누가 자율주행차 상용화 원년을 열 것인가?

AI, 태풍의 핵으로 부상 … AI 스타트업과 협업 열기 고조

2018년 05월호 지면기사  /  글│윤 범 진 기자 _ bjyun@autoelectronics.co.kr

AI를 도입한 레벨 3(L3) 자율주행차 발표, 차량용 콘솔의 디지털화, 하드웨어/소프트웨어 테스트 및 시뮬레이션 기능의 향상은 2017년 자율주행 생태계의 주요 이슈였다. 올초 여러 가지 악재에도 불구하고 교통사고 없는 유토피아 사회를 향한 행보는 멈추지 않고 있다. 이에 인공지능 관점에서 북미 지역의 자율주행차 동향을 짚어봤다.


교통의 미래, 자율주행차는 빠르게 다가오고 있다. 거의 모든 주요 자동차 제조업체와 차량 공유 서비스 업체, IT 회사들이 자율주행차 시장에 뛰어들고 있다. 업체 발표를 그대로 믿는다면, 자동차 사고 없는 유토피아 사회가 불과 2년 남은 셈이다. 그러나 지난 3월 미국 애리조나 주에서 발생한 우버 자율주행차의 보행자 사망사고가 말해주듯, 차가 보행자를 발견하고 충돌을 피하기 위해서 사용하는 자율주행 기술은 여전히 보완해야할 점이 많다.

점점 더 많은 기업들이 공공도로에서 자율주행차를 테스트하기 위한 면허를 신청하고 있으며 이를 통해 자동차의 인공지능(AI)을 학습시키고 있다. 진정한 자율주행차는 장애물을 피해서 목적지까지 갈 수 있어야 하고 사람이 개입하지 않아도 주차할 수 있어야 한다. 이에 따라 자율주행차는 주변을 감지하고 충돌을 회피하는 방법을 결정하기 위해 시각 데이터를 처리하며, 조향 및 브레이크와 같은 기계장치를 작동하고, GPS를 사용하여 자동차의 현재 위치와 목적지를 추적하는 AI 시스템을 갖춰야 한다. AI가 없다면, 자동차는 진정한 자율주행을 할 수 없다고 해도 과언이 아니다.

구글의 웨이모와 같은 회사들은 가상 차량에 AI를 넣고 수천 가지 변수를 시뮬레이션해 가며 가상 도로를 달리게 하는 것도 자동차가 지각할 수 있는 모든 장애물을 피하고 어떻게 반응하는지 확인하기 위함이다. AI는 충돌로 이어지는 행동을 학습하고 실제 도로에서 어떻게 움직여야 할지를 배운다.

시각적인 주변 환경을 인식하기 위해서 대부분의 자율주행차는 비디오카메라, 레이더, 라이더등을 장착한다. AI는 이러한 시스템에서 나오는 데이터를 종합해 주변 환경을 완벽하게 파악하여 예기치 못한 장해물을 인지하게 된다. 대부분의 자율주행차는 3가지가 다 필요하다. AI에는 가로등과 정지신호등과 같은 대상을 파악할 수 있는 비주얼 카메라와 딥러닝 소프트웨어가 필요하고, 레이더는 전자파를 쏴서 물체의 방향, 거리, 속도 등을 측정하며 라이다는 레이저를 쏴서 보다 정밀한 정보를 측정한다. 테슬라의 모델3와 같은 자율주행 기능을 갖춘 일부 차량은 라이다를 사용하지 않기도 한다.

자율주행차, 모든 AI 프로젝트의 근원

향후 20년 이내에 AI가 운전의 주체인 인간을 대신할 것이란 전망이 나오고 있다. 그러나 자동차 산업에서 AI는 단순히 주행 테스트를 통과하는 것 이상이 요구된다. AI는 자동차 제조업체의 비즈니스 방식은 물론 전 세계 도로 이용 관련법을 근본적으로 바꾸게 될 것이다.

