보라빛 소를 만나기 위한 도약

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1847호(2018. 5. 23. 발행)에 기고한 원고입니다.

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비행 공유 서비스 조기 실현을 위한 ‘우버 엘리베이트’ 프로젝트.pdf

[ 요 약 ]

[ 본 문 ]

◾ 최대 배차 서비스 업체인 우버 테크놀로지(Uber Technologies)는 새로운 사업인 전기항공기 공유 서비스의 확산을 위해 관련 기술의 개발과 파트너십 확대에 주력하고 있음

▸ 우버가 배차 서비스 다음의 핵심 사업으로 육성하기 위해 주력하고 있는 분야는 도심과 도시 근교의 단거리 이동을 위한 ‘비행 공유’ 서비스임

<자료> Uber Technologies

[그림 1] 우버의 비행공유 서비스 개념도

▸ ‘비행 공유’는 말 그대로 항공기를 택시처럼 이용하는 서비스인데, 도심에서는 활주로로 사용할 만큼 넓은 토지를 화고하기 어렵기 때문에, 활주로 필요 없이 빌딩의 옥상처럼 넓지 않은 장소에서도 이착륙이 가능한 수직 이착륙기(VTOL)를 사용함

▸ 특히 VTOL(Vertical Takeoff Vertical Landing) 기기 중에서도 기존의 내연기관이 아니라 모터로 회전날개(로터)를 구동시키는 전동 타입, 즉 ‘eVTOL기’의 이용을 전제로 함

▸ 이는 전기항공기가 온실가스 감축과 연비 향상, 소음 감소, 구조의 단순화에 다른 유지 보수 부담의 경감 등이 가능한 장점을 가지고 있기 때문임

▸ 우버의 추정에 따르면 eVTOL기를 이용해 비행을 공유하면 자동차에 비해 이동 시간을 몇 분의 1로 줄일 수 있을 뿐 아니라 이용요금도 배차 서비스보다 낮출 수 있음

▸ 비행 공유는 도시의 교통 체증에 의해 발생하는 각종 문제를 해결하는 수단이 될 수 있다는 점에서 정부의 기대도 큰데, 실제로 우버는 텍사스주의 댈러스와 포트워스, 아랍 에미리트연합의 두바이 등과 제휴를 맺고 이들 도시에서 실증 시험을 실시할 예정임

◾ 우버는 비행 공유 서비스를 ‘우버에어(uberAIR)’라 명명하고 2023년 시작을 목표로 하고 있으며, 이를 위해 ‘우버 엘리베이트(Uber Elevate)’ 프로젝트를 2016년에 시작하였음

▸ 우버 엘리베이트 프로젝트의 목적은 비행 공유를 위한 ‘eVTOL 비행기’의 사양과 안전·소음 기준의 제정, 법 정비, 이착륙 시설의 설치 등에 대해 다양한 입장을 가진 이해관계자들과 본격적으로 논의·검토함으로써 서비스를 조기에 실현하는 것임

▸ 제 1회 서밋은 미국에서 최초로 비행 공유 서비스 시험이 실시될 댈러스에서 열렸으며, 2회가 되는 ‘2018 엘리베이트 서밋’ 행사는 5월 8~9일 양일간 LA에서 개최되었음▸ 이런 노력을 더욱 촉진하기 위해 우버는 항공우주 및 행정, 전기화 기술 등 각 분야의 중요 인사들이 강연·토론을 하는 ‘엘리베이트 서밋(Elevate Summit)’ 행사를 2017년부터 개최하고 있음

▸ 엘리베이트 서밋은 참가자 수에 제한이 있는 초청형 이벤트로 우버에 참가 의향서를 보낸 사람 중 우버가 선정한 사람만 참여가 가능한데 올해는 약 700명이 초대받았음

<자료> NASA

[그림 2] 우버 엘리베이트 서밋 2018

◾ 2회 대회가 열린 LA 역시 우버에어의 비행 실험이 전개될 예정지이며, 이번 토론회에서는 우버에어를 통해 이동 시간을 크게 단축할 수 있다는 점이 부각되었음

▸ 우버는 2020년 내에 미국의 일부 도시에서 200대의 우버에어를 개발하고 비행 실험을 시작할 예정인데, 그첫 번째 도시가 댈러스이고 두 번째가 로스앤젤레스라고 함

▸ 댈러스와 LA에서의 비행 실험을 위해 우버는 미 항공청(FAA)과 협력해 eVTOL 비행기기 200대의 이착륙 거점이 될 ‘스카이포트(Skyport)’를 구축할 예정인데, 24초마다 1대가 이착륙할 수 있도록 설계할 예정임

▸ 이를 위해 우버는 이미 스카이포트를 20개 이상 소유한 미국의 ‘샌드스톤 프라퍼티(Sandstone Properties)’와 제휴를 체결한 바 있음

<자료> Humphreys & Partners Architects

[그림 3] 우버에어의 메가 스카이포트 개념도

▸ 우버의 계획은 LA 다운타운과 산타모니카, 로스앤젤레스 국제공항, 밸리 지역의 셔먼옥스 등을 우버에어로 묶는 것인데, 우버에어 서비스가 시작되면 이동 시간이 극적으로 단축될 것으로 예상하고 있음

▸ 가령 러시아워 시간대에 로스앤젤레스 국제공항에서 스테이플스 센터로 이동하는 경우, 자동차로는 최대 1시간 20분 정도 소요되지만 우버에어를 이용하면 스카이포트까지 차량 이동시간과 비행시간을 합해도 30분 이내에 이동할 수 있을 것으로 추산됨

