보라빛 소를 만나기 위한 도약

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1835호(2018. 2. 28. 발행)에 기고한 원고입니다.

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차세대 동작 인식 기술 발표 봇물, 소형화∙저전력화가 특징.pdf

[ 요 약 ]

[ 본 문 ]

ž 집적회로 기술 관련 국제 컨퍼런스인 ‘International Solid-State Circuits Conference(ISSCC) 2018’에서 차세대 동작 인식 기술이 잇따라 발표되었음

Ø 손이나 몸의 움직임을 인식하여 기기 조작의 인터페이스로 사용하는 동작(gesture) 인식 기술은 2010년 출시된 마이크로소프트의 동작 입력 컨트롤러 ‘키넥트(Kinect)’를 계기로 대중적으로 알려지기 시작했음

Ø 키넥트는 MS의 게임 콘솔인 X박스와 짝을 이루며 주로 게임 분야에서 활용되었으나, 그 밖에도 직접 기기 조작이 어려운 수술실에서 이용하는 등 점차 응용처가 확산되어 왔음

Ø 최근에는 VR(가상현실)/AR(증강현실) 애플리케이션에서 활용이 적극 모색되고 있기도 하며, 스마트폰이나 헤드마운트디스플레이(HMD)에 동작 인식 기술을 탑재하려는 움직임도 시작되었음

Ø 2월 중순에 샌프란시스코에서 열린 ISSCC 2018 컨퍼런스에서는 이처럼 새로운 분야에 적용될 것을 겨냥한 차세대 동작 인식 기술들이 다수 선보였는데, 신기술들은 이전의 동작 인식 기술에 비해 소비 전력과 비용은 절감하고, 계측 성능은 대폭 강화한 것이 특징임

ž 차세대 동작 인식 기술들은 우선 적외선을 사용하지 않아 전력 및 비용을 크게 절감하고고 있는데, 우리나라의 KAIST가 선보인 손 동작 인식 IC 칩이 대표적

Ø 동작 인식 입력 컨트롤러에서 사용하는 심도 이미지 센서의 경우, 빛을 쐰 후 되돌아 올 때까지의 비행 시간으로 거리를 추정하는 ToF(Time of Flight) 방식이 일반적임

Ø 혹은 특정한 2차원 패턴(도트)광을 대상물에 쏘이고, 촬상 소자가 획득하는 패턴광의 왜곡을 바탕으로 심도를 측정하는 ‘SL(Structured Light)’ 방식을 사용하기도 함

Ø ToF나 SL 방식 모두 비교적 정밀하게 동작을 인식할 수 있지만 적외선을 이용하므로 발광 소자나 수광 소자 등의 광학 소자가 필요하기 때문에, 그 만큼 소비 전력의 증가나 비용 상승으로 이어지기도 쉬움

Ø 이런 문제를 해결하고자 올해 ISSCC에서는 적외선을 이용하지 않는 방법의 제안이 잇따랐는데, 대표적으로 KAIST는 스테레오 카메라를 이용해 전력 소모가 작은 손짓 인식 IC의 프로토타입을 제작하여 선보였음

Ø KAIST는 좌우 한 쌍의 카메라 이미지에 대해 대응점을 탐색하고 시차 정보로부터 이미지의 심도 정보를 얻는 스테레오 매칭 방식을 채택하였음

Ø 스테레오 매칭 방식은 ToF 방식 등에 비해 전력 소모가 작은 장점이 있지만, 손짓의 오인식이 발생하기 쉽다는 문제가 있었는데, KAIST는 손의 식별과 심도 추정에 인공지능 알고리즘의 하나인 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 인식의 정확도를 높였음

Ø 구체적으로는 말하면, KAIST의 방식은 20~40cm의 손 동작 인식 범위에서 추적 오차 (hand tracking error)가 평균 4.3mm 정도에 불과하고, 프로토타입 IC의 소비 전력은 한손 인식 시에 9.02 mW, 양손 인식 시에 31.2 mW로 매우 낮음