자동차 산업에서 AI는 자연스럽게 자율주행차와 연결된다. 팀 쿡 애플 최고경영자(CEO)는, “자율주행차 개발은 모든 AI 프로젝트의 근원(mother)”이라고 말했다. 레벨 4(L4) 자율주행차는 향후 15년 이내에 일반 도로에서도 보게 될 전망이다. 현재 아우디, BMW, 포드, GM, 현대차 등 다수의 자동차 제조업체와 구글, 바이두, 우버 등 기술회사들이 개발에 박차를 가하고 있다. 이들 회사들은 자율주행차 시장 선점을 위해 지난 3년간 최소 800억 달러 규모의 연구를 진행했다.

그러나 자율주행차로의 전환은 하루아침에 이루어지지 않는다. 인간이 운전하는 자동차에서 인간의 통제가 필요 없는 자동차로 전환되기까지는 길고 유기적인 진화의 과정을 거쳐야 한다. 기본적으로 레벨 5(L5) 자율주행차는 핸들이 없다. 뉴 아우디 A8 등 일부 차량은 현재 L3에 해당한다. 그러나 이용 가능한 기술은 단지 자율주행차으로의 전환을 용이하게 할 뿐이지 도로의 모든 차량을 즉시 자율화 할 수 있는 것은 아니다. 처음으로 자율주행차를 이용하려는 인간의 의지는 긴 자동차 교체 주기와 결합되면서 영향을 받을 수밖에 없다. 물론, 얼리어답터도 있지만 대부분의 소비자들은 자율주행 여부를 판단하기 전에 자동차 교체 시기까지 기다릴 것이다.

AI가 자동차 산업을 변화시키려고 할 때 인간이 자동차를 사용하는 방식에도 큰 변화가 예상된다. 주행로를 선택하고 주차장을 찾아야 하는 대신에, 사람들은 그 시간을 다른 일에 소비할 것이다. 예를 들어, 탑승객은 노트북으로 작업을 하거나, 가족이나 친구와 통화를 하거나, 책을 읽거나, 영화를 볼 수 있다. 이러한 변화는 주변 업계에도 영향을 미칠 것이다.



비즈니스 모델


AI에 의해 자동차뿐만 아니라 제조 프로세스, 영업, 비즈니스 모델도 바뀌게 된다. 자동차 업계 종사자들은 AI 혁신의 혜택을 입게 될 것이다. 그 이유는 자동차 산업의 높은 진입장벽 때문이다. 모든 도전자는 첫 자동차를 생산하기 전에 대규모 연구와 시설에 막대한 투자를 해야 한다. 설령 투자가 이루어졌더라도 규모에 맞춰 자동차를 생산하는 일은 여전히 힘겨운 과제이다. 예컨대 테슬라는 당초 약속을 지키지 못하고 지금까지 매 분기마다 매우 제한된 전기차를 생산하고 있다.

오늘날 제조공장에는 자동차 제조공정에 중요한 기능을 갖춘 수천 대의 로봇과 코봇(협력 로봇)이 쉴 새 없이 움직이고 있다. 이들이 지닌 AI와 기계학습이 고장을 예측하고 엔지니어가 가동 중지를 미연에 방지할 수 있도록 필요한 데이터를 수집하여 가동시간과 생산성을 향상시킨다. 운전자 없는 자동차가 도로를 주행하는 경우에도 마찬가지다. 엄청난 양의 데이터를 수집하는 자율주행차의 AI는 고장을 일으키기 전에 고장 발생 가능성을 사전에 찾아내 알려준다.

또한 AI는 제조업체의 영업과 마케팅 프로세스를 향상시킬 수 있다. 제조업체는 이미 도로에 나와 있는 자동차로부터 엄청난 양의 정보를 취득하고 있지만, 영업 목적으로 데이터 간에 숨겨진 유용한 정보를 활용하고 있지는 못하다. AI가 이것을 바꿀 것이다. 예를 들어, 자동차가 생산하는 엄청난 양의 데이터를 탐색할 수 있는 기능을 갖춘 AI를 활용하면, 마케팅 담당자는 비핵심 기능에서 차량 소유자에게 가장 유용한 기능을 찾아내 캠페인에 활용할 수 있다. 또한 AI는 과거 행동과 구매 성향을 기반으로 가장 가치 있는 잠재 고객을 찾아낼 수 있다. 이는 구매 가능성이 가장 높은 고객을 대상으로 영업력을 집중할 수 있음을 의미한다.