▸ 우버는 우버에어의 요금이 1마일(1.62km)당 50센트 정도가 될 것으로 추산하고 있는데, 이는 1마일당 35센트인 일반적인 우버 택시보다 비싸지만 고급 배차 서비스인 우버블랙과는 유사한 수준임

▸ 이는 장기적으로 VTOL 서비스 확산시 제조 대수가 증가함에 따라 가격이 인하될 것으로 예상되기 때문인데, 연간 약 700대 정도 생산되는 R-44 헬기의 가격이 약 50만 달러임에 비해, VTOL은 장기적으로 연간 5천대 생산에 가격은 20만 달러 수준으로 예상됨

[표 1] 미국, 브라질, 인도의 주요 거점간 이동시 VTOL과 우버X 서비스의 소요시간 추정

[표 2] 미국, 브라질, 인도의 주요 거점간 이동시 VTOL과 우버X 서비스의 이용요금 추정

◾ 우버의 계획은 연방정부 및 주정부와 적극 협업 속에 진행되고 있는데, 이번 서밋에서도 NASA 관계자와 LA 시장이 등단하여 비행 공유에 대한 지지 의사를 밝혔음

▸ 우버는 비행 공유에 필요한 새로운 무인교통관리시스템(UTM)과 무인항공시스템(UAS)의 개발을 위해 미 항공우주국(NASA)과 ‘항공우주계약(SAA)’을 체결했으며, 현재 NASA와 함께 도시 공역 운용 요구사항 등을 마련하고 있음

▸ 이런 배경 하에 올해 엘리베이트 서밋에는 우버와 NASA의 관계자 외에 미 연방항공국(FAA) 관계자도 등단했으며, 댈러스 시장 마이크 롤링은 직접 모습을 드러냈고 LA 시장 에릭 가세티는 영상 메시지를 보내왔음

▸ 또한 항공기 제조업체와 전기화 기술을 보유한 기업 등의 강연도 성황리에 열림으로써, 우버가 개최하는 행사이긴 하지만, 향후 엘리베이트 서밋이 eVTOL 비행기기를 이용한 공유 서비스의 미래를 그려나가는 행사로 자리매김할 가능성을 보여주었음

◾ 올해 서밋에서는 비행 공유 서비스에 이용될 제조 파트너사들의 eVTOL 기기 컨셉 디자인도 공개되었는데, 지금껏 본 적이 없는 참신한 디자인이라고 호평을 받았음

▸ 우버에어 서비스에 도입되는 VTOL 항공기는 연비 향상, 소음 저감 및 구조 단순화에 따른 유지보수 부담 경감이라는 장점 외에도, 구조가 단순한 만큼 소비자들의 눈길을 끌 참신한 디자인이 가능하다는 강점이 있음

▸ 올해 엘리베이트 서밋에서 우버는 파트너 기업들과 VTOL형 컨셉 기기를 공동으로 발표해, 항공기 분야의 전문가와 엔지니어들로부터 호평을 이끌어 냈음

▸ 우버의 VTOL 기기 제조 파트너는 슬로베니아의 소형 항공기 제조업체 ‘피피스트렐(Pipistrel)', 항공기 업계 3위인 브라질의 ’엠브라에르(Embraer)', 미국 보잉 산하의 ‘오로라(Aurora)', 미국의 ’벨 헬리콥터(Bell Helicopter)' 등 4개였는데, 이번 서밋에서 다섯 번째 파트너로 미국의 ‘캐럼 에어크래프트(Kram Aircraft)'가 소개되었음

▸ 피피스트렐이 소개한 컨셉 기기의 외관을 보면 수직 이착륙용 회전 날개가 눈에 띄지 않으며, 고정형 날개를 가진 소형 항공기기로 보이는데, 고정형 날개로 보이는 부분의 끝 쪽에 소형의 로터를 몇 개 배치한 것으로 추정됨

<자료> Pipistrel

[그림 4] 피피스트렐의 VTOL 컨셉 항공기

▸ eVTOL 기기는 일반적으로 소형 무인 항공기처럼 여러 개의 로터를 장착하는 것이 일반적이고 피피스트렐의 컨셉 기기와 같은 형상은 드물기 때문에, 항공기 업계 전문가와 엔지니어들로부터 참신한 디자인이라는 평가가 나왔음

▸ 엠브라에르도 이번 서밋에서 처음으로 VTOL 컨셉 기기인 ‘엠브라에르 X'를 선보였음

<자료> Airbus

[그림 5] 우버에어 제조 파트너사 - Embraer X의 착륙시 이미지

▸ 이번에 새로 파트너사가 된 캐럼 에어크래프트도 컨셉 기기를 선보이며 새로운 디자인으로 눈길을 끌었음

<자료> Airbus

[그림 5] 우버에어 제조 파트너사 - Karem의 컨셉 항공기

◾ 한편 우버 스스로도 새로운 컨셉 기기인 ‘eCRM(eVTOL Common Reference Models)-003 ’을 발표함으로써 비행 공유 서비스의 플랫폼 사업자로서 지향성을 명확히 하였음

▸ 공통 참조 모델(CRM)이라는 명칭에서 보듯, 우버의 컨셉 기기 발표는 우선 제조 파트너사들에게 참조 디자인을 제공함으로써 eVTOL 기기의 개발을 촉진하려는 것으로 보임

▸ 나아가 애플, MS, 구글 등의 사업모델과 마찬가지로 제조 파트너사들에게 참조 디자인을 제공하여, 비행 공유 산업의 생태계를 주도하는 플랫폼 사업자로 위상을 강화하겠다는 전략으로도 해석되고 있음

