3월 말 애플은 이례적으로 저가 모델인 아이패드 6세대 발표회를 열고, 신형 아이패드를 통해 교육용 시장에 권토중래할 계획을 내비쳤음
Ø최근까지 애플은 하이엔드 모델인 ‘아이패드 프로(iPad Pro)’시리즈에
주력해왔던 만큼, 저가 모델인 아이패드 한 제품만을 위한 발표회를 개최한 것은 의외였음
Ø게다가 공개된 신형 아이패드의 사용을 보면 칩셋이 'A9'에서 'A10'로 변경되어 성능이 향상되기는 했지만, 이전 5세대 모델에 비해 변하지 않은 부분이 더 많았고 전반적으로 굳이 이 한 제품만을 위한 발표회를 마련할 정도의
임팩트는 없다는 평을 받았음
Ø하지만 6세대 아이패드에서 소비자들이 크게 달라졌다고 느낄 만한 변화가
하나 있는데, 지금까지 아이패드 프로에서만 사용할 수 있었던 ‘애플펜슬(Apple Pencil)’을 사용할 수 있게 되었고, 이는
지금까지의 아이패드와 사업전략 면에서 큰 차이를 보이는 지점임
Ø실제로 애플은 애플펜슬을 지원하는 신형 아이패드를 통해 교육시장 재진입을 추진할 의향을 내보였는데, 이를 단적으로 보여주는 것은 가격 정책임
Ø가장 저렴한 32 GB 스토리지 와이파이 모델의 가격은 본체가 329 달러, 애플펜슬이 99 달러이며, 학교용 버전은 할인이 적용되어 본체가 299 달러, 애플펜슬은 89 달러임
Ø또한 애플은 6 세대 아이패드 발표와 동시에 ‘Everyone Can Create’서비스 제공을 시작하였는데, 이는 아이패드와 애플펜슬을 이용해 스케치나 음악, 동영상 등의 창의
활동을 위한 기술을 배우는 교육 과정임
Ø하드웨어의 제공뿐 아니라 이용자 스스로 그 사용법을 배우는 프로그램까지 준비한 데서, 애플이 교육 시장에 대해 상당히 신경 쓰려 한다는 것을 쉽게 짐작할 수 있음
애플이 신형 아이패드로 교육 시장에 주력하려는 이유 중 하나는 구글과 MS 등에
빼앗긴 시장에서의 절대적 지위를 다시 되찾으려는 욕구일 것으로 분석되고 있음
Ø애플은 원래 교육 시장에서 강했고 5년전까지만 해도 이 시장에서 높은
점유율을 확보하고 있었으나, 구글은 미국 시장을 중심으로 교육 시장 점유율을 빠르게 점령해 있음
Ø구글은 무료로 이용할 수 있는 ‘크롬 운영체제(Chrome OS)’의 제공을 시작으로 이를 탑재한 저가
장치 ‘크롬북(Chromebook)’을 내놓아 교육 시장에서 급성장했고, 여기에
수업이나 과제 등을 간편히 관리할 수 있는 ‘구글 클래스룸(Google Classroom)’등도
제공하고 있음
Ø이러한 구글의 움직임에 대응하기 위해 마이크로소프트 역시 2017년에
윈도우 10을 교육 시장에 맞게 경량화 한 ‘윈도우 10 S’를 내놓았으며, 2018년 들어서는
윈도우 버전과 상관없이 ‘S 모드’로 변경하는 등 교육 시장 대응 강화를 도모하려는 모습을 보이고 있음
Ø구글과 MS의 교육 시장을 향한 움직임이 급가속되면서 애플의 교육
시장에서 점유율은 급속히 낮아지고 존재감이 약해졌는데, 여기에는 애플의 미온적 대응도 작용하였음
Ø아이폰으로 대성공을 거둔 애플에게 교육 시장은 낮은 가격이 요구되는 데다,
IT에 익숙하지 않은 교사를 위한 솔루션을 제공해야 하는 등 번거로움이 있어 매력도가 낮은 시장으로 간주되기 시작했으며 자연스레 대응에
허술하게 된 측면이 있었던 것
Ø그 결과 미국의 12세 이하 어린이 교육기관(K-12)을 대상으로 한 모바일 PC 출하대수에서 애플 iOS 기기의 비중은 10%대에 머문 반면 크롬OS는 60%에 육박하고 있음
<자료> Future Source
[그림 1] 미국 K-12 모바일 PC 출하대수
애플이 한동안 방기했던 그 교육 시장에 다시 주력하려는 것은 아이패드의 판매량이 오랜 기간 동안 침체가 지속되고
있고, 이에 대한 대응책이 필요했기 때문으로 보임
Ø태블릿은 스마트폰보다 큰 화면을 강점으로 동영상이나 게임 등의 콘텐츠 뷰어로 활용됨으로써 판매를 확대해왔으나, 스마트폰과 비교하면 교체주기가 긴 편이며 스마트폰보다는 휴대 편의성이 떨어져 전세계적으로 판매가 침체 경향에
있음
Ø이는 태블릿 시장에서 높은 점유율을 점하고 있는 애플도 예외는 아니어서, 애플의
발표에 따르면 아이패드의 연간 판매 대수는 2013년 7,103만
대를 정점으로 해마다 감소해 2017년에는 4,375만 대까지
떨어졌음
Ø이에 대한 대응으로 애플은 2015년부터 아이패드 프로 시리즈와 애플펜슬을
새롭게 투입하며, 비즈니스 용도와 크리에이티브 용도를 어필함으로써 판매 확대 전략에 나섰음
Ø하지만 보급형 아이패드의 경우 용도가 뷰어에서 확장되지 못했고, 저가격화가
진행된 안드로이드 태블릿과 가격 경쟁에서 밀리는 등 어려운 상황이 지속되었음
Ø애플이 이번 신형 아이패드에서 성능을 향상시키고 증강현실 플랫폼인 ARKit 등
새로운 기술과 서비스 지원, 애플펜슬 지원에 나선 것은 잠시 소홀했던 교육 시장에 재진입 함으로써 아이패드
판매를 활성화하려는 목적이 있는 것으로 분석되고 있음
그러나 애플의 바람이 이루어지기에는 경쟁 상황이 녹록하지 않기 때문에, 진정으로
애플이 교육 시장에 권토중래하길 원한다면 보다 매력적인 솔루션이 필요하다는 지적
Ø 6세대 아이패드는 학교용 모델도 390 달러에 육박하므로 교육 시장에서
선호되는 기기 조건으로 볼 때 가격 경쟁력은 없다고 보아야 함
Ø크롬북이나 윈도우 기기들은 저렴한 것은 150 달러 안팎에 구매할
수도 있으며, 기기의 다양성도 커 선택의 폭도 넓기 때문에, 가격
경쟁력이 특히 요구되는 교육 시장에서 신형 아이패드가 우위가 있다고는 말할 수 없는 상황임
Ø실제 아이패드 발표회 직후 나온 미국 IT 미디어들의 평가는 대체로
애플의 교육시장 대응이 이미 늦었다는 것이며, 현재 시장 지배자인 구글과 경쟁하기에는 교육 현장에서
크롬북에 대한 가격과 기능 면에서 만족도가 너무 높다고 보고 있음
Ø따라서 애플이 교육 시장에서 아이패드의 판매를 확대하기 위해서는 가격을 포함한 하드웨어 본체에서 승부를 보기
보다는 실제 관리 책임이 있는 교사들에게 경쟁사보다 더욱 효과적인 솔루션을 포괄적으로 제공해 지지를 얻어 내는 쪽으로 움직일 필요가 있을 것임
Ø애플의 신형 아이패드 발표회 이벤트가 단기 매출효과를 노린 반짝 이벤트였는지,
아니면 교육 시장 재진입을 사업전략인지는 애플의 후속조치를 통해 가늠해 볼 수 있을 전망
소비자 분석 기술 제공기업인 케임브리지 애널리티카가 페이스북 앱을 이용해 얻어진 5천만 명 이상의 개인정보를 분석해 타깃층에 가짜뉴스를 유포하는 등 세계 각국의 선거전에 개입했다는 의혹이 제기되는 가운데, 이러한 과정을 합법적으로 허용한 페이스북에 대해 강력한 사회적 비판이 가해지고 있음. 페이스북에 최대 위기를 가져 온 이번 사태의 배경에는 ‘좋아요’정보 등을 기계학습으로 분석해 사람의 성격을 정확히 판정해 내는 기술이 자리하고 있음
[ 본 문 ]
페이스북은 최근
이용자 개인정보를 부정하게 관리했다는 강한 의혹을 받고 있는데, 특히 미 대선에 영향을 미쳤을 가능성
때문에 정보 관리 책임을 엄격히 추궁당하고 있음
Ø페이스북이 맞이하고 있는 창사 이래 최대의 위기는, 미 대선 당시
트럼프 캠프의 캠페인을 담당했던 데이터 분석 기업 ‘케임브리지 애널리티카(Cambridge Analytica)’가
페이스북 계정 5,000만 개의 개인 정보를 비밀리에 입수해 활용했다는 보도로부터 시작되었음
<자료> The Rush Limbaugh Show
[그림 1] 페이스북 고객 데이터 무단 접근 사태
Ø보도에 따르면, 케임브리지 대학의 알렉산드르 코건 교수는 2014년에 ‘디스이즈유어디지털라이프(thisisyourdigitallife)’라는
페이스북 앱을 만들었는데, 간단한 심리 테스트에 참여하여 개인정보와 심리 상태에 정보를 제공하면 돈을
받을 수 있는 앱이었음
Ø이 앱은 사용자뿐만 아니라 사용자의 친구 데이터까지 수집할 수 있었다고 하는데,
코간 교수는 앱을 통해 모은 고객 정보를 상업적 목적으로 활용할 수 없다는 페이스북 규정을 어기고 심리 테스트 결과로 획득한 데이터를
케임브리지 애널리티카에 판매하였음
Ø앱 사용자는 약 27만 명이었으나 실제로 코간 교수가 데이터를 획득한
계정은 8,700만 개였고, 이를 사들인 케임브리지 애널리티카가
데이터를 분석해 고도로 표적화된 선거 캠페인을 전개했다는 것이 의혹의 골자임
Ø페이스북이 2015년에 데이터의 삭제 요청을 했음에도 불구하고 2017년까지 여전히 삭제되지 않았다고 하는데, 이는 2016년 대선에서 이 데이터들의 분석 결과가 확실히 사용되었음을 의미함
Ø보도 직후 파장이 커지자 페이스북은 자사 플랫폼 내에서 사용자 정보의 유용을 막기 위한 6가지 대책 방안을 발표하며 무마에 나섰지만, 대책 방안의 내용이
그 동안 데이터 관리가 얼마나 허술했는지를 반증하는 것이어서 사용자 반발이 쉬 사그러들지 않고 있음
Ø‘#deletefacebook’이라는 해시태그와 함께 페이스북 계정 삭제 운동이 이어지고 있으며, 실제 일론 머스크가 테슬라와 스페이스X의 페이스북 페이지를 모두
삭제하는 등 ICT 업계 내부에서도 강한 비판이 쏟아지고 있음
논란의 출발점이 된 케임브리지 애널리티카는 런던 소재 스타트업으로 데이터 사이언스 기법으로 소비자와 유권자의
성향을 파악하는 ‘심지(心誌) 분석’기술을 개발하였음
Ø케임브리지 애널리티카는 현재 두 개의 솔루션을 제공하고 있는데, 광고
마케팅 기업에게는 소비자를 대상으로 한 타깃 광고 도구를, 선거 관계자들에게는 유권자 성향을 분석하는
선거 도구를 제공하고 있음
Ø이 기업은 페이스북의 개인 정보를 사들여 유권자의 정치 성향을 파악한 것으로 의심받고 있는데, 소비자와 유권자를 분석 할 때 ‘Psychographic
Analysis(심지 분석, 사이코그래프)'라는
기술을 사용한다고 함
<자료> Cubeyou
[그림
2] 사이코그래프의 예
Ø사이코그래프(Psychograph)는 개성의 각 측면을 나타내는 몇
가지 항목을 선정해 특정 개인에 관해 그 항목마다 특성을 평가해 그래프로 나타낸 것으로 ‘심지(心誌)’또는 ‘인격 프로필’이라
번역됨
Ø케임브리지 애널리티카는 페이스북의 프로필 정보를 심지 분석 기술을 사용해 분석하여 각 이용자의 성격 특성을 도출했다는
것인데, 특히 이용자의 ‘Like(좋아요)’버튼
클릭 정보를 토대로 성격을 파악할 수 있다고 함
심지 분석 모델에 따르면 ‘좋아요’를 누르는 패턴과 개인의 성격 사이에 강한 상관관계가 있다고 하며, 이를 근거로 공화당과 민주당 지지자를 비교적 정확히 구분할 수 있다고 함
Ø케임브리지 애널리티카가 사용한 심지 분석 모델의 알고리즘은 화가 살바도르 달리(Salvador
Dalí)를
좋아하는 사람은 개방적인 성격으로, 조깅을 취미로 하는 사람은 꼼꼼한 성격으로 판정한다고 함
