[재택플러스] 손·발 눈도 뗀다?‥자율주행 현주소

입력 | 2022-02-16 07:42   수정 | 2022-02-16 07:50

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◀ 앵커 ▶

최근 전기차 사는 사람들이 크게 늘면서 자율주행 기술에 대한 관심도 높아지고 있죠.

국내외 업체들의 기술 경쟁까지 치열해지면서 저절로 다니는 자동차가 곧 실현될 것 같은데 오늘 플러스나우에서는 자율주행 기술 어디까지 와 있는지 살펴보겠습니다.

플라스 나우 지금 시작하겠습니다.

오늘은 대림대 김필수 교수와 함께합니다.

안녕하세요?

◀ 김필수 교수 / 대림대 미래자동차공학부 ▶

안녕하세요?

◀ 앵커 ▶

자동차 반도체 수급이 원활하지 않아서 지금 차량 공급이 잘 안 되고 있다는 이야기가 계속 되고 있는데 이번에 현대차에서 새로 나온 G90 세단에는 오히려 첨단 기술이 대거 들어간 자율주행 기술이 들어갔다고 해서 화제예요.

◀ 김필수 교수 / 대림대 미래자동차공학부 ▶

맞습니다.

G90 하게 되면 현대차 그룹의 프리미엄 브랜드 제네시스를 대표하는 기암이라고 볼 수 있습니다.

그러다 보니까 제작사들이 모든 과학기술이 다 들어가 있는 대표적인 모델이다 이렇게 이야기를 하고 있는데 지금 말씀하신 대로 최근에 들어와서 일정 시간 동안 손을 놓고 자동으로 운전해주는 레벨3 기술이 들어갔다고 해서 상당히 관심이 많아지고 있고요.

그만큼 시장의 관심도도 높아지고 있는 상황이라고 보고 있습니다.

◀ 앵커 ▶

그런데 기존에 나와 있는 차들도 보면 일정 시간 손을 놓고 운전하기도 하고 그런데 레벨3 기술은 어떤 건가요?

◀ 김필수 교수 / 대림대 미래자동차공학부 ▶

일반적으로 자율주행 하면 레벨0부터 5까지 여섯 단계가 있다고 보시면 좋을 것 같아요.

그래서 이해하기 쉬운 개념도 하나를 소개해드리겠습니다.

여기에 보시게 되면 자율주행이 1단계, 직접 레벨0는 직접 운전하는 거고요.

또 레벨1은 발에서 뗀다.

그리고 레벨2에서는 손의 자유에 대한 것들 레벨3는 눈의 자유, 레벨4, 여기서부터 진정한 자율주행인데 생각의 자유, 레벨5는 꿈의 자동차라고 해서 완전히 자율주행해주는 거니까 지금 레벨2에서 3단계 와 있는 단계다.

이렇게 보시면 될 것 같아요.

그리고 이런 것을 보면 현대차가 만든 최근에 영상 광고거든요.

이거 보시게 되면 앞, 뒤 차의 간격을 자동으로 조정해지는 어댑티드 크루즈 컨트롤이라든지.

◀ 앵커 ▶

손을 놓고 운전하네요.

◀ 김필수 교수 / 대림대 미래자동차공학부 ▶

맞습니다.

차선 운영을 도와주는 시스템이 있거든요.

이런 것들이 악조건에서 차를 완전하게 운전해주는 이런 기능이 보강됐다.

이렇게 보고 있는데 말씀드린 것처럼 레벨4부터가 진정한 자율주행 차의 시작이라고 볼 수 있어요.

이런 경우에는 도로의 행인 지나가게 되면 자동으로 정지를 해주고 또 긴급 응급차가 지나가게 되면 옆에 차를 빠진다든지 이런 기술의 발전이 계속 진행된다, 이렇게 보시면 될 것 같습니다.

◀ 앵커 ▶

도표가 다시 나왔는데 파란색 선이 그러니까 신체에 자유도를 점점 넓혀간다, 이런 개념인 것 같습니다.

◀ 김필수 교수 / 대림대 미래자동차공학부 ▶

맞습니다.

그렇습니다.

파란색이 올라갈수록 그만큼 손에서 자율주행 개념으로 올라간다고 보시면 됩니다.

◀ 앵커 ▶

이해가 좀 쉽긴 한데 그러면 현재 기술 수준이 어디까지 와 있습니까?

-지금 현재는 반자율주행이라고 이야기해서 레벨2부터 레벨3 단계, 그러니까 레벨2.5단계다.

이렇게 보통 이야기를 해주고 있습니다.

이런 정도면 자동차 전용도로나 고속도로에서 보통 1, 2분 정도 손을 떼고 다른 일을 잠깐, 잠깐 보는 정도거든요.

그러니까 시간이 일정 지나가면 계기판이 깜빡거리면서 빨리 핸들을 잡으세요, 라고 뜹니다.

운전대를 잡으라고.

