보라빛 소를 만나기 위한 도약

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1827호(2017. 12. 20. 발행)에 기고한 원고입니다.

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※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1826호(2017. 12. 13. 발행)에 기고한 원고입니다.

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※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1791호(2017. 4. 12 발행)에 기고한 원고입니다. 

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구글 독자 레이저 센서 개발_자율주행차 부품 가격 대폭 인하.pdf

[요 약]

[본 문]

ž 알파벳(구글의 지주회사)의 자회사인 ‘웨이모(Waymo)’의 CEO 존 크라프칙은 지난 1월 디트로이트에서 개최 된 북미국제오토쇼(NAIAS)에서 최신 자율운전 기술에 대해 발표

Ø 웨이모는 2016년 5월 크라이슬러와 자율주행차를 공동 개발하기로 합의하고, 퍼시피카 하이브리드(Pacifica Hybrid) 모델을 기반으로 자율운전 미니 밴인 ‘웨이모 자율주행 퍼시피카(Waymo Self-Driving Pacifica)’ 100대를 생산하고 있음

Ø 디트로이트 북미국제오토쇼는 올해 처음으로 부속 전시회인 ‘오토모빌리-D(Automobili-D)’를 열고 자율주행, 커넥티드 카, 전기차, 이동수단 서비스, 도심 이동 수단 등 5개 주제와 관련한 기술 전시와 세미나를 진행하였음

Ø 존 크라프칙은 오토모빌리-D의 세미나에 등단하여 레이저 적외선 레이더(Laser Imaging Detection and Ranging) 등의 센서를 중심으로 최신 자율주행 관련 기술 동향을 발표

Ø 존 크라프칙은 2008년부터 5년간 현대자동차의 미국 법인 사장을 지낸 인물이며, 이후 자동차 구매 온라인 플랫폼 트루카(TrueCar.com) 사장을 거쳐 2015년 9월부터 웨이모 CEO를 맡고 있고, 타임지가 선정한 2016년 자동차 기술 분야의 가장 영향력 있는 인물론 선정된 바 있음

ž 웨이모와 크라이슬러가 개발 중인 미니 밴은 현재 최고 수준의 자율운전 차량으로 평가받고 있는데, 웨이모가 자체 개발한 ‘하드웨어 패키지(Hardware Suit)’를 탑재한 것이 특징

Ø 초기 웨이모는 다른 기업이 개발한 센서와 프로세서를 이용하고 있었는데, 가령 ‘라이다(LiDAR)’의 경우는 여느 자율운전 개발 기업들과 마찬가지로 이스라엘의 벨로다인(Velodyne)이 개발한 최고급 라이다 모델인 HDL-64E를 채택하였음

Ø 그러나 이 제품은 웨이모가 판단하기에 기능적인 제약이 있으며, 가격은 75,000 달러로 웬만한 고급 차량 가격을 웃도는 문제가 있어 웨이모는 라이다를 포함한 센서 부품들을 자체 개발하기로 결정하였음

Ø 자율운전 차량 상용화의 가장 큰 걸림돌은 가격이 아직 너무 높다는 점인데, 그 이유는 벨로다인의 라이다 가격이 매우 고가임에도 사실상 독점 공급이라 개발업체들이 가격을 크게 낮출 방안이 없기 때문

Ø 이런 이유로 구글은 자체 개발 스마트폰인 ‘픽셀(Pixel)용 부품을 자체 개발하고 있는 것처럼, 자율주행차 개발에서도 소프트웨어뿐 아니라 하드웨어도 함께 개발한다는 방침을 세웠다고 함

Ø 센서는 자율운전 자동차의 두뇌인 AI(인공지능)와 밀접하게 통합되어 있으며, 센서를 구성하는 각 구성 요소들이 AI에 의해 제어되면서 하나의 모듈처럼 기능하게 되는데, 존 크라프칙은 구글의 AI와 웨이모의 자체 개발 고정밀 센서가 결합해 자율운전 기술이 크게 진화했다고 설명

ž 웨이모가 자체 개발한 센서 패키지는 ‘라이다, 비전 시스템(Vision System), 레이더’로 구성되는데, 기술 향상을 통해 보행자의 행동 예측 정확도를 높인 것이 특징이라고 함

Ø 미니 밴의 지붕에는 작은 돔이 탑재되는데 여기에 라이다, 비전 시스템, 레이더가 포함되며, 이와는 별도로 자동차의 앞뒤 네 귀퉁이에 레이더와 라이다가 설치되는데, 모퉁이에 설치되는 라이다는 돔에 설치되는 것과는 다른 유형임

Ø 센서 패키지에서 핵심은 라이다로, 라이다는 레이저 스캐너를 통해 자동차 주위의 오브젝트를 3D로 파악하는데, 실제 보행자와 사람의 사진을 구별할 수 있다고 하며, 정지해있는 개체를 파악하고 개체까지의 거리를 정밀하게 측정

Ø 자율운전 자동차는 복잡한 시가지를 주행하기 때문에 다양한 객체를 감지할 필요가 있는 것이며, 이런 이유로 라이다가 핵심 부품인 것이고 가격이 높게 형성될 수밖에 없음