Ø또한 애니메이션이나 만화를 좋아하는 사람은 사교성이 없다고 진단하는데, 이러한
개성 분류 정보는 선거에 응용할 수 있는 다양한 인사이트를 제공할 수 있음
Ø이 심지 분석 모델은 공화당 지지자와 민주당 지지자를 정확하게 판정 할 수 있고, 공화당 지지자 중에서도 ‘폐쇄적이며 사소한 일에 걱정이 많은
성격’의 유권자를 식별함
Ø알고리즘은 이 폐쇄적이고 기우가 심한 사람들의 그룹을 트럼프의 핵심 지지층으로 알려진 저학력 고령의 남성 공화당
지지자로 추정한다고 함
케임브리지 애널리티카의 심지 분석 알고리즘은 ‘컴퓨터
기반의 개성 판단’기법에
이론적 근거를 두고 있는데, 컴퓨터의 판단이 사람의 판단보다 정확하다고 보고 있음
Ø심지 분석 기법의 기반이 되는 이론은 케임브리지 대학 심리학과와 스탠퍼드 대학 컴퓨터 공학과 연구팀이 공동으로
개발하였음
Ø이 이론을 이용자의 성격이 5가지 요소, 즉 Openness(개방성),
Conscientiousness(양심), Extraversion(외향성), Agreeableness(어울림), Neuroticism(노이로제)로 구성되어 있다고 보며, 이들 요소가 어떤 비중으로 구성되느냐에
따라 사람의 성격이 결정된다고 봄
Ø양 대학은 사이코그래프 분석에 대한 논문 ‘Computer-based personality judgments are more accurate than those
made by humans(컴퓨터 기반의 개성 판단이 사람의 판단보다 정확하다)’를 통해 자신들이 연구한 기술 내용에 대해 발표하였음
Ø이들은 방법은 두 단계로 이루어지는데, 우선 70,520 명의 피험자를 대상으로 Personality Test(성격
진단 테스트)를 실행해 성격을 판정하며, 성격은 앞서 언급한 5가지 요소로 구성되며, Personality Test에 의해 5개 요소의 가중치가 결정됨
Ø다음으로 피험자의 페이스북 개인 프로필 정보를 참조하는데, ‘좋아요’버튼을 누른 대상이 무엇인지(예:
Running, Ford Explorer, Barak Obama 등)를 파악하여 피험자가
어떤 항목에 관심을 나타내고 있는지를 식별하려 하였음
Ø연구팀은 필요한 개인 정보를 수집하기 위해 ‘myPersonality’라는 앱을 개발했는데, 이용자가 이 앱으로 Personality Test를 해볼 수 있게
하는 대신, 이용자의 허락 하에 또한 학술 연구만을 위해 이용된다는 조건 하에 ‘좋아요’를
눌렀을 때 그 정보가 수집되도록 하였음
Ø Personality Test와 ‘좋아요’클릭 정보가 모이고 나며, 데이터 간의 관련성을 선형회귀분석(Linear Regression) 기법으로
도출하였음
Ø성격과 ‘좋아요’클릭 사이의 관련성을 정의하는
변수를 도출한 것인데, 가령 외향성이 강한 사람은 Running,
Ford Explorer, Barak Obama 등의 항목을 각각 어떤 패턴으로 좋아하는지를 추정하였음
Ø이런 과정을 통해 나온 결정 모델을 이용해 실제 판정을 실시했는데, Personality
Test를 받지 않은 피험자라도, ‘좋아요’를 누른 정보를 이 모델에 입력하기만
하면 개인의 성격을 판정하도록 하였음
Ø판정 결과는 위의 5 가지 구성 요소가 각각 어떤 비율인지를 추정하는데, 이 모델은 ‘좋아요’클릭 정보 만으로 그 사람의 성격을
추정할 수 있음을 제시하였고, 그 판정이 사람이 직접 성격을 판정하는 것보다 정확하다고 주장한 점에서
주목을 받았음
<자료> Michal Kosinski et al.
[그림 3] 페이스북 ‘좋아요 누르기’정보로 성격을 파악하는 심지 분석 기법
케임브리지 애널리티카는 미국 대선을 앞두고 새로운 선거 캠페인 모델을 개발하고자 했으며, 두 대학이 심지 분석 기술과 유사한 기법으로 모델을 개발하였음
Ø당초 케임브리지 애널리티카는 ‘좋아요’심지 분석 기술을 개발한 케임브리지
대학 연구팀에 협조를 요청했으나 이루어지지 못했고, 대신 이 연구에 정통한 같은 대학의 알렉산드르 코건
교수에 도움을 요청했고, 코건은 동일한 방법에 기반한 모델을 개발하였음
Ø코건 교수는 위에서 소개한 두 대학 연구팀의 ‘myPersonality’앱을
모방한 성격 진단 테스트 앱으로 ‘thisisyourdigitallife’를 개발했으며, 페이스북 이용자 27만 명이 이를 이용했음
Ø이용자는 이 앱을 통해 자신의 성격을 알 수 있었으며 소정의 돈도 받았으나, 동시에
앱이 개인 정보에 접근하는 것을 허용해 프로필 데이터가 수집되도록 하였음
Ø또한 이 앱이 사용자의 친구의 프로필 정보에 접근하도록 요청했기 때문에, 코건
교수는 5천만 명 분의 개인 정보를 입수할 수 있었고, 이들
데이터에 대상으로 심지 분석을 수행하였으며 3천만 명의 성격을 추정하였음
Ø코건 교수는 이렇게 분석한 정보를 케임브리지 애널리티카에 판매한 것인데,
2014년 당시 페이스북은 이용자의 허가를 획득하면 제삼자가 개인 정보를 수집하는 행위는 인정했으나,
그렇게 수집한 정보를 다시 다른 사람에게 넘기는 것은 금지하고 있었음
Ø이 부분이 문제의 핵심으로 케임브리지 애널리티카는 페이스북의 규정을 위반하며 개인 정보를 부정하게 입수한 것인데, 자신들은 몰랐다고 부정하고 있지만 애초 코건 교수에게 도움을 요청해 시작된 일이기 때문에, 영국 정부는 데이터 남용 혐의로 수사에 착수했음
케임브리지 애널리티카에 전달된 개인 정보가 어떤 식으로 사용되었는지 정확히 조사 결과는 아직 발표되지 않았지만, ‘가짜뉴스’발송에 적용했다는 내부 증언이
나오고 있음
Ø선거용 분석 도구를 제공하고 있는 기업이기 때문에 사이코그래프를 선거전에 적용하려 했음은 불문가지인데, ‘좋아요’누르기 정보를 통해 유권자의 성격과
정치적 성향을 파악할 수 있다면 고도로 타게팅이 가능한 최적의 캠페인을 전개 할 수 있기 때문
Ø그러나 케임브리지 애널리티카의 전 직원 크리스 와일리가 영국 의회 청문회에 출석해 이 분석 모델을 미국 대통령
선거에 어떻게 적용했는지에 대해 증언한 내용은 가히 충격적인데, 일반적인 선거 캠페인의 목적을 넘어서
사용했음을 폭로하고 있음
Ø증언에 따르면 케임브리지 애널리티카는 유권자의 심리적, 정신적인 취약점을
찾아낼 목적으로 이 분석 모델을 사용했으며, 또한 그 약점을 자극하는 가짜 뉴스를 타깃 전송함으로써
유권자를 특정 방향으로 경도되게 하고 트럼프 후보에 투표하도록 독려했다고 함
<자료> CNN
[그림
4] 전 직원 크리스 와일리의 폭로
Ø크리스 와일리 본인은 이 심지 분석 모델을 운용하는 과정에는 관여하지 않았으며 실제 어떤 식으로 전개되었는지는
알 수 없다고 말해, 이 부분은 정확한 진상 조사 결과가 나와야 확인할 수 있지만 증언 대로라면 불법
선거운동에 활용된 것이라는 말이 됨
Ø이런 의혹에 대해 ‘심지 분석’은 특별한 것이 아니고, 소비자의
특성을 파악하여 최적의 광고 메시지가 전달할 수 있다는 가능성 때문에 이미 타깃 광고에서 많이 사용되고 있으며,
넷플릭스 등은 시청자가 선호하는 영화 추천에도 이 모델을 사용한다는 반론도 있음
Ø또한 선거 전문가들일수록 유권자의 마음을 움직이는 것은 어려운 일이기 때문에 심지 분석 기술이 유권자에게 얼마나
영향을 미치는지는 의문이며, 케임브리지 애널리티카가 대통령 선거에 실제 미친 영향은 제한적이었을 것이라는
견해를 내놓고 있음
Ø그러나 실제 목적을 달성하지 못했거나 영향력이 작다고 해서 불법적인 시도를 용인할 수는 없는 것이며, 심지 분석을 페이스북의 최대 폐해 중 하나로 지적되고 있는 ‘가짜뉴스’유통에
이용하려 했다는 점 만으로도 케임브리지 애널리티카는 비난을 면치 못하고 있음
케임브리지 애널리티카에 대한 비난은 미국뿐 아니라 영국, 프랑스 등
다른 나라에서도 거세게 일고 있는데, 주로 극우파에 유권자 분석 도구를 제공했다는 의혹을 사고 있음
Ø크리스 와일리의 폭로 이후 영국 고등법원은 케임브리지 애널리티카에 대한 수색 영장을 발부해 압수 수색을 했는데, 케임브리지 애널리티카가 2016년 브렉시트(영국의 EU 탈퇴) 국민투표
여론전에도 관여했다는 추가 폭로가 나왔기 때문
Ø추가 폭로의 근거로 제시된 것은 케임브리지가 애널리티카가 작성한 문서로 ‘EU 탈퇴 국민투표를 위한 빅데이터 솔루션’이라는 제목을 달고 있으며, 유권자, 정치인, 언론인들 중에 브렉시트 찬성자가 누군지 구분해 낼 수 있다는
내용을 담고 있음
Ø케임브리지 애널리티카는 즉각 브렉시트 투표 과정에서 부정한 일을 하지 않았다고 부인했지만, 투표 결과가 예상 외로 탈퇴 찬성이 4% 포인트 더 높게 나왔기
때문에, 탈퇴 반대 진영에서는 가짜뉴스 등에 의한 여론이 호도되었을 가능성을 강하게 의심하고 있음
Ø한편 케임브리지 애널리티카는 브렉시트 외에도 프랑스의 극우정당인 민족전선의 마린 르펜의 선거 운동에도 관여한
것으로 알려지고 있으며, 올 4월 초에는 나이지리아 정부가 2015년 자국 선거에 개입한 협의로 케임브리지 애널리티카에 대한 조사를 시작하였음
Ø케임브리지 애널리티카가 미국 대선을 비롯 여러 나라의 선거에서 극우파의 여론전을 지원한 것 아니냐는 의혹이 나오고
있는 배경에는 이 기업과 관련된 인사들이 주로 극우적 성향을 가지고 있고 서로 연관이 되어 있기 때문임
Ø케임브리지 애널리티카에는 트럼프 대통령의 후원자이자 헤지펀드 억만장자인 로버트 머서가 1,500만 달러를 투자했는데, 이는 이 기업 지분의 90%에 해당하는 것임
Ø한편 전 백악관 고문으로 트럼프의 오른팔로 불렸던 스티브 배넌 역시 케임브리지 애널리티카의 부사장을 맡은 바
있으며, 이 기업에 의해 벌어진 여론 조작 과정의 배후로 지목되고 있음
Ø스티브 배넌은 영국의 브렉시트를 주도한 애런 뱅크스와 관련을 맺고 있는 것으로 알려져 있으며, 브렉시트 선거를 앞두고 벌어진 각종 토론회에서 케임브리지 애널리티카는 애런 뱅크스와 자리를 함께 한 바 있음
Ø이런 배경 때문에 케임브리지 애널리티카 스캔들은 단순히 페이스북의 이용자 정보를 불법적으로 획득해 선거 캠페인에
이용했다는 차원의 문제가 아니라, 극우 정치세력의 여론 조작이라는 의혹을 받고 있으며, 진상 조사 결과에 국제적 관심이 쏠리고 있는 것임
<자료> The Guardian
[그림 5] 미 대선과 브렉시트 선거의 연결
한편 케임브리지 애널리티카의 불법 행위 유무와 관계없이 페이스북은 이번 사태의 본질적인 원인 제공자로 개인 데이터
관리의 책임을 엄격하게 추궁당하고 있음
Ø사태가 터지고 난 후 페이스북은 정보 유출 사실을 부인하다가 문제가 커지자 유출 사실을 인정하고 조치를 취하겠다고
발표함으로써 화를 키웠다는 비판을 받고 있음
Ø페이스북은 현재 일련의 개인정보보호 대응을 진행하고 있으며, 지금까지
