※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1836호(2018. 3. 7. 발행)에 기고한 원고입니다.


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구글 자율운전차의 강력한 대항마로 부상한 GM의 ‘크루즈 AV’.pdf



[ 요 약 ]


제너럴 모터스(GM)는 2019년 양산을 목표로 완전 자율주행 자동차 크루즈 AV(Cruise AV)의 개발과 테스트에 박차를 가하고 있음크루즈 AV는 자율주행차 기술을 선도하고 있는 구글 웨이모(Waymo)를 겨냥해 대항마로 개발 중인 모델임. IT 대기업과 스타트업들이 각광받고 있는 자율운전 개발 경쟁에서 GM은 그 동안 존재감이 없었으나전문가들은 크루즈 AV가 GM은 흘러간 과거의 거인이라는 낙인을 지울 만큼 상당한 실력을 품고 있는 것으로 보고 있음



[ 본 문 ]


ž 제네럴 모터스(GM)2018 1월 미국 교통부(DOT)운전대와 페달이 없는 자율운전 자동차의 도로 주행 허가 신청서를 제출하였음


Ø 신청서에 따르면 조작부가 없는 GM 차량의 자율운전 수준은 미국 자동차기술협회(SAE)가 정의한 6단계 중 5단계인 레벨 4'에 해당하는 것으로 보이며, 제한된 조건에서 완전 자율운전의 실현을 테스트 하려는 것으로 보임


<자료> General Motors


[그림 1] 무인차량 크루즈 AV의 내부


Ø GM이 내건 조건 중 하나는 주행 지역을 좁힌다는 것인데, 고정밀 지도 데이터가 구축되어 있고 실제 차량 테스트와 분석에 의한 시뮬레이션 주행 시험을 반복해 왔던 이미 잘 알고 있는 지역에서만 주행하겠다고 밝혔음


Ø GM 2019년에 자율운전 차량의 양산을 시작한다는 계획인데, 양산 초기 판매 모델은 웨이모(Waymo)와 비슷한 형태, 즉 차량 공유나 카풀 등 배차 서비스 기업들의 업무 차량으로 공급될 예정임


ž GM은 크루즈 AV가 배차 서비스와 결합될 경우, 보다 많은 사람들이 자율운전 차량을 경험함으로써 이해도가 높아질 것으로 기대한다는 입장을 밝히고 있음


Ø 크루즈 AV가 배차 서비스에 이용될 경우 사용자는 스마트폰으로 무인 차량을 호출하게 되고, 승차지는 목적지는 제한된 범위 내에서 선택하는 형태가 될 것으로 보임


Ø 웨이모에 이어 GM도 배차 서비스를 우선 타게팅 하는 것은 미국에서 배차 서비스 이용자가 급격한 증가하고 있기 때문으로, 서비스 업체 입장에서는 크루즈 AV를 배차 서비스와 조합하며 운전자 확보 없이도 이용자를 쉽게 늘릴 수 있는 이점이 있음


Ø 또한 GM에 따르면 배차 서비스에 크루즈 AV를 공급할 경우 불특정 다수의 사람이 탑승할 기회를 갖게 되므로, 보다 많은 사람들이 자율운전 기술에 대해 직접 경험하고 안정성과 편의성을 판단할 수 있게 되는 마케팅 효과를 기대할 수 있음


ž 배차 서비스에 크루즈 AV를 우선 공급하는 것이 자동차를 최대한 팔아야 하는 GM에 손해가 될 수도 있으나, 신차 시장이 줄어드는 상황에 적극 대응하기 위한 것으로 보임


Ø 크루즈 AV은 부품 비용이 동급 엔진의 차량 모델에 비해 수천만 원은 높기 때문에 판매가가 높을 수밖에 없으며, 따라서 개인에 판매할 경우 살 수 있는 고객의 수는 제한됨


Ø 부품 가격이 높은 이유는 크루즈 AV에 탑재하는 주요 환경 인식 센서의 수 42개에 이르고 고성능 컴퓨터도 여러 대 탑재되기 때문


Ø 또한 운동제어부의 부품 모두 어느 한 계통이 고장 나도 정상적으로 주행할 수 있는 기능안전(Fail Operational) 방식으로 되어 있어 부품 수가 크게 늘어나기 때문


Ø 게다가 크루즈 AV는 쉐보레(Chevrolet) 브랜드의 전기자동차 볼트(Bolt)를 기반으로 개발 중인데, 볼트는 소형차이지만 고가의 대용량 배터리를 탑재하고 있어 판매 가격이 유사 차종에 비해 약 3 7천 달러 가량 높은 편임


<자료> General Motors


[그림 2] 볼트 EV 기반의 크루즈 AV


Ø 크루즈 AV의 가격이 개인이 구매하기엔 부담스럽지만, 배차 서비스 업체라면 운전자 인건비가 들지 않고 가동 시간을 늘릴 수 있는 장점을 기대할 수 있어 추가 매입 가격이 얼마나 단기간에 회수될 지는 두고 봐야 하지만 수요는 있다는 평가


Ø GM 입장에서는 배차 서비스 업체에 차량을 판매하는 것이 개인들에게 판매하는 것에 비해 손해이지만, 당장은 개인 수요가 불투명해 배차 서비스 업계에 마진을 낮추더라도 대량으로 공급하는 전략을 택할 것이란 게 자동차 산업 애널리스트들의 전망임



Ø 한편 이윤이 낮아짐에도 GM이 배차 서비스용 무인 차량을 우선 개발하는 것은 배차 서비스로 인해 향후 미국의 신차 시장이 줄어들 것으로 전망되기 있기 때문이란 분석도 있음


Ø KPMG에 따르면 2030년 미국의 신차 판매 대수는 1,620만 대로 2016년에 비해 130만 대가 줄어들 것으로 예측했는데, 내역을 보면 배차 서비스 등과 결합된 무인 차량이 300만대 규모로 성장하는 반면 세단 등 개인 소유 차량은 약 420만 대로 크게 줄어든 전망


Ø 만약 예측대로 시작이 변해간다면 개인 대상 판매가 중심인 GM 등 자동차 업체에 타격이 클 것이며, 게다가 웨이모를 비롯한 IT 대기업들이 새롭게 성장하는 시장을 선점할 것이기 때문에, GM으로서는 무인 택시 개발이 공격인 동시에 방어 전략인 측면이 있음


<자료> KMPG


[그림 3] 2030년 미국 신차 시장 전망


ž 구글 등에 가려져 잘 알려지지 않았지만 GM의 자율운전차 연구개발의 역사는 오래 되었으며, 자동차 업계에서는 자율운전 연구의 선구자로 인정받고 있음