Ø 존 크라프칙에 따르면 웨이모의 라이다가 맹점이 없고 자동차 주변의 보행자 모두를 감지 할 수 있으며, 또한 해상도가 높아 보행자가 어느 방향을 향하고 있는 지까지 판정 할 수 있어 보행자의 행동 예측 정확도가 크게 향상되었다고 함

ž 웨이모는 세 가지의 라이다를 탑재하고 있다고 하며, 먼 거리의 객체를 인식하는 데 필요한 장범위 라이다의 경우 특허 출원이 되어 있음

Ø 웨이모의 미니 밴에 탑재되는 첫 번째 유형의 라이다는 ‘단범위 라이다(Short Range Lidar)’로 자동차의 전후 좌우 네 곳에 설치되어 주위의 객체를 인식하는데, 자동차 근처에 있는 어린 아이 등을 파악하며 해상도가 높아 자전거를 타고 있는 사람의 손 신호까지 읽을 수 있다고 함

Ø 또 하나는 ‘장범위 라이다(Long Range Lidar)’로 차 지붕의 돔 내부에 탑재되며 멀리 있는 객체를 줌인 할 수 있어 약 200미터 앞에 있는 객체의 헬멧을 식별할 수 있는 정도라고 하는데, 웨이모가 신청한 특허를 보면 독특한 구조로 되어 있으나 자세한 추가 설명은 하고 있지 않음

Ø 장범위 라이다는 일반 라이다와 가변 방식의 라이다, 두 개의 모듈로 구성되는데 일반 라이다는 고정되어 있어 설정된 범위 내에서 스캔을 하며, 가변식 라이다는 FOV(스캔 가능 각도, Field of View)를 바꿀 수 있다고 함

Ø 특허를 보면 줌 렌즈를 이용해 특정 부분을 클로즈업 하도록 가변식 라이다의발광 레이저 빔을 좁은 범위로 스캔 하면 작은 물체도 판정 할 수 있다고 하는데, 이 특허가 실제 센서 부품에 어떻게 구현되어 있는지는 아직 웨이모 측의 구체적 설명이 없음

ž웨이모는 비전 시스템 역시 자체 개발했는데, 이 센서는 특히 어두운 상태에서 객체를 인식하는 데 중요한 기능을 하기 때문에, 이 역시 자율주행차에 핵심 부품이 됨

Ø 비전 시스템은 차량의 돔에 탑재되는데, 다이내믹 레인지를 갖는 광각 카메라의 집합체로 8 개의 비전 모듈(Vision Module)로 구성되며 차량 주위의 360도를 커버함

Ø 비전 시스템은 신호등이나 도로 표지판을 읽는 데 사용되며, 8개의 고정밀 센서로 구성되기 때문에 로드 콘(road cone) 같은 작은 물체도 먼 곳에서 감지할 수 있게 해줌

Ø 또한 다이내믹 레인지가 넓어 어두운 곳에서부터 밝은 곳까지, 즉 약간 어둑한 주차장에서부터 직사광선에 노출되는 눈부신 상황에서까지 다양한 조건에서 이미지를 인식 할 수 있게 해줌

Ø 일반 카메라는 사람과 마찬가지로 빛의 상태에 따라 보이지 않는 상태가 발생하는데, 비전 시스템은 이런 문제를 해결하기 위해 개발된 것으로 태양광이 직접 카메라에 들어가는 상태에서도 객체를 파악할 수 있음

ž 웨이모는 20년 동안 기술 발전이 별로 없었던 레이더 기술도 크게 향상시켰음

Ø 일반 레이더는 앞쪽 방향의 좁은 범위를 커버하지만, 웨이모의 레이더는 차량 앞쪽 측면과 지붕 뒤쪽 날개에 탑재되어 차량 주위 360도를 연속해서 커버하며, 안개 낄 때나 비와 눈이 올 때 등의 경우에 다른 센서를 보완하는 기능을 함

Ø 또한 일반 레이더는 앞쪽 차량의 움직임을 파악하기 위해 사용되지만, 웨이모의 레이더는 차량 외에 보행자나 자전거도 감지하며 이동 속도가 느린 객체도 정밀하게 감지 할 수 있음

ž 웨이모가 개발한 ‘라이다, 비전 시스템, 레이더’의 성능을 절대 평가할 수는 없지만, 무사고 주행거리 등의 지표를 통해 간접 평가해 보면 안정성 향상에 진전을 이룬 것으로 보임

Ø 웨이모의 자율주행 미니 밴은 누적 250만 마일을 주행했는데, 시가지를 중심으로 주행 시험을 진행하고 있으며 올해 5월경에 누적 300만 마일에 도달할 것으로 예상

Ø 도로 테스트 이외에도 웨이모는 시뮬레이터를 통한 주행 시험도 지속하고 있는데, 2016년에만 10억 마일을 주행했다고 함

Ø 시뮬레이터는 다양한 주행 상태를 재현할 수 있다고 하는데, 자동차 주행이 어려운 상황이나 운전 중 거의 발생하지 않는 상황을 시뮬레이터로 생성할 수 있어 시뮬레이터를 통한 주행 테스트는 자율주행 차의 소프트웨어의 개선에 큰 기여를 하고 있음

