수 자동차가 여기에 해당됩니다. 모든 조작은 수동으로 하고 브레이크 엑셀레이터 페달 조작도 오직 운전자의 몫입니다. 심지어 수동변속기 차량은 속도에 맞춰 변속도 수동으로 해야 합니다.

 

파워윈도우, 간헐식 와이퍼, 파워스티어링 등의 편의장비를 탑재했지만 이들 편의장비는 주행조작과는 관련 없기 때문에 0단계에 속한다고 볼 수 있습니다.

 

1단계 - 특정자동화 기술이 적용된 자동차

 

크루즈 컨트롤이나 차선유지시스템, 충돌위험시 자동 브레이크 제어기술 등 운전자를 보조하는 역할을 하는 기술이 적용된 차량이 여기에 해당됩니다. 고속도로에서 스티어링휠을 놓고 운전하면 차선을 벗어날 위험이 있는데요. 이때 단순히 경고음만 울리지 않고 스티어링휠이 스스로 차선을 벗어나지 않도록 조금씩 스스로 조작하고 전방충돌이 예상되는 경우 스스로 브레이크를 밟아 사고를 방지하는 기능이 있는 차가 여기에 해당됩니다.

 

2단계 - 복합 자동화 기술이 적용된 자동차


 

1단계 기술이 탑재된 상태에서 스스로 속도를 조절하고 브레이크를 제어하는 기술이 적용된 경우가 여기에 포함되며 스티어링휠도 단순히 차선을 유지하는 기능은 물론 스스로 장애물을 회피하는 등 더욱 다양한 기능을 갖춘 경우가 2단계입니다. 고속도로, 외곽도로를 주행하는 상황에서 운전자의 직접적인 통제 없이 스스로 주행 가능한 경우이며 국산차 중에서는 현대 제네시스, 제네시스 EQ900 기아 K9 수입차는 메르세데스-벤츠 S 클래스, BMW 7 시리즈 등 일부 대형세단이 여기에 속합니다.

 

3단계 – 제한적인 수동 제어만 허용하는 자율주행차

 

영화 데몰리션맨처럼 목적지 입력하면 스스로 주행할 수 있는 자율주행차가 여기에 속하지만 운전자의 통제를 벗어난 것은 아닙니다. 급박한 상황에서 자율주행차가 완벽히 위험상황을 벗어날 수 없는 경우 불가피하게 운전자의 조작을 필요로 하고 또한 GPS 수신을 받지 못하거나 방해전파 때문에 수신이 원활하지 못한 좁고 복잡한 시내도로나 터널구간에서는 여전히 운전자의 수동조작을 필요로 합니다.

 

2단계와 3단계의 가장 큰 차이점은 도로정보를 받고 모니터링하는 능력입니다. 이를 통해 자율주행차는 목적지까지 입력하면 방해물을 회피하고 막힌 구간을 우회해 스스로 주행할 수 있어야 하는데요. 현재 자동차업계에서 가장 많이 자율주행차를 연구하고 있는 단계가 3단계이며 3단계 자율주행차 기술을 완성하기 위해 노력하고 있습니다.


 

하지만 3단계도 완벽한 자율주행기술은 아니며 또한 관련 알고리즘이 아직 완전하게 구축되지 않아 사고위험이 얼마든지 존재하죠. 최근 구글의 자율주행차가 버스와 접촉사고를 일으켜 화제가 되고 있는데요. 버스사고 뿐만 아니라 구글의 자율주행차가 무려 13번이나 사고를 낼 뻔한 전례도 있었습니다.

 

3단계 자율주행기술은 앞으로도 오랜 시간이 지나야 비로소 완성될 것으로 예상됩니다. 전세계에서 발생한 자동차 사고사례 데이터를 근간으로 사고예방을 위한 알고리즘을 접목시켜야 한다고 생각됩니다.

 

4단계 – 운전자가 전혀 조작하지 않는 자율주행차


 

운전자가 전혀 운전하지 않고 마치 가전제품처럼 목적지 입력하면 처음부터 끝까지 자동차가 알아서 스스로 주행하는 단계입니다. 한마디로 이 정도 수준이면 자동차가 아닌 편안한 이동수단이라고 볼 수 있고요. 운전석에서 스마트폰 보면서 게임·동영상 마음껏 즐기고 심지어 차에서 자도 아무런 문제없는 단계라고 볼 수 있죠. 게임으로 따지면 자율주행차 최종보스단계라고 볼 수 있습니다.


그런데 우리가 살아갈 동안 4단계 자율주행차 시대를 맞이할 수 있을지 모르겠습니다. 이 단계까지 가기에는 난관이 너무 많고요. 무엇보다도 완전한 4단계 자율주행차 세상을 맞이하려면 안전을 위해 운전자는 운전 자체를 하지 말아야 않아야 할 겁니다.

 

아마 4단계 자율주행차는 최소한 2040년 이후가 되어야 보급될 기술이라고 보고 있고요. 일부에서는 4단계는 아마 운전의 필요성과 즐거움을 원하는 운전자들 때문에 시험 수준에서만 그칠 것이다. 라는 전망도 하고 있습니다.

 

글이 너무 길어질 듯해서 이번 글에서는 NHTSA가 제시한 자율주행차 기술의 단계까지만 올리겠습니다. 지난 7일 현대 제네시스 자율주행차가 시험 허가를 나서 실제도로를 달리게 됐는데요. 다음에는 국내 정부의 지원사업이나 자율주행차 실험 시설 등에 관해 작성해 보도록 하겠습니다.


 

 

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