※ KT 경제경영연구소 DIGIECO에 게시된 보고서를 편집·축약한 글입니다.(이미지는 편집자가 임의로 삽입) 보고서 원제는 『자율주행 자동차 상용화를 위한 조건』(와이엇, 2015)입니다.
I. 자율주행 자동차를 위한 기술적인 선결 사항
자율주행 자동차는 한마디로 자동차와 IT 기술의 종합체라고 할 수 있다. 자동차의 핵심 기술인 기계 및 엔진 관련 기술을 비롯해 수많은 전자 부품 관련 기술, 그리고 각종 컴퓨터 기술과 인터넷 및 통신 기술이 적용되기 때문이다.
2만 개 이상의 각종 부품이 조립되어 탄생하는 자동차 산업은 그 자체만으로도 규모가 크고 고도의 복잡성을 가지고 있기 때문에 기계 산업의 꽃이라고 불렸다. 여기에 각종 센서 및 최첨단 IT 기술이 결합되어 사람이 직접 운전할 필요 없는 자율주행 자동차가 태어나는 것이다.
자동차 기술과 IT 기술이 유기적으로 잘 융합되고 상호 작용해야 하기 때문에 완성하기까지 수많은 문제들이 생길 수 있고 이를 해결하기 위해 수많은 시간과 노력이 필요하다. 기본이 되는 자동차 부품들도 대부분 IT 기술과의 접목을 위해 새롭게 디자인되어야 하고 제대로 작동하는지 확인하기 위해 수많은 테스트 과정을 거쳐야 한다.
또한, 각종 센서들과 컴퓨터, 통신 네트워크 장비들도 자율주행 자동차 용도로 개발해야 하고 관련 인프라를 갖추는 데도 적지 않은 시간과 노력, 그리고 비용이 소요된다. 흔히 자율주행 자동차와 무인자동차를 혼용해서 사용하곤 하는데, 자율주행 자동차는 사람이 타지 않는 무인자동차와는 다르다. 그렇기 때문에 자율주행 차량의 경우 탑승자의 안전문제도 신중하게 고려해야 한다.
무인자동차는 탑승자가 없어 보행자나 다른 자동차에 대한 안전만 고려하면 되지만, 자율주행 자동차는 탑승자 보호 및 탑승자의 돌발 행동으로 인한 사고 방지 대책도 마련해야 한다. 때문에 시시각각으로 변화하는 복잡한 도로 상황에서도 안전하게 운전할 수 있는 보다 더 정교하고 안전한 시스템을 자체적으로 갖추어야 한다.
여기에 자율주행 자동차를 위한 고도의 정밀도를 가진 GPS, 레이더를 비롯해 각종 센서 및 주변 장비들의 개발과 보급이 필요하다. 뿐만 아니라 자율주행 자동차를 위한 전용도로 건설 및 각종 신호 및 통신 인프라가 설치되어야 자율주행 자동차가 안전하게 운행할 수 있게 된다.
자율 주행 기능은 기본적으로 차량에 있는 센서를 통해 주변 상황을 충분히 인식하고 차량을 작동시키며 주변의 관련 인프라와 통신하며 주행하는 것이 핵심이다. 자율주행 자동차에 사용되는 센서는 응답 속도도 빨라야 하고 작은 오차도 허용되지 않는다. 아주 작은 오차도 탑승자 또는 보행자의 생명과 직결될 수 있기 때문에 고도의 정밀성이 요구되는 것이다.
II. 자율주행 자동차를 위협하는 외부 요인
자율주행 자동차는 IT 기술이 접목된 자동차로 인터넷과 같은 네트워크와 연결되어 있기 때문에 외부로부터의 해킹에 취약할 수 있다. 자율주행 자동차의 핵심은 소프트웨어를 통한 차량의 제어 기술에 있는데 만에 하나 해킹이 발생한다면 커다란 사고가 일어나거나 걷잡을 수 없는 문제가 발생할 수도 있다.
자율주행 자동차가 대중화되면 사용자의 각종 개인 정보를 이용하게 되는데 이는 해커들의 공격목표가 되어 각종 범죄를 일으키고 악용될 수 있다.
자율주행 자동차는 클라우드 기반의 커넥티드 카 형태로도 나타날 수 있는데 이때 클라우드에 저장된 사용자의 금융정보나 각종 개인 정보가 해커들에 의해 탈취되어 사용자의 개인 정보를 도용한 금융범죄가 발생할 수 있다. 또한, 원격으로 타인의 자동차를 제어해 특정 인물이나 건물을 들이받는 테러 공격을 가할 수도 있다.
이를 막기 위해서는 지금보다 훨씬 높은 체계의 보안 시스템이 필요하고 이를 개발하고 운용할 전문인력도 많이 필요하게 될 전망이다. 자율주행 자동차를 위협하는 또 다른 요인으로는 기술적으로 해결하기 힘든 복잡한 상황에 대한 인지능력 및 판단 관련 문제를 생각해 볼 수 있다. 이는 구글의 무인 자동차 실험에서도 나타난 문제점을 예로 들 수 있다.
