자율주행 시대가 성큼 가까워졌다. 지난 8월 19일 테슬라가 AI Day 행사에서 시연했듯 이제 자율주행으로 좁은 골목길에서도 마주 오는 차를 피하거나, 양측에 주차된 차들 사이를 안전하게 운행하는 것이 가능해졌다. 스마트한 자율주행 기술이 교통사고와 교통혼잡을 줄이고, 편의성도 높여 우리의 삶의 질을 높일 것이라는 기대도 한층 커지고 있다. 골드만삭스는 이런 자율주행의 경제적 파급효과가 세계적으로 약 3.5조 달러(4070조원)에 달할 것으로 추정하고 있다.하지만 진정한 자율주행이 되려면 자율주행차 단독으로는 한계가 있어 고도화된 지능형 교통시스템 체계가 함께 마련돼야 한다. 차량의 사각지대 인식이나 다른 차의 속도, 방향 등 세부적인 데이터를 정확하게 얻기 위해 차량과 차량(V2V), 차량과 인프라(V2I)가 서로 정보를 주고 받을 수 있어야 하기 때문이다. 고속도로 하이패스나 버스도착 알림 등으로 대표되던 지능형 교통시스템은 이미 AI 기술과 초고속 통신망을 통해 도로 위 안전과 편리함을 높이는 방향으로 진화하고 있다.
차량과 인프라 간 통신으로 안전성 제고
V2X(Vehicle to Everything) 기술도입 시 안전성 증대 효과는 일부 시범사업들을 통해 효과를 엿볼 수 있다. 정부가 추진하고 있는 차세대 지능형 교통시스템 C-ITS(Cooperative-Intelligence Transportation System) 사업에서 구급차, 소방차 등이 안전하고 빠르게 출동하도록 도와주는 ‘긴급차량 우선신호 서비스’나 보행자의 안전을 위해 횡단보도에 보행자가 있는 경우 녹색신호를 연장시켜주거나 적색등 대기시간을 줄여주어 무단횡단을 줄이는 사업들이 대표적이다. 최근 KT가 제주특별자치도에 적용한 긴급차량 우선신호 서비스 테스트 결과, 해당 기능 사용시 소방차량의 현장 도착시간을 2분 32초 단축시킨 것으로 확인되었다. 미국 도로교통안전국(NHSTA)은 이러한 V2X 체계가 보급되면 교통사고의 80%가 줄어들어 교통안전이 크게 개선될 것으로 내다보고 있다.향후 지능형 교통시스템에는 AI 기술이 접목되어 안전이 한 단계 업그레이드 될 것이다. 예를 들어 C-ITS에 AI 비전인식 기술을 접목해 노면의 이상상황을 알려주는 기능이 적용될 예정이다. 고속도로 CCTV를 통해 로드킬이나 도로 노면이 평소와 다른 경우 AI가 차량들에게 경보를 주거나, 겨울철 블랙아이스라 불리는 눈에 보이지 않는 얇은 얼음막이 생기는 경우에도 미리 감지하여 주행의 안전성을 높여줄 수 있다. 최근에는 노면에서 발생하는 소리 데이터를 AI로 학습해 활용하는 방안도 시도되고 있다. 타이어 주행소리 데이터를 통해 강우, 적설 등 도로 위 위험 요소 발생을 조기에 파악하는 솔루션으로 주행 중인 차량에 도로 정보를 제공하면서 동시에 개별 차량 데이터를 수집하고 분석하여 도로 안전성을 개선하는데 활용한다는 점에서 의미가 있다.
차량과 인프라 간 통신으로 편의성 제고
AI 기술을 적용한 지능형 교통시스템은 편의성 측면에서도 많이 활용된다. 서울시가 사업자와 협력하여 교통체증구간이나 주차부족공간을 분석한 사례를 넘어 차량 신호의 최적 주기를 산정하고 체증구간의 교통흐름을 원활하게 하려는 시도가 이루어지고 있다. 최근 경기 파주, 대구 등 일부 지역에서 도입 시도 중인 기술로 CCTV 영상으로 방향별, 요일별 교통량을 파악하고, 실시간 정보에 기반해 AI가 교통신호를 조절하는 방식이다. 이 경우 차량 속도는 12.1% 향상되고, 지체시간은 19% 줄일 수 있어 교통 편의성이 크게 높아지게 된다.운전자의 운전편의를 높이는 분야에서도 V2X 기술은 활용도가 높다. V2X 기술이 도입되면 차량 내에서는 알기 어려운 갓길에 주차중인 차량을 파악해 알려주거나, 교통사고 발생시 교통정체에 영향을 줄 도로 범위를 AI가 계산하여 알려주는 서비스도 가능하다. 또 주차장을 돌면서 빈자리를 찾을 필요 없이 주차장에 진입하는 차량에게 빈 주차공간이 어디에 있는지 미리 정보를 제공하는 기능이 도입되면 불필요한 시간 소모를 줄여줄 것이다.
