상용화 위해선 각종 제도적·법적 가이드라인 필요해…
자율주행시스템은 이미 자동차를 제외한 항공기, 선박, 철도 등 대부분의 교통수단에서 사용되고 있다. 정해진 길 위를 운행하는 기차나 기체 간의 거리가 멀어 충돌할 일이 없는 비행기와는 달리, 도로 위에서는 수많은 외부변수가 발생한다. 예를 들어, 골목길에서 보행자가 갑자기 튀어나오거나 혹은 옆 차선의 차량이 무리하게 끼어들 수 있다. 이렇듯 자율주행은 주행 중 일어날 수 있는 모든 상황을 인지하고 예측해야 하기 때문에 고도의 기술이 필요한 분야이고, 현재 구글과 테슬라 등 세계 여러 기업이 자율주행기술 상용화를 위해 노력하고 있다.
보통 자율주행시스템이 갖춰진 자동차를 ‘자율주행자동차(Autonomous Vehicle)’라고 부른다. 자동차관리법 제 2조 1의3에 따르면 ‘자율주행자동차’란 운전자 또는 승객의 조작 없이 자동차 스스로 운행이 가능한 자동차를 말한다.
다시 말해 자율주행자동차(이하 자율주행차)는 컴퓨터가 차간 거리, 신호 등을 차 내부의 컴퓨터가 스스로 판단하면서 주행하며, 이 때문에 자율주행차에는 5G 이동통신망이 필수적인 요소로 꼽힌다. 5G의 빠른 정보전송 능력과 저지연성을 이용해 주변 상황을 신속하게 전송하여 돌발 상황에서의 빠르고 정확한 대처가 가능해지기 때문이다.
3단계 이상의 기술 수준은 금지,
향후 새벽 물류 산업 등에 활용 기대
2018 평창동계올림픽에서 운전사가 없는 소형 버스가 올림픽 현장 곳곳을 누비는 이색적인 광경이 펼쳐졌다. 사람들의 눈길을 사로잡는 이 버스의 이름은 KT 5G 커넥티드 카(KT 5G Connected Car)이다. KT와 현대자동차가 공동 개발하여 탄생한 이 버스는 5G 이동통신망을 기반으로 관제소와 통신하며 ▲’스카이베이 경포호텔’부터 ‘아이스 아레나’까지 3.8km 구간 ▲’평창 올림픽 선수촌’부터 ‘ICT 체험관’까지 2.9km 구간을 운행했다.
하지만 KT 5G 커넥티드 카는 ‘완전한 자율주행차’는 아니다. 완전한 자율주행차는 모든 상황을 인지하고 자체적으로 판단해야 한다. 이 버스는 자체 카메라뿐만 아니라 드론을 통해 주변 도로 상황을 파악하고 그 정보를 관제소에 전송하는 등 모든 판단을 자동차 내부에서 자체적으로 판단하지 않는다. 이런 자동차를 ‘커넥티드카’라고 부른다.
이렇듯 현재 자율주행차마다 사용된 기술의 수준이 각각 다르며 미국 교통부 산하 도로교통 안전국(NHTSA)은 자동차 자동화레벨을 6단계로 구분하고 있다. 세계적으로 이 기준을 따르고 있으며, ADAS(Advanced Driver’s Assistant system)의 장착 여부와 자율주행차의 지능에 따라 분류한다(ADAS: 차량 항법 장치, 사각지대 경고 장치 등 운전자를 보조하여 안전하고 편리한 운행이 가능하도록 보조하는 장치). 0단계는 자율주행 기능이 없어 모든 상황을 운전자가 해결해야 하는 것을 말하며, 5단계는 완전한 자율주행차로서 운전자가 전혀 개입하지 않아도 된다는 것이다.
현재 한국에서는 3단계 이상의 자율주행차를 금지하고 있다. GIST 기계공학부 이용구 교수는 “현재 벤츠나 BMW와 같은 외제차들은 차량 제어 기능을 일부 포함하고 있어 운전자를 보조하고 있다. 현대 자동차도 비슷한 기능을 가지고 있지만 교통안전부가 허가하고 있지 않다. 만약 자율주행 기술이 더 발달하고 허용된다면 고속도로에서의 새벽 물류 산업에 처음으로 도입될 것 같다.”라고 말했다.
(사진 제공=대외협력팀)
사고 발생 시엔 어떻게?
자율주행차 상용화의 걸림돌 예상
자율주행차 운행 중에 필연적으로 사고가 발생하게 되는 상황에 처했다고 가정해보자. 그대로 앞으로 직진하면 3명의 보행자를 치고, 방향을 틀면 1명의 보행자를 치게 된다. 혹은 속도를 줄이기 위해 벽에 박아 운전자가 다치는 등 여러 가지 경우가 있다. 이럴 경우에 자율주행차는 어떻게 판단해야 하는가?
