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자율주행차, 미래를 보는 창, LGERI, 2015.08

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자율주행차, 미래를 보는 창, LGERI, 2015.08

Publié dans : Industrie automobile
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자율주행차, 미래를 보는 창, LGERI, 2015.08

  1. 1. LGERI 리포트 2 LG Business Insight 2015 8 19 자율주행차는 오래 전부터 연구되어 왔지만 실현 가능성과는 거리가 멀었었다. 그러나 구글의 자율 주행차를 계기로 자율주행차는 세상의 변화를 이끌어갈 기술 트렌드의 한 가운데로 들어왔다. 현재 구 글뿐만 아니라 여러 자동차 기업들이 주요 기술 확보 및 제품 상용화에 주력하고 있으며 한편으로 관련 법규의 개정에도 적극적으로 나서고 있다. 완성차 기업들은 자율주행차의 기술 확보에 주력하면서도 자율주행차 시장의 전면적 확산보다는 점 진적 확산을 예상하고 보다 신중한 입장을 취하고 있다. 반면 IT 기업들은 자율주행차 시대가 앞당겨질수 록 새로운 비즈니스 모델을 발굴하고 자동차 시장에서 입지를 넓힐 수 있을 것으로 판단하고 있기 때문 에 보다 적극적으로 자율주행차 확산에 앞장설 것으로 예상된다. 자율주행차는 그 가능성에도 불구하고 시장을 빠르게 바꾸기는 쉽지 않을 것으로 보인다. 악천후와 거 친 도로 환경에서도 안전 주행을 보장할 수 있는 기술 수준의 제고는 물론이고 자율주행을 위한 법규의 마련 및 생산 비용의 하락 등 자율주행차의 확산을 위하여 해결해야 할 문제가 적지 않기 때문이다. 그러 나 이러한 제한에도 불구하고 자율주행차의 도래는 필연적인 흐름이 될 것이다. 자율주행차는 자동차 관련 비즈니스 환경을 구조적으로 바꿀 가능성이 있다. 운송, 여객 등의 비용 을 크게 낮추고 차량 공유 서비스 등 새로운 비즈니스를 촉발하는 기폭제가 될 수 있다. 자율주행차의 등장을 기점으로 어떤 종류의 비즈니스가 등장하게 될 것인지를 가늠하고 새로운 수익 창출의 가능성을 짚어보아야 할 것이다. 또한 자율주행차는 미래 인공 지능이 다양한 산업에 적용될 때의 모습을 미리 엿볼 수 있는 창이 될 수 있다는 점에서도 의미가 크다. 아직까지 인공 지능이 우리 생활을 바꾸고 있는 모습들을 찾기란 쉽지 않다. 하지만 자율주행차를 기점으로 인공지능은 한층 구체적인 모습으로 우리의 삶에 적용될 것으로 보 인다. 자율주행차를 계기로 제기될 고용, 법과 제도, 사이버 리스크 등 여러 논란들을 통하여 미래 인공 지능 시대를 보다 슬기롭게 맞이할 수 있는 지혜를 찾을 수 있을 것이다.■ 자율주행차, 미래를 보는 창 김영혁 연구원 kimyounghuk@lgeri.com 전승우 선임연구원 swjeon@lgeri.com 1. 현실로 다가오는 자율주행차 시대 2. 자율주행차를 향한 다른 접근법 3. 넘어야 할 Threshold 4. 시사점
  2. 2. LGERI리포트 LG Business Insight 2015 8 19 3 먼 미래라 생각했던 자율주행차가 일상 생활 속에 나타나기 시작했다. ” “ 1. 현실로 다가오는 자율주행차 시대 올해 초 CES에서 선보였던 벤츠(Benz)의 자율주행차 ‘F015 Luxury in Motion’이 지난 3월 샌프란시스코의 한 도로에 등장하였다. 이를 목격한 사람들은 사진을 찍어 소셜 네트워크 서비스에 공유하였고 이는 전세계적으로 큰 화제를 불러 일으켰다. 사람들은 먼 미래라 생각했던 꿈의 자동차가 일 상 생활 속에서 버젓이 활보하는 이질적인 광경에 놀라움을 감추지 못하 였다. 자율주행차가 전세계적으로 큰 주목을 받게 된 것은 최근의 일이지만 사실 이에 대한 연구는 오래 전부터 진행되어 왔다. 1925년 전파 엔지니어 프랜시스 후디나(Francis Houdina)는 무전 신호를 통해 사람이 타지 않는 자동차 Linrrican Wonder의 뉴욕 시내 주행에 성공하였다. 또 한 1980년대 미국 국방부 DARPA의 Autonomous Land Vehicle(ALV) 프로젝트와 유럽 EUREK A의 PROMETHEUS 프로젝트1 에서도 인간의 조작 없이 스 스로 상황을 인지하여 각 기능을 제어하는 자율주행차가 본격적으로 연구되기도 하였다. 이렇게 오랜 시간에 걸쳐 연구되었음에도 불구하고 그간 자율주행차는 현실성이 부족한 먼 미래의 공상으로 만 간주되었다. 실제로 인간의 제어가 필요하지 않는 완 전한 수준의 자동차가 등장하기에는 기술 수준이 턱없이 부족하였기 때문이다. 따라서 대부분의 자율주행차는 대 학이나 연구소의 실험용으로만 머물렀을 뿐 시장에 등장 하지 못하였다. 그러나 이런 상황은 구글이 자율주행차 를 전격적으로 발표하면서 순식간에 바뀌게 되었다. 