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참고국토교통부 보도자료 ‘자율주행이 일상이 되는 도시가 현실로’
경기도 화성시에 국내 최대 규모의 자율주행 리빙랩이 구축된다. 자율주행기술 개발 혁신사업단(KADIF, Korea Autonomous driving Development Innovation Foundation)의 자율주행 연구·기술과 공공 서비스를 실제 도시에서 통합 실증하는 도시 공모를 통해 경기도 화성시가 선정되어 착공을 시작했다. 오는 2026년 3월 완공되면 2027년 말까지 약 2년간 운영할 계획이다. 화성시 남양읍을 중심으로 테스트가 진행될 거리만 약 140.5㎞에 이르며, 대형 화물 운송차량이 많은 산업단지와 대중교통이 취약한 농촌지역이 포함된다. 국민이 일상생활에서 자율주행 공공서비스를 경험하고, 그간 개발한 자율주행 기술의 효과성과 안정성을 검증하며, 실제 상용화의 기반을 다질 최적지가 될 것으로 예상된다. 이를 계기로 자율주행 기술과 서비스가 더욱 고도화될 것으로 보인다.
이번에 구축될 자율주행 리빙랩에는 총 80여 대의 ‘자율주행 8대 공공서비스 차량’이 투입되어 교통약자 이동지원, 수요응답 미니 셔틀, 도로 유지 관리, 긴급출동 및 도로 통제 등의 기능을 수행한다. 여기에는 다수의 센서를 기반으로 도로 상황을 인지하여 교통 정보를 제공함으로써 자율주행 차량끼리의 충돌을 피할 수 있도록 개발된 ‘도로 상황 인지 노변 플랫폼(Edge-RSU)’이 설치된다. 이외에도 AI 카메라, 라이다 센서(감지센서), 통합 기상센서, 도로 노면 센서 등 다양한 인프라도 포함될 예정이다. 마침내 자율주행 기술 Level 4 이상의 자율주행 공공기술 및 서비스 실증이 이뤄지는 것이다.
화성시 자율주행 리빙랩에 적용될 ‘자율주행 기술 Level 4’ 이상의 차량은 미국 자동차 공학회(SAE) 규격에 의한 고도의 자율주행 기능이다. 운전자의 도움 없이 차량의 자동화 시스템이 상황을 인지·판단하여 운전한다. 고속도로는 물론 시내나 비포장도로의 주행도 가능하고, 주·정차를 시스템이 주도하며 비상시에도 운전자의 개입 없이 차량 스스로 대처할 수 있는 수준이다. 현재까지 완전 자동화가 가능한 기술만큼 도달하지는 못했다. 안전성이나 신뢰성 면에서도 아직 대중의 인식이 긍정적이지 않기 때문에 운전자 보조 기능 상용화를 통해 조금씩 기능을 보강해가며 기술 범위를 확장하고 있다.
가장 기본적인 기능은 1900년대 영국 자동차인 윌슨필처(Wilson-Pilcher)가 처음 사용한 이래 대부분의 자동차에 기본 탑재되고 있는 ‘속도 유지(Cruise Control)’ 기능이다. Level 1에 해당하는 ‘적응 속도 유지(Adaptive Cruise Control)’ 기능도 앞 차량의 속도에 따라 감속해준다. 2015년부터 상당수 차량의 기본 옵션이거나 선택 옵션으로 자리 잡았다. ‘차로 유지(Lane Keep)’는 차로 이탈 시 경고는 하되 조향은 해주지 않는 기능이고, ‘진로 변경(Lane Change)’은 차로 유지 기능을 넘어 옆 차로로 자동으로 조향하여 차로를 변경해 준다. 현재 차량 종류에 따라 옵션 사항으로 탑재된다.
