자율주행 개발이 느린 이유

자율주행 보조가 나온 지 몇 년 되었지만 개발이 느리게 진행되는 이유에 대해서 설명하고 자율주행에 남은 과제와 문제가 되는 몇 가지의 이유에 대해서 설명한다. 자율주행의 단계는 5단계까지 있고 몇 년 안에 모든 회사들이 개발 가능하고 보급한다고 하지만 어떤 이유에서 어려운지 알아보자.

 

1. 자율주행 현재 수준과 단계 설명

 자율주행은 5단계까지 있고 현재는 2.5단계 정도의 수준이다. 3단계에 진입했다고 보는 사람들이 많은데 실제로 3단계 정도 수준이라고 하면 테슬라라고 보면 된다. 이번에 나오는 벤츠 EQS에 높은 수준의 3단계 자율주행 단계다 탑재되어있다고 하는데 수준으로 보면 테슬라 수준의 자율주행이 개발이 되었다고 보면 될 거 같다. 이번에 새로 나오는 EQS는 라이다 센서도 2개가 들어간다.

 

 완성차 브랜드가 이제 대부분 3단계 자율주행 수준은 다 만들어 낸다고 보면 되고 21년 내에 모든 회사가 3단계 수준이 될 거라고 본다. 그럼 이제 문제는 5단계의 자율주행을 어떤 회사가 만들어 내느냐도 판도에 어느 정도 영향을 줄 수 있다고 본다. 4단계 수준이면 사고 상황이 아닌 이상 대부분의 도로를 자율주행으로 운전이 가능한데 이 단계까지 가는 것이 여러 가지 문제점도 있고 제도적인 문제도 있다.

 

자율주행 단계 

 

2. 자율주행 왜 개발이 어려운가

 현재 가장 앞선 자율주행은 완성차 업체로는 테슬라가 제일 단계가 높고 자율주행 개발업체로 웨이모, 오로라 등의 회사들이 있지만 전부다 개발되고 있던 높은 자율주행의 단계의 개발이 뒤로 미뤄지고 있다. 이 이유는 2가지로 나눌 수 있는데 자율주행의 프로그램의 개발 어려움과 자율주행 도입으로 인한 제도적인 문제가 가장 크다.

 

• 자율주행 프로그램의 개발 어려움

자율주행 프로그램 중에 카메라를 사용하는 테슬라가 완성차 중에서는 제일 수준이 높은데 자율주행에 필요한 프로그램의 용량이 더 높이 올라갈수록 높은 용량을 필요로 하고 테슬라의 일론 머스크는 하늘에 인공위성 인터넷을 위한 인공위성 망을 구축을 한다 이것도 자율주행에 필요한 용량이 몇 테라 바이트가 필요함에 따라 확장하기 위한 방법으로 사용한다. 

 

 용량의 문제도 있지만 자율주행이라는 부분이 딥러닝을 사용하여도 너무나 변수도 많은 부분의 프로그래밍이라 지금 3단계 정도의 자율주행의 개발은 로직 몇 개로 가능한 부분이라면 그 이상은 몇 천배 되는 어려움이 있다. 사진으로 사용하는 자율주행으로 물건 인식까지는 했지만 캣챠를 이용한 사람이나 로봇이냐 분별을 할 때처럼 로봇이 인간과 같은 애매한 판단을 확답을 하기가 엄청 어려운 일이다.

 

 

• 제도적인 문제와 책임

제도적인 문제도 포함이 되는데 4단계 이상부터는 시스템이 운전에 관여를 하면서 사고 책임이 자율주행으로 되는데 이것도 개발을 막고 있다. 현재 전 세계적으로 자율운전에 대한 책임을 기업에 주고 있지 않지만 4단계부터는 책임을 어딘가에 주어야 할 텐데 이 부분은 기업을 자신의 책임을 지고 싶지 않을 것이지만 그렇다고 운전자가 방심해서 사고가 났다고 이야기하기 어려운 단계까지 오게 된다.

 

3. 자율주행의 미래

자율주행의 단계가 높아지면 우리가 이동하는 이동시간은 다른 업무나 휴식을 즐길 수 있는 패러다임 자체가 달라지게 된다. 하나의 혁명이라고 생각을 하는데 자율주행의 단계가 올라가면 우리는 이제 운전의 영역은 로봇에게 주고 그 시간을 활용할 수 있는 다른 패러다임이 생기게 된다. 그러면 먼거리에서 이동하는 시간이 길었던 사람들도 그시간에 무언가를 할수 있기 때문에 직장과 자택의 거리를 신경 안 쓸 수도 있다. 

 

 이런 와중에 자율주행의 개발이 느린 방향으로 간다면 윗단계의 자율주행의 성능을 압도적으로 내는 회사가 엄청난 인지도를 가지고 갈 것이라고 본다. 테슬라도 전기차라서 구입했다기보다는 선진 문물을 이용하기 위한 붐이었다고 생각한다. 우리는 어떤 업체가 살아남을 건지 보면서 현대 기아가 이 분야에서 선도를 했으면 하는 기대를 가진다.