Ø KAIST 팀은 프로토타입 IC를 구현한 USB 동글을 스테레오 카메라 장착 노트북에 끼워 손짓을 인식하는 데모를 선보였는데, 가상 공간에 나타난 입방체를 손으로 잡거나 늘리는 모습을 보여주었음

ž 밀리미터파를 이용하여 저전력으로 동작을 인식하려는 기술도 나왔는데, 이런 방식의 데모는 인피니온(Infineon)과 텍사스 인스트루먼트(Texas Instruments, TI)가 선보였음

Ø 인피니온은 ISSCC에 논문을 투고·발표한 것이 아니라, ISSCC의 담당 위원으로 추천 및 승인된 기업이 자사 제품과 기술을 홍보할 수 있는 ‘인더스트리 쇼케이스(Industry Showcase)’를 통해 기술을 공개하였음

Ø 인피니온은 소비 전력 100 mW 미만의 소형(12.5mm × 9mm × 0.8mm) 동작 인식 밀리미터파 레이더(트랜시버) IC를 개발했는데, 측정 거리가 10m로 길다는 점도 특징

Ø TI는 시험 제작한 밀리미터파 레이더용 트랜시버 IC를 사용하여 동작 인식 데모를 보여주었는데, 이 IC는 이번 ISSCC에서 구두 발표된 것으로 주로 자율운전에서 차량 밖의 상황을 감지하기 위해 사용될 것이라고 함

Ø 그러나 TI는 원거리뿐만 아니라 근거리에서도 사용할 수 있음을 어필하기 위해 손가락의 움직임을 인식할 수 있다는 것을 데모 세션에서 선보였는데, 데모는 운전석 주변의 조작 패널에 적용하는 것을 가정한 것이었음

ž 이 밖에도 노르웨이의 스타트업인 ‘엘립틱 랩(Elliptic Labs)’이 인더스트리 쇼케이스에서 초음파를 이용한 동작 인식 기술을 선보였음

Ø 엘립틱 랩은 초음파의 ‘가상’ 센서로 손짓을 인식하는데, 자신들의 인식 알고리즘을 채택한 소프트웨어를 스마트폰에 탑재하면, 전용 센서를 추가하지 않고도 동작 인식을 가능하게 해주기 때문에 ‘가상’ 센서라 부르고 있음

Ø 엘립틱 랩은 이미 스마트폰에 탑재되어 있는 스피커를 초음파 송신기로, 마이크를 수신기로 이용하기 때문에 만약 스마트폰에 여러 개의 스피커가 내장되어 있다면 동작 인식의 정확도는 더욱 높아진다고 함

ž 동작 인식에 사용하는 ToF 방식의 심도 이미지 센서에서도 큰 진전이 있었는데, 마이크로소프트는 이번 ISSCC에서 100만 화소가 넘는 ToF 센서용 수광 소자를 발표하였음

Ø MS가 발표한 이미지 센서의 유효 화소 수는 1024×1024 픽셀, 화소 사이즈는 3.5μm각이며, 이 화소에 초당 30 프레임의 프레임 속도로 작동시킬 경우 소비 전력은 650 mW로 낮은 편이고, 칩 크기는 9.8mm×5.4mm로 65nm 제조 공정에서 만들어진다고 함

Ø 또한 ‘글로벌 셔터(global shutter)’를 지원하기 때문에 빠른 몸짓을 보다 정확하게 인식할 수 있게 된 것도 특징임

Ø 전자제어 셔터에는 롤링 셔터(Rolling Shutter)와 글로벌 셔터 방식이 있는데, 롤링 셔터는 포컬 플레인에 있는 두 개의 차광막을 순차적으로 열고 닫는 구조여서 이미지 센서가 한 라인씩 신호를 읽게 되므로, 뒤로 갈수록 증가된 신호량의 적체 문제가 발생

Ø 반면, 글로벌 셔터는 전체를 동시에 노광시킨 후 한번에 닫아버리는 구조여서 한 프레임의 촬영 시점이 동일하기 때문에 시차에 의한 왜곡이 없는 장점이 있고 동영상 촬영에 보다 적합한 것으로 알려져 있음