Ø 80년 전인 1939년 뉴욕 국제 박람회에서 GMFuturama(퓨처라마)라는 제목의 세밀한 디오라마 연출을 통해 고속도로를 자동으로 달리는 자동차의 미래 이미지를 선보인 바 있는데, 자율주행이 IT 기업에 의해 제시된 개념은 아님을 엿볼 수 있음



Ø 비교적 최근에도 자율운전 기술의 전환점에 GM이 밀접한 관련이 있는데, 치열한 기술 경쟁의 계기가 된 2007DARPA(방위고등연구계획국) 개최 자율운전차 경주 대회에서 우승 한 카네기 멜론 대학에 차량을 제공하고 개발을 도운 곳이 GM이었음


Ø 그러나 당시 카네기 멜론 팀의 개발 리더였던 크리스 우름슨은 대회 종료 후 구글에 들어가는데, GM도 초빙했다고 하나 구글에 납치되다시피 했다는 후문이며, 이런 배경을 놓고 보면 GM에게 구글은 악연의 적수라 할 수 있음


ž GM은 크루즈 AV의 개발에 있어 안전성과 신뢰성을 중시하고 있음을 강조하고 있는데, 자동차 양산 경험이 없는 웨이모와 차이를 가장 잘 보여줄 수 있는 지점으로 보기 때문


Ø GM은 크루즈 AV 1983년 설립된 미시간주 오리온 공장에서 양산할 계획인데, 수십 년에 걸쳐 발전시켜 온 설비 및 공정을 통해 생산함으로써, 자체 자동차 공장이 없는 웨이모 등 ICT 기반 신흥 자동차 업체들과 차별성을 보여준다는 전략임


Ø 실제 안전성과 신뢰성은 자율운전 자동차의 판매에서 가장 중요한 요소가 될 가능성이 높은데, 가트너의 2017년 설문 조사에서 55%의 응답자가 기술적인 결함에 대한 불안을 이유로 자율운전 자동차를 타고 싶지 않다고 답했음


Ø 이는 자동차의 안전성이 곧 생명과 직결되기 때문으로, 향후 안전성과 신뢰성에 관해 소비자의 마음을 얻을 수 있는지 여부가 자율운전 차량의 매출을 크게 좌우할 것임을 시사


Ø GM은 개발 방식에 있어서도 웨이모에 비해 안전성과 신뢰성에서 우위에 있다고 어필하고 있는데, 하드웨어와 소프트웨어를 모두 자사에서 개발한다는 것을 근거로 들고 있음


Ø GM과 달리 현재 웨이모는 분업 체계를 선택하여, 웨이모가 소프트웨어를 담당하고 파트너인 미국 피아트·크라이슬러·오토모빌스(FCA)가 차량의 개발과 생산을 담당하고 있음


Ø 이에 대해 GM은 방대한 소프트웨어와 수만 개 부품의 하드웨어로 구성되는 자율운전 차량의 특성상, 분업은 신뢰성 높은 시스템의 개발과 평가를 원활하게 진행하기가 어려운 방식이라 주장하고 있음


Ø GM 2016년에 자율운전 소프트웨어를 개발업체인 크루즈 오토메이션(Cruise Automation)을 약 10억 달러에 인수해 GM 내부로 포섭한 바 있음


Ø 이를 통해 하드웨어와 소프트웨어 팀 간의 긴밀한 협력을 통해 모든 시스템의 잠재적인 고장 패턴을 분석하여 안전하고 신뢰할 수 있는 무인 자동차를 생산할 수 있게 되었다는 것을 자신들의 장점으로 어필하고 있음


ž 주행 성능 면에서도 GM은 웨이모에 대해 우위라고 은근히 주장하는데, 2019년에 시작할 배차 서비스를 주행 환경이 복잡한 도심에서 시작할 것임을 내비치고 있기 때문


Ø 웨이모는 2018년부터 애리조나주 피닉스의 교외 지역에서 무인 차량을 이용한 배차 서비스를 정식 시작할 계획인데, 피닉스는 도심에 비해 교통량이 적고 도로 정비가 잘돼 있기 때문에 사고가 일어날 가능성은 상대적으로 낮은 지역이라 할 수 있음


Ø GM은 상용화 시점은 웨이모에 비해 늦었지만 교외에서 서비스를 하는 웨이모에 비해 주행 성능은 자신들이 뛰어나다는 것을 보여주려 하고 있음


Ø GM은 도로 주행 시험 허가 신청서와 함께 공개한 자료(☞클릭) 를 통해 도심인 캘리포니아주 샌프란시스코와 교외 지역인 피닉스 근교의 교통 환경이 어떻게 차이 나는지를 의도적으로 강조하였음


Ø 긴급 차량의 운행대수나 좌우 회전 교차로의 수가 샌프란시스코에 훨씬 많다는 것을 강조한 것인데, 주행 환경이 쉬운 피닉스에서 서비스를 시작하는 웨이모를 강하게 의식한 것이 분명해 보임


Ø GM은 현재 샌프란시스코 이외에 미시간주 디트로이트에서 도로 주행 테스트를 하고 있는데, 향후 대도시 뉴욕에서도 테스트를 시작할 예정이며, 도심 중심의 주행 테스트에 주력함으로써 웨이모를 추격한다는 전략임


[1] GM과 웨이모의 자율주행 테스트 환경의 비교(자율주행 1천 마일 당 빈도)

운행 조작/시나리오

샌프란시스코(GM)

피닉스 교외(웨이모)

비율

좌회전

1,462

919

1.6:1

차선 변경

772

143

5.4:1

공사로 인한 차단 차선

184

10

19.1:1

반대편 차선을 이용한 통행

422

17

24.3:1

공사 현장 주행

152

4

39.4:1

응급 차량

270

6

46.6:1

<자료> General Motors


Ø 반면 GM은 자율주행 테스트 총 주행거리를 밝히고 있지는 않은데, 주행거리는 지금까지지 누적 400만 마일을 테스트한 웨이모가 자신들의 안전성과 신뢰성을 어필하는 요소로 강조하는 포인트이고, GM이 단기간에 따라잡기란 불가능하기 때문


ž GM의 기술에서 핵심 개념은 중복 설계(Redundancy)인데, 안전과 신뢰성을 위해 주요 기능의 구동이 실패한 경우에도 주행을 계속할 수 있는 구조를 갖추고 있음


Ø IT 시스템 구축에서 중복 설계(리던던시)는 비용을 높이더라도 무중단 가동 환경을 만드는 것인데, 트레이드-오프 관계에 있는 비용과 안전성의 두 요소를 놓고 GM은 자율운전차 판매에서 안전이 가장 중요하다고 생각해 비용을 높여 안전성을 선택한 것으로 보임


Ø GM에 따르면 크루즈 AV의 자율운전 시스템에는 인식(Perception)-주행 계획(Planning)-차량 제어(Control)의 세 가지 주요 기능이 있는데, 모두 중복 설계 되었다고 함


