Techtrend

ACL / Techtrend

Techtrend


무인자동차 시대는 올 것인가?

작성자
acl
작성일
2017-02-06 13:11
조회
812



운전석에 앉아서 페달을 밟지 않거나 운전대를 잡지 않고 전방을 주시하지 않아도 탑승자가 원하는 방향으로 자동차 스스로 진행하는 것. 도로나 교통 상황에 대해 탑승자가 신경을 쓰지 않아도 위험을 피해 주행이 가능한 것. 진행 방향에서의 위험을 사전에 감지해 대처 할 수 있는 것. GPS와 카메라, 레이더, 센서 등으로 차선과 신호등, 도로의 장해물 등을 감지해 주행하는 것.

 

지금 많은 뉴스들은 머지 않아 이런 형태의 자율주행차가 우리 앞에 나타날 것이라고 전망하고 있다. 한 걸음 더 나아가 스마트폰으로 렌터카를 예약하면 집 앞까지 자동차가 도착하는 무인자동차가 등장할 날도 머지 않다는 전망으로 넘쳐 나고 있다. 결론부터 말하자면 완전한 무인자동차는 꿈일 가능성이 더 높다. 1960년대 6명의 파일럿이 있었던 비행기 조종실에 지금은 2명으로 줄었지만 여전히 25년 전부터 진행되어온 완전 무인 비행은 실현되지 않고 있다.

 

8b788520bbd71eae48d81faf8300eeb7_1486100

무인자동차의 개념이 등장한 것은 1939년의 GM 의 무선 작동자동차가 시작이다. 센서도 없었고 카메라와 레이더도 없었지만 현대적 개념의 시험용 무인자동차를 개발했었다. 1950년에는 나는 자동차의 개념이 등장했고 1960년이면 실현될 것이라고 했다. 어디까지나 꿈의 기술이었고 구체화되지는 못했다.

 

2010년을 전후 해 연간 130만 명에 달하는 교통사고 사망자를 줄이기 위해 충돌하지 않는 차를 개발하자는 것이 지금의 자율주행차 개발 붐의 시작이다. 자율주행차는 페달에서 발을 떼고, 운전대에서 손을 떼고, 전방 주시를 하지 않고, 운전에 대해 생각하지 않고, 완전 무인 주행 등 5단계로 구분한다. 현 시점에서는 발을 떼고 운전하는 것은 정속주행장치로 가능하지만 손을 완전히 떼고 주행할 수는 없다.

 

메이커에 따라 10초, 또는 1분 30초 정도(비공식 수치임) 손을 떼고 주행할 수 있도록 세팅하고 있다. 그마저도 도로 조건, 자동차의 중량 등 물리적인 조건 등으로 인해 완전하지는 않다. 지금의 기술은 1.5단계까지 와 있다. 3단계인 눈을 떼는 것보다 더 어려운 것이 손을 떼는 것이다. 기술적으로 폐쇄된 공간에서는 충분히 가능하지만 실제 도로에서는 실용화를 위해서는 많은 시간이 필요하다. 우리가 가끔씩 자동차회사의 광고를 통해 손을 놓고 주행하는 장면을 볼 수 있는데 자동차회사의 시험도로 등에서는 이론적으로 무인주행이 가능하다. 그러나 그 차가 일반 도로에 나오는 순간 30만 가지가 넘는 각종 물리적 제약으로 인해 정상적인 주행을 할 수 없게 된다.

 

8b788520bbd71eae48d81faf8300eeb7_1486100

예를 들어 카메라로 차선과 신호등, 도로표지 등 모든 것을 읽을 수 있어야 한다. 그 인프라를 정비하기 위해서는 엄청난 비용과 시간이 필요하다. 케이블과 마커를 설치해야 할 수도 있다. 한 번 설치하는 것으로 끝나는 것이 아니라 차선을 끊임없이 선명하게 유지해야 하는 등 제약 조건이 많다. 각종 기상 악화로 차선이 흐려지고 자동차의 카메라가 막히게 되면 대응 방법이 만만치 않다.