구글이 자율주행차를 발표하면서 대중들의 관심이 1 PROMETHEUS(Programme for a European Traffic of Highest Efficiency and Unprecedented Safety): 유럽 19개국이 유럽의 첨단기술 역량을 높이기 위해 1987년 설립한 공동연구기구 EUREKA가 7.49억 유로를 투자하여 1987년부터 1995년까지 실시한 자율주행차 연구 프로젝트 샌프란시스코 거리에 등장한 벤츠 F015 Houdina Radio Control, 뉴욕에서 ‘Linrrican Wonder’ 무인 차량을 무전 신호를 통해 조종 주행 1925 1958 1977 1984 1987 1995 1996 2004 2007 2009 1960 ~ 1970 RCA Labs, 네브라스카 도로에 detector circuit을 매설하고 이를 통해 차량을 조종하는 주행 시연 오하이오 주립대학, Bendix Corp., UK TRRL*, 도로에 매설된 전자장치를 통해 조종되는 무인차 개발 프로젝트를 각각 진행 일본 츠쿠바 기계공학연구소, 최고 속도 30km/h로 미리 표시해둔 흰색 표시를 쫓아 주행 가능한 자율주행차 개발 DARPA ALV 프로젝트, 레이저 레이더 및 로봇기술을 이용하여 31km/h의 속도로 자율주행 성공 유럽 EUREKA PROMETHEUS 프로젝트, 뮌헨 연방 대학의 Dickmanns팀(1986년 63km/h의 속도로 빈거리에서 자율주행에 성공)과 다임러-벤츠 주도로 자율주행차 개발 - 1994 : 벤츠 500 SEL 모델을 개조한 ‘VaMP’, ‘VITA-2’가 파리의 3차선 도로에서 최대 130km/h로 1,000km 반자율주행 성공 - 1995 : 벤츠 S 클래스를 개조하여 뮌헨과 코펜하겐 왕복 주행(1,590km), 95% 수준 자율 운전으로 아우토반에서 최대 175km/h 속도 달성(9km마다 운전자 간섭) 카네기멜론 대학 Navlab 프로젝트, 98.2% 수준 자율 운전으로 5,000km 주행 성공(throttle과 brake는 운전자가 조작) 이탈리아 파르마 대학 ARGO 프로젝트, 94% 수준 자율 운전으로 1,900km 주행 성공 DARPA, 자율주행차 대회 Grand Challenge 개최(2005년에도 개최) DARPA, 시가지 60마일 주행을 위한 Urban Challenge 개최 구글, 자율주행차 연구 착수 그림 1 주요 자율주행차 개발 역사 * Transport and Road Research Laboratory 자료 : 언론자료 취합
  3. 3. LGERI 리포트 4 LG Business Insight 2015 8 19 집중되자 다른 완성차 기업들도 자율주행차 개발에 속도를 내기 시작하였다. 이들 기업들은 대부분 2020년 전후에 자율자동차를 출시하는 것을 목표로 주요 기술 확 보에 한층 주력하는 모습을 보이고 있는 한편 관련 법규 개정 및 인프라 구축에도 앞장서는 모습을 보이고 있다.2 자율주행 기능을 탑재한 아우디의 A7 모델은 올해 CES에서 실리콘밸리에서 라 스베이거스까지의 약 900km 주행에 성공하였고, BMW도 15,000km 넘는 거리의 자율 주행 테스트를 하고 있는 것으로 알려져 있다. 한편 볼보는 2017년까지 100대 의 자율주행차가 일반도로를 달리는 것을 목표로 스웨덴 정부와 손잡고 ‘Drive Me’ 2 1968년 체결된 UN의 비엔나 도로교통협약이 작년에 전격적으로 수정되었는데, 이로 인하여 EU 대부분의 국가와 러시아 등 72개국의 일반도로에서 자율주행차 시험 운행이 가능하게 되었다. 구글카의 등장으로 자율주행차 개발이 급물살을 타고 있다. ” “ 구글의 자율주행차 개발 구글은 2009년부터 본격적으로 자율주행 차 개발에 착수한 것으로 알려져 있다. 구글 은 DARPA가 주최한 자율주행차 대회인 그랜 드 챌린지(Grand Challenge)에서 입상한 세 바스찬 스런(Sebastian Thrun) 교수를 비롯 한 관련 엔지니어들을 대거 영입하여 자율주 행차를 개발하기 시작하였다. 구글은 도요타 의 프리우스와 렉서스 등을 개조하여 자율주 행차 관련 기술을 실험하였는데, 구글카 (Google Car)라 불린 이 자동차에는 각종 센 서를 비롯하여 GPS 및 LIDAR(레이저 레이 더)등 첨단 장비가 탑재되어 주변 영상 및 위 치 정보 등 주행을 위한 다양한 정보를 수집 할 수 있도록 고안되었다. 구글카는 2010년 샌프란시스코에서 로스 엔젤레스까지의 주행에 성공하는 등 일취월장한 성능을 보였 다. 이에 자신감을 얻은 구글은 2014년 5월 브레이크, 엑셀 등 이 없는 새로운 모습의 2인승 자율주행차 시제품을 공개하였 고 적어도 5년 이내에 이를 상용화시키겠다는 계획을 발표하 였다. 특히 구글은 악천후 및 돌발 상황에서도 인간 수준의 감 지 및 위기 대응 능력을 갖추기 위하여 자체 연구는 물론 외부 기업들을 적극적으로 인수하여 자율주행차의 완성도를 높이고 있다.1 1 Deep Mind(14년 1월), Dark Blue Labs (14년 10월), Vision Factory (14년 10월) 등 또한 구글은 자율주행차의 큰 걸림돌 중 하나인 법제적 이슈 해결의 물꼬를 트기 위한 노력도 계속하고 있다. 구글은 자율 주행차의 운행 허가를 받기 위하여 집요한 노력을 기울였고 그 결과 네바다 주에서 2011년 6월 세계 최초로 자율주행차 시험 운행 법안을 통과시킬 수 있었다. 2015년 5월 기준, 미국의 총 6개 주2 에서 자율주행차 관련 법안이 통과되었으며, 15개 주에 서도 관련 법안이 심사중으로 자율주행차가 다닐 수 있는 지역 은 점차 확대되고 있는 추세이다. 2 네바다(11년 06월), 플로리다(12년 04월), 캘리포니아(12년 09월), 워싱턴 D.C.(13년 01월), 미시간(13년 12월), 테네시(15년 05월) 표 1 구글의 자율 주행 자동차 주요 사양 자료 : 구글, Carnegie Mellon University 종류 기능 비고 Video camera 차량 전방에 부착되어 교통 신호 및 전방 물체 감지 LIDAR(LIght Detection And Ranging) 차량 지붕에 위치하여 60m 전방의 주변 물체를 감지, 3차원 지도 이미지 생성 벨로다인(Velodyne)의 제품으로 $70,000 수준 으로 추정 Position estimator 왼쪽 앞바퀴 휠에 위치하여 차량의 움직임 을 감지하고 현재 위치를 정확하게 측정 Radar 앞 범퍼에 3개, 뒷 범퍼에 1개가 부착되어 다양한 물체와의 거리 측정 수동 조작 전환 장치 비상시 수동 조작 기능 중앙 제어 컴퓨터 운행 정보 수집 및 구글의 서버와 교신하여 실시간 조작 제어 구글의 디지털 맵 탑재 및 주기적 업데이트 수행
