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자율주행 자동차
자율주행 자동차(autonomous driving car)란 운전자의 조작이 없이도 인공지능(AI) 기반으로 자율 주행이 가능한 자동차를 말한다. 자율주행 자동차는 운전자의 조작 없이 카메라와 센서, GPS 정보 등을 이용하여 인공지능 기반으로 스스로 주위 환경을 인식하고 목적지를 향해 운전할 수 있다. 자율주행차(self-driving car), 무인자동차(driverless car), 스마트 카(smart car), 커넥티드 카(connected car), 로봇 자동차(robot car) 등 다양한 이름으로 불리고 있다. 간략히 자율차 또는 자주차라고도 한다. 자율주행 자동차는 4차 산업혁명의 핵심 키워드 중 하나이다.
목차
개요
자율주행 자동차는 운전자가 차량을 조작하지 않아도 스스로 주행하는 자동차이다. 운전자가 브레이크, 핸들, 가속 페달 등을 제어하지 않아도 도로의 상황을 파악해 자동으로 안전하게 주행하는 자동차이다. 자율주행 자동차는 전자식 사각지대 지원, 충돌 회피, 비상 제동, 주차 보조, 크루즈 컨트롤(cruise control), 차선 이탈 지원, 차선 이탈 경고, 차량 정체 및 대기 지원 등 자동 시스템, 운전자 지원 시스템이 활성화된 모터 차량이다. 다른 자동차 기술은 자동차 제조업체에서 주도했지만, 자율주행 자동차에 관한 기술은 정보기술 업체에서 더 활발하게 연구하고 있다. 예를 들어, 구글과 엔비디아는 주변 사물을 인식하기 위한 센서와 높은 성능의 그래픽처리장치를 사용해 자율주행 자동차를 개발하고 있다. 그리고 이제는 정보기술 기업과 자동차 기업 외에도 운송 기업, 컴퓨터 부품 제조 기업들도 자율주행 기술 개발에 뛰어들었다. 자율주행 자동차는 레이더, 라이더, 소나, GPS, 주행 거리 측정 장치, 관성 측정 장치 등 다양한 센서를 결합하여 적절한 운전 경로와 장애물, 표지판을 식별한다. 자율주행 자동차는 첨단 센서를 이용해 사람처럼 사물과 사물의 거리를 측정하고 위험을 감지하며, 사각지대 없이 모든 지역을 볼 수 있어야 한다. 그리고 그래픽처리장치와 여러 대의 카메라를 통해 자동차의 주변 환경을 파악하고, 그 이미지를 분석해서 안전 표지판의 의미나 앞의 자동차 급정거 등을 파악한다.[1] 자율주행 자동차 구현을 위해서는 고속도로 주행 지원 시스템, 후측방 경보 시스템, 자동 긴급 제동 시스템, 차선 이탈 경보 시스템, 차선 유지 지원 시스템, 어드밴스드 스마트 크루즈 컨트롤, 혼잡 구간 주행 지원 시스템이 필요하다. 우리나라에서는 2016년 2월 12일 자동차관리법 개정안이 시행되면서 자율주행 자동차의 실제 도로 주행이 가능해졌다.[2]
종류
자율주행 자동차의 이름을 살펴보면 어떤 기술이 융합되었는지 파악하는 것이 가능하다.
- 자율주행 자동차와 무인 자동차 : 운전자가 필요하지 않고 자동차 스스로 주행할 수 있는 자동차를 의미한다. 하지만 스마트 카와는 다르게 외부의 조작자가 존재한다.
- 스마트 카 : 자동차 내부의 위치정보 제공 시스템(GPS), 장애물 및 충돌감지 시스템 등의 첨단기술로 자동차 운행의 효율성을 높이고 운전자가 운행하는 자동차이다.
- 커넥티드 카 : 정보통신(IT) 기술을 탑재한 자동차이다. 통신기기 또는 외부 인프라(클라우드)와 연동을 통해 양방향 인터넷과 모바일 서비스 등이 가능하다. 커넥티드 카는 사물인터넷(IoT) 기술이 채용된 차량으로, 자동차의 안전과 편의성을 향상시킨 자동차이다.