20개 화면에 분산되어 있던 개인 정보 설정을 하나의 화면으로 통합하여 프로필 설정 방식을 알기 쉽게
했고 정보 관리를 용이하게 하였음
Ø또한 제삼자가 생성하는 분석 데이터의 제공도 중단시켰는데, 데이터
분석 기업인 Experian(익스피리언)과 Acxiom(액시엄) 등은 오프라인 데이터를 분석하여 이를 광고주에게
제공하고 있었는데, 이를 중단한다고 발표하였음
Ø이번 사태에서 이용자들이 가장 크게 충격을 받은 것은 페이스북의 서드파티 앱이 이용자 프로필뿐 아니라 그 친구들의
정보까지 접근할 수 있었다는 것이고, 놀랍게도 이런 정보 수집은 당시 페이스북의 서드파티 앱 이용 정책
하에 허용되는 행위였다는 사실임
Ø또한 플랫폼 운영업체들이 그 어느 때보다도 데이터 보호의 중요성을 외치고 있음에도 불구하고, 평균적인 데이터 유출 사건의 규모와 영향력은 점점 커지고 있는데, 5천만
명의 데이터가 유출된 이번 페이스북 사태는 이러한 경향성을 다시 한번 확인해 주었음
사실 이런 문제는 페이스북을 포함해 모든 플랫폼 업체가 안고 있는 근본적인 딜레마에서 비롯되기 때문에 어쩔 수
없는 측면이 있고 또한 근원적 해결도 쉽지 않음
Ø모든 플랫폼들은 사용자들의 데이터를 보호해야 한다는 의무와, 이 데이터를
이용해 돈을 벌고자 하는 욕망 사이의 충돌에서 외줄타기를 할 수밖에 없음
Ø페이스북을 비롯한 플랫폼들의 자산은 이용자 기반, 다시 말해 사용자
데이터이며 플랫폼은 이 데이터를 서드파티 개발자들에게 어떻게든 홍보를 해야만 하는 입장에 있음
Ø사용자 데이터를 서드파티 앱에서 사용하도록 제공한다면, 더 많은 개발자들이
자신들의 플랫폼을 이용하게 될 것이고, 플랫폼의 영향력은 더욱 커질 것이며, 개별 사용자들의 성향에 맞춘 광고를 게재함으로써 더 높은 수익을 얻을 수 있기 때문임
Ø페이스북이 이용자들의 비난이 원체 거세자 우선 모면을 위해 서드파티 앱의 접속을 제한하고 있지만, 한 켠에서는 이런 조치가 기업 마케터들과 개발자에게 치명적이며 페이스북의 마케팅 가치를 하락시킬 것이라는 전망이
나오는 것은 이런 이유에서임
Ø따라서 이번 페이스북의 조치들을 통해 사용자들의 데이터가 안전하게 보호될 수 있을 것이란 기대는 섣불리 할 수
없으며, 사용자의 데이터를 보다 교묘하게 이용할 수 있는 새로운 방법이 마련될 것이라 보는 것이 보다
현실에 가까운 전망일 것임
그러나 페이스북 사태의 파장이 원체 큰 탓에 당분간은 GDPR 등
데이터 보호가 강조될 것으로 전망되며, 반면 ‘개인 데이터=돈’이라는 사실도 보다 명확해질 것으로 보임
Ø대규모 개인 데이터 유출 사태가 터지자 소비자들의 사생활을 보호받을 권리에 관해 명쾌한 기준을 제시하고 있는
유럽연합의 GDPR(General Data Protection Regulation, 보편적 데이터 보호
규제) 등이 해결책으로 제시되고 있음
Ø GDPR은 올해 5월 25일부터
시행되는 EU의 정보보호 규약으로, 규제 내용 가운데 가장
널리 알려진 것은 ‘잊힐 권리(the right to be forgotten)'임
Ø EU와 관계를 맺고 있는 전 세계 모든 기업은 EU의 사용자가 자신의
데이터를 삭제해 달라고 요구하면 이에 응해야 하며, 사용자는 자신의 데이터를 ‘널리 이용되는 기기에 의해 판독이 가능한’형식으로 인도받을 수도 있음
Ø페이스북의 서드파티 앱 제한이 지속되고, GDPR(General Data
Protection Regulation, 보편적 데이터 보호 규제) 등이 강화된다면, 현재 사용하는 앱이 제대로 작동하지 않을 것이기 때문에 마케터들과 개발자들은 물론 이용자들의 불만의 목소리도
나올 가능성이 있음
Ø그러나 데이터 보호 전문가들은 불편함을 감수하고서라도 사용자들이 제로 트러스트(zero
trust), 즉 모든 정보에 대한 접속을 차단한 상태에서 앱의 정보 수집 메커니즘을 정확히 살펴보고, 안전하고 필요한 경우에만 접속을 허용하는 훈련을 해야 한다고 조언하고 있음
Ø한편 GDPR과 같은 규정의 강화되고, 제로 트러스트에서 시작하는 소비자들은 많아 진다면, 소비자들의 데이터가
곧 돈이라는 것이 보다 명확해지며, 돈으로 개인 데이터를 사는 것이 보편화될 가능성도 있음
Ø지금은 익명의 빅데이터 분석이라는 논리 하에 불특정 다수의 데이터가 수집되는 경우도 많지만, 이런 경우에도 비용을 지급하는 관행이 마련되고, 비용 지급을 중개하는
에이전트들의 출현하는 것도 예상해 볼 수 있음
자율주행 자동차의 시가지 주행 테스트 과정에서 처음으로 인명 사고가 발생하면서 자율운전 기술의 안전성에 대한 의문이 제기되고 있음. 사고의 원인이 센서 결함인지, 자율운전 알고리즘의 문제인지 아직 조사가 진행 중이지만, 원인 규명 때까지 주행 테스트는 당분간 중단될 것으로 보임. 자율주행 상용화를 위해 시가지 주행은 반드시 필요한 만큼 테스트가 완전 중단되지는 않겠지만, 개발업체들의 기술 수준에 따라 허용 기준이 설정되는 등의 변화가 예상됨
[ 본 문 ]
우버(Uber)의 자율운전 차량이 일으킨 사고의 원인은 아직 조사 중이지만, 자율운전차에
의한 첫 보행자 사망 사고라는 점에서 상당한 파장을 일으키고 있음
Ø사망 사고는 2018년 3월18 일, 애리조나주 피닉스 교외인 템피(Tempe)에서 일어났는데 우버의 자율운전 시험 차량(Volvo XC90
SUV 베이스)이 시속 40 마일로 주행하던
중 길을 건너고 있던 여성을 치면서 발생하였음
Ø이 여성은 자전거를 끌고 도로의 왼쪽에서 오른쪽으로 건너 가고 있었는데, 맨
끝차선을 달리고 있던 자동차는 감속하지 않고 직진을 계속해 여성을 사망시켰음
<자료> New York Times
[그림
1] 우버 자율주행차 인명 사고 상황
Ø자동차에는 운전자가 탑승하고 있었지만, 차량 내부 촬영 영상을 보면
사고 당시 전방을 주시하고 있지 않았기 때문에 위험 회피 조치를 할 수 없었음
Ø자율운전 차량과 관련된 사고는 몇 차례 있었지만 인명 사고가 난 것은 이번이 두 번째이며, 보행자가 사망한 것은 처음임
Ø지난 2016년 테슬라 차량이 트럭과 충돌하며 운전자가 사망할 당시
테슬라의 오토파일럿(Auto Pilot) 기능이 핸들과 페달 제어를 지원하는 레벨 2 정도였다면, 이번 사고 차량은 목적지를 설정하면 스스로 주행하는
레벨 4 단계였기 때문에 사고의 여파가 더 크게 나타나고 있음
Ø사고 직후 애리조나를 비롯 다른 주에서도 사고의 원인이 정확히 밝혀지기 전까지 자율운전 도로 주행 테스트를 잠정
중단시켰으며, 현재 국가교통안전위원회(National
Transportation Safety Board, NTSB)가 사고 원인 조사를 진행하고 있음
사고 발생 시각은 밤 10시 경이기 때문에 사고 원인 분석은 우선
보행자 인식 실패가 센서의 결함인지 시스템의 결함인지를 규명하는 데 초점을 맞추고 있을 것으로 추정됨
Ø우버의 자율운전 자동차는 여러 센서를 탑재하여 자동차 주위의 객체를 인식하는데,
지붕 위에는 하나의 라이더(Lidar, 레이저 센서)와 7 대의 카메라를 탑재하고 있으며, 또한 레이더도 설치하여 차량 주위 360도를 모니터 하고 있음
Ø사고가 야간 주행 중에 일어나긴 했지만, 기술적으로는 주변이 어두워도
라이더를 통해 객체를 인식할 수 있고, 보행자 정도의 객체 크기라면 확실하게 감지 할 수 있다는 것이, 우버 차량에 탑재된 라이더를 제작한 벨로다인(Velodyne)의
입장임
<자료> Velodyne
[그림 2] 벨로다인 라이더의 주변 객체 인식
Ø벨로다인의 입장 발표에 따르면 차량에 사용된 라이더 HDL-64E 모델은
사고 당시와 같은 상황 조건에서 보행자와 자전거를 확실히 구분할 수 있다고 주장하였음
Ø아울러 라이더의 역할은 객체의 감지이며 회피 조치를 취할 판단은 시스템이 하는 것이라고 덧붙이며, 우버의 자율운전 소프트웨어에 문제가 있을 것이라는 견해를 밝혔음
Ø벨로다인의 주장에 대해서는, 자율운전 차량이 사고 당시 속도를 줄이거나
회피하려는 동작을 전혀 취하지 않은 것을 보면 인식이 안된 것으로 보아야 한다는 반론이 있음
로이터 통신은 전문가 취재를 통해, 라이더의 기술적 결함은 아니지만
우버가 라이더의 개수를 줄임에 따라 사각지대가 발생했을 가능성에 무게를 두고 보도하였음
Ø우버의 자율주행 테스트 차량은 원래 포드의 퓨전 세단으로 라이더 7개, 레이더 7개, 카메라 20대가 장착돼 있었음
Ø우버는 지난 2016년에 베이스 차량을 볼보 XC90 SUV로 변경하면서, 레이더는 10개로 늘렸지만 라이더는 1개, 카메라는 7대로 줄인 바 있음
<자료> Reuter
[그림
3] 우버 자율주행차의 센서 구성 변경
Ø차량 주변을 탐지하는 라이더는 센싱 능력이 우수하나 부품 가격이 매우 높고, 벨로다인이
거의 독점 공급하고 있어 자율운전 차량의 가격이 낮아질 수 없는 원인으로 꼽히고 있기 때문에 우버의 변경 조치는 비용절감이 목적이었을 것임
Ø그러나 로이터 통신에 따르면 벨로다인의 라이더는 360도를 모니터
할 수 있지만 수직 감지 범위가 좁아 낮은 곳에 위치한 물체를 감지하기 어려운 단점이 있고, 따라서
지붕에 1대만 설치할 경우 차량 주위 약 3미터의 사각지대가
발생할 수 있다고 함
Ø사각지대 가능성에 대해서는 벨로다인 관계자도 인정했고 그렇기 때문에 다수의 라이더가 필요하다는 설명도 덧붙였다고
하는데, 웨이모가 차량에 6대의 라이더를 장착한 것에 비하면
우버가 라이더를 1개로 줄인 것은 센싱 관점에서 중대한 결함이라고 로이터는 지적
그러나 자율주행차의 센서가 라이더만 있는 것은 아니기 때문에, 어떻게든
보행자는 인식했을 것이라 보는 것이 대체적인 견해임
Ø우버는 지붕에 7대의 카메라를 탑재하고 있는데, 전방을 담당하는 카메라는 근거리와 원거리를 모두 커버하며, 앞쪽에
있는 다른 자동차가 감속하는 것을 파악하는 동시에 보행자를 인식하고 또한 신호등과 도로 표지판을 읽는 데도 사용됨
Ø사고 직후 뉴스 보도에 따르면 사고 장소는 야간이지만 가로등이 설치되어 있어 일정한 밝기임을 알 수 있고, 카메라의 성능은 정확히 공개되어 있지 않지만 다이내믹 레인지가 넓어 사고 여성을 파악했을 가능성이 높음
Ø자율운전 제어 카메라와는 별도로 대시보드에 모니터용
카메라도 구비되어 있어 전방과 차량 내부를 촬영하게 되는데, 템피시 경찰이 공개한 대시보드 카메라 영상을
보면 보행자가 도로 왼쪽에서 오른쪽으로 건너고 있는 것이 정확히 포착되어 있음
Ø영상을 보면 카메라가 보행자를 인식했음에도 또한 자동차는 감속하지 않고 그대로 직진 한 것도 확인할 수 있으며, 또한 위험 시 개입해야 할 운전자가 전방을 주시하지 않고 있다가 사고 소리에 상황을 알아 차리고 놀라는 장면도
확인할 수 있음
<자료> ABC News
