자율주행 자동차

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1. 개요
2. 상용화 시 예상되는 변화
2.1. 교통사고 감소
2.2. 자동차와 연관된 범죄의 변화
2.2.1. 사이버 공격 증가
2.2.2. 교통범죄 감소
2.2.3. 차량 절도 감소
2.3. 긴급 서비스 향상
2.4. 자동차 소유 구조 변화
2.5. 차량의 거주성 강조
2.6. 운수 서비스 및 운송관련 일자리 변화
2.6.1. 택배
2.6.2. 화물차
2.6.3. 버스, 노면전차
2.6.4. 택시
2.6.5. 철도
2.7. 운전 소외 집단의 차량 이용 활성화
2.8. 교통 자원의 효율성 증가
3. 진행 상황
3.2. 적응 속도 유지(Adaptive Cruise Control)
3.3. 차로 유지(Lane Keep)
3.4. 진로 변경(Lane Change)
3.5. 앞지르기(Overtaking)
3.6. 고속도로 자동 주행
3.7. 교차로 통과
3.8. 스쿨버스 인지 후 일시정지
3.10. 자동 주차(Auto Park)
3.11. 주차장 무인 이동(Summon)
3.12. 공사 구간 통과
4. 개발 방식
5. 개발 현황
6. 출시 및 상용화 현황
7. 주요 업체
8. 군용차
9. 이륜차
10. 논란 및 문제점
10.1. 안전성
10.2. 사고 발생 시 주체 여부
10.4. 사고 사례
10.5. 가이드하우스 인사이트의 평가에 대한 오해
11. 기타
12. 창작물에서
13. 관련 문서



1. 개요[편집]


자율주행자동차(Autonomous Vehicle)란 운전자의 개입 없이 주변 환경을 인식하고 주행 상황을 판단해 차량을 제어함으로써 스스로 주어진 목적지까지 주행하는 자동차를 말한다


자율주행의 개념은 1960년대에 벤츠를 중심으로 제안됐고, 1970년대 중후반부터 초보적인 수준의 연구가 시작됐다. 초기에는 아무런 장애 요소가 없는 시험 주행장에서 중앙선이나 차선을 넘지 않는 수준이었으나, 1990년대 들어 컴퓨터의 판단 기술 분야가 크게 발전하면서 장애물이 개입되는 자율주행 분야가 본격적으로 연구되기 시작했다.

한국에서도 1990년대 후반부터 국책 교통연구기관과 고려대학교 한민홍 연구팀을 중심으로 본격적인 연구에 돌입했으며, 잘 알려져 있지 않지만 2000년대 초반 이미 경기도 고양시파주시의 자유로에서의 자율주행 기술을 상당 수준으로 완성하는 데 성공했다. 이 시스템은 교통연구원에서 개발한 것인데, 현재의 자율주행 시스템처럼 임의의 경로로 다닐 수 있는 것이 아니고 자유로 내에서 정해진 진출입로를 오가는 시스템이었다. 이 시스템은 2대의 컴퓨터를 활용하는데, 한 대는 교통 환경에 대한 정보를 수집ㆍ판단해 주행을 통제하고, 다른 한 대는 주행에 대한 정보를 받아 차량의 운동을 통제하는 것이었다.

2010년대에는 딥러닝을 이용한 자율주행 기술 연구가 급진전되어 상용차에 제한적으로 탑재되고 있다. 2012년 발표된 IEEE의 보고서에 의하면, 2040년에는 전 세계 차량의 약 75%가 자율주행 자동차로 전환될 것으로 예상된다.

미국 자동차기술 학회(SAE)의 자율주행기술 발전 6단계
자동화
단계

특징
내용
사람이 주행환경을 모니터링 함
Level 0
비자동
(No Automation)
운전자가 전적으로 모든 조작을 제어하고, 모든 동적 주행을 조장하는 단계
Level 1
운전자 지원
(Driver Assistance)
자동차가 조향 지원시스템 또는 가속/감속 지원시스템에 의해 실행되지만 사람이 자동차의 동적 주행에 대한 모든 기능을 수행하는 단계
Level 2
부분 자동화
(Partial Automation)
자동차가 조향 지원시스템 또는 가속/감속 지원시스템에 의해 실행되지만 주행환경의 모니터링은 사람이 하며 안전운전 책임도 운전자가 부담
자율주행 시스템이 주행환경을 모니터링 함
Level 3
조건부 자동화
(Conditional
Automation)
시스템이 운전 조작의 모든 측면을 제어하지만, 시스템이 운전자의 개입을 요청하면 운전자가 적절하게 자동차를 제어해야 하며, 그에 따른 책임도 운전자가 보유
Level 4
고도 자동화
(High Automation)
주행에 대한 핵심제어, 주행환경 모니터링 및 비상시의 대처 등을 모두 시스템이 수행하지만 시스템이 전적으로 항상 제어하는 것은 아님
Level 5
완전 자동화
(Full Automation)
모든 도로조건과 환경에서 시스템이 항상 주행 담당
※ 자료: 자율주행기술동향-기술수준 구분, 한국교통연구원, 2016.04.[1]

기존 미국 교통부 산하 도로교통 안전국(NHTSA)의 2016년 10월 이전 자동차 자동화레벨 5단계 (0~4단계) 구분에 따르면#, 1단계는 특정 기능의 자동화 단계인 선택적 능동제어 단계이다. 현재도 많은 자동차에서 지원하는 차선이탈경보장치나 크루즈 컨트롤 등의 기능이 이 단계에 속한다. 2단계는 테슬라오토파일럿처럼 기존의 자율주행 기술들이 통합되어 기능하는 통합적 능동제어 단계로, 운전자들의 시선은 전방을 유지시키지만 운전대와 페달을 이용하지 않아도 된다. 3단계는 차량이 교통신호와 도로 흐름을 인식해 운전자가 독서 등 다른 활동을 할 수 있고 특정 상황에서만 운전자의 개입이 필요한 제한적 자율주행 단계로, 웨이모가 이 단계에 속한다. 최고등급인 4단계는 모든 상황에서 운전자의 개입이 필요 없는 완전자율주행 단계[2]다. 한국에서는 현대자동차의 수소전지차 넥쏘서울특별시에서 강원도 평창군까지 서울-평창간 고속국도를 자율주행 기능만 이용해 완주하는데 성공했으며, 광주 산업단지 대개조 계획엔 자율주행교통시스템 구역을 설치할 예정이다.#

2016년 10월 NHTSA는 미국 자동차 학회(SAE)의 J3016 문서에 명시된 자율 수준을 공식적으로 채택하여, 현재는 위의 표 내용처럼 6단계로 구분하고 있다.(기존: 5단계 → 변경: 6단계)#


2. 상용화 시 예상되는 변화[편집]


상용화되면 전체 교통사고의 95%가량을 차지하는 운전자 부주의에 의한 교통사고와 보복운전을 줄일 수 있다고 기대된다. 또한, 인간 운전자를 완전히 대체하게 되면 교통정체의 감소를 가져오고 교통경찰과 자동차 보험이 필요 없어질 것이다.

아예 수동운전 기능이 없는 차량이 받아들여질 수 있는지는 여전히 논란거리다. 웨이모 개발진은 가능하다고 자신했지만 현실성이 없다는 경영진의 주장으로 접은 바 있다. 사실 소비자 입장에서는 목숨을 기계에 맡기고 있으므로 심리적으로라도 수동운전이 가능한 차를 좀 더 안심하고 선택할 가능성이 높다.[3] 또한 해일이나 태풍 같은 재난 상황이나 범인을 쫓는 경찰차, 도로가 아닌 곳에서의 운전, 모터스포츠 등은 인공 일반 지능과 더불어 효율적인 사용자 인터페이스[4]가 나오지 않는 이상 수동운전의 수요 자체는 언제까지나 있을 것으로 보인다.

그러므로 자율주행차 상용화 초반에는 만약의 사고에 대비하여 언제든 수동운전을 할 수 있도록 운전면허를 가진 사람이 운전석에 의무탑승하도록 법제화할 가능성이 상당히 높고, 어느 정도 시간이 지나서 안정성이 확실히 입증되면 이러한 조치도 사라질 것이다.[5] 미국 캘리포니아에서는 실제 이런 규정을 추진 중이나 웨이모는 반대 입장을 보이고 있다.

또한 사람을 대체할 수 있는 기술이다보니 일자리 문제도 불거지고 있다. 이 문제는 특히 운수업계의 B2C 서비스 종사자에 해당하는 승용차 기사들이(택시기사 + 기타 개인 운전사) 해당될 것이다. 이미 우버 문제도 있으나, 자율주행차까지 상용화 된다면 사실상 설 자리가 거의 없다. 자율주행택시와 기존 수동택시가 공존하기 시작할때부터 운행시간(자율주행차는 기초 점검이나 충전 및 주유 시간 등은 요구되지만 인간만큼의 휴식시간보다 압도적으로 적을 수 밖에 없다)이나 인건비 문제로 기본요금부터 크게 불리해지면서 급격히 줄어들 가능성이 많다. 여러 국가나 주요 기업의 정책 및 계획상 당장 2030년대부터 급격한 일자리 감소 위기에 처한다. 인구밀집 지역의 카 쉐어링 문화 대형 확산도 동반되면 거의 답이 없다. 버스나 다른 대형차 기사는 의외로 운전 외 부분 때문에 지금의 버스 기사와는 미묘하게 다르지만, 버스기사(이건 사실상 형식적인 위치) 겸 과거의 버스 차장 겸 경호원 비슷한 자리로 유지될 수 있다. 현재의 지하철 기관사와 똑같은 의미. 다수의 승객을 태운다는 것은, 1인 혹은 2인 승객을 위한 택시와 달리, 운전 외 변수에서 주관적 판단과 융통성이 많이 필요할 수 있으므로 입장이 크게 다르다. 장거리 버스는 더더욱 그렇다. 자동차 주행보다 단순한 지하철이 왜 100퍼센트 자동 운행체계가 이론적으로는 가능함에도 운전사를 두는지에 대해 생각해보면 된다. 특정지역 교통혼잡이 발생하는 날 특정역에서 정차를 길고 짧게 하거나 지하철 내 비상사태시 대처 같은 것이 필요하기 때문이다. 물론 길게 보면 전철이나 버스 등도 무인 택시보다 많이 늦어질 뿐 장기간이 지나 4차산업혁명이 완료되기 전에는 중앙통제 체계를 완성시켜 기사가 인공지능으로 교체될 가능성이 높다.

2.1. 교통사고 감소[편집]


2018년 기준으로 전 세계적으로 약 100만 명의 사람이 사람 운전자에 의해서 죽고 있다. 미국의 경우 연간 3만7천명, 한국은 3781명이 사람 운전자의 실수로 사망하고 있다. 31초마다 세계에서 1명, 2시간 19분마다 한국에서 1명이다.

2.2. 자동차와 연관된 범죄의 변화[편집]


자동차 운행의 투명성이 높아지고 자동차를 운전하는 일이 줄어들게 되어 자동차 절도나 대포차, 교통사고와 관련된 범죄는 감소할 것이라고 예상된다. 반면에 자율주행 자동차 해킹 등 교통체계에 대한 사이버 범죄는 더 증가할 것이다.


2.2.1. 사이버 공격 증가[편집]


자율주행 자동차는 자동차의 전 조작 과정이 네트워크와 컴퓨터에 의해서 일어나기 때문에 해킹에 취약해질 가능성이 매우 높아진다. 자율주행 자동차가 대중화 된 미래에 해킹이 발생한다면 교통이 마비되는 사태가 발생할 것이기 때문에 교통체계에 대한 사이버 공격을 예방하고 관리하는 것이 매우 중요해질 것이다.

또한 자율주행 서비스를 운영하는 업체에게도 법적으로 보안 및 서비스 안정성 관리 의무를 부과하고 보안사고 발생 시 법적 책임을 지도록 하는 제도를 더 강화해야 할 것이다.

2.2.2. 교통범죄 감소[편집]


자율주행 차가 완전히 보급되면 차량을 운전할 필요 자체가 없어지게 되어 음주운전, 난폭운전, 뺑소니, 보복운전 등의 차량과 관련된 범죄행위도 완전히 사라질 것이다. 인간이 직접 운전하는 자동차와 자율주행 자동차가 공존할 경우에도, 관련 범죄를 저지른 사람은 자율주행 자동차만 이용하도록 한다면 이들이 재범하는 일 자체가 없어질 것이다.

다만, 예시로써 쓰인 영상의 상황은 현재로썬 완벽하게 불법이다. 테슬라의 자율주행 기능도 현재로선 주행보조에 불과한 레벨2이며, 운전자가 항시 핸들을 잡고 있을 것을 요구하기 때문. 특히 탑승자들의 손에 맥주캔까지 들려있는걸 봐선 음주운전에 엄격한 미국 특성상 걸리면 음주운전 및 기타 여러가지 교통법 위반으로 엄격하게 처벌될 가능성이 높다. 그리고 불법 여부를 떠나서 미완성된 기술을 이렇게 과신하다간 진짜 죽는다.
하지만, 미국의 일부 주는 운전자가 특정되지 않으면 처벌이 불가능함으로 셋 다 운전하지 않았다고 우겨대고 이를 반박할 만한 CCTV가 없다면 음주운전으로는 처벌받지 않는 것도 미국의 현행법상 가능은 하다. 대신 차량 방치 및 관리소홀으로 차주가 (음주운전보다는 약한) 처벌을 받겠지만. 실정법상으로는 어린아이나 애완동물이 키가 꽂힌 채로 방치된 자동차를 운전하는 것과 비슷하게 보고 차주를 처벌 및 사고시 손해배상 책임을 물린다고 한다.


2.2.3. 차량 절도 감소[편집]


또한 자율주행 차량은 서버와 주변 차량 및 교통 시설물과 지속적으로 통신하게 됨으로 5G 같은 차세대 이동통신망과 스마트폰 그리고 생체 인식 등의 첨단 기술을 통해 차량을 제어함으로써 도난이 사실상 불가능해질 것으로 예상된다.[6] 이에 따라 차량 이용자에 대한 인증절차도 기존의 이모빌라이저나 스마트키보다 보안성이 대폭 높아질 것으로 예상된다.


