최근 2~3년 동안 언론이나 정부 부처의 홍보자료에 자율주행자동차란 단어가 심심치 않게 나오고 있으며, 특히 최근에 4차 산업혁명의 진입과 함께 자율주행자 동차가 우리 생활에 여러 형태로 다가올 것이라는 기대 감이 많이 생기고 있다. 과연 자율주행자동차가 일반인 들이 쉽게 사용할 수 있도록 곧 상용화될 것인지 국내 외 현황을 현 시점에서 살펴보고자 한다.

자율주행기술의 단계

일반인들이 접하게 되는 자율주행자동차의 상용화를 언급하기 전에 우선 꼭 이해해야 하는 것은 자율주행자동차의 기술은 5개의 단계(Level 1~Level 5)로 나뉘어져 있으며 그 정의는 미국/유럽/아시아에서 공용으로 사용되고 있는 것이다. 여기서 그 단계에 대해 상세히 얘기하기보다는 자율주행기술의 상용화는 단계에 따라 당연히 큰 차이가 생기는 것을 알 수 있다. 예를 들면 1단계 자율주행기술은 선택적 능동제어로 이미 상용화가 많이 되어 있으며 2단계 자율주행기술은 통합능동제어에 해당하며 완전하지는 않지만 Tesla, Mercedes Benz, 현대기아자동차, BMW 등에서 부분적으로 상용화가 된 정도이다. 다음 3단계는 부분적인 자율주행으로 아직까지 어디에서도 상용화가 이루어진 적이 없고 따라서 완전 자율주행인 4단계와 5단계는 굳이 말로 설명할 필요가 없을 것이다.

참고로 Tesla의 Auto Pilot은 자율주행기술로 많이 알려져 있지만 실제로 2단계의 통합능동제어에 해당하며 운전자들이 전방을 주시하지 않고 사용하다가 여러 건의 교통사고와 작년에 미국과 중국에서 사망자가 1명씩 발생한 바 있다.

자율주행기술의 역사와 동향

자율주행기술은 1950년대부터 미국에서 교통혼잡 해소와 교통사고 감소를 위해 그 필요성이 제안된 바 있으며 그 후 드라마나 영화에서만 등장해오다가 2009년부터 구글이 도요타의 일반 차량을 개조해 무인 주행 자동차를 개발하고 시험 주행을 하면서 본격적으로 언론의 관심을 가진 것으로 생각된다. 특히 IT기업이 비록 고가이지만 라이다(Lidar) 센서를 자동차에 장착해서 360도 주변 환경을 스캐닝하면서 자율주행을 하는 선도적인 기술을 보인 것은 신선한 충격이었고 그 가능성을 충분히 보여주었다.

그 이후 폭스바겐, 도요타, GM, Ford, 현대기아차, 르노닛산, Volvo, BMW 등 주요 자동차기업들과 Delphi, ZF, Valeo 등의 1차부품업체, 그리고 Waymo(구글에서 분사된 자율주행회사), Uber, nuTonomy, Baidu 등 비자동차 제조업체들도 선두적으로 자율주행차를 선보이고 실 도로에서 주행시험을 진행하고 있는 상황이다. 특히 Uber는 미국 Pittsburg에서, nuTonomy는 싱가폴에서, 그리고 Waymo는 미국 Phoenix에서 자율주행택시와 모바일 서비스를 시험운행 중에 있다. 한국도 최근 몇 년 동안 자율주행분야에 많은 움직임이 있었으며 현대기아차, 현대모비스, 만도, 삼성전자, 네이버 등 회사들과 연구소, 대학들이 자율주행차량의 임시주행 허가를 받고 실도로 주행시험을 진행하고 있다.

자율주행을 위한 부품 경쟁

최근 자율주행과 관련하여 미국 언론에 많이 언급되는 이슈는 구글에서 분사한 Waymo와 Uber와의 기술 유출싸움이며 현재 법정 다툼 중이다. 여기서 논란이 된 기술은 자율주행을 위한 핵심 센서 중의 하나인 LiDAR 관련이며 Waymo에서 LiDAR개발의 총괄 책임자로 있던 Mr. Anthony Levandowski가 Uber로 이적하면서 14000여개의 기술자료 파일을 불법적으로 복제해서 가져갔다는 의혹이다. Waymo가 Uber를 고소한 배경과 현재 매우 큰 이슈가 되고 있는 이유에 대해 잘 생각해 볼 필요가 있으며, 이것의 핵심은 자동차 부품 경쟁이라고 볼 수 있다. 여기서 자율주행을 위한 핵심 센서인 LiDAR와 RADAR에 대해 국외 동향을 살펴보자.

●LiDAR (Light Detection And Ranging)

자율주행을 위한 LiDAR센서로 처음 사용된 것은 Google에서 사용된 Velodyne사의 Spinning LiDAR로 360도를 스캐닝하는 방식이며 가격이 1억 정도로 가격이 비쌀뿐 아니라 크기도 크고 회전체로 인한 신뢰성의 문제도 있어서 상용화와는 거리가 있다.

