[기고] 완전 자율주행차 시대를 기다리며

남경필 포니링크 회장 /사진제공=포니링크

인공지능(AI) 산업이 급속도로 발전하면서 사람의 편의를 대체할 수 있는 혁신적인 기술들이 개발되고 있다. 자율주행 자동차와 로봇, 물류 자동화 창고(스마트 팩토리), 빅데이터 등 AI와 첨단기술의 접목으로 비즈니스 혁신이 가속화되면서 4차 산업혁명의 시대를 맞이하고 있다.

자율주행 자동차는 단순한 기술 혁신을 넘어 사회와 경제 전반에 걸쳐 깊은 영향을 미친다. 미래 교통의 혁신을 주도하는 것은 물론 교통 안전과 효율성, 인구의 고령화에 따른 다양한 사회 문제를 해소할 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 하지만 필수적으로 해결해야 할 과제와 안전에 따른 우려 사항도 존재한다.

우선 자율주행 시 발생할 수 있는 사고 책임 소재를 명확히 하는 것이 필수적 과제로 분류된다. 또 사고 발생 시 자동차와 운전자가 어떻게 대응해야 하는지에 대한 윤리적 고민도 있다. 사고를 회피하기 위해 어떤 상황에 우선 순위를 둬야 하는지에 대한 문제는 사회적으로 큰 논란이 될 수 있다.


이런 여러 가지 문제 때문에 국내는 고속도로 및 특정 도심 주행 상황에서 반자율주행으로 생활편의 제공 능력을 검증받았음에도 관련 사업이 중국이나 미국보다 느린 감이 있다. 미국은 캘리포니아주, 중국은 베이징, 상하이, 광저우 등에서 자율주행 로보택시가 시범적으로 운행하고 있다. 로보택시를 운행하는 동안 발생했던 교통사고는 한 건도 집계되지 않았다고 한다.

하지만 엄밀하게 미국과 중국은 사고가 발생하지 않은 것이 아니라 뛰어난 기술력으로 예방했다고 볼 수 있다. 자율주행 자동차의 핵심은 센서와 AI이다. AI가 발달할수록 주변 환경과 운행 중인 지역의 지도를 정확하게 인식해 데이터를 분석하고 처리한다. 데이터 분석을 통해 운행 중인 동안 센서는 차량제어 기술력을 통해 사고를 예방하고 도로 위의 위험 상황이 발생하기 전에 문제를 식별하기 때문에 사고의 발생 확률을 낮출 수 있다.

기업이 해결해야 할 자율주행 기술의 핵심은 AI와 빅데이터 수집, 분석을 얼마나 빠르고 정확하게 하느냐가 될 것이다. 데이터 부문도 스토리지를 보관할 공간과 지속적으로 변화하는 도로 환경과 센서 데이터, 관련 소프트웨어 등을 각각 개발하는 방향으로 발전할 전망이다. 물론 자율주행 자동차의 데이터는 민감한 개인 정보를 포함할 수 있기 때문에 데이터 보호와 관련된 기술적 조치도 당연히 필요하다.


자율주행 산업은 미래 교통수단을 재편할 중요한 기술로 자리잡아가고 있다. 기술적 혁신과 수용성의 균형을 맞추는 것이 성공적인 기술 도입을 위한 열쇠가 될 것이다. 기술적 요소와 사회적으로 쟁점이 될 수 있는 과제들을 정부, 기업, 시민들이 함께 고민하고 풀어나가야 한다. 이를 토대로 자율주행 기술을 개발하는 기업들을 적극적으로 지원한다면 4차 산업혁명의 한 부분인 완전 자율주행 교통시대를 안정적으로 맞이할 수 있을 것이다.