A. 스트릭랜드 청장   현재 구조상에서 협력에는 많은 장애물이 존재한다. 그러나 연구 분야의 협업에서는 부정적 면을 찾기 힘들다고 생각한다. 제조환경에서 공동의 데이터센터나 기술연구 센터는 모두에게 이익이 될 것이고, 규제당국도 이를 뒷받침해주기 때문에 조화가 이뤄질 것이다. 예를 들어 NHTSA는 곧 수소연료전지차에 대한 중대한 결정을 내려야하는데 이런 공동의 연구와 데이터가 있다면 보다 의사결정을 내리기 쉬울 것이다.

 

A. 닐손-엘레 디렉터   협업을 정말 좋다고 생각하지만 경쟁에서는 몇 가지 리스크가 있다. 예를 들어 어떻게 하면 결과를 공유할 것인가를 생각해볼 필요가 있다. 특히 이해당사자에서 다른 업계에서 새롭게 진입한 경우 끈질기게 결과가 나올 때까지 기다려줄 필요가 있다. 내가 생각한 솔루션이 나왔으니 이제 떠나도 되겠지가 아니라 끝까지 남아 함께해 줄 필요가 있다.

 

A. 베인울 사장   예를 들어 앤아버에서 현재 V2X 커넥티드 카 개발이 한창이다. OEM, 서플라이어들이 협력해 모델을 개발하고 있는데 여기에 경쟁의 문제가 관여된다면 상황이 매우 복잡해질 것이다. 표준 설정에 있어 서로 협력을 할 수 있지만, 결국 운전자 지원 시스템 개발에서는 경쟁이 하나의 촉진 요소가 될 것이다.      

 

A. 양웅철 부회장   기술 성숙 정도가 어느 정도냐에 따라 해야 할 일의 차이가 있다. 성숙되지 않은 기술을 무조건 다 한다고 되는 것이 아니다. 제조사들은 어느 정도 수준의 기술까지 발전시킬까를 고민하고 있고, 일부 회사의 경우 많은 문제들을 해결하고 독자적으로 먼저가고 있기도 하다. 그러나 한 회사가 독자적으로 갈 수 있는 경우는 드물다고 생각한다. 기술은 협력의 가능성과 잠재력이 더 크다고 생각한다. 반면 정부의 입장은 다를 것이다.

 

A. 스트릭랜드 청장   NHTSA는 AACN (Advanced Automated Collision Notification)의 가능성을 대단히 높게 보고 있다. AACN은 명백하게 커뮤니케이션 시스템이고 다른 영역들과 많은 협업 가능성이 있다고 생각된다. AACN 데이터를 통해 차량 탑승자의 심각한 부상 가능성 예측, 필요한 수준의 의료 제공 응답 시간 감소, 선별 대상 및 전송 결정에 대한 추가 정보 제공, 최종 외상 치료 시간 감소 등이 가능해지면서 사망과 부상률을 크게 줄일 수 있다고 본다. 그런데 이와 관련 다양한 의문이 있다. 서로 커뮤니케이션 시스템이 다르고, 많은 구조적 장애가 있다. 이 외에도 실제 대표적 AACN 모델 간에도 많은 문제가 있다. 때문에 NHTSA 내부적으로 확정된 결정은 없다. 행정을 하는 개인적 관점에서 이는 선택의 문제다. 어떤 사람은 돈을 지불하고 이용하길 원할 것이고 그렇지 않은 사람도 있을 것이다. AACN과 관련해 기술적 프레임워크를 만들고 전 세계적으로 보급할 수 있다면 여러 제조사들이 진정한 글로벌 협력을 할 수 있을 것이라 생각한다. 경쟁과 관련해서는 어떤 공통된 시스템을 갖고 동일한 플랫폼을 만들 수 있다면 좋은 기회가 될 것이라고 생각한다. 이밖에 NHTSA는 다이내믹 브레이킹 시스템의 가능성을 매우 높게 보고 있고, 올해 중요한 결정을 내릴 것이다.

 

A. 닐손-엘레 디렉터   자연적인 운전자 행동과 관련 데이터를 수집하게 되면 대대적 연구를 위한 충분한 자료를 확보하게 될 것이고, 이를 유용하게 사용할 수 있을 것이다. 또 이 연구는 시스템의 본질 자체가 협력돼야만 잘 될 수 있도록 돼 있다. 협력이 요망되는 분야는 너무나 다양하다. 어쨌든 실제 기술이 전개된다면 결국 모든 이해관계자를 포괄하게 될 것이다.

