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구글부터 애플까지, 자율주행 플랫폼을 향한 IT 공룡들의 행진

기사 입력시간 : | 김예슬 기자

가장 객관적이고 투명한 it 매체 앱스토리

 

사실 기원을 따지자면 이렇다. 자동차가 처음 등장했을 때 자가 승용차는 개인이 개인만의 교통수단을 스스로 몰고 다닌다는 혁신이었다. 그런데 문제는 너무 비쌌다. 너무 비싸니까 함부로 살 수 없으니, 차를 더 많이 팔고 싶은 제조사들은 사람들이 차를 함부로 사게 만들어야 하는 숙명을 안게 되었다. 그 숙명과 금융이 만나 마침내 지옥 같은 자동차 할부가 탄생하게 된다. 

 

사람들은 ‘월납입금’의 유혹 아래 멋진 고급 자가용을 함부로 살 수 있었다. 그런데 이번엔 금융회사들이 만족하지 못했다. 그래서 리스, 장기렌트 같은 괴물을 창조하여 차를 소유하지 말고 빌려 타라는 희망의 계시를 전파하기 시작한다. 덕분에 사람들은 자기 연봉보다 더 비싼 차를 금융사 명의로 타고 다니며 마음껏 소유욕을 해소했다. 

 

무릇, 좋은 차는 선망의 대상이자 욕망의 분출인 법이다

 

이윽고 시대는 자율주행과 전기차를 등장시켰고, 그 명제에 주렁주렁 달린 온갖 기술들은 사실상 ‘IT’로 귀결되었다. 그래서 IT와 자동차는 만날 수밖에 없는데, 가뜩이나 많은 자동차들과 자동차를 만드는 회사들에 더해 IT 친구들까지 엉겨붙으려 하니까, 더 많은 자동차 소비가 요구될 수밖에 없게 된다. 그리하여 IT와 자동차는 ‘공유’라는 개념이 필요했다. 자동차는 여전히 비싸기 때문에 더 함부로 타게 만들어야 했다. 

 

결국 T형 포드 시절부터 시작된 ‘노동자도 차를 살 수 있다’는 메시지는 ‘그 비싼 차를 왜 소유하느냐, 공유와 임대로 차를 즐겨라, 심지어 이제 차 혼자 굴러다닐 것이다’라는 메시지가 되어 제조회사, IT회사, 공유플랫폼회사들을 불러들이게 되었다. 과연 IT는 어떻게 자율주행 플랫폼으로 미래를 만들 것인지, 주요 공룡들의 움직임을 보며 그들의 청사진을 들여다보자. 그리고 중요한 건 무엇인지 짚어보자.

 

자율주행 플랫폼의 궁극적 목표는 인간의 뇌를 차에다 심는 것이다

 

 

합종연횡

우리나라는 후삼국시대가 희미하게 그랬지만, 중국과 일본은 ‘전국시대’라는 풍파를 한두 번씩 겪곤 했다. 그리고 역시 전국시대의 백미는 ‘합종연횡’, 통일을 향해, 진나라에 대항하기 위해, 크고 작은 제후들이 서로 손을 잡고 뿌리치고, 죽이고 살리는, 그런 장면이다. 

 

자율주행이든 타율주행이든 결국 그건 자동차라는 기계다. 구글이 지금 당장 엔진과 조향장치를 만들 수는 없다. 그래서 자율주행 ‘플랫폼’(기술이나 인터페이스, 개념 등을 총망라한)을 보유한 회사들은 자동차 제조사와 손을 잡을 수밖에 없다. 자동차 제조사 역시 반대로 마찬가지다.