<자료> Uber

[그림 6] 우버의 eVTOL 참조 모델 eCRM-003

▸ 003 참조 모델은 이착륙용으로 쌍을 이루는 4개조, 총 8개의 회전날개(로터)를 갖추고 있고 각 조 2개의 로터가 같은 방향으로 회전하는데, 이는 한 개의 큰 날개를 이용하는 방식에 비해 소음을 억제할 수 있다고 함

▸ 003 모델은 본체가 일정 고도에 도달하면 꼬리 부분에 있는 회전 날개가 앞으로 나아가는 추진력을 만드는 구조로 되어 있는데, 로터의 구동에는 미국 ‘런치포인트 테크놀로지(LaunchPoint Technologies)'의 모터를 사용할 것을 권고하고 있음

▸ 비행 속도는 시속 150~200 마일, 비행 고도는 1000~2000 피트이며, 완전 전기항공기로 탑재되는 2차 전지는 한번 충전으로 60 마일을 비행할 수 있다고 함

▸ 우버는 003 모델을 처음에는 조종사가 운행하겠지만 결국에는 자율비행으로 전환을 구상하고 있으며, 캐빈에는 4명의 승객을 위한 시트를 구비하고 있음

◾ 기술의 발전에 따라 우버에어 서비스의 런칭 시점은 당초 계획보다 앞당겨지고 있는데, 우버에어 서비스가 시작되면 현재의 교통 패러다임에 일대 전환을 촉발시킬 것으로 전망

▸ 우버가 하늘을 나는 택시 서비스 개념을 발표한 것은 2016년으로, 당시에는 4억~10억 달러를 투자하여 2025년~2030년 사이에 서비스를 런칭할 계획이라 밝힌 바 있음

▸ 그러나 소재 기술과 전기화 기술의 발전, 배터리 비용의 하락 등에 따라 서비스 런칭 시점은 2023년으로 앞당겨졌으며, 시범 서비스는 2020년에 시작될 예정임

▸ 우버에 따르면 우버에어는 미래지향적, 개념적 서비스가 아니라 중장기적으로는 현재 교통 시스템의 보완 및 대체재로 추진되고 있으며, 고급이지만 다수가 이용할 수 있는 ‘매스티지(Mass+Prestige)’ 서비스를 지향하고 있음

▸ 예정대로 2020년에 웨이모와 GM에 의해 무인택시 서비스가 상용화되고, 우버의 비행 택시 시범서비스가 전개된다면, 현재 대중운송 시스템과 대중교통 소비자들은 일대 패러다임 전환을 맞이하게 될 것으로 보임

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1841호(2018. 4. 11. 발행)에 기고한 원고입니다.

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우버 자율운전차 사망 사고, 도심 주행 허가 기준 강화될 듯.pdf

[ 요 약 ]

[ 본 문 ] 

ž 우버(Uber)의 자율운전 차량이 일으킨 사고의 원인은 아직 조사 중이지만, 자율운전차에 의한 첫 보행자 사망 사고라는 점에서 상당한 파장을 일으키고 있음

Ø 사망 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

Ø 이 여성은 자전거를 끌고 도로의 왼쪽에서 오른쪽으로 건너 가고 있었는데, 맨 끝차선을 달리고 있던 자동차는 감속하지 않고 직진을 계속해 여성을 사망시켰음

Ø 자동차에는 운전자가 탑승하고 있었지만, 차량 내부 촬영 영상을 보면 사고 당시 전방을 주시하고 있지 않았기 때문에 위험 회피 조치를 할 수 없었음

Ø 자율운전 차량과 관련된 사고는 몇 차례 있었지만 인명 사고가 난 것은 이번이 두 번째이며, 보행자가 사망한 것은 처음임

Ø 지난 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

Ø 사고 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

ž 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

Ø 우버의 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

Ø 사고가 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

Ø 벨로다인의 입장 발표에 따르면 차량에 사용된 라이더 HDL-64E 모델은 사고 당시와 같은 상황 조건에서 보행자와 자전거를 확실히 구분할 수 있다고 주장하였음

Ø 아울러 라이더의 역할은 객체의 감지이며 회피 조치를 취할 판단은 시스템이 하는 것이라고 덧붙이며, 우버의 자율운전 소프트웨어에 문제가 있을 것이라는 견해를 밝혔음

Ø 벨로다인의 주장에 대해서는, 자율운전 차량이 사고 당시 속도를 줄이거나 회피하려는 동작을 전혀 취하지 않은 것을 보면 인식이 안된 것으로 보아야 한다는 반론이 있음

ž 로이터 통신은 전문가 취재를 통해, 라이더의 기술적 결함은 아니지만 우버가 라이더의 개수를 줄임에 따라 사각지대가 발생했을 가능성에 무게를 두고 보도하였음

Ø 우버의 자율주행 테스트 차량은 원래 포드의 퓨전 세단으로 라이더 7개, 레이더 7개, 카메라 20대가 장착돼 있었음

Ø 우버는 지난 2016년에 베이스 차량을 볼보 XC90 SUV로 변경하면서, 레이더는 10개로 늘렸지만 라이더는 1개, 카메라는 7대로 줄인 바 있음

Ø 차량 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

Ø 그러나 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

Ø 사각지대 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

ž 그러나 자율주행차의 센서가 라이더만 있는 것은 아니기 때문에, 어떻게든 보행자는 인식했을 것이라 보는 것이 대체적인 견해임

Ø 우버는 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

Ø 사고 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

Ø 자율운전 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

Ø 영상을 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

Ø 한편 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

Ø 일반적으로 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

Ø 따라서 사고 당시 차량이 속도를 줄이거나 정지하지 않았다고 해서 레이더가 보행자를 인식하지 데 실패했다고 볼 수는 없다는 것이 전문가들의 견해임

