자율주행차 시대 민·관이 함께 빨리 열어가야

개념 및 주요 하위시스템

자율주행차란 운전자의 조작 없이도 차량 스스로 인식과 판단, 제어 등을 통해 스스로 운행되는 차량을 의미한다. 자율주행은 사람이 해오던 인지와 판단, 제어 기능을 소프트웨어(SW), 통신, 컴퓨팅 및 정밀기계 기술 등의 발달과 이들 기술의 상호 융합으로 자동차 스스로 할 수 있게 된 것이다. 자율주행차를 하나의 시스템이라고 한다면 이러한 기능은 인식, 판단, 작동제어와 통합제어라는 하위 시스템들에 의해 수행할 수 있게 된 것이다. 시스템별 주요 기술과 기능을 살펴보면 아래와 같다.

먼저, 인식기능을 담당하는 인식 시스템의 경우 자동차 운전 시 시시각각 전개되는 도로와 주행 상황을 정확히 인식하는 것이 가장 중요하다. 이 기능은 라이다(Light Detection and Ranging), 레이다(전파에 의한 탐지 및 거리측정), 카메라센서, 초음파센서 등 각종 센서에 의해 이루어진다. 한편, 자율주행차는 사물통신으로 커넥티트카로 발전되면서 인식범위가 도로 주변이나 원거리까지로 확대되면서 인식기능이 크게 확장되고 있다. 

둘째, 판단시스템은 인식시스템을 통해 수집된 데이터와 정보를 분석해 판단하고 명령을 내리는 시스템으로 인간의 뇌의 판단과 명령기능을 담당하는 것으로 볼 수 있다. AI 탑재 자동차 전자제어장치(Electronic Control Unit) 등 판단시스템은 각종 정보를 분석해 판단 결과를 차량 작동제어시스템에 전달한다.

셋째, 작동제어시스템은 판단시스템에 의해 이루어진 정보와 데이터 분석의 결과, 즉 일종의 명령을 구체적으로 실행하는 작동시스템들의 합체로 볼 수 있다. 엔진 가속이나 감속 혹은 제동, 운전 방향 전환 등 실제 운전이 이 시스템으로 가능한 것이다. 

마지막으로 중요한 하위시스템으론 통합제어시스템을 들 수 있는데, 이는 인식, 판단 그리고 작동제어 등 3가지 시스템으로 최적의 상태를 유지하도록 통제하는 운영시스템을 의미한다. 하위시스템의 개별적 작동의 최적화도 확보해야 하지만 각 시스템의 균형적이고 통합적인 제어를 확보하는 것도 정교하고 안전한 자율운전 기능수행을 위해서는 필요불가결하다. 

시장과 산업 전망

시장 전망

자율주행차 시장은 최근 급격한 기술혁신에 의해 확대되는 추세다. 먼저 주목할 점은 자율주행시스템 하위요인들의 비용이 지속적으로 하락하고 있다는 점이다. 이는 자율주행차의 급속한 대중화 가능성도 열어놓고 있다. 

예를 들어 인식시스템 중 하나인 라이다는 초기 구글 벨로다인의 경우 60만 달러에 이르렀으나, 쿼너지의 솔리드스테이트는 1천 달러 수준으로 급속 인하됐으며, 최근 GM의 스트로브는 3백 달러 수준으로 인하됐다. 매사추세츠공과대학교(MIT) 크리스토퍼 폴튼 교수에 의하면 자율주행차가 대량생산될 경우 대당 라이더 가격이 10달러 수준으로 하락할 전망이라고 한다. 

한편, 자율주행차 차량 한 대당 장착되는 각종 센서의 숫자도 줄어들고 있다. 과거에는 차량당 상당수의 레이더, 라이더, 초음파 센서 등의 부착이 불가피했으나, 최근 중복기능 센서가 등장함에 따라 부착 센서 수가 급감하는 추세다. 웨이모의 경우 상당수의 센서 부착을 몇 가지 중복기능 수행 센서 부착으로 간소화한 바 있으며, 이러한 추세는 시간이 갈수록 강화될 전망이다. 

AI 기술을 활용하면서 발전하는 판단시스템도 주목할 만하다. 현재 대부분의 판단시스템은 알고리즘 연산기반에 의존하고 있는데, 이 시스템은 각 상황 변수를 입력하면 반응하는 일종의 반응·작용 방법을 채택한 시스템이었다. 

이 방식은 인간이 AI에 대량 데이터를 입력하는 일종의 주입식 기계학습방식으로 돌발변수가 발생하는 경우 기능상 한계가 있는 단점이 있었는데, 최근에는 딥러닝(Deep learning) 기반의 AI가 판단시스템에 도입됨으로써 시스템 기능이 획기적으로 개선되고 있다. 

이 방식은 수많은 테스트 정보 입력을 통해 반응·작용의 유형으로 시스템을 정형화해가는 것이 아니라 자동차가 자율주행 경험을 토대로 확률적으로 최적화된 선택을 하도록 함으로써 완전한 자율주행을 구현해가는 방식이다. 딥러닝 기반 인공지능기술의 채택은 인간 수준의 운행역량을 자율주행차에 탑재함으로써 자율주행차가 인간 수준 이상의 자율운행역량을 확보해가는 데 결정적 역할을 할 전망이다. 