 

가장 큰 장벽은 물리적인 제약이다. 미국 교통단체에서는 만약 미국에서 무인자동차가 도입되어 교통약자들까지 모두 자율주행차를 사용하게 된다면 연간 8조 마일의 거리를 이동하게 될 것이라고 한다. 2015년 전 세계 자동차가 이동한 거리는 10조 마일로 추산되고 있다. 그 중 3조 1천억 마일이 미국에서 이루어졌다. 그것이 8조 마일로 증가한다면 도로가 소화할 수 있을까?
그런데도 많은 미래학자들은 머지 않아 무인자동차의 등장을 당연시하고 있다. 그 근거로 무어의 법칙, 또는 지수의 법칙을 들고 있다. 18개월마다 기술이 두 배로 발전한다는 것이다. 무어의 법칙은 전자기술 분야에 적용되는 것이다.

 

8b788520bbd71eae48d81faf8300eeb7_1486100

최근에는 인공지능과 빅 데이터, 딥 러닝 등의 개념이 등장하면서 무인자동차에 대한 기대치는 훨씬 높아지고 있다. 이세돌과의 대결로 주목을 끌었던 알파고를 통해 인공지능이 생각보다 빨리 많은 부문에 도입될 것이라는 생각을 갖게 했다. 딥 러닝(Deep running)이라는 단어도 이때부터 비로소 한국 사회에서도 관심을 갖기 시작했다. 이를 통해 심층학습형 AI의 도입이 대두되고 있다. 이는 주로 IT 업체들의 사고방식이다.

 

CD와 DVD가 등장했을 때 사람들은 극장이 사라질 것이라고 했었다. 3D가 등장하자 앞으로는 모든 드라마를 3D로 감상하게 될 것이라고 했다. VR로 월드컵 경기를 감상하게 될 것이라고 했다. 지금은 드론으로 배달을 하는 시대를 전망하고 있다. 하나같이 기술 자체에만 포인트를 맞춘 전망이었다. 자동차는 이런 전자기술과는 근본적으로 다르다. 대인, 대물 사고 발생의 가능성이 있는 움직이는 물리적인 물체다.

 

드론의 배터리 양을 무한정 늘릴 수 없다. 그 드론이 우리 집 앞을 날아다니는 것을 허용할 수 없다. 이런 기술의 수용을 결정하는 기준은 결국 기술적으로나 경제적으로 실현 가능하느냐가 아니다. 그로 인해 발생하는 변화를 과연 인간이 수용하느냐에 있다. 누구에게 운전대를 맡기겠는가? 친구인가, 부모인가, 아니면 자신이 통제할 수 없는 블랙박스인가? 안전하기 위해 구입한 자동차가 나의 의지와 상관없이 상황을 파악하고 그로 인해 내가 사고를 당할 수 있는 상황을 쉽게 받아 들일 수 있을까?

 

8b788520bbd71eae48d81faf8300eeb7_1486100

비행기 추락사건이 터지면 대규모의 정밀조사가 장기간 실시되는데 답을 쉽게 내놓지 못하는 경우가 많다. 소프트웨어 작동 불능으로 고속도로에서 다중 충돌사고가 발생한다면 시스템을 끄라는 요구가 빗발칠 것이다. 실제로 필자는 시험 도로 내에서 주행 소프트웨어 오작동으로 도로 가운데 정지한 적이 있다.

 

자동차회사들은 운전의 즐거움을 포기 하지 않으면서 교통 정체시와 고속도로 장거리 운행에서 스트레스를 줄여주는 것을 내 세운다. 노약자와 장애인의 이동권 보장도 중요한 포인트다. 유럽과 미국에서는 대형 트럭 운전자 부족의 해소를 위한 수단으로도 이용하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 카 셰어링과 주차 편의성 등도 포함된다. 미국의 한 조사를 보면 자율주행차로 인해 하루 56분의 시간을 절약할 수 있다는 데이터도 있다.

 

크게 보면 사회자본을 최대한 효율적으로 활용하자는 것으로 귀결된다. 교통정체와 사고로 인한 사회적인 손실을 줄인다는 것이다. 이를 위해서는 전체 교통사고의 90% 이상에 달하는 인간의 부주의를 줄이기 위해 인간의 개입을 최소화하거나 배제하자는 것이 지금의 자율주행차 붐의 기본 사상이다.


 

 

출처 : http://global-autonews.com/bbs/board.php?bo_table=bd_013&wr_id=875