ž 종합적으로 볼 때, 우버의 센서가 보행자를 인식했을 가능성은 높은데 그럼에도 불구하고 차량이 회피 조치를 취하지 않았는지가 원인 규명의 핵심이 될 것으로 보임

Ø 현재 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

Ø 뉴욕타임스에 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

Ø 즉, 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

Ø 자율운전 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

Ø 이번 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

<자료> Department of Motor Vehicles, State of California, 우버의 기록은 New York Times 보도

ž 우버 자율운전 시스템의 기술 결함으로 초점이 맞춰지는 가운데, 이것이 우버 만의 문제인지, 자율운전 알고리즘에 내재한 본질적인 문제인지에 대한 논의도 이루어지고 있음

Ø 사고 시간이 야간이었고, 사고 지역이 ‘횡단보도가 아닌 구역’이었기 때문에, 자율주행 차량이 보행자 주의가 필요하지 않다고 인식했을 가능성이 있다는 분석도 있음

Ø 워싱턴 포스트는 로보틱스 전문가인 듀크 대학의 미시 커밍스 교수의 말을 빌려, 자율주행차량의 컴퓨터 시스템이 보행자, 특히 횡단보도 바깥의 보행자까지 인식하는 것은 아니라는 점을 지적하였음

Ø 자율운전 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

Ø 커밍스 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

Ø 그러나 이런 지적에 대해서는, 자율운전 시스템은 보행자나 다른 차량들이 교통법규를 정확히 준수했을 때만 작동할 수 있다고 말하는 잘못된 주장이라는 반론도 있음

Ø 웨이모와 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

Ø 또한 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

Ø 즉, 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

ž 이런 면에서 볼 때, 이번 우버 차량의 인명 사고는 각 개발업체의 자율주행 시스템 알고리즘이 어떤 기준으로 설계되어 있는지 공개하도록 요구하는 계기가 될 수도 있음

Ø 만일 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

Ø 우버의 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

Ø 교통 법규에서 교차로 진입 시 노란색으로 불이 바뀌면 빠르게 통과하라고 되어 있기 때문에 우버의 알고리즘이 그렇게 프로그래밍 되어 있다고 해서 비판할 수는 없을 것임

Ø 그러나 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

Ø 이는 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

Ø 자율운전차에 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

Ø 트롤리 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

Ø 반면 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

Ø 자율주행차의 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

ž 자율주행차의 상용화에 대한 기대가 높아지고 있는 상황에서 발생한 이번 인명 사고는 자율주행 기술의 신뢰도에 대해 다시 한번 되짚어 보는 계기가 되고 있음

Ø 자율주행차의 시가지 주행 테스트에 관대한 애리조나주에서도, 이번 사고 직후 우버의 시험 주행 중지 명령을 내렸음

Ø 애리조나 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

Ø 이는 비단 우버에 한정한 이야기는 아니며, 애리조나뿐만 아니라 다른 주에서도 향후 자율운전에 대한 규제, 특히 시가지 주행에 대한 규제는 엄격해질 것으로 전망되고 있음

Ø 사고 직후 자율주행 기술 개발업체 스스로 테스트에 신중한 입장을 보이기도 하는데, 엔비디아의 경우 안전이 보장될 때까지 자율주행 시험을 중단한다고 발표하였음

Ø 엔비디아는 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

Ø 공교롭게 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

ž 전문가들은 이번 사고로 자율주행차 개발이 중단되지는 않겠지만, 현재의 개발 관행에 큰 변화를 가져올 것이며, 기술력의 차이에 따라 지원이 차등화될 가능성을 점치고 있음

Ø 이번 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

Ø 자율주행차가 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

Ø 단, 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

Ø 인터넷 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

Ø 우버는 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

Ø 우버의 테스터들도 이전에 유사한 상황이 많았음을 증언함에 따라 우버가 이런 기술 수준으로 시내 주행 테스트를 실행에 옮긴 데 대한 비난의 목소리도 커지고 있음

Ø 또한 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

Ø 우버는 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

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1806호(2017. 7. 26 발행)에 기고한 원고입니다.

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심화되는 샌프란시스코의 정체, 배차 서비스가 원인으로 지목.pdf

ž 실리콘밸리 인근 샌프란시스코 시내의 교통 체증이 심화되고 있는데, 시 교통당국은 우버(Uber)나 리프트(Lyft) 같은 배차 서비스를 주요 원인으로 지목하고 있음

Ø 시 교통국에 따르면 시내에서 차량의 움직임은 이전보다 30% 정도 느려졌다고 하는데, 실제로 최근 샌프란시스코에서는 하루 종일 도로가 혼잡하다고 느껴지는 날이 많다고 함

Ø 이러한 정체의 원인으로 우버나 리프트 같은 배차 서비스가 지목되고 있는데, 교통당국의 추정에 따르면 샌프란시스코에서 활동하는 배차 서비스 드라이버는 약 4만 5천 명 정도라고 함

Ø 이는 배차 서비스의 드라이버들을 통해서도 간접 확인되는 사실인데, 드라이버들은 최근 같은 지역을 순회하는 차량이 늘어나면서 이전에 비해 고객을 잡기가 점점 어려워지고 있음을 느낀다고 하며, 샌프란시스코 근교 지역에서 시내로 오는 타지 드라이버들도 자주 목격한다고 함

Ø 이용자 측면에서 보면 배차 서비스들 덕분에 교통이 정말 편리해졌는데, 샌프란시스코는 몇 년 전만해 택시를 잡기 어려운 도시였으나 우버나 리프트 서비스가 등장하고 난 후에는 배차를 요청하는 즉시 차량이 달려오기 때문

