노형주 한국자동차연구원 자율주행기술연구소 실장(출처=위즈경제)

[위즈경제] 이정원 기자 =자율주행차량이라는 개념이 모호했던 90년대 말, 2000년대 초 SF영화는 다양한 형태의 자율주행차를 등장시키며, 많은 이들에게 신선한 충격과 함께 미래차에 대한 기대감을 자극했습니다. 

그로부터 수십 년이 지난 현재 자율주행차는 더 이상 SF영화에 등장하는 공상이 아닌 현실 기술로서 우리에게 다가왔습니다.

국내외에서 자율주행차량 도입을 위한 실증연구가 있어왔고, 지난해 미국 샌프란시스코에서는 GM(제너럴모터스)의 크루즈와 구글의 웨이모가 상업용 무인 자율주행 택시를 운영하면서 세계적인 주목을 받기도 했습니다.

다만, 자율주행차량이 우리 일상으로 다가오면서 이에 따른 문제점도 하나둘씩 드러나고 있습니다.

GM의 크루즈는 운행을 시작한 후 출동 중인 소방차를 막고 행인을 치는 등의 사고가 잇따라 발생했으며, 이에 크루즈는 운행 두달여만에 자율주행 택시 운행을 중단했습니다.

여기에 자율주행차량에 대한 소비자들의 불안도 높다는 조사 결과도 나왔습니다.

미국 투자전문매체 벤징가는 미국자동차협회(AAA)의 연구 자료를 인용해 AAA 연구에 참여한 운전자의 과반 이상인 66%가 자율주행차에 대해 우려를 표하고 있다고 밝혔습니다.

이 같은 조사 결과에 대해 AAA 관계자는 “탑승자가 차량의 자율주행 기술에 대한 과도한 믿음으로 인해 사망에 이르는 사건이 알려지면서 자율주행차량에 대한 공포감이 조성됐기 때문”라고 내다봤습니다.

이러한 가운데 해당 조사 결과를 반영하듯 올해 미국에서 구글 웨이모 로보택시를 시민들이 불태우는 사건이 벌어지기도 했습니다. 해당 사건에 대한 자세한 원인은 밝혀지지 않았지만, 현지 매체들은 완전무인택시 운영으로 인한 안전사고가 대중의 분노를 표출된 것이라는 분석을 내놨습니다.

이에 향후 자율주행 기술 도입에 있어 대중의 불안감 해소를 위해서는 안전성 확보가 무엇보다 필요하며, 이는 곧 모빌리티 업계 풀어야 할 과제가 될 것으로 보입니다. 그렇다면 자율주행차량의 안정성을 확보하고 대중들의 신뢰도를 높이기 위해선 어떤 노력이 필요할지 노형주 한국자동차연구원 자율주행기술연구소 실장과 함께 이야기를 나눠놨습니다.

다음은 노형주 실장과의 일문일답

Q1. 최근 미국에서 일어난 자율주행 택시 웨이모 방화 사건 등 자율주행 기술에 대한 대중의 불안이 커지고 있다는 분석에 대해 어떻게 보고 있나요?

단순히 하나의 사건만으로 자율주행에 대해 사람들의 신뢰도가 떨어졌다고 보기는 어려운 부분이 있는 것 같습니다. 해외 언론에서도 해당 사건에 대해 시민들이 자율주행 기술에 대한 불안이 있다고 추측하고 있는 정도이며, 정확한 원인이 나오지 않았다고 말하고 있습니다. 다만, 자율주행 기술이 도입으로 인한 실질적인 문제가 발생하고 있는 만큼 이에 대한 대비가 필요한 것은 사실입니다.

우선 소비자들이 자율주행 기술은 아직 성숙하고 있는 단계라는 것에 대한 인지가 필요하다고 봅니다. 예를 들어 최근 SNS를 통해 자율주행차량을 운전하는 콘텐츠에 대한 영상을 자주 볼 수 있습니다. 하지만 현재 완전한 자율주행 기술이 도입되지 않은 상태에서 자율주행의 제약과 한계를 모르는 소비자들이 이 영상을 보게 되면 자칫 잘못된 인식을 심어줄 수 있으며, 이는 곧 사고로 이어질 수 있어 굉장히 위험합니다. 물론 해당 영상을 통해 자율주행 기술의 편리성을 몸소 보여줄 수 있는 효과는 있겠지만, 자율주행 기술이 성숙도가 충분히 확보된 이후에 해도 늦지 않다고 봅니다.