[그림 4] 테스터 운전자의 전방 주시 태만
Ø한편 우버 차량에는 라이더와 카메라 외에 주위 360도를 모니터 하는
레이더도 탑재되어 있는데, 레이더는 주행 중인 자동차나 정차하고 있는 자동차 등을 인식하며 도플러 효과를
이용하여 객체의 이동 속도를 파악하는 역할을 함
Ø일반적으로 레이더의 해상도가 낮고 핀 포인트에서 객체의 위치를 특정 할 수 없기 때문에 레이더 단독으로만 센싱하지는 않으며, 또한 레이더가 보행자를 인식해도 알고리즘은 이 정보만으로 브레이크를 걸도록 프로그램 되어 있지는 않음
Ø따라서 사고 당시 차량이 속도를 줄이거나 정지하지 않았다고 해서 레이더가 보행자를 인식하지 데 실패했다고 볼
수는 없다는 것이 전문가들의 견해임
종합적으로 볼 때, 우버의 센서가 보행자를 인식했을 가능성은 높은데
그럼에도 불구하고 차량이 회피 조치를 취하지 않았는지가 원인 규명의 핵심이 될 것으로 보임
Ø현재 사고 원인 조사를 하고 있는 국가교통안전위원회(NTSB)는 주로
항공기 사고를 담당하나 교통 사고 중 사안이 중대할 경우 맡기도 하는데, 자율운전 자동차 사고처럼 자동차의
소프트웨어 분석이 요구되는 고도의 사안인 경우도 NTSB가 원인을 규명함
Ø NTSB에 의한 조사의 최종 결론이 나오려면 시간이 좀 더 걸리겠지만, 우버의
자율운전 시스템에 심각한 문제가 있다는 말들이 언론을 통해 흘러 나오고 있음
Ø뉴욕타임스에 따르면 우버 차량의 ‘Disengagement(디스인게이지먼트, 자율운전 기능 해제 조치)’의 빈도는 13 마일당 1번이라고 하는데, ‘디스인게이지먼트’는
차량에 문제가 발생하여 테스터 드라이버가 자율운전 모드를 해제시키는 조치를 의미함
Ø즉, 디스인게이지먼트가 실행되었다는 것은 자율운전 자동차가 비정상
상태에 있음을 의미하며 결함 발생 건수로도 해석할 수 있는데, 우버 차량의 경우 이것이 13 마일마다 발생했다는 것이므로 시스템이 아직 불완전한 상태에 있다고 추정할 수 있음
Ø자율운전 차량의 도로 주행 테스트가 주로 이루어지는 캘리포니아주의 교통당국은 매년 각 기업의 테스트 결과를 취합해
‘자율운전 차량 디스인게이지먼트 보고서’를 공표하는데, 우버의 경우 2017년 보고서에 등재되어 있지 않아 정확한 기술 수준 추정이 어려웠음
Ø이번 뉴욕타임스의 보도로 우버의 디스인게이지먼트 빈도가 알려진 것인데, 13 마일당 1회 발생했다는 결과는, 약
5,600 마일당 1회가 발생한 웨이모(Waymo)나 1,250마일당 1회가 발생한 GM과
비교해 볼 때 기술 완성도 면에서 큰 격차가 있는 것임
[표 1] 2016.12~2017.11 캘리포니아 주 내 자율운전 테스트
기업의 디스인게이지먼트 비교
기업명
디스인게이지먼트(회) [A]
주행거리(마일) [B]
[B] / [A]
Waymo
63
352,544.6
5,596
GM Cruise
105
131,675.9
1,254
Drive.ai
93
6,127.6
255
Baidu
42
1,949.14
217
Nissan
24
5,007
207
Zoox
14
2,244
160
Telenav
50
1,581
32
Delphi Automotive
81
1,810.6
22
우버
N/A
N/A
13
NVIDIA
109
505
5
BMW
598
1,595
3
Valeo North America
215
574.1
3
Mercedes Benz
773
1,087.7
1
<자료> Department of Motor Vehicles,
State of California, 우버의 기록은 New York Times 보도
우버 자율운전 시스템의 기술 결함으로 초점이 맞춰지는 가운데, 이것이
우버 만의 문제인지, 자율운전 알고리즘에 내재한 본질적인 문제인지에 대한 논의도 이루어지고 있음
Ø사고 시간이 야간이었고, 사고 지역이 ‘횡단보도가 아닌 구역’이었기 때문에, 자율주행 차량이 보행자 주의가
필요하지 않다고 인식했을 가능성이 있다는 분석도 있음
Ø워싱턴 포스트는 로보틱스 전문가인 듀크 대학의 미시 커밍스 교수의 말을 빌려,
자율주행차량의 컴퓨터 시스템이 보행자, 특히 횡단보도 바깥의 보행자까지 인식하는 것은 아니라는
점을 지적하였음
Ø자율운전 차량은 ‘인식-판단-제어’의 순서로 작동하는데, 센서가 비록 무언가 객체를 인식했다 하더라도, ‘한밤 중에 횡단보도가 아닌 곳에서 자전거를 끌고 가는 사람’이었던 만큼 보행자로 구별하지 못했을 가능성이 있다는 것임
Ø커밍스 교수는 자율주행 시스템은 귀납적 추론을 할 수 없으므로, 특정
장소, 특정 시간대의 어떤 모습을 추측할 수 없다고 설명하며, 자율주행
차량이 도로의 복잡한 변수를 파악하지 못하기 때문에 사고가 날 위험이 높다는 점을 지적하고 있음
Ø CNN 역시 자율주행차가 보행자와 자전거를 끌고 있는 사람을 구분하는 것은 어려운 작업이라며, 자율주행차의 성능이 고속도로처럼 신호가 없고 상황이 단순한 곳에서는 완전해 보이지만, 시내주행 테스트는 조심스럽게 접근할 수밖에 없다고 보도하였음
Ø그러나 이런 지적에 대해서는, 자율운전 시스템은 보행자나 다른 차량들이
교통법규를 정확히 준수했을 때만 작동할 수 있다고 말하는 잘못된 주장이라는 반론도 있음
Ø웨이모와 GM뿐 아니라 사고를 낸 우버를 포함해 자율운전차 개발업체들은
사고 위험을 줄이기 위해 가상주행, 시험주행 등으로 주행 데이터를 수집하고 보행자의 무단 횡단 등 최대한
많은 교통 변수를 파악하기 위해 노력하고 있다는 것임
Ø또한 사고 영상을 보면 속도를 줄이거나 차선을 바꾸려는 시도가 전혀 없었는데,
시스템이 비록 보행자인지 아닌지 구분할 수 없었을 수는 있으나, 앞쪽에 무언가 있는데 정확히
무엇인지 모를 경우 계속 직진하라고 알고리즘을 설계하지는 않았을 것이란 반박임
Ø즉, 이번 사고의 원인은 센서에서 제대로 인식을 하지 못했거나, 만일 인식을 제대로 했다면 알고리즘 설계의 잘못이라기 보다는 단순히 소프트웨어가 순간적으로 작동을 하지 않았을
것으로 보는 것이 합리적이라는 것임
이런 면에서 볼 때, 이번 우버 차량의 인명 사고는 각 개발업체의
자율주행 시스템 알고리즘이 어떤 기준으로 설계되어 있는지 공개하도록 요구하는 계기가 될 수도 있음
Ø만일 우버 차량의 사고가 센서 미인식이나 소프트웨어의 작동 오류가 아니라 알고리즘에 의한 것이라면, 가령 가능성은 낮지만, ‘횡단보도가 아닌 구역에서는 보행자 주의가 필요하지 않다’는 식으로 프로그래밍이 되어 있는 것이라면 이는 심각한 문제가 될 수 있음
Ø우버의 경우 작년 3월에 자율주행 차량이 전복되는 사고가 있었는데, 당시 신호가 노란색으로 변하는 순간 교차로에 들어선 차량이 가속했다는 증언이 나오면서, 노란색 신호에서는 속도를 올려 통과하라고 프로그래밍 돼 있을 가능성이 있다는 보도가 나온 바 있음
Ø교통 법규에서 교차로 진입 시 노란색으로 불이 바뀌면 빠르게 통과하라고 되어 있기 때문에 우버의 알고리즘이 그렇게
프로그래밍 되어 있다고 해서 비판할 수는 없을 것임
Ø그러나 교차로는 매우 복잡한 상황이 벌어지는 곳이기 때문에, 현재
기술 수준에서 노란색 신호로 바뀌는 순간 무조건 가속해서 통과하라고 프로그래밍 하는 것이 적절한 지에 대해서는 사회적 논의가 필요하며 각 기업의
판단에만 맡길 수 없다는 지적도 있음
Ø이는 비단 우버 만의 문제는 아니며 자율운전차를 개발하는 모든 기업에 해당하는 것으로 각 기업이 어떤 기준으로
알고리즘을 프로그래밍 하는지 밝혀야 한다는 목소리가 높지만, 교통사고시 책임 소재 등의 이슈와 맞물려
있어 완전히 공개되지 않고 있는 상황임
Ø자율운전차에 대한 논의에서 빠지지 않는 ‘트롤리
딜레마’, 즉 타인의 생명과 자신의 생명
중 하나를 선택해야 할 때 자율운전차가 어떤 선택을 하도록 프로그래밍 할 것인지, 혹은 알고리즘을 교육할
것인지는 쉽사리 합의에 이르기 어려운 난제임
<자료> Sean Lee
[그림 5] 트롤리 딜레마
Ø트롤리 딜레마의 경우 현재는 차량 제조사마다 다른 윤리적 지침을 제시하고 있는데, 웨이모의 경우 어떤 선택이 더 나은 것인지 판단할 수 없지만 약자로 판단되는 보행자에 초점을 맞추고 있다는
입장임
Ø반면 메르세데스 벤츠는 차 안의 사람을 보호할 것이라는 입장을 밝히고 있으며,
독일연방교통부의 경우는 사고를 피할 수 없는 상황에서 자율주행차가 어떤 선택을 해야 하는 것인지 결정할 수 없다고 입장임
Ø자율주행차의 테스트 장소가 교통 흐름이 단순한 고속도로에서 이제 보다 복잡한 시내 주행으로 옮겨오고 있는 중이기
때문에, 어쩌면 자율주행차에 의한 사고는 계속 발생할 수 있을 텐데,
그 과정에서 알고리즘에 대한 공개 요구 역시 보다 거세질 수 있을 것임
자율주행차의 상용화에 대한 기대가 높아지고 있는 상황에서 발생한 이번 인명 사고는 자율주행 기술의 신뢰도에 대해
다시 한번 되짚어 보는 계기가 되고 있음
Ø자율주행차의 시가지 주행 테스트에 관대한 애리조나주에서도, 이번 사고
직후 우버의 시험 주행 중지 명령을 내렸음
Ø애리조나 주지사는 사고의 원인이 확실히 우버 측에 있다고 말함으로써 엄격한 입장을 취해 나갈 것임을 시사하였으며, 우버가 앞으로 애리조나에서는 자율주행 테스트를 재개할 수 없다는 말도 나돌고 있음
Ø이는 비단 우버에 한정한 이야기는 아니며, 애리조나뿐만 아니라 다른
주에서도 향후 자율운전에 대한 규제, 특히 시가지 주행에 대한 규제는 엄격해질 것으로 전망되고 있음
Ø사고 직후 자율주행 기술 개발업체 스스로 테스트에 신중한 입장을 보이기도 하는데, 엔비디아의 경우 안전이 보장될 때까지 자율주행 시험을 중단한다고 발표하였음
Ø엔비디아는 사고 직후 우버 차량이 엔비디아의 자율주행 기술을 적용하고 있었다는 보도가 나오며 곤경에 처하기도
했으나, 엔비디아의 젠슨 황CEO는 우버와 협력하고 있는
것은 사실이나 우버가 독자적인 인식 및 제어기술을 개발 중이었다고 해명한 바 있음
Ø공교롭게 엔비디아는 사고 후 열흘 만에 개최된 자사 개발자 컨퍼런스 ‘GPU Technology
Conference(GTC) 2018’를 맞이하게 됐는데, 적극적으로 자신들의 자율운전 기술 홍보에 나설 수 없는 상황이 되었음
Ø GTC 2018에서 스웨덴의 스타트업 ‘아인라이드
트럭(Einride Truck)’은
올해 가을 무인 트럭 ‘T-pod(T-팟)’을 상용화한다고 발표했는데, T-팟은 미국 자동차기술협회가 정한 레벨5의 최고 수준 자율운전을
지향함
Ø T-팟은 고속도로에서는 레벨5로 주행하지만 비상시에는 담당자가 원격으로
조작하며, 일반 도로에 들어서면 항상 무선 통신을 통해 원격으로 조작하게 되는데, 레벨4~5의 차량 개발을 위한 엔비디아의 ‘드라이브 PX(Drive PX)’인공지능 시스템을 채택하고 있음
