세계 각국의 자동차 기업들은 ‘미래 먹거리’로 자율주행 기술 개발에 박차를 가하고 있다. 테슬라와 중국, 독일 자동차 기업들은 실제 도로에서 자율주행 테스트를 진행하며 기술 성능을 검증하고 상용화를 위한 총력전 상태다.
테슬라는 미국 캘리포니아 주를 비롯한 여러 지역에서 FSD(풀 셀프 드라이빙) 베타 기능을 탑재한 차량을 운행하며 테스트를 진행 중이다. 하지만, 테슬라 자동차의 사고 발생은 자율주행 기술의 안전성에 대한 우려를 증폭시키고 있다.
중국은 자율주행 기술 개발에 진심이다. 중국 정부는 자율주행 자동차 산업 육성을 위해 국가 표준을 마련하고 적극적으로 투자하고 있다. 중국 자율주행 스타트업들은 저렴한 레이더 센서를 활용하는 경향이 많지만, 데이터 품질 문제나 편향 문제로 인해 알고리즘 오류가 발생할 수 있다는 우려도 많다.
독일 자동차 회사들은 고성능 라이다 센서 개발에 집중한다. 벤츠는 자체 개발한 라이다 센서를 탑재한 자율주행 모델을 출시했지만, 가격이 매우 높아 대중화에는 어려움이 있을 것으로 예상된다. 독일은 유럽연합(EU)과 협력하여 자율주행 자동차에 대한 국제적인 표준을 마련하기 위한 노력을 기울이고 있다.
지지자들은 자율주행 자동차가 도로 안전을 혁신할 수 있다고 주장한다. 인적 오류로 인한 사고가 대부분인 현 상황에서 자율주행 자동차는 사고를 크게 줄일 수 있다는 것이다. 또한, 자율주행 자동차는 교통 체증을 완화하고 이동 시간을 단축하며 연료 소비를 줄이는 등 다양한 긍정적 효과를 가져 올 수 있다고 말한다.
하지만 자율주행 자동차는 도로 안전을 혁신하고 미래 교통 시스템을 변화시킬 잠재력을 가지고 있지만, 아직 초기 단계의 기술이며, 해결해야 할 기술적 문제가 많다.
자율주행 자동차는 주변 환경을 인식하기 위해 카메라, 레이더, 라이다 등 다양한 센서를 사용한다. 하지만, 이러한 센서들은 악천후, 조명 환경, 도로 표시선 흐림 등의 상황에서 정확하게 작동하지 못할 수 있다.
테슬라는 2021년 FSD(풀 셀프 드라이빙) 베타 기능을 출시했으나, 이후 여러 차례 사고가 발생했다. 특히, 어두운 도로에서 차선을 인식하지 못하거나, 정지한 차량에 충돌하는 사고가 일어났다. 이는 테슬라의 카메라 기반 인식 시스템이 악천후나 저조도 환경에서 제한적으로 작동한다는 것을 보여주는 사례다.
중국의 자율주행 스타트업들은 저렴한 레이더 센서를 활용하는 경향이 많다. 하지만, 레이더 센서는 해상도가 낮고, 다른 물체와의 구분이 어려울 수 있다는 단점이 있다. 실제로 중국에서 발생한 자율주행 자동차 사고 중 일부는 레이더 센서 오작동으로 인해 발생한 것으로 알려졌다.
독일의 자동차 회사들은 고성능 라이다 센서를 개발하는 데 집중하고 있다. 라이다 센서는 3D 영상을 촬영하여 주변 환경을 정확하게 인식할 수 있지만, 가격이 비싸고 크기가 커서 실용화에 어려움을 보인다. 벤츠는 자체 개발한 라이다 센서를 탑재한 자율주행 모델을 출시했지만, 가격이 매우 높아 대중화에는 어려움이 있을 것으로 예상된다.
알고리즘 오류
자율주행 자동차는 인식된 정보를 기반으로 운전 경로를 판단하고 제어하는 알고리즘을 사용한다. 하지만, 알고리즘은 완벽하지 않으며, 예상치 못한 상황에 대한 대응 능력이 부족할 수 있다.