Ø 통상 ToF 센서는 손을 빠르게 휘두르는 상태와 같이 빠르게 이동하는 객체가 있는 상황에서 배경광을 노이즈로 인식하기 때문에 거리 측정의 정밀도가 떨어지는 쉬움

Ø ToF 센서용 수광 소자는 통상 두 프레임 간의 차이를 취하여 배경광을 제거하므로, 다음 프레임이 되기 전에 객체가 움직이면 이전 프레임의 객체가 잔상으로 남아 노이즈가 되어 거리 측정 정밀도가 저하되는 것인데, 글로벌 셔터 방식이면 이런 문제가 거의 없어짐

ž MS는 시연을 통해 프로토타입 센서와 레이저 광원을 조합한 ToF 센서에 의한 측정 결과 등을 보여 주었는데, 2013년에 나온 2세대 키넥트 보다 성능이 크게 향상되었음

Ø 고무적인 것은 광원을 포함해도 이 ToF 센서의 소비 전력이 950 mW로 1W를 밑돈다는 것으로, 이는 ‘모바일 기기’에도 탑재될 수 있음을 의미하기 때문

Ø 심도의 불확실성(Depth Uncertainty)은 3000 lux 미만의 밝기 환경에서 측거 범위의 0.2% 미만이었고, 측거 범위는 1024픽셀 × 1024 픽셀로 구동할 경우 0.4~4.2m였으며, FOV(시야각)은 수직과 수평 모두 120도였음

Ø 시연 결과 MS의 새로운 ToF 센서는 2세대 키넥트에 비해 성능이 크게 향상된 것으로 보이는데, 가령 화소 수는 약 4배 이상이며 소비 전력은 크게 낮아졌음

Ø 2세대 키넥트는 ToF 센서의 소비 전력이 컸기 때문에 냉각 기기가 컸고 냉각 팬도 붙어 있었으며, 따라서 키넥트 본체의 크기로는 도저히 모바일 기기에 탑재할 수 없었음

Ø 이에 비해 MS가 데모 세션에서 보여준 프로토타입의 ToF 센서 모듈은 마우스 정도의 크기였기 때문에 기술 발전 여하에 따라서는 스마트폰의 주변기기 나아가 스마트폰에 탑재될 수 있는 가능성을 보여주었음

ž 소형화-경량화-저전력화가 특징인 차세대 동작 인식 기술이 가장 먼저 활용될 분야로는 VR과 AR, 자동차 분야 등이 꼽히고 있으며, 특히 VR 시장의 촉매제가 될 것으로 기대됨

Ø 2016년에 고사양의 HMD들이 속속 선보이며 VR 시장이 본격화될 것이란 전망이 계속해서 제기되고 있으나 아직은 현실화되지 못하고 있음

Ø 여기에는 여러 이유가 있겠으나 센서를 외부에 놓고 HMD가 그 신호를 받아들여 위치와 동작을 인식하는 ‘아웃사이드-인 방식’으로 인한 번거로움도 한 요인으로 꼽힘

Ø 이에 비해 2세대 HMD는 센서 카메라를 HMD의 전면에 배치해 사용자의 위치와 움직임을 인식하는 ‘인사이드-아웃’ 방식을 채택함으로써 PC가 필요 없는 스탠드얼론 형태를 띠고 있는데, 차세대 동작 인식 기술은 더 가볍고 편리한 HMD 출현을 촉진할 것으로 보임

Ø 자동차 분야에서는 운전자의 몸짓을 감지해 전방 주시 태만, 졸음 운전, 운전 중 전화 사용 등에 대한 경고를 알림으로써 안전도를 높이거나, 운전자의 손 동작을 인식해 에어컨을 켜거나 음악을 재생하는 등의 인터페이스를 구현해 편의성을 높여줄 것으로 기대됨

※ 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

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

▶ IITP에서 PDF 포맷으로 퍼블리싱한 파일을 첨부합니다. 가독성이 좋으니 참고하시기 바랍니다.

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

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1779호(2017. 1. 18 발행)에 기고한 원고입니다. 