그래서 일반 복잡한 도로 같은 데서는 아직 또 돌발 상황에 대해서 인지를 제대로 못하고 있는데 체험담 같은 게 많이 올라오고 있지 않습니까?

◀ 앵커 ▶

그렇죠.

◀ 김필수 교수 / 대림대 미래자동차공학부 ▶

그런데 아까 말씀드린 G90 같은 경우에는 이거보다도 조금 더 진보했다, 이런 설명을 지금 많이 하고 있고요.

◀ 앵커 ▶

조금 더 오래 손을 놓고 갈 수 있는 모양이죠.

◀ 김필수 교수 / 대림대 미래자동차공학부 ▶

맞습니다.

이제 현재까지는 자율주행 기술이 가장 뛰어난 것은 테슬라의 오토 파일럿 기능 우리가 FSD라는 명칭을 쓰고 있는데 이 경우는 가다 서다 반복을 하고요.

또 돌발 상황이 많은 도심지 같은 데서는 상당한 수준의 자율주행 개념이 진행되고 볼 수가 있겠습니다.

◀ 앵커 ▶

그러면 아까 설명하신 국산차 2.5단계랑 현재 테슬라의 오토 파일럿 기능이랑은 어떤 차이가 있나요?

◀ 김필수 교수 / 대림대 미래자동차공학부 ▶

일반적으로 누리꾼들이 다양한 상황에서 두 가지 실험을 보통 많이 해주고 있습니다.

지금 이 경우에도 쏘렌토 하이브리드하고 테슬라의 비교 영상, 똑같은 길을 반복을 해서 어떤 상황인지 대응하는 것을 보여주고 있거든요.

지금 같은 경우에는 회전 구간에서 이렇게 돌고 있는데 쏘렌토 같은 경우에는 실질적으로 운행을 하고 있지만.

◀ 앵커 ▶

지금은 이쪽이 쏘렌토네요.

◀ 김필수 교수 / 대림대 미래자동차공학부 ▶

이쪽이 쏘렌토고 이쪽이 테슬라라고 볼 수 있죠.

그런데 곡선 구간에서는 기계적 움직임으로 인해서 대응을 제대로 못해요.

◀ 앵커 ▶

이렇게 손을 잡아야 하는군요.

◀ 김필수 교수 / 대림대 미래자동차공학부 ▶

결국은 사람이 직접 잡아야 하는 이런 상황인데 테슬라 같은 경우에는 매끄럽게 진입을 하면서 부드럽게 속도를 내기 때문에 훨씬 더 쏘렌토보다도 장점이 뛰어난 자율주행 기능을 볼 수 있습니다.

◀ 앵커 ▶

좀 더 자유롭게 지금은 갈 수 있다 이런 거군요.

◀ 김필수 교수 / 대림대 미래자동차공학부 ▶

맞습니다.

지금 이 상황 같은 경우에도.

◀ 앵커 ▶

다른 영상이네요?

◀ 김필수 교수 / 대림대 미래자동차공학부 ▶

두 가지인데 이거는 현대차 아이오닉5하고 테슬라 두 가지를 비교를 했습니다.

그런데 이제 움직일 때 보게 되면 아까보다는 쏘렌토보다는 훨씬 더 아이오닉5가 부드러운 곡선을 진입하는 것을 볼 수 있습니다.

그런데 예를 들어서 실질적으로 가파른 곡선 같은 데에서는 조향 시스템이 통제력을 잃은 모습 같은 걸 볼 수 있는데 테슬라 같은 경우에는 훨씬 더 아이오닉5보다 부드럽게 진입하고 올라가는 모습을 볼 수 있어서 자율주행 기술이 좀 높다, 이렇게 볼 수 있습니다.

◀ 앵커 ▶

이런 기능 차이는 각자 사용하고 있는 기술의 차이도 있는 건가요?

◀ 김필수 교수 / 대림대 미래자동차공학부 ▶

그렇습니다.

일반적으로 세 가지 기술을 보통 사용을 해요.

센서를 보통 어떤 걸 쓰느냐에 따라서 다르다고 볼 수 있거든요.

◀ 앵커 ▶

자율주행의.

◀ 김필수 교수 / 대림대 미래자동차공학부 ▶

맞습니다.

그래서 보통 이제 일반적으로 전파를 이용하는 레이더 기술이 있고요.

그리고 레이저를 이용하는 라이다기술.

이게 최고 뛰어난 센서라고 볼 수 있습니다.

그다음에 카메라를 가지고 쓰는 이 세 가지 방식이 있는데 일반적으로 레이더 같은 걸 쓸 때는 가장 많이 쓰이는 자율주행 기술이라고 볼 수 있습니다.

◀ 앵커 ▶

전파를 이용하는 거죠?

◀ 김필수 교수 / 대림대 미래자동차공학부 ▶

맞습니다.

멀리까지 감지를 하고 사물의 속도나 움직임을 포착할 수 있습니다.