Ø 예를 들어 인식 기능은 차량 주변 객체의 위치와 속도, 방향, 종류를 계산하는 것인데, 핵심은 차량 주위 360도를 인식하는 센서 군으로, 작동 원리가 다른 3 종류의 센서를 사용하는 것에 더해 동일한 장소를 복수의 센서로 감지하도록 중복 설계하였음


ž 크루즈 AV는 라이더(LIDAR, 적외선 레이저 센서) 5, 카메라 16, 밀리파 레이더 21개를 탑재했는데, 한 센서가 작동하지 않아도 다른 센서로 주위 360도 인식 기능을 유지함


<자료> GM


[그림 4] 크루즈 AV 지붕의 5대 라이더 센서


Ø 3종류의 센서 중 핵심은 라이더로, 라이더 하나 만으로도 안전하게 주행할 수 있는 기본 기능을 구현할 수 있는데, GM 2017 10월 라이더를 개발하는 스타트업 스트로브 (Strobe)를 인수하고 기술 고도화에 투자하고 있음


Ø 밀리파 레이더는 주로 이동하는 물체의 감지를 담당하며 라이더를 지원하는데, 전파의 반사에 의해 차량과 이동하는 객체의 상대 속도를 측정하는 데 강점이 있음


Ø 라이더와 밀리파 레이더는 각각 레이저()와 전파를 이용해 측정 원리가 다르기 때문에 레이저의 반사율이 낮은 경우 전파의 반사로 보충하는 보완 관계가 형성됨


Ø 카메라는 물체의 색상과 모양을 고화질로 감지 할 수 있어 거리와 속도를 감지하기 보다 주로 물체의 분류와 추적에 사용하지만, 여러 대의 카메라로 거리를 감지하는 기능을 갖출 수 있어 라이더가 구동하지 않을 경우 어느 정도 기능을 대체할 수 있음


Ø 인식 기능에는 센서 군에 의한 물체 감지 외에도 자기 위치 추정(Localization) 기능이 포함되는데, 이는 자율운전의 근간으로 만일 실패하여 추정의 정확도가 크게 떨어지면 자율운전이 불가능하므로 GM은 여러 방법으로 추정이 가능하도록 중복 설계하고 있음


Ø 가령 내비게이션 기능에서는 일반적인 GNSS(위성위치확인시스템)와 자이로 센서를 결합하는 방법과 라이더 등으로 측정한 특징물과 고정밀 지도 데이터의 위치를 ​​대조하는 방법 등을 동시에 이용해 자기 위치를 추정하고 있음


ž 인식 결과를 바탕으로 주행 계획을 수립하게 되며, 여기에서 중요한 것은 행동예측과 보이지 않는 영역에 대한 고려인데, GM은 이 기능에 딥러닝을 적용하였음


Ø 주행 계획에는 내비게이션과 마찬가지로 목적지까지의 경로를 계산하는 매크로 주행 경로 결정과 사고 확률을 줄이기 위한 마이크로 주행 경로 결정이 포함되는데, 최근 중요성이 강조되는 것은 마이크로 주행 경로 결정임


<자료> GM


[그림 5] 마이크로 주행 경로의 결정


Ø 마이크로 주행 계획은 우선 센서에서 인식한 주변 객체의 3 차원 모델을 구축해 정밀 지도 데이터에 가상으로 배치한 다음 객체의 종류와 속도 등의 계산 결과를 바탕으로 지도 데이터에서 객체 모델의 움직임을 예측하는 것임


Ø 차량과 보행자, 트럭, 자전거 등의 종류에 따라 움직이는 방법이 매우 다양하기 때문에 이를 고려하여 행동 예측에 반영시키게 됨


Ø 그런 다음 인식 기능으로 계산한 주행 한계의 결과와 조합하여 차량이 달릴 범위를 결정하게 되는데, 주행 가능 범위 내에서 사고의 위험이 낮고 빠르게 달릴 수 있는 경로를 그리고 그 경로에 따라 차량이 움직이도록 함


Ø 주행 한계의 계산은 인공지능(AI)의 일종인 딥러닝(심층 학습)을 사용하는데, 주행 한계는 일반적으로 흰색 선이나 가드 레일, 차도와 인도의 턱 등을 통해 쉽게 찾을 수 있음


Ø 그러나 외곽 도로의 경우 흰색 선이 없어 주행 한계를 이해하기 어려운 곳이 자주 나타나기 때문에, 주행 한계를 결정할 때 달릴 수 없는 영역으로 분류된 곳의 수 많은 이미지를 이용해 훈련시킨 AI의 판단이 효과를 발휘할 수 있음


Ø 주행 경로의 결정에서 GM은 특히 센서에 보이지 않는 영역의 처리를 위한 연구를 중요시하고 있는데, 비나 안개, 다른 객체에 가려 보이지 않는 영역을 파악하고 안전한 경로를 결정하는 데 연구 결과를 적용하고 있음


Ø 가령 지도 데이터의 보이지 않는 영역에 가상의 깃발(플래그)을 세우고, 그 깃발 지점에서 물체가 갑자기 튀어 나오는 위험을 계산한 후, 그 결과값을 가미하여 주행 경로를 신중하게 결정함으로써 운행의 안전도를 높이고 있음


ž 주행 계획의 계산에도 중복 설계를 하고 있는데, 경로 결정 대로 주행이 제대로 실행되지 않을 경우에 대비해 항상 여러 백업 경로를 준비해 두도록 하고 있음


Ø 크루즈 AV는 초당 10회 정도의 경로를 계산하여 이 중 가장 안전하고 빠르게 달릴 수 있는 경로 선택을 기본 원칙으로 하고 있음


Ø 그러나 예상대로 주행이 이루어지지 않을 때를 대비해, 가령 차선을 변경하는 경로를 선택했을 때 갑자기 다른 차가 변경하려는 주행 경로를 차단했을 때는 원래 차선으로 달리는 등 백업으로 준비하고 있던 경로로 즉각 전환하도록 하고 있음


Ø 주행 계획의 연산에는 통신(Networking) 기능도 활용되는데, 다른 크루즈 AV 차량이 인식한 정보를 경로 계획에 반영하는 것으로, 다른 차량이 인식한 정보를 클라우드로 통합한 후 네트워크를 통해 모든 크루즈 AV 차량이 공유하도록 하고 개발하고 있음


Ø GM은 이를 두고 한 대가 학습한 것을 모든 차량이 학습한다고 표현하는데, 일반 자동차에 없는 장점으로 크루즈 AV의 안전 운전에 크게 기여할 것으로 기대하고 있음


ž 차량 제어 기능은 주행 계획에 따라 가속과 감속, 조향을 제어하는 것인데, 차량 제어에 관련된 전기 계열 하드웨어 부품을 모두 이중화하였음


Ø 예를 들어 자율운전 기능의 주요 ECU(전자제어장치)를 두 개 탑재하는 것인데, 한 컴퓨터가 구동에 실패할 경우 동시에 계산하고 있던 다른 한쪽이 연산을 이어받게 됨


