자율주행차는 사람의 조작 없이도 운행이 가능한 차세대 기술이다. 부분적이나마 자율주행이 가능한 ‘레벨 2’ 수준의 차량이 이미 팔리고 있으며, 내년부터는 사실상의 본격적인 자율주행차인 ‘레벨 3’ 수준의 차량이 나올 것으로 예상된다.
하지만 단순히 차량이 진화하는 것만으로는 부족하다. 차량을 둘러싼 인프라, 그리고 각종 법률과 제도 역시 이에 따른 진화가 필요하다. 이를테면 자율주행차가 운행 중 사고를 일으키면 그 책임은 탑승자가 지는지, 아니면 차량 제조사가 지는지 등을 현재 법규상으로는 분명히 가리기 힘들다. 그리고 자율주행차의 원활하고 주행을 위해서는 신호 체계를 비롯한 도로 관리 시스템 역시 진화할 필요가 있다.
자율주행차 규제혁신 로드맵 2.0 (출처=국토교통부)
이러한 계획이 차질없이 진행된다면 기존의 법규나 제도만으로는 명확하게 판별할 수 없던 자율주행차의 정비 및 관리, 그리고 운행 자격 및 법적 책임 등을 확립할 수 있을 것으로 보인다. 그 외에 국토교통부는 자율주행차 및 관련 인프라에 대한 기업들의 기술 개발을 독려하는 지원책도 마련할 것이라고 밝혔다.
현대자동차, 내년 상반기 레벨3 차량 출시, 레벨4 차량 시험 운행
이 시장을 둘러싼 국내 관련기업들의 움직임도 눈에 띈다. 현대자동차그룹은 내년 중 레벨3 수준의 자율주행차를 정식으로 상용화할 계획이다. 이에 해당하는 첫 차량은 내년 상반기 출시될 대형 세단인 ‘제네시스 G90’의 완전변경 모델이다.
레벨3 자율주행 시스템이 적용될 신형 제네시스 G90 (출처=현대자동차)
빠르고 안전한 자율주행 돕는 라온피플 교통 솔루션
인공지능(이하 AI)나 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등의 미래 기술을 교통체계에 접목시켜 한층 안전하고 원활한 자율주행 환경을 구축할 수 있도록 돕는 차세대지능형교통체계(이하 C-ITS) 관련 기업의 행보도 눈에 띈다. AI 전문기업 라온피플이 선보인 스마트 교통 분석 시스템 및 자율협력주행 솔루션이 대표적이다.
도시 교차로 교통 정보를 한눈에 보고 판단할 수 있는 스마트 교통 분석 시스템(출처=라온피플)
스마트 교통 분석 시스템은 AI 카메라로 교차로를 지나는 모든 차량과 사람의 정보를 실시간으로 분석해 차종이나 차로, 회전방향 별 교통량 등의 데이터를 획득, 신호 개선이나 차량 운영, 그리고 교통 정책의 수립에도 이용할 수 있다. 또한 시간, 날짜, 계절별 교통 통계를 바탕으로 AI 강화학습을 하는 것도 가능하다. 이를 통해 도시 전체 교차로 신호를 AI로 제어해 혼잡을 줄이고 통행속도를 높일 수 있다.
자율주행 차량을 도와 도로 위험 정보를 미리 알려주는 자율협력주행 솔루션 (출처=라온피플)
이러한 시스템을 바탕으로 스마트 교차로, 보행자 돌발 정보 검지 등도 가능하며, 차량과 탑승자에게 급정거, 낙하물 등의 사고 위험정보를 실시간으로 알릴 수 있는 자율협력주행 솔루션을 구현할 수 있다. 악천후 등으로 인해 자율주행차량에 탑재된 센서의 기능이 약화되거나 사각지대가 발생할 경우에도 유용하다.
라온피플의 관계자는 취재진과의 인터뷰에서 “자율주행차의 대중화는 단순한 차량의 변화를 넘어 교통 인프라 및 관련 제도, 법률을 비롯한 교통 생태계 전반의 변화로 이어진다”며 “이번에 국토교통부에서 발표한 로드맵의 내용이 순조롭게 현실화된다면 우리와 같은 관련 기업들도 더 많은 기회를 얻을 것”이라고 의견을 밝혔다.
동아닷컴 IT전문 김영우 기자 pengo@donga.com