2.3. 긴급 서비스 향상[편집]


경찰차와 구급차 그리고 소방차도 자율주행으로 운행되면, 구급대원은 도로상황과 운전에 신경쓸 필요없이 환자 응급처치에만 신경쓸 수 있을 것이며, 출동 시 다른 자율주행 차량들은 긴급자동차 접근 전 미리 자동으로 양보하게끔 제어되고 교통신호도 긴급차량을 위해 신호가 자동으로 바뀌도록 프로그래밍 되면 출동 시간도 대폭 단축될 것이다.

또한 무인 순찰차 운영 등 치안 서비스의 개선도 이루어질 것이다.

2.4. 자동차 소유 구조 변화[편집]


최근 우버 등 공유서비스가 발달하면서 10대부터 일찍 운전을 배우는 미국에서는 10대들이 운전을 배우지 않는 비율이 늘어나고 있다고 한다. 또한 10대가 운전을 시작하면 보통 미국 부모들은 저렴한 자동차를 한대 더 구입하는 것이 일반적이었으나, 공유 서비스가 발달함으로서 추가적인 자동차 구매보다는 공유 서비스를 이용하는 쪽으로 변화하고 있다는 것이다. 이 문제는 단순히 차가 비싸서라는 원인부터 시작해, 장기적으로 1인~2인 이동을 현재의 자동차 운전체계가 아닌 스마트 모빌리티 또는 로보택시쪽으로 편입시켜서 지금까지의 비효율적인 자원 낭비를 줄이고자[7] 하는 기조로 갈 가능성이 있고, 그러기 위해서는 자동차를 장기 소유하여 자산관리하듯 사용하기보단 지금의 스마트폰처럼 플랫폼 사용료를 내면서 임대 혹은 구독, 단기 소유의 형태로 소유구조 재편을 유도할 수도 있다.

또 이런 자율주행 기능으로 수익을 올릴 수 있게 되면 일론 머스크는 자율주행 기능의 가치는 1억 - 2억가량에 다다를 것으로 예측하고 있어서, 이렇게 된다면 자율주행 자동차의 가격은 일반 사람들이 구매하기에 상당히 비싼 자산이 되어 자율주행 자동차를 소유하는 것은 현재에 집을 소유하는 것만큼의 문화가 될 수 있다. 대부분의 사람들은 그런 자율주행 자동차를 지금 택시보다 더 저렴한 비용을 내고 이용하는 형태로서 자동차 소유를 갈음하게 될 것으로 예상된다.[8] 또는 반대로 정부에서 자율주행 기능의 가치를 무시하고 억지로 서민용 저가 자율주행 차량을 만들도록 규제할 수도 있다. 한국과 일본의 경차 우대 조치나 과거 대우서민차와 티코의 출범 계기와 같이 말이다. 당연한 것이 아무리 택시나 자율주행 대여 서비스가 있다 한들 자차 소유를 선호하는 데는 여러 이유가 있기 때문이고 제일 저렴한 모델이 1~2억을 호가한다면 차후 자율운행이 완벽해지고 수동운전을 하지 않으면 사고율이 낮아지는 것이 입증이 되더라도 공도상에서 수동운전을 금지하는 데 많은 여론의 반발이 있을 것이기 때문이다. 애초에 무엇보다 그런 발언을 한 테슬라의 자동차도 최저가형 모델은 1억원보다는 저렴하다.

이와는 반대로 자동차의 가격이 적정한 수준으로 유지될 가능성도 있다. 자율주행 서비스는 일반 물건과는 다르게 무한한 복제가 가능한[9] 소프트웨어 재화이다. 이론상 무한한 복제가 가능한 소프트웨어이기에 가격을 저렴하게 책정하여 큰 수요를 만들어내고 그 수요를 바탕으로 수익을 얻는 것이 가능하다. 이는 모든 소프트웨어 시장에 적용되는 것으로 하드웨어인 게임기는 할인하는 것이 제작사에 있어서는 손해이지만 게임은 연쇄할인마가 가능한 이유이다. 따라서 자율주행 서비스에 높은 가격을 책정하여 개발 비용을 회수하려는 회사가 있는가 하면, 저렴하게 공급하여 개발 비용을 회수하려는 회사도 있을 것이다. 또한 사실 현대 자동차 산업 자체가 박리다매를 기반으로 돌아가는 시장이라는 점을 간과해서는 안된다. 큰 시장 형성이 없었다면 자동차라는 수많은 첨단 기술이 적용된 제품을 1천만원 정도의 가격에 판매한다는 것은 쉬운 일이 아니었을 것이다.

그리고 무엇보다도 자율주행에 사용되는 인공지능은 더 많은 학습을 할수록 개선되는 특징을 가지고 있다. 기업들이 가격 인하에 관심을 보이면 시장에서 가격적으로 경쟁력을 얻는 것은 물론, 서비스 개선에 필요한 학습 데이터까지 얻을 수 있기에 굳이 고급화를 통해 가격 인상을 할 이유도 없다. 또한 현재 스마트폰 시장에서 자체 생태계 구축이 유행하는 것처럼 자율주행 자동차 또한 다른 분야와의 접목을 통해 많은 부가가치를 창출할 수 있는 분야이기에 기업들이 보급형 차량 시장에 앞다투어 진출하게 될 가능성이 있다.

2.5. 차량의 거주성 강조[편집]


차량 공유 서비스가 활발해지면서, 차량의 개인 소유가 줄어든다는 예상이 있는 반면, 사람이 운전의 부담을 거의 지지 않게 되면서 차량의 거주성이 강조되고, 새로운 활용도가 생겨난다는 예상도 있다.

완전자율주행이 실현되면, 그때부터는 승용차들의 세일즈 포인트가 '운전의 즐거움'이나 '주행성능'이 아닌 '탑승하는 동안의 편의성, 거주성'에 맞추어질 것이다. 예를 들어 집에서 회사까지 출근하는 데 1시간이 걸린다고 할 경우, 이전까지는 1시간 내내 운전자가 운전에 집중하지 않으면 안되기 때문에 간단한 전화통화나 음악감상 같은 행동을 제외하면 아무것도 할 수 없지만 완전자율주행 시대에는 일단 일어나자마자 씻고 차부터 탄 뒤, 식사나 환복은 드라이브스루로 받아서 차안에서 먹고 갈아입고, 충전이나 주유는 차량을 사용하지 않을 시간대에 자동으로 진행되며, 이동 중 업무 준비 등을 차내에서 수행할 수 있게 된다. 즉 승용차는 이러한 개인의 휴식, 리프레시를 위한 편안한 이동 공간으로서 자리매김하게 되는 것.

BMW 100주년을 맞아 롤스로이스에서 내놓은 103EX 컨셉트 카가 좋은 예시인데, 롤스로이스와 연관된 열쇳말 중 하나인 쇼퍼 드리븐의 개념을 확장해 쇼퍼 드리븐 차량의 특징인 뒷좌석의 안락한 거주성은 극한까지 끌어올리면서도 탑승자가 전혀 손댈 필요 없도록 자율주행을 채택한 것이다.

좀 더 나아간다면, 개인 소유 승용차들이 좀 더 주거기능을 강조한 일종의 캠핑카 스타일로 변화하게 될 가능성도 있다. 지금처럼 별도의 운전석 공간을 크게 할애하지 않아도 된다, 지금의 캠핑카들보다 더 작은 크기의 차량으로도 탑승자에게 높은 거주성을 제공할 수 있다. 원룸 정도는 자율주행 차량이 대신할 수 있게 되는 것.[10] 이를 통해 자동차의 오락적 요소가 강해질 것이 예측된다. 이를 영어로 Car Entertainment라 한다.


이스라엘의 전기차 플랫폼회사의 시연 영상. 미래의 자율주행 자동차 플랫폼은 이렇게 할 수 있다는 것이다. 이 상태로 사고 위험 없이 안전하게 자율주행을 할 수 있다면, 저 차체 위에 다양한 형태의 캡을 얹은 뒤 자율주행에 맡겨놓고 운전자는 캡 안의 개인 공간을 자유롭게 이용 가능하게 된다.

이렇게 자율주행차가 소유자의 '주(住)'를 일정부분 대체하는 역할을 하게 되면, 차량 가격은 큰 문제가 되지 않게 된다. 1억 짜리 차량이라 하더라도 몇 년간의 도심지 원룸 임대료 및 보증금과 비교한다면 부담 가능해지는 것. 지금도 순전히 잠만 자려고 고시원이나 원룸같은 극단적인 초소형 주거공간에 어쩔 수 없이 큰 돈을 내는 사람이 많은데, 자율주행 이동의 안전성이 보장되고 거리가 늘어나면 그 돈을 차에 투자해 서울에서 부산까지 출퇴근하는 것도 불가능하지 않다. 이동시간에 차는 자율주행에 맞춰 두고 잠을 잘 수 있으니까.[11] 그쯤되면 캠핑카를 넘어 모바일 하우스의 단계까지 가는 것.[12]

이에 따라 차량의 인포테인먼트 기기도 현재의 라디오나 음악 재생 정도의 단순한 청각매체에서 콘솔 게임이나 노래방, 영화 감상 등 본격적인 엔터테인먼트 기기들로 변화할 것이다. 이미 테슬라의 차량에서 콘솔 게임을 하는 것이 가능하며 곧 출시를 앞둔 테슬라 모델 S/X 리프레시 모델에서는 더 위쳐 3: 와일드 헌트 같은 고사양 게임도 플레이가 가능한 것으로 확인되어 게임기의 역할도 가능해지게 됐다. 그리고 자동차는 차량 자체의 방음, 주행 소음이 심한 도로 위의 환경 때문에 강한 소음이 타인에게까지 들리기 어려운 환경이다보니 노래방 같이 소음 문제로 가정에서는 즐기기 어려운 형태의 엔터테인먼트의 경우 오히려 가정보다 자율주행 차량에 더욱 적합할 수 있다.


2.6. 운수 서비스 및 운송관련 일자리 변화[편집]


자율주행이 본격적으로 도입되기 시작하면 택시 기사, 버스 기사, 택배 기사, 화물차 기사, 철도 기관사를 비롯한 여러 운전직 일자리가 기술적 실업으로 상당수 감소하거나 아예 소멸할 것으로 예측하는 보고서들이 많다. 화물 업계의 물류비 중에 인건비의 비중은 굉장히 높다. 1원이라도 비용을 줄이려고 온갖 수단을 강구하는 사업자들의 입장에서는 비록 초기 투자비용이 상당하더라도 장기적으로는 연간 수천만 원에 달하는 금액을 지급하면서 굳이 인력을 고용할 이유가 없어지기 때문이다. 게다가 인력을 기계로 대체하게 되면 사업자는 노무관리라는 복잡한 문제에서도 완전히 해방될 수 있다. 기계는 노동조합을 만들거나 파업을 하지 않기 때문이다.[13] 사람처럼 일일이 회사에서 4대 보험을 들어주고 퇴직금을 정산할 필요도 없다. 고장이라는 변수는 유지보수 업체에 전화만 걸면 끝이지만 사람이 갑자기 나오지 못하면 사업자는 대체 인력을 구하려고 노력해야 한다. 아직 여러 문제들이 산적한다고 하더라도 모두 기술적인 문제에 불과하기 때문에 장기적으로는 사람의 필요성이 상대적으로 낮고 보안이나 안전상의 문제가 덜한 운송수단부터 자율주행으로 대체될 것이다.

최종적으로는 모든 운전직 일자리가 완전히 자율주행으로 대체되는 방향으로 진행될 것이다. 또한 단기적으로 일자리는 잃지 않더라도 운전이라는 본연의 업무를 자동차에게 넘기고 사람은 차량의 점검이나 유지, 배송, 보안, 관리 등 부수적인 요소만을 담당하게 되면 예전에 비해 운수종사자들의 처우가 더욱 악화될 것으로 예상된다. 버스 기사는 1종 대형과 버스운전자격증을 취득해야 운전이 가능하지만 버스 기사가 안전사고와 무임승차를 방지하는 역할을 하는 안전요원으로 대체되면 운전할 능력이 없는 사람을 고용해도 기술적으로는 문제가 없다. 그래서 이를 사전에 해결하기 위해 자율주행 자동차와 인간의 공존 방법이 필요하다.[14] 특히 대부분의 운전직 일자리는 저소득층과 서민층이 주로 종사하는 직업이라 최저임금이 상승하면서 일자리가 사라지는 것처럼 서민들이 직접적인 타격을 받을 가능성이 매우 높은데 이들의 숫자도 적지 않기 때문에 문제가 더욱 심각하다.[15] 하지만 자동차 관련 인력이 완전히 사라진다는 의미는 아니다. 운전직에 종사하는 사람들의 상당수는 단순히 운전에만 종사하지 아니하기 때문이다. 자율주행으로 100% 대체하는 건 기술이 발달돼도 많은 논쟁이 발생할 전망이다.


2.6.1. 택배[편집]


택배 기사의 업무는 60%가 운전이고 나머지 40%는 배송이다. 로봇이 도입되지 않는 한 배송 업무가 사라질 수는 없을 것이다. 기사가 배송에만 집중할 수 있게 되면서 사고가 확실히 줄어든다는 장점이 생기고 기사들도 자동차에 탑승하는 중에 간단한 식사를 할 수 있어서 끼니를 거르며 운전해야 하는 불상사가 줄어들게 된다. 택배 기사들은 아침 7시부터 출근해서 분류 작업을 거치고 배송을 시작해서 배송이 끝나려면 지역에 따라서는 자정이 넘어서야 배송을 끝내는 경우가 허다하다. 거기다 배송이 끝이 아니라 운전 중에 전화를 하고 고객이 발송한 택배를 집하장까지 옮겨주는 것까지 하므로 상상 이상으로 과로 문제가 심각하다. 오히려 택배 기사들이 자율주행 자동차의 도입을 환영하는 입장이다. 드론 택배도 기사들에게는 배송시간 단축을 가져와 빠른 퇴근이 가능하기 때문에 오히려 도입을 반기는 사례가 많다. 이런 것들을 반기는 이유는 배송 시간이 크게 허비되고 적자의 원흉인 소화물을 직접 배송할 필요가 줄어들기 때문이다. 그리고 택배의 대부분의 수입은 집하에서 나고 배송 수입은 박스당 겨우 몇백 원 수준이다. 자동차에 들어가는 기름값을 생각하면 오히려 적자이다.


