특집일반

운전으로부터의 해방…달리는 차 안은 나만의 ‘사무실·영화관·헬스장’

<5>자율주행자동차 어디까지 왔나

AI를 기반으로 안면인식 기술이 대두되고 있다. 인간의 시선을 자동차 내부에 장착된 카메라로 인지, 운전자가 졸거나 시야 반경에서 벗어날 시 경보음을 통해 알려주는 기능 등이 이미 상용화 단계에 접어들었다.
미국 전기자동차기업인 테슬라는 자체개발한 자율주행용 AI칩 생산에 박차를 가하고 있다.
우리나라 최초의 자동차인 ‘시발자동차’는 6·25 전쟁 종전 직후인 1955년 미군이 내다버린 차량들의 부품을 모아 재조립해 탄생했다.
구글의 무인화 차량은 위성위치확인시스템(GPS)를 통해 현재 위치와 목적지를 끊임없이 비교하면서 원하는 방향으로 핸들을 움직인다. 목적지를 설정하면 자동운전되는 항공기와 같은 원리다.
자율주행차는 이제 단순 하드웨어적 기술을 넘어 심도 있는 소프트웨어 개발에 열을 올리고 있다. 별도의 타이어 교환 없이 접지력이 높아지는 주행모드나 자동차 내부 센서를 통해 리모컨 하나로 모든 사항을 감지·조작 가능해진다.


인공지능(AI)은 흔히 바퀴의 발명과 같은 ‘파괴적 기술’에 비견 되곤 한다. 바퀴의 발명은 6천여 년 전으로 거슬러 올라간다. 인간의 염원은 기술과 아울러 진화했다. 오롯이 인력으로 이동하던 수레의 시대는 한동안 지속됐다. 그 시기 동안 인간은 자체의 동력으로 이동하는 수단을 앙망해왔다. 그 같은 니즈가 한데 모여 1830년대 런던 시내를 질주하던 노면 마차는 점차 우리 기억 속으로 잊혀져 갔다.

최초의 자동차는 1482년 레오나르도 다빈치가 제작한 태엽자동차다. 이후 1769년 프랑스에서 증기 자동차가 시운행을 가지고 상용화 과정을 거쳤다. 바퀴의 발명이 후 두 번째 파괴를 경험한 셈이다. 증기기관차에 비해 강한 엔진을 장착한 오늘날의 휘발유 자동차는 1886년 독일로부터 비롯된다. 이때부터 공기 타이어가 발명되고 2기통 자동차가 대중 속으로 들어왔다. 대중에 공개됐다고는 하지만 이 때까지만 해도 자동차는 특수성, 특별함을 지녔다. 상위계층만의 전리품 이상도 이하도 아니었던 셈이다.

자동차 상용화는 1930년 불어닥친 대공황의 영향으로 보는 시각이 많다. 고급화의 수단이었던 자동차는 쇠락하고 보편화된 자동차 시대가 본격 도래했다. 가성비 제고를 위한 개량화 정책은 시류에 따른 정책이었다.

자동차에 대한 인간의 욕구는 이제 운송수단을 넘어 인공지능(AI)에도 발산되고 있다. AI를 토대로 한 안면인식 기술이 대두되는 시점이다. 운전자는 사전설정을 통한 인터페이스를 활용한다. 인간의 시선을 자동차 내부에 장착된 카메라로 인지, 운전자가 졸거나 시야 반경에서 벗어날 시 경보음을 통해 알려주는 기능 등은 이미 상용화 단계에 접어들었다.

1980년대 후반 휴대폰 가격은 차 한 대 값을 상회했다. 불과 20년 후인 2010년 초 인터넷이 가능한 스마트폰이 대중화됐다. 현재 휴대폰 가입자 수는 대한민국 인구수와 비등한 5천만 명을 넘어선다. 이 같은 현상에 기인, 정보기술(IT) 전문가들은 자율주행차의 상용화 역시 스마트폰과 그 궤를 함께 할 것으로 전망하고 있다. 미국에선 오는 2030년 자율주행차의 대중화가 이뤄질 시 일반 자동차의 보급률은 80% 이상 하락할 것으로 내다보고 있다.

신속결합의 시대다. 병렬적 융합이 아닌 보안솔루션과 사물인터넷(IoT), 디지털 지도의 사례와 같이 전방위적 융합이 수반돼야 한다. 자율주행차 역시 이 같은 시류를 함께 타야 할 당위를 지닌다.

◆자율주행차의 원리

불과 30년 전만 하더라도 자동차와 소통하고 운전자의 아이덴티티를 인지한다는 것은 외화 시리즈의 공상 과학에서나 볼법한 장면이었다. 현실적 괴리 탓, 공상이라는 전제를 두고 영화 속 주인공의 일거수일투족에만 관심을 쏟았다. 그만큼 시쳇말로 ‘말도 안 되는’ 그저 허상이었다.

30년이 지난 현재, 그 허상은 상용화를 목전에 둔 목표로 다가왔다. AI를 기반으로 한 각종 기기들이 쏟아져 나오고, 무인의 기조를 딴 각종 스마트 기기들이 생활 전반으로 시나브로 스며드는 시점이다.