테슬라의 FSD 베타는 잘못된 판단으로 인해 사고를 일으킨 것으로 알려졌다. 예를 들어, 노란색 신호등을 주차 신호등으로 인식하거나, 보행자를 차량으로 인식하는 등의 실수가 발생했다. 이는 테슬라의 알고리즘이 아직 충분히 안전하지 않다는 것을 보여주는 사례다.
중국의 자율주행 기업들은 대규모 데이터를 활용하여 알고리즘을 학습시킨다. 하지만, 데이터 품질 문제나 편향 문제로 인해 알고리즘 오류가 발생할 수 있다. 실제로 중국에서 운영되고 있는 일부 자율주행 택시는 예상치 못한 방향으로 주행하거나, 갑자기 멈추는 등의 문제를 보여준다.
독일의 자동차 회사들은 안전성을 최우선으로 생각하며 알고리즘 개발에 힘쓰고 있다. 하지만, 안전성을 확보하기 위해서는 방대한 테스트와 검증 과정이 필요하며, 이는 시간과 비용이 많이 소요된다.
자율주행 자동차는 네트워크에 연결되어 있어 해킹 공격의 위험에 노출된다. 만약 해커가 자율주행 자동차 시스템을 해킹하면, 사고를 일으키거나 승객을 인질로 잡는 등 심각한 범죄를 저지를 수 있다.
테슬라는 이미 과거에 해킹 공격을 받았다. 2016년, 한 해커는 원격으로 테슬라 모델 S를 조종하는 데 성공했다. 이 사건은 테슬라의 시스템 보안 취약성을 드러낸 사례다.
중국 정부는 자율주행 자동차의 사이버 보안에 대한 규제를 강화하고 있다. 하지만, 해커 기술의 발전 속도가 빠르기 때문에 완벽한 보안을 구축하기는 어렵다.
독일 자동차 회사들은 차량 내부 네트워크 보안을 강화하고, 침입 탐지 시스템을 도입하는 등 다양한 보안 대책을 마련하고 있다. 하지만, 완벽한 해킹 방지 기술은 아직 개발되지 않았다.
표준화 및 규제 문제
각 국가 및 기업마다 자율주행 기술에 대한 기준과 규제가 다르기 때문에, 상용화에 어려움이 있다. 국제적인 표준을 마련하고, 각 국가별 규제를 조화시키는 노력이 필요하다.
테슬라는 자체적인 자율주행 기준을 가지고 있으며, 이는 다른 국가 및 기업의 기준과 호환되지 않는 경우가 많다. 이로 인해 테슬라 자동차의 해외 진출이 어려워지고 있다.
중국 정부는 자율주행 자동차 산업 육성을 위해 국가 표준을 마련하고 적극적으로 투자하고 있다. 하지만, 중국 표준이 국제적으로 인정받지 못할 경우, 중국 자율주행 자동차 기업들의 해외 진출에도 어려움이 있을 것으로 예상된다.
독일은 유럽연합(EU)과 협력하여 자율주행 자동차에 대한 국제적인 표준을 마련하기 위한 노력을 기울이고 있다. 하지만, 합의 과정이 순탄하지 않아 표준 마련에 시간이 많이 걸리고 있다.
운전기사 실업 등 사회적 문제
일부 사람들은 자율주행 자동차가 안전하지 않다고 생각하며, 도로 위에서 인간 운전자를 대체할 수 없다고 우려한다. 무엇보다 자율주행 자동차 도입으로 인해 운전 기사, 택시 기사 등 많은 일자리가 사라질 수 있다는 우려가 가장 큰 사회적 문제다.
자율주행 자동차가 대중화되면 운전 기사, 택시 기사, 트럭 기사, 버스 기사 등 운송 관련 일자리에 종사하는 사람들이 대부분 일자리를 잃게 될 것으로 예상된다. 또한, 자동차 정비, 자동차 판매, 주차 관리 등 운송 관련 산업에도 영향을 미칠 것으로 보인다.
미국 연구기관인 매킨시 글로벌 인스티튜트(MGI)는 2030년까지 자율주행 기술로 인해 최대 2000만 개의 일자리가 사라질 수 있다고 보고했다. 이는 전체 일자리의 15%에 해당하는 수치다. 또한, 새로운 일자리가 창출되더라도 기존 일자리와는 기술적 요구 조건과 급여 수준이 다를 것으로 예상된다.