2.6.2. 화물차[편집]


4.5톤 이상의 중대형트럭 기사의 경우 지게차로 물건을 상하차하기 때문에 자율주행이 도입될 경우 타격을 받을 가능성이 존재하나 1~2.5톤의 소형트럭이나 준중형트럭 기사의 경우 상하차를 주로 사람이 하는지라 택배처럼 사회 전체가 자동화되지 않는 이상은 대체가 불가능하다. 또한 중대형트럭이라고 하더라도 작업장에 도착하기 위해서 험한 지형을 거치지 않을 수 없다. 통행규칙이 명확한 일반도로는 자율주행이 시도되고 있으나 그렇지 않은 오프로드 주행까지는 아직 현실적으로 고려 대상이 아니다. 공사장이나 작업현장은 통행방법이 일원화되지 않고 현장 작업자들과 보조를 맞추는 것이 중요하기에 이들을 위한 자율주행까지 개발하는 것은 어렵다. 특히 중소규모의 현장까지 자율주행을 도입하는 건 현실적으로 어려워 보인다는 의견이 다수. 기계가 인간의 지시를 100% 이해하고 따라하는 수준이 되지 않는 한 이러한 화물 분야에까지 자율주행을 적용하기 어렵다. 그래서 일단은 물류 이동의 과반을 차지하는 창고를 출발하여 창고나 항만으로 이동하는 간선 루트부터 자율주행을 연구하는 중이다. 이 경우에는 경로가 확실하고 상하차 공간이 어느 정도 정리된 장소라서 자율주행으로 대체될 수 있는 부분이 많기 때문이다.

2.6.3. 버스, 노면전차[편집]


자율주행이 시행되면 승하차 사고와 무임승차의 확률이 높아지며, 안전 업무를 담당할 직원이 필요하므로 완전한 무인화에는 더 많은 시간이 걸릴 것이다. 정해진 구간에서 정해진 상황만을 거치는 철도 차량과 달리 수시로 교통상황이 변하는 도로를 달리는 버스는 자율주행을 도입하는 것이 기술적으로 어렵다. 특히 버스는 과거에 실시한 안내양 제도가 사라지면서 그 역할을 버스 기사가 겸임하기 때문에 근무시간이 거의 19시간에 해당한다. 자율주행은 수요가 적은 노선이나 농어촌버스에 우선적으로 도입되며, 도심에서는 노면전차나 중앙버스전용차로 등 기반시설이 잘 갖추어진 노선부터 도입될 가능성이 높다.

자율주행 버스 도입을 위해 기반시설을 건설하는 경우가 더 늘어날수도 있다. 기존의 교통체계와의 간섭을 줄이기 위해 중앙버스전용차로가 더 늘어나고, 정류장도 안전한 승하차가 보장되도록 스크린 도어 방식 등으로 개선할 가능성도 있다. 또한 부정승차 방지를 위해 자동개집표기가 정류장 진입로에 설치할 가능성도 있다.

현재 서울자율차세종 버스 A2, 청주 버스 A3 등이 시범운행 중이다.

2.6.4. 택시[편집]


자율주행을 접목한 개인 차량 공유와 더불어 자율주행 택시도 연구 중이다. 일부 지역에서는 알파 버전 수준의 무인택시 서비스를 제공하기도 했다.

2.6.5. 철도[편집]


기관사가 탑승하지 않는 전동차가 승객들이 무리하게 승차하는 등의 행위를 저질러서 일부 과실이 생긴 상황이더라도 승하차 시의 위험성은 더 높다. 이미 많이 발생한 무인 철도에서의 휠체어, 유모차, 거동이 불편하여 승하차에 많는 시간이 소요되는 노인들의 승하차 사고사례가 있다. 실제로 혼잡도가 높은 인천 도시철도 2호선신분당선의 경우 출입문을 2회나 열고 닫는데도 승하차 문제가 해결되지 않으면 무인운전 시스템이 그 자리에서 운행을 중단한다. 운행이 중단되면 안전요원이 사후조치를 하는 방식으로 다시 운행을 재개한다. 특히 인천 도시철도 2호선은 출입문 개방 시간도 짧아서 유모차만 타고 부모는 아직 타지 않았는데 유모차만 태우고 출발히는 사례가 발생하여 문제가 됐다. 그래서 인천 도시철도 2호선은 아직도 안전요원이 탑승하고 기관사가 탑승하는 인천 도시철도 1호선에서도 열차가 진입할 때 유모차나 휠체어를 먼저 태워달라는 안내방송을 내보낸다. 그리고 요금 미납이나 부정승차 문제 등 관리상의 어려움도 여전히 해결해야 할 문제점이다.

2.7. 운전 소외 집단의 차량 이용 활성화[편집]


지금까지 차량은 운전면허를 가지고 있고, 운전이 가능한 사람만이 주행할 수 있었다. 즉 개인사정으로 차량운전이 절실히 필요해도 운전면허를 따지 못하거나 운전을 배울 수 없거나, 건강등 여러 문제로 직접 운전이 불가능한 사람은 운전기사를 고용하지 않는 한 개인 차량 이용이 불가능하다. 하지만 자율주행의 성능과 안전성이 확립되어 운전면허가 필요없이 차량 주행이 가능한 시대가 될 경우, 이전까지 운전이 불가능했던 사람들이 자율주행 자동차 시장으로 들어오게 된다.

아이가 초등학교, 어린이집에 다니는 4인 가족을 예시로 들어보자. 가족의 아침의 시작은 부모가 운전해서 아이들을 등교시킨 뒤 회사로 가야 출근이 끝난다. 그리고 퇴근시간에 맞추어 아이들의 하교와 귀가를 또 차로 맞춰줘야 한다. 만약 완전한 자율주행 시대가 열린다면, 운전면허가 있는 아버지가 피곤에 절거나 저녁 회식으로 인한 숙취로 아침 단속에 걸릴 것 같아도. 어머니가 면허가 없거나 외출준비가 전혀 안 됐더라도, 아예 아이들 혼자서 차량으로 안전한 이동이 가능해진다는 것이다. 이러면 자동차 자체에도 큰 변화가 생기는 것이다. 애초에 자동차라는 물건이 지금의 크기와 형태를 갖추게 된 것은 자동차를 설계한 기술자들의 경로의존성으로 인해 자동차를 마차의 기계화로 생각했으며, 당대의 엔진 기술력으로는 장거리를 경제적이며 안정적으로 이동할 수 있는 자동차를 실내에 두고 주행시킬 수 있을만한 매연 저감기술 및 엔진 컨트롤 기술이 없었기 때문에 지금의 실외 주차식 4인승 세단이 안전성,주행성,매연 저감등을 모두 갖춘 자동차의 표준 규격으로 정립된 것이다. 실제로 자동차의 나라 미국에서도 20세기 초반 내연기관의 발전속도가 붙기 전까지는 전기자동차가 주였던 시대가 잠깐 있었을 정도니.

전기자동차와 자율주행 자동차 기술의 조합이 실현될 경우 배터리 크기만 맞추면 내연기관 자동차보다 차 크기를 줄일 수 있고 매연도 배출하지 않으며 좀 더 정교한 주행 컨트롤이 가능하기 때문에 전기자동차 플랫폼이 지금의 4인승 세단 차체만을 고집할 이유가 없으며, 따라서 1인승 내지는 2인승 정도의 마이크로카가 기존에 비해 더 개발되어 이러한 차들의 수요가 증가할 수 있다. 또한 그동안 이 제약 때문에 누군가의 보조나 집단이동에 의존해야 했던 사람들이 해방되므로 새로운 수요가 창출될수도 있다. 특히 장애인 같이 대중교통 이용에 큰 불편함이 있어 개인 차량 이용이 필요한데도 운전면허 취득이 어렵거나 불가능하여 이동권이 제약되는 일이 줄어들 것이다.

2.8. 교통 자원의 효율성 증가[편집]


인간 운전의 경우, 교차로에서 대기시간등으로 인한 지연이 발생되나, 자율운전이 일반화되면 교차로에서 정차없이 자동으로 교차하는 기술이 가능해진다. 또한 자동차의 비활용시간이 공유 시스템을 통해 대폭 줄어듦으로써, 자동차의 활용시간이 늘어 자원의 효율적 사용이 증가한다. 개인이 관리하는 자동차보다는 큰 기업이 자동차를 시스템으로 관리하는 것이 훨씬 효율적이므로, 자동차 및 교통 자원의 사용이 훨씬 효율적으로 진화되어 사회 전반적인 교통 자원의 효율성이 증가될 것으로 예측된다.

다만 이런 쪽의 효율성 제고는 '도로의 모든 차량이 100% 자율주행차로 대체'되고, 교통시스템도 자율주행차만을 상정하여, 자율주행차와 교통 시스템간의 통신이 이뤄지는 조건하에서만 가능하다. 이때는 오히려 자율주행 시스템의 통제에서 벗어난 유인자동차가 교통법규 위반 대상이 되어 단속을 받거나, 거꾸로 후지시마 코스케 원안의 2000년 OVA 엑스 드라이버처럼 유인 자동차가 위반 차량을 단속하기 위해 투입되는 변화같은 걸 예상해볼 수 있다.

그전까지, 인간의 수동 운전차와 자율주행차가 적당히 섞여 있고, 양쪽을 모두 고려하는 교통시스템인 동안에는, 자율주행차로 인한 교통 자원 효율성 향상은 없으며, 오히려 과도기적으로 교통 부하가 늘어나는 것으로 예측되고 있다.


3. 진행 상황[편집]


자율주행차용 운전면허가 신설된다고 한다.

자율주행 기능의 완성을 위해 여러 회사들이 운전 보조 기능들을 보강해 가고 있다. 다음은 기본적인 기능에서 부터 완전자율주행까지 각 회사들이 실제로 판매중인 기능들의 현황을 정리한다. 아래에 언급되지 않은 웨이모우버의 경우, 실제 제품으로 판매되고 있지 않고 있다.


3.1. 속도 유지(Cruise Control)[편집]


1900년대 영국 자동차 회사인 윌슨필처(Wilson-Pilcher)가 처음으로 사용한 이래 대부분의 자동차의 기본 기능으로 자리 잡았다.


3.2. 적응 속도 유지(Adaptive Cruise Control)[편집]


파일:어댑티브크루즈컨트롤이미지.gif
레벨 1 자율주행에 속하는 기능으로 앞선 자동차의 속도 등에 따라서 설정된 속도 이하로 감속하는 기능을 가지고 있다. 이 기능 자체도 여러 가지 종류가 있으며 1992년 미츠비시가 처음 개발한 이후에 토요타, 메르세데스, 재규어, 닛산 등이 이 기능을 개발하여 2010년대 초에는 많은 고급차들의 추가 옵션으로, 2015년부터는 상당수 차량의 기본 옵션이거나 선택 가능한 옵션이다.


3.3. 차로 유지(Lane Keep)[편집]


파일:자동차선유지.gif
  • 1단계: 차로 유지 경고; Lane Departure Warning[16]
    • 2000년 메르세데스 트럭과 닛산에서 개발된 이래로 많은 자동차에서 이 기능이 제공되고 있다.

  • 2단계: 차로 유지 보조; Lane Keep Assist[17]
    • 2010년대 중반부터 많은 프리미엄 자동차와 2010년대 후반에는 일반 자동차에서도 기능이 제공되는 경우가 많다.

  • 3단계: 차로 중앙 보조; Lane Centering Assist[18][19]
    • 2020년경부터 많은 일반 자동차에서 옵션사항으로 선택 가능하다.
    • 2020년 기준으론 출시되는 자율주행 지향 시스템들 중에서는 테슬라 오토파일럿이 가장 부드러운 차로 중앙 보조 기능을 보여 주었으나, 현재는 각 사의 개발 역량이 상향평준화됨에 따라 대부분 비슷한 모습을 보인다.


3.4. 진로 변경(Lane Change)[편집]


파일:자동차선변경.gif
차로 유지 기능을 넘어서 옆차로으로 자동으로 조향하여 차로를 변경하는 기능이다. 옆차로, 혹은 사각지대에 다른 자동차가 있는지 경고해 주는 기능은 여러 가지 자동차 회사에서 제공해 주고 있으나 차로를 변경하는 기능을 제공하는 회사는 많지 않다.

  • 1단계 - 차로를 변경해주나 주변에 다른 차가 있는지는 운전자가 확인. 2014년 테슬라 오토파일럿의 초기 버전에서는 차로는 변경하나 옆차로의 자동차 유무는 운전자가 확인해야 했다.

  • 2단계 - 운전자가 지시할 때 다른 자동차의 유무를 스스로 확인하여 차로를 변경 조향하는 기능. 2017년 테슬라는 운전자가 확인하여 변경하는 기능으로 출시했다. 2020년 1월 캐딜락 슈퍼크루즈가 출시됐으나 직선 차로과 차로의 정가운데에 위치했을 때만 이용 가능하는 등 제약이 있으며, 역시 2020년 1월에 출시된 현대의 HDA2는 사용이 쉽지 않다고 한다.[20] 2021년에 출시한 기아 K8에는 개선됐다고 한다.

  • 3단계 - 고속도로 또는 자동차전용도로에서 차로 변경 판단을 스스로 하는 기능. 테슬라 오토파일럿에서 오토파일럿 내비게이션이란 기능으로 2018년 출시했고 이는 처음에는 자동차가 차로 변경 판단을 내리면 운전자가 확인하여 차로을 변경했으나 이런 사용자의 행동을 딥러닝으로 학습하여 2019년 초부터는 운전자의 확인없이 자동으로 최적의 차로으로 스스로 이동 판단을 하여 진행한다. 캐딜락 슈퍼크루즈 또한 2.0버전부터 CT4, CT5, 21년형 에스컬레이드, 허머EV 등 다양한 신형 차종에 모두 적용한다고 발표했으며, 슈퍼크루즈 2.0은 강화된 센서를 통해 주행 중 차로변경시 위험요소를 탐지하고 변경 및 추월까지 가능하도록 설계됐다.