▶ IITP에서 PDF 포맷으로 퍼블리싱한 파일을 첨부합니다. 가독성이 좋으니 참고하시기 바랍니다.

실리콘밸리 기업 경영자들의 트럼프에 대한 평가 변화 조짐.pdf

[ 요 약 ]

[ 본 문 ]

◈ 트럼프 대통령은 선거기간 중 실리콘밸리 하이테크 기업을 비판해왔으며, 이는 다시 실리콘밸리 업계가 트럼프와 공화당에 거리를 두게 만드는 요인으로 작용하였음

• FBI 수사에 협조하지 않겠다는 애플의 의사결정을 문제 삼아 트럼프는 국민에게 애플의 제품을 구매하지 말 것으로 촉구한 바 있음

• 또한 아마존의 CEO 제프 베조스에 대해 아마존이 독점 금지법에 저촉될 가능성이 있다고 경고했는데, 이는 베조스가 인수한 워싱턴 포스트가 특별취재팀을 꾸려 트럼프에 비판적인 기사를 게재한 데 대한 대응 조치로 풀이되며 논란을 낳기도 했음

• 자유주의적 성향이 강한 실리콘밸리의 경영자는 트럼프의 발언을 자유민주주의에 대한 위협으로 받아들였고, 트럼프의 당선에 위기감을 느끼게 되었음

◈ 그러나 트럼프가 실리콘밸리 최고 경영자들과 가진 서밋을 계기로 상호 이해의 계기가 마련되며 실리콘밸리 최고 경영자들의 자세에 변화가 생기기 시작

• 당선 이후 트럼프는 트럼프 타워에 미국을 대표하는 하이테크 기업 경영자들을 초대해 의견 교환의 장을 마련했는데, 회의는 비공개로 진행되어 내용은 단편적으로밖에 알려지고 있지 않지만, 회의의 전반적인 분위기는 우호적이었던 것으로 알려짐

• 서밋 회의에는 애플, 구글, 페이스북, 아마존, 테슬라, 인텔, 마이크로소프트, IBM, 시스코, 팔란티어 등 11개 기술기업과 6개 투자 기업 등이 참여하였음

• 또한 정권 인수팀도 흉금을 열고 폭넓게 의견을 요구했다고 하며, 이런 개방적인 자세가 최고 경영자들의 호감을 불러 일으켰다는 말도 나오고 있음

• 트럼프와 각을 세웠던 제프 베조스의 경우 서밋 직후, 매우 생산적인 자리였으며 새 정부가 혁신을 통해 많은 일자리를 창출해야 한다는 데 뜻을 같이했다고 만족을 표시

• 이처럼 트럼프가 정권 이행 과정에서 자신의 정책 개요를 설명하기 시작하면서, 일부 기업가는 트럼프가 내세우는 정책이 IT 기업들에게 불리한 것이 아니라 오히려 사업 확대의 기회가 될 것 같다는 평을 내놓고 있음

◈ 트럼프가 기술업계의 유명 인사로 구성된 자문위원회를 설립한 것도 실리콘밸리 경영자들의 태도에 변화를 가져온 중요한 요인임

• 트럼프가 만든 자문위원회 ‘전략과 정책 포럼(Strategic and Policy Forum)’은 경제 정책 입안을 위해 각계의 폭넓게 의견을 듣기 위한 통로로서 기능하게 됨

• 위원회는 18명으로 구성되었는데, 회장은 대형 투자기업 블랙스톤의 CEO 슈바르츠만이 맡았으며, 자문 위원에는 우버의 트래비스 캘러닉 CEO, 테슬라와 스페이스X를 이끌고 있는 일론 머스크, IBM의 지니 로메티 CEO 등이 포함되어 있음

• 자문위원들은 차세대 교통, 자율운전 기술, 신 재생에너지, 우주 개발 등에 대해 조언할 것으로 보이며, 트럼프의 이런 행보 속에 실리콘밸리 기업 경영자들은 새 정부 출범에 대해 가졌던 위기감을 기대감으로 바꿔 나가기 시작한 것으로 보임