이런 단점을 해결하기 위한 Solid-state LiDAR에 대한 개발이 매우 활발하며 발표된 양산계획으로는 미국의 Velodyne는 수백불 가격에 HDL-64 LiDAR sensor를 2018년까지, 이스라엘의 Innoviz는 100달러에 2018년까지, Quanergy는 15만마일 보장에 250달러의 S3 LiDAR를 2020년까지 대량생산한다고 발표한 바 있다. 이 뿐 아니라 기존 자동차부품사인 Continental은 2021년까지 3D Flash LiDAR를 양산할 계획이라고 발표하고 있으며 비록 발표하지 않더라도 많은 부품사들이 경쟁적으로 이 방식의 LiDAR를 개발하고 있는 것으로 추정된다. 참고로 Waymo는 미국 크라이슬러의 미니밴 100대에 자신들의 LiDAR를 장착하여 현재 테스트중에 있으며 향후이 시험을 600대로 늘려서 자율주행에 필요한 LiDAR 기술개발에 많은 노력을 기울이고 있다.

●RADAR (RAdio Detection And Ranging)

자율주행을 위한 RADAR 센서는 이전부터 ADAS(Advanced Driver Assist System)에서 상용화되어 왔던 센서를 그대로 활용하자는 경향이었다. 예를 들면 긴급자동제동장치(AEB, Autonomous Emergency Braking)에서 RADAR를 사용하고 있으며 대표적인 부품업체로는 국외 Analog Devices, Autolib, Bosch, Continental, Delphi, Denso, Fujitsu Ten, Valeo 등과 국내의 만도를 들 수 있다. 그러나 차량에 1개씩 붙이는 RADAR가 아니라 자율주행의 목적에 맞춰서 여러 개를 차량에 부착하는 RADAR가 개발되고 있으며, 예를 들면 GM의 Cruise Automation는 300대의 Chevrolet Bolt를 대상으로 차 한대당 일본 Alps Electric의 76-81GHz RADAR 10개 또는 Bosch의 Mid-range RADAR를 4개씩 장착해서 시험 운행할 계획으로 있다. 이런 시도는 단지 위에서 언급된 회사들뿐 아니라 기존 RADAR 공급업체들도 자율주행을 위한 RADAR 센서 기술개발에 집중하고 있음을 보여주고 있다.

그 외에 자율주행을 위한 핵심센서로 전방을 주시하는 카메라가 꼭 필요하게 되는데 이 센서는 현재 이스라엘의 MobilEye가 전세계 시장의 80% 이상 독점을 하고 있다. 여기서 중요한 것은 자율주행기술과 관련하여 주요 자동차회사들인 BMW, Volkswagen, Nissan 등이 MobilEye와 협약을 맺고 공동기술개발을 진행하고 있는 것이다. 그런데 이 MobilEye가 최근에 반도체 회사인 Intel에 16조원의 거액을 받고 인수되었다. 이뿐 아니라 자율주행을 위한 인공지능(AI) 기술의 적용과 관련하여 인공지능 컴퓨팅분야의 세계 선도기업인 Nvidia가 지속적으로 그래피칩(GPU) 신제품을 내놓고 있으며, 테슬라, 벤즈, 아우디, 볼보, 도요타와 협약을 맺고 ‘드라이브 PX’라는 플랫폼을 활용한 자율주행기술의 공동개발을 진행하고 있다. 또한 Nvidia는 자동차부품사인 독일 Bosch, ZF와도 자율주행관련 협약을 하였고 최근에 국내의 한 통신회사와도 공동협약을 진행하고 있다.

이와 같은 기존의 자동차회사 및 부품사들과 반도체업체인 Intel, Qualcomm, Nvidia, Renesas 등과 협약이 적극적인 것은 자율주행을 위한 센서 기술에 반도체가 매우 중요한 역할을 하게 됨을 의미하는 것이다.

자율주행기술의 상용화와 비즈니스 모델

현재까지 자율주행과 관련하여 직접 제작하여 시험주행까지 선도하는 기업군은 자동차회사, 부품사, IT업체(Waymo, Baidu 등) 및 교통서비스업체(Uber, nuTonomy 등)로 나뉘어진다. 회사에 따라 상당히 많은 개발비를 투자하고 있고 따라서 이것의 비즈니스 모델은 무엇일지도 매우 궁금하게 된다. 그리고 자율주행자동차가 언제 어떤 형태로 상용화될 것에 대해서도 많은 의문을 가지게 된다.