  4. 4. LGERI리포트 LG Business Insight 2015 8 19 5 프로젝트를 진행 중이며 GM, 포드, 도요타, 닛산, 현대 등 거의 모든 완성차 기업들 이 유수의 대학 및 연구 기관 등과 협력하여 자율주행차에 적용되는 기술을 개발 중 이다. 또한 컨티넨탈, 보쉬 등 자동차 부품 업체는 물론 테슬라(Tesla), 바이두 (Baidu), 소니(Sony), 우버(Uber)와 같이 기존에는 자동차 시장과 큰 관련이 없던 기업들까지도 자율주행차 개발에 뛰어들고 있는 상황이다. 2. 자율주행차를 향한 다른 접근법 (1) 점진적 혁신을 추구하는 자동차 기업들 구글과 마찬가지로 완성차 기업들 역시 자율주행차의 등장이 자동차 산업이 한 단 계 성장할 수 있는 계기가 될 것으로 생각하고 있다. 이들은 글로벌 자동차 시장이 성숙되면서 급격한 성장을 기대하기 어려운 상황에서 자율주행차가 새로운 성장 동 력이 될 수 있을 것으로 기대하는 것이다. 그러나 자율주행차의 보급이 확대되면 기존 자동차의 판매가 잠식될 것이라는 우려도 적지 않다. 따라서 이들 기업들은 자율주행차 기술 확보에 전력을 다하는 한 편 자율주행차의 시장 확산에 대하여 보다 신중한 입장을 취하고 있다. 이들 기업들은 현실적으로 운전자를 보조할 수 있는 부분적인 자율주행 기술의 개발에 초점을 두고 있다. 현재의 주행 환경에서 당장 상용 가능한 제한적 자율주행 기능을 우선적으로 출시하여 완성도를 높이고 이후 완전한 수준의 자율주행으로 그 범위를 점차 넓혀 나가는 전략을 추진하는 것이다. 위급 상황이나 혹은 운전자가 원 할 때 자동차의 통제권은 여전히 인간이 가지게 되며 자동차는 고속도로나 교통 상 황이 원활한 몇 가지 조건 내에서만 스스로 주행이 가능한 형태가 주류를 이룰 것으 로 보인다. 예를 들어 테슬라는 운전자의 조작 없이 고속도로에서 달릴 수 있는 ‘Single- lane Highway Autopilot’이라는 기술을 올해 중 선보일 것으로 알려져 있다. 이는 적응형 크루즈 컨트롤(Adaptive Cruise Control)3 과 차선제어기술(Lane-keeping 3 앞차와의 거리 및 속도를 계산하여 안전거리를 유지시켜주는 기능 완성차 및 부품, IT 기업들도 자율주행차 개발에 속도를 내기 시작했다. ” “
  5. 5. LGERI 리포트 6 LG Business Insight 2015 8 19 Technology)4 등이 복합적으로 융합된 기술이다. GM 역시 내년에 ‘Super Cruise’라 는 이와 유사한 기술을 탑재한 자동차를 출시할 것으로 알려져 있다. 또한 닛산은 교 통이 혼잡한 상황에서 자동차가 스스로 저속으로 정지하다 주행할 수 있는 Traffic Jam Autopilot 기능을 2016년 말에 출시할 계획이며, 자율주차(Autonomous Valet Parking)나 도심 자율주행(Urban Autopilot) 기능이 적용된 차량도 2018년에서 2022년 사이에 순차적으로 출시될 것으로 예상된다(그림 2 참조).5 (2) 급진적 혁신을 꿈꾸는 IT 기업들 완성차 기업들과는 달리 구글을 필두로 한 애플, 바이두, 우 버 등 IT 기업들은 자율주행차의 도입에 좀 더 적극적인 자 세를 취할 것으로 예상된다. 자율주행차 시대가 앞당겨질수 록 새로운 수익 모델을 발굴하고 자동차 시장까지 입지를 넓 힐 수 있는 기회가 더욱 많다고 판단하고 있기 때문이다. 이전과 달리 IT 기술이 자동차 시장의 핵심 요인으로 부 상하면서 이들 기업들이 자동차 시장에 진입할 수 있는 여지 는 더욱 확대되고 있다. 만일 자율주행차 시대가 더욱 빠르 게 열린다면 현재의 핵심 역량인 반도체와 소프트웨어, 각종 컨텐츠 및 서비스가 더욱 큰 역할을 담당하게 될 것으로 예 상된다. 구글과 애플, 마이크로소프트 등 많은 IT 기업들이 완성차 기업들과의 협력 혹은 경쟁을 통하여 자동차 시장에 서 새로운 기회를 찾고 있다. 여러 IT 기업들은 자동차 시장이 자율주행차로 바뀌게 되면서 진입 장벽이 와해되고 새로운 비즈니스 기회가 창출 될 것으로 기대하고 있다. 자동차의 기술 패러다임이 IT를 중심으로 새롭게 재편되고 사람들의 여유 시간이 늘어나고 차를 소유하고 유지하는 방식이 바뀌는 등 일상 생활 전반에 4 차선에서 벗어나지 않게 도와주는 기능 5 “Revolution in the Driver’s Seat: The Road to Autonomous Vehicles”, Boston Consulting Group, 2015.04.21 기존 자동차 기업들은 운전자를 보조할 수 있는 부분적인 자율주행 기술의 개발에 초점을 두고 있다. ” “ 표 2 완성차 업체들의 자율주행 기술개발 현황 자료 : MIT Technology Review 기업 자동차 주요 기술 BMW 5 Series (개량) - 도로 표지판과 교통 신호를 읽을 수 있는 비디오 카메라 - 전방 물체를 감지할 수 있는 레이더 센서 - 측면 레이저 스캐너 - 초음파 센서 - 디지털 지도 벤츠 S500 Intelligent Drive Research Vehicle (연구용) - 3차원 스테레오 카메라 - 도로 표지판과 교통 신호를 읽을 수 있는 비디오 카메라 - 단/장거리 측정 레이더 - 적외선 카메라 - 초음파 센서 닛산 Leaf FV (개량) - 전후방 레이더 - 카메라 - 전/후/측방 레이저 스캐너 - 차량 주변을 촬영하는 4-wide Angle 카메라 구글 Prius and Lexus (개량) - 주변 물체 탐지용 LIDAR - 전방 물체 감지 카메라 - 전/측방 레이더 - 위치 측정기 - 움직임 측정을 위한 휠 인코더 - 디지털 지도 GM Cadillac SRX (개량) - 다량의 차랑용 센서 - 레이더 - Differential GPS - 카메라 - 디지털 지도