자율주행차는 크게 4가지 요소가 충족될 시 비로소 자율의 이름을 덧씌운다.

그 첫 번째는 다용도로 활용되고 있는 지구위치측정체계(GPS) 위성인데 GPS를 통해 자동차의 위치, 그에 따른 땅의 형세 등을 인지·파악하게 된다.

GPS가 자율주행차의 궤적을 인식한다면 레이저 스캐너가 거리조절과 장애물 등의 각종 돌발요소를 인식해 안전운행을 도모한다.

그렇다면 레이저 스캐너가 미처 잡지 못하는 사각지대는 과연 존재하지 않을까. 이곳은 사방에서 비춰오는 빛을 이용한 라이다가 리체크를 실시, 안전에 안전을 더하는 역할을 충실히 하게 된다.

영상센스는 이 모든 주행사항을 정확히 판독해 자율주행차 간 각종 돌발사항 등을 학습, 학습된 내용을 빅데이터화해 운전자의 습관을 바꾸듯 자율주행의 안정성 제고에 방점을 찍는다.

자율주행차의 기본요소가 갖춰졌다면 상용화를 위한 완성단계를 알아 둘 필요가 있다. 총 5단계로 나뉘는 데 우리가 현재 운송수단으로 삼는 유인 자동차는 통상 0단계로 지칭한다.

1단계는 단순 운전자 보조 시스템이다. 상용화된 고급 자동차 사양에 포함된 크루즈컨트롤과 차선이탈방지 시스템 등이 대표적이다. 이 시스템은 오롯이 보조의 역할이다. 시스템 제어는 운전자의 몫이다.

2단계는 단순 시스템 제어를 넘어 속도 조절이 가능한 차량이다. 각종 장애물을 인지, 경보를 통해 돌발사항을 대비한다.

자율주행차로 일컬어지는 것은 3단계부터다. 차선 유지, 장애물 경보, 노면 상태 체크 등을 시스템으로써 인식하고 대비한다. 긴급사항이 아니라면 운전에 대한 제어를 크게 신경 쓸 필요가 없다.

4단계에 들어서면 운전자의 역할이 더욱 협소해진다. 운전자가 목적지만 설정하면 자동차의 원패스 시스템으로 원하는 장소에 도착할 수 있는 단계다. 미국 자동차공학회 기준으로 현재 네이버의 자율주행차 기술이 바로 여기에 속한다.

5단계는 자율주행차의 종착역이다. 위에서 언급한 허상이 현실화되는 시점이다. 운전자의 역할은 존재하지 않으며 이 단계야말로 완벽한 무인자동차의 완성이라고 볼 수 있다.

◆자율주행차의 현재

2016년 초 스위스 다보스에서 열린 세계경제포럼에서 ‘4차 산업혁명’이라는 명제가 처음 대두됐다. 이후 AI를 기반으로 한 각종 IT 관련 커리큘럼(교육 과정)이 물밀 듯이 쏟아져 나왔다.

중국은 시범도로를 넘어 공공도로에서 자율주행차 테스트를 할 수 있도록 승인한 차량 대수를 기하급수적으로 늘리고 있다. 자율주행에 관한 공격적 사업 영위를 공고히 했다는 분석이다. 중국은 현재 14개 도시, 32개 기업에서 100개가 넘는 자율주행차 승인 번호판을 발급받은 상태다. 이 중 베이징은 130여㎞에 달하는 44개의 자율주행차 테스트용 도로를 지정했다. 중국 내 가장 긴 테스트용 도로는 80㎞에 이르는 베이징 남부의 ‘이좡’ 거리다.

미국에서는 자율주행차를 이용한 배송서비스가 상용화돼가는 추세다. 미국 최대 규모의 마켓인 ‘크로거’와 ‘월마트’는 스타트업과 각 협약을 맺고 배송서비스를 개시했다.

테슬라 역시 자체개발한 자율주행용 AI 칩 생산에 박차를 가하고 있다. 테슬라는 ‘상황에 구애받지 않는 안전한 자율주행’의 캐치프레이즈로 강력한 하드웨어의 생산을 눈앞에 두고 있다.

장거리 운행이 잦은 트럭운전자를 위한 자율주행용 트럭도 등장을 예고하고 있다. 구글 출신의 엔지니어가 창업한 스타트업에서 연구 중인 이 시스템은 각종 제어기능이 장착된 운전자 보조장치 개발에 열을 올리고 있다.

우리 정부는 현재 자율주행차 상용화에 대비, 총 30여 건에 달하는 로드맵을 제시했다. 가장 큰 골자는 자율 시스템이 주행하는 시뮬레이션 설정을 통한 도로교통법 개정과 자율주행 간 선행돼야 할 책임 주체 확립과 그에 따른 의무규정 확보에 나섰다. 이 같은 사항에 기인, IT 관련 기업들은 자율주행차 테스트베드를 조성하고 지자체와의 업무협약(MOU)을 통한 상용화 사업 추진에 열을 올리고 있다. 이를 위해선 최첨단의 교통인프라 구축이 우선 과제다.