주요 기술
무인 제어 기술
자율주행 자동차는 가속기(액셀), 감속기(브레이크), 조향장치(운전대) 등을 무인화 운행에 맞도록 구현하였다. 자동차에 컴퓨터, 소프트웨어, 하드웨어를 설치하고 이를 이용하여 자동차를 제어한다.
시각 정보 처리 기술
자율주행 자동차는 비전, 센서를 이용하여 시각 정보를 입력받고 처리하는 시스템을 갖추고 있다. 카메라를 이용하여 외부의 영상정보를 받아들이고, 이 영상 중에서 필요한 정보를 추출해 내는 기술을 갖추고 있다. 또한 초음파 센서 및 레인지 필터 등의 센서를 사용하여 거리와 주행에 필요한 정보를 융합하여 분석 및 처리함으로써 장애물 회피와 돌발 상황에 대처할 수 있다.
통합 관제 시스템
자율주행 자동차는 차량의 운행을 감시하고 수시로 바뀌는 상황에 따라 적절한 명령을 내리는 운행 감시 체계를 구축하고 있다. 개별적 프로세서 및 센서에서 발생되는 여러 상황을 분석하여 시스템의 고장을 진단하여 오퍼레이터에 대한 적절한 정보를 제공하거나 경보를 알리는 기능을 수행할 수 있다.
지능제어 및 지능운행 장치
- 지능형 순항 제어 시스템(ACC: Adaptive Cruise Control System) : 실제 차량 모델을 이용한 수학적인 해석에 근거하여 제어 명령을 생성하여 현재 무인 자동차에 적용된 무인 운행 기법이다. 레이더 가이드 기술에 기반을 두고 운전자가 페달을 조작하지 않아도 스스로 속도를 조절하여 앞차 또는 장애물과의 거리를 유지시켜 주는 시스템이다.
- 차선 이탈 방지 시스템 : 내부에 달린 카메라가 차선을 감지하여 의도하지 않은 이탈 상황을 운전자에게 알려주는 기술이다. 무인 자동차에서는 도보와 중앙선을 구분하여 자동차가 차선을 따라 안전하게 주행할 수 있도록 해준다.
- 주차 보조 시스템 : 운전자가 어시스트 버튼을 탐색한 후 후진 기어를 넣고 브레이크 페달을 밟으면, 자동차가 조향 장치를 조절하여 후진 일렬 주차를 도와주는 시스템이다.
- 자동 주차 시스템 : 운전자가 주차장 앞에 차를 정지시킨 뒤 엔진을 끄고 내려서 리모콘 잠금 스위치를 2회 연속 누르면, 자동차에 설치된 카메라가 차고의 반대편 벽에 미리 붙여놓은 반사경을 탐지해 적정한 접근 경로를 계산하여 스스로 주차를 하는 기술이다.
- 사각지대 정보 안내 시스템 : 자동차의 양측면에 장착된 센서가 사이드 미러로 보이지 않는 사각지대에 다른 차량이 있는지를 판단하여 운전자에게 경고를 해주는 기능이다. 복잡한 도로 상황에서 양측의 장애물 및 차량을 확인하여 차선을 변경할 때 도움을 주기 위한 용도로 사용된다.
기술 발전 단계
자율 주행은 실현 수준에 따라 여러 단계로 구분한다. 각 제조사마다 단계를 구분하는 정도는 약간씩 다르지만, 일반적으로 국제자동차기술자협회(SAE; Society of Automotive Engineers)가 나눈 0~5단계(levels 0 ~ 5)를 따른다.
- 0단계: 아주 기초적인 자동차를 뜻한다. 인간이 직접 운전석에 앉아 조향, 가속·감속, 제동 등을 직접 제어하는 방식이다. 자동화된 시스템이 경고를 발생시키거나 순간적으로 개입할 수는 있지만, 차량을 지속적으로 제어할 수는 없다. 좀 더 확장된 관점에서 차선을 이탈하거나 앞차와의 간격이 좁을 때 경고음을 들려주는 기능 역시 이에 해당한다. 경고를 할 뿐, 모든 조작은 운전자가 직접 한다.