  6. 6. LGERI리포트 LG Business Insight 2015 8 19 7 걸쳐 큰 변화가 생길 것으로 예상되기 때문이다. 애플의 카플레이(Car Play)나 구글의 안드로이드 오토(Android Auto)와 같이 현재는 인포테인먼트 기능만 제공하고 있는 자동차용 운영 체제는 향후 안전 및 주 행 기능까지 강화되면서 자동차 전반을 책임지는 핵심 소프트웨어가 될 것으로 예 상된다. 또한 자동차와 관련된 각종 센서 및 카메라, 레이더 등 주요 전자 부품들의 부가가치가 더욱 증가할 것으로 보이며, 자율주행차가 산출하게 될 데이터의 양이 폭발적으로 증가하면서 이를 분석하고 처리하는 소프트웨어의 중요성도 한층 강조 될 것으로 보인다. 게다가 시간이 흐를수록 전기 자동차가 보편화되면서 기존 자동 차 기업들이 주도권을 쥐고 있는 전통적인 기계 분야까지도 IT 기술이 대체하게 될 가능성이 크기 때문에 IT 기업들이 자동차 시장에 깊숙이 관여할 여지는 더욱 커질 것으로 보인다. 실제로 자율주행차 시장은 이미 다양한 IT 기업들의 격전지로 부상할 조짐을 보 이고 있다. 중국 최대 검색 서비스 기업 바이두는 2014년부터 자율주행차 개발에 착 수하여 2015년 중 시제품을 선보일 계획이라고 발표하였으며, 최근 이미지 센서로 기사회생하고 있는 소니도 지난 2월 일본 로봇 자동차 벤처 기업 ZMP에 1억 엔을 투 자하는 등 자율주행차의 가능성을 타진하려는 노력을 기울이고 있다. 게다가 최근에 는 애플 역시 포드와 벤츠, 테슬라 등 여러 자동차 기업의 인력을 영입하는 한편 올해 2월에는 12개의 카메라와 LIDAR를 장착한 미니밴을 시범적으로 운행하는 등 타이탄 (Titan)이라는 프로젝트를 통하여 자율주행차를 개발하고 있는 것으로 알려져 있다. IT 기술이 자동차 시장의 핵심 요소로 부상하면서 IT 기업들이 자동차 시장에 진입할 수 있는 여지는 더욱 확대되고 있다. ” “ 0 단계 1 단계 2 단계 3 단계 4 단계 N/A NHTSA 분류 상용(예정) 시기: 자율주행 기술명 No Automation Function-specific Automation Combined Function Automation Limited Self-driving Automation Full Self-driving Automation 1967 : Cruise Control 1971 : ABS(Anti-lock Braking System) 1995 : ESC(Electronic Stability Control) 2003 : Parallel-park Assist 2006 : ACC(Adaptive Cruise Control) 2008 : Automatic Emergency Braking 2014 : Lane-keeping technology 2015 : Single-lane Highway Autopilot 2016 : Traffic Jam Autopilot 2018 : Autonomous Valet Parking, Highway Autopilot with Lane Changing 2022 : Urban Autopilot 2025+ : Unmanned Autopilot Everywhere 그림 2 주요 자율주행 기술 상용화 현황 및 전망 자료 : Boston Consulting Group
  7. 7. LGERI 리포트 8 LG Business Insight 2015 8 19 3. 넘어야 할 Threshold (1) 기술 완성도 제고가 가장 큰 숙제 많은 시장 조사 기관들은 대략 2020~2030년 이후에 자율주행차가 빠르게 성장하 여 2040~2050년에는 전체 자동차 판매 시장의 75% 수준에 도달할 것으로 전망하 고 있다. 하지만 한편으로는 자율주행차 시대가 예상처럼 오지 않을 것이라는 회의 적 시각도 적지 않다. 자율주행차는 이제 막 실험실을 벗어난 수준으로 향후 상용화 를 위해서는 기술적으로 해결해야 할 과제가 적지 않다는 것이다. 특히 하드웨어 기 술은 어느 정도 정점에 도달했지만 소프트웨어 측면에서 많은 개선의 여지가 필요 하다는 주장이 많다. 소프트웨어 기술 역시 빠르게 발전하고는 있지만 차량이 고도 화되고 복잡해지면서 소프트웨어의 품질을 안정적인 수준으로 끌어올리는 것이 향 후에도 주요 과제로 떠오르게 될 것으로 보인다. 지금까지 대부분의 자율주행차는 맑은 날씨나 고속도로 등 비교적 수월한 주행 환경에서 실험이 이루어졌다. 거친 도로나 불규칙한 기후 등 다양한 환경 조건에서 도 그 성능을 보장하기는 아직 어려운 것이 사실이다. 눈길이나 빗길을 운전하는 경 우 사람들은 차선이 희미하게 보이더라도 습관이나 경험에 의하여 자동차를 조종할 수 있지만 대부분의 자율주행차는 아직까지 이러한 상황에서 제 역할을 하기가 쉽 지 않을 가능성이 높다. 또한 자율주행차가 주행을 위하여 의존하고 있는 지도와 실제 지형이 다른 경우 큰 어려움에 직면할 수 있다. 