Ø 그러나 도시의 관점에서 보면 그 편리함으로 인해 심한 정체가 발생하고 있는 것인데, 시내에서 허용되는 택시의 수가 1,800 대뿐임에도 약 4만 5천 명의 배차 서비스 드라이버가 영업을 하는 상황이므로 심각한 교통 체증이 발생할 수밖에 없음

Transportation Network Company Actvity Report.pdf

ž 택시 수보다 15배 가량 많은 배차 서비스 차량들은 단순히 정체를 일으키는 것을 넘어, 오랜 시간을 거치며 형성된 샌프란시스코의 교통 생태계를 급격히 변화시키고 있음

Ø 시 교통당국은 사태를 정확하게 파악하기 위해 우버와 리프트 등의 업체에 주행 데이터를 제공하도록 요구하고 있지만 현재 데이터는 입수하지 못하고 있음

Ø 원래 주행 데이터는 배차 서비스를 규제하는 캘리포니아 공공 유틸리티 위원회(CPUC)라는 주 정부 기관에 제출되고 있으나, 경쟁에 영향을 미친다는 이유로 양사 모두 데이터의 외부 공개를 반대하고 있고, 이에 대해 CPUC가 비밀 유지권을 인정해 주었기 때문

Ø 정확한 데이터는 아니나 시 당국은 주중 피크타임인 오후 6시 30분에서 7시 사이에는 5,700 대의 배차 서비스 차량이, 금요일 피크 시간대인 오후 7시 30분에서 8시 사이에는 6,500 대의 배차 서비스 차량이 운행된다고 추정하는데, 이는 일일 운행 택시의 15배를 넘는 수준임

Ø 샌프란시스코 전체 인구의 9%가 배차 서비스를 이용하는 것으로 추정되는데, 주중에는 일일 평균 17만 건의 배차 서비스 이용 건수가 발생하는 것으로 보이며, 이는 택시 이용 건수의 12배에 해당하고, 샌프란시스코 전체 차량 운행의 15%에 해당하는 것이라고 함

Ø 정확한 데이터가 공개되지 않아 과연 4만 5천 명의 드라이버가 활동 중인지에 대해 의문이 제기될 수 있으나, 시 당국은 배차 서비스가 드라이버 소유가 아닌 차량이라도 서비스에 이용할 수 있도록 허용하는 것이 문제라고 지적하고 있음

Ø 자기 소유의 차가 없어도 남의 차를 빌려 우버나 리프트 서비스의 드라이버가 되는 사람이 있다는 말인데, 원래 양사 모두 운행이 없는 렌터카를 중개하는 정도에서 시작했으나 남의 차를 빌려 영업하는 것을 허용하며 실제 운행대수가 급격히 늘게 되었다고 시당국은 보고 있음

Ø 이렇듯 배차 서비스 차량 대수가 절대적으로 늘어나면서 샌프란시스코가 오랜 세월에 걸쳐 쌓아온 교통 생태계가 급변하고 있는데, 우버나 리프트의 이용이 훨씬 편리하기 때문에 시내 근거리 이동의 대표적 대중교통 수단인 지하철의 이용자가 줄어들고 있다고 함

Ø 반면 배차서비스 덕에 실리콘밸리와 샌프란시스코를 잇는 ‘캘트레인(Caltrain)’ 같은 중장거리 통근 기차의 이용자는 늘고 있는데, 시내로 들어오기 다소 불편한 역에 내려도 배차 서비스를 이용하면 목적지에 쉽게 도착할 수 있을뿐더러 요금도 택시보다 훨씬 저렴하기 때문

[표 1] 주중 샌프란시스코 시내 차량 운행건수 유형별 점유율(左)과 시민 이동시 수단별 점유율(右)

<자료> TNC data, SFMTA

ž 한편 배차서비스만큼은 아니지만 시 교통당국은 체증 증가의 또 다른 원인으로 온라인 쇼핑이나 배달 서비스들의 경쟁이 치열해 진 점을 지적하고 있음

Ø 최근 주요 대도시에는 아마존닷컴의 신선식품 배송 차량뿐만 아니라, 수퍼마켓에서 신선한 식료품을 대신 구매해 배달해 주는 ‘인스타카트(Instacart)’나 레스토랑의 요리를 배달해 주는 ‘도어대쉬(Doordash)’ 등 스타트업 서비스의 배송 차량도 늘어나고 있음

Ø 신선 배송, 즉시 배송 등을 내세운 스타트업들의 서비스가 인기를 끌게 되면서 배달 차량도 점점 늘어나는 것인데, 이 차량들은 남는 시간을 이용해 아르바이트를 하는 사람들이 소유한 차량이며, 예전에는 주차되어 있을 차들이 운행하게 됨에 따라 교통 체증을 유발하게 되는 것

Ø 배달 차량 대수에 관한 정확한 데이터 역시 현재는 파악하기 어려우나 교통량을 적절하게 규제하기 위해 샌프란시스코 시당국은 배달 서비스에 과금을 검토하고 있음

Ø 차량으로 배달할 때마다 수십 센트 정도를 부과한다는 것인데, 이는 이미 매사추세츠 주에서 시행하고 있는 규제 정책이며, 징수한 금액은 교통체증 완화 정책에 사용된다고 함

Ø 배달 차량에 대한 과금은 서비스 업체가 아니라 반드시 이용자가 부담하게 하는데, 이는 자신의 편리성 추구로 인해 사회적으로 비용이 발생하는 것에 대한 대가를 치르게 한다는 취지임

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1780호(2017. 1. 25 발행)에 기고한 원고입니다. 

