교통사고의 80%, 사망사고의 17%가 운전자가 잠시 한 눈을 파는 사이에 발생한다. 스마트폰을 보거나 네비게이션을 조작하거나, 부주의하게 떨어트린 물건을 찾는다거나 다양한 상황에서 사고는 발생하고 있다. 2017 도쿄모터쇼에서 점차 고도화 되고 있는 자율주행 기술을 바라보며 이러한 부주의 운전으로 인해 다치거나 사망하는 일이 없어질 r것이라는 기대를 갖게 된다.

일본 도쿄 / 원선웅 (글로벌오토뉴스 기자)

하지만, 자율주행 기술을 개발하고 실증테스트를 진행하는 자동차 제조사들의 입장은 다르다. 탑승자가 조작하지 않아도 되는 완전한 자율주행이 가능한 레벨 5 수준이라면 문제가 되지 않지만, 일부 구간 또는 특정 상황에서 자율주행이 가능한 레벨 3, 레벨 4 수준의 주행이라면 운전자는 항상 주의를 기울여야 한다고 강조하고 있다. 현재 보급되고 있는 레벨 2 수준의 자율주행이라면 더더욱 그렇다.

부주의한 운전이 위험하다는 것은 누구나 알고 있다. 하지만, 운전자들은 종종 이것을 남의 일로 치부하는 경향이 많다. 미국 교통부 도로교통 안전국 (NHTSA)은 교통사고의 80%, 사망 사고의 17%가 부주의한 운전자 때문이라는 다소 충격적인 조사결과를 발표했다. 결코 남의 일이 될 수 없는 일이다.

이런 가운데 자율주행 자동차는 인간을 인간 자신으로부터 구원해 줄 수 있다. 자율 주행 자동차는 느리지만 현실화되고 있다. 도쿄모터쇼 뿐만 아니라 프랑크푸르트, 제네바, 상하이에서 열린 모터쇼에는 자율주행 기술이 넘쳐 난다. 하지만 아우디 A8이 양산차 최초로 레벨 3수준의 자율주행 기술을 선보인 것처럼 실현 될 때까지 인간은 운전석에 앉아 문자를 보내고, SNS를 하고, 스마트폰을 만지는 것을 멈춰야 한다.

이번 도쿄모터쇼에서 파이오니아가 공개한 ‘컨셉 콕핏’은 운전자의 시선과 눈 깜박임을 감지해 부주의한 운전을 하는 경우 운전자에게 경고를 하고, 이러한 상황이 지속되는 경우 차량을 안전하게 멈추게 한다. 도쿄 모터쇼에서 공개된 컨셉카 가운데 인공지능 기능이 탑재된 차량들의 경우도 운전자의 행동을 감지해 주의를 상기시키는 기능들을 대부분 포함하고 있다.

지난 1월 개최된 2017 CES에서도 자율주행 프로세서 분야의 선두에 있는 엔비디아는 인공지능 Co-Pilot 시스템을 공개했다. 엔비디아는 자사의 인공지능 컨퓨터인 Xavier를 통해 운전자의 상태를 확인하고 이를 보조하는 인공지능 도우미를 구현하기 위해 노력하고 있다. 이 시스템은 카메라와 마이크 등을 통해 차량과 차량 외부의 센서로부터 데이터를 수집하고, 차량이나 주변에서 무슨 일이 일어나는지 파악한다. 그리고 이에 대처가 필요하다고 판단되면 소리 또는 다양한 방법으로 운전자에게 상황을 전달하게 된다. 뿐만 아니라 내부의 카메라를 통해 운전자의 시선과 머리의 움직임, 심지어 입술의 모양을 통해 어떤 말을 하는지 판단하고 차량의 외부 뿐만 아니라 내부의 상황변화에도 대처하게 된다. 이 역시 자울주행 자동차에 탑승해 있지만 항상 주의를 기울여야 한다는 점을 상기시키는 기능들이다.

