명절이나 평소 출퇴근할 때 도로 위에서 시간을 허비하는 직장인들이 AI시대에 가장 원하는 기술은 자동차의 자율주행일 것이다. 활용도가 무궁무진한 AI와 기존 산업의 만남. 이것이 바로 ‘AI+x’다.

자동차 분야 ‘AI+x’의 산물인 자율주행차는 개인의 편의 뿐만 아니라 도로교통사고 피해에 의한 사회적인 비용 때문이라도 필요하다. 2019년 기준 교통사고분석시스템에 따르면 25조9592억 원에 달하는 어마어마한 도로교통사고 비용이 발생하고 있는데, 자율주행자동차를 활용하면 ▷사람보다 더 나은 자동 제어 기반 운전 지향 ▷교통사고 발생 원인의 98%인 운전자 요인 제거 ▷운전자의 전방주시 태만으로 인한 사고 발생 가능성 제거가 가능하다. 이처럼 편리함과 사회적 비용 및 교통사고 사망자 감소 등 여러 측면에서 자율주행은 필요한 기술이다.

요즘 자동차 관련 뉴스에서 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)라는 용어가 많이 사용된다. 해당 시스템은 주행의 안전에 도움이 되는 기술인데, 운전자가 설정한 속도로 자동 운행하고 적정 차간거리를 유지하는 ASCC, 전방 차량이나 보행자를 감지해 차량을 자동으로 긴급 제동해주는 AEB, 방향지시등 조작 없이 차로를 이탈하면 자동으로 핸들을 조향하는 LKAS, 후측방 사각지대 차량을 감지해 경보해주는 ABSD로 구성돼 있다.

ADAS가동과 자율주행을 위해 필요한 장치로는 카메라 레이더(Radar : Radio Detecting And Ranging) 라이다(LiDAR : LIght Detection And Ranging) GPS 등이 있다. 자율주행차량은 전후방과 좌우측의 카메라를 통해 360도 시야를 확보한다. 비와 안개 또는 밤과 같이 시인성이 낮을 때와 해를 정면으로 마주볼 때 사물의 인식이 제대로 안되는 단점을 보완하고 정확한 거리를 판단하기 위해 레이더를 사용한다. 레이더는 시인성의 한계를 가진 카메라를 보완해 모든 각도에서 물체를 감지하지만 물체의 유형을 감지하지 못하는 한계가 있기 때문에 라이다가 추가로 필요하다. 최신 스마트폰에 탑재돼 주목을 받았던 라이다는 주변 차량과 보행자의 형태와 위치 데이터를 제공해 앞 상황 등을 알 수 있도록 해준다. 마지막으로 GPS를 통해 얻은 교통상황에 대한 정보를 취합한다. 최종적으로 고성능 컴퓨터 모듈이 센서들의 데이터를 종합해 판단하고 처리하여 자율주행차량이 움직이게 되는 것이다.

하지만, 이러한 시스템과 장치가 있다고 자율주행자동차가 사고를 완벽하게 피할 수 있는 것은 아니다. 환경적인 요인에 의해서 충분한 데이터를 획득하지 못하는 경우도 있고 차량 내 전원이 불안정해 센서와 컴퓨터가 제대로 작동하지 못할 수도 있으며 센서의 고장이 발생할 수도 있다. 그래서 아직은 운전자의 통제가 있어야 완벽에 가까운 자율주행이 가능하다.

현재 우리나라 자율주행은 특수한 경우에만 운전자가 개입하는 조건부 자율주행 수준이다. 얼마 전 2024년 내 운전자는 필요하지만 주변 환경에 관계없이 자동차가 스스로 모든 기능을 제어하는 고도 자율주행(4단계)을 시험하고, 2025년엔 상용화할 것이라는 H사의 발표가 있었다.

하루가 다르게 발전하는 AI기술을 고려해 볼 때 머지않아 자율주행차가 도로 위를 달리고 스스로 주차장에 주차하는 모습을 볼 수 있을 것 같다. 이런 날이 온다면 운전은 스트레스가 아니라 일상생활의 즐거운 한부분이며 교통사고 또한 줄어 사회적 비용 감소와 인간의 생명 연장에도 도움이 될 것이라고 확신한다.

한국폴리텍대학 동부산캠퍼스 자동차과 교수