Ø 자율운전 차의 성능은 얼마나 먼 거리를 운전자의 관여 없이 자율주행 할 수 있는지, 즉 시험 주행 중에 드라이버의 자동 모드 ‘해제(Disengage)’가 얼마나 적게 발생하는 지 등의 지표를 통해 간접적으로 평가할 수 있음

Ø 1000 마일 주행 중 몇 번이나 해제가 발생했는지를 나타내는 지표를 보면, 웨이모의 경우 2015 년 0.80회에서 2016년 0.20 회로 크게 낮아졌으며, 따라서 안전성이 순조롭게 개선되고 있는 것으로 추정해 볼 수 있음

Ø 2016년의 결과 수치를 보면 5000 마일 주행에 한 번 정도 문제가 발생하고 있다는 것인데, 이는 사람이 직접 운전하는 것과 비교할 때 결코 불안하다고 할 정도는 아니지만, 인명과 관련되는 차량 사고의 특성상 한층 더 개량이 요구된다 볼 수 있음

ž 웨이모의 자체 개발 센서에서 기능 개선보다 더 주목할 점은 바로 가격인데, 라이다의 경우 기존 상용 제품의 10% 수준이어서 자율운전 자동차 상용화의 결정적 계기가 될 전망

Ø 자율운전 자동차의 핵심 센서인 라이다의 경우 벨로다인이 75,000 달러에 제공하는 반면, 웨이모가 개발한 라이다는 7,500 달러로 무려 90%나 낮은 가격임

Ø 이렇게 되면 자동운전 차량 개발에서 센서의 선택 양상이 크게 달라질 수 있는데, 개발업체 중에는 테슬라처럼 라이다의 가격이 너무 높기 때문에 구매 가능한 상용화 가격 수준을 맞추기 위해 라이다는 장착하지 않고 카메라와 레이더로만 센싱하는 경우가 적지 않음

Ø 현재 자율운전 차량의 개발에는 라이다와 카메라를 모두 사용하는 것이 이상적이며, 어느 하나만을 단독으로 사용하는 것은 아직 기술적으로 무리라 알려져 있지만, 사실상 독점 공급인 라이다의 가격이 너무 높아 부득이 제외하고 자율운전 차량을 개발하려 시도해 보는 것임

Ø 그러나 웨이모의 센서가 벨로다인 제품과 성능 면에서 차이가 크지 않으면서 10분의 1 가격 수준에서 제공된다면 안정성과 정확도를 높이기 위해서 라이다를 선택하지 않을 이유가 없는 것이며, 라이다의 가격 파괴로 자율운전 기술 방식은 라이다 중심으로 굳어질 가능성이 높음

ž 웨이모의 자체 센서 개발은 자율운전 자동차의 공급망에 큰 변화를 가져올 전망이며, 구글로서는 자율운전차 시장을 석권할 수 있는 강력한 무기를 얻게 될 것으로 보임

Ø 어느 제조업 분야에서건 만일 기존 핵심부품을 대체할 수 있는 것이 10분 1 가격으로 제공된다면 산업의 공급망은 완전히 새롭게 재편될 수밖에 없을 것이며, 그 부품을 공급하는 업체가 완성품까지 제조하는 경우라면 산업 전체를 석권할 수 있는 강력한 무기를 얻게 될 것임

Ø 웨이모가 바로 그런 경우로, 자율운전차 제조의 핵심 센서들을 매우 낮은 가격에 독점적으로 제공할 수 있다면 공급망을 독점하게 될 것이며, 타 업체에는 공급하지 않고 자체 개발 차량에만 사용한다면 완성차 시장에서 비교할 수 없는 가격 우위를 점할 수 있게 될 것임

Ø 이런 면에서 올해 2월 웨이모가 라이다 기술 보유업체인 '오토 모터스(Otto Motors)'와 오토의 모회사인 우버를 상대로 제기한 소송의 결과는 향후 자율운전차 산업과 부품 산업에 큰 영향을 미칠 전망

Ø 우버는 2016년 8월 오토 모터스를 6억 8천만 달러에 인수하며 오토 모터스의 창업자인 앤서니 레반도프스키를 우버의 자율운전차 개발 책임자로 임명했는데, 우버가 설립된 지 얼마 되지도 않은 벤처기업을 거액에 인수한 이유는 라이다 기술을 보유하고 있었기 때문

Ø 그런데 앤서니 레반도프스키는 오토 모터스 설립 전에 구글의 자율운전차 개발 핵심 멤버였고, 이 때문에 웨이모는 우버가 부정한 방법으로 자신들이 개발한 라이다 기술을 입수했다고 소송을 제기한 것

Ø 우버는 웨이모의 소송 제기에 대해 구글이 우버의 자율운전차 기술 개발을 지연시키려는 술책이라 강하게 비판하며 전면전을 펼치려는 자세를 보이고 있음

Ø 앤서니 레반도프스키라는 인물을 중심에 놓고 보며 웨이모와 우버의 라이다 기술은 유사할 것으로 추측해 볼 수 있으며, 웨이모와 함께 세계 최대 택시 배차업체가 된 우버가 저가의 라이다를 탑재한 차량을 출시한다면 자율운전차의 상용화는 급진전 될 것으로 기대해 볼 수 있음

Ø 반면 산업 내적으로 보면 자율운전차의 공급망은 물론 완성차 시장의 선점을 놓고 구글과 우버가 일대 격돌을 벌이게 될 것임을 짐작해 볼 수 있으며, 라이다 기술을 놓고 벌어진 양측의 소송이 어떻게 진행되느냐에 따라 자율운전차 시장 판도는 크게 변화할 것으로 보임

※ 다음 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1769호(2016. 10. 26 발행)에 기고한 원고입니다. 