 

구글의 모기업 알파벳의 자회사 웨이모(즉, 구글)는 FCA ‘퍼시피카’ 모델과 재규어 ‘I-FACE’ 모델에 자율주행 시스템을 탑재하고 도로에 굴리고 있다. 그 와중에 포드, 볼보, 우버 등과 함께 자율주행 관련 법안과 규제에 관련된 연합체를 구성하여 보다 진보된 자율주행 여건을 마련하고 있다. 2013년에는 우버에 투자했는데, 그래놓고 우버 같은 차량공유 플랫폼을 만들며 우버랑 싸우자고 해서 우버도 2015년부터 자율주행차를 도로에 내놓고 토요타, 볼보 등과 손잡고 자율주행차를 만들고 있다.

 

FCA(Fiat Chrysler Automobiles)의 일반 양산 모델 ‘퍼시피카’

 

애플은 2014년쯤 ‘타이탄’이라는 무시무시한 프로젝트를 시작했다. 소위 ‘애플카’를 만들겠다는 의도였다고들 한다. 아직 애플카는 등장하지 않았지만, 폭스바겐과 렉서스 차량을 기반으로 자율주행시스템을 테스트하고 있다. 그러면서 구글이 우버에 투자했던 것처럼, 디디추싱에 투자하면서 부족한 영역에 대한 데이터를 확보하고 연구하는 중이다.

 

우버나 디디추싱은 차를 공유해주는 사업에서 시작한 덕분에 지도나 위치 등의 IT 플랫폼을 확보하고 있다. 우버는 구글과 별개로 독자적인 자율주행 생태계를 만들기 위해 2015년부터 대학과 파트너십을 체결하고 테스트하면서 토요타, 볼보 등과 양해각서를 교환하더니, 2016년부터 미국 피츠버그에서 자율주행 택시를 운영하기 시작했다. 이 시범 택시는 포드의 차량으로 만들었다.

 

우리의 꿈과 희망, 네이버와 현대차 역시 같이 손잡고 열심히 자율주행차를 만들고 있다. 또한 네이버는 지난 5월부터 부품업체 만도와 함께 연구 중인데, 만도 역시 전자식 브레이크, 레이더, 카메라 기술을 독자적으로 연구해왔으며, 이를 통해 네이버의 딥러닝 기술과 함께 진보된 자율주행 시스템을 구축한다는 계획이다. 그러면서 도로에 굴리는 네이버 자율주행차는 토요타 프리우스V 모델을 기반으로 만들어놨다.

 

네이버가 토요타한테 그냥 돈 주고 차 한 대 사서 개조한 건 아닐 것이다.

 

언제부턴가 여기저기 빠지지 않는 카카오는 자율주행 기술을 보유한 국내 기술업체들과 다양하게 협력하고 있으며, 최근 현대차 자율주행시스템에 탑재되기 시작한 구글의 ‘안드로이드 오토’의 기본 내비게이션을 카카오가 담당하고 있다.

 

‘대한민국 경제’ 그 자체가 되어버린 삼성전자는 자율주행 관련 핵심 부품까지 만들기 위해 이미 인수한 하만의 기술과 더불어 유럽 기술업체들과 힘을 모으고 있다. SK텔레콤과 KT 등 이동통신업체들은 그동안 발전시켜왔던 통신 기술을 바탕으로 학계, 완성차업계 등과 손잡고 자율주행 생태계에서 살아남기 위해 동분서주하는 중이다.

 

SK텔레콤도 이렇게 무서운 자율주행 기술을 주렁주렁 갖고 있다

 

 



‘레벨 4’를 넘어 ‘레벨 5’로, 구글 퍼시피카

5G의 정의를 누군가 정해준 덕분에 지구촌 사방에서 쥐잡듯이 그 목표를 향해 달려가듯, 자율주행도 단계와 목표가 정해져 있다. 기준은 ‘세계 경찰’ 미국의 도로교통안전국이 정해주었다. 그 기준에 따르면, 우선 우리가 타고 다니는 차는 ‘레벨 0’이다. 여기서부터 사람의 책임과 의무, 권리가 조금씩 사라지면서 레벨 1, 2, 3, 4, 5단계로 올라간다. 차에 앉아있기만 하고 무얼 하든 어딜 보든 차가 알아서 잘 다니는 수준이 ‘레벨 4’, 아예 다른 곳에 있던 자율주행차를 임의 장소로 호출하여 아무 데나 타서 아무거나 해도 목적지까지 태워주는 수준이 ‘레벨 5’다.