갑작스 러운 공사는 물론이고 돌발 사고로 도로가 갑자기 폐쇄되는 경우도 있기 때문에 실제 도로와 지도가 실시간으로 항상 일 치하기는 거의 불가능하다. 따라서 자율주행차가 이러한 돌 발변수에 어떻게 대처할 수 있는지에 대한 고려도 반드시 풀 어야 할 숙제로 지적되고 있다.6 최근 자동차 전장 부품에 대한 안전성을 강조하는 움직 임이 두드러지고 있는데, 이는 자율주행차 시대에 접어들게 6 “Driverless cars are further away than you think”, MIT Technology Review, 2013.12.27 자율주행차 시장은 이미 다양한 IT 기업들의 격전지로 부상하고 있다. ” “ 표 3 주요 IT 기업의 자동차 소프트웨어 진출 현황 기업 현황 구글 - 차량 내 인포테인먼트 시스템 운용을 위한 안드로이드 오토 (Android Auto) 출시 - 스마트폰 안드로이드 OS 기능의 차용 - 아우디, GM, 현대·기아차 등 28개 완성차 업체와 협력 추진 애플 - 차량 내 인포테인먼트 시스템 운용을 위한 카 플레이(Car Play) 출시 - 애플 아이폰의 UI를 자동차로 연장 - 페라리, 메르세데스-벤츠, 볼보 등과 내년 하반기 상용화 예정 MS - 차량 내 인포테인먼트 시스템을 위한 윈도우 인 더 카 (Window in the Car) 출시 - 윈도우 OS 기반으로 차량용 인포테인먼트 기능 제어 자료 : 언론 보도 자료
  8. 8. LGERI리포트 LG Business Insight 2015 8 19 9 되면서 더욱 심화될 가능성이 크다. 자동차의 고사양화 및 복잡화가 증가하고 자동 차 사고에 따른 제조물 책임법이 강조되면서 국제 표준화 기구(ISO)는 2011년 11월 소프트웨어와 전자 부품의 안전성을 확보하기 위하여 자동차 기능의 안전성 국제 표준인 ISO 26262를 제정하였다. 또한 각국의 신차 안전도 평가제도에서는 자동 긴급 제동, 차선 이탈 경보 시스템 등 안전 기능을 자동차에 포함할 것을 요구하는 등 규제의 움직임은 높아지고 있는 상황이다. 지금까지는 자세 제어 장치, 타이어 공기압 경보장치 등 운전자의 안전을 위한 각종 부품의 탑재 여부 및 품질 수준이 강조되어 왔는데, 향후에는 주행 보조 장치 등 자율주행차의 성능과 직결되는 IT 부 품의 안전성 기준이 강화될 것으로 예상된다. 따라서 지금보다 더욱 높은 안전성을 보장할 수 있는 기술의 개발 및 탑재가 중요한 과제로 떠오를 것이다. 한편으로는 자율주행차가 산출하는 데이터의 획득 및 남용 가능성이 꾸준히 제기 되면서 차량 데이터의 소유 및 저장 형태, 그리고 데이터 공유의 주체와 이용 방법 등 도 첨예한 이슈가 될 수 있다. 자율주행차를 만드는 기업들의 이들 데이터에 대한 접 근이 한층 원활하게 이루어지면서 사생활 침해 등의 위험이 제기되고 있는데, 특히 구글과 같은 서비스 비즈니스 기업의 경우에는 자율주행차를 이용하는 사람들의 데 이터 확보가 자율주행차를 출시하는 주된 목적 중 하나가 될 가능성이 높기 때문에 데이터의 수집과 활용을 둘러싼 찬반 논란은 향후 뜨거운 이슈가 될 것으로 보인다. (2) 법적 책임의 모호성 많은 국가들의 전향적인 자세에도 불구하고 자율주행차를 위한 법규의 제정은 여전 히 큰 난제로 손꼽힌다. 현재 네바다나 캘리포니아 등 미국에서 자율주행차에 발급 되는 운전 허가는 시험 운행을 허가하는 수준에 그치고 있다. 기술의 진보성보다는 안전 등 보수성을 더욱 강조하는 교통법의 특성 탓에 구글 등 여러 기업들의 적극적 인 홍보에도 불구하고 법적으로 자율주행차가 자유롭게 거리를 다닐 수 있게 되기 까지는 더욱 많은 노력이 필요할 것으로 보인다.7 특히 자율주행차의 사고 발생 시 이에 대한 책임의 소재를 규정하는 것은 여전히 불분명하다. 부분적인 자율 주행의 경우 사고의 최종 책임은 대부분 운전자에게 돌 7 “Autonomous Vehicle Technology - A Guide for Policymakers”, RAND corporation, 2014 악천후, 돌발 상황에서의 대처 능력은 더욱 개선되어야 한다. ” “
  9. 9. LGERI 리포트 10 LG Business Insight 2015 8 19 아가지만 완전한 자율 주행의 경우에는 자동차 제조사의 책임으로 볼 수 있다는 주 장이 제기되고 있다. 따라서 사고 책임 소재의 불명확성은 향후 자율주행차 확산의 가장 큰 걸림돌 중 하나가 될 가능성이 크다. 이러한 문제는 자동차 보험에 큰 영향을 미칠 것으로 보인다. 자율주행차가 교통 사고를 유발할 가능성이 거의 없다 하더라도 보험은 사고가 발생하는 상황을 가정 할 수 밖에 없다. 만일 자율주행차가 교통 사고를 일으킬 경우 운전을 하는 주체가 자동차인 만큼 이를 만든 기업에게 배상의 책임이 있다고 주장할 수 있지만, 한편으 로는 운전을 하는 사람의 전방 주시 의무 또한 완전히 배제될 수 없다는 반박도 등 장할 수 있다. 자율주행차는 사람보다 더욱 정확한 판단을 할 것으로 전망되지만 다양한 경우 에 걸쳐 자율주행차가 연관되는 사고의 발생 가능성은 존재한다. 예컨대 교통 질서 를 준수하지 않는 일반 자동차와 자율주행차가 사고를 일으키는 경우나 신호가 존 재하지 않는 거리에서 일반 자동차가 자율주행차와 부딪치는 등 각종 사고 시 복잡 한 해석 및 판단이 필요할 가능성이 높다. 따라서 자율주행차가 활성화된다면 자동 차에게 법적인 책임은 물론이고 윤리적 책임을 묻는 것이 가능한지가 미래의 주요 이슈가 될 수도 있다. 선진국에서는 보험 업계를 중심으로 자율주행차의 사고 책임에 대한 연구에 착 수하였다. 