Ø T-팟을 비롯해 엔비디아는 GTC 2018 행사에서 자율운전 기술에
대해 자신감을 내비치기도 했지만, 이번 우버 사고와 연루설도 있고 자율운전에 대한 부정적 여론이 커진
상태이므로 당분간 도로 주행 테스트를 자제하며 기술을 점검하겠다는 입장을 표명한 것
전문가들은 이번 사고로 자율주행차 개발이 중단되지는 않겠지만, 현재의
개발 관행에 큰 변화를 가져올 것이며, 기술력의 차이에 따라 지원이 차등화될 가능성을 점치고 있음
Ø이번 사망 사고로 인해 자율주행차량은 아직 복잡한 변수에 취약하다는 점이 드러난 셈이라는 지적이 있긴 하지만, 미국 현지에서는 그럼에도 자율주행 시험 주행을 계속 이어가야 한다는 주장이 훨씬 많은 편임
Ø자율주행차가 이상 상황에 대비한 메커니즘이 있긴 하지만 더 많은 변수를 감안해 판단하기 위해서는 결국 더 많은
테스트를 할 수 밖에 없으며, 시뮬레이션 주행을 통한 알고리즘 교육도 강화해야 하지만 도로 위 시험
주행의 지속이 중요하다는 것임
Ø단, 현실적으로 자율주행 개발업체들 사이에 기술 격차가 있다는 것이
수치로 확인되고 있느니만큼, 도로 주행 허가를 위한 기준을 설정할 필요가 있다는 주장이 힘을 얻고 있으며, 이와 맞물려 개발업체들의 도덕성에 대한 문제 제기도 이루어지고 있음
Ø인터넷 상에는 우버의 자율운전 자동차가 시가지를 경쾌하게 주행하고 있는 비디오가 많이 있으며 이는 기술이 완성된
것처럼 보이게 하는데, 이번 사고를 통해 실제 우버의 시스템은 미완성이고 시가지를 달리기에는 위험성이
높다는 평가와 증언들이 나오고 있음
Ø우버는 자율주행차량의 시험 주행을 위해 약 5만평에 이르는 가상도시
‘알모노(Almono)’를 만들었다고 알려지는 등 외부적으로 기술 개발 수준이 높다는 인상을 주고
있으나, 디스인게이지먼트가 13마일당 1회라는 사실은 매우 어려움을 겪고 있음을 방증함
Ø우버의 테스터들도 이전에 유사한 상황이 많았음을 증언함에 따라 우버가 이런 기술 수준으로 시내 주행 테스트를
실행에 옮긴 데 대한 비난의 목소리도 커지고 있음
Ø또한 자율운전 기술의 완성도를 너무 신뢰한 나머지 전방 주시 의무를 게을리 할 만한 상황이 전혀 아니었음에도
한눈을 판 테스터와, 테스터들에 대한 교육을 철저히 하지 않은 우버에 책임을 묻는 사람들도 많음
Ø우버는 향후 자율운전 기술 개발과 테스트를 어떤 식으로 전개할 것인지에 대한 질문을 받고 있는데, 이는 우버뿐 아니라 다른 기술 개발업체에도 해당되는 것이며, 개발업체들의
답변과 상관없이 교통당국이 나름의 허가 기준을 정할 가능성이 매우 높아지고 있음
인간의 건강과 생명을 다루는 의료 분야는 새로운 기술의 도입에 가장 보수적이기도 하지만, 기존 방식보다 낫다고 검증되면 적극적으로 수용하는 경향이 있음. 최근 의료 서비스 시스템에 변화를 야기하는 신기술은 인공지능(AI)과 개인 유전자 분석 서비스인데, 말기 환자의 잔여생명을 추정하는 스탠퍼드 대학의 AI 알고리즘과 FDA에 의해 유방암 발병 확률 테스트 도구로 인정받은 23andMe의 유전자 분석 서비스가 병원 및 의사들의 관심을 모으고 있음
[ 본 문 ]
의료 분야는
보수적이기도 하지만 기술 발전에 의한 패러다임 변화가 빠르게 진행되기도 하는 독특한 곳인데, 최근 AI와 유전자 분석 기술의 도입 여부가 이슈가 되고 있음
Ø자동차 산업과 마찬가지로 의료분야는 새로운 기술의 도입에 보수적일 수밖에 없는데, 사람의 생명과 직결되어 있기 때문에 기존 방식보다 낫다는 것이 확실히 입증될 때까지는 도전적, 모험적 시도라는 것을 쉽사리 허용할 수 없기 때문
Ø반면, 그러한 속성 때문에 기존보다 낫다는 것이 입증되면 기술 도입에
아주 적극적이 되기도 하는데, 의료기술이라는 용어가 이상하지 않을 정도로 현대 의학의 발전은 기술과
떼어 놓고 생각할 수 없음
<자료> Med Gadget
[그림
1] IT 의존도가 높은 현대 의학
선진국의 병원에서 병의 진단은 각종 진단기기를 통해 이루어지며 이전보다 더 많은 수의 질병을 발견해 내고 있고, 의사의 역량은 환자에 대한 촉진이 아니라 의료 이미지와 영상을 얼마나 정확히 판독해내느냐에 따라 결정되고 있음
Ø최근 의료분야가 도입 여부, 도입 속도, 도입 범위 등을 놓고 고민하게 만드는 신기술은 인공지능(AI)과
유전자 분석인데, 두 기술에 의해 제시되는 데이터를 아직 확증할 수 있는 단계는 아니어서 병원과 의사들은
수용과 유보 사이에서 다양한 모색을 해나가고 있음
AI를 이용한 병의 진단은 이미 시도되고 있고 이에 대한 실효성 논란도 진행 중인데, 최근에는 AI에 의한 사망 시기 예측을 의료 서비스에 활용하려는
움직임이 시작되었음
Ø AI가 언제 죽을 것인지를 예측한다는 말은 그 자체로 거부감을 불러 일으킬 수 있으나, 치료를 해야 하는 병원과 의사 입장에서는 AI가 의사보다 더 정확하게
사망 시기를 예측할 수 있다면 이것은 중요하고 유용한 정보가 될 수 있음
Ø스탠퍼드 대학의 연구팀은 2017년
11월 입원 환자의 수명을 딥러닝으로 예측하는 연구의 결과를 담은 논문을 발표하였음
Ø‘Improving
Palliative Care with Deep Learning(딥러닝을 통한 말기 환자 간병의 개선)’이란 제목의 논문에 따르면 이 알고리즘은 환자의 수명을 의사들보다 정확히 예측할
수 있음
AI를 이용한 잔여 수명 예측 연구는 말기 환자를 대상으로 한 의료 서비스가 지금보다 잘 운영되도록 하기 위한
목적으로 시작되었음
Ø스탠퍼드 대학은 말기 특화 의료 서비스를 제공하고 있는데, 이런 서비스는
보통 ‘Palliative Care(말기
환자 간병, 고통 완화 치료, 팰리어티브 케어)’라 부름
Ø수명이 일년 이내 남은 환자를 대상으로 치료를 진행하되 본인의 의사를 존중해 고통과 불안을 완화하는 처치를 병행하는
것으로, 팰리어티브 케어는 환자와 그 가족의 삶의 질을 향상하고 인간의 존엄을 지키는 것을 목적으로
하고 있음
Ø스탠퍼드 대학을 비롯해 팰리어티브 케어를 운영하는 병원들의 고민은 이 치료가 필요한 환자를 제대로 파악하지 못하고
있다는 데 있음
Ø말기 완화 치료가 필요한 환자는 수명이 3~12개월 남은 환자라고
정의되는데, 이 케어를 제대로 하려면 사전 준비로 3개월이
걸리고, 또 만일 12개월 이상 치료를 계속 해야 한다면
의사나 간호사 수가 부족하게 되는 문제가 발생하게 됨
Ø현재는 담당 의사가 수명이 3~12개월 정도 남은 것으로 보이는 환자를
특정하여 팰리어티브 케어로 이관하는 구조로 되어 있는데, 대부분의 의사는 환자의 잔여 수명을 길게 추정하는
경향이 커서 많은 환자들이 말기 치료를 받지 못하고 사망하고 있다고 함
Ø의사는 환자의 전자 의료 기록을 참조하여 지금까지의 경험을 토대로 수명을 추정하는데, 같은 인간으로서 연민 때문인지 몰라도 잔여 수명을 길게 산정하는 경향이 크기 때문
스탠퍼드 대학의 연구팀은 20만명 이상의 환자 데이터로 알고리즘을
교육시켰으며, 일선 병원에서 도입할 수 있을 정도로 잔여 수명 예측 정확도를 달성하게 되었음
Ø잔여 수명 산정 알고리즘의 개발에는 스탠퍼드 대학병원의 환자 데이터베이스인 ‘Stanford Translational
Research Integrated Database Environment’사용되었는데, 환자의 전자 의료 기록 정보를 집약한 것으로, 알고리즘의 교육 및
정확도 검증에 이용되었음
Ø교육된 알고리즘에 환자의 의료 데이터를 입력하면 사망 시기를 산정하는데, 보다
정확히 말하면 딥러닝 모델이 환자가 3개월 내지 12개월
사이에 사망할 것인지 아닌지 여부를 판정(Binary Classification, 이분법적 분류)하게 됨
Ø알고리즘 교육을 위해서는 총 221,284명 환자의 데이터가 사용되었는데, 이 중에는 3개월에서 12개월
사이에 사망한 환자 15,713명과 12개월 이상 생존한
환자 205,571명의 데이터가 포함되어 있었다고 함
Ø이 데이터를 사용하여 딥러닝 알고리즘을 교육하고 그 결과를 검증·시험하였는데, 알고리즘은 Deep Neural Network(DNN)으로 입력층, 중간층(18단), 출력층으로 구성됨
Ø입력 계층은 13,654 디멘션(13,654
종류의 데이터를 입력)이 되며 출력 계층은 3~12개월
사이 사망 여부를 판정하는데, 네트워크 구조는 시행착오(trial
and error) 방식으로 많은 모델을 시도하게 됨
완성된 알고리즘은 다양한 각도에서 평가했는데, 대상 식별 판정의 정확도(AUC)는 True Positive(진짜 양성) 비율이 0.93일 때 False
Positive(가짜 양성) 비율이 0.3이었음
<자료> Stanford Medicine
[그림 2] 말기 환자 판정 정확도
Ø이는 실제 말기 환자에 해당하지 않는 환자 중 30%가 말기 환자로
판정하는 오검출률율 30% 정도로 허용할 경우 실제 말기 환자 100
명 중 93명을 정확히 판정한다는 것임
또한 평가 지표로 ‘Precision
Recall(정밀도 재현율)’을 사용했는데, 알고리즘의 Precision(정밀도)가 0.9일
때 Recall(재현율)은
0.34을 기록했으며, 정확도가 0.8일 때
재현율은 0.50을 기록하였음
Ø이는 검출율을 높이기 위해 재현율을 50%까지 높이더라도 알고리즘의
정확도가 80%에 이른다는 뜻인데, 이 정도 알고리즘 정확도면
병원에서 사용할 수 있는 수준이라고 함
<자료> Stanford Medicine
[그림 3] 말기 환자 판정 정밀도 재현율
스탠퍼드 대학의 연구에서는 알고리즘의 정확성뿐만 아니라, AI의 도입
여부를 둘러싼 최대 논점인 알고리즘의 판단 근거를 분석하려는 시도도 이루어졌음
Ø의료, 자율운전, 금융
서비스 등 AI를 도입하고 있는 분야의 최대 고민은 결과적으로 AI의
판단이 사람의 판단보다 더 낫다고 증명되기는 하지만, AI가 무슨 근거로 그런 판단을 내렸는지는 알
수가 없는 상황에서 무조건 AI의 판단을 따를 수 있느냐 하는 것임
Ø스탠퍼드 대학 연구팀은 복잡한 구조의 네트워크를 직접 분석하는 것은 어렵기 때문에 입력 데이터의 매개 변수를
변경함으로써 알고리즘이 환자의 생존율을 판단하는 근거를 이끌어 내보려 했는데, 즉 알고리즘의 블랙 박스를
열고 그 구조를 엿보려 한 것임
Ø입력 데이터의 종류는 다양해서 건강 상태뿐 아니라 치료 조치와 검사 횟수 등 다양한 정보를 포함하는데, 매개 변수 변경 결과 알고리즘이 사망시기를 판정 할 때 중시하는 항목은 방광 종양, 전립선 종양, 병리 검체 적출 조치, 방사선 검사 횟수 등으로 나타남
Ø질병의 종류에 의해 수명이 결정되는 것은 직관적으로 이해할 수 있지만, 알고리즘은
병리 검사 대상 추출이나 MRI 검사 등의 횟수에서 사망시기를 산출했는데, 구체적 설명은 없지만 MRI 검사를 자주 받는 것을 암이 전이되는