◈ 기업 경영자들이 트럼프에 기대하고 있는 것은 세제 개정과 규제 완화로, 트럼프는 규제 완화를 위해 지금까지의 정책 방향에서 크게 선회할 것임을 표명하고 있음

• 규제 완화는 주로 금융 및 에너지 산업을 대상으로 하고 있으며, 이와 관련된 기업의 주가는 기대감에 연일 상승하고 있는 상황

• 하이테크 산업에 대해 특별히 언급하고 있지는 않지만, 트럼프의 새 정부는 실리콘밸리와 관련성이 높은 FDA(식품의약국)와 FAA(연방항공국)의 규제 완화를 위해 적극 움직이고 있는 것으로 알려져 있음

◈ 실리콘밸리에는 바이오 및 메디컬, 헬스케어 관련 기술기업의 수가 급증하고 있는데, FDA의 규제 완화는 유전자 분석 사업 분야 등의 발전에 큰 영향을 미칠 것으로 전망

• FDA는 HHS(미국 보건복지부)의 산하 조직으로 식품 및 의료 관련 행정을 주관하는데, FDA는 특히 국민의 건강을 지키기 위해 강한 리더십을 발휘하는 것으로도 유명함

• FDA는 신약의 허가에 엄격한 규칙을 마련하고 있지만 트럼프의 새 정부는 이를 ​​완화할 것이라는 전망이 확산되고 있는데, 승인 절차가 완화된다면 당연히 의약품 기업들의 사업 추진은 보다 쉬워지게 됨

• 23andMe는 수집한 유전자 정보를 인공지능(AI)으로 분석하여 유전자 변이와 질병의 관계를 규명하는 기술을 개발하고 있는데, 이처럼 유전자 데이터에서 통찰력을 이끌어내는 기술은 신약 개발에도 큰 기여를 할 것으로 기대되고 있음

• 신약 개발은 성공하기만 하면 부가가치가 매우 높아, 블록버스터 신약의 경우 수조 달러의 라이선싱 수입이 가능하다고 알려져 있음

◈ 마찬가지로 FAA의 규제 완화는 드론의 다양한 산업에의 활용 등 무인 항공기 산업의 발전을 촉진할 것으로 기대되고 있음

• FAA는 DOT(미국 교통부)의 산하 기관으로 민간 항공기의 운항을 관할하며, 항공기의 관제 업무 및 무인 항공기 운행 규칙 설정 등을 주요 임무로 하고 있음

• FAA는 무인 항공기 비행에 대해 엄격한 규정을 내세워 개인 소유의 무인 항공기가 항공기 운행 및 주민 생활에 피해를 주지 않도록 규제하고 있으며, 동시에 기업이 드론을 상용 비행하는 데에도 엄격한 조건을 정하고 있음

• 구글 역시 고속으로 비행하는 무인 항공기 ‘프로젝트 윙(Project Wing)’의 개발을 호주에서 전개하고 있는데, 자국 제조업의 회복을 내세운 트럼프는 FAA의 규제를 완화함으로써 해외로 나가지 않고 미국에서 드론 산업을 성장시키게 하겠다는 의향을 내비치고 있음

• 단, FAA는 아직까지 엄격한 규제를 유지하겠다는 자세를 보이고 있어, 트럼프 정부와 충돌이 불가피하해 보이는데, 드론 규제가 어디까지 완화될 수 있는지 아직까지 명확히 가늠하기 어려운 가운데 산업계는 트럼프의 지도력에 기대를 모으고 있는 형국

◈ 같은 맥락으로 자율주행차 관련 규정을 제정하는 DOT(미국 교통부)의 규제 완화가 자율주행차의 본격적인 상용화 시점을 앞당길 수 있을 지도 기술기업들의 초미의 관심사

• 오바마 정부에서 진행해 온 자율운전 차량의 운행 지침 마련 업무는 아직 진행 중이며 트럼프의 새 행정부에서 틀을 갖추어야 하는 상황임

• 트럼프 자신은 아직 자율운전 차량에 대해서는 입장을 아직 표명하고 있지 않지만, 새 정부의 의향을 반영한 규제를 처음부터 다시 개발할 것으로 보임