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자동차 산업의 언번들링 완성차 업체와 스타트업의 제휴 가속화.pdf

◈ 자동차 산업을 변화시키려는 스타트업들의 움직임, 즉 ‘언번들링(Unbundling)’이 전개됨에 따라 주요 완성차 업체들이 스타트업에 출자하거나 인수하는 사례가 급증하고 있음

• 최근 카메라 기반 무인자동차 기술로 급부상 중인 미국의 스타트업 ‘나우토(Nauto)’에 대해 도요타와 BMV 등 자동차 대기업들이 투자를 발표하였음

• 나우토는 2015년 3월에 창업한 신생 기업으로 도요타의 미국 내 AI(인공 지능) 연구개발 자회사인 Toyota Research Institute, BMW의 벤처캐피털 부문인 BMW i Ventures, 독일 알리안츠 보험사의 벤처캐피털 부문인 Allianz Ventures가 이번 출자에 참여

◈ 나우토가 개발하고 있는 것은 운전 중 운전자의 모습과 주변 상황을 소형 카메라로 촬영 한 후 클라우드의 AI로 위험도를 분석하는 시스템임

• 운전자의 졸음 등 위험한 행동을 즉시 감지하고 경고하는 시스템으로, 운송 회사가 상용 트럭 등에 장착해 운전자의 안전 운전을 도모하거나, 보험사가 운전자의 안전도를 기준으로 보험료를 결정하는 목적으로 쓰일 것을 상정하고 있음

• 운전자의 움직임 등을 인식하는 AI의 개발에는 딥 러닝 기법을 채택했다고 하는데, 나우토는 출자한 3개 사와 제휴를 맺고 나우토 데이터와 AI 기술에 대한 접근을 허용할 방침

• 자동차 업체들의 목적은 나우토 시스템이 수집한 운전자와 차량에 대한 데이터에 있으며, 이 데이터를 분석해 운전자가 어떤 상황에서 어떤 결정을 할 지 그 패턴을 알려는 것임

• 나우토의 CEO이자 공동 창업자인 스테판 헥은 완성차 업체들이 자율주행 차량 개발을 서두르고 있지만, 당분간은 자율주행 차와 사람이 운전하는 자동차가 도로 위에서 뒤섞이는 시대가 계속될 것으로 전망하고 있음

• 그런 상황에서 안전 운전을 실현하기 위해서는 자율주행 차량의 AI가 인간 운전자의 행동을 예측할 수 있는 것이 바람직하며, 그런 AI를 실현하기 위한 데이터를 모으기 위한 시스템으로 나우토를 개발 중이라고 함

<자료> NAUTO.

[그림 1] NATUTO 앱

◈ 나우토 외에도 자율주행에 필요한 소프트웨어와 하드웨어를 개발하는 스타트업이나 주문형 배차를 구현하는 스타트업들은 최근 자동차 대기업들의 포섭 대상이 되고 있음

• 원래 전통적인 자동차 산업에서는 스타트업이 적었는데, 자동차 산업은 거대 메이커가 수직 통합으로 지배해 왔기 때문에, 메이커와 관계가 없는 스타트업이 이 ‘계열’에 끼어드는 것은 매우 어려운 일이었기 때문

• 그러나 최근 거대 기업이 수직 통합적으로 지배하던 다양한 산업을 분해하려는 움직임(언번들링)이 실리콘밸리에서 확산됨에 따라, 자동차 산업에서도 파괴적 혁신으로 새로운 승부를 벌이려는 스타트업들이 증가하고 있음

• 언번들링은 원래 실리콘밸리 기업이 컴퓨터 산업에서 실행했던 것으로, 메인프레임의 시대였던 1980년대까지는 대형 제조업체가 시장을 지배했으나, 이후 PC의 시대에는 실리콘밸리 기업들이 과점 모델을 해체시키고 대기업을 붕괴시켰음

• 메인프레임 시대에는 프로세서와 메모리, 스토리지, OS 등 모든 구성 요소를 IBM과 같은 제조업체가 일괄적으로 고객에게 공급하였음

• PC 시대에는 프로세서는 인텔, 하드디스크는 시게이트, OS는 마이크로소프트 하는 식으로 서로 다른 업체의 제품을 조합해 컴퓨터를 구성하는 것이 일반

화되었으며, 이러한 극적 변화가 IBM에 의한 시장 지배를 붕괴시켰던 것임

◈ 실리콘밸리 기업들은 이제 IT 업계에서 이룬 언번들링을 금융업, 물류업, 광고 미디어 산업, 농업 등 다양한 산업 영역에서 재현하려고 하고 있으며 자동차 산업도 마찬가지