것을 방증으로 본 것으로 추측됨
미국에서 많은 병원이 말기 환자 치료의 도입을 추진하고 있으나 실제 이용률이 높지 않다는 통계가 있는데, AI의 도입으로 이 같은 상황에 반전이 올 지 관심이 모이고 있음
Ø미국에서는 이미 2008년에 전체 병원의 53%가 팰리어티브 케어 서비스를 제공하고 있었고, 2015 년에
이 비율은 67%로 증가하였음
Ø그러나 통계에 의하면 말기 완화 치료를 제공하는 병원이 늘고는 있어도 실제 이러한 치료가 필요한 환자의 7~8% 밖에 이용하지 못하고 있는 것으로 나타남
Ø공급과 수요의 이러한 격차는 병원 측의 자원 부족 이외에 앞서 언급한 바와 같이 담당 의사가 여러 가지 이유로
케어 대상이 되는 환자를 정확하게 판정하는데 실패하고 있다는 문제에서 발생하고 있음
Ø따라서 AI를 이용한 잔여 수명 예측이 향후 광범위하게 도입된다면, 말기 환자 치료의 패턴은 지금까지와 달라지게 될 가능성이 높고, 연명
치료나 존엄한 죽음의 권리 등에 대한 사회적 담론이 보다 활발히 전개될 수 있는 근거가 마련될 것으로 기대되고 있음
AI의 도입 외에 미국의 의료 서비스에 새로운 변화를 가져오고 있는 것은 유전자 분석 서비스인데, 최근 미국의 일부 병원에는 ‘유전자 분석 전문 상담원’이 등장하고 있음
Ø다소 생소한 이름의 이 직책은 현재 중요한 역할을 담당하고 있는데, 병원
의료팀의 일원으로 유전적 질병(Genetic Disorder)에 관해 환자에게 상담을 해주는 일을 하고
있음
Ø 특히 실리콘밸리와 가까운 샌프란시스코 지역에 가까울수록, 그리고 대형
병원일수록 유전자 분석 전문 상담원을 두고 있는 경우가 많은데, ‘카이저 퍼머넌트 메디컬 센터(Kaiser
Permanente Medical Center)’가 대표적임
<자료> Kaiser Permanente
[그림 4] 병원의 유전자 분석 상담 프로그램
Ø병원에 이 새로운 직종이 등장하게 된 것은 개인 유전자 분석 서비스가 급증하면서 분석 결과를 올바로 이해해야
할 필요성이 커졌기 때문으로, 카운슬러는 유전자 분석 결과를 피험자에게 알기 쉽게 설명하고 필요하다면
전문의를 소개하는 역할을 함
미국에서 개인 유전자 분석 서비스의 범위는 점점 더 넓어지는 추세인데, 올해 3월 미 식품의약국(FDA)은 유전자 분석을 통한 유방암 발병 위험도의
검사를 허가하였음
Ø FDA로부터 개인 유전자 분석 서비스 승인을 받은 곳은 헬스케어 벤처기업 ‘23andMe’로 이미 지난 2008년에 피험자의
유전자 배열 변이를 통해 어떤 질병이 발병할 것인가를 예측하는 서비스를 내놓아 미국 의료 시장에 센세이션을 일으킨 바 있음
Ø그러나 2013년 11월
FDA는 예측 정확도가 충분하지 않고 소비자가 필요 없는 수술을 받게 할 위험이 있다는 이유로 업무
정지 명령을 내렸고, 23andMe는 의료 분석 서비스를 중지하고 인종 분석 서비스 전문 사업을 진행해
왔음
Ø서비스 중단 이후 23andMe는 사업 내용을 일부 수정하였고, 2017년 4월 FDA는 10 가지 질병에 한하여 유전자 분석 서비스를 허용했는데, 여기에
파킨슨 병이나 알츠하이머 병이 포함됨에 따라 소비자들은 치매 발병 위험을 파악할 수 있게 되었음
Ø그 후 다시 1년 만에 FDA는
유방암이나 자궁 경부암에 대한 유전자 분석 서비스를 추가로 허용한 것인데, 병원에서 이미 유전자 분석을
이용한 유방암 검사를 받을 수 있긴 하지만, 이젠 집에서 간편히 23andMe
서비스를 통해 암 발병 위험을 알 수 있게 되었음
Ø FDA가 23andMe의 유전자 분석 기술을 승인함에 따라 이제 미국에서는
개인 유전자 분석 서비스가 한층 더 확산될 수 있는 모멘텀을 확보하였음
23andMe의 유방암 검사는 암 발병을 억제하는 기능을 가지고 있어 ‘암 억제 유전자(Tumor Suppressor
Gene)’로도 불리는 BRAC1과 BRAC2에 대한 분석을 통해 이루어짐
Ø BRAC1과 BRAC2은 상처받은 유전자를 복구하는 단백질을 생성하는데, 이 BRAC1과 BRAC2이
충격을 받게 되면 복구기능에도 영향을 미쳐 암 발병 위험이 높아진다고 함
Ø특히 여성의 유방암과 자궁 경부암의 발병률이 높아진다고 하는데, 여성뿐
아니라 남성에도 해당 사항이 있으며 특히 전립선 암의 발병 위험이 높아지는 것으로 알려져 있음
<자료> New York Times
[그림
5] BRAC 변이의 높은 유방암 발병율
ØBRAC1과 BRAC2의 유전자 변이는 아슈케나지 유대인(Ashkenazi Jewish, 중동부 유럽의 유대인 후손 그룹에서 많이 볼 수 있는데, 이 그룹은 40명 중 1명이
이 유전자 변이를 가지고 있으며, 변이를 가진 여성의 45~85%는
70세까지 암이 발병된다고 알려져 있음
Ø여배우 안젤리나 졸리는 2013년에
BRCA1 유전자 변이가 발견되었다며 예방을 위해 양쪽 유방을 절제하는 수술을 받았다고 발표한 바 있는데, 이 뉴스는 BRAC 유전자 변이와 유방암의 관에 대한 인식이나 유전자
검사에 대한 관심을 높이는 계기가 되었음
그러나 23andMe의 유방암 진단은 그 범위가 한정되어 있어 분석
결과가 제한적이며, 따라서 올바른 해석의 필요성이 대두됨에 따라 분석 전문 상담원이 등장하게 된 것임
Ø BRAC1과 BRAC2에 이목이 집중되고 있지만, 이들 유전자의 변이가 발견되지 않는다고 해서 암 발병 위험이 제로라는 뜻은 아님
Ø 23andMe의 테스트 범위도 한정되어 있어 암 발병 위험을 모두 망라하는 것은 아닌데, BRAC1과 BRAC2의 유전자 변이 수는 1천 개가 넘지만 23andMe는 이 중 세 유형 만을 대상으로 검사함
<자료> 23andMe
[그림 6] 제한된 범위의 23andMe 서비스
Ø또한 암 발병은 생활습관과도 크게 관련이 있다고 알려져 있지만 23andMe는
이 요소는 감안하지 않으며, 오직 대표적인 BRAC1과 BRAC2 변이에만 특화되어 리스크를 평가함
Ø이렇듯 유전자 분석은 복잡한 작업이고 분석 결과가 완전한 것이 아니기 때문에,
23andMe에서 보내 온 결과지를 어떻게 해석해야 할 지 모르겠다는 이용자들도 많아지고 있음
Ø이에 대해 23andME의 창업자이자 CEO 인 앤 워짓스키는 자신들의 유전자 분석 검사는 질병을 진단하는 것이 아니며, 따라서 피험자가 검사 결과를 보고 치료 방안을 결정해서는 안 된다고 말하고 있음
Ø검사 결과의 해석은 의사와 상담 후 정확한 판단을 기다리라는 것으로, 23andMe는
유전자 분석 전문 상담원(Genetic Counselors)을 통하여 조언을 받을 것을 권장하고 있음
현단계 개인 유전자 분석 서비스는 분석과 의료적 치료 사이에 간격이 있어 소비자들로서는 완결적이지 않으며 오히려
다소 혼란함을 주는 측면이 있음
Ø의료 전문가들과 의사들 대부분은 소비자가 독자적으로 유전자 분석을 받는 것에 대해 부정적인 생각을 가지고 있음
Ø병원에서는 가족 중 유방암 병력이 있는 환자에 한해 유전자 분석 등으로 선별 검사를 실시하고 있는데, 이 조건에
해당하지 않는 환자가 유전자 검사를 받는 것은 실용적이지 못하며 또한 심리적 부담이 크다고 보기 때문
Ø그러나 의사들의 생각과는 반대로 많은 소비자가 이미 23andMe의
유전자 검사를 받고 있으며, 지금까지는 BRAC1과 BRAC2에 대한 분석 결과를 피험자에게 고지하지 않았지만, 이번 FDA의 허가 조치에 따라 23andMe는 회원들에게 순차적으로 결과를
통지하게 됨
Ø향후 상담을 받을 의사가 어떻게 대응할 지는 아직 알 수 없지만, 병원에서는
보다 자세한 검사를 실시하고 정기적으로 스크린 검사를 받게 할 것 등이 예상됨
Ø 23andMe의 서비스는 유전자 분석 결과를 나타내는 데 그치고, 그
이후의 의료 조치는 전문 상담원과 의사에게 넘겨지는 형태가 되는 셈인데, 소비자로서는 둘 사이에 갭이
있다고 느낄 수 있으며 서비스가 완결되거나 통합적이지 않다고 느낄 수 있음
아직 미완의 서비스이지만 병원은 급증하는 유전자 분석 서비스를 어떻게 수용할 지 고민할 것으로 보이며, 이 과정에서 혁신적 의료 서비스가 나올 가능성도 점쳐지고 있음
Ø 23andMe에서 유전자 검사를 받고 알츠하이머 발병 위험이 높다고 진단 된 소비자가 노인간병 보험에 가입하는
움직임이 급속히 확대되고 있고, 질병의 위험을 미리 파악하여 그에 따라 생활 패턴을 수정하는 사람이
늘고 있음
Ø사람들은 자신의 미래의 건강 상태를 알고자 하는 욕구가 강하고, 따라서
불완전하고 문제가 있다는 것을 알면서도 개인 유전자 분석 서비스 이용 요구가 급증하고 있으며, FDA의
허가 범위가 늘어날수록 이용량은 폭발적으로 증가할 수도 있음
Ø의료 IT와 스마트 헬스케어 기술이 발전할수록 이러한 변화는 점차
되돌릴 수 없는 것이 될 것이므로, 병원과 의사들은 이런 흐름을 어떻게 수용할 것인지 판단을 내려야
함
Ø가능성 높은 시나리오는 개인 유전자 분석 서비스 기업과 병원 간 협업을 통해 진단부터 치료까지를 일원화하는 것인데, 이는 ICT 기업과 의료기관 간 협업 및 새로운 법적 기제를 필요로
하는 것이며, 의료 서비스의 패러다임은 또 한번 큰 변화를 맞이하게 될 것임
올해 모바일 월드 콩그레스(MWC 2018)를 계기로 전세계 주요
이동통신 사업자들은 적극적으로 5G 서비스의 이미지를 말하며 사용 사례(Use Case)를 제시하고 있음
Ø이동통신시스템 표준화 단체인 3GPP의 5G 서비스 표준화 작업 상황을 보면, 2017년 12월에 처음으로 ‘비단독형(Non-Standalone, NSA)’ 5G의 사양이 발표되었고, ‘단독형(Standalone, SA)’ 5G의 사양은 2018년 6월에 완성될 예정임
<자료> 3GPP
[그림
1] 5G의 네트워크 구축 옵션
Ø비단독형(NSA) 5G는 기존
LTE 무선망 및 코어망을 단말기 이동성 관리와 커버리지를 위한 주축망으로 활용하면서 여기에 5G 무선망을
추가하는 것으로, 대략 2019년 초반에 구축되는 5G 망의 구성 형태가 될 것으로 보임
Ø단독형(SA) 5G는 5G 표준의
독자적인 사용자 및 제어 플레인 기능을 포함하며 3GPP에서 표준화를 진행하고 있는 5G 차세대 코어망 구조(5G NGC)를 활용하는 것으로, 사양 발표 후 검증을 거치면 대략 2020년 초반에 구축될 것으로
예상되고 있음
Ø이런 기술 로드맵을 근거로 5G 상용화는 대략 2020년경에 시작될 것으로 전망되지만, 일부 이동통신 사업자들은 올해부터
시작할 예정임을 밝히고 있으며, 유스 케이스와 관련한 다수의 실증 실험 및 밸류체인간 협업을 올해부터
볼 수 있게 될 것으로 기대되고 있음