• 트럼프의 기술 고문으로는 트래비스 캘러닉과 테슬라와 일론 머스크가 임명되었다는 사실은 트럼프 행정부가 차세대 운송수단에 강한 관심을 보이고 있음을 시사함

• 새 정부 하에서 자율운전 차량의 규제 완화가 진행되어 기술 개발이 가속화 될 환경이 갖추어 질 것인지, 2017년은 자율주행 업계에 중요한 해가 될 전망

◈ 트럼프가 인프라 정비를 위해 1조 달러의 투자를 실시하겠다고 약속한 것에 대해서도 기술기업들은 큰 관심을 갖고 있는데, 실제 예산 심의가 이루어질 것인지는 좀 더 지켜보아야 함

• 인프라 정비는 도로 정비를 중심으로 교통, 전력 네트워크를 현대화하는 것으로, 스마트 시티와 자율운전 차량도 포함될 것으로 알려져 있으며, 이미 스마트 그리드 등 네트워크 기업의 주가가 상승하고 있음

• 인프라 정비에는 정보통신 기술은 필수이기 때문에 하이테크 기업들은 상당한 수혜를 입을 수밖에 없는데, 실제로 DOT는 이미 스마트 시티 구축을 위해 주요 도시는 물론 구글과 연계하여 도시의 현대화를 추진하고 있는 중

• 트럼프는 취임 후 100일 이내에 의회에 인프라 정비 법안을 제출한다는 계획이었지만, 지금은 살짝 톤다운 하고 있어 실제로 이루어질 지는 좀 더 지켜볼 필요가 있기는 함

• 연방 의회가 소집되었으나 오바마케어(의료보험제도 개혁법) 철폐를 위한 결의안과 세제 개정 법안이 먼저 심의될 예정이며, 인프라 정비에 관련한 1조 달러의 지출과 예산의 균형 이슈에 대한 국회의 심의 과정에서는 많은 우여곡절이 예상됨

◈ 실리콘밸리는 힐러리 클린턴을 지지하고 트럼프의 정책과는 접점이 없는 것으로 비춰졌으나, 트럼프 정부의 윤곽이 어느 정도 보이기 시작하며 양자의 공통점이 부각되고 있음

• 트럼프와 주요 각료들 대부분은 직업 정치인이 아니라 이른바 외부인들로, 정치에는 문외한이지만 워싱턴에 새로운 바람을 불어 넣으며 정치판을 바꾸려 하고 있음

• 실리콘밸리가 소위 파괴적 혁신(disruptive innovation)으로 기존 산업을 파괴하고 있는 것과 같이, 많은 논란이 있음에도 불구하고 트럼프 역시 워싱턴의 낡은 정치를 파괴하고 새로운 가치를 창출할 것이라는 기대를 받고 있음

• 한마디로 창조적 파괴가 실리콘밸리와 트럼프를 잇는 공통점으로, 겉보기와 달리 양자는 궁합이 잘 맞지 않겠냐는 분석인 것

◈ 반면, 이런 관점에 대해 트럼프의 지향점이 과연 창조적 혁신에 있는 지에 대해 근본적인 비판의 목소리를 내는 실리콘밸리 관계자들도 많음

• 당장 기술 기업 내부 직원들이 비판의 목소리를 내고 있는데, 엔지니어들 대부분은 기업의 경영자들이 트럼프에 투항했다며 실망의 목소리를 내고 있음

• 선거 기간 동안 트럼프를 맹비난했으면서 정작 서밋에서는 트럼프에 논쟁을 걸며 도전하는 모습은 볼 수 없었다며, 최고 경영자들의 변절에 많은 엔지니어들은 실망하고 있음

• 새로운 트럼프 정부 하에서 기업이 사업을 확대 할 수 있는 기회를 맞이할 수 있다고 이해하는 직원들도 있지만, 현실과 이상의 불일치 사이에서 고민하고 있는 것이 어쩌면 지금의 실리콘밸리 상황을 정확히 표현하는 것이라 할 수 있음