  • 4단계 - 시내 일반 도로에서 차로 변경 판단을 스스로 하는 기능. 예외 상황이 적은 고속도로에서만 차로 변경 판단을 하는 3단계를 넘어 예외 상황이 매우 많은 시내 일반 주행으로 확장되는 단계.


3.5. 앞지르기(Overtaking)[편집]


파일:자동앞지르기.gif
왕복 2차로 도로에서는 화물차, 중장비, 농기계, 자전거 등 선행 저속차량을 추월해야 하는 일이 빈번하게 발생한다. 특히 중앙선이 점선 구간으로 되어있는 도로에서는 마주오는 차에 주의하여 자유롭게 저속차를 앞지르는 것이 가능하다. 이 때에는 일시적으로 반대방향의 차로를 점유하게 되므로 일반적인 진로변경보다 훨씬 어렵고 복잡한 기술이 필요하다.

이를 위해서는 앞지르기 허용/금지 구간의 구분, 앞차와의 거리, 대항차량과의 거리, 앞차의 속도, 대항 차량의 속도, 도로의 선형, 앞지르기 허용 구간 종료 지점의 위치 등을 자동차가 실시간으로 파악해야 한다. 이러한 것들은 앞서 언급한 차로 변경보다 난이도가 높은 기술이다. 또한 중앙선이 노란색인 북미나 한국과 달리 유럽지역은 중앙선이 백색 점선으로 되어 있으므로[21] 이 점선이 차선인지 중앙선이 구분하는 판단력도 지녀야 한다.

현재까지 편도 1차로 도로에서는 앞지르기의 판단은 운전자가 하고 차로를 변경하는 기능만 자동적으로 행하는 것까지가 자율주행차의 한계이다. 편도 2차로 이상 도로에서 동일 방향 차로에서의 앞지르기는 테슬라의 경우 완전 자동으로 지원하고 있다.

3.6. 고속도로 자동 주행[편집]


파일:혼다고속도로자율주행.gif
2020년 시점에서 차선 변경 판단까지 하는 기능보다 어려운 기능들은 테슬라 오토파일럿에서만 출시됐다. 몇몇 회사들이 데모 시연을 하고선 레벨 4를 달성했다고 과대 광고를 하는 경우도 있지만, 실제 상용 제품이 출시되지는 않았다. 고속도로 진입로에서 기존 차선으로 합류, 진출로로 빠져 나오는 기능, 나들목에서 자동으로 차선을 선택하여 다른 고속도로로 연결하는 기능, 고속도로내에서 느린 차선을 피해서 스스로 차선 변경 판단을 하는 등 테슬라의 오토파일럿 내비게이션은 데모 수준을 넘어선 기능으로 초보운전자나 해당 도로를 처음 경험하는 인간 운전자보다 훨씬 능숙하고 안전하게 운전하고 있다. 그러나 아직까지는 데이터 부족으로 100% 무인운전이 아니므로, 여전히 사람 운전자가 오류 상황이나, 시스템이 경험하지 못한 예외 상황이 발생되지 않는지(벌거벗은 사람이 춤추고 있다든지) 관찰하여 필요시 수동으로 전환해야 한다. 2022년 말까지 테슬라 오토파일럿은 레벨3 인증을 취득하지 못했다.

2021년에 들어선 레벨3 자율주행차가 출시됐다. 혼다 레전드는 레벨3 자율주행을 탑재한 모델을 100대 한정으로 리스 판매했다. 시속 50km 이하 고속도로, 고속화도로 구간에서 작동한다.

벤츠는 2022년 S클래스와 EQS부터 독일 정부로부터 레벨3 인증을 받은 '드라이브 파일럿' 기능을 도입, 시속 60km 이하에서 운전자의 전방주시, 핸들유지가 필요 없는 자율주행 상용차를 판매 중이다. 운전자는 드라이브 파일럿 작동 하에 합법적으로 웹서핑, 텔레비전 시청[22], 업무 회의 등을 할 수 있다. 다만 운전자 개입 상황 대비를 위해 취침하거나 뒷좌석으로 몸을 돌리면 안된다. 독일 내 아우토반 및 도심 일부 구간에서 작동한다.

다만 2022년까지 출시된 자율주행 레벨3는 정체구간에서의 피로 절감 이상의 기능은 기대하기 힘들다.

2023년에는 상반기에는 현대자동차에서 G90에 한국 정부로부터 레벨 3 인증을 받은 HDP(고속도로 자율주행) 기능을 탑재할 예정이며[23] 국토교통부의 인증을 받았다. HDP의 특징은 시속 80km까지 고속도로나 자동차전용도로 자율주행이 가능하다는 점이다. 만약 기대만큼의 성능이 나온다면 처음으로 법적 인증을 받은, '쓸 만한 속도로 항속 가능한' 첫 상용차가 될 예정이다. 이후 HDP는 EV9에도 탑재될 예정이었으나, 무기한 연기됐다.

3.7. 교차로 통과[편집]


2020년 시점에서 교차로의 신호를 확인하여 통과하는 기능을 제공하는 회사는 없다. 보행자, 자전거, 오토바이가 출현하고, 신호등과 교통표지판의 위치는 국가마다 도시마다 제각각이며, 도로의 형태도 3거리, 4거리, 5거리 등 다양하며, 여러 가지 예외 상황들이 발생하는 준 최고수준의 난이도로서 교차로 통과 기능을 통계적으로 사람보다 더 안전하게 통과할 수 있다면 레벨 5 완전자율주행에 거의 도달했다고 볼 수 있게 된다.

테슬라의 경우, 녹색신호가 계속 유지되는 상태에서는 교차로를 직선으로 통과하거나 앞차가 빨간신호에서 멈출 경우 따라서 멈출 수 있다. 녹색신호에서 빨간신호로 변경되는 경우, 혹은 일시정지에서 운전자가 속도를 줄여서 멈출 것으로 예측되지 않으면 경고를 주는 기능과 정지신호, 일시정지 표지에서 자율정차하는 기능이 출시되어 있다. 빨간신호에서 녹색신호로 변경되는 상황을 인식하여 디스플레이에 표시하고 있으나, 그에 맞추어서 출발하는 기능은 아직 출시전이다. 좌회전 우회전 하는 기능도 출시 준비중이다. 일부 특이한 형태의 회전교차를 통과하는 경우가 있다고 하나 예외적인 상황이고 아직 기능 출시 준비중이다. 교차로 통과 기능까지 출시되면 완전자율주행을 위한 기능(출발지에서 목적지까지 많은 조건에서 사람의 조향없이 도달 가능한)이 모두 출시되게 되며, 이런 기능의 신뢰도가 100%에 근접할 때까지는 사람이 기능의 오작동을 관찰해야 한다.

  • 1단계: 차선 유지 하던 중 교차로 통과하여 계속 차선 유지 (앞차와 간격 유지, 교통 신호 표지 무시)
2017년 테슬라 오토파일럿에서 차선 유지 기능을 사용하며 앞차와의 간격을 유지하여 녹색신호인 상태에서 교차로를 통과하여 계속 차선을 유지하는 기능이 출시됐다.

  • 2단계: 정지 신호, 일시정지 표지에 따라서 자율 정지
테슬라는 2019년 정지신호/일시정지를 무시하면 경고하는 기능을 출시했으며, 2020년 4월에는 자율 정지하는 기능을 출시했다.

  • 3단계: 선행 차량이 있는 경우 교차로에서 녹색신호인 경우 정지 없이 교차로를 통과
테슬라는 2020년 6월부터 선행 차량이 있는 조건에서 녹색신호임을 확인하여 교차로를 통과하는 기능을 출시했다. 선행 차량이 없는 경우, 운전자가 가속페달을 살짝 밟아주면 승인 명령으로 인식하여 교차로를 통과하고 이런 사용자의 판단을 다시 딥러닝 학습에 이용하여 다음 단계 기능 개발에 이용하고 있다. 기존에도 녹색신호 시 교차로 통과 기능이 있었으나 이는 신호등을 확인하지 않고 무조건 통과하는 기능이었으며 운전자가 신호등을 보고 스스로 판단하던 것이 자동차가 판단하는 것으로 바뀐 것이 차이점이다.

  • 4단계 및 그 이상: 자율 정지 후 선행차량이 없는 조건에서 녹색신호로 변경시 출발, 선행차량 유무에 따른 녹색신호 우회전, 적신호 우회전, 녹색신호 좌회전, 비보호 좌회전, 회전교차로 등등. 웨이모에서 해당 기능을 시연했으나, 라이다를 이용한 자율주행 시스템의 높은 비용과 신뢰도 문제로[24] 상용화에 이르지는 못했다. 2020년 10월에 테슬라가 비보호 우회전과 비보호 좌회전, 회전 교차로 통과 기능을 포함한 FSD 베타 버전을 일부 차량에 배포했다. 하지만 이는 아직 베타 버전이며, 기존 오토파일럿과 마찬가지로 운전자의 지속적인 주의를 요구한다.


3.8. 스쿨버스 인지 후 일시정지[편집]


북미의 경우 어린이통학차량이 적색점멸등을 표시하고 일시정지 표지판을 펼쳤을 때는 어린이가 승하차하고 길을 건널 수 있다는 뜻으로 양방향 모든 자동차는 스쿨버스 뒤에서 정차하여 가상의 횡단보도를 만들어주어야 한다. 점멸등이 소등되기 전까지는 지나갈 수 없다. 반면, 한국에서는 같은 경우에 일반 자동차는 스쿨버스 후방에 일시정지한 후 안전을 확인하고 서행으로 어린이통학버스를 지나갈 수 있다. 양국의 법률의 세부 사항은 다르지만, 일단 스쿨버스가 점멸등을 표시했을 때 멈춰야하는 것까지는 동일하다.


그러나 테슬라 FSD 시스템이 전방의 스쿨버스 정지표지판을 인식하지 못하고 그대로 지나치려는 모습이 포착됐다.


3.9. 긴급자동차 피양[편집]


파일:벤츠긴급차량회피.gif
자율주행자동차가 경찰차, 구급차, 소방차 등 긴급자동차를 스스로 인식하여 신호등이나 표지판, 노면표시를 무시하고 진로를 변경하거나 교차로의 전후에서 도로 가측으로 정지하는 기능을 말한다. 경광등의 불빛과 사이렌의 소음으로 긴급자동차의 존재, 위치, 방향을 파악하고 올바른 방법으로 알아서 피양하는 기술은 자율주행자동차의 발전에 있어 반드시 필요하다.

2022년 출시된 벤츠 S클래스의 자율주행 3단계는 비디오와 여러개의 스피커를 통해 긴급자동차의 형상이나 사이렌 소리를 인식, 긴급자동차가 근접시 운전자 개입을 요구한다. 반대선 차선에서 오는 긴급자동차도 인식해서 반대차선의 경우 운전자에게 1차 경고 후 반대차선으로 파악될 경우 개입을 요구하진 않는다.

3.10. 자동 주차(Auto Park)[편집]


파일:넥쏘자동주차.gif
2003년 토요타가 프리우스에서 자동주차 기능을 선보인 이후 많은 자동차 회사들이 고급 옵션으로 자동 평행 주차 기능을 제공하고 있다. 2014년 지프가 처음으로 수직 주차 기능을 제공했으며, 이후로 쉐보레, 캐딜락, 테슬라 등 미국 자동차 회사들이 수직 평행 주차 기능을 대거 도입했다. 테슬라는 주차장의 주차조건(시간, 제약 등)을 확인하여 스스로 빈 공간을 찾아서 주차하는 스마트 자동주차 기능을 개발하고 있다고 한다. 현재는 현대, 기아 차량들에도 도입됐다.


3.11. 주차장 무인 이동(Summon)[편집]


파일:Q7자동호출.gif
주차장 무인 이동 혹은 차량 호출기능은 공도가 아닌 사유지등의 주차장안에서 저속으로 운전자 없이 이동하는 기능이다.

1단계인, 주차상태에서 무인으로 앞, 뒤로 전진하는 기능은 테슬라BMW 2015년 7시리즈 G11 모델부터 시작하여 각 신차 모델에도 제공하고 있고 현대자동차도 2018년 넥소를 시작으로 앞뒤 전진 기능을 제공한다.

2단계인 주차장에서 차주가 있는 곳까지 무인으로 운전하여 도달하는 기능은 아우디에서 2세대 Q7을 통해 구현한 바 있으나, 현재는 오직 테슬라에서만 제공되고 있다. 2020년 현재 많은 예외 상황들이 있지만, 충돌없이 성공적으로 차주에서 도달하는 데모 시연이 가능하다. 그러나 사람보다 뛰어나다고 보기는 어려운 수준이다.


3.12. 공사 구간 통과[편집]


자동차 운행시 도로 공사를 접하는 기회는 매우 많다. 이런 상황을 인식하고 진행할 수 있는 기능은 매우 중요하다. HDMap을 통해 정해진 구간을 운행하는 방식을 추구하는 경우라도 정해진 상황을 벗어나는 것을 인지하여 그에 맞는 판단을 해야 한다.

2021년 현재 관련된 기능을 출시한 곳은 테슬라로, 테슬라 오토파일럿은 원래부터 HDMap을 사용하지 않기 때문에 이런 변화에 매우 능동적으로 적응하고 있다. 교통콘, 교통드럼 등을 인식하며 교통콘으로 인해 차선이 줄어드는 상황에 차선을 변경하는 등의 기능을 갖추고 있다.


4. 개발 방식[편집]




4.1. 고정밀 지도[편집]


가장 일반적으로 쓰이는 기술은 SLAM(Simultaneous localization and mapping)이라는 기법이다. 로봇에 의한 지도작성의 한 분야로서, 이름처럼 자신이 알지 못하는 주위 공간의 지도를 만듦과 동시에 차선 수준의 미세한 단위로 자신이 그 지도상의 어디에 있는지를 추정하는 기법이다. 차량에 붙은 여러 개의 센서와 오프라인 지도를 결합해서 활용한다. 라이다를 비롯해서 레이더, 카메라, GPS 등의 데이터를 하나의 통합본으로 가공한 뒤 사용한다.

웨이모, 크루즈를 비롯하여 대부분의 기업들이 해당 개발 방식을 채택하여 개발하고 있다.


