연비 향상 기술과 하이브리드 자동차, 전기 자동차 같은 친환경 자동차 기술 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 예상되는 가운데 자동으로 주행, 정지, 주차까지 하는 스마트 자동차 시스템 기술도 이미 현실화하고 있다. 궁극적으로는 사람이 운전하지 않고 목표지점만 입력하면 스스로 갈 수 있는 연구도 활발하다. 지난 5월 말 구글은 핸들이나 가속 페달, 브레이크가 전혀 없이 출발·정지 버튼만 있는 무인 자동차를 공개했다. 차에 탄 후 목적지만 말하면 알아서 목적지까지 이동하는 것이다.

당시 구글이 선보인 무인 자동차는 2인승 시제품으로 핸들, 가속페달, 브레이크가 전혀 없이 출발·정지 버튼만 있는 단순한 차량이었다. 이 차는 차에 탄 후 목적지를 말하면 자동차가 알아서 목적지까지 이동한다. 구글의 무인 자동차 실험은 아직 상용화하지 않았다. 하지만 벤츠, 아우디, 볼보 등 선진국 자동차기업들은 장기간 연구개발을 통해 차 간 거리, 보행자 인지, 속도 조절, 자동 주차 기술 등을 이미 상용화했다. 완전한 무인 자동차는 아니지만 부분적으로 자가 판단하고 움직인다는 점에서 무인 자동차로 가기 위한 전 단계다.

이 가운데 자동차 사고를 막을 수 있는 기술은 자율응급제동시스템(AEB)이다. 교통사고 사전 대응 시스템으로 불리는 이 기술은 레이더와 레이저, 비디오를 이용해 교통사고가 임박했음을 스스로 계산한다. 운전자가 미리 설정해 놓은 차 간 거리가 유지되지 않으면 소프트웨어로 브레이크를 자동으로 조작한다. 볼보자동차가 이런 기술을 세계 최초로 적용한 '시티 세이프티' 기능을 실제로 선보였다. 차 간 거리를 유지할 뿐만 아니라 보행자가 나타났을 때 차량이 스스로 속도를 줄이는 게 핵심이다.

현재 무인 자동차는 카메라는 물론 각종 레이더와 센서가 신호등의 변화와 주변 차량의 움직임, 차선, 갑작스러운 장애물 출현 같은 다양한 도로 상황의 변화를 읽고 스스로 능동적으로 대응하는데 초점이 맞춰져 있다. 정밀한 카메라와 레이더, 센서 등 하드웨어가 중요하다.

그렇지만 이런 하드웨어를 자동차에 탑재한다고 무인 자동차가 될 수 있는 것은 아니다. 하드웨어가 받아들인 방대한 데이터를 눈 깜짝할 시간에 연산해야 하는 데이터처리기술이 필요하다. 시시각각 변하는 주변 환경을 실시간 데이터로 가공, 최적의 결과를 내놓고 자동차를 제어하는데, 이것은 컴퓨터 사이언스와 직결된다. 그렇기 때문에 수 억 건의 데이터를 눈 깜빡 할 사이에 읽어 들여 최적의 검색결과를 내놓는 기술을 오랜 기간 축적해 온 구글이 무인 자동차 시장에서 가장 큰 위협이 되고 있는 것은 어찌면 당연한 이야기다.

안전 운행을 돕는 최첨단 편의장치들이 자동차에 속속 들어오고 있다. 여기에는 운전자의 생체 신호를 분석하는 기술이 활용된다. 고속도로 사망사고의 주요 원인으로 지목되는 졸음운전을 막아주는 기술도 이미 나왔다. 졸음운전 경보장치는 자동차 내부 카메라가 운전자의 눈이 깜빡이는 속도와 초점을 인식해 졸음운전을 경보한다.

또 운전자 눈의 움직임과 핸들 조작 상태, 운전자 호흡 등으로 혈중알코올 농도를 분석, 음주운전 여부를 판단해 속도를 줄이거나 아예 시동이 걸리지 않도록 하는 음주운전 방지장치도 나와 있다. 일본 도요타가 개발한 시스템은 운전을 시작하기 전에 핸들을 잡는 운전자 손의 땀 성분 등을 분석해 혈중알코올농도를 측정하기도 한다. 운전자의 눈동자 움직임을 분석해 초점이 지나치게 흔들리면 음주운전으로 판단하고 자동으로 정지하는 시스템도 일부 자동차에 적용됐다.

스스로 움직이면서도 안전한 운행을 가능케 하는 '똑똑한' 자동차는 첨단 과학기술의 발전과 이른바 '빅데이터'를 처리하는 컴퓨터 사이언스의 진보로 이미 우리 눈앞에 현실이 됐다. 교통 체증에서 벗어나 자동차에 탑승한 채로 책을 보거나 업무를 볼 수 있는 시대가 다가오고 있다.

김민수 과학칼럼니스트

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