◈ 실리콘밸리는 선거 직후의 깊은 실망감에서 회복되고 있는 것처럼 보이나 아직 예단하기는 어려우며, 점차 가시화 될 트럼프의 행보에 어떻게 임기응변 하는가 관건이 될 전망

• 실리콘밸리에는 트럼프가 새 대통령이 된다면 혁신의 흐름이 끊어질 것이라는 깊은 불신이 있어 왔기에 선거 결과를 받아들이지 못하는 분위기가 있었음

• 그러나 트럼프 시대에도 최악의 사태는 피할 수 있을 것 같다는 판단이 점차 늘어나며 실리콘밸리는 선거 직후의 충격에서 회복하고 있으며, 일각에서는 오히려 트럼프가 실리콘밸리의 발전에 순풍이 될 수 있을 것이라 기대하는 모습도 보이고 있음

• 트럼프가 자리 창출 공약을 지키려면 IT업계의 도움이 필요함을 인식해 기술업계와 ‘잠정 휴전’에 들어간 것일 뿐, 트럼프와 실리콘밸리의 갈등이 하루아침에 사라질 것으로 기대하기는 어렵기 때문

• 실리콘밸리 입장에서는 트럼프 행정부가 단기적인 유화 제스처를 넘어 지속적인 성장을 위한 정책을 설계할 수 있을 지에 대한 확신이 서기 전까지 전폭적인 협력과 지원을 실행에 옮기기는 쉽지 않을 것임

• 트럼프 시대에 불확실성이 높아질 것이라는 전망과 비즈니스 마인드로 풀면 오히려 확실하다는 전망이 아직 엇갈리는 가운데, 트럼프 시대를 보내야 할 실리콘밸리에는 변화하는 정책에 적절한 임기응변으로 대응하는 능력이 무엇보다 요구될 것으로 보임

※ 다음 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1756호(2016. 7. 27 발행)에 기고한 원고입니다. 

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소프트뱅크 ARM 자율주행차용 프로세서.pdf

◈ ARM 인수 관련 기자회견에서 소프트뱅크 손정의 사장은 소프트뱅크 그룹은 기술의 패러다임 전환 초기에 반드시 큰 투자를 해왔으며, 이번 투자도 마찬가지라고 설명

• 프로세서 설계업체인 영국의 ARM 홀딩스를 약 240억 파운드(약 3.3조 엔)에 인수하기로 했다는 발표 직후 열린 기자회견에서, 손정의 회장은 다음 패러다임 변화는 IoT(사물인터넷)이며, 미래를 위해 과감히 실행에 옮겼다고 인수 배경을 설명

• 지금까지 소프트뱅크 그룹은 PC가 등장한 1980년대에는 소프트웨어 유통 기업인 소프트뱅크를 창업했고, 인터넷이 등장한 1990년대 중반에는 야후!에 투자했으며, 광대역이 등장한 2000년대 초반에는 야후! BB를 시작했고, 모바일 인터넷이 등장한 2000년대 중반에는 보다폰 일본 법인을 인수한 바 있음

• 손정의 사장은 IoT는 이에 필적하는 패러다임 전환이라 주장하며, 모바일 뿐만 아니라 가전, 자동차, 인프라 등 모든 물건에 반도체가 탑재되는 IoT 시대에 ARM의 프로세서 판매 수량 및 매출은 폭발적으로 증가할 것이기에 ARM 인수를 결정했다고 설명

◈ 손정의 사장은 인수 협상을 시작한 것은 불과 2주일 전이지만, ARM에 대한 동경은 10년 전부터 품고 있었다고 밝힘

• 지금까지 인수를 시도하지 않았던 것은 그럴 만한 현금이 없었기 때문이었는데, 알리바바의 지분을 일부 매각하는 등 현금을 확보할 수 있게 되면서 인수 논의를 시작했다는 것

• 소프트뱅크는 올해 3월말 기준으로 2조5천억 엔의 현금자산을 보유하고 있었는데, 최근 핀란드 게임업체 수퍼셀의 지분을 텐센트에 매각했고, 알리바바와 겅호온라인의 지분도 매각하면서 약 2조 엔의 현금을 추가 확보하게 되었음