4.2. 컴퓨터 비전[편집]



2016년에 개발된 실시간 객체 인식 알고리즘(Object Detection Algorithm)인 YOLO(You only look once)와 같이 딥러닝에 기반한 객체 탐지, 컴퓨터 비전 방법론도 사용된다. 카메라는 현존하는 센서중에선 가장 저렴한 편에 속하는데다 질 높은 데이터를 구하기 가장 용이하다. 또한 인간이 눈을 통해 실제로 인지하는 정보와 가장 가까운 구성을 갖고 있다.

대표적으로 테슬라모빌아이딥러닝 기반의 컴퓨터 비전을 통한 자율주행 개발을 진행하고 있다. 웨이모도 기존 재래식 프로그램에 약간의 딥러닝 기능을 첨가하여 개발하고 있다고 한다.

5. 개발 현황[편집]



자율주행 자동차 개발사는 의외로 오래된 편으로 1984년 미국의 카네기 멜런 대학교 연구실에서 최초로 성공했다.# 다만 일반 도로(공도)에서의 주행은 아니었다. 그리고 세계 각국에서 자율주행차의 개발이 이루어지고 있다.

대한민국 역시 1993년 고려대 한민홍 교수팀이 대전 엑스포에서 처음으로 자율주행차를 선보였는데, 이 차량은 세계 최초로 공도 주행을 한 자율주행차로 서울시내의 청계천 ~ 63빌딩까지의 17km의 거리를 조작 없이 성공적으로 운행했으며 1995년에는 서울에서 부산까지 경부고속도로를 자동변속기 차량이 아닌 수동변속기 차량으로 주행했다.기사1, 기사2 유퀴즈온더블럭에서도 방영했다.#

이때는 구글이 설립되기 이전[25]으로 자율주행차에 대한 개념도 없었으며 애초에 이런 기술이 최초인지라 외제 기술이 없었으므로 당연히 자체 기술로 개발됐다. 그러나 2000년대 정부과제신청에 탈락하면서 추가적인 지원이 없어 묻히면서 해당 연구진은 교수의 퇴임과 함께 해산했고 기술 역시 사장됐다. 그나마 다행히도 해당 자율주행 차량은 고려대 서울캠퍼스 신축건물인 신공학관 1층에 깔끔하게 전시되어 있다.

시간이 흘러 2010년대 이후로 자율주행차가 다시 이슈가 되면서 현재 벤츠, 아우디, 현대자동차, 포드, GM 등의 많은 자동차 기업뿐만 아니라 웨이모, 엔비디아 같은 IT 기업들 역시 자율주행차를 개발 중인데, 그 중 웨이모의 자율주행차는 약 1000여 대의 차량으로 실제 도로 주행을 하여 주행거리가 3,200만km를 넘어섰다. 이에 반해 테슬라의 경우, 2020년 1월 자율주행 시스템으로 실도로 총주행거리는 48억km가 넘으며, 70여만대의 자율주행 하드웨어 차량을 통해 하루에도 약 881만km의 데이터를 수집할 수 있어서 데이터의 양이 얼마나 큰 지가 압도적인 차이를 만들어 내는 딥러닝 기반의 자율주행 개발에서 유리한 위치에 있다.[t] 여기에 애플도 장기 프로젝트 중 하나로 자율주행차 개발을 진행하고 있다.

대한민국은 2017년 말에 판교제로시티(판교창조밸리)에서 자율주행차를 운행한다고 했는데, 핵심 기술들이 외제라 논란이 있었다. 그리고 현재 경기도에서 제작한 국내 최초의 운전자 없는 자율주행차 ‘제로셔틀’이 판교 제2테크노밸리에서 시범운행에 들어갔다고 한다. 11인승 미니버스 자율주행차. 판교서 일반도로 첫 운행

2019년 7월. 중소벤처기업부에서 세종시를 규제자율특구[26]로 지정하면서 세종시 자율주행버스의 운행이 시작됐다. 세종시는 행복도시와 조치원 세종테크노파크 지역을 세종 자율주행 실증 규제자유특구로 지정하고 실제 운행에 들어갔다. 세종시는 2019년을 시작으로 20년까지 세종터미널에서 테크벨리까지 이르는 6.3km BRT 구간에서 BRT 실증주행을 한다고 밝혔으며, 그 다음 2021년부터 23년까지 사람들이 많이 거주하는 아름동 - 도담동 2.2km 구간을 실제 주행하여 생활권 실증에 나선다. 마지막으로 최종적으로 2023년 이후 서비스 확대하여 세종테크벨리 등 구간을 확대한다는 계획이다.

서울시는 2022년부터 서울자율차라는 이름으로 상암동과 도심에서 자율주행 택시와 버스 등을 시범 운영하며 일반 승객들을 상대로 유/무상 운송을 실시하고 있다.

청주, 세종에서는 자율주행 버스인 세종 버스 A2, 청주 버스 A3을 시범운행 중이다.

일본도 2016년 8월부터 무인버스가 한 쇼핑몰에서 일반 승객을 태우고 최초로 운행하기 시작했다 일본의 게임회사와 프랑스의 자율주행차 개발 벤처가 공동 개발한 이 버스는 시험운행 기간 쇼핑몰에서 인근 공원까지를 시속 10여km로 움직인다. 아키타현 센보쿠 시에서 일반도로에서 처음으로 자율주행 버스 시험운행이 이뤄졌다.# 2017년 1월부터 규슈대학 이토캠퍼스에서 무인 자율주행 버스를 시험운행 한다고 밝혔다.#

6. 출시 및 상용화 현황[편집]


2021년에 일본 혼다에서 세계 최초로 레벨3 자율주행 자동차를 내놓았다. 혼다 레전드 모델로 시속 30 km 이하에서 작동을 시작하며 50 km 이상 도달시 운전자 개입을 요구하며 작동 해제된다. 고속도로나 도시고속도로에서 사용 가능하며 자율주행 중에는 차내 인포테이먼트 시스템도 사용 가능하다. 하지만 진정한 상용차라기엔 개인 판매용도 아니었으며 100대 한정으로 리스용으로 출시됐다.

2022년에 독일 벤츠에서 레벨3 자율주행 자동차를 출시했다. '드라이브 파일럿'은 벤츠 S클래스와 EQS 모델에 적용되며 독일 내 아우토반, HD맵이 작성된 일부 시내구간에서 시속 60 km 이하 주행 시는 작동한다. 독일 정부로부터 합법적 인증을 받아 자율주행 중일 땐 전방주시의 의무가 없어 웹서핑, TV 시청 등을 할 수 있다. 다만 취침하거나 뒷좌석으로 몸을 틀면 안 된다. 라이다, 비디오 센서, 마이크, 고정밀 GPS를 통해 긴급자동차 접근을 인식하고, 반대차선인지 본인 차선인지를 분석 후 본인 차선일 때 운전자 개입을 요구할 정도의 판단력이 있으나 신호 표지에 이상이 있거나, 휴게소 등 다량의 진출입이 예상되는 구간을 지날 때마다 운전자 개입을 요구해 실제 3단계로 주행하는 시간은 길지 않다고 한다.#

2023년에는 현대자동차에서 레벨 3 자율주행 자동차를 출시한다. G90에 먼저 적용되고 EV9에 적용될 'HDP'는 고속도로나 자동차전용도로에서 시속 80 km까지 움직이는 게 특징이다. 고속도로에서 연비운전 속도가 80-90 km로 꼽힌다고 하는 점을 고려하면 고속도로에선 꽤 편안하게 자율주행을 누릴 수 있고 올림픽대로 등의 시속 80 km 제한 전용도로에선 제한속도 내에서 자율주행이 가능하기에 자율주행 사용도가 크게 확대될 전망이다. 다만 국제 기준은 레벨 3는 시속 60 km 이하이기 때문에 수출 모델은 속도제한이 걸린다고 한다. # #

한편으로는 일정한 노선을 가진 특성상 버스는 진척이 빠르며, 서울자율차 등의 사업이 본궤도에 올랐고 여러 업체들이 뛰어든 후에도 별 사고 없이 운행하는 상황이다.

7. 주요 업체[편집]




7.1. 테슬라[편집]


파일:나무위키상세내용.png   자세한 내용은 테슬라 오토파일럿 문서를 참고하십시오.


7.2. 웨이모[편집]


파일:나무위키상세내용.png   자세한 내용은 웨이모 문서를 참고하십시오.


7.3. 제너럴 모터스[편집]


파일:나무위키상세내용.png   자세한 내용은 크루즈(GM) 문서를 참고하십시오.


7.4. 모빌아이[편집]


파일:나무위키상세내용.png   자세한 내용은 모빌아이 문서를 참고하십시오.



7.5. 오로라[편집]


파일:나무위키상세내용.png   자세한 내용은 오로라(기업) 문서를 참고하십시오.


7.6. 폭스바겐 그룹[편집]


파일:external/techholic.co.kr/Audi_RS7_piloted_driving_141024_1.jpg

초창기부터 이쪽 분야에 관심이 많던 엔비디아를 붙잡아서 같이 연구한 덕에 꽤 많이 진보한 편이다. RS7에 자율주행 장치를 내장한 컨셉트카로 독일 호켄하임링 서킷에서 최대 240km/h를 기록해 자율주행차의 최고기록을 경신했다. 특이한 점은 자동차가 스스로 서킷에서 레코드라인이라는 최적의 루트를 찾아 인간 레이서들처럼 달리는 데 성공했다는 것이다. CES 2015에서는 A7 자율주행 콘셉트카를 실리콘밸리에서 행사장이 위치한 라스베이거스까지 900㎞ 구간에서 직접 운행하는 데 성공했다. 또한, 2017년 자율주행 기능을 내장한 A8을 출시하겠다고 발표했다. 다만 완전한 자율주행은 아니고 아직은 60 km/h 이하로 달리는 도로에서만 자율주행이 가능하다고 한다. 6년이 지난 2023년까지도 별다른 소식은 없다.

2023년 7월, 텍사스 오스틴에서 자율주행 전기차를 시험 운행한다는 소식이 알려졌다. 동년도 말까지 모빌아이의 자율주행 시스템이 탑재된 약 10대의 ‘ID 버즈’ 차량을 도로 위에서 선보일 예정이다.


7.7. 엔비디아[편집]


공식 홈페이지

자사 GPGPU 시스템을 적용시키는 것을 목표로 상당한 투자를 하고 있다. 2015년 DRIVE CX, PX 를 시작으로 2022년의 DRIVE Thor 같은 구체적인 시스템도 제안 중이다. # 드라이브 PX 연산 칩을 공급하여 아우디와 메르세데스 벤츠, ZF 또한 엔비디아와 협력 관계를 가지기로 하는 등 다수 업체가 엔비디아의 플랫폼을 쓰고 있다.

중국의 기업 바이두와 협력해 자율주행차 플랫폼을 개발한다. 엔비디아의 자율주행 컴퓨팅 플랫폼과 바이두의 클라우드 및 지도 기술을 결합해 복잡한 자율주행 차량용 내비게이션 시스템을 구현하는 알고리즘 기반 운영체제를 만든다.

7.8. 애플[편집]


파일:나무위키상세내용.png   자세한 내용은 Apple Car 문서를 참고하십시오.



7.9. 현대자동차그룹[편집]


파일:나무위키상세내용.png   자세한 내용은 현대자동차 문서를 참고하십시오.


7.10. 르노-닛산-미쓰비시 얼라이언스[편집]


생각보다 상당한 능력이 있다. 비록 폐쇄적인 시장이지만 이미 내수시장에서 그 효과를 톡톡히 입증했으며, 가장 큰 수혜자는 닛산 세레나. 명칭은 닛산 오토파일럿. 처음에는 핸들을 가볍게 잡고 추월은 운전자의 몫이었으나, 오토파일럿 2.0으로 업그레이드 되면서 핸들을 놔도 되고, 추월조차 자동차가 해줄 수 있는 수준이 됐다.


7.11. comma.ai[편집]


#, #

2015년, 해커 조지 호츠가 설립했다. 사용자들이 기존의 차량을 자율주행 차량으로 탈바꿈시킬 수 있는 제품을 판매하는 회사다.

자사의 Openpilot이라는 자율주행 소프트웨어를 MIT 라이선스를 통해 오픈소스로 공개 배포하고 있다.


7.12. pony.ai[편집]


2016년에 바이두 출신 개발자들이 설립했다. 2021년 12월에 발생한 사고로 인해 캘리포니아 DMV에 의해 자율주행 라이선스를 박탈 당하고 중국으로 거점을 옮겼다.

2022년 4월에는 중국이서 택시 라이선스를 최초의 자율주행 기업이 됐다.

2023년 4월, 광저우에서 로보택시 라이선스를 허가받았다.


7.13. 죽스[편집]


파일:나무위키상세내용.png   자세한 내용은 죽스 문서를 참고하십시오.


7.14. 라이드플럭스[편집]


국내 완전자율주행 소프트웨어 회사. 제주를 중심으로 국내 최장거리 자율주행 서비스#, 국내 최초 수요응답형 자율주행 서비스#를 시행했다.

7.15. 나브야[편집]


프랑스의 기업으로 소형 자율주행 버스를 만드는 회사.

8. 군용차[편집]


군용 차량을 운용하는 기갑과 수송 분야에서도 자율주행이 접목되고 있다. 자세한 내용은 무인기 문서 참조.


9. 이륜차[편집]


독일의 이륜차 제조인 BMW는 2019년 자율주행 오토바이를 시연했다.

10. 논란 및 문제점[편집]


수많은 새로운 기술적 발명품들이 그러하듯, 자율주행 자동차 시스템 역시 여러 가지 윤리적 문제에 대한 논란이 일고 있다. 주로 거론되는 문제는 "정말로 안전한가"에 대한 논란이다.


10.1. 안전성[편집]


웨이모는 자율주행보다 인간이 훨씬 위험하다 보고 있다. 실제로 교통사고의 원인을 보면 전방주시 태만 등 안전수칙 미준수, 음주/졸음운전, 무단횡단 등 인간의 과실이 태반이다. 트롤리 딜레마보다 음주운전, 난폭운전, 졸음운전 등이 훨씬 위험하다.