<자료> GM


[그림 6] 크루즈 AV 주요 배선의 이중화


Ø 이 때 2개의 ECU가 상호 감시하는 구조에서는 어느 쪽이 실패했는지 결정할 수 없기 때문에 GM ECU를 전체 시스템의 고장 유무를 항상 감시하는 자자가 진단 ECU를 또 하나 탑재하였음


Ø 이 진단 ECU가 있으면 다수결로 어떤 ECU가 실패했는지 결정할 수 있기 때문에, 실패한 ECU의 신호를 사용하지 않고 남아 있는 정상적인 ECU의 신호로 차량을 제어하게 됨


Ø 주요 기능의 전원 공급 장치 역시 2개의 계통을 준비하는데, 주 전원이 실패하면 백업 전원에서 주요 ECU와 인식 센서, 스티어링, 브레이크 등에 전력을 공급함


Ø 특히 브레이크에 대해서는 전용 카메라를 별도로 설치하여 일반적인 자율운전 기능 용도 이외에 자동 브레이크 기능을 추가로 탑재하고 있음


Ø 주요 ECU를 연결하는 신호선도 이중으로 하여 한쪽 통신이 끊어진 경우 다른 쪽으로 신호를 교환하도록 하고 있음


Ø 또한 확률은 낮지만 주요 부품과 백업 부품이 고장 나는 경우에 대비한 방안도 강구하고 있는데, 이 경우 페일 세이프(fail safe) 기능을 통해 안전하게 정지한다고 함


ž 크루즈 AV는 주행 계획 등에 통신 기능을 이용하고 있기 때문에, 무선 통신을 통해 해킹이 발생할 경우 중대 사고로 이어지게 되므로 GM은 보안 대책에도 주력하고 있음


Ø GM이 인수한 크루즈 오토메이션에는 자동차 업계의 화이트 해커로 가장 유명한 두 사람이 있는데, 찰리 밀러 (Chary Miller)와 크리스 발라섹(Chris Valasek)


Ø 이 둘은 2013년 도요타 프리우스를 해킹하여 주목을 받았으며, 이후 우버 등을 거쳐 크루즈 오토메이션에 일하던 중 GM의 인수로 현재는 크루즈 AV 보안 개발에 참여하고 있음


Ø 보안을 위해 GM은 소프트웨어의 취약점을 포괄적으로 분석하는 도구 및 잠재적인 위협을 업스트림(상위 공정)에서 발견하여 제거하는 위협 모델링 등을 활용 중이라고 하며, 통신에 메시지 인증 기능과 함께 침입 탐지 기능을 도입했다고 함


ž 웨이모가 크게 앞서는 듯 보이던 자율운전차 시장에 전통의 자동차 업체 GM이 강력한 대항마로 나섬에 따라 2018년 자율운전차 시장의 상용화 모멘텀은 더욱 커질 전망


Ø 웨이모는 주행거리를, GM은 주행환경의 난이도를 강조하는 것으로 나타나고 있으며, 서비스 업체와 소비자의 마음을 얻기 위한 양사의 경쟁 과정에서 기술의 발전과 소비자 인식 전환, 상용 서비스 완성도 제고가 극적으로 전개될 것으로 기대되고 있음

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


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

2017년 자율운전 도로 주행 테스트 결과, 기술력 1위는 웨이모.pdf



ž 캘리포니아 교통당국의 발표 결과, 자율운전 자동차의 기술력은 구글의 자회사 웨이모(Waymo)가 글로벌 자동차 대기업과 스타트업을 ​​아직 크게 앞서고 있는 것으로 나타남


Ø 캘리포니아 주는 자율운전 도로주행 테스트를 허용하고 있는 몇 안 되는 곳으로 교통당국은 주 내 도로에서 자율운전 차량을 테스트하는 기업에 대해 그 해의 시험 결과를 보고하도록 의무화하고 있음


Ø 각 사가 보고한 테스트 결과를 취합해 캘리포니아주 교통당국이 공개한 보고서(Autonomous Vehicle Disengagement Reports 2017)에 따르면, 자율운전 도로주행 거리와 AI의 운전 제어 중지 빈도 측면에서 웨이모가 모두 타사에 비해 크게 앞선 것으로 나타남


Autonomous Vehicle Disengagement Reports 2017 (20개사의 보고서를 볼 수 있는 사이트)


Ø 우선 도로주행 테스트 거리를 보면, 웨이모는 2017년에 총 75대의 자율운전 차량을 테스트했으며, 주행거리는 총 35 2,545 마일( 56만 킬로미터)이었음


Ø 웨이모의 테스트 주행거리는 2016 63 5,868 마일에 비해 절반 가량 줄어든 수치임에도 불구하고, 2017년 시험 주행거리 2위를 차지한 GM에 비해 2.7배 가량 높은 것임


Ø 자율운전 기술력과 관련해 주행거리 보다 주목해야 할 것은 AI(인공지능)이 제어 능력을 잃어 사람에게 운전 권한을 넘기는 분리(Disengagement)의 발생 횟수인데, 웨이모 자율운전 차량은 2017년에 35 2,545 마일을 달리는 사이에 63회의 분리가 발생하였음


Ø 즉 웨이모의 자율운전 AI는 현재 5,596 마일( 9,000 킬로미터) 주행 당 한 번 꼴로 판단 불능 상태에 봉착하고 있는 셈


Ø 웨이모의 과거 분리 횟수 당 주행거리를 보면, 2015년에 1,200 마일( 2,000 킬로미터) 1, 2016년에는 5,000 마일( 8,000 킬로미터) 1회였으므로, 웨이모의 자율운전 AI 성능은 꾸준히 향상되고 있음을 알 수 있음


[1] 2016.12~2017.11 캘리포니아 주 내 자율운전 테스트 기업의 AI 분리 횟수 당 주행거리

기업명

분리 횟수

주행거리(마일)

분리 1회당 주행거리(마일)

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

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


ž 웨이모를 뒤쫓고 있는 곳은 제너럴 모터스(GM)의 자회사인 GM 크루즈(GM Cruise) 2017년에 도로 주행 테스트 거리를 전년도에 비해 10배 이상 늘렸음


Ø GM 크루즈의 AI가 사람에게 권한을 넘기는 빈도는 1,254 마일 당 1회였는데, 이는 웨이모의 2015년 수준인 1,200 마일 당 1회를 따라잡은 것임


Ø 또한 GM 크루즈의 2016년 분리 1회 당 주행거리가 54 마일이었음을 감안하면, GM 1년 사이에 자율운전 AI의 성능을 비약적으로 높였음을 유추할 수 있음