자동차는 분명 인간의 주의력을 필요로 하지 않는 방향으로 발전할 것이다. 제조사들은 소비자가 기대하고 선호하는 첨단 기능을 배제할 생각은 없다. 하지만, 기능을 맹신하고 주의를 게을리하는 탑승자 또한 우려하고 있다. 그렇다면 어떻게든 운전자의 부주의를 감지할 수 있는 하드웨어와 소프트웨어의 필요성은 더욱 절실해 진다.

도쿄모터쇼의 가장 큰 테마 중 하나였던 인공지능은 탑승자의 주의를 환기시키는 중요한 기능을 맡게 되고 있다 차량 내부의 카메라를 통해 운전자의 손의 위치와 움직임을 감지해 위험도를 분석하고 이를 경고하는 기능을 기대할 수 있다.

단순한 소프트웨어로 이런 기능을 구현하는 것은 어렵다. 운전자의 행동과 주행 속도, 위치, 주행 조건 등 다양한 변수들을 바탕으로 판단되어야 한다. 텅빈 고속도로를 여유롭게 주행하는 상황에서 스마트폰을 만지는 것은 위험이 덜 하다. 하지만 교통량이 많은 거리에서 뒷좌석에 있는 물건을 잡으려는 것은 매우 위험한 일이다.

만약 시스템이 위험하다고 판단되면 자동차는 운전자에게 음성 및 시각적 경고를 줄 수 있다. 조만간 자율 주행 기술의 진전 상황에 따라 경고를 넘어 곧바로 자동차가 운전자를 대신해 자동차를 제어하는 것도 가능하게 될 것이다.

자동차 제조사들은 위에서 언급한 높은 수준의 기능은 아니지만, 이미 운전자의 주의력을 파악하는 시스템을 도입하고 있다. 주로 현재 보급되어 있는 레벨 2수준의 자율 주행 기능 (차선유지와 차간거리를 유지하며 주행하는 기능 등)시 운전에 집중하도록 하는 기능들이다.

예를 들어 캐딜락의 '슈퍼 크루즈'시스템은 적외선 카메라로 운전자의 머리 위치를 관찰한다. 뿐만 아니라 운전자가 전방의 보행자를 보고 있는지 판단하는 기능도 연구되고 있다.

어쩌면 간단해 보일 수 있는 기능이지만, 운전자의 손이나 머리 위치를 파악하고 부주의한 상황임을 감지하는 것은 상당히 높은 수준의 기술을 요한다. 운전자가 볼륨을 조절하는지, 커피를 마시는 것인지, 스마트폰을 보는 것인지, 또는 잠시 조수석으로 시선을 돌리는 것인지 그 차이를 어떻게 구분하느냐 하는 것은 복잡한 알고리즘의 소프트웨어를 요구한다.

그렇기 때문에 딥러닝이 필요하다. 패턴 인식을 바탕으로 한 알고리즘 분석과는 달리 딥러닝을 통해 수많은 샘플을 통해 학습하고 능력을 향상시키는 것은 인공지능 활용을 통해서만 가능하다. 다행히도 현재의 딥러닝 기술은 오류 확률 낮고, 잘못된 판정을 내리는 경우가 거의 없다고 하니 앞으로의 결과물이 더욱 기대된다. 

하지만, 양산차량에 적용하기 위해서는 아직 수 년의 시간이 걸릴 것으로 보인다. 운전자의 부주의를 감지하는 것도 중요하지만 어떤 방식으로 이를 경고하고 주의를 환기시킬지 역시 중요한 과제이기 때문이다.

자동차와 인공지능의 결합은 원대한 목표를 향하는 것이 아니다. 보다 안전하고 효율적인 이동수단으로서의 가치를 높이는 방법이고, 그것은 잠시 차 안에서 한눈을 파는 우리에게 경고를 할지, 지켜볼지를 결정하는 작지만 중요한 일에서 시작되고 있다.