• 올해 6월 애플 출신 엔지니어가 창업한 스타트업 ‘펄 오토메이션(Pearl Automation)’은 자동차의 뒷번호판에 장착하는 후방 카메라를 제품화하였음

• 이는 카메라가 촬영한 차량 후방의 이미지를 블루투스를 통해 스마트폰에 전달하는 것으로, 후방카메라를 자동차 본체에서 언번들링 하여 PC의 주변 장치처럼 추가로 장착 할 수 있도록 하는 것이 목적임

• 인텔도 PC 시대에 했던 것과 같은 노력을 자동차 만들기에도 쏟기 시작했는데, 인텔 CEO 브라이언 크르자니키는 지난 8월 열린 인텔 개발자에서 자율운전에 필요한 자동차 컴퓨터 및 물체인식 기술 등 플랫폼을 자동차 제조업체들에 제공한다고 발표

• 앞으로 주류가 될 자율운전 차량에 필수불가결한 플랫폼을 제공함으로써 모두가 컴퓨터처럼 수월하게 자율운전 자동차를 조립할 수 있도록 하는 것이 인텔의 목적임

• IT 업계에서 지난 수십 년에 걸쳐서 전개되어 온 흐름, 즉 스타트업과 플랫폼 제공자가 언번들링 기치를 내걸고 이에 조응하여 기존 거대 기업이 스타트업에 대해 투자와 인수를 하는 구도가 드디어 자동차 산업에서도 시작되고 있음

[표 1] 주요 완성차 업체들의 스타트업에 대한 투자 및 인수 현황

<자료> ITPro, 2016. 10, IITP 재정리

※ 다음 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1757호(2016. 8. 3 발행)에 기고한 원고입니다.  ▶ IITP에서 PDF 포맷으로 퍼블리싱한 파일을 첨부합니다. 가독성이 좋으니 참고하시기 바랍니다. 자율주행차의 킬러 앱은 무인택시, 자동차 산업의 격변 시작.pdf [ 요 약 ] 차량 공유와 택시 호출 서비스 등을 제공하는 ‘배차 서비스’ 업체들이 일제히 자율운전 자동차 개발에 나섰으며, 향후 무인 택시를 핵심 비즈니스로 자리매김 한다는 목표 하에 인수합병 및 업무 제휴도 적극 추진하고 있음. 이렇게 되면 소비자들은 자동차를 구입 대신 무인 택시를 호출해 이동하게 될 것이며, 자동차 산업은 차를 판매하는 시대에서 ‘이동(ride)’을 판매하는 시대로 전환해야 하기 때문에 인터넷과 소프트웨어에 의한 대격변의 시대를 맞이하게 될 임 [ 본 문 ]

◈ 배차 서비스는 공유 경제라는 화두를 사회에 던졌지만, 그 실상을 보면 독점을 위한 경쟁이 매우 격렬한 시장이며, 대규모 자금력의 싸움이 벌어지는 곳임을 알 수 있음

• 많은 수의 배차 서비스들은 이용 요금을 낮춰가며 고객을 유치하고 있으며, 따라서 사업은 적자를 보게 되고 이를 벤처 캐피털의 투자로 보충하는 구조로 되어 있음

• 시장점유율을 확보를 위해 기업들은 적자를 각오하고 사업을 전개하는 것이며, ‘우버(Uber)’만 보더라도 북미와 유럽 등 선진국에서 사업은 흑자이지만, 신흥국 시장에서는 막대한 적자를 안고 있음

• 현재 우버의 시장 개척 목표는 중국과 인도 등 신흥국으로 이동하고 있으며, 특히 중국에서는 시장점유율 획득을 위해 대규모 자금을 투입하여 압도적 점유율로 업계 1위를 구가하고 있는 ‘디디추싱(Didi Chuxing)’에 싸움을 걸고 있음

• 우버가 비록 수 년 안에 흑자로 전환할 수 있다는 자체 전망을 내놓고 있기는 하지만, 현재는 중국 시장에서 연간 10억 달러의 적자를 내고 있으며, 이 때문에 우버 투자자들은 디디추싱과 휴전할 것을 요청하고 있음 

(원고 기고 이후 8월 1일, 우버 차이나가 디디추싱에 합병된다는 발표가 있었음. 우버 본사는 합병 기업의 지분 5.9%를 보유하게 될 예정이며, 이 때문에 우버가 중국에서 철수한 것이 아니라, 중국 정부의 콜택시 산업 규제가 강화될 조짐을 보이자 사업 지속 전략의 일환으로 합병을 택했다는 분석도 나오고 있음)

• 차량 공유 서비스의 선두주자였던 ‘리프트(Lyft)’도 사업을 전개하며 대규모 적자를 내고 있는데, 벤처 캐피털들은 적자 보전을 위한 추가 출자를 꺼려하고 있다고 함

• 이 때문에 리프트가 투자 은행을 통해 자신들을 인수할 기업을 찾고 있다고 하며, 이미 자동차 제조업체 등에 리프트에 대한 인수 타진이 이루어졌다는 루머도 돌고 있음

• 최근 GM(General Motors 은 리프트와 공동사업을 발표하며 리프트의 지분도 확보한다고 밝혔는데, 이를 두고 실제로는 GM이 리프트를 인수하는 게 아니냐는 관측도 나오고 있음