Ø GM 크루즈의 테스트에서 흥미로운 점은 자율운전 차량의 도로 주행을 샌프란시스코에서만 실시하고 있다는 것인데, 이는 웨이모가 샌프란시스코의 교외 지역인 마운틴 뷰에서 도로 테스트를 실시하고 있는 것과 대비되는 부분


Ø 샌프란시스코는 교통량이 많고 도로가 복잡하기 때문에 사람도 운전하기가 쉽지 않은 지역인데, GM 크루즈는 운행 조건이 더 나쁜 환경에서 테스트를 함으로써 웨이모의 기술력을 단기간에 따라 잡으려 하는 것으로 보임


Ø 이와 유사한 전략을 펴고 있는 곳이 샌프란시스코에 본사를 둔 스타트업 즈욱스(Zoox)인데, GM 크루즈와 마찬가지로 샌프란시스코에서만 주행 테스트를 실시하고 있다고 함


ž 캘리포니아 교통당국의 보고서를 보면 자율운전 차량들 사이에 성능의 차이가 크다는 사실을 알 수 있는데, 가장 차이가 두드러지는 것이 사람에게 권한을 넘기는 횟수임


Ø 웨이모의 자율운전 자동차가 5,596 마일 당 1회만 AI가 사람에게 권한을 인계하는 반면 메르세데스 벤츠와 BMW의 자율운전 자동차는 1~3 마일 당 1회 꼴로 AI로부터 사람으로 인계가 발생하고 있음


Ø AI용 반도체와 자율운전 소프트웨어를 조합한 자율운전 플랫폼 제공을 목표로 하고 있는 엔비디아의 시험 성적도 아직은 불안한 수준인데, 505 마일을 주행하는 동안 109회 분리가 발생하여 5 마일 당 1회 꼴로 분리가 발생하고 있음


Ø 엔비디아는 자율운전 플랫폼을 사용해 누구나 자율운전 자동차를 구현할 수 있게 함으로써 자율운전 기술의 일상용품화(Commodity)를 실현하겠다는 포부를 밝히고 있으나, 이 목표가 실현되기까지는 아직 시간이 더 필요할 것으로 보임


ž 캘리포니아 교통당국의 보고서는 자율운전 자동차의 기술 수준을 가늠하는데 매우 유용한 자료이지만, 이런 정보를 취합할 수 있는 것은 2017년이 마지막이 될 것으로 보임


Ø 가장 중요한 기술 개발 업체인 웨이모는 무인택시 시범 서비스의 허가 문제로 캘리포니아 당국과 합의에 이르지 못해 작년 말부터 애리조나로 완전 무인 자율운전 자동차의 도로 주행 테스트를 실시하고 있으며, 올해 캘리포니아에서 도로 주행 여부는 불투명함


Ø 웨이모의 캘리포니아 내 도로 주행 거리가 2016년에 비해 절반 가량으로 줄어든 데에는 이런 배경이 작용한 것인데, 웨이모는 2017년부터 애리조나 외에 워싱턴과 텍사스 주에서도 자율운전 도로 주행 테스트를 실시하고 있음


Ø 웨이모는 2017 12월 현재 자율운전 도로 주행 테스트가 총400만 마일( 645만 킬로미터)이 넘었다고 발표한 바 있는데, 이는 캘리포니아 지역 이외의 도로 테스트도 상당한 거리에 달했음을 시사하는 것임


Ø 포드 자동차 역시 2017년에 자율운전 차량 테스트 지역을 캘리포니아에서 미시간 주로 옮겼는데, 2016년에 캘리포니아에서 590 마일의 도로 테스트를 실시했던 포드였지만 2017년에는 전혀 실시하지 않았음


Ø 따라서 각 사의 자율운전 기술의 성능 차이가 어느 정도인지를 간접적으로나마 비교하려면 2018년에는 기존과 다른 데이터를 사용할 필요가 있을 것임


ž 한편 시장조사기관 내비건트 리서치(Navigant Research)는 자체 분석 툴을 이용해 평가한 결과 GM을 자율주행 종합 기술력 1, 웨이모를 2위로 발표하였음


Ø 내비건트 리서치는 자율운전 시스템을 개발하고 있는 19개 기업을 비전, 시장출시 전략, 파트너, 생산 전략, 기술, 판매 및 유통, 제품 성능, 제품 품질과 신뢰성, 제품 포트폴리오, 유지력 10개 기준으로 평가하였음


<자료> Navigant Research


[그림 1] 자율운전 기술 기업들의 순위표


Ø 그 다음 자체 순위표(leaderboard) 방법론을 이용하여 19개 기업을 선도자(leader)-경쟁자(contender)-도전자(challenger)-추종자(follower) 4개 그룹으로 분류하였음


Ø 선도자 그룹에는 GM, 웨이모, 다임러-보쉬, 포드, 폴크스바겐, BMW-인텔-FCA(피아트 크라이슬러 연합), 앱티브(Aptive, 델파이의 자회사) 7개 기업 및 연합이 포함되었음


Ø 내비건트 리서치 보고서에서 웨이모가 2위로 평가된 것은 자동차 기업이 아니기 때문에 생산 능력에서 GM에 밀렸기 때문이며, 자율주행 기술력 부문만 본다면 캘리포니아 교통당국의 보고서와 마찬가지로 단연 최고 수준으로 평가 받았음


Ø 내비건트 리서치는 2020년경에 제한적 범위지만 주행과 가속 및 제동에는 사람이 신경 쓸 필요가 없을 정도의 자율주행차가 등장할 것으로 전망하는데, 글로벌 완성차 제조업체들이 대부분 이때를 기점으로 자율주행차 양산을 목표로 하고 있기 때문임


ž GM은 자율주행 개발 경쟁에 비교적 뒤늦게 뛰어들었지만 과감한 투자와 빠른 양산화 전략을 추진하면서 작년 평가에서 4위를 기록했으나 이번에 1위로 평가되었음


Ø GM2016년 차량 공유 서비스 업체 리프트(Lyft) 5억 달러를 투자한 바 있고, 자율주행 솔루션 개발 스타트업인 크루즈 오토메이션(Cruise Automation)10억 달러에 인수하는 등 과감한 투자 행보를 보인 바 있음



Ø 2017년에도 레이저 레이더(LiDAR) 기술을 보유한 스타트업 스트로브(Strobe)를 인수했으며, 2018년 들어서자마자 크루즈 오토메이션과 함께 4세대 자율주행차 크루즈 AV(Autonomous Vehicle)를 공개하였음


<자료> TechCrunch


[그림 2] 운전대 없는 GM의 크루즈 AV


Ø 크루즈 AV는 운전대가 없기 때문에 운전석과 조수석의 구분이 없고 브레이크나 액셀러레이터 페달이 아예 없는데, 댄 암만 GM 사장은 2019년에 크루즈 AV가 도로 주행을 할 수 있도록 미 교통 당국에 허가를 신청한 상태라고 밝혔음