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하이브리드 AI로 변신 꾀하는 우버.pdf

[ 요 약 ]

◈ 우버(Uber)는 작년 12월 샌프란시스코에 인공지능 연구소 'Uber AI Labs(우버 AI랩)'를 설립하며, 아울러 AI 벤처기업 'Geometric Intelligence(지오메트릭 인텔리전스)'를 인수한다고 발표

• 우버 AI 랩은 ‘Deep Learning(딥러닝, 심층학습)’과 ‘Machine Learning(머신러닝, 기계학습)’을 중심 테마로 연구 개발을 진행할 계획이라고 함

• 인수한 지오메트릭 인텔리전스의 연구원 15명이 우버 AI랩의 구성 멤버가 되며, 초대 연구소장은 인수 기업의 CEO인 개리 마커스(Gary Marcus)가 맡았음

◈ 우버가 인수한 지오메트릭 인텔리전스는 ‘적은 양의 데이터’를 가지고 알고리즘을 교육할 수 있는 새로운 딥러닝 개발에 집중하고 있는 기업으로 추정됨

• 지오메트릭 인텔리전스에 관한 내용은 언론을 통해 거의 알려져 있지 않은데, 마커스 등이 설립한 이 기업은 논문 등 외부 발표를 하지 않고 스텔스 모드로 연구를 하고 있기 때문

• 단지 마커스가 업계의 유명 인사이사 보니 강연 등을 통해 지오메트릭 인텔리전스에 대한 내용을 간혹 언급할 뿐인데, 이를 토대로 추측해 보면 이 기업은 '적은 양의 데이터'로 딥러닝과 같은 성과를 낼 수 있는 새로운 AI 기법을 개발 중인 것으로 보임

• 일반적으로 딥러닝을 통해 객체를 판정할 수 있게 하려면 대량의 사진 데이터를 가져 와 알고리즘을 교육할 필요가 있음

• 이미 병원 현장에 투입되어 인간 의사를 곧 넘어설 것으로 평가 받고 있는 의료용 AI 등은 방대한 양의 데이터를 토대로 스스로 학습한 결과 만들어 진 것임

• 이에 비해 지오메트릭 인텔리전스는 인간이 사물을 인식하는 것과 같은 방식으로, 적은 양의 데이터만 가지고도 이미지를 판정할 수 있는 알고리즘의 개발을 연구의 주요 테마로 하고 있음

• 소량의 데이터 영문 표현은 'Sparse Data’인데, 이는 데이터 표본 자체가 작은 '희귀 데이터'라는 의미가 아니라, 가능한 많은 데이터를 모아 놓은 빽빽한 데이터 집합이 아니라 '듬성듬성한(성긴) 데이터'라는 뜻임

◈ 우버 AI 랩의 마커스는 기존 딥러닝 방식을 통해 자율운전 차량 알고리즘을 개발할 때의 문제점을 들며, 자신들은 알고리즘 개발 기간을 대폭 단축하는 것이 목표라고 설명.

• 일반적인 딥러닝 방식으로 자율운전 자동차를 개발하려면 주행 중에 발생하는 모든 이벤트에 대해 학습할 필요가 있으며, 이 때문에 비나 눈이 오는 궂은 날의 주행 환경에 대한 데이터의 수집이 필요하게 됨.

• 따라서 일년 내내 날씨가 좋은 캘리포니아 지역을 떠나 다른 지역에서의 주행 시험도 필요하게 되는 것이며, 자동차, 드론, 로봇 등을 포함한 모든 자율 시스템을 개발할 때는 알고리즘 교육에 사용되는 다량 데이터의 확보가 가장 큰 걸림돌이 되는 것

• 지오메트릭 인텔리전스는 바로 이 문제를 해결해 소량의 데이터로 알고리즘을 교육함으로써 개발 기간을 대폭 단축할 것을 목표로 설립되었다는 것이 마커스의 설명

◈ 지오메트릭 인텔리전스의 또 다른 큰 특징은 '하이브리드 AI' 기술을 개발하는 것인데, 딥러닝 뿐 아니라 기존 방식의 AI 개발에도 자원을 집중하고 있음.

• 마커스에 따르면 연구소는 'Bayesian Model(베이즈 모델, 계층 구조의 통계 기법)'과 'Probabilistic Model(확률 모델, 확률분포의 통계 기법)' 등의 연구를 진행하고 있음

• 이들 모델은 딥러닝의 근간을 이루는 기술 중 일부이지만, 딥러닝의 등장으로 그 존재감이 희미해져 가고 있고 연구자들 사이에 인기가 사그라져 가고 있는 것이 사실

• 지오메트릭 인텔리전스는 이런 기존 모델을 개선하고 딥러닝과 함께 사용하는 기법을 개발하며 이를 ‘하이브리드 AI’라 이름 붙이고 있는데, 규칙 기반의 학습 모델(기계학습)과 통계 기법의 학습 모델(딥러닝)을 결합한 접근방식이라 할 수 있음

• 많은 자율운전 차량 개발 업체들이 딥러닝 만으로 알고리즘을 구현하고 있는 반면, 우버 AI랩은 다양한 기법을 혼용하는 것에서 차별성을 모색하려는 것으로 보임

◈ 이런 하이브리드 접근방식의 배경에는, 딥러닝 만으로는 막다른 골목에 다다르게 될 것이라 는 마커스의 뚜렷한 주관이 자리잡고 있음

• 마커스는 딥러닝이 한계에 다다르게 될 수밖에 없는 이유로, 시스템 교육에 많은 양의 데이터가 필요한 반면 적용할 수 있는 분야는 제한된다는 점을 들고 있음

• 실제 세계에서는 많은 데이터가 갖추어져 있는 것이 아니며, 특히 언어 분석과 자율운전 기술에서 이 문제는 더욱 뚜렷이 나타난다고 마커스는 지적함