규정과 법률

AI 기술의 진보는 자동차 산업 규제 방식에도 변화를 불러올 것이다. 운전자가 없는 자동차는 운전면허증, 보험, 교통법규와 같은 도로교통법의 개정을 요구한다. 예를 들어, 도입이 진행되는 동안 모든 차량의 안전을 보장하기 위해서 자율주행 차선이 필요하다. 운전자가 없는 차량과 교차로에서의 규칙이 있어야 한다. 누구도 대형 트럭 뒤에 붙어 주행하기를 원하지 않겠지만, 8대의 자율주행 트럭이 교차로를 차단하면 차들의 통행을 방해할 것이다. 좀 더 심각하게는 규제 당국이 돌발 상황 발생 시 AI를 어떻게 프로그래밍해야 하는지 어려운 결정을 내려야 한다. 이는 충돌을 피할 수 없는 경우 무엇을(또는 누구를) 칠 것인가의 문제이기도 하다.

보험정책도 바뀌어야 한다. 현재 자동차보험은 자동차를 소유한 사람이라면 의무 가입해야 하지만, AI 자율주행 차량의 경우에 ‘탑승자 보험’으로 바뀌어야 한다. 차량에 탑승하는 모든 사람들은 자율주행 하는 동안 자신에게 생길 수 있는 부상에 대해 보험에 가입해야 한다. 또한 자율주행차는 더 안전하고 예측 가능성이 높기 때문에 보험료를 내려야 한다.

마지막으로, 자율주행차를 이용하게 되면 굳이 힘든 면허시험을 치러야할 필요가 없다. 그러나 자율주행차를 이용하는 방법과 응급상황 시 대처요령이 필요 없다는 의미는 아니다. 이것은 자율주행차가 보편화되는 만큼 앞으로 수년 내에 커다란 규제 논쟁으로 부각될 것이다.

AI으로의 전환은 자동차 산업의 혁신을 의미한다. 사람이 운전석에 앉아 있지 않아도 되는 상황에 익숙해지면 자동차 제조업체들은 이 새로운 기술을 통해 비즈니스를 성장시킬 수 있는 기회를 갖게 될 것이다.



각국의 자율주행 시험운행 현황


미국의 자율주행차 회사들은 AI를 테스트하기 위해 주 정부를 설득했지만, 대부분 테스트 트랙 밖에서의 운행을 엄격하게 제한하고 있다. 미국에서는 33개 주가 제한적으로 자율주행 테스트 허용하는 법안을 제정했으며, 몇몇 주와 도시만이 AI 기반 자율주행차가 공동 도로를 달릴 수 있다. 이마저도 항상 사람의 엄격한 감독 하에 이루어진다.

이 룰의 예외 지역이 애리조나 주 피닉스이다. 웨이모(Waymo)는 공동 도로에서 안전 운전자가 없는 자율주행차를 시험운행하고 있다. 우버는 보행자 사망사고를 내기 직전까지 애리조나에서 자율주행차를 시험운행 했다. 사고가 나자, 애리조나 주지사는 우버의 자율주행차 시험운행 권한을 무기한 중단시켰다.

캘리포니아는 자율주행차의 천국이라 할 수 있다. 왜냐하면 많은 기술 회사들이 밀집해 있는 실리콘밸리가 있고, AI가 임무를 감당할 수 있음을 회사가 증명할 수 있다면 캘리포니아는 더 이상 운전자를 요구하지 않기 때문이다. 미국에서 자율주행차를 자주 볼 수 있는 도시로는 캘리포니아 주의 마운틴 뷰와 샌프란시스코, 피닉스, 애틀랜타, 피츠버그, 마이애미, 오스틴, 디트로이트, 뉴욕이 있다.

유럽도 활발하게 움직이고 있다. 몇몇 대형 자동차 제조업체의 거점인 유럽에는 제한적으로 자율주행차 시험운행을 허용하고 있는 국가가 많다. 독일은 최근 폭스바겐 그룹이 함부르크 공항에서 자율주차 시험을 할 수 있도록 승인했다. 볼보는 스웨덴 스톡홀름에서 자율주행 승용차와 버스를 시험운행하고 있다. 네덜란드에서는 앰버 모빌리티(Amber Mobility)가 올 중반에 네덜란드의 여러 도시에서 짚카(Zipcar)처럼 자율주행 전기차 공유 서비스를 시작할 계획이다.