 

美 도로교통안전국(SAE)이 정한 자율주행 5단계

 

우선 구글은 지구 전체를 속속들이 들여다볼 수 있는 ‘구글맵’ 데이터를 보유하고 있다. 2005년 자율주행 대회에 나가더니 2010년 일반도로 테스트에 성공했고 2014년 112만Km 주행기록을 경신한 이후에는 자율’주행’보다 ‘자율’주행에 초점을 맞추기 시작했다. 사람 없이 차를 굴러가게 만드는 데 성공한 이후 안정적이고 완전한 능력을 갖추기 위해 노력했다. 

 

2016년 말 종료된 테스트에서는 102만Km 주행 중 운전자 개입 횟수가 평균 8,047km당 1회를 기록했다. 특히 최근에는 긴급출동 차량의 접근을 신속하게 파악하고 대응하는 센서 기술을 개선시켜, 돌발 변수에도 안정적 운행을 할 수 있는 기술을 완성시키고 있다.

 

레벨 4를 넘어 레벨 5에 도전하는 구글 웨이모 퍼시피카 자율주행차

 

이렇게 기술적 완성도를 높인 구글은 2017년 11월, 레벨 4와 5를 넘나드는 수준의 퍼시피카 영상을 공개했다. 앞 좌석에 아무도 타지 않은 상태에서 사람은 뒷좌석에만 탄 차가 신호, 차선, 주변 변수 모든 것을 통제하며 안전 주행에 성공한 것이다. 비록 미국의 한적한 교외지역 주행이었지만 분명한 레벨 4의 수준을 입증한 것이다. 이런 자율주행차를 호출해서 목적지까지 타고 가면 레벨 5가 된다.

 

이미 구글은 미국 주요 지역에서 약 600대의 퍼시피카로 테스트를 진행하고 있다. 이러한 자신감을 바탕으로 드디어 지난 6월, 약 6만 대의 퍼시피카를 일반 개인 고객에게 판매한다는 계획을 발표하기에 이르렀다. 기술, 기록, 설명을 넘어 판매로 가는 구글 자율주행 플랫폼의 모습이다.

 

 

과연 ‘애플카’를 볼 수 있을까

애플에 대해서는 처음엔 직접 애플카를 생산하겠다는 포부가 있었을 것이었을 수도 있다는 추측이 세간에 나돌았다. 아이폰 같은 끔찍한 한 방이 나타날 것 같았다. 2014년 타이탄 프로젝트가 공개되고 2015년 ‘apple.auto’ 같은 소름끼치는 도메인을 등록했다는 사실이 알려졌다. 테슬라 직원들을 고액의 연봉으로 유혹하고 자동차 전문가까지 영입했다. 테슬라는 전기 배터리 연구부터 시작해 자체적으로 자동차를 만들어낸 바 있다. 

 

애플에 대한 기대와 열망이 이렇게나 크다.

 

하지만 지난해 6월, 팀 쿡이 언론과의 인터뷰에서 ‘사과 로고가 달린 차가 아니라, 자율주행 기술 개발에 집중하고 있다’는 말을 입 밖으로 꺼내면서 ‘아, 자동차 만드는 건 어려운 일이구나’라는 안도의 한숨을 자아냈다. 현재까지는 상당한 자율주행 관련 기술을 보유한 애플이 관련 플랫폼 자체를 라이선스 형식으로 제조업체에 판매하는 형태를 추진할 것이란 전망이 우세하다. 증강현실 등과 같은 차별화된 기술로, 같은 자율주행 차라 하더라도 ‘애플의’ 기술이 탑재된 자율주행 차의 차별성을 부각시킨다는 전략이다.