• 대안적 방법으로 마커스는 심리학, 언어학, 생물학적 관점에서 인간의 인텔리전스에 다가가려 하고 있는데, 마커스 뉴욕대학 교수의 전문 분야가 바로 심리학임

• 우버가 자율운전 알고리즘을 마커스 소장의 하이브리드 AI 기반으로 구성하게 되면, 이미지 인식 쪽은 딥러닝을 사용하여 적은 데이터로 알고리즘을 교육하게 되고, 운전 기술 습득 쪽은 규칙 기반의 학습 모델을 사용하게 됨

• 운전 기술 습득을 위해서는 일반적인 운전 규칙뿐만 아니라 각 지역에 고유한 운전 규칙을 학습할 필요가 있는데, 지역별로 다른 운전 매너의 차이점은 규칙 기반의 학습 모델을 통해 흡수, 수용하게 됨

◈ 우버가 새로운 기술 방식의 AI랩을 설립하게 된 것은, 현재 우버의 자율운전 기술 수준에 대해 우려와 불안의 눈초리가 존재한다는 사실과 무관하지 않아 보임

• 우버는 지난 2015년 2월 자율운전 차량 개발 거점으로 ‘Uber Advanced Technologies Center(우버 선진기술 센터)’를 피츠버그에 설립한 바 있으며, 여기에서 카네기멜론 대학과 공동으로 자율운전 기술 및 지도 제작 기술을 개발하고 있음

• 우버는 작년 9월부터 피츠버그에서 'Self-Driving Uber(셀프 드라이빙 우버)'라는 자율운전 브랜드의 차량을 시험 영업, 즉 실제 손님을 태우는 시험 주행을 전개하고 있음

• 셀프 드라이빙 우버는 볼보(Volvo) XC90 모델 차량에 자율운전 기술을 탑재한 것으로, 누구나 우버 앱을 통해 이용할 수 있는데, 만약 배차된 차량이 자율운전 차량이라면 시험 영업의 취지를 앱으로 통보하여 이용자가 선택할 수 있도록 하고 있음

• 차량 내에 구비된 태블릿이 자동차와 커뮤니케이션 하는 인터페이스가 되는데, 승객이 안전 벨트를 장착하고 태블릿에서 시작 버튼을 누르면 주행이 시작되며, 주행 중에는 차량에 탑재된 각종 센서로 파악한 차량 주변의 이미지를 포함해 운행 상황에 대한 정보가 태블릿에 표시됨

• 무인 주행시 승객을 안심하게 만드는 기능들을 탑재하고 있는데, 태블릿으로 셀카를 찍은 다음 이를 가족, 친구와 공유할 수 있도록 하고 있음

• 셀프 드라이빙 우버는 자동으로 주행하지만 운전자가 탑승해 시스템이 대응할 수 없을 때 운전을 대신하는데, 피츠버그의 시험 영업에서는 자동차가 운전자의 도움 없이 주행할 수 있는 거리가 한정되어 있어 자주 운전자가 개입했다는 평가가 나왔음

• 또한 자율주행 모드에서는 다른 차량에 너무 가까이 붙어 주행하는 등 불안정한 작동들이 있었다고 보고되고 있음

◈ 작년 12월에는 피츠버그에 이어 샌프란시스코에서 셀프 드라이빙 우버의 시험 영업을 시작했는데, 법률 공방에 가려졌지만 여기서도 자율운전 차량의 안전성이 도마에 올랐음

• 셀프 드라이빙 우버가 적색 신호에서 횡단보도를 무단으로 지나간 것이 옆 차선 운전자의 블랙박스에 의해 촬영되었고, 이것이 뉴스에 크게 보도된 것

• 우버는 신호 위반 당시 운전자가 운전을 하고 있었고, 따라서 시스템 오류가 아니라 사람의 잘못이라고 해명했으나 사실을 뒷받침할 만한 근거자료는 제출되지 않았음

[동영상] 적색 신호를 위반하고 횡단보도를 가로 지르는 우버 자율주행 택시

• 한편 자전거 차선이 있는 도로에서 셀프 드라이빙 우버가 불법으로 우회전 하는 문제도 지적되고 있음

• 규정에 의하면 차량 주행 차선에 있다가 점선 구간에서 자전거 레인에 들어선 후 오른쪽 차선에서 우회전해야 하며, 주행 차선에서 곧장 우회전 할 수는 없는 것인데, 우버 차량이 이 의무를 무시하고 있다는 것

• 우버는 이 문제를 인정하고 이미 소프트웨어 버그를 수정했다고 하는데, 구글의 자율주행 차량 ‘웨이모(Waymo)’는 이미 규칙으로 구현하고 있는 기능임

• 이런 문제와 함께 우버와 캘리포니아 정부의 규정 준수 논란이 겹치며, 소비자들은 안전성에 의구심을 갖게 되었고, 전문가들 역시 셀프 드라이빙 우버의 기술 완성도가 낮다고 지적하며 시험 운영은 시기상조라는 우려의 목소리를 표명하고 있음

◈ 우버와 캘리포니아 정부 사이의 법적 논란에 대해서도 우버 측 주장에 모순이 있다는 지적이 많은데, 한마디로 기술적 완성도에 비해 마케팅을 너무 앞세운다는 비판임

• 캘리포니아에서 자율운전 차량을 시험 주행하려면 자동차 운행을 관할하는 ‘Department of Motor Vehicles(DMV, 차량관리국)’으로부터 허가를 받을 의무가 있는데, 우버는 이러한 인가 절차를 밟지 않고 시험 영업을 시작하였음