교통경찰이나 교통관리 인원의 수신호를 제대로 인식하지 못하거나, 갑작스럽게 도로로 뛰어드는 이른바 로드킬 상황 발생 시 동물을 빠르게 알아차리고 적절한 판단을 내려 안전 운행을 하는 기술, 눈이나 비가 올 때 도로 상의 사물을 정확하게 인식하지 못하는 문제 등이 있고 이 밖에도 돌발적으로 도로 상에서 발생하는 다양한 주행 환경 등이 고려되어야 한다.
실제 도로상에는 예측할 수 없는 수많은 위험 요인들이 도사리고 있는데 인간은 그러한 것들을 보는 즉시 어떻게 대처해야 하는지 순간적인 판단이 가능하다. 그러나 자율주행 자동차는 미리 프로그램되고 입력된 가상의 위험 요인들에는 빠르고 정확하게 대처가 가능하지만, 데이터에 존재하지 않는 돌발상황에는 대처하지 못할 가능성이 매우 높다.
만약 돌발 상황에 제대로 대처하지 못해 사고가 발생한다면 자율주행 자동차에 탑승한 승객의 안전은 보장할 수 없게 되며 이는 자율주행 자동차의 상용화에 있어 매우 커다란 걸림돌이 될 수밖에 없다. 그렇기 때문에 구글을 비롯한 수많은 자율주행 자동차 개발업체들은 이러한 문제를 막기 위해 수년째 시험주행을 거듭하고 있는 것이다.
III. 법률 및 보험 관련 선결 사항
자율주행 자동차 상용화를 위해 확인해야 할 또 다른 조건으로는 법률 및 보험 관련 사항들이 있다. 자율주행 차량이 운행 중 사고를 일으켰을 경우 책임 소재가 자동차 제조사에게 있는지 아니면 사용자에게 있는지에 대한 법률적인 근거가 명확하게 준비되어 있어야 한다.
사고의 내용에 따라 달라질 수 있겠지만, 자율주행 자동차의 제조사가 법률적인 책임을 져야 하는 경우가 많이 생길 가능성이 있다면 자율주행 자동차를 제조하는 기업 입장에서는 이를 피하고자 상용화 추진에 소극적이 될 가능성이 있다. 사고가 일어날 가능성을 줄이기 위해 연구 개발 및 테스트 기간이 늘어나게 될 것이고 이는 자율주행 자동차 상용화 시기가 늦추어지게 될 것이다.
하지만 반대로 사용자 측에 책임을 묻는 경우가 많다면 소비자들이 자율주행 차량의 구매를 꺼리게 될 것이고 상용화가 되더라도 자율주행 자동차의 대중화는 쉽지 않게 된다. 또한, 사고가 발생했을 경우 사용자 측이 져야 하는 책임이 커질수록 자동차 보험회사의 보험 급여 지급액이 커지게 되고 이는 결과적으로 사용자의 보험료 상승으로 이어진다. 그렇게 되면 사용자로서는 많은 돈을 들여 자율주행 차량을 구입할 필요성을 느끼지 못하게 되고 자율주행 자동차의 대중화는 요원한 일이 될 것이다.
안전을 위해 스쿨존이나 사고 위험지역 등에서는 강제로 속도를 낮춰 주행을 하도록 하거나 특정 시간, 특정 지역에는 자율주행 차량의 운행을 금지하는 등 수많은 관련 법률이 검토되고 제정되어야 하고 이를 위해서는 적지 않은 시간과 인력, 비용이 소요될 것이다.
IV. 시사점
지금까지 자율주행 자동차 상용화를 위한 여러 가지 조건들을 생각해 보았다. 전통적인 자동차 기술과 IT 기술의 융합과 원활한 상호 작용이 이루어져야 하고 오랜 기간 수많은 테스트와 연구개발이 필요하다. 또한, 각종 센서 및 통신 네트워크 장비, 각종 인프라 구축에 많은 시간과 비용이 투자되어야 한다. 또한, 해킹 및 돌발 상황 시 발생할 수 있는 보안 및 안전 방지 시스템을 완벽하게 갖추어야 한다.
법률 및 보험 관련 문제도 자율주행 자동차 상용화를 위해서는 반드시 해결해야 한다. 명확한 근거가 마련되지 않은 채 자율주행 자동차를 사용하다가 발생하는 피해는 사용자와 제조사 모두에게 적지 않은 정신적, 물질적 손해를 끼치게 되며 이는 자율주행 자동차 상용화를 어렵게 만들 수 있다.
또한, 자율주행 자동차가 상용화되면 각종 보안 시스템을 책임지고 관리하는 사업도 점점 더 규모가 커지게 되고 지금은 미처 생각하지 못했던 새로운 사업분야도 나타나게 될 것이다. 이에 대비해 관련 분야에 대한 투자와 연구개발을 미리 선행해 둔다면 짧게는 몇 년, 길게는 10년 이후 상용화될 것으로 보이는 자율주행 자동차 시대에 앞서 나갈 수 있을 것이다.
자동차 산업은 국내 최대 규모의 산업으로 대규모 설비투자가 필요하고 및 연구, 생산, 정비 등 다양한 분야에 걸쳐 고용창출 효과가 큰 기간산업이다. 때문에 미래 자동차의 핵심으로 자리 잡을 자율주행 자동차 기술의 선도적인 개발은 미래 먹거리를 확보하는데 있어서도 매우 중요하다고 할 수 있다.
원문: KoreaViews.com