 

업계에 따르면, 애플은 독일에서 열심히 자율주행을 연구 중이다. 오스트리아 제조업체 ‘마그나 스타이어’ 같은 회사도 끌어들였다. 2016년 투자하기 시작한 디디추싱을 통해 미국에도 연구소를 설립했다. 즉, 애플의 ‘iOS’ 플랫폼 기술과 자동차 제조기술, 운행정보와 관련 데이터까지 결합하고 있다는 것이다.

 

아직 애플이 무언가를 공식적으로 만들어 보인 건 없다

  

지난해 4월, 렉서스 SUV 모델의 자율주행 테스트카 3대가 미국 캘리포니아 도로에서 발각되었다. 고작 3대였음에도 불구하고 업계는 설왕설래했다. 애플의 테스트카였다는 것이다. 지난 7월 초에는 애플 타이탄 프로젝트에 참가했던 중국계 직원이 기술 유출 혐의로 FBI에 체포되었다. 그 과정에서 애플의 자율주행 연구 인력이 5,000여 명에 달한다는 끔찍한 사실이 드러났다. 구글은 고작 1,000여 명으로 웨이모를 굴리고 있었기 때문이다. 도대체 언제 뭘 할지 몰라 업계를 공포에 떨게 만드는 곳이 애플이다. 과연 언제까지 그런 위력을 보여줄 수 있는지 결과물이 증명할 것이다.

 

 

안갯속 레벨 3, 드디어 자율주행차 시동 거는 네이버

지난해 초, 네이버가 자율주행차를 도로에 내놓기 시작했다. 한반도 안에서는 네이버에 상대할 IT 업체가 없기 때문에 당연히 국내 IT 업계 최초였다. 그리고 1대였다. 우선 네이버는 가공할 만한 위력을 가진 우리나라 도심 교통 혼잡 속에서 자기들의 자율주행차가 어떤 능력을 갖고 있는지 보여주었다.

 

지난해 말, 네이버는 자율주행차가 대낮에 판교 신도시를 활보하는 영상을 공개했다. 차선에 맞게 도로를 정확히 운행하는 동시에 버스, 승용차, 승합차, 화물차, 보행자 등의 대상을 색깔별로 인식한다. 좌우측 측후방을 볼 수 있는 센서로 차선 변경의 위험성 등을 판단한다. 또한 현재 차가 이동하는 경로 주변의 정밀 지도가 인식되어 하늘에서 바라보는 것 같은 시각에서 종합적 판단을 할 수 있는 시스템을 탑재했다.

 

네이버 자율주행차의 테스트 주행 영상

 

그 결과, 평균 시속 30Km이긴 하지만, 신호와 차선, 정지와 출발, 가속과 감속 등을 자율적으로 통제하는 수준을 선보였다. 네이버는 2017 서울 모터쇼에서 레벨 3, 즉 비상시에만 사람의 통제가 필요한 수준의 자율주행 시스템을 구축했음을 천명했다. 테슬라의 자율주행차와 동일한 수준이다.

 

물론 테슬라는 레벨 3 수준의 자율주행차를 상용화시켰고 네이버의 레벨 3는 이제 막 테스트가 끝난 기술적 완성 수준이다. 테스트 주행 기록은 수 백Km 정도로, 구글이 100만Km 이상 데이터를 확보한 것에 비하면 아직 미약하다. 네이버의 레벨 3가 아직 완전한 레벨 3는 아닌 이유다. 물론 1년 후에 레벨 4까지 완성시키겠다는 야심찬 포부를 밝혔다. 누구든 포부는 야심찬 법이다.