자율주행차는 자율주행 기능의 완전성 여부를 기준으로 <그림>과 같이 6단계로 나눌 수 있는데, 현재는 대부분 2∼3단계 수준의 자율주행차가 상용화돼 있으나, 2020년 초반부터는 4단계 이상의 완전자율주행시대가 열릴 것으로 전망된다. 

HS에 따르면, 완전 자율주행차 등록 대수는 2025년 60만대, 2035년 2,100만대에 이를 전망이며, PwC는 전체 신차 중 자율주행차 비중이 2025년에는 7%, 2035년에는 49%에 이를 것으로 전망했다. 네비건트리서치(Navigant Research)에 따르면, 자율주행차 시장은 2020년부터 연평균 41%씩 성장해 2020년엔 64억 불, 2035년엔 1조 1,204억 불로 커질 전망이다. 이와 더불어 현재 자동차들의 평균 전장부품 원가비중은 40%에 불과하나, 완전자율주행차 시대가 열리는 경우 이 비중은 80%로 높아질 전망이어서 2035년경엔 자율주행 1조 달러 포함, 전체 전장부품 시장은 1.47조 달러로 커질 전망이다.

산업생태계 변화 전망 

자동차가 일종의 IT 디바이스로 진화하면서 산업생태계도 급속하게 변화되고 있다. 이 경향은 향후 더 강화될 전망이다. 현재의 완성차-모듈-부품업계로 수직계열화된 자동차산업의 구조는 서비스 제공분야별 수평적 협업구조로 변화되고, 엔진·파워트레인 등 소수 전문업체의 산업지배력도 점차 반도체, 디스플레이, 배터리 등 전자 IT 업체로 이전될 전망이다. 

이러한 추세는 이미 산업간 협력과 경쟁의 형태로 구현되고 있다. <표>에서 보듯이 기존 자동차 기업들은 전장기술을 보유한 기업들과 전략적 제휴를 맺거나 M&A 추진을 확대하는 추세며, 기존 전자업체들은 기존 자동차업체들과 자율주행 관련 인수합병이나 기술협력 등을 통해 자동차 시장에 대한 진출을 서두르는 상황이다. 특히 최근 현대차의 경우 미국 앱티브사와 공동으로 자율주행 소프트웨어 개발과 판매를 위한 조인트벤처를 설립했다. 이러한 전략적 협력은 약점을 일거에 극복하고 시너지효과를 제고할 수 있다는 점에서 주목할 만하다.

민·관 합동 노력 강화돼야

이상에서 우리는 자율주행차 시스템을 알아보고 시장 전망과 산업생태계의 변화에 대해 살펴봤다. OECD에 따르면, 최근 선진국들의 산업정책은 큰 변화를 겪고 있다. 중요한 변화 중 하나는 보조금 중심의 정책이 민·관, 산·학·연, 기업 간, 정부부처 간 협력을 통한 생태계 경쟁력 제고정책으로 전환돼 간다는 점이다. 자율주행차 관련 정책은 이러한 변화의 중심 중 하나에 위치하고 있다.

우리 정부는 지난 10월 미래자동차 육성전략을 마련하면서 자율주행차의 경우 2027년까지 전국 주요 도로에서 4단계 완전자율주행을 상용화해가겠다고 발표했다. 정부는 이를 추진하기 위해 보조금 지급뿐만 아니라 민간과 협조해 기술개발, 제도개선, 인프라구축 등 다양한 노력을 전개할 계획이다. 

기술개발은 물론, 자율주행이나 안전 혹은 산업보안 관련 실증데이터와 경험 축적, 관련 사회간접자본(SOC)이나 제도 인프라 구축, 소프트웨어나 부품산업 기반 확대, AI 등의 전문인력 양성 등 자율주행차 시대를 열기 위한 중요한 일들은 민·관의 협조적 노력이 핵심이기 때문일 것이다. 

정부는 통신, 정밀지도, 교통관제 등 인프라를 구축하고, 자율주행차 제작, 운행기준, 성능검증체계, 보험, 사업화 지원 등 자율주행 관련 제도적 기반도 조성해가는 한편, 기업의 자율주행시스템이나 부품 혹은 소프트웨어 개발에도 투자를 확대해간다는 방침이다. 

신산업에서는 경쟁우위 요인을 남보다 빨리 확보해 시장을 선점해가는 것이 무엇보다 중요하다. 독점이윤을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 지속적으로 추격자들과 기술격차를 확대해갈 수 있기 때문이다. 지금 세계 자동차 업계는 미래자동차 경쟁력을 우선 확보하기 위해 총력을 경주하고 있다. 우리 업계와 정부가 함께 노력해갈 때 이러한 경쟁에서 살아남고 더 나아가 시장을 선도할 수 있을 것이다.