- 1단계: 조금 더 발전하여 본격적인 운전자 보조 시스템을 갖춘 자동차이다. 이 단계에서는 차량 제어 기능을 운전자와 자동 시스템이 공유해, 자동차가 제동, 조향, 가속·감속 등에 직간접적으로 개입한다. 차량의 속도를 일정하게 유지하는 크루즈 컨트롤, 스티어링을 자동화하는 주차 지원 시스템, 충돌을 경고하고 최대 제동 용량을 정하는 충돌 완화 시스템 역시 이 단계에 해당한다. 1단계에서도 사용자의 손은 계속 운전대 위에 있어야 한다.
- 2단계: 오늘날 도입되고 있는 '지능형 운전자 보조 시스템'(ADAS)에 해당한다. 1단계에서는 조향, 가속·감속, 제동 중 한 가지 기능만 자동화할 수 있었지만, 2단계부터는 이러한 조작 기능을 복합적으로 자동화할 수 있다. 사용자는 주행을 모니터링하고 언제든지 개입할 준비를 해야 하지만, 이 단계의 자동차는 차로 구분이 확실하고 대부분의 차량이 일정한 속도로 달리는 고속도로에서는 운전자의 조향을 직접 보조해 줄 수 있다. 사용자의 눈을 카메라로 감시해 교통 상황에 주의를 기울이고 있는지 확인할 수 있다.
- 3단계: 자동차가 직접 조향, 가속·감속, 제동 등을 스스로 할 수 있는 단계이다. 이를 통해 사고가 날 수 있는 상황을 피해 움직일 수 있으며, 운전자는 주변 상황에 크게 신경 쓰지 않아도 된다. 물론 최종 통제권은 운전자에게 있다. 차량은 비상 제동과 같은 상황을 처리할 수 있고, 공동 운전자의 역할을 한다. 사람은 운전석에 앉아서 모든 조작을 자율 주행차에게 맡길 수 있지만, 특정한 위험 상황에서 자동차가 수동운전을 요청할 경우 운전대를 다시 잡아야 한다.
- 4단계: 스스로 안전한 자율 주행을 할 수 있는 단계를 말한다. 예를 들면 스스로 달리던 자동차가 위급한 상황에 마주쳤을 때 운전자에게 직접 제어할 것을 요청하지만, 이때 운전자가 잠들었을 경우 자동차 스스로 속도를 줄이고 갓길에 정차하는 등의 제어가 가능한 수준이다. 운전자가 다시 제어권을 획득하지 못할 경우 차량이 안전하게 주행을 중단할 수 있어야 한다. 자동차 스스로 모든 것을 판단하기 때문에 자율 주행 프로세서의 역할이 중요하다.
- 5단계: 인간의 개입이 전혀 필요 없는 완전한 수준의 자율주행 자동차를 뜻한다. 탑승자가 차에 올라타 목적지를 말하거나 내비게이션에 입력하면 목적지까지 자동으로 이동하는 자동차이다. 이 단계의 자동차는 운전석이 필요 없으며, 실내를 단순히 앉는 공간이 아니라, 이동형 사무실, 숙박시설, 여가시설 등으로 활용하는 것도 가능할 것이다.
장단점
장점
자율주행 자동차는 편리성, 안전성, 시간 절약, 친환경이라는 장점을 가지고 있다.
- 편리성: 자율주행 자동차가 스스로 알아서 운전 및 주차를 해 주기 때문에, 사람이 직접 운전할 필요가 없어 매우 편리하다.
- 안전성: 자동차 사고는 주로 운전자들의 실수에서 비롯된다. 사람은 졸음, 시력, 반응 시간 등 육체적 한계를 지니고 있지만, 무인 자동차는 360도 시야를 가지고 있으며 레이더와 같은 특수 장비로 밤에도 시야를 잘 볼 수 있는 등 인간의 육체적 한계를 뛰어넘는 능력을 가지고 있어 사고가 날 확률을 줄여준다.
- 시간 절약: 무인 자동차는 교통 혼잡을 해소해 운전할 필요가 없는 시간을 늘려준다. 이에 더해 무인 자동차는 주차 장소를 찾아주는 시간과 주차하는 시간을 줄여준다.