 

지난 ‘데뷔 2017’ 때 선보였던 ‘M1’ 로봇 기술은 네이버 자율주행의 서막이었다

 

네이버는 자회사 ‘네이버랩스’를 통해 자율주행 플랫폼을 만지작거리고 있다. 이 자회사는 몇 달 전 다양한 로봇 모델을 공개하며 실력을 뽐낸 바 있다. 이러한 연구를 바탕으로 3차원 정밀지도 등의 자율주행 기초체력을 쌓아왔다. 레이저 스캐너 기술을 바탕으로 GPS 정보 수신이 불가능한 지하, 터널 같은 곳에서도 주변 지형지물을 인식한다. 이를 기반으로 가장 효율적인 선택, 즉 출입구와 가장 가까운 주차공간을 식별하여 최적의 주차를 할 수 있는 기술 구현이 가능하다.

 

자율주행 플랫폼은, 비단 주행기술뿐만 아니라, 운전할 필요 없이 놀고 있는 탑승자를 위한 인포테인먼트가 중요하다. 네이버 지도를 통한 내비게이션, 음성 인식을 통한 길 안내, 날씨 및 영화 등의 콘텐츠 활용에 네이버는 상당한 관심을 기울이고 있는 모습이다. 이미 인공지능 플랫폼 ‘어웨이’를 구축하여 자율주행차 인포테인먼트 플랫폼을 마련했다. 우리나라에서 네이버 아이디가 없는 사람을 만나면 적잖이 놀랄 수 있도록 그동안 네이버는 온라인 생태계를 잘 구축해왔다. 자율주행 플랫폼의 미래에도 이것은 상당히 주효한 밑거름이 될 것으로 보인다.

 

 



이제 시작, 카카오의 ‘카카오모빌리티’

카카오도 자율주행으로 행진한다. 지난해 8월 카카오는 카카오모빌리티 사업부문을 자회사로 독립시켰다. 카카오모빌리티는 카카오네비, 카카오택시, 카카오드라이버 등의 사업분야를 갖고 있었다. 그리고 같은 해 10월, 모빌리티 플랫폼 ‘카카오 T’로 모든 것을 통합했다. 주차 안내 서비스까지 시작했다. 카카오네비를 종료하면 주차장도 찾아주겠다는 안내가 귓가에 넘실댄다. 카카오는 ‘모빌리티’라는 명제 하에 관련된 모든 것을 하나씩 하나씩 집어넣는 중이다.

 

카카오는 현재 차량용 인공지능 인포테인먼트 플랫폼 ‘카카오 i’를 만들어 놨는데, 당연히 여기엔 카카오네비가 들어있다. 이 카카오네비가 구글의 자율주행 플랫폼 안드로이드 오토에도 탑재되어 현대차의 시판 차종에 함께 등장할 예정이다. 결국 우리나라 자율주행 생태계에서 카카오는 현대차와 더불어 구글과도 협력 관계를 구축하게 되었다. 

 

자율주행차에서 사람이 할 일이 없어지면 과연 무얼 해야 할까

 

전반적으로 카카오는 현재 호출 서비스에 주력하는 모습이다. 일단 지난 4월부터 빅데이터 기술을 기반으로 ‘스마트호출’ 서비스를 개시했다. 택시 잘 잡게 해주겠다는 뜻이다. 카카오가 이렇게 열을 올리고 있는 호출 서비스는 우버의 공유 플랫폼과 개념적으로 유사하다. 그리고 우버는 자율주행차를 호출하여 자율주행차를 다니게 하겠다는 야심을 신속하게 드러내는 중이다.

 

카카오는 그간의 플랫폼 사업을 통해 우리나라 지도, 교통 등의 막대한 데이터를 수집하고 보유하고 있다. 우버가 그러한 데이터를 통해 자율주행 업계의 수위권으로 부상한 것처럼 카카오 역시 유사한 방향으로 행진할 가능성이 높다.