일본의 보험 기업인 도쿄해상일동화재는 2014년 4월 자율주행차와 관련 된 보험 시스템을 전문적으로 연구하는 전담 조직을 출범하여 자율주행차가 보급될 경우 보험 시장에 미칠 영향 및 사고 시 책임 소재 등에 대한 연구를 수행하고 있으 며, 미국과 영국 등 자율주행차의 시험 운행을 허용한 국가에서는 미래 보험 시장 변화에 대한 주요 연구 및 이슈 제기 움직임이 활발히 일고 있다. 자율주행차는 교통 사고의 책임 부담을 운전자에서 제조 기업으로 전가시킬 가능 성이 큰 만큼 제조 기업들 역시 자율주행차의 법규 변화에 많은 관심을 보이고 있다. 현재 교통 사고의 책임은 대부분 운전자 과실을 중심으로 규정되며 제조 기업의 부담 은 매우 드문 수준이다. 그러나 운전자의 판단 및 제어가 제한되는 자율주행차의 경 우에는 제조 기업의 배상 책임 비용이 증가하게 될 가능성이 높다. 자율주행차는 완성차 뿐 아니라 전장 부품과 소프트웨어 기업 등 자동차 시장의 자동차에게 법적, 윤리적 책임을 묻는 것이 가능한지가 미래의 주요 이슈가 될 수 있다. ” “
  10. 10. LGERI리포트 LG Business Insight 2015 8 19 11 교통사고 책임 부담은 자동차 시장의 가치사슬 전체로 확산될 수 있다. ” “ 가치 사슬 전반에 걸쳐 피해 배상 책임을 확산시킬 가능성도 있다. 기존 제조물 책 임법은 제품의 결함으로 사람의 신체나 재산에 대한 피해가 발생하면 제조사가 책 임을 지고 손해를 배상하는 것으로 주로 판매 이전의 문제에 초점을 맞추고 있다. 그러나 자율주행차는 관련 소프트웨어 및 전장 기능의 업데이트 등이 중요한 부분 을 차지할 것으로 보이기 때문에 자동차 판매 이후 과실에 대한 책임도 중요한 이슈 가 될 것으로 보인다. 게다가 IT 기술의 확대 적용으로 더욱 많은 기업들이 자동차 제작에 참여하면서 배상 책임의 대상 또한 증가할 여지도 커지고 있다. (3) 높은 가격도 걸림돌로 작용할 가능성 자율주행차가 새로운 주류가 되기 위해서는 가격 하락도 성공의 중요 요인 중 하나 가 될 것으로 보인다. J.D. Power의 조사에 따르면 실제로 미국 전체 고객의 37%가 기존 구매가 수준이 되어야 구매를 고려할 수 있다고 응답했고, 20%가 $3,000의 가 격 프리미엄 정도면 구매 의향이 있다고 응답한 데서 나타나듯이 자율주행차의 가 격 수준도 미래 자율 주행 자동차의 구매 수준 및 시장 확산 속도에 상당한 영향을 미칠 것으로 보인다. 그러나 가격이 현재 자동차 수준으로 떨어지기 위해서는 향후 수십 년 이상이 소 요된다는 주장도 제기되고 있다. 구글 등 여러 자동차 기업들이 자율주행을 위하여 사용하는 부품들의 가격은 매우 비싼 수준이다. 이들 자동차가 향후 더욱 높은 성능 을 구현해야 한다는 점을 고려하면 쉽게 가격이 떨어지기 힘들다는 것이다. 특히 각 종 부품을 소형화하거나 디자인을 변경하는 과정에서 자율주행차의 가격은 예상보다 빠르게 치솟을 가능성도 제기되고 있다. 물론 전기 자동차와 같은 보조금 지원, 공공 구매 등 정부 정책 확대 및 대규모 양산에 따른 하드웨어 부품의 가격 하락이 예상되 기도 하지만 향후 자율주행차의 가격 수준이 쉽게 낮아지기는 어려울 것으로 보인다. 차량 통신, 고성능 사용자 인터페이스(HMI) 등 기술 난이도 및 부가가치가 높은 제품을 지원하기 위한 고성능 소프트웨어 역시 자율주행차의 가격 상승의 요인이 될 가능성이 크다. 소프트웨어의 제작 및 탑재, 유지 비용이 지속적으로 상승할 수 있으며, 소프트웨어 관련 비용의 대부분은 인력 운영비이므로 절감이 쉽지 않다는
  11. 11. LGERI 리포트 12 LG Business Insight 2015 8 19 것이다. 게다가 차량 안전 및 무결성 유지를 위하여 오픈 소스 등 가격을 절감할 수 있는 방안의 적용도 제한될 것이라는 의견도 있다. 또한 자율주행차 부품에 대한 안전성 요구 수준의 강화 역시 시장 확산의 걸림돌 이 될 수 있다. 현재의 전장 부품보다 자율주행차 부품의 안전 요구 수준은 한층 강 화될 것으로 예상되는데, 이에 따라 내구성 및 신뢰성 수준 충족을 위한 제품 제조 및 테스트 비용이 지속적으로 증가할 것이라는 예상도 있다. 4. 시사점 (1) 자율주행차, 새로운 IT 경쟁의 시작 자율주행차에 대한 관심과 기업의 참여, 기술 수준이 높아졌지만 한편으로는 자율 주행차가 단시간 내 기존 자동차 시장의 헤게모니를 바꾸기는 여전히 쉽지 않을 것 사람들은 자율주행차를 어떻게 바라볼까 여러 연구에서는 자율주행차에 대한 소비자 인식이 일반 자 동차와 다르다는 주장이 제기되고 있다. 소비자들은 자율주행 차를 또 다른 종류의 자동차가 아닌 새로운 첨단 가전 기기로 인식하고 있다는 것이다. 따라서 자동차 본연의 기능보다는 IT 기술이 제공할 수 있는 기능이 자율주행차의 주요 구매 포인트 로 작용할 가능성이 높다. 따라서 운전자 부담 경감 및 안정성 증가, 인포테인먼트 등 IT 기술을 활용한 기능들이 자율주행차의 주요 가치로 인식되 며, 반대로 엔진 출력 등 일반적인 자동차에서 중시되던 가치 들은 구매에 큰 영향을 미치기 어려울 수 있다. 이런 이유로 자 동차 제조 경험이 부족한 구글과 테슬라 등 첨단 기술 기업이 자율주행차를 만들면 브랜드 인지도 및 기업 호감도 측면에서 다른 완성차 제조 기업들을 뛰어 넘을 수 있는 면이 있다. 연령별 자율주행차 구매 성향도 다소 상이할 것으로 보인다. 한 연구에서는 자율주행차가 상용화될 경우 청년층보다는 중년 및 노년층에서 자율주행차의 구매 의사가 높을 것이라 예상하였 는데, 이는 운전 스트레스의 경감 및 차내에서 여분의 시간 확보 가 중년 및 노년층의 자율주행차 구매 의사를 자극하기 때문이 다. 반면 운전 자체의 즐거움이 제외되는 자율주행차의 특성 상 젊은이들의 구매 의사는 낮을 가능성이 높다고 전망하였다. 표 4 자율 주행 자동차의 주요 구매 요인 자료 : KPMG Focus Group Survey 특성 편의성 장시간 운전으로 인한 지속적인 정신적 스트레스와 육체 적 피로 누적의 경감 안전성 인간의 운전보다 훨씬 높은 수준의 안전성 확보 및 교통 사고 대응 능력 보장 혁신성 인포테인먼트, 고성능 소프트웨어 등 첨단 IT 기술 기반으 로 자동차 성능의 개선 및 향상 신뢰성 높은 첨단 기술력을 가진 기업이 만드는 자율 주행 자동차 에 대한 굳은 믿음