보통 우리가 오토 크루즈 컨트롤이라고 이야기하는 것이 바로 이 레이더 기술이다.

이렇게 볼 수가 있고요.

그런데 금속이 아닌 비금속은 식별하기가 어려운 경우도 많고.

색상이 구분이 안 됩니다.

이런 문제가 있고.

또 아까.

◀ 앵커 ▶

각각의 기술별로 도달하는 범위가 좀 다르군요.

◀ 김필수 교수 / 대림대 미래자동차공학부 ▶

좀 다릅니다.

레이더 센서 같은 경우에는 가격이 예전에는 고가였는데 최근에 들어서 가격이 많이 떨어졌습니다.

라이다 센서는 물체 인식이라든지 또 실질적으로 가드레일 같은 형태나 모양 같은 걸 인지하는 데 가장 뛰어나다고 볼 수 있거든요.

그런데 이 두 가지를 보통 많이 쓰는 게 일반적인 자율주행 기술이라고 볼 수 있는데 마지막으로 말씀드리는 카메라 같은 것이 바로 테슬라가 고수하는 방법입니다.

보통 7대하고 8대 정도의 카메라를 이용하고 있는데 가장 장점이 큰 것이 색깔 구분이 가능하다는 거예요.

그러니까 신호등이나 아니면 차로에 대한 색깔을 구분할 수가 있고요.

또 360도 전체 어라운드 뷰 시스템을 다 볼 수 있어요.

그런데 가장 큰 문제점은 화상 관련된 정보의 데이터가 많이 모이다 보니까 이거 데이터 로직을 할 때 오류를 일으킨다든지 이런 문제점이 있고요.

날씨나 먼지 또 빛 반사에 의해서도 오류가 발생할 수 있는 단점이 있어서 그런 장단점이 교차 된다고 볼 수 있습니다.

◀ 앵커 ▶

그래서 테슬라가 자체 컴퓨터를 개발한다, 이런 보도가 나오고 있는 거군요.

◀ 김필수 교수 / 대림대 미래자동차공학부 ▶

맞습니다.

◀ 앵커 ▶

결국 장단점이 뚜렷하다 보니까 아직 확실한 건 없다, 이렇게 이해하면 될까요?

◀ 김필수 교수 / 대림대 미래자동차공학부 ▶

그렇습니다.

테슬라의 경우 많이 이용한다고 말씀드렸는데 이 미국에서 수백 건 이상 사고가 발생을 했었고요.

지금 사고 모습도 보이지 않습니까?

◀ 앵커 ▶

자율주행 때 사고가 났었다고.

◀ 김필수 교수 / 대림대 미래자동차공학부 ▶

맞습니다.

10여 명 정도가 사망을 했고요.

또 빛 반사를 착각을 한다든지 야간 어두운 사물을 인식 못 해서 사망 사고도 발생했습니다.

그러다 보니까 폭우, 폭설, 그다음에 먼지가 많은 오프로드 같은 데는 아직 인지를 못 한다고 볼 수 있습니다.

◀ 앵커 ▶

그러면 마지막으로 간단하게 이런 사고 뉴스 볼 때마다 궁금한 게 자율주행 하다 사고가 나면 누가 책임집니까?

◀ 김필수 교수 / 대림대 미래자동차공학부 ▶

자율주행이라는 것보다도 운전 보조 기능이기 때문에 지금 나오는 단계에서는 운전자가 책임을 모두 져야 합니다.

그러니까 레벨4 단계부터는 차에 책임을 물을 수 있는 법적 인격체의 보험이 따로 만들어지거든요.

◀ 앵커 ▶

레벨4부터는 자동차에 책임 부가가 되는데.

◀ 김필수 교수 / 대림대 미래자동차공학부 ▶

맞습니다.

그러나 지금 아직까지는 운전 보조 기능이니까 문제가 생겼을 때는 바로 운전대를 잡는다든지 본인이 책임을 가져야 한다는 거죠.

그래서 앞으로는 자율주행에 지능형 교통 시스템을 얼마큼 부가하느냐에 따라서 정도의 차이, 그레이드가 올라간다고 볼 수 있어서 아직까지는.

시간이 필요하고 레벨4 단계가 오기 위해서는 한 4, 5년 정도 더 기다려야 할 것으로 보고 있습니다.

◀ 앵커 ▶

차에게 책임을 물으려면 아직 4, 5년 정도는 운전자들이 더 조심을 해야겠군요.

알겠습니다.

오늘은 자율주행차 기술이 어디까지 와 있는지 알아봤습니다.

내일은 봄기운과 함께 소비 시장에 불고 있는 이른바 리오프닝이 뭔지 어떤 종목을 잘 지켜봐야 할지 살펴보겠습니다.

오늘 말씀 감사합니다.

◀ 김필수 교수 / 대림대 미래자동차공학부 ▶

고맙습니다.

◀ 앵커 ▶

지금까지 재택플러스였습니다.