• 리프트가 인수자를 찾고 있는지, 투자자를 찾고 있는지는 아직 명확하지 않지만, 확실한 것은 배차 서비스를 지속하려면 상당 기간 동안 대규모 자금이 필요하다는 것

◈ 서비스 업체간 적자를 감수한 경쟁이 벌어지는 이유는, 배차 서비스의 가장 큰 차별화 요소인 최단시간 배차를 위해 최대한 많은 차량과 드라이버를 회원으로 확보해야 하기 때문

• 최소 대기 시간에 차를 배차하는 것이 곧 서비스 품질의 기본이 되는데, 가령 우버의 경우 현재 배차 시간은 수 분 정도이며, 향후에는 30초 이내에 하겠다는 계획을 밝히고 있음

• 우버가 이런 계획을 실현하기 위해서는 이용자 규모에 대응 가능한 자동차의 배치가 필요하며, 특정 지역에 충분한 대수를 확보하는 것이 관건이 됨

• 이상적으로는 특정 도시에서 독점적으로 또는 독점에 가까운 형태로 서비스를 제공할 필요가 있게 되는데, 이런 점 때문에 배차 서비스 시장은 본질적으로 많은 기업이 공존할 수 없다는 특성을 갖게 됨

• 이런 특성은 시장점유율 확보가 무엇보다 중요한 이동통신 서비스 사업과 유사하며, 따라서 배차 서비스들은 적자를 각오하고 점유율 획득에 전력을 다하고 있는 것임

◈ 이런 맥락에서 배차 서비스 기업들은 앞으로 무인 택시가 사업의 중심이 될 수밖에 없다고 보고 있는데, 드라이버의 수를 줄임으로써 운영 비용을 크게 경감할 수 있기 때문

• 배차 서비스는 국가에 따라 기존 택시 업계와 심각한 이해관계 갈등을 겪고 있기 때문에 드라이버의 확보가 어려운 경우도 있음

• 또한 배차 서비스 업계간 경쟁이 벌어지는 만큼 드라이버 확보를 위한 경쟁도 치열해지기 때문에, 드라이버의 확보와 이탈 방지가 핵심 관리 요소가 됨

• 드라이버의 확보와 관리가 어렵고 사업에 있어 큰 비용 발생요인이 된다면, 인간 드라이버가 없는 차량을 배치하는 것이 근본적인 해결책 중 하나가 될 수 있음

• 구글의 경우 교통사고 발생 원인의 80%가 사람에 있기 때문에 사고를 없애기 위해 사람이 아닌 인공지능이 운전하는 자율주행 차량을 개발했다고 밝히고 있지만, 배차 서비스 업계는 비즈니스의 비용 절감과 관리 효율성 측면에서 무인 차량의 등장을 반기고 있음

• 실제 우버, 리프트 등 배차 서비스 업체들은 최근 자체적으로 혹은 타 업체와 제휴를 통해 무인 택시 사업의 기반이 되는 자율주행 차량의 개발에 적극적으로 나서고 있음

◈ 세계 최대 배차 서비스 기업인 우버(Uber)는 지난 5월부터 펜실베이니아주 피츠버그시에서 자율운전 차량의 시험 주행을 시작하였음

• 시험에 이용한 차량은 포드 퓨전(Ford Fusion)의 하이브리드 모델로, 차량에 다수의 센서를 탑재하고 있음

• 지붕 위에 얹은 랙의 최상단에는 여러 대의 리다(Lidar, 레이저 광센서)를 탑재하고 있으며, 그 좌우 및 후방에 카메라와 레이더 등을 탑재하고 있고, 또한 앞 범퍼에도 리다를 탑재하는 것으로 알려져 있음

• 자동운전 모드로 주행할 때는 전담 드라이버가 운전석에 앉아 주행 상태를 모니터링하고 긴급사태 발생 시 운전을 대신함

• 우버의 자율운전 기술은 초기 단계로, 기술 개발 경쟁에서 선두그룹을 쫓기 위해 박차를 가하고 있으며, 도로 테스트의 목적은 안전성을 확인하려는 것으로 보행자, 자전거, 자동차 등이 뒤섞인 조건에서 안전하게 주행할 수 있음의 입증에 주력하고 있음

◈ 우버는 시험 주행에 앞서 작년 2월에 카네기 멜론 대학과 자율운전 기술 및 지도제작 기술을 공동으로 개발한다고 발표한 바 있음

• 우버는 연구개발센터인 ‘우버 ATC(Uber Advanced Technologies Center)’를 설립하고 여기에서 카네기 멜론 대학의 연구팀과 공동 연구를 진행하고 있는데, 연구 대상 분야는 소프트웨어, 기계, 로봇, 기계 학습 등임

• 5월부터 주행을 시작한 우버의 시험 차량은 자율운전 기능 외에 상세한 지도를 작성하는 기능도 실행하고 있음

• 카네기 멜론 대학은 스탠퍼드 대학과 더불어 미국 자율운전 기술의 초석을 쌓고 있는 곳으로, 우버는 이 대학과 파트너십을 맺음으로써 관련 기술 개발이 단숨에 진행될 수 있을 것으로 기대되고 있음