ž 테슬라는 몇 년 전까지만 해도 내비건트 리서치의 평가에서 상위권에 올랐지만, 이후 가시적인 기술 발전 전략을 보여주지 못해 이번 조사에서는 최하위로 평가되었음


Ø 내비건트 리서치는 테슬라가 궂은 날씨나 대기가 흐린 환경에서도 카메라와 센서가 이상 없이 작동할 수 있게 해주는 기술이 없기 때문에 사람이 개입하지 않는 완전한 자율주행차를 만들기는 당분간 어렵다고 평가하고 있음


Ø 2016년 테슬라는 자율주행 소프트웨어인 오토파일럿(Auto Pilot) 탑재 차량의 운전자가 사고로 사망하자 자율주행 핵심 기술 제공업체인 모빌아이(Mobileye)와 결별했는데, 이후 기술 개발이 정체되고 있다는 평가가 나오고 있음


Ø 내비건트 리서치는 테슬라가 자율주행차 분야에 높은 비전을 가지고 있지만 그 비전을 지속적으로 실행할 수 있는 능력을 지속적으로 입증하지 못하고 있다며 새로운 전기가 필요할 것으로 분석하고 있음


Ø 한편, 테슬라와 결별한 모빌아이는 2017 3월 인텔이 153억 달러에 인수한 바 있으며, 인텔은 모빌아이 인수를 통해 자율주행 기술 분야에서 새로운 다크호스로 급부상하였음

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


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

완전 자율주행 무인 택시 &lsquo;웨이모&rsquo;의 이용 방법.pdf



[ 요 약 ]


웨이모(Waymo)가 개발 중인 자율운전 차량을 무인 택시로 운행할 것임을 밝히며운전자가 탑승하지 않는 완전 자율운전 차량의 도심 주행 테스트를 시작한다고 발표웨이모 무인택시는 당분간 날씨가 좋고 도로 정비가 잘돼 있으며 보행자도 적은 애리조나주 피닉스에서 테스트 될 것이나내년부터 법규가 마련되는 다른 주로 지역을 확대하고 도로나 기후가 보다 열악한 곳에서도 테스트를 실시할 예정이어서 테스트 결과에 따라 무인 택시 시대의 도래 시기를 가늠해 볼 수 있을 전망



[ 본 문 ]



ž 알파벳 산하 자율주행차 사업 부문인 웨이모(.Waymo)는 지난 11 7일부터 완전 무인 자율주행 차량의 도로 주행 테스트를 시작했다고 발표


Ø 웨이모는 2017 4월부터 애리조나주 피닉스와 그 인접지역에서 조기 승차 프로그램(Early Ride Program)이라 불리는 자율주행차 도로 주행 실증 실험을 해왔는데, 11월부터는 보조 운전자가 탑승하지 않는 무인 택시로 운행한다고 발표한 것


<자료> ABC News


[그림 1] 웨이모의 완전자율주행 택시


Ø 현재 수십 개 기업이 자율주행 차량 기술을 테스트하고 있고, 일부 상용화되기도 했지만 위급 상황에 관여할 운전자가 탑승하지 않는 완전 자율주행 차량의 도로 주행 테스트는 웨이모가 처음임


Ø 웨이모는 올해 말까지는 피닉스 지역에서 도로주행 시험을 실시하지만 내년부터는 점차 테스트 지역을 확장해 나갈 예정이며, 미국뿐 아니라 전세계 각국 도시에 완전 자율주행 기술을 보급하는 것이 목표라 밝힘으로써 다른 나라에서도 테스트가 전개될 가능성을 내비쳤음


Ø 웨이모 계획의 현실화는 미국 각 주 및 다른 나라의 도로교통법이 관건이 될 것인데, 운전석에 사람이 없는 완전 자율주행을 허용하는 애리조나주와 달리 인근 캘리포니아만 해도 자율주행 차량에도 반드시 위급 상황에 개입할 사람이 운전석에 앉도록 규정하고 있음


Ø 법적인 문제 외에 본질적으로 안전성 이슈가 관건인데, 웨이모 측은 주 컴퓨터에 문제가 발생하는 상황에 대비해 보조 컴퓨터 등 보완 시스템을 탑재했다며 안전성에 자신을 보이고 있지만, 안전성 이슈는 웨이모가 자동차인 이상 늘 제기될 수밖에 없는 이슈임


ž 웨이모는 개인이 자동차를 소유하는 것이 아니라 공유하는 모델인 공유하는 이동성(Shared Mobility)을 핵심 가치로 삼고 있고, 그런 맥락에서 무인 택시로 테스트하는 것임


Ø 테슬라와 볼보가 개인에 자율운전 자동차를 판매하는 모델을 계획 중이라면, 웨이모는 개인에 판매하는 대신 탑승 서비스 제공을 계획하고 있고, GM, BMW, 폴크스바겐 은 개인 판매와 라이드 서비스를 함께 제공하는 하이브리드 사업 형태를 계획하고 있음


Ø 웨이모는 2017 5월 차량 공유 서비스 기업인 리프트(Lyft)와 제휴한다고 발표하며, 양사가 무인 택시의 운행 시험과 기술 개발을 함께 추진한다고 밝힌 바 있음


Ø 차량 공유 서비스 시장에서는 우버(Uber)가 압도적인 선두주자이지만, 웨이모가 우버를 기밀 정보 도용 혐의로 소송을 제기하는 등 양사는 자율운전 기술 개발을 놓고 첨예한 대립을 하고 있으며, 이런 경위 때문에 웨이모는 리프트와 제휴하는 쪽으로 급속히 방향을 틀었음


Ø 제비 한 마리가 봄을 몰고 오지는 않지만, 애리조나주에서 완전 자율주행 차량 테스트가 시작되었다는 것은 무인 택시를 이용할 날이 아주 멀지는 않았다는 것을 뜻하므로, 무인 택시 웨이모 이용에 관한 정보를 미리 알아두는 것도 좋을 것임



ž 웨이모 무인 택시는 앱을 통해 호출하여 이용할 수 있고, 승객은 차량 내부의 기능 버튼을 눌러 조작할 수 있고 디스플레이 기기를 통해 운행 정보를 확인할 수 있음


Ø 웨이모 무인 택시를 이용하려면 택시 호출 앱과 마찬가지로 스마트폰 앱을 이용해 현재 위치와 목적지를 입력하고 배차를 요청하면 됨


Ø 웨이모 택시는 크라이슬러 퍼시픽 하이브리드(Chrysler Pacific Hybrid) 미니 밴 모델을 개조한 것이며, 택시가 도착하면 이용자는 뒷자석(2)에 올라타면 됨