 

‘카카오 i’의 현주소

 

 

우버의 자율주행차 사고, 자율주행 시대에 앞서 생각할 것들

우버는 차량 공유 플랫폼 서비스를 통해 축적한 데이터 자산을 바탕으로 2015년부터 카네기 멜론 대학의 연구진을 영입하며 자율주행 전쟁터에 발을 디뎠다. 그리고 개인 자가용의 소유와 대중교통의 개념 자체를 없애고 경계를 허무는 주문형 교통 시스템의 비전을 천명했다. 남들이 하지 못한 생각을 했다는 것 자체가 무서운 일이었다. 2016년부터 미국 피츠버그에서 자율주행 택시를 시범운영하기 시작했으며 자율주행 트럭으로 시원한 맥주를 5만 개나 배달하는 대단한 실험에 성공하기도 했다.

 

그런데 우버는 남들이 하지 못한 생각을, 온전하지 못한 상태에서 남들보다 먼저 실천에 옮기려다가 더욱 끔찍한 일을 초래하고 말았다. 이미 이전부터 차가 혼자 뒤집어지는 등의 사고가 발생하다가 급기야 실제 주행 중에 인명사고가 발생했다. 지난 3월, 우버의 자율주행차가 야간에 도로를 횡단하던 보행자를 충격해, 결국 보행자가 사망에 이른 끔찍한 일이 발생한 것이다.

 

이 차였다

 

보행자를 6초 전에 다른 사물로 착각해 자율주행 시스템이 속도를 줄이지 않았고, 1.3초 전에 사람으로 인식했으나 긴급 제동장치가 동작하지 못했으며, 운전석에 탑승 중인 사람도 전방 주시에 태만했다. 그리고 야간이었다. 긴급 제동장치는 평소 잦은 오류가 난다는 이유로 꺼져 있었다. 그렇게 잦은 오류가 나는 기술을 개선하지 못하고 ‘묵살한 채’ 실제 도로를 굴러다녔다. 우버의 청사진은 여러 비난 속에 즉시 중단될 수밖에 없었다. 물론 자율주행차 사고는 우버에게만 해당되는 일은 아니다. 많은 자율주행차들이 개발 과정에서 사고가 일어났다. 문제는 기술적 결함은 보완될 수 있지만, 새로운 제도와 개념은 자리잡기 어렵다는 것이다.

 

 

너무 많은 사고가 날 것 같아서 외장에어백까지 고려하는 상황이다

 

자율주행 플랫폼을 향해 구글은 자율주행차 시판에 돌입했고, 애플은 지형지물 인식에 대한 기초 기술 특허를 선점했다. 네이버는 보다 정밀한 기술과 인포테인먼트 구현에 집중하고 있고 카카오 역시 자체적인 자율주행 플랫폼을 구축하고 있다. ‘딥러닝’ 같은 기술은 자율주행차의 판단과 인지를 더욱 정확하게 만드는 핵심이기 때문에 IT업계든 제조업계든 딥러닝의 완전성에 집중하는 중이다. 결국 자율주행과 관련된 ‘기술’은 발전한다. 주행 중 100명을 다 들이받는 수준에서 99명은 피하고 1명만 피하지 못하는 장족의 발전을 해왔다. 앞으로는 1,000명 중 1명만 들이받을 것이고 나중에는 100,000명 중 1명만 피하지 못할 것이다.

 

바둑 덕분에 유명해진 ‘딥러닝’은 가장 주효하고 위협적인 AI 핵심요소다

 

하지만 이전부터 지속되었던 자율주행차에 대한 논쟁은 굉장히 복잡하다. ‘자율주행이 위험하다고?’, ‘그럼 자동차는?’, ‘탑승자의 책임은?’, ‘시스템 해킹은?’, ‘결국 들이받는 그 1명은?’ 등과 같은 질문을 하다 보면 자동차와 관련된 종전 개념에 대한 근본적 의문이 제기된다. 

 

누가 자율주행 시대로 행진하든, 자율주행 플랫폼을 누가 주름잡든, 그 과정에서 반드시 필요한 건 새로운 ‘기술’이 아닐지도 모른다.

 

아무것도 할 필요 없는 상황이 항상 좋은 것만은 아니다



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글 : 김예슬 기자 press@appstory.co.kr

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