조기 상용화를 목표로 준비를 해 온 대표적 이동통신사는 버라이즌(Verizon)으로 2018년 하반기에 새크라멘토를 포함한 미국 3~5 개 도시에서 5G 상용 서비스를 개시할 예정임
Ø버라이즌이 올해 하반기에 시작할 예정인 5G 서비스는 무선을 이용한
고정 통신 용도인 FWA(Fixed Wireless Access)로 주파수 대역은 28GHz 대역과 39GHz 대역 중 하나 또는 모두를 사용할 계획임
Ø FWA는 5GTF의 사양에 따라 단독형(SA) 5G 네트워크를 구축하고 장비 및 CPE(Customer
Premises Equipment, 가입자용 단말기)도
5GTF의 사양을 지원하는 것을 사용할 예정
Ø그러나 3GPP의 단독형 5G 사양
표준화가 2018년 6월에 완료될 계획임에 따라, FWA에서 사용하는 장비와 CPE는 나중에 업데이트를 통해 3GPP 규격에 대응시킬 예정
Ø버라이즌은 FWA가 아닌 모바일 서비스도 예정하고 있지만, 시작 시점은 아직 공개하지 않고 있음
Ø버라이즌의 선임 부사장이자 최고기술아키텍트(CTA)인 에드 챈은 FWA에서 사용하는 댁내 설치 기기는 배터리 문제가 적거나 존재하지 않지만, 모바일용
기기는 배터리 지속 시간을 확보하기 위한 조정이 필요하며 시간이 좀 더 걸린다고 설명
Ø버라이즌의 모바일 5G 서비스는 처음부터 3GPP의 5G 사양을 따르는 장비와 단말기를 사용할 것이며 네트워크는 LTE와 병용을 전제로 한 비단독형(NSA)으로 구축한다고 함
Ø 5G가 주로 사용될 곳으로는 AR(증강현실)과 스트리밍 VR(가상현실), 자율운전, 로봇의 제어, 드론의 원격 제어 등을 꼽고 있는데, 버라이즌은 5G의 특징인 고속 대용량은 물론 낮은 지연시간에도 기대를
걸고 있음
유럽 통신사 중 의욕을 보이는 곳은 도이치
텔레콤인데 노키아, 함부르크 항만청과 함께 5G를 활용한
‘교통 신호 및 모바일 센서의 관리’에 관한 실증 실험에 착수해 있음
Ø도이치 텔레콤(Deutsche Telekom)은 2017년 10월에 베를린에서 유럽 최초로 3.7GHz 대역을 지원하는 화웨이(Huawei) 의 5G 안테나를 세운 바 있음
<자료> Deutsche Telekom
[그림
2] 도이치 텔레콤의 5G를 이용한 AR
Ø상용 서비스는 2020년에 시작할 계획인데, 주파수는 빠르면 2018년 여름에 할당 받을 예정으로 아마 3.4G~3.8GHz 대역 또는 26GHz 대역을 사용하게 될 것으로
보고 있음
Ø도이치 텔레콤은 5G의 신뢰성과
0.5 밀리초 이하의 낮은 지연시간을 살려 자율운전과 원격 의료, 4K 영상의 스트리밍
등에 활용하게 될 것으로 전망하고 있음
Ø도이치 텔레콤은 MWC에서
3.7GHz 대역의 100MHz 폭을 이용한 데모용 5G
네트워크를 구축했는데, 고글을 쓰고 아무것도 표시되어 있지 않은 마네킹을 보면 5G 네트워크를 통해 다운로드 한 영상이 AR로 중첩되어 인체의 모형이
보이는 데모를 선보인 바 있음
Ø데모에서는 모니터에 지연 시간을 표시해 5G의 특징 중 하나인 낮은
지연 시간을 바로 확인할 수 있도록 했는데, 지연 시간은 3.7 밀리초였음
평창 동계 올림픽에서 5G 시범 서비스를 보인 KT도 현재 5G 서비스의 상용화 시점과 주 활용 분야와 관련해 세계의
주목을 받고 있음
Ø KT는 올림픽에서 11개 대회장에
28GHz 대역을 사용하여 최대 3.2Gbps의 네트워크를 구축하고 ‘5G ICT 존’을 마련한 바 있음
Ø MWC에서는 시범 서비스에 이용한 삼성전자와 노키아의 5G BBU(Base
Band Unit)과 5G RFU(Radio Frequency Unit), 에릭슨의 5G RFU을 전시했음
Ø올림픽에서는 5G의 대용량 동영상 전송 서비스가 주목 받았는데, 삼성전자의 시범 서비스용 5G 지원 태블릿을 가지고 5G 존을 들어서면 HD 화질의 라이브 영상을 볼 수 있었음
Ø시범 서비스에서는 ① Time Slice, ② Omni View, ③Sync View 등의 서비스를 제공했는데, Time Slice(시간
분할)은 피겨 스케이팅, 스피드 스케이팅, 아이스 하키장 등에 다수의 카메라를 배치하여 언제든 360도 영상을
볼 수 있게 하는 서비스
<자료> ITU
[그림
3] KT의 ‘옴니 뷰’와 '싱크 뷰' 영상 서비스
Ø크로스 컨트리 스키에 적용된 Omni View(옴니 뷰)는 태블릿으로 선수 이름을 탭 하면 그 선수의 현재 위치와 경기 모습을 볼 수 있는 것으로, TV에서 잘 중계되지 않는 뒤쪽의 선수도 볼 수 있는 서비스
Ø봅슬레이 경기에서 제공된 Sync View(싱크 뷰)는 소형 카메라를 장착한 선수의 시선으로 썰매의 속도를 체감 할 수 있게 한 것으로, HD 화질의 영상을 5G 네트워크를 통해 태블릿으로 다운로드 하여
시청할 수 있게 했는데, 인텔과 협력해 구현하였음
Ø이 밖에 KT는 ‘5G Connected Car(커넥티드 카)’라고 부르는 자율운전 버스의 실험도
실시한 바 있음
KT는 5G 상용 서비스를 2019
년 초, 이르면 2018년 말에 제공한다는 계획인데, FWA 없이 이동성과 커버리지가 보장되는 서비스를 구상하고 있음
Ø KT는 3.5GHz 대역 또는
28GHz 대역의 주파수 이용을 계획하고 있으며, 비단독형(NSA)의 네트워크를 구축할 예정
Ø 5G의 주 용도로 가장 먼저 꼽은 것은 동영상 전달로 4K의 UHD 동영상을 시청하려면 하향 30Mbps의 대역폭이 필요하지만
동일한 기지국의 영역에 다수의 사용자가 있는 경우 LTE는 이 대역을 확보하기 어렵기 때문에 대용량이
가능한 5G로 담당하게 한다는 계획
Ø KT에 따르면 5G의 지연 시간은 레벨이 완전히 다른데, LTE가 대략 40 밀리초임에 비해 5G는 4 밀리초 정도이며, 3GPP
표준의 기술 성능 요구 사항은 1 밀리초인데 이러한 낮은 지연 시간은 자율운전을 겨냥한
것임
자율운전 자동차로 만들어지는 시장은 2050년 7조 달러에 이를 것이라 전망되는데, 현재 웨이모와 GM 등 자율운전 기술 선도업체들의 움직임을 보면 그 시작은 2020년이 될 가능성이 높음. 미국 업체들이 초기 기술 논의를 주도하는 가운데, 일본의 자동차 업체들은 2020년 도쿄 올림픽을 겨냥한 자율운전차 실증 테스트에 돌입하였음. 올림픽 기간 동안 자율운전 기술력을 확실히 인정받은 후 글로벌 자율운전차 시장 선점 경쟁에 본격 뛰어든다는 전략임
[ 본 문 ]
일본은 2020년 도쿄 올림픽을 타깃으로 대규모 자율운전 테스트를 준비하고 있는데, 가장
난관으로 여겨지는 것이 도심 시가지에서 주행 테스트임
Ø일본의 자동차 업체들은 2020년 올림픽을 현재 자신들이 개발 중인
자율주행차의 성능 테스트를 위한 절호의 기회로 보고 있는데, 도쿄는 자율운전 기술이 해결해야 할 어려운
과제들이 집약되어 있는 환경이기 때문
Ø자율운전 최대 난관이 집약된 메가 시티에서 기술과 서비스의 품질을 증명할 수 있다면, 일본이 세계 자율운전차 시장에 진출할 추진력을 얻을 수 있다고 보는 것임
Ø도요타 등 주요 제조업체들은 ‘하네다 국제공항, 수도 고속도로, 도심 시가지’의 3개 장소를 중심으로 실증 실험 준비를
시작하였음
<자료> xTech
[그림 1] 일본의 3개 자율운전 테스트 장소
Ø항공기에서 입국장까지 운행하는 버스가 자율 운전으로 작동하고, 공항에서
도심으로 나가는 고속도로에서도 자율운전차가 고속 주행하며, 도쿄 올림픽 경기장을 중심으로 시가지에서도
자율운전차가 선수와 대회 관계자를 이동시키는 모습을 보여주겠다는 계획임
Ø이 3개 장소 중 가장 난관으로 여겨지는 것은 ‘도심 시가지’인데, 시가지는 보행자나 자전거 등이 자유롭게 다니고, 장애물도 많기 때문에
엄격한 교통 규칙으로 관리되는 공항 내부나 보행자가 없는 고속도로와 비교해 주행이 매우 어렵기 때문
Ø실증 실험이라고는 하나 한번이라도 사고를 일으킨다면 큰 문제로 불거질 수도 있고, 점차 고조되는 자율 운전에 대한 기대에 찬물을 끼얹는 결과로 이어질 수 있음에도 불구하고, 일본 자동차 업체들은 시가지에서 자율운전 실현에 강한 의지를 보이고 있음
Ø대표적으로 닛산 자동차는 ‘기술혁신의 최전선에 있는 새로운 모빌리티
서비스’의 제공이 사업 발전으로 이어질 것이라며, 철도나
버스 등의 기간 교통 시스템과 목적지 사이를 잇는 ‘라스트 마일 이동성(last mile mobility)’을 핵심 컨셉으로 서비스를 구축할 것이라
발표
자동차 업체들이 자율운전을 이용한 이동 서비스의 실용화를 목표로 내 건 데에는 자동차 산업의 구조 변화와 새로운
거대시장 형성이라는 상반된 배경이 함께 작동하고 있음
Ø자동차 업체들에게 부정적인 환경 요인은 자동차를 바라보는 관점이 ‘소유’에서 ‘이용’으로
향해 변해가는 거대한 패러다임 전환임
Ø새로운 시대의 도래에 따라 100년간 이어온 자동차 제조·판매업이 성립하기 어려워지고 있는 것인데, 보스턴컨설팅그룹(BCG)에 따르면 공유 서비스 용도의 자동차 판매가 성장을 지속하며 개인 소유 목적의 신차 판매는 2025년을 기점으로 감소세로 돌아설 전망
[표 1] 전기자동차(EV)와
자율운전차 시장 전개의 3가지 시나리오
보수적 시나리오
현실적 시나리오
급진적 시나리오
배터리 비용
연평균 2% 감소
연평균 5% 감소
연평균 10% 감소
EV 소비자 보급
제한적 보급
완만한 보급
급격한 보급
연료 가격
(가솔린, 전기)
가솔린: 1.5달러/갤런
전기: 0.15달러/kWh
가솔린: 2.5달러/갤런
전기: 0.12 달러/kWh
가솔린: 3.5달러/갤런
전기: 0.1달러/kWh
CO2 배출규제
(CAFÉ등)
느슨한 규제
현재 협약으로 예정된
수준의 규제
엄격한 규제
자율운전차의
부품 비용
2025~2035년 기간 동안 연평균 5% 감소
2025~2035년 기간 동안 연평균 12% 감소
2025~2035년 기간 동안 연평균 20% 감소
자율운전차의
공유 서비스
2027년경에 시작
2025년경에 시작
2021년경에 시작
자율운전차
관련 규제
2027년경에 마련
2025년경에 마련
2021년경에 마련
<자료> Boston Consulting Group
Ø차량 판매라는 기존 사업모델이 침체를 겪을 것으로 예상되는 반면, 서비스
사업을 중심으로 한 신규 사업의 이익은 크게 늘어나 BCG에 따르면
2035년 자동차 업계 영업이익의 40%는 신규 사업모델에서 발생할 것으로 예상됨
Ø인텔이 시장조사기관 스트래티지 애널리틱스와 공동으로 발표한 자료에 따르더라도,
자율 운전 자동차의 보급에 의해 2050년경에 7조
달러의 거대 시장이 형성될 전망
<자료> Intel & Strategy
Analytics
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2] 2030~2050 자율운전차 파생 시장규모