- 친환경: 자율 주행 차량은 다른 자동차의 존재를 더 잘 감지한다. 이는 다른 차량과 더 가깝게 유지하며 주행하는 것을 가능하게 만들어 공기저항을 줄여준다. 공기저항을 줄임으로 인해 연료 소비량 또한 줄여주는 이점을 가진다.[3]
단점
자율주행 자동차는 아직 경험된 적이 없는 신생 리스크(emerging risk)를 내재하고 있다. 이 리스크의 주요한 원천은 인공지능(AI)이다. 인공지능은 일상생활에도 이미 상당부분 자리 잡아가고 있지만, 여러 가지 문제를 가지고 있다.
- 사고 책임: 도로 위에서 주행하고 있는 차들 중 80% 이상이 무인 자동차이고, 이들이 모두 자율 주행을 하는 상황에서, 만약 사고가 난다면 누구에게 책임을 물어야 하는지 현재 법률적으로 정해져 있지 않다.[3] 자율주행 자동차의 발전단계에 따라 책임의 무게는 변화할 것으로 보이며, 초기 단계에서는 운전자와 소프트웨어 개발사를 포함한 자동차 제조사가 공동책임을 지고, 이후 완전 자율 주행 시대에 접어들면 자동차 제조사가 전적인 책임을 져야 한다는 것이 전문가들의 대체적인 견해이다.
- 해킹: 자율주행 자동차는 GPS 기반으로 주행을 하는데, 인터넷 접속이 가능해진다면 해킹이 가능해져, 해커들이 마음대로 타인의 자동차를 조종할 수 있는 위험이 있다. 이를 위해서는 통신 보안을 강화해야 한다.
- 일자리 손실: 자동차 관련 업체 측의 일자리 손실뿐 아니라 운전직군의 대규모 실업이 야기될 수 있다. 미국 정책 연구소인 뉴아메리카 재단이 발표한 보고서에 따르면 피닉스에서 자동화 기술이 개발되는 것은 3분의 1이 넘는 일자리를 없애거나 새로운 일자리고 바꾼다고 한다.[4]
블록체인
제너럴 모터스 컴퍼니(General Motors Company)와 BMW는 블록체인 기술을 통해 손을 잡았다. 자율주행 자동차 성능 제고 및 시스템 개발에 필수적인 주행 데이터 공유 플랫폼으로 블록체인을 채택했다. 자율주행 자동차가 상용화되려면 시험 주행 데이터를 최대한 많이 분석해 실제 도로에서 일어날 수 있는 모든 상황에 대비해야 하지만, 자동차 회사나 자율주행 기술을 개발하는 기업마다 데이터를 중요 자산으로 분류해 따로 보유하고 있다. 데이터를 모아서 분석하면 자율주행 자동차 상용화를 앞당길 수 있지만, 기업 간의 신뢰가 부족했다. 2018년 자동차 기업들은 분산원장을 도입해 스마트 모빌리티 시스템 구축을 위한 컨소시엄 모비(MOBI, Mobility Open Blockchain Initiative)를 출범했다. 모비는 자율주행 자동차 개발에 필요한 데이터를 모으고 효과적으로 활용하는 방법을 고민하면서, 최근 자율주행 자동차 데이터 마켓이라는 프로젝트에 착수했다. 제너럴 모터스 컴퍼니는 블록체인을 이용해 차량이나 교통 정보 관련 데이터를 수집하고 공유하는 기술에 많은 관심을 보이며 투자했다. 2018년에 제너럴 모터스 컴퍼니는 자율주행 데이터를 블록체인에서 관리하는 기술로 특허를 신청했다. 모비의 창립사 중 하나인 BMW도 블록체인을 활용한 데이터 공유에 관심을 보였으며, 블록체인에 리스 차량의 운행 거리를 기록하는 실험도 했다. BMW에서는 자율주행 자동차 관련 데이터를 회사별로 공유하지 않는 것이 자율주행 차량 상용화의 걸림돌이라고 했다. 블록체인 시대가 도래하면서 분산원장을 통해 각 데이터의 프라이버시를 지키면서도 효율적으로 데이터를 공유할 수 있다. 