상상이 현실로, 자율 주행!

저는 자율 주행 자동차의 실제 현장 도입에는 장애물이 많아서 많은 시간이 걸릴 것이라고 생각했습니다.
그런데 얼마 전에 뉴스에서 서울 종로구 청계천을 따라 자율 주행 버스가 승객을 싣고 실제 운행을 시작한다는 뉴스를 접했습니다.
이 버스는 현대차가 인수한 자율 주행 소프트웨어 업체 포티투닷(42dot)이 운영하며, 청계광장 -> 세운상가 -> 청계광장을 순환하는 버스로 총 3.4km 구간을 버스 2대가 20분 간격으로 운행한다고 합니다.

이 버스를 운영하는 회사에 따르면 이 버스는 자율 주행 ‘레벨 4’ 수준이라고 합니다.
물론 아직은 초기 시범 운행의 단계이겠지만, 조만간 주변에 자율 주행 자동차들이 많이 보이게 될 것이라는 생각이 들면서 오늘은 자율 주행과 관련하여 내용을 공유해 드릴까 합니다.

자율 주행 수준 0 ~ 5 단계

위에서 공유해 드린 버스가 자율 주행 ‘레벨4’ 수준이라고 말씀드렸는데, ‘레벨 4’ 수준이 어느 정도의 단계인지 궁금하시죠?

그래서 국제 자동차 기술자 협회의 자율 주행 수준 0 ~ 5단계에 대해서 설명해 드리겠습니다.

레벨 0(No Driving Automation)

현재 대부분의 차량은 레벨 0입니다. 즉, 모두 수동으로 제어되는 것입니다. 운전자를 돕기 위한 시스템이 있을 수는 있지만, 사람의 행동이 필요한 것이죠. 예를 들어 긴급 제동 장치는 기술적으로 차량이 행하는 것이 아니기에 자동화에 해당되지 않습니다.

레벨 1(Driver Assistance)

이 레벨부터가 실제 자율 주행 단계라고 보시면 됩니다. 그리고 이 레벨이 가장 낮은 단계의 자율 주행입니다. 차량에 단일 기능이 있는 자동화 시스템이 적용된 단계입니다. 예로 크루즈 컨트롤(가속 페달을 밟지 않아도 그 속도를 유지하면서 주행하는 장치)를 들 수 있습니다. 이것이 레벨 1인 이유는 사람이 방향 조정 및 브레이크를 조정하기 때문입니다.

레벨 2(Partial Driving Automation)

이 단계에 해당하는 것은 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS; Advanced Driver Assistance Systems)입니다. 차량이 방향 조정 및 가속/감속을 모두 제어할 수 있습니다. 하지만, 사람이 운전석에 앉아 있어야 하고 언제든지 사람이 조정할 수 있어야 합니다.
테슬라의 오토 파일럿이나 캐딜락 수퍼크루즈 시스템이 이 레벨에 해당합니다.

레벨 3(Conditional Driving Automation)

레벨 2에서 레벨 3으로의 도약은 기술적인 관점에서 볼 때는 상당하지만, 사람의 관점으로 볼 때는 미묘한 수준입니다.
레벨 3단계의 차량은 ‘주변 환경 감지’ 기능이 있어 느리게 움직이는 차량을 지나서 속도를 높이는 것과 같이 감지 정보에 입각하여 스스로 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 여전히 사람의 재정의를 필요로 합니다. 운전하는 사람이 있어 차량이 스스로 판단할 수 없는 경우 경고를 주어 사람이 제어할 준비가 되어 있어야 합니다.
아우디 AI 트래픽 잼 파일럿이 이 레벨 3에 해당한다고 합니다.

 아우디 ‘A8’에 탑재된 레벨 3 자율 주행 기술

레벨 4(High Driving Automation)

레벨 3과 레벨 4의 주요 차이점은 바로 문제가 발생하거나 시스템 오류가 있을 때 차량이 스스로 개입할 수 있다는 것입니다. 이로 인해 이 단계의 차량에는 대부분의 상황에서 사람의 개입이 필요하지 않습니다. 그러나 여전히 사람이 수동으로 할 수 있는 옵션이 있습니다.
레벨 4 차량은 자율 주행 모드로 운행할 수 있습니다.
이 글의 초기에 말씀드린 버스가 바로 이 단계에 해당합니다.

레벨 5(Full Driving Automation)

레벨 5의 차량은 사람의 간섭이 필요하지 않습니다. 즉 수동 운전 기능이 제거됩니다. 레벨 5에서는 숙련된 운전자가 할 수 있는 모든 행동을 스스로 할 수 있게 됩니다. 완전 자율 주행 차에 대해서 전 세계에서 테스트를 진행하고 있지만, 아직 일반 대중에게 제공되는 것은 없습니다.

자율 주행이 넘어야 할 장애물들

자율 주행과 관련해서 기술이 계속해서 발전하는 있지만, 그래도 넘어야 할 장애물들이 많이 있습니다. 그리고 이런 장애물들은 기술적인 면도 있지만 사회적 규정이나 규범 등과 관련된 것들도 있죠.

기술적 한계

현재 기술이 많이 발달하기는 했지만, 여전히 자율 주행 차량은 센서에 의존할 수 밖에 없기에 센서의 고장이나 폭설/폭우 등의 환경적 악화로 인한 문제가 발생할 수 있습니다. 물론 기술이 더 발전하면서 이런 문제가 개선될 수도 있겠지만 말이죠.

승객의 불안함

기계가 스스로 운전을 한다는 것에 대해서 사람들은 걱정이나 불안함을 가질 수 있습니다. 사실 이 부분은 자주 사용하게 되어 그런 불안함에 대한 민감성이 줄어들게 되면 자연스럽게 해결 될 수도 있겠지만, 그렇게 되기까지 많은 시간이 필요하겠죠.

하차 지점

택시와 같이 사람과 상호 작용을 하면서 하차 지점을 선택하는 것이 쉽지 않습니다. 물론 인공지능이 더 발전하면 가능할 수도 있겠지만 아직은 그렇지 않죠. 즉, 올바른 주소로 데려다 줄 수는 있지만 이상적인 하차 지점까지 데려다 주기는 쉽지 않습니다. 그리고 하차할 때 예외적인 상황이 많기 때문에 더욱더 이상적인 하차 지점에서 내릴 수 없게 되는 것이죠.

탑승자의 부적절한 행동

탑승자가 일반적으로 지켜야할 행동을 하지 않거나 탑승자의 다양한 부적절한 행동이 있을 때 이를 조정해 줄 수 없다는 문제가 있습니다. 물론 이를 위해서 명확한 규정과 처벌이 정의가 되면 되겠지만 말이죠.

법 관련

자동차가 사고가 났을 때 누가 책임을 지게 되는지 등과 같이 다양한 법적 문제도 있습니다. 그리고 이와 관련하여 법의 제정도 필요하고 말이죠.

사고에 대한 책임과 윤리

급작스런 사고위험 순간에 선택을 인공지능에게 맡기게 되는 것에 대한 문제가 있습니다. 예를 들어 보행자와 탑승자 중 누군가는 희생되어야 하는 급박한 상황에서 인공지능에게 선택을 맡겨야 하는 상황이 그런 상황이죠.

여전히 자율 주행이 실생활에 완전히 반영되기 까지는 많은 장애물을 넘어야겠지만, 그래도 머지 않아 주변에서 자율 주행 차량들을 자주 보게 될 수 있게 되겠다는 생각이 듭니다.

그리고 이를 통해서 삶이 많이 편해지게 되지 않을까 하는 생각도 듭니다.

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