Ø인텔은 자율운전 자동차가 만들어 내는 제품과 서비스를 ‘Passenger Economy(승객 경제)’라고 명명했으며, 자율운전 차량에 의한 교통 수단을 사업자나 개인에게 제공하는 이동 서비스를 ‘MaaS(Mobility as a Service, 서비스로
이용하는 이동성)’라 부르고 있음
Ø인텔은 2020년경부터 자율운전차 보급에 의해 시장이 창출되기 시작해 2035년에 8천억 달러 규모로 모멘텀을 확보한 이후 급성장 하여
2050년경에 7조 달러의 거대 시장을 형성할 것이라 보고
있음
Ø인텔은 먼저 택배 및 장거리 수송 등 사업자용 MaaS가 형성된 이후
소비자용 MaaS가 확산되어 갈 것으로 보는데, A 지점에서 B 지점으로 이동을 제공할 뿐만 아니라 운전에서 해방되는 시간을 즐기거나 유용하게 이용하는 서비스가 속속 등장할
것으로 예상
Ø예측에 따르면 2050 년의 소비자용 MaaS의 시장 규모는 3조 7천억
달러에 달할 전망
일본 자동차 업체 중 도요타는 2020년에 제한 구역 내에서 레벨 4 수준의 자율운전 자동차로 올림픽 참가 선수와 대회 관계자를 실어 나른다는 계획을 밝히고 있음
Ø도요타는 2020년대 초반에 미국을 비롯한 전세계 시장에서 서비스
시연을 확장하고 사업 규모 및 수익 창출 타당성 등을 검증해 나갈 계획인데, 그런 만큼 도쿄 올림픽에서
실증 실험은 신사업의 중요한 첫 걸음이 됨
Ø도요타가 실증 실험에 사용할 차량은 이동성과 물류, 물건 판매 등
다양한 용도의 서비스 에 활용될 것을 상정한 전기자동차(EV) ‘e-Palette Concept(e-팔레트
컨셉)’임
<자료> Toyota Motors
[동영상]도요타의 e-팔레트 컨셉
Ø차량 크기는 ‘길이
4800mm ×전폭 2000mm ×전고 2250mm’로 서서 타는 방식이며 20명이 탑승할 수 있는데, 도쿄 올림픽에서 여러 대를 운영할 예정
Ø‘e-팔레트
컨셉’은 저상 박스형 디자인을 채택하고 넓은 실내 공간을 구현했는데, 도쿄 올림픽에서는 사람을 나르는 용도로 한정하여 사용할 것으로 보이지만, 실내는
용도에 따라 다양한 설비를 탑재 할 수 있게 한다는 구상
Ø e-팔레트 차량의 정보는 차량에 장착된 통신 단말기를 통해 수집되며 도요타의 데이터 센터에 축적되는데, 도요타는 수집된 차량의 빅데이터를 활용할 수 있도록 다양한 API(응용
프로그래밍 인터페이스)를 준비한다고 함
Ø이런 데이터들을 정리한 서비스 기반이 되는 ‘모바일
서비스 플랫폼(MSPF)’을 구축할 것이며, MSPF를 중심으로 ‘모빌리티 서비스 플랫폼 사업자’로 성장 전략을 펴 나간다는 것이 도요타의 계획임
Ø플랫폼 사업자를 지향하는 도요타의 움직임에 맞춰 부품업체들도 지원을 서두르고 있는데, 예를 들어 덴소는 MaaS용 자동차 통신기기인 ‘Mobility IoT Core(모빌리티 IoT 코어)’와 클라우드 기반을 개발했음
Ø덴소는 차량의 위치 정보와 속도, 스티어링, 액셀, 브레이크 등의 데이터를 ‘모빌리티 IoT 코어’를 통해 클라우드로 축적하고, 차량
데이터를 분석하여 MaaS 차량이 효율적으로 주행할 경로를 제안할 것이며, 원격으로 차량을 정지하는 시스템도 준비할 예정임
Ø교통의 효율화를 구현하는 알고리즘에 대해서는 양자 컴퓨터의 활용도 검토 중인데,
덴소 측에 따르면 사람이 생각해 낼 수 없는 안내 루트를 즉시 도출할 수 있다고 하며, 현재
도요타 통상과 공동으로 실제 교통 데이터를 이용한 검증을 시작했다고 함
닛산도 2020년대 초에 본격 서비스 개시를 목표로 개발을 서두르고
있는데, DeNA와 공동으로 자율운전 기술 기반 교통 서비스 ‘Easy Ride(이지 라이드)’를 준비 중
Ø 2020년대 초에 서비스를 본격 제공하기 위한 초석의 제 1단계로
닛산은 시가지 도로에서 자율운전 차량에 일반인을 탑승시키는 실증 실험을 2018년 3월에 실시하였음
Ø보행자가 많은 요코하마의 미나토 미라이 지구를 실증 실험의 장소로 선택했는데,
닛산에 따르면 개념을 제시하는 단계에서 실제로 탑승시키고 주위에서 보게 하며 완성도를 높여 가는 단계로 이행하기 위한 중요한 계기가
될 것이라고 함
<자료> Nissan
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4] 이지 라이드 단말의 쿠폰 발행
Ø이번 닛산의 실증 실험에서 주목 받고 있는 것은 서비스의 완성도인데, 자율운전
자동차를 스마트폰 앱으로 예약하고 호출한 후 자동차에 탑승하면, 차량 정보 단말기가 주변의 추천 명소를
표시하거나 매장에서 사용할 수 있는 쿠폰을 발행하고 있음
Ø단순한 이동이 아니라 지역의 매력적인 장소, 상품, 서비스를 만날 수 있는 기회도 제공한다는 것인데, 서비스와 스마트폰
앱의 개발은 DeNA에 일임하였고 닛산은 차량과 자율운전 기술의 개발을 전담하였음
Ø닛산은 각 전문 파트너와 협력하는 것이 미래를 위해 중요하다는 입장인데,
DeNA와는 2017년 1월부터 1세대 리프(Leaf)를 베이스로 한 자율운전차 이용 교통 서비스
개발을 진행해 왔고, 작년 12월 서비스 명칭을 ‘Easy Ride(이지 라이드)’로 결정하였음
도요타와 닛산의 자율운전 테스트 과정에서는 저비용화와 제어 개선, 신뢰성
확보 등 해결해야 할 과제도 드러났는데, 이중 높은 판매 비용 문제가 가장 많이 지적되고 있음
Ø서비스 전용의 자율운전 자동차가 될 도요타의 e-팔레트는 탑재될 배터리의
용량에 따라 가격이 크게 변하는데, 당분간은 10만 달러를
훌쩍 넘는 고가의 자동차가 될 전망
Ø닛산 역시 제한된 구역이 아니라 도심 시가지에서 자율운전 서비스를 겨냥하고 있기 때문에 기술과 안전도를 높이기
위한 비용 증가가 불가피하다는 지적
이런 문제점을 해결하려 나선 곳은 야마하 모터인데, 골프 카트를 기반으로
한 자율운전 차량인 ‘Public
Personal Mobility(PPM)’의 개발을 시작하였음
Ø골프 카트 차체의 가격은 1만 달러 전후인데, 내∙외장을 변경하고 자율운전 시스템을
탑재하여 2~3만 달러에 맞춰 개발한다는 계획
Ø탑재하는 자율운전 시스템도 독특하여 최소한의 센서로 구현하였는데, 자차
위치 추정은 차량 하부에 장착된 카메라 1대로만 실시함
<자료> YAMAHA Motor
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5] 야마하의 자율운전차 PPM
Ø도로를 촬영하여 미리 획득해 놓은 노면 이미지와 패턴을 매칭시켜 위치를 식별하는데, 미국의 독립 연구기구인 사우스웨스트 리서치 연구소(Southwest
Research Institute)가 개발 한 기술을 채택한 것임
Ø PPM의 속력은 시속 20km 이하로 느리지만, 야마하 측은 라스트 마일 이동성을 상정하고 있기 때문에 문제가 되지 않을 것으로 보고 있음
Ø오히려 차량 밖의 사람과도 대화가 가능한 점, 차량 속도가 느릴수록
제어도 용이하고 보행자 곁을 주행해도 부상을 입힐 위험이 적다는 점 등 천천히 주행하는 것의 장점이 많다는 것이 야마하의 생각
제어의 개선도 선결 과제인데 일본 자동차 업체들은 장기간에 걸친 테스트를 통해 제어의 완성도를 높이고 장기 신뢰성을
구축해 나간다는 계획
Ø지금까지 일본의 자율운전 실증 실험은 1주일 정도 단기간 진행되며, 자율운전이 가능하다는 것을 보여주는데 그쳐왔음
Ø그러나 최근 도쿄 올림픽을 겨냥해 일본 자동차 업체들이 시작하고 있는 실증 실험은 보다 장기간에 걸쳐 진행되며, 장기간 주행을 통해 다양한 과제를 식별하고 해결함으로써 자율운전차의 장기 신뢰성을 확보한다는 목표 하에 전개되고
있음
Ø가령 카 쉐어링 서비스에 사용되는 자율운전 자동차의 구동 시간은 지금보다 매우 길어지게 것이므로, 하루 24 시간 중 95% 이상을
주차장에서 대기하고 있는 현재의 자동차에 요구되는 것과는 급이 다른 내구성 기준과 정비 기준이 마련될 필요가 있다고 보고 있음
Ø안전과 관련해서는 제어 기능의 향상에 초점을 두고 있는데, 버스 사업자들에
따르면, 버스 안에서 일어나는 사고 중 가장 빈도가 높은 것은 급브레이크를 걸 때 승객이 넘어져 부상을
당하는 것이라고 함
Ø일본 자동차 업체는 아니나 프랑스의 자동차 벤처기업인 Navya(나브야)는 소프트뱅크와 손 잡고 도쿄 올림픽을 겨냥해 3월부터 일본에서 실증
실험을 시작하고 있음
<자료> Navya
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6] Navya의 무인 버스 Autonom Cab
Ø나브야가 개발한 미니밴 타입의 무인 버스인 ‘AUTONOM CAB(오토놈 캡)’은 브레이크를 걸었을 때 마치 면허를 처음 딴 사람이 운전하는 것 같은 느낌이 든다는
평을 받고 있는데, 일본 자동차 업체들은 이런 평가에 주목하고 있음
Ø브레이크 외에도 도로 가장자리에 차를 부드럽게 붙이거나 차간 거리를 좁혀 주차시키는 등의 제어가 자율운전차 기반
서비스의 품질을 크게 좌우할 것으로 보이기 때문에, 나브야뿐 아니라 일본 자동차 업체들은 향후 이 점을
염두에 두고 개선해 나갈 것으로 보임
현재 자율운전 자동차 시장은 미국 업체들이 주도하고 있으나, 도쿄
올림픽을 계기로 일본 자동차 업체들이 적극 가세하며 보다 급속한 발전의 모멘텀을 확보해가고 있음
Ø현재 자율운전차 시장을 주도하고 있는 웨이모와 GM은 2019년에 상용화를 시작한다는 계획을 세우고 있고, 이에 근거해
애널리스트들은 2020년을 전후해 다양한 자율운전차 기반 서비스 시장이 본격화 될 것으로 보고 있음
Ø일본의 자동차 업체들도 2020년을 겨냥해 움직이기 시작했으며, 마침 이 시기에 열리는 도쿄 올림픽을 통해 일본 자동차의 자율운전차 기술을 세계에 어필하고, 새로운 거대시장을 선점하기 위한 경쟁에 적극 뛰어든다는 계획을 밝히고 있음
Ø따라서 2020년 자율운전 상용화의 가능성은 점점 더 높아지고 있으며, 이는 우리나라도 단순히 기술적 가능성을 확인하기 위한 테스트에서 벗어나, 자율운전차
기반의 다양한 서비스 컨셉을 실증하기 위한 단계로 서둘러 진입할 필요가 있음을 시사함
Ø현대자동차도 이번 평창올림픽에서 자체 자율운전차 ‘Nexo(넥소)’ 5대가
서울에서 평창까지 고속도로 구간 190km를 주행하는 데모를 선보인바 있으나, 우리나라는 현재 2020년에 레벨
3의 자율주행차 개발을 목표로 하고 있음
Ø 2020년경에 시작될 것으로 예상되는 글로벌 자율주행차 상용화 경쟁에 참여하기 위해서는 기술 목표를 상향할
필요가 있어 보이며, 최단 기간 내에 레벨 4, 5 수준으로
넘어가기 위해 자동차 기업과 ICT 기업 간 적극적 협업을 통한 기술 개발 노력이 가속화될 필요
속으로 생각한 말을 읽어 내는 헤드셋, 장애인 의사소통에 활용.pdf