• 소프트뱅크의 ARM 인수대금인 3조 3천억 엔은 현금보유고의 70%에 달하는 큰 금액이며, 인수자금 조달을 위해 미즈호 은행과 한도 1조 엔 규모의 단기 차입계약을 추가로 체결하면서 부채 규모가 더 늘어나게 됨에 따라 신용등급 강등 가능성

도 거론되고 있음

• 이런 부담을 안고서 대규모 M&A를 감행한 것은 그만큼 손정의 사장이 IoT에 과감히 배팅하고 있다는 것을 보여줌

◈ 손정의 사장은 ARM의 기술이 적용될 향후 유망 시장으로 ‘자율운전 자동차용 프로세서 시장’과 ‘서버 시장’을 꼽았음

• ARM의 프로세서는 2015년 말 기준으로 스마트폰용 프로세서 시장의 95%, 스마트폰과 태블릿 및 노트북을 합한 모바일 프로세서 시장에서 85%의 시장점유율을 확보하고 있음

• 최근에는 ARM의 프로세서가 가전 기기에 내장되는 등 스마트 기기 이외 분야에도 확산되기 시작했으며, 드론 같은 새로운 IoT 장치에도 사용되고 있음

• 자율운전 자동차용 프로세서 시장에 대해 손정의 사장은 ‘자율운전 자동차를 실현하기 위해서는 통신과 기계제어 등 다양한 기능을 제공하는 프로세서가 필요하기 때문에, 향후 성장 기회가 매우 많다’고 전망

• 실제로 2015년 10월 퀄컴이 ARM 아키텍처를 채택한 서버 프로세서를 출시하는 등 서버 분야에도 ARM 아키텍처가 퍼지기 시작하고 있는 상황

◈ 소프트뱅크 그룹은 인수 후 ARM을 완전 자회사화 하고 ARM의 상장을 폐지하되, 인수 후에도 ARM이 독립적인 기업으로 남을 것이며 본사도 영국 캠브리지에 유지할 것이라 발표

• 본사를 유지하는 것은 캠브리지 주변에 ARM 프로세서 개발과 관련해 양질의 생태계가 형성되어 있기 때문

• 손정의 사장은 향후 5년 이내에 ARM 영국의 직원 수를 2배로 늘릴 계획이라고 말했는데, 이는 그냥 하는 말이 아니라 꼭 그렇게 되도록 노력하겠다는 뜻임을 강조

• 또한 ARM을 인수를 통해 소프트뱅크 그룹은 ARM이 새로운 성장분야인 ‘기업 및 임베디드 인텔리전스(Enterprise and Embedded Intelligence)’ 분야에서 라이선스를 먼저 획득할 수 있도록 기여하거나, ARM의 장기 투자전략을 지원할 수 있게 될 것이라 설명

• 반도체 업계 전문가들은, 모바일과 IoT는 ARM의 세상이라 부를 정도로 대부분 반도체 업체들이 ARM 기술을 사들여 쓰고 있기 때문에, 한 업체가 ARM을 인수하고 기술을 독점할 경우 반도체 생태계 전반에 큰 혼란이 있을 수 있다는 점을 우려

• 소프트뱅크의 사업 포트폴리오로 보면 그간 반도체 영역에는 발을 들여놓지 않았기 때문에 기술 독점의 우려는 없어 보이지만, 소프트뱅크가 ARM 인수를 마무리한 뒤 일정 시간이 지나 다른 기업, 특히 중국 쪽에 매각한다면 문제가 될 수 있다는 지적도 나오고 있음

• 소프트뱅크는 크고 작은 M&A를 성사시킨 뒤 인수기업을 키워 되파는 형태로 덩치를 불려왔기 때문에, ARM을 인수한 뒤 기술을 독점하고자 하는 국가, 혹은 기업에 되판다면 세계 반도체 생태계가 혼란에 빠질 수도 있다는 것

※ 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