이것에 대해 시장조사업체들은 여러가지 예측을 하고 있지만, 정작 자율주행자동차를 시험주행하는 업체들은 명확한 답을 하고 있지 않다. 가장 큰 이유는 자율주행자동차가 무엇보다도 최소한 인간이 운전하는 것보다는 안전성을 가져야하기 때문이다. 인간운전자의 통계 데이타에 따르면 미국의 경우 50만km 주행에 1건의 교통사고가 발생하고 1억 6천만km 주행에 1건의 교통사고 사망자가 발생한다. 한국은 6천만km 주행에 1건의 교통사고 사망자가 발생하는데, 자율주행자동차가 시험을 통해 이보다 훨씬 안전하다는 것을 증명해야 상용화가 가능하다면 얼마나 주행시험을 해야 하는지 상상하기가 어렵다.

이런 이유 등으로 우선적으로 상용화될 3단계 이상의 자율주행자동차는 아마도 제한된 영역(예를 들면 시니어타운, 리조트 등)에서 주어진 경로를 반복해서 주행하는 카쉐어링(Car-sharing) 서비스, 그리고 도심이나 도심외곽의 특정구간(예를 들면 돌발상황이 거의 없는 공항과 특정 지역과의 On-demand mobility 등)에서 사용될 로봇택시 등이 수년 안에 상용화될 것으로 예상되고 있다. 그리고 일반도로에서 주행 가능한 3단계 이상의 자율주행자동차를 일반인들이 구매하는 것은 기술적으로나 사회적으로나 시간이 좀더 필요할 것으로 예측된다.

자율주행 기술의 비즈니스 모델과 관련하여 외국 언론 등에 따르면 Waymo는 자율주행자동차를 직접 생산하기보다는 직접 개발한 LiDAR센서를 포함한 자율주행 시스템을 기존 자동차회사에 제공하는 방법이나 또는 LiDAR 센서에 의한 부품사업도 가능하다고 한다. 이런 비즈니스 모델은 기존 자동차부품사들이 자율주행기술을 열심히 개발하는 것과 동일한 목표로 생각되며 향후 어떤 형태로 자율주행자동차가 상용화된다면 Waymo와 같은 회사들이 이 영역에서 기존의 자동차부품사들과 경쟁하게 될 수도 있을 것으로 추측된다.

그리고 Uber, Lyft, nuTonomy와 같은 교통서비스업체는 자율주행을 통해 운전자비용을 절감할 수 있어 자율주행이 가능한 특정지역에서 Mobility 서비스를 통해 사업화를 추진할 것으로 보도되고 있는데, 이 영역은 현재 GM, Ford, Nissan, Toyota, PSA, Audi, Daimler 등의 자동차회사들도 관심이 있는 비즈니스모델로 추측되고 있다. 인공지능을 탑재한 GPU 분야는 향후 자율주행자동차의 핵심 부품이 될 것으로 예상되며 Nvidia, Argo AI, Qualcomm 등 관련된 국외 업체들과 국내의 삼성전자, LG전자 등이 연구개발에 적극 투자할 것으로 추측된다.

자율주행기술의 시사점 및 정책 제안

3단계 이상의 자율주행자동차에 필요한 기술은 위에서 언급한 부품들뿐 아니라 센서퓨전을 이용한 주변환경 인식기술, 정밀 도로지도 기술, 정밀GPS와 맵매칭 기술, 주행경로 계획 및 운동제어 기술, 운전자와의 HMI 기술들이 정밀하게 그리고 신뢰도있게 확보되어야 한다. 또한 자율주행을 위한 도로인프라가 표준화에 따라 잘 구축되어야 하고, 고속 주행 에 적합하도록 주변과의 신속한 V2X통신 기술 등이 잘 갖춰져 있어야 하며 혹시나 모를 고장에 대비한 신뢰성있는 Fail safe 기술과 교통사고를 내지 않게 고도의 많은 기술이 모두 확보되어야 한다. 이러한 모든 핵심 부품 및 기술들이 글로벌 경쟁력을 갖도록 지속적으로 잘 개발되어 4~5년후에 국산 부품들과 국내 기술에 의한 자율주행자동차가 성공적으로 도로에 주행해야 할 것이다. 그러나 일부 기관이나 정부부처에서 이 기술 중에 일부의 조합으로 제한된 환경에서 자율주행을 성공했다고 언론에 홍보하는 것이 최근에 너무 많은 경향이 있다. 이런 홍보는 자율주행기술이 이미 다 개발된 것처럼 오해를 일으킬 수 있으며 국내의 자율주행기술 및 부품기술 개발에 걸림돌이 될 수 있다는 지적이 있다.

이글의 마지막 제안으로 안전성을 최우선으로 하는 자동차의 보수적인 특성을 고려하여 미완성된 자율주행의 기술성과를 알리는 것에 급급하지 않았으면 좋겠다. 그리고 자율주행자동차의 글로벌 리더가 되기 위해서는 자동차의 여러 부품들이 글로벌 탑으로 동반하여 개발되어야 하며 따라서 차량용 엔진/파워트레인/샤시/구동모터/배터리/경량화소재/센서/ECU/엑튜에이터/통신/반도체/인프라 분야의 기업, 연구소, 대학 등에 정부의 지속적인 R&D 지원이 꼭 필요하다고 생각한다.