Ø 안전을 위한 운전자와 엔지니어가 없으므로 차량 1열은 공석이 되는데, 단 웨이모는 테스트 초기에 당분간 보조 운전자를 2열에 앉게 해 운행을 모니터링 할 것이라고 함


Ø 차내에는 무인 택시를 이용하기 위한 장치들이 설치되어 있는데, 고객의 좌석 앞(1열 좌석의 등받이 뒷부분)에는 디스플레이(In-Car Display)가 구비되어 있으며, 디스플레이는 자동차의 주행 상태가 표시됨


<자료> ars technica


[그림 2] 웨이모 무인 택시의 기능 조작 버튼


Ø 천장에는 조작 버튼이 달린 기기가 있는데 버튼은 총 네 개로 오른쪽부터 발진(Start Ride), 정차(Pull Over), 차문 잠금/해제(Lock / Unlock), 도움 요청(Help) 기능을 수행하며, 안전 벨트를 멘 후 문을 잠근 다음 발진 버튼을 누르면 자동차가 출발함


Ø 주행 중에는 좌석 앞 디스플레이에 운행 상태가 표시되는데, 화면에 지도가 표시되고 현재 위치가 아이콘으로 표시되며 주행 경로는 실선으로 표시됨


<자료> techcrunch


[그림 3] 웨이모 무인 택시의 디스플레이


Ø 주위의 객체, 즉 다른 차나 자전거 등도 표시되어 웨이모가 무엇을 보고 있는지, 어떤 판단을 내렸는지 파악할 수 있으며, 그 외 도착 예정시간과 주행시간 등도 표시됨


Ø 웨이모 택시는 운전자 없이 주행하지만 차량의 운행 상태를 웨이모 운영센터(Waymo Operations Center)에서 원격으로 모니터하고 있음


Ø 비상 사태가 발생하면 승객은 정차(Pull Over) 버튼을 눌러 차를 세운 다음 도움(Help) 버튼을 눌러 웨이모 운영센터와 연결해 담당 지원과 통화할 수 있으며, 앱을 통해서도 통화할 수 있음


Ø 목적지에 도착해 차량이 멈추면 승객은 차문 열림 버튼을 눌러 하차하면 되고, 요금은 앱을 통해 과금 되지만 조기 승차 프로그램(Early Ride Program) 테스트 기간 동안은 무료임.


ž 웨이모 택시는 운행가능 지역 내에서만 주행하게 되며 가능 지역 내에서 주행을 하다가도 주행할 수 없는 상황이 되면 자동으로 정지하도록 설계되어 있음


Ø 현재 웨이모 무인 택시는 피닉스 인근에서만 운행 중인데, 이 지역은 건조 사막 지대여서 날씨가 대체로 좋아 눈비가 거의 없으며, 비교적 신도시여서 도로 정비는 잘 되어 있는 반면 자전거나 보행자는 적은 편이어서 자율운전차가 쉽게 주행할 수 있는 환경임



Ø 애리조나주는 규제 완화를 통해 첨단기업을 유치하기 위해 주지사 행정명령으로 자율운전차의 운행을 허용했기 때문에, 애리조나는 지리적 조건뿐 아니라 법규 면에서도 자율운전차에 친화적인 지역임(캘리포니아주는 2018년부터 자율운전차 주행 허용 예정)


Ø 웨이모는 무인 택시가 달릴 수 있는 지역을 운행 설계 영역(Operational Design Domain, ODD)이라 정의하는데, 지형, 도로 유형, 기후, 주간·야간, 법규 등의 조건에 따라 주행할 수 있는 지리적 위치가 결정되며 조건을 충족하는 장소가 ODD가 됨


<자료> Waymo


[그림 4] 웨이모 주행가능지역 ODD


Ø ODD는 휴대전화의 통화권에 해당하는 것으로, 웨이모는 지도 상에 파란색으로 표시되는 ODD 지역에서만 달릴 수 있고, 음영(shade) 부분은 준비가 되는대로 달릴 수 있게 됨


Ø 웨이모는 ODD 역내를 운행하더라도 주행 할 수 없는 상황이 발생하면 안전하게 정지하도록 설계되어 있는데, 이런 상황을 최소 위험 조건(Minimum Risk Condition)이라 부름



Ø 주행할 수 없는 상황이란 눈보라나 폭우 등인데, 가령 심한 소나기를 만나면 웨이모는 안전한 곳에서 정차하게 되며 소나기가 그치고 나면 다시 운행을 시작하게 됨


Ø 그러나 소나기 때문에 주행을 멈추는 자동차는 자동차라 할 수 없기 때문에, 웨이모는 눈비가 와도 주행할 수 있도록 알고리즘 훈련을 계속하고 있으며, 빗속 주행시험은 워싱턴에서, 눈 올 때의 주행 시험은 미시간에서 진행하고 있다고 함


<자료> Waymo


[그림 5] 웨이모의 눈길 도로주행 테스트


ž 완전 무인 자율주행차이기 때문에 웨이모는 안전성 강화에 많은 노력을 쏟고 있으며, 사고 발생 시 처리 절차와 원인 분석 방법도 마련하고 있음


Ø 웨이모는 도로 교통법에 따라 운행하며 법규가 변경되면 그에 따라 소프트웨어를 업데이트하는데, 미국은 주마다 도로 교통법이 다르기 때문에 웨이모는 운행하는 주의 법령을 따름


Ø 가령 자전거 차선이 있는 교차로에서 우회전 규칙은 캘리포니아와 텍사스에서 다른데 웨이모는 이러한 차이를 알고리즘에 담고 있으며, 또한 교통 법규뿐만 아니라 그 지역 특유의 운전 관습이나 운전 스타일도 알고리즘에 반영하고 있다고 함


Ø 웨이모는 안전성 강화를 위해 차량의 주요 시스템을 이중화하고 있어 고장이 나더라도 백업 시스템에서 주행을 계속하며, 컴퓨터, 브레이크, 스티어링, 배터리 등도 이중화 되어 있음


Ø 또한 소프트웨어가 운전자를 대신해 시스템을 지속적으로 모니터링 하는데, 소프트웨어가 문제를 감지하면 차량을 일단 정차시키거나 운행을 중지하는 등의 조치를 취함


Ø 주행 중에는 운행에 관한 데이터를 수집하며 운행 중 발생한 여러 상황을 기록하고 분석하는데, 이를 통해 알고리즘을 개선하고 소프트웨어를 업데이트 하며, 사고 등의 문제가 발생했을 때 기록된 데이터를 통해 원인을 규명함


Ø 개인 프라이버시가 침해되는 상황이 일어날 수도 있으므로, 탑승자는 차량의 운행이 기록되고 있다는 점을 인식해 둘 필요가 있음


Ø 자동차에 사고가 발생하게 되면 소프트웨어가 충돌을 감지해 안전하게 정차하도록 설계되어 있으며, 운영센터에 문제가 발생했음을 알리도록 되어 있음


Ø 연락을 받은 사고 전담 직원은 경찰 및 소방서와 연락하여 사고 후 절차(Post-Crash Procedures)를 이행하게 되고, 해당 지역의 웨이모 직원은 현장으로 출동하며, 탑승자는 차내에 설치되어있는 도움(Help) 버튼을 눌러 전담 직원과 통화할 수 있음.