  12. 12. LGERI리포트 LG Business Insight 2015 8 19 13 중단기적으로는 부분적인 자율 주행 기능이 먼저 확산될 것이다. ” “ 이라는 분석도 많다. 자율주행차를 둘러싼 기술 및 경제, 사회적 요인은 물론 차량 의 소유와 운전에 대한 소비자들의 태도 등 주관적 가치 판단의 요인도 큰 영향을 미칠 수 있다. 운전자의 60% 이상이 자동 운전보다는 스스로 운전하기 원하기 때문 에 자율 주행 자동차의 기술이 상용화에 접어들더라도 자율주행차 시장 확산의 걸 림돌이 될 수 있다는 분석도 있다. 다양한 변수가 자율주행차의 상용화에 영향을 미 칠 것으로 보인다. 현재의 기술 수준 및 정책 논의 진행 상황에서 자율주행차가 빠른 시일 내에 상 용화되어 자동차 시장의 주류를 차지할 가능성은 그리 높지 않은 것이 사실이다. 크 루즈 컨트롤, 차선 이탈 경보, 운전자 행동 감시 등 기술의 적용이 점차 확산되는 등 부분적인 자율 주행 기능이 확산된 후 본격적인 자율주행차 상용화에 대한 논의가 이루어질 가능성이 높다. 그러나 중요한 것은 이러한 제한에도 불구하고 자율주행차의 도래는 그 시기의 문제일 뿐 필연적일 것이라는 사실이다. 당장 수 년의 짧은 시기가 아니더라도 자율 주행차가 미래 자동차 시장의 새로운 변화를 가져올 수 있는 가능성에 주목해야 할 것이다. 자율주행차로 자동차와 IT 산업의 경계가 허물어지면서 자율주행차 시장을 둘러 싼 다양한 기업들의 경쟁이 더욱 치열하게 전개될 것으로 보인다. 특히 엔진과 트랜 스미션 등 단순 기계식 범용 제품의 부가가치는 빠르게 감소하는 반면 레이더, 카메 라, 통신 모듈 등 자율주행에 필요한 핵심 전장 부품들은 그 중요성이 강조되기 때 문에 전장 기업들의 부침이 더욱 급격히 진행될 가능성이 높다. 자율주행차의 등장으로 자동차 산업에서 소프트웨어가 차지하는 비중은 큰 폭으 로 증가할 것으로 보인다. 운전자의 안전, 인포테인먼트, 최적 상황 판단 등 자율 주 행 자동차의 핵심 기능을 담당하는 운영체제를 비롯하여 각종 전자 장치의 기능을 제어하고 차량 내/외부 데이터를 실시간으로 분석하는 등 자동차 전반에 걸쳐 소프 트웨어의 역할은 더욱 확대될 전망이다. 구글은 구글카에 적용되는 부품을 하나도 만들지 않았지만 각종 부품을 정교하게 조합하고 구동할 수 있는 주요 소프트웨어 를 만듦으로써 자율주행차 시장을 개척할 수 있게 되었다. 기존에 자동차 전용 소프트웨어 기술을 보유한 기업들은 물론이고 구글과 애플, 아
  13. 13. LGERI 리포트 14 LG Business Insight 2015 8 19 현재 자동차 시장의 수직적 가치 사슬 구조는 붕괴될 가능성이 크다. ” “ 마존 등 기존의 IT 산업에서 막강한 소프트웨어 영향력을 발휘해 온 기업들이 자동차 시장의 판도를 뒤흔들 가능성도 있다. 현재 완성차 기업을 정점으로 여러 부품 기업들 이 순차적으로 전개되는 수직적 가치 사슬 구조가 붕괴되고 주요 소프트웨어 기업들이 자동차 시장의 주도권을 확보하게 될 것이라는 전망도 비중 있게 제기되고 있다. (2) 새로운 비즈니스 환경의 도래 또한 자율주행차의 등장을 기점으로 자동차를 매개로 하는 비즈니스 환경이 변할 것으로 보인다. 예컨대 수요는 급격히 증가하는 반면 종사 인력의 수는 줄어들고 있 는 화물 운송업에 자율주행차가 도입된다면 인건비 절감은 물론 운전자의 과실로 발생하는 사고도 획기적으로 줄일 수 있다. 게다가 배송의 정시성을 유지하면서 각 종 위험 관리도 효율적으로 수행할 수 있을 것으로 기대되는데, 한 연구에서는 화물 운송업에 자율주행차가 도입된다면 1,680억 달러의 경제적 가치를 창출한다는 주장 을 제기하기도 하였다.8 또한 자율주행차가 택시 등 수송 서비스에 도입된다면 인건 비의 부담을 덜고 요금을 획기적으로 낮출 수 있을 것으로 전망되는데, 만일 도심지 에 자율주행 택시가 도입된다면 요금을 35%나 감소시킴으로써 대중 교통의 패러다 임을 바꿀 것이라는 주장도 등장하고 있다.9 한편으로 자율주행차의 확산은 차량 공유 서비스 등 최근 등장하고 있는 새로운 트렌드를 촉발하는 기폭제가 될 수 있을 것으로 보인다. 운전자가 필요 없는 자율주 행차가 확산된다면 타인과 차를 공유한다는 개념이 한층 자연스럽게 받아들여질 수 있고 이를 통하여 차를 구입하는 대신 자유롭게 차량을 빌리거나 공공재로 사용하 는 문화가 확산될 가능성이 높기 때문이다. 따라서 자동차 산업에서도 매매의 개념 대신 이용성의 가치가 더욱 강조되고 공유 서비스와 관련된 다양한 비즈니스가 등 장하게 될 것으로 보인다. 최근 여러 기업들도 자율주행차의 등장에 따른 새로운 서비스의 가능성을 주시하 고 있다. 구글은 최근 뉴욕시와 자율주행 택시 5,000 대를 제공하는 계약을 체결하였 으며 공유 경제의 패러다임을 촉발시킨 우버 역시 ‘Uber Advanced Technologies 8 “Autonomous Cars Self -Driving the New Auto Industry Paradigm”, Morgan Stanley, 2013.11.06 9 “Revolution in the Driver’s Seat: The Road to Autonomous Vehicles”, Boston Consulting Group, 2015.04.21
