자율주행에 대한 정의 만으로는 그것을 해 내는 기술의 범위가 너무 넓기 때문에 언제부터 연구가 되었는지에 대한 의견이 많이 갈리는 것 같습니다. 그래서 대략적으로만 조사한 바를 적어보겠습니다.

자율주행 개발의 역사를 잘 정리한 도표가 있으니 참고하시기 바랍니다. (기사)

그런데 우리나라에서도 1995년도에 고려대 한민홍 교수팀에서 고속도로에서 100km로 달리는 자율주행 자동차를 개발했었고 당시 뉴스 방송에 시연 영상까지 올라왔었다는 사실을 알고 계시나요? 무려 28년 전에 이런 연구와 결과물이 나왔었다는 것도 놀랍고 그 이후에 지원이 끊겨 기술개발이 중단되었다는 것은 더 놀랍습니다. (영상)

일반적인 자동차에 포함된 기술들은 빼고 자율주행 쪽 관련 기술만 알아 보겠습니다. 앞서 자율주행에 대한 정의 부분에서 감지, 판단, 제어 영역이 있다고 말씀 드렸습니다. 감지는 주변 환경을 파악하기 위한 영역으로 이를 위해 다양한 센서가 사용되며 수집된 정보를 인공지능 등의 기술을 이용해 재구성함하게 됩니다. 그리고 이렇게 재구성된 정보들을 바탕으로 어느 경로로 어느 정도의 속도로 가야하는지 등의 판단을 내리게 되는데 이 때에도 인공지능 기술이 적용됩니다. 수많은 경로를 탐색하고 시뮬레이션 하는 과정을 거치기도 하죠. 이후에 판단된 것대로 움직이기 위해 자동차 내의 기계 장치들을 제어하는 기술이 필요하게 됩니다. 아주 정밀하게 움직여야 하므로 이 부분에도 다양한 기술이 적용될 것입니다. 

앞서 말씀드린 기술들은 실제 개발이 완료된 자율주행자동차가 운행될 때의 상황에 대한 것입니다. 개발 단계에서는 인공지능 모델 개발/학습/튜닝과 학습을 위해 필요한 대량의 데이터셋 (부족할 경우, 가상으로 생성해내는 기술) 그리고 이를 시뮬레이션할 수 있는 가상의 테스트 환경 등 수없이 많은 기술이 필요하겠죠. 이렇기 때문에 자동차 회사에서 기존의 설계, 제조를 넘어선 이런 분야들까지 다 커버하는 것이 어려운 거죠.

주변 환경을 감지하기 위해 사용되는 센서와 각각이 수집하는 데이터의 종류는 대략 다음과 같습니다. 

대부분의 자율주행차 제조업체는 위의 센서들을 다 사용하고 있습니다. 라이다는 고가임에도 불구하고 정확한 정보 취득이 중요하기 때문에 대부분의 자동차 제조사에서는 필수적으로 사용하고 있죠. 다만, 테슬라의 경우는 라이다와 레이더를 제거하고 카메라가 중심이 된 방식으로 진행하고 있습니다. 라이다는 비싸서, 레이더는 카메라를 통해 인식한 것과 충돌하는 정보가 발생하는 경우 때문이라고 했죠. 물론 좀 더 기술이 고도화되면 다시 도입할 가능성은 있다고 생각됩니다. 

자율주행이 적용될 수 있는 분야는 다양합니다. 먼저 운전 패턴이 상대적으로 단순한 상용트럭 (트럭 군집주행 관련 영상)쪽이 있겠고, 최근 대두되고 있는 로보택시 분야, 그리고 개인용 차량 적용, 차량 공유(라이드세어링) 등등... 그리고, 해당 기술은 굳이 우리가 잘 아는 자동차 형태 뿐만 아니라 공장 내 운송로봇이나 휴머노이드, 심지어는 항공기나 배 등과 같이 모빌리티 영역 전반에 적용이 될 수 있습니다. 