‘앞지르기(Overtaking)’ 기능은 화물차, 중장비, 농기계, 자전거 등 선행 저속차량을 추월해야 하는 일이 빈번하게 발생하는 왕복 2차로 도로 등에서 유용하다. 마주 오는 차에 주의하여 자유롭게 저속차를 앞지르는 것이 가능하다. ‘고속도로 자동 주행’은 고속도로 진입·진출로, 나들목 등에서 자동으로 원활한 차선을 감지하여 선택한 후 연결하는 등의 수준에 이르렀다. 하지만 아직까지는 100% 무인 운전이 아니기 때문에 오류 상황이나 시스템이 경험하지 못한 예외 상황을 관찰하여 필요시 운전자가 수동으로 전환해야 한다.
‘긴급자동차 피양’은 경찰차, 구급차, 소방차 등 긴급 차량을 스스로 인식하여 신호등이나 표지판, 노면표시를 무시하고 진로를 변경하거나 교차로의 전후에서 도로가에 정지하는 기능이다. ‘교차로 통과’ 기능은 보행자, 자전거, 오토바이가 출현하고, 신호등과 교통 표지판, 교차로 형태의 다양성, 갖가지 예외 상황들이 발생하기 때문에 사람보다 더 안전하게 수행할 수 있다면 Level 5 완전 자동화에 도달하는 수준이라 볼 수 있다. 아직까지는 베타 버전으로 기존 오토파일럿과 마찬가지로 운전자의 지속적인 주의를 요한다.
이 밖에도 ‘스쿨버스 인지 후 일시정지’, ‘자동 주차(Auto Park)’, ‘주차장 무인 이동(Summon)’, ‘공사 구간 통과’ 등의 기능이 겸비된 자율주행 보조 기능의 차량들이 이미 상용화되고 있다. 초기 개발 단계의 기술력을 떠올려 보면 괄목할 만한 성과다. 이에 그치지 않고 오는 2040년 전 세계 차량의 약 75%가 자율주행 자동차로 전환될 것으로 전문가들은 예상하고 있다. (*2012년 IEEE 보고서)
지금까지의 차량 운전은 운전이 가능하고 자동차 운전면허를 소지한 사람만 차량을 이용할 수 있었다. 하지만 성능과 안전성이 확립되어 완전 자율주행 차량이 상용화되면 이른바 운전 소외 집단의 차량 이용이 가능해진다. 특히 대중교통 이용에 어려움이 있는 장애인이나 노약자도 이동권의 제약을 줄일 수 있고, 장거리 운전 시 운전자의 피로감을 덜어주기 때문에 사고 위험 또한 줄일 수 있다.
체계화된 도로 상황 공유 시스템으로 교통정체를 최소화할 수 있으며, 전체 교통사고의 95%가량을 차지하는 운전자 부주의에 의한 사고와 보복운전뿐만 아니라 음주운전, 난폭운전, 뺑소니 등의 범죄 행위도 줄일 수 있다. 차세대 이동통신망과 스마트폰, 생체 인식 등 첨단 기술을 통해 서버, 주변 차량, 교통 시설물 등과의 지속적인 통신으로 차량을 제어하여 자동차 도난과 같은 사고 예방도 가능하며, 경찰차와 구급차, 소방차 등 긴급 차량도 신속한 이동과 시민의 안전 확보에 치중할 수 있게 될 것이다. 실제로 이번 자율주행 리빙랩에 적용되는 차량들도 해당 내용의 기능을 포함하고 있어 시민들의 편의가 증진할 것으로 기대된다.
한편, ‘안전’과 ‘신뢰’에 대한 부분은 자율주행 기술의 발전과 더불어 끊임없이 제기되는 선결 과제다. 변수가 지속적으로 발생하는 도로 주행 상황을 능동적으로 대처할 수 있는가에 대해서도 검증이 부족하다. 사고 발생 시 사람만이 가진 순간적 판단 능력과 개인의 윤리적 가치 기준에 따라 비상 상황을 대처하는데, 빅데이터에 기반한 AI 자율주행 차량이 무엇을 기준으로 가치 판단을 할지에 대해서도 미지수다. 다만 실제 연구되고 있는 부분은 윤리학보다는 기술학적 관점으로 접근하기 때문에 속도와 조향, 안전운전 시스템을 치밀하게 구성하여 사고 환경을 대비하는 데 더욱 집중한다.