그러나 영국 정부는 최근 자율주행 혁신을 도모하기 위해 UK Autodrive 이니셔티브를 시작했지만, 동시에 자율주행 기술의 안전성을 파악하기 위해 3년간의 검토를 수행하고 있으며 아직 공동 도로에서의 시험운행을 승인하지 않았다. 이와는 대조적으로 호주는 공공도로에서의 시험운행을 시작했지만, 그 규모가 다른 나라에 비해 작다.

아시아에서는 중국, 일본, 싱가포르와 같은 국가들이 자율주행 택시의 시험운행을 허용했지만 운전석에 사람이 항상 탑승해야 한다. 우버의 라이벌인 디디추싱(Didi Chuxing)은 중국의 대표적인 자율주행 기술 기업 중 한 곳이다. 디디추싱은 모바일 앱을 통해 가장 가까운 곳에 있는 택시나 개인 자가용 차량을 배차해 주는 중국의 차량 공유 서비스 회사다.

현재 거의 모든 나라의 교통법규는 운전자가 항상 핸들에 손을 앉고 페달에 발을 올려놓아야 한다고 규정하고 있다.

자율주행차의 주요 플레이어

구글 모회사 알파벳의 자율주행 부문 ‘웨이모’는 2016년 후반 공식적으로 출범했지만 자율주행 기술은 이미 2009년부터 개발해왔다. 지금까지의 결과를 놓고 보면 가장 신뢰할만한 자율주행차 기술을 보유하고 있는 것으로 알려졌다. 지금까지 웨이모가 20개 미국 도시에서 주행한 누적 자율주행 거리는 400만 마일을 넘는다. 자율주행 거리당 자율 모드 해제 건수는 자동차 제조업체가 AI의 기술력을 측정하는 주요 측정 기준이다. 웨이모 자율주행차는 1,000마일당 자율 모드 해제 건수가 0.18건으로 경쟁사 대비 압도적으로 적었다. 샌프란시스코에서 뉴욕 맨해튼까지 거리가 4,600km이니, 웨이모 자율주행차가 미국 대륙을 동서로 왕복하는 동안 운전자가 한 번 개입한 셈이다.

웨이모는 모든 잠재적인 위험을 즉각적으로 감지하는 6대의 라이다 센서로 구성된 강력한 시스템과 함께 장애물과 기상 변화에 즉각적으로 대처할 수 있는 정교한 딥러닝 시스템을 통해 이와 같은 높은 수준의 안정성에 도달했다. 웨이모는 라이다, 레이더, 카메라가 수집한 정보를 ‘x-view’라고 하는 정밀 주변도로 지도에 제공한다. 웨이모 자율주행차는 3월 현재 공공 도로에서 총 500만 마일, 교통 시뮬레이션 상에서 27억 마일을 각각 주행했다.

웨이모는 AI 기술이 탑재된 2만 대의 새로운 재규어 전기 SUV ‘i-페이스(I-PACE)’와 수천 대의 피아트크라이슬러(FCA) 미니밴을 투입해 향후 2년 내에 또 하나의 기록을 추가할 계획이다. 웨이모의 올해 목표는 미국 피닉스에서 무인차 호출 공유 서비스(driverless ride-hailing service)를 시작해 최종적으로 전국으로 확장하는 것이다.

우버는 2015년 자율주행 트럭 회사 Otto를 인수했다. 우버 ATG(Uber Advanced Technologies Group)는 AI 기술을 강화하기 위해서 엔비디아 GPU를 사용하며 장애물을 추적하기 위해서 카메라, 레이더, 라이다 시스템을 개발했다. ATG는 2만 4,000대의 볼보 XC90 SUV에 단 하나의 라이다 센서를 탑재한다. 우버의 자율주행차는 2년 반 만인 지난해 9월 총 누적 주행거리 100만 마일을 달성했으며, 이어 100일 만에 그 2배인 200만 마일에 도달했다. 그러나 우버의 자율주행 모드 평균은 13마일에 불과하다.