 

A. 베인울 사장   실질적 협력이 필요한 분야로는 V2V가 있다. 일부 차량만이 커뮤니케이션 시스템을 갖춘다면 이 시스템은 성립되지 않는다. 미국은 V2V와 관련해 대학, 정부, 주정부, 기업들이 협력하는 테스트베드를 갖추고 있다. 그러나 이는 아직 한 국가 차원의 실행이다. 유럽과 협력을 하고 있긴 하지만 커뮤니케이션 프로토콜 자체에 차이가 있어 어려운 부분들이 있다. 전 세계적으로 대응하는 차를 개발하는 것도 과제다.      

 

A. 스트릭랜드 청장   차량 안전에서는 비전통 플레이어의 대두가 중요한 고려요소 중 하나인데 바로 구글이 그런 경우다. 구글은 이미 자동차 산업계의 중요한 플레이어로 자리 잡았으며 독립적으로 대단히 많은 연구를 했고 제조사와도 긴밀히 커뮤니케이션을 하고 있다. 그러나 사실 상용 제품을 전개하는 것은 연구와는 다른 차원이다. 자동화는 몇 개의 단계로 나뉘는데, 구글카는 차가 운전자 대신 일부 기능을 하는 레벨3에 해당한다. 레벨4 달성은 멀었다. NHTSA는 구글의 기초 연구가 잘됐다고 판단하고 있다. 구글은 자율주행 기술을 사람들에게 널리 알렸다는 점에서 분명히 인정받아야한다. 또 구글과 마찬가지로 전 세계의 자동차 제조사, 서플라이어 등이 자율주행차의 상용화를 지지하고 있다. 그러나 기술의 실제 전개는 그리 단순한 문제가 아니다. 시스템 비용은 7만 달러에 달한다. 이 기술은 긴 진화과정의 일부분일 뿐이다. 차선 유지, 충돌경고 등 다양한 운전자 지원 시스템이 모두 결합돼 도로안전성을 크게 개선하고 종국에는 구글도 참여하게 될 것이다.

 

A. 양웅철 부회장   제안하고 싶은 것은, 우리가 충돌안전과 관련해 다양한 컴퓨터 시뮬레이션과 모델링 작업을 하고 있지만, 교통 컴퓨터 시뮬레이션에 대해서는 잘 하고 있는지 확신할 수 없다는 것이다. 이런 시뮬레이션을 통해 새로운 능동안전 시스템을 평가할 수 있을 것이다. 구글의 자율주행차 등 기술을 실제 교통상황에서 적용할 수 있을지를 평가할 수 있는 모델이 필요하다. 제조사들이 이런 시스템을 만들 수 있도록 격려해 줄 정부, 기관의 공동의 노력이 필요하다. 기술이 개발되면 시뮬레이션이 유일한 효과적 테스트 방법이다.

 

A. 스트릭랜드 청장   모델의 개발을 위해서는 데이터를 잘 확보해야한다. 위험요소, 차량의 변화 요소 등 여러 데이터를 살펴보고 이 데이터를 토대로 세계가 관심 분야를 찾는다. 데이터와는 별개로 존재하는 정부, 의회 등의 영향력이 있고, 이러한 여러 요소로 인해 데이터 관리관이 바뀔 수도 있지만 어쨌든 기초는 데이터가 돼야한다.

 

A. 베인울 사장   데이터가 이끌어줘야 한다. 데이터베이스의 발전을 가져올 수 있는 긍정적인 개입이 있었으면 한다. 어떤 기술이 가장 나은 안전 혜택을 주는지, 비용과의 적절한 균형점을 찾을 수 있는 합리적인 사고 프로세스가 필요하다. 정치적 개입은 최소화 돼야 할 것이다. 현실과 차량 비용 사이에는 긴장 관계가 존재한다. 혁신을 요구하지만 너무 고가의 차라면 누구도 구입하지 않을 것이다. 완벽하지 않더라도 지금 차보다 더 안전한 차라면 대부분 만족할 것이다.

 

A. 닐손-엘레 디렉터   시장과 정치, 연구 결과 등이 상호 작용한다. 유럽의 경우 호라이존 2020(Horizon 2020)이란 새로운 프로젝트를 막 시작했다. EU 집행위원회는 EU의 과학기술 연구 및 혁신을 위한 R&D 투자 전략을 마련하고 프레임워크를 만들어 과학경쟁력 강화, 산업 리더십 확보 등을 목표로 하고 있다. 프로젝트에는 협업적인 서포트 액션이란 것이 있다. 적어도 인프라, 차량 연구 등 다양한 부문에서 범유럽적 목표를 설정하고 추진하려 노력하고 있다.  AE