Q2. 현재 자율주행 기술의 안전성 기술 수준과 안전성 확보를 위한 해결책은?

여기저기에서 자율주행 레벨4라는 단어를 쉽게 볼 수 있어 머지않아 기술 구현이 일어날 것 같은 분위기입니다. 하지만 현재 자율주행 기술은 운전자를 보조하는 정도의 서비스를 제공할 수 있는 수준으로 차량이 스스로 주행할 수 있는 레벨4 구현에는 아직 시간이 필요한 상황입니다. 여기에는 다양한 이유가 있는데 먼저 자율주행차량에 탑재되는 인지센서의 한계를 들 수 있습니다. 

자율주행차량에 탑재되는 대표적인 센서로 카메라, 레이더, 라이다 등이 있으며, 해당 센서들은 각기 다른 장단점을 가지고 있죠. 예를 들어 카메라는 주간에는 큰 문제가 없지만, 야간이나 안개 등 특정 환경에서는 제약이 발생하고, 레이더는 악천후 등에는 강한 면모를 보이지만, 추운 환경에서는 표면이 얼어버려 수신감도가 떨어지고 성능 저하가 일어나게 됩니다. 라이다 센서의 경우에는, 빛의 양이 빠르게 변화하는 환경이나 심야 도로 주행 시 멀리 있는 물체를 감지할 수 있다는 강점이 있지만, 센서가 고가라 일반 양산 차량에 탑재하기엔 부담이 있죠.

이 같은 센서들이 지닌 문제를 해소하기 위해서는 각각의 센서들의 장점을 하나로 합치는 이른바 ‘센서퓨전기술’이 필요합니다. 각각의 센서들의 갖고 있는 장점을 끌어모아서 정확한 오브젝트 검출 정보를 추출할 수 있도록 하는 것이죠. 만약 센서 퓨전을 통해서도 부족한 점이 있다면 이를 보완해 줄 새로운 센서를 추가로 탑재하는 방식을 통해 자율주행 기술의 안정성을 극대화할 수 있습니다.

Q3. 자율주행 기술 안전성 확보를 위한 향후 계획은?

현재 자율주행차량에 사용되는 카메라, 레이더, 라이다 등 전통적인 센서 외에도 새로운 센서들이 계속해서 개발되고 있는 상황입니다. 이들 센서는 항공, 의료 등을 목적으로 개발됐지만, 모빌리티 분야에서도 충분히 역할을 수행할 수 있을 것으로 보고 있습니다. 

다만, 국내에는 카메라, 레이더, 라이다 등의 모듈을 생산하는 다양한 업체들이 있지만, 신규 센서에 대해서는 투자를 주저하고 있는 상황이죠. 아울러 신규 센서 사업은 만들어지지 않은 태동기에 머물고 있는 상황이라 앞으로는 신생기업(스타트업)의 역할이 중요해질 것으로 보고 있습니다. 이에 신생기업 육성을 위한 지원을 통해 새로운 산업 생태계를 구축하기 위해 힘을 쏟고 있습니다.

아울러 자율주행 기술 부품∙시스템 개발뿐만 아니라 검증 체계를 구축해야 할 필요가 있습니다. 현재 내연기관 차량에 대한 차량 충돌 테스트, 제동 기준, 평가 기준 등은 수십 년간 쌓인 데이터가 있습니다. 다만, 차량 인지 센서에 대한 평가나 검증 체계가 전세계적으로 수립되지 않았고 이제 막 시작하는 단계라고 할 수 있습니다. 자율주행 기술은 사람의 생명과 직결되는 문제이기에 자율주행차량의 눈이 되는 인지 센서에 대한 검증 표준, 테스트 기준을 수립하는 것이 중요한 과제라고 할 수 있습니다.