  14. 14. LGERI리포트 LG Business Insight 2015 8 19 15 자율주행차는 새로운 트렌드를 촉발하는 기폭제가 될 것이다. ” “ Center’라는 자율주행차 연구소를 피츠버그에 설립하는 등 자율주행차 기술 연구에 박차를 가하고 있다. 닛산이나 벤처 기업 Zoox 등도 완전한 수준의 자율주행 택시를 2020년까지 상용화시키겠다는 포부를 밝히기도 하였으며, 2013년 9월 세계 최초의 무인기 배송 시험에 성공한 물류 기업 DHL 등도 창고 지원 등에 부분적으로 자율주 행차를 적용하는 등 다양한 활용성에 주목하고 있다. 자율주행차가 향후 어떠한 모습으로 우리 곁에 다가오게 될 것인지는 쉽게 예측 하기 어렵다. 자율주행차를 위한 IT 기술 수준이 하루가 다르게 발전하고 있으며 이 에 따라 더욱 많은 기업들이 자동차 시장에서 새로운 성장 동력을 찾기 위한 분주한 발걸음을 재촉하고 있다. 자동차가 더욱 완전한 자율주행 수준을 갖출수록 자동차 산업은 미래 비즈니스의 가장 중요한 격전지로 부각될 것이다. 자동차 시장에서 새 로운 기회를 찾고 있는 기업들은 자율주행차의 등장을 기점으로 어떤 종류의 비즈 니스가 등장하게 될 것인지를 가늠하고 생산과 마케팅, 그리고 기술 등 여러 분야에 걸쳐 새로운 수익 창출의 가능성을 짚어 볼 필요가 있다. (3) 인공 지능 시대를 엿볼 수 있는 창 보다 거시적인 관점에서 본다면 자율주행차는 미래 인공 지능이 다양한 산업에 적 용될 때의 모습을 미리 엿볼 수 있는 창이 될 수 있다. 아직까지 인공 지능이 우리 생활을 바꾸고 있는 모습들을 찾기란 쉽지 않다. 그러나 자율주행차를 기점으로 인 공 지능은 보다 향상된 기술적 완성도를 바탕으로 우리의 삶에 적용될 것이 확실시 되고 있다. 인공지능에 의하여 사람들의 편리성은 증가하지만 한편으로 기존 사회 에 고착화되어 있는 각종 시스템과 마찰을 일으킬 가능성이 높다. 따라서 오늘날 자 율주행차와 관련된 여러 논란들을 통하여 미래 인공 지능 시대를 보다 슬기롭게 맞 이할 수 있는 지혜를 찾을 수 있을 것이다. 자율주행차가 법적으로 허용된다면 자율주행차에 대한 사고의 책임은 운전자에 서 기업으로 보다 광범위하게 확대될 가능성이 크다. 물론 법적 제도의 마련을 두고 소비자와 기업, 정부 간 첨예한 의견 대립과 조정의 과정이 불가피하게 진행될 것으 로 예상되지만 이를 통하여 자율주행차, 나아가 인공 지능을 법의 테두리에서 수용
  15. 15. LGERI 리포트 16 LG Business Insight 2015 8 19 인공지능을 우리 사회에 수용하기 위한 기틀을 자율주행차가 다질 수 있다. ” “ 하기 위한 사회적 제도 마련이 한층 공론화될 수 있을 것이다. 게다가 최근 이슈로 떠오르고 있는 인공 지능으로 인한 고용의 변화 역시 자율주 행차를 통하여 미리 엿볼 수 있을 것이다. 자율주행차의 등장으로 택시나 영업용 기 사 등 운수 분야의 고용 감소가 불가피하다는 전망이 많지만, 한편으로 제조와 서비 스 등 타 분야에서 신규로 고용 창출이 증가하게 될 것이라는 반론도 있다. 따라서 자동차 산업이 자율주행차를 중심으로 발전하는 과정을 통하여 향후 인공 지능이 산업의 전 분야로 확산된다면 고용 시장이 어떻게 변화할 것인지, 그리고 이를 어떻 게 대처해야 할 지 고민해 볼 수 있을 것이다. 특히 인공 지능은 다른 IT 기술보다 고용 시장에 대한 파급이 매우 구체적이고 직접적일 것이라는 점에서 보다 신중한 분석과 접근이 요구된다. 마지막으로 자율주행차는 인공 지능 시대의 가장 위협적인 요인으로 떠오르고 있는 악의적인 사이버 공격과 시스템 마비에 대한 시사점을 줄 수 있을 것이다. 자 율주행차가 전반적으로는 운전자와 보행자의 안전 및 사회적 편익을 가져다 줄 것 으로 기대되는 것은 사실이나, 한편으로는 자동차의 IT 비중이 증가하면서 시스템 의 오류 및 외부로부터의 해킹 등 각종 새로운 위협에 직면할 수 있다. 특히 최근 피 아트 크라이슬러(Fiat Chrysler Automobiles)가 외부의 해킹 위협에 취약한 자사의 자동차 140만대를 황급히 회수한 사례에서 알 수 있듯이 자율주행차가 사람들의 안 전을 보장하기는커녕 도리어 가장 위험한 무기로 전락할 수도 있는 것이다. 실제로 미국 연방수사국(FBI)도 자율주행차가 테러리스트나 범죄자들의 손에 들어감으로 써 미래의 가장 끔찍한 무기로 악용될 수 있다고 우려하기도 하였다. 자율주행차가 가져다 줄 편리함과 안전함, 그와 동반될 리스크 등 자율주행차의 양면적 특성은 곧 인공 지능이 적용되는 모든 기기들에게 그대로 재현될 가능성이 높기 때문에 자율주행차는 미래 인공 지능의 위험을 미리 엿볼 수 있는 창이 될 수 있다. 사람들의 편리를 위하여 만든 인공 지능이 악의적인 목적으로 사용된다면 그 위험은 지금까지 기술의 발전이 야기한 그 어떤 위험보다 클 수 있을 것으로 보인 다. 따라서 자율주행차가 만들 수 있는 잠재적인 위험 요인을 면밀히 살펴보고 이를 통하여 인공 지능이 과연 우리에게 어떤 영향을 미칠 것인지 구체적으로 그리는 것 이 중요한 화두로 부상하게 될 것이다. www.lgeri.com

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