◆자율주행차의 활용범위

자율주행차는 이제 단순 하드웨어적 기술을 넘어 한층 더 심도 있는 소프트웨어 개발에 열을 올리고 있다. 이를테면 각종 자연재해(폭우, 폭설 등) 발생 시 별도의 타이어 교환 없이 접지력이 제고되는 주행모드가 생성되는가 하면, 자동차 내부 센서를 통해 리모컨 하나로 모든 사항을 감지, 조작 가능한 초고도화된 무인 자동차 개발도 출시를 앞두고 있다.

이처럼 자율주행차의 청사진이 속속 등장하면서 그에 따른 장밋빛 미래도 다각도로 점쳐지고 있다.

지금까지 자동차의 덕목은 주행성, 안정성, 편의성으로 국한됐다. 하드웨어적 구성이 충족된다면 이를 제어하는 것은 운전자 몫이었다. 이성적 판단이 주효했고, 이것이야말로 흔히 말하는 ‘안전운전’의 지름길이었다.

자율주행의 도입은 운전자의 인식변화를 이끌 것이라는 전망이다. 필수였던 운전은 그저 취미생활의 하나일 뿐이다. 교통경찰은 감소할 것이며 운전면허 시험장 역시도 존폐의 기로에 들어설 것이다. 대리운전, 택시 등의 운수업 또한 하락세를 벗어나기 힘들 전망이다. AI로 인해 파생 가능한 디스토피아적 직업 감소세와 그 궤를 함께하는 대목이다.

하지만 하릴없이 운전에 집중해야 할 과거 운행에 비해 무인운전으로 인한 엔터테이먼트 적 요소는 무한할 것으로 보인다. 이성보다 감성이 득세할 것이며, 잉여시간을 운동, 업무, 쇼핑, 더 나아가 차량 내부에 설치된 스크린으로 영화를 즐기는 등 차량은 또 하나의 문화공간으로 탈바꿈할 조짐이 농후하다. 차량 내부에 생체인식 센서, 서라운드 오디오를 삽입하고, 좌석의 전 방위적 공간을 스크린과 프로젝터 등으로 채우는 것. 그저 꿈만은 아니다.

차량의 인터페이스 역시 단순 볼륨 조정, 냉난방기 On/Off에 국한시킬 이유가 없다. 손으로 조작할 것 없이 차량 내부에 장착한 각종 인식시스템을 활용, 음성을 통해 자동차의 모든 편의 기능을 조작할 수 있다.

주차공간을 찾아 수 시간을 비집고 다닐 필요도 사라진다. 하차 장소에서 수집된 주차장 정보를 통해 원하는 시간, 편안한 장소에서의 승'하차가 용이해진다. 주차가 가장 어렵다는 볼멘 소리는 더 이상 들릴 것도, 들을 필요도 없을 것으로 기대된다.

‘더 빨리’, ‘더 안전하게’ 모토로 경쟁력 제고에 나서는 배송시장 역시도 격변기를 맞고 있다. 사람의 힘이 아닌 드론, 자율주행차를 활용한 첨단 시스템 개발에 주력하고 있는 모양새다.

아쉽게도 국내에서의 자율주행 서비스는 미진한 단계다. 기술 접목을 가능케 할 단계에는 들어섰다지만 현저히 부족한 인프라와 풀리지 않는 각종 규제 등이 발목을 잡고 있는 현실이다.

◆자율주행차 전망

스마트폰이 시나브로 일상에 스며든 지 10년이 훌쩍 넘었다. 그간 스마트폰을 통한 각종 이슈와 직업군이 탄생했다. 철옹성과도 같은 스마트폰의 아이덴티티는 자율주행차 등의 디바이스로 점차 옮겨가고 있다.

자율주행차는 드론, 가상현실(VR) 기술 등과 함께 4차 산업혁명을 대표하는 혁신 중 하나로 일컬어진다.

실제 미국의 한 리서치 업체는 오는 2035년 자율주행차 관련 시장규모를 1천300조 원에 달할 것으로 예측하기도 했다. 향후 자율자동차는 초기비용의 부담 외, 무인 자동화의 다채로운 이점만으로도 최적의 가성비를 자랑할 것으로 기대를 모으고 있다. 상용화는 시간문제다.

하지만 자율주행차의 청사진 이전, 산재한 윤리시스템적 절치부심이 선행돼야 함은 필수다.

자율주행차의 디스토피아적 요소를 절감하기 위해선 끝없는 시뮬레이션을 통한 철저한 고증을 거쳐야 한다. 내부의 엔터네이적 요소에 앞서 ‘안전성’ 구축 마련이 필수이기 때문이다. 그 어떠한 혁신에도 ‘안전제일’이라는 원론적 모토는 희석되지 말아야 할 당위다.

글·사진=군월드 IT 사업팀

김종윤 기자 kjyun@idaegu.com
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