탈중앙화 머신러닝이나 데이터 보안이 뛰어난 다중 기밀 연산, 탈중앙화 데이터 시장 등 새로운 기술이 자동화 시대에 데이터를 처리하는 데 필요한 시스템 구축을 도울 것이다. 주행 중 생긴 데이터를 모아 인공지능을 학습시키면 상용화를 앞당길 수 있지만, 우버(Uber), 웨이모 LLC(Waymo LLC) 등은 주행 데이터를 잠재적 경쟁사와 공유하지 않으려 한다. 모비의 회원사인 오션(Ocean)은 어떤 회사도 데이터를 따로 빼서 혼자만 볼 수 없는 공동의 데이터 창고 구축이 목표이다. 오션은 학습하는 데이터를 직접 모으지 않고 스마트폰처럼 원래 데이터를 수집하는 기기에 둔 채 인공지능이 데이터를 학습하는 연합 머신러닝 기술로 탈중앙화를 강화했다. 웨이모 LLC는 데이터를 공유하지 않는 대신 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터가 있다고 하지만, 이 데이터가 실제 주행을 통해 얻은 데이터보다 가치가 있을지는 지켜봐야 한다.[5] 한국에서도 세종시는 한국인터넷진흥원과 과학기술정보통신부가 시행하는 블록체인 기반 자율주행 자동차 신뢰 플랫폼 사업에 선정돼 본격 플랫폼 구축에 들어갔다. 주관 사업자인 ㈜엘지씨엔에스가 라온시큐어㈜, ㈜언맨드솔루션, 라온화이트햇㈜과 컨소시엄을 구성했고, 국비 6억 원과 민간 4억 원을 합해 10억 원이 투입될 예정이다. 주블록체인 기반의 분산 신원증명 인증 체계를 활용해 자율주행자동차 데이터 위변조나 해킹을 방지하는 기술을 구축하고, 차와 차, 차와 관제센터 간 주고받는 정보에 대한 보안을 강화해 신뢰성을 높일 것이다. 이르면 내년부터 블록체인 기술을 적용한 자율주행 자동차가 세종시를 달릴 것이다.[6]
개발 현황
전 세계적으로 자동차 업체는 물론이고, IT 기업들까지 인공지능 기반의 자율주행 자동차 개발에 뛰어들고 있다. 자동차 업계에서는 현대자동차㈜, 토요타자동차㈜, 혼다, 닛산, GM, 포드자동차, 메르세데스-벤츠, BMW, 아우디, 볼보 등이 자율주행 자동차 개발에 뛰어들었다. 글로벌 IT 기업들 중에서는 구글 자동차, 테슬라 자동차, 애플, 엔비디아, 삼성전자㈜, 네이버㈜, 바이두, 우버 등이 인공지능 자율주행 자동차 개발에 뛰어들고 있다. 일본 소프트뱅크에 인수된 영국의 ARM 회사는 2016년 자율주행 자동차 전용 반도체인 '코덱스 R52'를 개발했다.
한국
- 현대 기아 자동차 : IT 업체와 협력하여 커넥티드 자율주행 자동차 개발에 힘쓰고 있다. 2015년에 만든 현대 제네시스 자동차는 바로 앞에 있는 표지판을 읽어 속도를 조절할 수 있고, 차간 거리 제어, 차선 유지, 조향 제어, 가감속 제어가 가능하다.
- 네이버 : 국내 중소기업과 협력하여 토요타 개조 차량으로 자율 주행 시스템을 시험하고 있다.
일본
- 토요타 : 자율주행 기술 특허 보유 수로 세계 1위이다. 토요타의 자회사인 덴소가 세계 2위로 관련 기술 특허 확보에 노력을 기울이고 있다.
- 혼다 : 자율주행 자동차 개발에는 소극적인 편이지만, CES에서 인공지능 분야 전문성을 활용하여 인공지능 엔진을 탑재한 소형 완전 자율 주행 전기 컨셉트카를 공개했다.
- 닛산 : 안전성 확보에 주력하며 자율주행 자동차 개발에 힘쓰고 있다. 이미지를 360°로 보여주어, 특히 사각지대로 인한 사고위험을 줄이는 데 기여하고 있다.