자율주행 기술을 도시에 적용하여 통합 실증하려는 움직임은 오래전부터 실행되어 오고 있다. 국토교통부와 산업통상자원부, 과학기술정보부, 경찰청 등 범부처가 합동으로 ‘자율주행기술 개발 혁신사업’을 구체화시켜 총 88개 과제가 2021년부터 16개 과제를 시작으로 순차 진행 중이다. 차세대 자율주행 모빌리티 센터 운영 플랫폼 개발, 메타버스 기반 가상 시험환경 구축, 공공 서비스(도시환경 관리, 긴급차량 통행 지원)와 리빙랩 조성을 통한 자율주행기술 실증 계획 등을 동시에 추진하고 있다.
그동안 K-City, C-Track 등 자율주행 테스트 베드를 중심으로 연구·개발한 신기술을 시범운행 지자체 일부 구간에서 화물·여객 운송 등 제한적으로 실증해 왔다. 이번엔 도시 단위로 확대하여 자율주행 핵심기술·인프라·공공서비스 등을 종합적으로 실증함은 물론, 개발 성과물의 실효성과 사업화 가능성에 대한 체계적인 검토도 이루어질 계획이다. 또한 사업에 참여하지 않은 자율주행 중소·새싹기업들의 기술·서비스를 자유롭게 도입할 수 있도록 개방형 리빙랩으로 운영한다고 하여 산업 생태계에도 활력이 불어올 것으로 기대된다.
세계 최초 도시 단위의 리빙랩 조성은 자율주행 차량이 시민들의 일상 수단으로 자리 잡아 자율주행 대중화 및 국민적 수용성 제고가 실현되고, 국내 자율주행 기술의 상용화 및 도시화가 확대되어 선도국가 수준으로 도약하는 발판이 될 수 있을 것이다.
 이용자 편의증진 서비스 |
교통약자 이동지원 서비스 | 교통약자 이동특성 및 니즈를 반영한 Lv.4+ 수준의 자율주행 이동지원 모빌리티 서비스 개발·실증으로 차별 없는 자율주행 기반 포용복지 교통체계 실현 |
|---|---|---|
| 수요응답형 대중교통 서비스 | 실시간으로 발생하는 대중교통 수요를 사전에 예측하여 Door-to-Door(D2D) 기반 자율주행 대중교통 모빌리티 서비스 구현 | |
| 자율주행 공유자 서비스 | Lv.4/4+ 자율주행차량과 인프라간 차량중심의 기능구현에 필요한 서비스형 요소기술 개발·실증으로 인프라의 서비스 안내와 차량 Pick-UP 등 서비스 플랫폼 구현 | |
| 노선형 대중교통 서비스 | Lv.4/4+ 지정노선(도심로, 전용도로) 기반의 중형버스 교통 서비스(순환, 도시간) 및 교통상황 기반 관제 서비스(정보제공, 차량관리) | |
 도시기능 효율화 서비스 |
도시환경 관리 서비스 | 도시환경관리 측면의 다양한 목적에 활용 가능한 다목적 자율주행 모빌리티 시스템 및 자율주행차를 이용한 공공정보 제공 통합솔루션 개발 및 제공 |
| 긴급복구 통행지원 서비스 | 자율주행 안전성 확보를 위한 도로교통 인프라 실시간 모니터링·진단 및 긴급복구 서비스 지원기술 개발·실증 | |
| 긴급차량 통행지원 서비스 | 수단 투입 및 현장대응 등을 포함한 긴급구난 서비스 목적의 자율주행 모빌리티 시스템 기술 개발·실증으로 자율주행차를 활용한 긴급구난 서비스 제공 | |
 국민안전 서비스 |
교통사고 예방순찰 서비스 | 운전자의 안전운전 유도, 교통사고 예측을 통한 예방활동 및 2차 사고 예방을 위한 서비스 개발·실증 |