• 테슬라 FSD (Full Safe Driving) - Level 2 이라고 하지만 넘사벽 느낌이...
• Waymo -  Level 4
• GM Cruise  - Level 4, 원본 영상을 빠르게 Timelapse 형태로 만든 것임
• 세종시 자율주행버스 : Level 3. 시속 80km로 실 운영되고 있네

가장 대표적인 기업은 미국의 테슬라, 웨이모(구글 자회사), GM 등이라고 할 수 있습니다. 사실 저는 이 분야를 훨씬 먼저 시작한 웨이모가 제일 앞설 것으로 생각했었는데 최근 테슬라의 FSD가 북미에서 활약하는 실 영상을 보면서 역시 데이터의 힘은 어쩔 수 없구나 하는 것으로 생각이 바뀌었습니다. 이 외에도 ZOOX(아마존 자회사), Ford, Volkswagen, Uber 등등이 자율주행차를 개발, 연구를 해 오고 있습니다. 두드러지지는 않으나 Apple 또한 많은 연구를 하고 있을거구요. 중국 또한 BYD, 아폴로(바이두 사업부문), 포니닷에이아이(도요타 출자) 등등 다수의 기업들이 연구하고 있습니다. 

국내 기업을 보면 현대차는 국내에서는 미국 합작법인인 모셔널을 통해 자율주행 연구를 해 오고 있었는데 최근 아이오닉5 모델 기반 차량으로 미국에서 Level 4 판정을 받고 테스트를 진행 중이라고 합니다. 스타트업 쪽에서는 서울로보틱스는 자율주행의 핵심인 라이다 용 SW를, 오토노머스에이투지는 자율주행 버스를, 에이투닷은 로보택시를 개발 중입니다. 이외에도 국내에서도 많은 기업들이 자율주행 기술 개발에 뛰어든 상태입니다. 

마지막으로 TESLA를 빼놓을 수 없겠습니다. 자율주행은 인공지능 기술이 핵심이죠. 운행차량에서 수집된 수많은 데이터를 학습하기 위해 자체 개발한 DOJO 슈퍼컴 인프라라와 차량용 임베디드 시스템, 그리고 인공지능 모델들... (영상)

국내 업체로는 앞서 언급했던 라이다 용 S/W를 개발하는 서울로보틱스(소개영상)와 자율주행용 영상분석 S/W를 개발하는 스트라드비전(소개영상) 같은 곳이 있습니다. 

그 외에도 많지만 대표적인 몇 곳만 소개 드렸습니다.

자율주행차와 관련된 이슈는 다양하지만 그 가운데 가장 많이 언급되는 윤리적인 딜레마와 관련된 것만 얘기해 보겠습니다. 윤리학 분야의 사고 실험인  '트롤리 딜레마'와 유사한 것인데 인공지능의 '선택'과 관련된 것입니다. 예로 아래와 같은 것이 있겠죠.

3가지 가운데 한가지를 선택할 수 밖에 없고 그 결과는 누군가의 죽음을 피할 수 없는 상황이라는 것입니다. 물론 선택 옵션이 1,2번만 있는 경우도 될 수 있겠죠. 과연 이 상황에 사람이라면 제대로 된 답을 낼 수 있을까요? 그 선택에 대해 아무도 이견을 달지 않을 그런 답을 말이죠. 저는 불가능할 것 같습니다. 어차피 사람도 못하는 건데 왜 자율주행차에서는 이슈가 되어야 하는 걸까요? 그것은 책임과 관련이 있을 것 같습니다. 사람은 자신의 판단에 대해 책임을 지지만 인공지능이 그런 행동을 한다면 누가 어떻게 그 책임을 감당해야 하는지와 말이죠. 그렇다고 하더라도 인공지능에게 사람한테서는 기대할 수 없는 '완벽함'을 너무 요구하는 것은 아닐까, 인공지능도 사람과 유사하거나 같은 수준의 행동을 할 수 있다면 우리의 비이성적인 기대치를 낮추고 곁에 두는 것을 마다하지 않아야 하는 것은 아닐까 하는 생각을 잠시 해 봤습니다. 제가 이 분야 전문이 아니다 보니 편협한 사견을 넣어 봤습니다. ^^;

자율주행 기술의 연구 및 테스를 위해 국내에서는 서울, 판교, 세종, 광주, 대구, 등등전국의 다양한 지자체에서 자율주행 시범운행지구를 운영 중입니다. 점차 그 범위가 확대될 것으로 생각됩니다. (관련 영상) 다만, 미국, 프랑스 등은 Level 3 이상의 차량은 운행이 허용되어 있는 반면 우리나라에서는 Level 4의 경우는 임시운행만 허용되어 있다고 합니다. (관련 기사)