Ø 웨이모는 카메라로 촬영된 영상과 센서가 수집한 데이터를 사용해 사고 원인을 규명하는데, 웨이모에 문제가 있을 경우 소프트웨어를 업데이트 하게 되며, 차량 하드웨어는 수리한 후 시험 주행을 실시하여 안전성을 확인한 다음 다시 운행에 투입됨


ž 웨이모는 사고 방지 및 사고 피해 최소화를 위한 알고리즘을 탑재하고 있는데, 윤리적 이슈와 연관되는 소위 트롤리 문제 관련 알고리즘은 공개하지 않고 있음


Ø 웨이모의 사고 방지 및 사고 피해 최소화를 위한 알고리즘은 미국 교통부(NHTSA)가 미 전역에서 발생한 교통사고의 원인을 분석하여 공표한 원인 유형과 빈도 결과에 근거하고 있음


Ø NHTSA에 따르면 교통사고 중 빈도가 높은 것은 추돌 사고, 교차로 사고, 도로 이탈 사고, 차선 변경 사고이며, 웨이모는 이 네 가지를 주 대상으로 사고 방지 알고리즘을 개발했다고 함


Ø 자율운전차 논의에서는 사고의 피해를 최소화하기 위해 특정 인물을 희생하는 것이 도덕적인가를 묻는 소위 트롤리 문제(Trolley Problem)가 항상 화제가 되지만, 웨이모는 피해를 최소화하기 위한 알고리즘의 자세한 내용에 대해서는 공개하지 않고 있음


Ø 트롤리 이슈와 관련해서는, 웨이모를 포함해 모든 자율운전차 개발업체들이 사고 회피 알고리즘을 공개하고, 이를 공공기관에서 검증해야 한다는 요구가 지속적으로 제기되고 있음


ž 웨이모는 NHTSA가 요구하는 운전 기술을 학습하고 있으며, 그 바탕 위에 자율운전을 위해 필요한 것이라 자체적으로 정한 운전 기술들을 구현하고 있음


Ø NHTSA는 자율운전 차량에 필요한 운전 기능을 행위 역량(Behavioral Competencies)이라 부르며 28개 항목으로 정의하고 있으며, 사람이 운전 학원에서 운전 기술을 배우듯 자율운전 차량은 도로 주행을 위해 그러한 기능을 탑재할 것을 요구하고 있음


Ø NHTSA가 정의한 기능은 자율운전의 기본 조작에 관한 것으로 가령 제한 속도 표지판을 인식한 후 이를 준수하는 기능이 요구하고 있고, 고속도로에서는 고속으로 주행 차선에 합류할 수 있어야 한다는 것이나 긴급 차량을 감지하면 적절한 대응할 것 등을 규정하고 있음


<자료> Waymo


[그림 6] 긴급 차량의 인식 및 대응


Ø 웨이모는 차량의 라이트가 깜박이는 것과 사이렌 인식을 통해 그 객체가 소방차임을 인식할 수 있으며, 그에 따라 차선을 양보하거나 정차하는 기능을 구현하고 있음


Ø 또한 거리의 경찰관과 소방관을 인식하고 수신호에 의한 지시를 따르는 기능도 구현했는데, 일반인이 수신호로 지시하는 경우는 따르지 않음


Ø 자율운전차가 도로 교통법을 위반하는 등의 경우 경찰이 정지를 명령할 수 있는데, 경찰과 웨이모 모두 이런 상황에 대한 대응이 필요하기 때문에 웨이모는 운행지역 경찰과 제휴를 긴밀히 하여 경찰들에게 무인 택시에 대한 대응방법도 교육하고 있음


Ø , 웨이모에는 운전자가 없기 때문에 경찰들에게 비상 사태 발생시 운영센터에 연락하는 방법에 대해 설명한 것이며, 무인 택시가 본격적인 영업을 시작하게 되면 해당 지역의 경찰 및 소방서 등과 연계가 매우 중요할 것으로 예상됨


Ø NHTSA 규정 외에 웨이모는 자체적으로 정한 자율운전에 필요한 기능을 구현하고 있는데, 가령 스쿨버스를 인식할 경우 그 지역의 법규에 따라 정지 등의 조치를 취하게 되어 있음


Ø 또한 웨이모는 도로 위에 자전거와 동물을 감지할 경우 필요한 조치를 자체적으로 정의했는데, 자전거라면 평소보다 넓은 간격을 취하게 하고 동물이라면 피해가도록 하였음


Ø NHTSA 규정과 웨이모가 자체적으로 정한 자율운전 기술을 어디까지 마스터하고 있는지에 따라 자율운전차의 안전성이 결정될 것이며, 이는 또한 자율운전차의 차별화 요소가 될 것임


ž 아직 안전성 이슈, 법적 이슈, 보험관련 이슈 등이 해결되지 않았지만, 웨이모의 무인 택시 서비스 시작은 자동차 산업의 패러다임이 조만간 급속히 변할 것임을 시사


Ø 미국자동차기술학회(SAE)는 자율주행 기술의 발전 단계를 2016 5단계(레벨0~레벨4) 구분에서 2017 6단계 구분(레벨0~레벨5)으로 세분화했는데, 전문가들은 웨이모가 5단계인 레벨4에 해당하는 것으로 보고 있음



Ø 현재 무인 자율주행은 애리조나주에서만 허용되고 있지만, 이번 완전 무인 자율주행 택시 서비스의 소비자 반응 결과에 따라서는 다른 주로 확대될 가능성이 있음


Ø 웨이모의 무인 택시 서비스는 또한 다른 업체들의 행보도 가속화할 것으로 보이는데, 18개 자율주행차 제조업체의 경쟁력을 비교한 내비건트 리서치에 따르면 웨이모는 11개 기업과 함께 2위 그룹에 속해 있음


<자료> Navigant Research


[그림 7] 자율주행차 제조업체의 역량 비교


Ø 리더 그룹에는 GM과 포드가 선정되었는데, 웨이모의 발표 이후 GM 역시 2019년에 로봇 택시 서비스를 시작한다고 발표하였음


Ø 자율주행차에 대해서는 여러 법적 이슈가 제기되고 있지만, 웨이모의 무인 택시는 이제 거꾸로 의회와 관련 산업, 시민사회에 이슈 해결을 위한 논의를 서둘러 진행해 달라 요청하고 있음