자율주행 기술의 적용 및 현황 자율주행이란 사람의 조작 없이 교통수단이 스스로 운행하는 시스템을 말합니다. 이미 자율주행 자체는 상용화 되어 있습니다. 예를 들어 지하철 무인운전 방식이 해당됩니다.
현재 철도 차량에 상당 부분 상용화됐으며 이외에도 선박, 항공기처럼 충돌 가능성 및 운행 과정에서의 돌발 상황 요소가 적은 곳에서 상대적으로 쉽게 기술 적용이 이뤄졌습니다.
게다가 민간 부분에서 사용되는 도로주행차의 자율주행에 대한 연구가 계속되고 있습니다.
이런 자율주행차는 이미 세계 곳곳에서 시험 운행 중입니다. 하지만 상용화 단계에 머물러 있습니다.
이는 도로 환경에서 차량 밀집도 및 돌발상황 발생 가능성이 매우 높고 이를 완전히 제어하는 기술 구현이 어렵기 때문입니다.민간에서의 자율주행 기술의 변화, 일반 도로에서의 자율주행 단계는 크게 레벨 0부터 레벨 5까지의 6단계로 구분하게 됩니다.
Lv.0-완전 수동운전을 의미합니다.
Lv.1 – 드라이버 지원 단계입니다.(차선이탈 경보 및 크루즈 시스템).
Lv.2 – 부분 자동화 단계입니다, 차선 유지 이외의 2개 이상의 자동 제어가 작동하여 시스템이 보조됩니다.(고속도로 주행보조, 원격스마트 주차보조)
Lv.3 – 조건부 자동화 단계입니다. 시스템이 교통 상황을 파악하고 운전합니다.(고속도로 주행, 자동차로 변경, 저속 주행)
Lv.4-고도 자동화 단계입니다. 운전자가 시스템에 개입하지 않고 자율주행합니다.(악천후, 돌발변수를 제외한 시스템 하에서의 자율주행)
Lv.5 – 완전 자동화 단계입니다. 시스템이 모든 도로 환경에서 자율주행합니다.(완전자율주행) 자율주행은 2009년부터 본격 연구돼 2022년 기준 Lv.3 자율주행이 일부 상용화돼 직접적으로 사용할 수 있지만 완전하지 않아 정체된 것으로 평가됩니다. 이것에 대한 이유는 다양합니다.
첫째, 기술 자체의 천문학적인 비용과 자원 투입 둘째, 도로 환경이 자율주행에 맞춰 변경할 필요가 있다 셋째, 모든 차량이 자율주행할 수 있는지 여부.넷째, 상용화 시 일반운송노동자와의 갈등관계 다섯째, 사고 시 책임소재의 불분명한 문제
많은 전문가들은 빠르게 자율주행이 도입될 것으로 예상하지만 한편으로는 Lv.4 자율주행차가 기술뿐만 아니라 인프라 적용까지는 앞으로 수십 년이 걸릴 것으로 예상하기도 합니다.실제 자율주행자동차 사고 딜레마 실제 업계 얘기에 따르면 UCI(University of Californiaat Irvine) 소속 연구원들은 최근 UCLA(University of California, Los Angeles)에서 자율주행 반응 테스트를 실행했습니다.
이 반응 테스트는 일반 도로와 동일한 차선을 마련했고 차량 주변에는 상자, 자전거, 휴지통처럼 도로 위에서 흔히 볼 수 있는 장애물을 배치했습니다.
실험 결과는 목적지와 다른 엉뚱한 방향으로 차량을 운행하고 급정거를 해버리는 등 실제 운전자가 운전하고 있으면 가볍게 피해갈 수 있는 노선이 계획되지 않은 알고리즘으로 운행한 것입니다.
당시 테스트 총괄을 맡았던 UCI 알프레드 첸 교수는 “상자, 자전거, 신호등은 자율주행 차량의 불규칙한 운전 행동을 유발할 수 있다”며 “현재로선 도로 위 사고 차량이 정지된 상태 등을 자율주행 차량이 식별하는 것은 무리”라고 설명했습니다.
즉, 쉽게 말해 자율주행 시스템은 지나치게 보수적인 알고리즘에 의해 오히려 원활한 차량의 흐름을 방해할 수 있고, 다른 일반 자동차, 갑자기 노선을 변경하거나 튀어나와 사고를 유발하는 위험한 요인을 제공할 수 있습니다.자율주행 딜레마를 극복하기 위한 데이터 업계의 대처
자율주행 안전성을 높이기 위해서는 지속적인 대규모 투자와 많은 데이터가 필요합니다. 특히 일부 기업 혼자의 힘으로 데이터셋을 모아 정제하는 데 한계가 있습니다.
한국지능정보사회진흥원(NIA)이 ‘AI Hub’을 통해 자율주행 데이터 23종을 2021년부터 제공하고 있습니다.
북미·유럽 정부도 기업들이 자율주행 데이터·실증 정보를 공유하도록 장려하는 장치를 마련했습니다. 정부가 기업 간 데이터를 공유해 상생을 촉진하고 정부가 데이터를 직접 관리해 공익 목적으로만 사용하도록 하는 방식입니다.