이것은 영국의 윤리철학자 필리파 풋이 제기한 ‘트롤리 딜레마(Trolley Problem)’이다. 자율주행차는 이 상황에서 사람마다 우선순위를 두고 생사를 결정해야 한다. 사람마다 중요하다고 생각하는 가치가 상이하기 때문에 충분한 논란거리가 있는 윤리적 가치판단 문제다.
이용구 교수 연구팀은 “해결은 해야 할 문제이다. 그러나 기계에 가치판단을 인식시키는 것은 힘들기 때문에 아직은 조금 멀지 않았나 싶다”고 말했다.
이 외에도 소비자가 우려하는 문제들이 많다. 그중 하나는 사고 발생 시 책임을 져야 할 사람을 판단하는 것이 어렵다는 점이다. 자동차 제조사, 운전자, 혹은 자율주행차 알고리즘 제작자 중 그 책임이 누구에게 있는지 결정하는 것이 매우 애매하여 전문가들 사이에서도 의견이 분분하다.
2016년 3~11월에 국토교통부가 시행한 설문조사에 따르면 오직 30~50%의 일반인들이 자율주행차를 사용하겠다는 의지를 나타낸 것으로 나타났다. 이에 자율주행차가 상용화되기 위해서는 사고 발생 시 확실한 가이드라인을 세워 소비자들의 인식을 변화시키는 것이 중요할 것으로 보인다.
자율주행 분야에서의 대한민국,
그리고 현재 GIST는?
1993년 6월, 당시 고려대학교 산업공학과 한민홍 교수 연구팀은 자체 개발한 자율주행차 ‘록스타’를 이끌고 서울 도심으로 나갔다. 록스타는 자율주행모드로 서울 청계고가를 출발해 남산 1호터널, 한남대교를 지나 63빌딩까지 약 17km를 주행하는 데 성공했다. 록스타는 차량 중앙의 카메라를 통해 영상을 확보했고 조수석에 있는 컴퓨터가 이를 분석하는 방식으로 차간 거리를 조절했다. 비록 록스타는 차선 변경기술이 없는 초창기의 자율주행차에 불과했지만, 세계 최초로 시험 주행장을 벗어나 공도 주행을 했다는 점에서 의미가 매우 크다.
2017년 11월 16-18일, 판교 제로시티에서 세계 최초로 자율주행 모터쇼가 펼쳐졌다. 이를 시작으로 자율주행 분야의 국가적 차원에서의 지원이 시작됐고, 국토교통부는 2019년 6월까지 서울 상암에 세계 최초 5G 융합 자율주행 전용 시험장을 구축할 예정이라고 발표했다. 또한 국내 여러 대기업도 자율주행 분야의 기술 발전을 위해 연구 중이다.
GIST 역시 해당 기술발전을 위해 힘쓰고 있다. 전기전자컴퓨터공학부 전문구 교수 연구실에서는 카메라를 통한 인간의 얼굴 인식 및 동작 감지를 연구하고 있다. 보행자와 동물 등을 구별하고 그들의 행동을 예측함으로써 자율주행 도중에 발생할 수 있는 사고를 예방하기 위함이다. 또한, LiDar, GPS 등의 각종 센서와 머신러닝 등의 기술 융합을 위해 연구 중이다. GIST에 자주 나타났던 자율주행차는 전문구 교수 연구실 소속으로써 수많은 실험을 거듭하고 있다.
기계공학부 이용구 교수 연구실에서는 POSTECH과 협업하여 자율주행을 위한 딥러닝 연구 개발에 주력하고 있다. 해당 GIST/POSTECH 공동 연구팀은 2018년 자율주행 딥러닝 기술 개발 사업자로 선정, 향후 4년간 본 과제에 대해 연구할 예정이다. 이용구 교수는 “딥러닝에 기반하여 자율주행차가 경찰과 안전요원의 수신호를 인식하고 통제에 따를 수 있게끔 노력하고 있다”면서, “현재는 10만 장의 사진에 대한 labeling을 끝냈고, 추후에는 30만 장으로 확대해 딥러닝이 이루어질 수 있도록 할 계획이다. 또한 시스템적 차원뿐 아니라 올해 2월부터 하드웨어 쪽의 연구도 시작했다”라고 설명했다. 이에 덧붙여 이용구 교수는 “현재 GIST를 포함한 여러 연구실에서 관련된 연구들을 진행하고 있다. 많은 학생들이 관심을 가져 한국의 자율주행 기술 발전에 이바지했으면 좋겠다”고 밝혔다.
※5G(5세대 이동통신)란?
이론적으로 4G에 비해 20배 정도 속도가 빠르며, 저지연성(low latency)이다. 특히 5G의 랙 타임(lag time; 지체시간)은 1ms로써, 4G의 20ms보다 훨씬 짧기 때문에 세밀하고 신속한 컨트롤이 가능하다. 이러한 속도 차이로 인해 자율주행 분야에서는 5G가 핵심 기술로 인식되고 있다.