다만 그만큼 "인간보다 더 정확한 상황판단을 담보한다"고 주장한다면 사고가 났을 때의 비판이 큰 것은 당연하게 받아들여야 한다.[27]

인간의 운전을 배제하고 자율주행차만 운행이 가능한 자율주행차 전용도로도 미래에 나올지 모를 일이다.

보안에 취약점이 생긴다면 누군가가 의도적으로 동시다발적 사고를 일으킬 수도 있을지 모른다.관련 기사 툭하면 테러리스트와 수사기관이 앞서거니 뒷서거니 도로 교통을 해킹으로 무력화시키는 공각기동대 시리즈 같은 상황이 벌어질 수 있다.


10.2. 사고 발생 시 주체 여부[편집]


간단하게 말해서 무인주행 도중에 사고가 발생했을 경우 사고의 주체가 운전자가 아닌 제조사가 되어버리기 때문에 보험에서 보장하는 운전자의 과실에 자동주행 AI로 인한 사고도 포함해야 하냐는 논란이다. 결론적으로, 보험업계에서 말하는 가동 이익을 가지는 운전자를 주체로 설정하고 손익상계를 하면 되지만, 이 경우 AI의 설계를 자동차 생산업체가 대량 생산하는 공산품이기 때문에 이로 인해 발생한 사고가 제품의 하자인가 아니면 보험으로서 필수적인 객관적으로 보기에 예상하지 못한 사고로 판단되느냐에 대해 법적 판단이 엇갈리는 편. 만일 상용화가 된다면 이런 부분이 해결되지 않을 경우 사고 발생 시 운전자와 자동차 생산업체 간의 소송 및 공방이 많이 발생할 수밖에 없어서 자동운전 상용화의 걸림돌이 되고 있다.

일본은 운전자가 있는 상태에서 조건부로 자율주행하는 레벨 3단계까지의 자율주행차 사고에 대해선 원칙적으로 차량 운전자가 배상 책임을 지도록 하는 법 개정안이 의회에 제출됐으며, 독일도 법 개정을 통해 자율주행차에 블랙박스 탑재를 의무화했다. 사고 발생 시 블랙박스 기록을 분석해 자율주행 시스템 오류가 발견되면 제조사가 책임을 진다. 하지만 자율주행 수준과 상관없이 운전자가 주의를 기울이지 않았다면 운전자가 책임을 져야 한다.#

만약 자율주행차 사고에 운전자 주의의무를 부여하여, 운전자에게 책임을 물게 된다면 운전자는 자율주행차 주행 중에도 상시 운전대를 잡고 있어서 전방주시의무를 태만히 해서는 안 되며, 설령 본인이 운전을 하지 않더라도 대리운전자 혹은 운전기사 등을 두어야 할 것이다. 이는 운전은 편해지지만 운전 기사의 직업 안정성은 보장된다는 것에서 현행 인간이 운전하는 현실과 타협점이 될 수도 있다.

하지만 오히려 혹시 모를 기기 오작동이나 기타 문제 발생을 염려해 운전대를 잡고 있거나 브레이크에 발을 올려 놓고 있어야 한다면 결국 사람이 직접 운전하는 것과 크게 다를게 없으며 스트레스와 비용만 더 드는 게 아니냐는 의견도 있다. 특히, 미래에는 대부분의 차량이 자율주행차로 대체될 가능성도 높다는 점을 생각하면 더 그렇다. 자가용이자 일종의 개인공간인 자동차에 꼭 운전기사를 한명씩 둬야 한다면 누가 좋아할까?

만약 자동차에 핸들, 브레이크, 엑셀 등 조작 장치가 아무것도 없거나 자율주행 작동 중에는 이들이 비활성화되는 완전자율주행 자동차라고 한다면 운전자는 자동차에 아무런 조작을 가할 필요가 없고 또한 그럴 수도 없기에 제조사의 책임이 더 커질 것이다. 운전면허가 아예 없는 사람이 완전자율주행차를 탑승하게 될 경우에도 책임소재를 따져야 한다.

2019년 4월, 한국에서도 3단계 자율주행 한정, 운전자 책임으로 법 개정안을 발의할 예정이라고 한다.# 기사에 따르면 독일, 영국, 미국, 일본 모두 차량 보유자 책임이라고 한다.

또, 법률적인 방법으로 이런 문제를 해결할 수도 있다. 시스템이 충분히 안정적일 경우 차량 점검을 충분히 했으면 사고가 날 일이 없고, 차량 장비에 문제가 없어도 사고가 나면 운전자 책임, 점검 & 관리가 사고로 이어진 경우 제조사 책임이 강하게 될 것이다.

10.3. 트롤리 딜레마[편집]


자동차가 피할 수 없는 사고 상황에 맞닥뜨렸을 때, 직진하면 운전자는 무사하지만 5명을 치게 되고, 방향을 틀면 5명은 안전하지만 운전자 1명이 벼랑으로 떨어져 사망하게 될 상황일 때 자율주행 자동차는 어떤 판단을 할 것인가? 이런 프로그램 설계와 가치 판단에 대한 논란이 문제가 될 수 있다. 일단 운전자가 죽는 차는 잘 팔리지 않겠지 물론 이건 인간도 정답을 말할 수 없는 문제이다.


자율주행이 상용화될 경우, 위 사고 영상과 같은 상황에서 AI가 그냥 직진 추돌해서 택시와 저속 충돌함으로써, 블랙박스 (레이) 차량 운전자가 약간의 부상을 입을 가능성과, 아예 약간의 부상 가능성도 허용하지 않고 인도로 차량을 틀어 사고사례와 같이 행인을 치어 사망 사고를 일으킬 가능성에 대해, 어떤 가치를 우선시하도록 프로그래밍할 것인지에 대해 윤리적 판단에 직면할 수 있다.

참고로 누구부터 살려야 할지에 대해 MIT 연구진이 전 세계 230여만 명을 대상으로 조사해서 '네이처'에 발표했다는 기사에 따르면, 설문 결과 유모차를 끄는 사람의 우선순위가 가장 높고, 그 뒤를 이어 어린이, 임산부가 이어졌으며, 최하 순위로는 , 범죄자, 고양이가 있었다.

다만 기술적인 관점에선 이 윤리적 딜레마는 근본 문제가 아니다. 이보단 속도와 조향, 안전운전 시스템을 치밀하게 구성하여 사고가 날 환경을 피하게 만드는 문제가 더 중요하다. 실제 연구되고 있는 것도 윤리학이 아니라 이런 기술적인 부분. 다만 기술이라는 것이 사회에 녹아들 수밖에 없고, 완벽할 수도 없기에 윤리적 딜레마의 현실적 해결책도 중요하다. 윤리든 기술이든 어느 한쪽에만 신경쓰면 기술/문화지체 현상이 나타나 고질적 병폐가 될 수도 있다.

더하여, 트롤리 딜레마, 무단 횡단 딜레마, 젠더 연구 딜레마, 보험 사기단을 100% 확률로 피하라는 인간의 명령을 수행하지 못하는 AI의 현실에 대한 딜레마 등은 비단 자율주행 자동차에 특히 적용되는 문제가 아니다. 트롤리 딜레마를 자율주행 자동차에 적용할 때, AI가 통합관제하는 시스템이 적용된 먼 미래의 완전자율주행 시대를 상정하고 해당 문제를 고려하지만(완전 통합관제하는 AI가 모든 정보를 받아들이고, 경로등을 설정, 재배포하므로 사고 상황을 예견했을 때 사고 대상과 피해자를 계산해 낼 것이다!), 실상 자율주행 자동차의 기술 근본은 1개의 차량단 스스로가 인지-제어-판단을 직접 주행한다는 점에서 개인 운전자가 차량을 운전하는 것과 기본적인 대응 메커니즘이 크게 다르지 않다.[28] 피할 수 없는 사고 상황[29]에서의 대응 컨셉은 사고회피, 탑승자 보호, 피해저감이 궁극의 목표라는 측면에서 일반 운전자가 운전하는 자동차와 자율주행 자동차의 뿌리가 다르지 않다. 즉, 위의 영상 등에서 확인되는 딜레마 현상에 대해, 자율주행 자동차가 인지, 판단, 제어에 대한 계산 로직에 의해 좀 더 빠르고 정확한 판단을 당황하지 않고 망설임 없이 내린다는 점에서 인간 운전자보다 대응 속도가 빨라 유리할 수는 있어도[30], 탑승자 스스로를 보호하는 동시에, 사고에 의해 발생하게 될 피해도의 전체 수준을 낮추기 위해 노력한다는 점에서 자율주행 자동차의 적용상황을 산정해서 고려해야 할 딜레마 문제는 아니기에, 선술했듯 특별히 자율주행 자동차만의 딜레마는 아니다. [31]


10.4. 사고 사례[편집]


이전에도 십여 건의 사고가 있었으나 모두 인간 운전자의 잘못으로 인한 사고였고 웨이모의 자율주행차가 원인이 된 사고는 처음이다. 사고 당시 모래주머니를 피하려고 차선의 왼쪽으로 방향을 꺾었지만 뒤따라 오는 버스에 충돌했다. 뒤에 버스가 따라온다는 것은 차량 시스템과 탑승하고 있던 웨이모 직원 모두 알고 있었지만, 버스가 속도를 줄일 것이라고 예상하고 주행한 것이 이번 사고의 원인이 됐다. 충돌로 인한 부상자는 없고 자율주행 차량에 가벼운 손상만 입었다.
사고 자체는 5월에 발생했으나 공식적 조사가 2개월 가량 걸렸다. 미국 도로교통 안전국이 공인한 미국 자율주행 차에서 발생한 첫 사망 사례다.

미국 도로교통 안전국과 테슬라의 발표에 따르면, 차체가 높은 컨테이너 트레일러가 도로를 가로지르며 좌회전하는 것을, 모델 S의 센서가 컨테이너의 흰색 측면을 하늘과 구분하지 못했고, 게다가 트레일러 하부에 있는 공간으로 차량이 통과할 수 있을 거라 판단했는지 모델 S가 그리로 밀고 들어갔다고 한다. 모델 S의 오토파일럿 기능과 운전자 모두 브레이크를 밟지 않았다.

사망자는 예전부터 모델 S의 오토파일럿 작동 영상을 올리던 조슈아 D. 브라운으로, 자차를 테시라고 애칭을 붙여가며 매우 신뢰하고 있었다.예전 그가 올린 영상에서도 옆 차선에서 끼어들기를 하는 트럭을 피하는 등 상당한 성능을 보여주기는 했으나…

이번 사고로 인해 자율주행 시스템의 안전성에 의문이 제기되고 있으며, 독일을 비롯한 유럽의 일부 국가에서는 테슬라의 오토파일럿을 규제하려는 움직임을 보인다.



2018년 3월 18일 밤 10시경 미국 애리조나주에서 우버 자율주행차가 보행자를 치어 숨지게 했다. 보행자는 자전거를 끌고 차도를 걷고 있었고 횡단보도는 아니었다고 한다.[32]

이 사고가 나기 전까지도 자율주행차에 의한 충돌 사고나 운전자의 사망 등으로 의문을 표하는 사람들이 적지 않았는데 자율주행차에 의한 첫 보행자 사망이 일어나자 안전성 논란이 더욱 거세지고 있다.

블랙박스 영상이 공개되면서 사고 위험이 컸다는 의견이 다수 나오고 있다. 오히려 사람이었다면 운전자가 피하려다 2차 사고까지 발생했을 우려가 있는 상황.

하지만 일반인들과 달리 전문가들은 자율주행차의 문제라고 주장하고 있다. 사람이라면 시각을 통한 정보만으로 판단하기에 사고로 이어질 가능성이 높은 상황이지만 기계는 시각 외에 레이더 등으로 더욱 다양하고 정교한 정보를 수집할 수 있기에 사고를 피할 수 있었는데도 불구하고 사고를 냈다는 것이다. 그리고 자율주행차 운전자가 전방주시 의무를 어겼다는 점도 비판점이다.

우버는 조의를 표하고 북미에서의 자율주행차 실험을 중단했다.

11월 6일 조사 결과 소프트웨어에서 무단횡단 보행자를 인식하지 않도록 설계됐다고 밝혔다.#

  • 2018년 3월 23일, 캘리포니아 마운틴뷰에서 테슬라 모델 X 운전자가 오토파일럿 모드를 설정해 놓은 뒤, 자신의 휴대전화로 게임을 하며 운전 주시를 하지 않던 중 오토파일럿의 오작동으로 인해 콘크리트로 만들어진 바리케이트에 충돌했고 뒤따르던 2대의 자동차가 그의 차량에 연이어 추돌하면서 화재가 발생했다. 차량의 운전자는 화염 발생 전에 차밖으로 이동됐으나 사망했다. 고속도로의 바리케이트에 설치되어 있던 충격 흡수 장치는 사고가 나기 열흘전에 다른 차량이 121km의 속도로 충돌하는 사건이 있었고 운전자는 작은 부상만 입었기 때문에 모델 X의 사망사고는 고속도로 관리 기관측의 과실이 큰 것으로 결론이 내려졌다. 그러나 다른 운전자가 비슷한 상황에서 오토파일럿이 오작동할 수 있음을 시연해 보였고 이후에 그런 오작동은 소프트웨어 업데이트를 통해 개선됐다.[33]

  • 2018년 12월, 대만에서 테슬라 모델 S가 자율주행 중에 경찰차를 들이받았다.#

  • 2020년 12월 21일, 현대 자동차의 자율주행 테스트 차량이 앞서가던 차의 후미를 들이 받는 사고가 발생했다. 목격자들에 따르면 앞차가 정차했는데도 뒤따라 가던 자율주행 차가 감속하지 않고 그대로 충돌했다고 한다.


10.5. 가이드하우스 인사이트의 평가에 대한 오해[편집]


미국의 컨설팅 업체 가이드하우스 인사이트(Guidehouse Insights) 산하 리서치 부서인 내비건트 리서치(Navigant Research)에서 매년 발표하는 자율주행 업체의 경영 평가 순위가 국내외 언론에서 자주 인용되는데, 아래의 표는 그 요약이다.