앞으로 준비해야 할 세 가지
이와 같이 V2V, V2I 간 통신에 AI가 더해진 미래 교통인프라 체계를 구축하기 위해 우리는 데이터 통합, 표준의 제정, 하드웨어 보급이라는 세 가지를 준비해야 한다. 우선 데이터 통합이 필요하다. AI 활용이 늘어날수록 AI가 어떤 데이터를 학습하는지가 중요하기에 사업자들 간 ‘고품질’ 데이터를 공유하는 체계가 마련되어야 함을 의미한다. 각 사업자들이 얻을 수 있는 데이터가 다르기에 데이터 공유 없이 각각 부분적인 최적화만 이루다 보면 시스템 간 충돌도 발생할 수 있기 때문이다. 예를 들어 사고위험이 발생할 경우 차량은 운전자 보호를 위해 핸들이 좌측으로 돌아가도록 설정되어 있는데, 교통시스템은 뒷차량으로 인한 2차사고에 대비해 핸들을 우측으로 돌리라고 지시하는 경우가 발생할 수 있다. 다양한 교통인프라를 통해 얻어지는 데이터들이 통합되어 학습될 때 최소한의 보완적 안전장치도 마련되고 데이터들 간의 시너지효과도 기대해 볼 수 있을 것이다.업계 기술표준도 필요하다. 완성차 업체, 자동차 부품업체, IT업체, 통신업체, 영상보안업체, 도로관리업체 등 다양한 분야의 플레이어들이 교통인프라 산업에 참여하고 있기 때문에 기술표준에 대한 플레이어 간 입장차이가 있을 수 있기 때문이다. 물론 데이터 통합을 위한 선행단계로써 하는 사항이기도 하지만 교통인프라 산업이 융합산업의 영역이라는 측면에서도 표준 제정이 시급하다. 기술표준은 정부 혹은 국제기구 주도에 따라 빨리 제정될수록 불확실성이 낮아지고 관련 산업의 성장도 기대할 수 있다는 점에서 논의를 가속화할 필요가 있다. 지능형 교통시스템 통신모듈 표준도 5년여의 논의를 거쳐 최근에서야 셀룰러로 확정되었기에 기술표준 제정에 보다 많은 관심이 요구된다.
마지막으로 V2X가 탑재된 차량, 모듈, 장비 등 하드웨어 보급이다. 아직은 V2X 장비가 탑재된 차량이 거의 없어 어떤 부분부터 보급될지 시장에서는 결정이 어려운 측면도 있다. 정부가 2027년 완전자율주행차 상용화를 목표로 제시한 만큼 정책 지원이나 법제화를 통해 보급 방향성을 정하고, 사업자들은 얼라이언스(Alliance)를 구축해 차량 및 다른 하드웨어도 적극 공급될 수 있는 협력관계를 마련해야 한다. 미국의 경우 정부가 먼저 2022년부터 모든 신차에 V2V 통신장비를 의무화하도록 법제화하면서 미국 내 V2X 통신모듈을 장착한 신차가 2015년 500만 대에서 2020년 1870만 대로 증가하였다.
세 가지 준비사항 모두 이해관계자 간 협력과 정책적 지원이 뒷받침되지 않고는 빠른 시일 내 실현되기 어렵다. 플레이어들 간 협력과 정책적 지원 아래 양질의 데이터로 만든 AI 솔루션이 개발되고, 똑똑하고 안전한 교통인프라가 구현된 미래사회가 하루빨리 도래하기를 기대해 본다.
이정훈 KT 경제경영연구소 전임연구원