• 한편 우버는 카네기 멜론 대학과 제휴 체결 직후, 대학에서 한꺼번에 40명의 연구원들을 우버로 끌어 왔고, 이런 기술개발 방식 때문에 대한 곱지 않은 시선을 받고 있기도 함

◈ 우버의 뒤를 쫓고 있는 리프트는 자율운전 기술을 독자 개발하는 것이 아니라, GM과 공동 개발하는 길을 선택하였음

• GM은 올해 1월 리프트의 지분 10%를 5억 달러에 인수한다고 발표하며, 리프트와 공동으로 자율운전 차량을 이용한 배차 서비스를 개발할 것이라 밝혔음

• GM은 자율운전 기술을 자체 개발하고 있을 뿐만 아니라 자율운전 기술 벤처인 ‘크루즈 오토메이션(Cruise Automation)’을 인수해 기술력을 흡수했는데, 인수 금액은 공식 발표되지 않았지만 10억 달러인 것으로 알려지고 있음

• 크루즈 오토메이션은 차량의 외부에 부착할 수 있는 자율운전 키트를 판매하고 있었지만, 최근에는 자율운전 기술 전체 단계를 개발하고 있었음

• GM이 크루즈 오토메이션을 인수한 이유는 자율운전 차량의 개발 속도를 앞당기기 위해서이며, 인수에 따라 크루즈 오토메이션의 엔지니어 40명을 GM의 자율운전 개발팀에 합류시켜 기술 개발을 본격적으로 시작하였음

• GM의 행보는 자동차 제조업체가 본격적으로 배차 서비스에 나섰다는 점과, 자율운전 기술로 향후 ‘무인 택시’ 사업을 전개한다는 장기 계획으로 인해 주목을 받고 있음

• GM과 리프트는 쉐보레 볼트 전기차(Bolt EV) 모델 기반의 자율운전 자동차를 개발하고 있는데, 이렇게 개발된 차량을 리프트의 무인 택시로 출고할 예정

• 리프트는 2년 이내에 캘리포니아주에서 5대의 무인 택시를 통해 도로 시험 주행을 시작할 예정인데, 초기에는 전담 드라이버가 탑승해 무인 택시의 운행을 지원하게 되며 무인 택시가 자동으로 주행하다 문제가 발생하면 드라이버가 운전을 교대하게 됨

• 시범 주행 시 무인 택시에 타는 것을 주저하는 소비자도 많을 것으로 예상되므로, 이용자가 앱을 통해 배차되는 차가 무인 택시인지 여부를 알 수 있게 할 계획이며, 만약 무인 택시에 타고 싶지 않으면 배차를 거부할 수 있는 옵션을 둘 것이라고 함

◈ 핫 이슈인 중국 시장도 상황은 비슷한데, 중국 최대 서비스 업체인 디디추싱은 애플과 공동으로 무인 택시 사업을 전개할 가능성이 점쳐지고 있음

• 2012년 설립된 디디추싱은 현재 중국 내 400여 도시를 커버하고 있으며, 등록된 드라이버는 1,400만 명이고 하루 이용 횟수는 1,100만 건으로, 중국 시장을 사실상 독점하고 있음

• 올해 5월에는 애플이 디디추싱에 10억 달러 출자를 발표해 배차 서비스 업계에 일대 파란을 일으켰는데, 투자 배경에 대해서는 다양한 억측이 난무하고 있지만 애플이 결국 자동차 산업에 진출하기로 결정한 것 아니냐는 분석이 주를 이루고 있음

• 애플은 중국에서 아이폰 매출이 크게 감소하면서 새로운 사업을 모색하고 있는데, 그 일환으로 자율운전 전기차의 개발을 시작한 것으로 알려지고 있음

• 애널리스트들은 애플이 자율주행 전기차를 개발하게 되면, 이를 통해 향후 디디추싱과 공동으로 무인 택시 사업을 전개할 가능성이 클 것으로 점치고 있음

◈ 무인 택시 사업에서는 자동차와 승객의 커뮤니케이션이 관건이 될 것으로 보이기 때문에, 업계는 자율운전 기술뿐만 아니라 승객 파악 기술과 대화 기​​술도 개발해 나갈 전망

• 무인 택시는 이용자가 차량에 탑승한 것을 인식할 수 있는 구조가 갖추어야 하고, 또한 차를 타러 온 사람이 앱을 통해 배차를 요구한 본인인지를 확인하는 기능도 필요함

• 또한 승객이 목적지를 어떻게 지정하는지, 차량이 지정된 목적지에 제대로 도착했는지 여부를 어떻게 파악하는지 등 해결 과제가 적지 않음

• 이런 기능을 실현하려면 앱만으로는 불충분하며, 차량 쪽에 센서 등의 장비나 대화 기​​술의 탑재가 필요한데, 배차 서비스 업체가 아니고 제조업인 GM이 무인 차량과 자율운전 기술 개발에 적극 나서고 있는 이유이기도 함

◈ 관련 기술의 완성도가 높아지고 관련 법규정의 정비가 이루어지면, 배차 서비스 기업들은 점차 무인 택시 서비스를 중심으로 비즈니스 모델을 재편해 나갈 전망