그간 갖가지 세간의 이목을 끄는 사고를 냈던 우버 자율주행차는 최근, 애리조나 주에서 보행자 사망사고를 일으키며 치명타를 입었다. 우버 자율차 사고는 연일 주가를 올리던 엔비디아에 불똥이 튀었다. 사고 차량에 엔비디아 자율주행 기술이 적용된 것이 알려지면서, 엔비디아는 자발적으로 안전이 보장될 때까지 시험을 중단하기로 했다.

자율주행 시험 운행에서 우버가 한 일은 탑승자의 안정성을 향상시키기 위해 시트, 공기흐름, 차량내 조명을 조절하는 “감각 시뮬레이션 시스템(Sensory Simulation System)을 통해 멀미를 방지하는 방법을 특허출원한 것이다. 또 다른 특허는 자율주행차가 보행자나 자전거를 탄 사람에게 번쩍거리는 사인이나 범퍼 텍스트 디스플레이로 신호를 보내는 방법에 관한 것이다. 뿐만 아니라, 우버는 자율주행 트럭 서비스를 개발하여 트럭 기사들이 훨씬 쉽게 화물 운송을 할 수 있도록 도왔다.

우버가 자율주행차 분야에서 적지 않은 기여를 해왔음에도, 대중의 신뢰를 회복하기 전까지 힘든 시간을 보내야할 것으로 보인다.

2014년부터 ‘타이탄’이라는 프로젝트 명으로 자율주행차 개발에 뛰어든 애플은 이 프로젝트를 철저히 비밀에 부쳤다. 그러나 애플은 이미 미국에서 주요 IT기업 가운데 가장 많은 자율주행차를 운행할 수 있는 허가를 받은 것으로 알려졌다. 파이낸셜타임스에 따르면, 애플은 현재 캘리포니아 교통당국으로부터 45대의 자율주행차를 시험운행 할 수 있는 허가를 받았다. 가장 최근에는 자율주행차에서 멀미를 해결해 주는 가상현실(AR) 장치에 관한 특허를 출원했다. 그러나 애플이 개조차가 아닌 자체 자율주행차를 공개할지는 미지수이다.

테슬라 모델 S, X, 3는 모두 최신 버전의 오토파일럿(Autopilot)을 탑재했다. 테슬라의 AI는 차가 고속도로 출구로 진입하기 전에 미리 차선을 바꾸거나 서행 차량을 피할 수 있게 하며 바람이 많이 부는 고속도로에서도 자율주행을 가능하게 한다. 또한 고속도로를 벗어나면 운전자에게 핸들을 잡도록 경고한다.

2016년 초 테슬라의 일론 머스크는 오토파일럿 모드로 수억 마일을 주행했다고 주장했다. 테슬라는 모든 차량으로부터 주행 데이터를 수집하기 때문에, 명백한 오류 정보를 수집하여 시간이 지남에 따라서 오토파일럿을 향상시킬 수 있다.
테슬라는 웹사이트에서 완전한 자율주행 기능을 갖춘 모델을 판매한다고 하지만, 이 모델들은 일반 테슬라 모델에 카메라를 두 배로 늘린 것 외에는 다른 큰 변화는 없다. 또한 테슬라는 이 모드를 활성화하려면, 광범위한 소프트웨어 검증 및 규제 승인이 필요하다는 점을 인정하고 있다.

많은 운전자들이 아직도 오토파일럿을 자율주행 모드처럼 간주하는 경향이 있어, 과거에 심각한 사고를 초래한 바 있다. 지난 3월 발생한 모델 X의 운전자 사망사고는 운전자가 오토파일럿의 경고를 무시한 채 핸들을 잡지 않았기 때문에 일어났다. 이 사고에 대해서는 미국연방교통안전위원회(NTSB)가 조사 중에 있다. 테슬라는 다른 주목할 만한 충돌사고를 제외하면 오토파일럿과 오토스티어 기술로 사고를 40~50% 줄일 수 있다고 주장했다. 그러나 최근 들어 테슬라는 진정한 자율주행 기술에 대한 어떠한 소식도, 특허도 내놓지 않고 있다.

이외에도 주요 자동차 제조업체들이 자율주행차 개발에 적극적으로 나서고 있으며, 시험운행 및 무인자동차 서비스를 준비하고 있다.

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