파일:2020_Autonomous_driving_Ranking.jpg

Navigant Leaderboard 자율주행차 순위

2020년
2019년
2018년
1
웨이모
웨이모
GM
2
포드
GM 크루즈
웨이모
3
크루즈
포드
다임러-보쉬
4
바이두
앱티브
포드
5
인텔-모빌아이
인텔-모빌아이
폭스바겐 그룹
6
앱티브-현대
폭스바겐 그룹
BMW-인텔-FCA
7
폭스바겐 그룹
다임러-보쉬
앱티브
8
얀덱스
바이두
르노-닛산
9
죽스
토요타
볼보-베오니어-에릭슨-제누티
10
다임러-보쉬
르노-닛산-미쓰비시
PSA
11
토요타
BMW-인텔-FCA
재규어 랜드로버
12
메이 모빌리티
볼보-베오니어-에릭슨-제누티
토요타
13
보이지 오토
죽스
나브야
14
BMW
메이 모빌리티
바이두-베이징
15
르노-닛산-미쓰비시
현대그룹
현대그룹
16
볼보
우버
혼다
17
나브야
나브야
우버
18
테슬라
보이지
애플
19

테슬라
테슬라
20

애플

[34]

국내 커뮤니티에서 흔히 자율주행 기술 순위로 인용되는 위의 도표는 기술에 대한 순위가 아닌 경영 전략에 대한 순위다.

가이드하우스 인사이트 자체가 권위있는 기술 평가 기관이 아닌 단지 기술 컨설팅을 전문으로 하는 민간 업체이고, 해당 랭크의 X축과 Y축 역시 기술 관련 용어가 아니라 경영 용어인 '전략'과 '실행'으로 구분되어 있다. 내비건트 리서치는 각 업체별 경영 평가를 총 10가지 기준에 의하여 수행했는데 그 중 기술(technology)은 10가지 기준 중 하나일 뿐이다. 나머지 9가지 기준은 vision, go-to-market strategy, partners; production strategy, product capability, sales, marketing & distribution, product quality and reliability, product portfolio, staying power로 구성되어 있다.

해당 리서치 리포트는 매년 발간되지만 원문을 보려면 거의 4천 달러를 지불해야 하는 유료 리포트이기 때문에 왜 순위 선정이 이렇게 되는지는 원문을 직접 확인하기는 어려우나 개요문과 관련 기사등을 통해 간접적으로 확인해보면# 높은 순위에 오른 업체들은 상용화에 서두르기보다 신중하게 내부 테스트만 수행했다는 점에서 높은 평가를 했으나, 테슬라의 경우, 상용화를 너무 서둘러 해서 다수의 사상자가 발생했다는 점을 악평가의 원인으로 삼았다. 안전에 중점을 두고 평가한 것인데, 해당 랭킹에 대해 외국 네티즌이 하는 농담으로 사망자 수(body count) 기준 역순으로 순위를 매겼다는 말이 괜한 말이 아닌 것. 또한 테슬라의 경우 대부분의 부품을 직접 생산 하고 있어 기술 자립도가 높은 것이 장점인데, 역으로 협력사가 적다는 이유로 파트너 부문에서 최하점을 받았다.

즉, 기술 자체보다는 경영적인 측면을 중점적으로 평가한 것이고 해당 랭킹을 근거로 각 업체별 기술이나 미래가치를 평가하기는 어렵다. 게다가 테슬라는 2018년부터 자료 제공을 하지 않고 있어서 수 년 전 기술을 기준으로 점수를 매기니 상대 비교에서 순위가 낮을 수밖에 없다.

이전부터 테슬라의 오토파일럿이 다른 완성차의 주행 보조 기능보다 성능이 좋다는 건 잘 알려진 사실이었고, 2020년부터 테슬라가 FSD 베타 버전의 공개 테스트를 시작하고 테슬라와 타사의 격차가 더욱 확실하게 드러나면서 내비건트 리서치의 평가는 점점 의미를 상실하고 있다. 비록 FSD가 이름처럼 완전 자율주행은 아니고, 여전히 탑승자의 주의를 요구하는 불완전한 상태지만 비보호 좌회전과 공사 구간 회피, 교통량이 많은 시내 주행까지 해내는 모습을 보면 도저히 테슬라가 타사에 뒤진다고 볼 수 없기 때문이다. 다른 업체에서도 비슷한 퍼포먼스를 발휘하는 테스트 차량을 보유하고 있을 수도 있지만 이러한 차량은 대부분 라이다 같은 값비싼 장비를 잔뜩 탑재한 것으로, 상용화와는 한참 동떨어진 물건들이다. 반면 테슬라는 이러한 기능을 이미 판매되고 있는 양산차에서 실현한 것이다. 테슬라가 소프트웨어 배포만 확대하면 즉각 지금까지 판매된 100만대 이상의 테슬라 차량이 잠재적으로 레벨3에 근접하거나 그 이상인 자율주행 성능을 발휘할 수 있는데[35] 과연 테슬라가 경영 전략 차원에서 리포트의 상위권을 차지하고 있는 업체들에 뒤쳐진다고 볼 수 있는지 의문이다. 웨이모는 2014년부터 자율주행이 거의 완성된 것 처럼 언플을 했지만 아직도 캘리포니아 일부 지역을 벗어나지 못한 채 테스트 차량만 굴리고 있는 상황이고,[36] GM은 슈퍼크루즈가 탑재된 차를 연간 1만 대 가량 판매했을 뿐이다. 선두 그룹 업체들 뿐만 아니라 테슬라의 자율주행 기술을 빼돌리다가 유죄 판결을 받은 zoox나 자율주행 분야에서 거의 아무것도 보여준 게 없는 BMW마저 테슬라보다 높은 순위로 평가되는 모습은 리포트의 신뢰도를 더욱 떨어트린다. 또한 내비건트 리서치가 상위 그룹으로 선정한 포드는 2022년에 자율주행을 연구하던 자회사를 폐쇄하고 ADAS 수준을 넘어서는 자율주행 기술 개발을 포기했다.

참고로 본 리포트에서 Lead 역할을 수행하면서 본 리포트에 대해 다수의 언론과 인터뷰한 Sam Abuelsamid의 약력을 링크드인으로 확인해보면 알겠지만 그는 자동차 관련 이공계 학사학위가 학력의 전부고(Kettering 대학 졸업) 미국 자동차 부품 업체 TRW에서 엔지니어로 일하다가 2007년부터는 작가, 기고가, 컬럼니스트, 언론인으로만 줄곧 커리어를 쌓아왔다. 해당 리포트가 순수한 기술 전문 리포트였으면 이정도 학력과 경력으로 순수하게 자율주행 기술을 평가하는 것은 불가능하다.


11. 기타[편집]


  • 보통 자율주행차를 무인자동차(Unmanned Vehicle)라고도 부르지만, 엄밀히 구분하면 무인자동차는 사람이 타지 않은 채 원격조종으로 주행해 주로 군사 목적이나 과학 연구를 목적으로 사용되는 차량을 흔히 칭한다. 반면에 자율주행차(Autonomous car)는 운전자의 개입 없이 주변 환경을 인식하고 주행 상황을 판단하여 차량을 제어함으로써 스스로 주어진 목적지까지 주행하는 자동차를 말한다.
  • 비리 사건에서 기업인이나 고위층의 운전기사가 주요 증인이 되는 일이 많다 보니 상용화되면 이러한 층에게 각광받을 것이다.
  • 안정성 문제로 인해 자율주행 기술 국내 도입은 실내 주행으로부터 시작될 것이라는 전망도 있다. 2018년 기준 실내 자율주행 서비스 로봇은 상당히 발전해, 현재 상용화 단계까지 왔다. 자율주행 쇼핑카트 월마트 자율주행 쇼핑카트
  • 자동차 애호가들에게는 가장 반갑지 않은 기술. 특히, 운전의 재미를 추구하는 애호가라면 더더욱 좋아하지 않는다.
  • 교통수단 중 자율주행 발전이 가장 느리다.[37] 대부분 정속 주행을 하며 자동차만 다니는 고속도로 같은 곳은 이미 자율주행이 기술적으로 완성단계에 가까운 상황이지만 보행자와 자전거, 모터사이클 등 방해물의 침입이 빈번해 돌발 상황이 자주 일어나는 일반 도로에서는 온갖 예외사항에 대한 처리가 필요하다. 게다가 철도항공기, 선박의 운행 환경에 비해서 도로 환경의 복잡성은 너무 높고, 도로 위에 차량 밀집도도 상당히 높기 때문에 별의별 상황이 다 발생하는지라 인간의 개입이 전혀 필요없는 자동화를 하는 것이 기술적으로 매우 어렵다. 게다가 국제법으로 선박과 항공기는 교통법이 전세계가 동일하게 통일되어 있다. 그러나 도로는 국가별로 자국의 환경에 따라 교통법이 천차만별인 것도 문제다. 교통안전표지판도로노면표시의 도안도 국가별로 차이가 있으며 의미와 통행 규칙 또한 상이하다. 신호등 역시 국가별로 의미하는 바가 세세하게 다르다는 것이 자율주행차 개발 속도를 늦추고 있는 요인이 된다. 국가별 교통법에 맞춰 주행 알고리즘을 따로 만들어야 하기 때문에. 또다른 문제는 자율주행 AI가 발달하기 위해서는 수많은 사고 데이터가 쌓여야 발전하는데 이러한 데이터가 쌓이는 과정에서 발생하는 인간들의 불신이다. 신약 개발 시 임상1~3상이 괜히 몇십 년 걸리는 게 아니다. 하물며 모든 자동차와 모든 도로 및 셀 수도 없이 많은 다양한 실제 에피소드에서 사고가 안날 수준의 데이터를 확보해야 하는 점이 자율주행의 난제로 이 과정에서 발생할 수많은 사망자들을 무시하고 개발해야 하는가? 아니면 베타 버전을 시장에 내놓고 사망자 데이터로 학습하는 것을 제로 규제로 풀어줘야 하는가? 등의 문제도 남아 있다.
  • 미국중국처럼 영토가 너무 넓어서 운전자의 피로를 줄여야 할 필요성이 있을 경우 자율주행 기술에 사활을 걸어도 납득할 수 있는 일이라는 우스갯소리가 돌기도 한다. 문제는 테슬라의 여러 사례들 처럼 벌써부터 여러 몰지각한 운전자들이 자율주행 기술을 맹신하고 차에서 잠을 자는 사례들이 빈번하게 발생하고 있어 문제가 되고 있다. #
  • 한문철TV에서는 테슬라 오토파일럿칼치기 차량을 인식하기도 한다.#

12. 창작물에서[편집]


  • 365: 운명을 거스르는 1년: 1화에 등장하는 리무진
  • 꼬마버스 타요: 해당 문서로.
  • 샐리(Sally): 아이작 아시모프1953년에 발표한 자율주행차를 주제로 한 단편 소설. 작중 시점은 2057년으로 오직 자율주행차만이 도로를 주행할 수 있는 세계가 배경이다.
  • 마이너리티 리포트: 2054년을 배경으로 음성 인식으로 목적지를 인식하고, 수평은 물론 수직으로 이동할 수 있는 자율주행 차량이 등장한다. 수동 모드로도 변경이 가능하며, 수동으로 운전하는 운전자는 주변에서 이상한 눈으로 본다는 묘사가 있다.
  • 벤10: 맥스 테니슨이 몰고 다니는 캠핑카에 자율주행 기능이 달려있다.
  • 뿌이뿌이 모루카: 해당 문서로.
  • 사이버펑크 2077: 델라메인
  • 신기한 스쿨버스: 해당 문서로.
  • 신세기 GPX 사이버 포뮬러: 엘레나라는 소녀가 자율주행차 HSR-3를 가지고 있으며, 자율주행 기능으로 엘레나를 병원으로 옮겼다. 참고로 HSR-3는 1991년 미쓰비시 자동차에서 개발한 컨셉카인데, 자율주행 기능은 포함되어 있지 않지만 디자인을 정식으로 협찬받아 등장했다. 그 덕분에 미쓰비시 로고가 대놓고 나온다.
  • 아이, 로봇: 2035년의 미래세계를 배경으로 한 영화로, 인간의 운전보다 더 빠르고 안전하게 이동하는 옵션으로 등장한다. 수동 운전도 가능은 하나, 승용차만 해도 통상 주행 속도가 시속 200~300km라서 무척 위험하다. 때문에 교통 감시 체계에 운전자가 자동 주행 중인지, 수동 운전 중인지 기록이 남게 된다.
  • 와치독 2: 차주들에게 '우선순위'를 매겨서 사고 발생 시 우선순위가 더 높은 사람을 살리기 위해서라면 차주를 죽여버릴 수도 있는 정신나간 인공지능이 탑재된 자동차가 등장한다. 다행히 아직 판매가 시작되지 않은 프로토타입으로 나오고, 이 차는 DedSec에게 탈취당해 코드가 만천하에 공개된다.
  • 와치독: 리전 : 차량의 자동/수동 주행모드를 전환 가능하다.
  • 업그레이드: 자율차 안에서 아내와 좋은 시간(?)을 보내다가 사고를 당한후 일어나는 일을 그린 스릴러 영화.
  • 용자 시리즈
  • 크리스틴: 사람 없이 스스로 움직이고 자기 스스로 회복하는 자동차[38] 크리스틴이 등장한다.[39]
  • 토탈 리콜: 1990년작 영화에서 조니 캡(Johnny Cab)이라는 택시가 화성에서의 교통수단으로 등장한다. 운전하는 택시기사 로봇의 이름이 '조니'라서 조니 캡으로 불림.
  • Knight Rider(전격 Z 작전): 등장하는 인공지능을 탑재한 기계들이 스스로를 운전할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 매체에 등장한 시점은 1980년대.
  • 엑스 드라이버: 배터리 동력 자율주행차가 대중화된 까닭에 내연기관 자동차는 사장되고 운전을 할 수 있는 사람이 극도로 적어진 미래 세계를 그려냈다. 그러나 자율주행 시스템이 폭주하는 일이 일어나곤 했고, 이를 운전을 할 줄 아는 자들이 내연기관 자동차로 추적하고 제압하는 것이 주요 스토리. 접근하여 센서를 페인트탄으로 쏘아 가리면 자율주행 시스템이 정차한다.
  • 은하영웅전설: 우주시대라 자동운전이 일상화되어있긴 한데 첫 등장부터 극심한 교통정체가 나올 정도로 자유행성동맹이 막장으로 나온다.
  • 또봇: 등장하는 모든 또봇이 자율주행이 가능하다. 수동 운전 전환도 가능하다.[40]
  • BEATLESS : 인공지능과 HIE라고 불리는 안드로이드가 일상화된 세계가 배경인지라 자율주행이 적용된 자동차가 다니는게 일상화됐다.
  • 꼬마자동차 붕붕
  • 헬로 카봇
  • 미션 임파서블: 데드 레코닝 PART ONE : 벤지가 운전 중인 BMW iX 차량의 자율 주행 기능을 켠 후 에단을 지원하기 위해 옆 자리로 이동하는 장면이 있다.