• 자율운전 차량은 어디서나 달릴 수 있는 것은 아니고 운행 할 수 있는 범위가 한정될 것으로 보이는데, 가령 2019년에 첫번째 모델을 선보일 구글의 경우, 우선 자동차 친화적인 환경에 차량을 투입하고 순차적으로 주행이 어려운 환경으로 확대해 나간다는 계획

• 도로 유형을 놓고 보면, 자율운전 차량에게 고속도로 및 간선 도로에서 주행은 비교적 용이한 반면 시가지 중심부의 주행이 가장 어려운데, 따라서 초기에는 자율운전 차량이 주행할 수 없는 곳은 드라이버가 보완하는 형태로 사업을 전개할 전망

• 또한 무인 자율주행 차량의 안전성이 검증되더라도, 정서적으로 무인 차량에 거부감이나 부담감을 갖고 있는 고객을 위해서 적정 수의 인간 드라이버 풀은 상시 확보하여 운영할 것으로 예상

• 이런 경우 드라이버가 운전하는 차량이 무인 택시에 비해 요금이 다소 높을 것이며, 배차 서비스 기업들은 자율운전 차량과 기존 차량을 혼합하여 최적의 비용효율성 밸런스로 사업을 전개하게 될 것임

◈ 우버와 디디추싱 등은 배차 서비스의 대규모 전개를 통해 자동차 이용 문화를 바꾸어 내고 있는데, 무인 택시까지 등장하면 자동차 이용 목적과 형태는 근본적으로 바뀔 전망

• 배차 서비스 활성화는 자동차를 구매하는 모델에서 차를 호출하는 모델로 변화를 수반하는데, 실리콘밸리에서 이런 흐름이 시작되면서 청년층 사이에서는 우버를 부르는 것이 멋진 라이프 스타일로 자리 잡았음

• 장년층 사이에서도 우버를 이용해 출퇴근을 하며 자가용을 소유하지 않는 라이프 스타일이 시작되고 있는데, 우버는 이런 수요에 발맞춰 통근용 합승 택시인 ‘우버풀(uberPOOL)’ 서비스를 내놓았으며, 저렴한 요금으로 출퇴근 할 수 있기 때문에 자가용 없는 생활이 점차 현실화 되고 있음

• 여기서 더 나아가 자율주행차 기반 무인 택시가 활성화되어 자가용이 없는 생활이 사회의 주류 트렌드가 되면 자동차 산업이 격변하게 되는데, 소비자가 차를 이용할 때 우버, 리프트, 디디추싱 등 배차 서비스 기업이 인터페이스가 됨

• 즉, 배차 서비스 기업의 브랜드 이미지가 선택의 제일 기준이 되고, 자동차 메이커나 차종은 이차적인 요인이 되는 것임

• 이는 항공기 산업과 비슷한데, 비행기를 탈 때 항공사의 서비스와 가격을 기준으로 이용하는 업체를 선택하지, 비행기 기종을 기준으로 항공편을 선택하는 경우는 많지 않음

◈ 자동차 산업은 배차 서비스를 지나 자율주행차를 계기로 인터넷 혁명 전야를 맞이하고 있으며, 새로운 시대에 살아남기 위한 기업간 제휴와 경쟁이 치열하게 전개될 전망

• 배차 서비스는 IT 산업과 비교하자면 클라우드 서비스와 비슷한데, 이용자가 서버를 구입 대신 인터넷을 이용하는 것처럼 차를 사는 대신 인터넷을 통해 자동차를 호출함

• IT 시장이 클라우드를 향해 가고 있듯이, 자동차 산업은 배차 서비스, 특히 무인 차량 기반 배차 서비스를 킬러 앱으로 보고 밸류 체인의 변화를 모색하고 있음

• 구매에서 호출 모델로 전환이 이루어지면, 자동차 제조업체는 배차 서비스 기업에 차량을 안정적으로 납품할 수 있어야 영업이익을 낼 수 있기 때문에 소비자에게 차량을 직접 판매하는 경우는 줄어들고 B2B가 산업의 중심이 됨

• 바로 이런 변화 때문에 제조업체들이 자동차의 생산에만 머무는 것이 아니라, 배차 서비스 사업으로 치고 나오는 것이며, 리프트와 공동으로 배차 서비스를 시작한 GM 이런 흐름을 상징한다고 볼 수 있음

• 도요타가 우버와, 그리고 폴크스바겐이 이스라엘의 배차 서비스 기업 ‘게트(Gett)’와 공동으로 사업을 시작하는 등 올해 들어 제조업체와 배차 서비스 기업의 제휴가 잇따르고 있는데, 나머지 다른 완성차 업체들도 유사 행보를 보일 것으로 예상됨

• 또한 디디추싱에 투자한 애플의 예에서 보듯, IT 거대기업과 배차 서비스 기업 간의 합종연횡과 플랫폼 진영간 경쟁도 더욱 치열해질 전망

• 중동 지역의 배차 서비스인 ‘카림(Careem)’이 ‘넥스트 퓨처 트랜스포테이션(NEXT Future Transportation)’과 제휴를 맺고 2020년까지 버스 형태로 결합이 가능한 모듈형 무인 택시 운행 계획을 발표하는 등, 무인 택시는 지역적으로도 보편화될 조짐을 띠고 있음