미국
- 구글 : 자체 기술력으로 완전 자율주행 자동차를 개발하고 있다. 2009년 가장 먼저 자율주행 자동차 개발에 착수하여 가장 먼 시범 운행 거리 기록과 100마일당 최소 자율 주행 해제 횟수를 보유한 자율 주행 기술의 선두업체이다. '자율 주행 해제 횟수'란 안전운행을 위해 시스템이 해제된 횟수로, 그 수치가 낮을수록 시스템 안정성이 높은 것을 의미한다. 2014년에는 가감속 페달과 운전대 자체를 없앤 레벨4 자율주행 전기차를 공개했다.[7]
- GM : 소규모 업체 투자와 인수로 전기 무인택시를 개발했다. 고속도로 자율 주행 기술인 슈퍼 크루즈 시스템을 고급차 캐딜락에 장착해 판매하고 있다. '슈퍼 크루즈 시스템'이란 완전 자율 주행의 이전 단계인 반 자율 주행 시스템이다. 다른 반 자율 시스템과 구별되는 점은 운전자의 운전 성향과 앞으로 차가 나아갈 방향을 주의 깊게 모니터링한다는 것이다.[8]
- 포드 : 카셰어링(자동차 공유)과 카헤일링(차량호출)용 보급형 완전 자율주행 자동차를 개발에 힘쓰고 있다.
- 테슬라 : 정밀분석이 가능하지만 비용이 높은 라이다 대신, 레이더 센서를 사용해 부분 자율주행 자동차를 조기 상용화하였다.
- 델파이 : 2015년에 아우디 Q5로 약 5,400km 자율 주행에 성공하였다.
- 우버 : 무인택시를 공동 개발하고 있다. 2016년 볼보와 포드 차량을 이용해 운전자가 탑승한 자율 주행 택시 시범 운영을 시작하였다.
유럽
- 폭스바겐 : 자율 주행 전기 스포츠카를 개발하고 있다. 2014년에는 RS7으로 시속 240km의 무인주행에 성공하였다. 2015년에는 A7 모델로 900km 자율 주행에 성공하였다. 2017년에는 레벨3 기술이 탑재된 아우디 A8을 출시했다.
- 다임러(벤츠) : 고급 승용차 및 상용차 중심의 자율주행 자동차를 개발하고 있다. 상용차는 고속도로 파일럿 시스템을 장착했다. 네덜란드에서는 자율주행 버스 시범운행을 개시했다.
- BMW : 자율 주행 스포츠카 개발에 힘쓰고 있다.
- 보시 : 전기화, 자동화, 연결성에 집중한 자율 주행 부품 및 시스템을 개발하고 있다. BMW, 테슬라 등 타사 차량 개조로 부분 자율주행 자동차를 개발했다. 첨단 운전자 보조 기술 특허 보유 수 1위이다.
- 컨티넨탈 : 보급형 자율 주행 부품 및 시스템 개발에 힘쓰고 있다. ADAS 기술을 기반으로 가격을 낮춘 보급형 자율 주행 부품과 시스템을 개발하고 있다. 'ADAS' 기술은 교통 환경에 따라 속도를 조절할 수 있는 기능인 '적응형 크루즈 컨트롤'(ACC; Adaptive Cruise Control) 기능을 핵심기술로 하고 있다.[9]
중국
- 장안기차 : 고속도로용 자율주행 자동차 조기 상용화 계획을 가지고 2016년에 자율주행 자동차 레톤으로 시범주행을 해 2,000km를 성공했다.
- 바이두 : 2014년부터 인공지능 운전자 보조 프로그램이 탑재된 자율주행 자동차 개발에 착수하였다. BMW 자동차를 개조하여 베이징 인근 30km를 자율주행에 성공하였다.
과제
자율주행 자동차 시대의 도래는 우리에게 많은 이점을 주지만 한편으로는 새로운 과제를 우리에게 준다. 아무리 인공지능 기술이 발전해도 모든 위기상황을 예측하기는 어렵다. 설령 위기상황을 완벽하게 예측한다고 할지라도, 도덕적·윤리적 판단의 문제가 존재한다.
가장 대표적인 문제는 트롤리 딜레마이다. 트롤리 딜레마(trolley problem)란 자율주행 자동차가 충돌하는 경우에 누구를 보호해야 할 것인가 하는 도덕적·윤리적 문제이다.[10] 만약 자율주행 자동차가 급격히 방향을 틀지 않는다면 앞에 있는 사람 5명을 칠 수 있고, 방향을 튼다면 자동차에 탄 사람 1명(운전자 본인)이 죽을 수도 있는 상황에서, 자율주행 자동차가 어떤 결정을 내려야하는지를 묻는 문제이다. 이 문제는 인공지능 기술이 아무리 발전해도 해결하기 어려운 철학적 문제이다.