13. 관련 문서[편집]


[1] 원본[2] 단, 4단계는 사용자가 제어권을 가져올 수 있지만, 5단계부터는 인간의 개입 자체가 고려되어 있지 않다.[3] 한 예로 호신도구의 효과 중 하나가 심리적 안정감이다. 실제로 잘 사용할 수 있을지는 차치하더라도 '믿는 구석이 있다'는 것이 주는 심리적 효과는 크다.[4] 인공지능이 아무리 뛰어나도 사용자의 명령을 제대로 인식하지 못하거나 명령을 하는 방법이 까다롭다면 쉽게 사용될 수 없다.[5] 정확히 말하면, 자율주행 자동차는 장기적으로는 전기자동차 혹은 전기 하이브리드 자동차와 동의어가 될 것이고, 그에 따라 지금의 핸들-페달식 수동주행이 아닌 디지털 전자제어 방식으로 조작계가 바뀔 것이다. 그렇게 되면 바뀐 조작방식에(핸들을 고집할 필요가 없으므로 조이스틱, 조이패드, 노트북 등 상상할 수 있는 모든 디지털 조작체계로 전환이 가능하다.) 맞게 자율주행차용 면허가 생기고 나서 시간이 더 많이 지나면 그 조작 면허 개념이 사라지거나 간소화되거나 할 것이다. 이미 각국에서 자율주행차 도입 초기의 자율주행차와 수동주행차의 공존을 위해 자율주행차만을 위한 운전면허체계를 준비 중이다.[6] 도난에 성공했다 해도 실시간 위치추적이 가능하며 원격으로 정지하게 하거나 문을 잠근 상태로 경찰서로 달려가게 할 수 있을 것이다.[7] 1명이 왕복 2시간 거리의 직장을 출퇴근 하기 위해 4인승 내연기관 세단을 몰고 가는 것과, 1인승 전기차를 모는 것과 어느 것이 탄소 배출량이 적고 에너지를 적게 소모할까? 전자의 안전성과 후자의 안전성이 동일해질 경우 운전자에겐 드디어 선택권이라는 것이 생기는 것이다.[8] 물론 무어의 법칙에 따라 낮은 레벨의, 혹은 현재의 자동차처럼 수동 운전 기능만 있는 자동차를 싼값에 출시할 수도 있다.[9] 개발비는 들지만 생산 비용은 거의 들지 않는[10] 지금도 실리콘밸리 등 임대료가 천정부지를 찍는 지역의 IT 기업 직원들은 회사 주차장에 캠핑카를 대놓고 숙소 대신 쓰는 경우가 있다.[11] 실제로 전국을 돌며 공연수입으로 생활하는 연예인이나 전국단위로 사업하는 사람들은 기사를 두고 전국을 돌며 잠은 차안에서 자는 케이스가 존재한다. 이걸 기사를 고용하지 않고 혼자서 안전하게 할 수 있는 것이다.[12] 다만 이 경우 차값이 문제가 아니라 주차장 이용 비용이 문제될 가능성도 있다. 따지고 보면 현재의 이동식 단독주택과도 맥락이 같다. 건축비 및 자재비만의 문제가 아니라 토지 매입 또는 임대 비용도 고려해야 된다. 주차장으로 쓸 땅을 사든지 아니면 장기주차 형태로 빌리든지 해야 할 텐데 수도권같은 대도시의 경우 둘 다 만만치 않게 비싸다. 보통 지하주차장조차 1일 주차에 2~5만원을 부과한다. 30일이라면 최대 150만원이고 장기주차 할인률을 감안해도 그냥 원룸 월세가 더 저렴할 것이다. 지하주차장과 같은 조건의 반지하방이라면 훨씬 저렴할 것이다. 약간 착각하는 게 우리나라 집값이 비싼 건 건축비 때문이 아니라 토지 때문이다. 실리콘밸리의 사례의 경우에도 미국은 땅이 워낙 넓다보니 회사 자체도 부지를 많이 차지할 수 있기 때문이고 그렇기에 기꺼이 무료 또는 적은 비용에 지상주차장을 내 줄 수 있기 때문이다. 물론 우리나라도 대기업은 직원복지로 지하주차장 정도는 무료로 제공하는 경우도 있지만 지하주차장에서 살고 싶을 리가... 막말로 거주성만 중시한다면 지금도 카라반 트레일러나 캠핑카를 사거나 그것으로도 모자란다면 아예 시내버스 등의 대형승합차를 사서 거주용으로 개조하면 되고 드물지만 국내사례도 몇 있다. 문제는 주차할 자리가 없다는 것. 근본적으로 운전석 공간을 제외시켜 보았자 세단 수준의 실내공간 용적으로는 장기거주가 애시당초 불가능하며 집으로 쓸 정도로, 최소한 원룸을 대체할 정도가 되려면 현대 쏠라티만큼 차가 커져야 한다. 또는 스타렉스, 카니발 정도 크기에 천정고가 높아지거나. 문제는 그랜저 쯤만 돼도 주차가 난감해지는 지역이 널리고 널렸는데 쏠라티를 어디다 댈지. 게다가 여기까지는 1인가구라는 전제에서 억지로 갖다 댄 경우이고 1인가구가 아니라 2~4인 가구가 거주하려면 아예 뉴 슈퍼 에어로시티 정도는 있어야 할 텐데 지역에 따라서는 시내버스 회사들도 차고지가 좁아터져서 밤 중 길가에 아무데나 대어 놨다 단속에 걸리는게 현실이다. 다만 자율주행차의 특성상 밤중에는 도시 외곽지역에 주차해둔다고 크게 문제될 일은 없다. 낮에는 직장이나 상점 등에서 주차공간을 제공해 주니 또한 문제되지 않는다. 문제는 그렇게 되면 수천 수만 대의 스타렉스 이상의 주차공간을 현재 도심 상태로 감당이 가능하겠냐는 거지만.[13] 물론 기계의 노후화로 인해 작동이 멈추는 경우 사람으로 치면 지각이나 결근을 할 수는 있겠지만 그래도 사람보다는 다루기가 쉽다.[14] 이미 실업률이 높은 인도는 자율주행 자동차를 도입하지 않겠다고 선언했다.[15] 이를 해결하기 위해서는 기본소득제가 실시돼야 여러 문제점을 막을 수 있다. 자율주행을 연구하는 사람들도 기본소득제에 호의적인 편인데 일론 머스크 역시 기본소득제를 찬성하는 인물 중 하나이다.[16] 차선 이탈 시 경고하되 조향은 해주지 않는 시스템[17] 차선 이탈 시 자동으로 조향하여 차로이탈을 방지하는 시스템[18] 차로 중앙으로 주행할 수 있게 지속적으로 자동 조향하는 시스템[19] 또는 LFA (Lane Following Assist)로도 불린다.[20] GV80 시승기 증강현실 내비 “최상”·HDA II “기대 이하”https://www.zdnet.co.kr/view/?no=20200115165331[21] 유럽에서 노란색 선은 공사 등으로 도로의 선형이 일시적으로 바뀔 때 사용한다.[22] 순정 네비게이션의 TV 기능은 5km 이상 주행시 강제 비활성회되나 드라이브 파일럿 활성화시 다시 시청할 수 있다.[23] 원래는 해외 자동차사처럼 2022년 하반기 시속 60km로 출시할 예정이었으나 80km로도 안정성을 확보할 수 있다는 판단 하에 재개발을 하느라 출시 일정이 밀렸다.[24] 시범 운행한 자율주행 택시를 이용해본 승객들의 리뷰에 의하면 교통 상황이 복잡한 교차로에서 운전자가 개입해야 하는 상황이 종종 발생했다고 한다. 2020년에 캘리포니아 피닉스 지역에서 개시한 무인 택시 시범 서비스 역시 운전자가 탑승하지는 않지만 여전히 인간 운전자가 원격으로 상황을 감시하다 필요시 원격 조작을 하도록 되어 있다.[25] 구글 설립은 1998년이다.[t] 테슬라 자율주행 통계 데이터 MIT Lex Fridman 출처[26] 규제로 인해 시험이 불가능한 혁신기술을 제약 없이 테스트할 수 있는 지역을 말한다.[27] 당장 밑의 사례를 봐도, 전문가들은 인간보다 정확하다는 기계가 사고를 낸 것을 지적하는 경우가 있다.[28] 현재 개발 중인 LDM기반의 자율주행 서비스도, 주변 Infrastructure에서 수집한 정보가 차량단과 직접 통신하여 정보(신호, 주변차량의 경로계획, 주변상황)가 공유되지만, 주행 계획과 주행 전략을 세우고 제어를 하는 운전 주체는 자율주행차 스스로에게 있다.[29] 외부 외란요소에 의해 사고를 피할 수 없는 극단적인 상황 - ex) 영화속 추격전의 장면에서 본 것과 같은 악의적인 사고 유발 상황이다.[30] 현재 상용화된 센서/카메라 기반의 여러 자율주행 기술들은, 상시 모니터링 측면에서 지치지 않는다는 장점은 있으나, 인지-판단능력과 사고 예견능력은(정차된 버스앞으로 튀어나오는 보행자) 아직 인간 운전자보다는 떨어진다.[31] 이런 경우를 상정한다면, 여럿을 지키기 위해 1명인 스스로를 희생할 것인가? 라는 자율주행차만의 특수한 트롤리 딜레마 문제가 발생한 것처럼 보이지만, 인간 운전자를 기준으로 해안도로 등에서 충돌/사고로 인한 큰 피해가 예상 될 때 스스로를 희생시켜 바다로 빠질것인가?와 같은 상황에 동치되기에 여전히 자율주행차만의 트롤리 문제가 아니다.[32] 참고로 국내 보험사에서는 차도를 횡단하다 사고가 난 경우 차량의 책임을 70% 정도로 보고 있다.[33] Apple engineer killed in Tesla SUV crash on Silicon Valley freeway was playing videogame: NTSBhttps://www.marketwatch.com/story/apple-engineer-killed-in-tesla-suv-crash-on-silicon-valley-freeway-was-playing-videogame-ntsb-2020-02-25[34] 원문[35] 판매된 차량 전부는 아니다. FSD 옵션을 추가하지 않았다면 기능이 불활성화 되어 있기 때문이다. 하지만 차가 출고 된 후에도 테슬라에 돈을 지불하면 원격으로 소프트웨어 락을 풀어서 FSD 옵션의 기능을 사용할 수 있다.[36] 그럼에도 웨이모는 무인 택시를 시범 운행하고 있기 때문에 운전자의 탑승을 요구하는 테슬라보다 기술력이 훨씬 우월하다는 인식이 세간에 퍼져 있지만 이 부분도 과장된 측면이 있다. 웨이모의 택시 시범 운행 지역인 피닉스의 지역 신문 보도를 보면 웨이모의 자율주행 택시가 빈번히 오작동을 일으키며, 사람이 개입해서 통제해야 하는 상황이 자주 발생한다고 한다. 무인 택시라고는 해도 운전석에 사람이 앉아있지 않을 뿐, 원격으로 사람이 감시하고 필요할 경우 수동 조작을 하며, 이마저도 웨이모가 보유한 전체 차량 중에 10%에 불과한, 아주 적은 수의 차량만 운용 중이다. 게다가 같은 구간에서 웨이모 택시보다 테슬라 FSD가 더 빨리 목적지에 도착하는 것을 보여준 비교 테스트도 있다.영상[37] 그러나 오해할 수 있는게 어디까지나 운송수단 기준이지, 인간형 로봇처럼 인간이 먼 과거부터 자동차보다 더 관심을 가져 온 인공지능 분야들의 발전속도보다는 빠를 수 밖에 없고 실제로 훨씬 빠르다. 자유도와 합리성의 차이가 매우 크기 때문이다. 인간의 복잡한 자유도와 달리 자동차는 주행과 정지라는 두가지 상태 밖에 없다. 과학적으로 말하면, 속력과 방향이라는 두가지 물리량만 결정하면 움직임이 결정된다. 인간처럼 도구를 잡아서 자유도를 미친 듯이 늘려버릴 일도 없고, 몸을 비틀 일도 없어 정지상태의 자유도도 없다. 게다가 출발지점부터 목적지까지 사고없이 가야한다는, 극도로 합리적인 목표를 가지고 움직이므로, 인간형 로봇에게 요구되는 감성적 요소나 개성의 필요성이 없다(사고에 대한 윤리적 요소는 있다). 개성이라는 개념이 요구되는 인간형 로봇과는 매우 다르다. 인간은 수많은 인간이 개성과 주관없이 다 똑같은 스타일로 산다면 문제가 되지만, 자동차는 오히려 개성이 방해가 되어(돌발행위의 가능성) 그런 것이 없을 수록 더 자동차의 존재의의에 가까워지므로 존재목적이 합리적인 방향으로 뚜렷한 것이고, 여러 자동차가 개성없이 사고 가능성을 피하려는 합리적인 태도로만 운전할 수록 사고율이 0에 가까워진다. 단 이는 운전에 한하고 탑승자가 소수인 자가용 및 승용차에 한한 문제로 버스나 운송, 특수차 등에서는 다를 가능성이 있다. [38] 차종은 1958년식 붉은색 플리머스 퓨리.[39] 영화 원작이 되는 스티븐 킹의 소설 '살아있는 크리스티나'에선 자동차에 악령이 깃들었다고 나온다.[40] 어른 캐릭터들이 운전석에 타고 다닐 때는 직접 운전한다.


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