• 캘리포니아 주정부는 이를 인정하지 않고 시험 차량이 운행정지 명령을 내리는 동시에 등록하지 않으면 시험 주행 차량의 등록을 말소하겠다는 강경 대응을 하였음

• 우버는 자율운전 차량의 시험 승인을 받을 필요가 없다는 견해를 표명했는데, 그 이유는 셀프 드라이빙 우버가 자율운전 차량의 정의에 해당하지 않는다고 보고 있기 때문

• DMV는 자율운전 차량을 '운전자의 제어 없이 운행하는 차량'으로 정의하고 있는데, 셀프 드라이빙 우버는 운전자가 제어하면서 운행하는 차량이기 때문에 이러한 정의에 맞지 않는다는 것이 우버의 주장임

• 즉, 셀프 드라이빙 우버는 고급 운전 지원 기술로 테슬라의 ‘오토파일럿(Autopilot)’과 같은 방식으로 운행을 제어하고 있기 때문에, 테슬라의 오토파일럿 모드 주행에 별도 승인이 필요하지 않은 것처럼 자신들도 허가 받을 필요가 없는 것으로 해석해야 한다는 것

• 우버는 법의 구멍 빠져 나가려 하는 것이 아니라 자율운전 차량 관련 법규를 명확히 하려는 것이라며, 우선 자율주행 차량의 법적 정의부터 명확히 할 것을 요구하고 있음

• 우버의 주장에 대해 캘리포니아 정부는 고급 운전 지원 기술이라면 자율주행 차량임을 강조하지 말 것을 요구했는데, 우버가 거론한 테슬라의 경우 오토파일럿 기능은 어디까지나 시험적인 기능이며 자율주행 차량이 아니라는 점을 표시하고 있음

• 우버가 법규 준수와 관련해서는 스스로 기술적 완성도가 높지 않음을 내세우면서 소비자들에게는 자율주행을 강조하는 것은 모순된다는 것이며, 특히 생명의 안전과 관련된 자동차라는 점에서 엄격한 법 적용을 할 수밖에 없다는 것이 캘리포니아 정부의 입장

• 우버와 DMV는 자율운전 차량의 시험 인증에 대해 후속 협의를 했으나 인증의 필요성에 대한 입장 차이는 좁혀지지 않았고, 이에 따라 DMV는 우버의 시험 차량 16대의 등록을 말소했고 우버는 이튿날 우버의 시험에 호의적인 애리조나로 차량을 이동시켰음

<자료> record

[그림 5] 캘리포니아에서 애리조나로 이동하는 우버 무인 택시

◈ 이런 상황을 감안하면 신설된 우버 AI 랩의 임무는 자율운전 기술을 비약적으로 발전시켜 안전성 논란을 없애고, 궁극적으로 완전한 무인 주행에 도달하는 것이라 할 수 있음

• 캘리포니아 정부와 마찰이 있었지만, 우버가 샌프란시스코에 설립한 AI 랩의 위치도 옮길 것으로 보이지는 않음

• 샌프란시스코는 우버가 맨 처음 사업을 시작한 곳이라는 상징성이 있으며, 도로 환경 면에서도 자전거가 많고 도로는 좁으며 교통량이 많은 곳이므로, 자율주행 차량의 기술 개선을 위해서는 어찌 보면 반드시 테스트를 수행해야 할 조건을 갖추고 있기 때문

• 규정을 굳이 따르지 않은 것도 장차 당국과의 협상을 유리하게 진행하려는 의도가 있다는 분석인데, 우버는 기존 법규나 기존 사업과 충돌을 낳는 사업을 하고 있기 때문에 법령을 자신들에 유리하게 개정하기 위해 규제 당국과 정면 대결을 협상 전략으로 택했다는 것

• 비록 캘리포니아 정부가 주민의 안전을 최우선으로 고려해 엄격히 규정 적용을 했지만, 하이테크 기업이 이에 반발해 떨어져 나갈 수 있다는 것을 보여줌으로써, 장차 안전을 우선으로 할 지 아니면 혁신 기업 육성을 선택할 것인지 압박을 가하게 되었다는 분석

◈ 우버는 AI 랩의 연구 성과를 자율주행 차량에 한정하지 않고 항공, 로보틱스로 확장한다는 계획이며, 이에 따라 우버의 정체성은 2017년을 계기로 향후 크게 탈바꿈할 것으로 예상

• 우버 AI 랩이 샌프란시스코를 떠나지 못할 또 다른 이유는 우버가 AI 랩의 연구 성과를 자율운전 기술뿐 아니라 비행기와 로봇 등에도 적용할 계획이라는 데서 찾을 수 있음

• 우버는 작년 10월 주문형 항공 운송 서비스 'Uber Elevate(우버 엘리베이트)'를 발표하였는데, 파일럿이 존재하지 않는 항공기로서 항공 분야의 셀프 드라이빙 우버로 부를 수 있음

• 우버 엘리베이트는 샌프란시스코와 산호세 사이 70 킬로미터 구간을 15분에 연결한다는 계획인데, 운임은 129 달러로 우버의 고급 세단 차량 서비스인 ‘우버 X’와 유사한 수준이 될 것이라 밝히고 있음

• 우버는 아직 로봇에 대해서는 구체적 제품 계획을 발표하고 있지 않지만, 다른 기업들과 마찬가지로 연구 진척에 따라 조만간 선보이게 될 것이라는데 이견이 없음

• 우버는 2017년을 계기로 운송 비즈니스 기업에서 AI·로보틱스 비즈니스 기업으로 변신을 꾀할 것으로 보이며, 하이브리드 AI를 내세운 우버 AI 랩의 연구성과에 따라 변화의 속도가 정해질 것으로 보임

※ 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