트롤리 문제를 해결하기 위해서는 기계적 관점에서 우선순위를 계산해 자동차를 제어하기보다는, 어떻게 해야 장애물과의 충돌을 줄일 수 있는지와 같은 실질적 문제를 해결하는데 초점을 두어야 한다는 의견도 있다.[11] 결국 인공지능 기술이 아무리 발전하더라도 자동차에 대한 최소한의 통제권은 운전자에게 남겨둬야 한다는 주장이다. 이와 함께 자율주행 자동차로 인해 발생할 문제들에 대해 기존의 법리를 재해석하여 보완하거나, 인공지능 시대에 적합한 새로운 법 개념을 만들 필요가 있다는 주장이 제시되고 있다.
각주
- ↑ 자율주행 자동차 네이버 지식백과 - https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=3609926&cid=58598&categoryId=59316
- ↑ 자율주행차 네이버 지식백과 - https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=2838497&cid=43667&categoryId=43667
- ↑ 3.0 3.1 〈무인 자동차〉, 《위키백과》
- ↑ 최소망 기자, 〈(테크M)자율주행차, 운전자는 물론 소유주도 없앤다〉, 《뉴스1》, 2018-08-25
- ↑ Ian Allison, 〈자동차와 블록체인의 결합…자율주행 데이터 공유 나선다〉, 《코인데스크코리아》, 2019-04-10
- ↑ 박주영 기자, 〈해킹에 강한 블록체인 자율주행차 세종서 달린다〉, 《연합뉴스》, 2020-05-08
- ↑ 〈X(연구소)〉, 《나무위키》,
- ↑ 정원석 기자, 〈캐딜락, 반자율주행 시스템 슈퍼크루즈 2018년 공개〉, 《데일리시큐》, 2017-09-11
- ↑ 김경민 미국 실리콘밸리무역관, 〈ADAS 센서와 미국 자율주행차 시장현황〉, 《코트라》, 2018-03-01
- ↑ 〈트롤리 딜레마〉, 《나무위키》
- ↑ 김연학 교수, 〈(IT칼럼)자율주행 자동차 시대의 도래와 과제〉, 《아시아경제》, 2017-10-24
참고자료
- 〈무인 자동차〉, 《위키백과》
- Self-driving car Wikipedia - https://en.wikipedia.org/wiki/Self-driving_car
- 〈자율주행〉, 《나무위키》
- 〈X(연구소)〉, 《나무위키》
- 〈트롤리 딜레마〉, 《나무위키》
- 최소망 기자, 〈(테크M)자율주행차, 운전자는 물론 소유주도 없앤다〉, 《뉴스1》, 2018-08-25
- 정성호 기자, 〈코앞에 온 완전자율주행 시대…자동차산업 '빅뱅' 온다〉, 《연합뉴스》, 2018-09-03
- 김경민 미국 실리콘밸리무역관, 〈ADAS 센서와 미국 자율주행차 시장현황〉, 《코트라》, 2018-03-01
- 조재환 기자, 〈'레벨 3' 자율주행차 확산...수입차·상용차 가세〉, 《지디넷코리아》, 2018-09-05
- SBS 뉴미디어부, 〈(카드뉴스)‘누구를 죽일지 선택하라’... 자율주행자동차의 딜레마〉, 《SBS 뉴스》, 2015-10-26
- 김용훈, 김현구, 〈자율주행자동차 개발 동향〉, 《정보와 통신》 제34권 제5호, 한국통신학회, 2017-04
- 김정임, 〈자율주행자동차 운행의 안전에 관한 공법적 고찰〉, 《법학연구》 제16권 제4호(통권 제64호), 2016-12
- 정원석 기자, 〈캐딜락, 반자율주행 시스템 슈퍼크루즈 2018년 공개〉, 《데일리시큐》, 2017-09-11
- 김연학 교수, 〈(IT칼럼)자율주행 자동차 시대의 도래와 과제〉, 《아시아경제》, 2017-10-24
같이 보기
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