23일 밤 서울 강남구 매봉역 근처, 각종 레이더와 카메라를 단 택시가 도로를 주행했다. 운전사는 핸들에 손을 올리지 않은 채 전방을 주시했고, 뒷좌석 승객은 앞에 있는 모니터를 살피며 주변을 두리번거렸다. 카카오모빌리티가 지난 16일부터 강남구 일대에서 서비스하고 있는 자율주행 택시 ‘서울 자율차’다.

카카오모빌리티 ‘서울 자율차’ 운전석과 승객석에 각각 장치된 AVV와 엔지니어링 화면에 주변 차량 정보가 나오고 있다. 카카오모빌리티 제공

카카오모빌리티는 이달 서울시 자율주행 운송사업자에 포함되면서 오후 10시~익일 오전 5시 일부 구간에서 자체 자율주행 기술을 탑재한 택시를 운행하고 있다. 지난해부터 강남구 운행설계영역(ODD) 정보를 모으기 시작했는데, 이날 기자가 택시를 타고 5㎞를 이동하는 동안 불편함을 느끼지 못할 만큼 매끄럽게 달렸다.

차량 뒤쪽 사각지대에서 들어오는 이륜차와 차선을 걸쳐 선 이륜차를 인식해 차간거리를 유지했다. 유턴 실력도 숙련된 운전자가 차량을 모는 것처럼 자연스러웠다. 앞서 가던 버스가 갑자기 멈추자 급제동을 한 것 외에는 과한 제동이나 꿀렁임 없이 운행했다. 위치정보시스템(GPS) 정보가 잘 잡히지 않는 터널 안에서도 무리가 없었다. 김민선 카카오모빌리티 자율주행사업팀장은 “터널은 자율주행 기술을 적용하기 까다로운 구간이지만 측위가 잘 안 되더라도 다른 센서로 보완해 안정적으로 주행할 수 있다”고 말했다.

서울 자율차 운행 외부 모습. 카카오모빌리티 제공

카카오모빌리티는 하드웨어와 주행 알고리즘 등 자율주행 핵심 기술을 자체 개발하면서 피지컬 인공지능(AI) 사업을 확대하고 있다. 플랫폼 기업에서 기술 기업으로 전환해 미래 성장동력을 확보하기 위해서다. 테슬라와 구글 웨이모 등 글로벌 로보택시 기업에 의존하지 않고 국내 환경에 최적화한 기술을 개발해 자율주행 주도권을 잃지 않겠다는 구상도 밝혔다. 다만 글로벌 대표 기업에 견줘 기술과 데이터 등 격차가 큰 데다 국내 규제 환경도 비교적 엄해 자율주행 생태계를 구축하기 쉽지 않다는 지적이 나온다.


서울 자율차에는 빛을 활용해 거리를 감지하는 센서 ‘라이다’ 5대와 카메라 7대, 레이더 5대가 장착됐다. 카메라는 신호등과 차선, 보행자 등 시각 정보를 인식하고, 라이다가 물체를 초정밀 감지, 레이더가 전파 기반으로 거리와 속도를 측정하는 방식이다. 센서가 인지한 시각 정보를 ‘AI 플래너’가 분석해 최적의 주행 경로를 판단한 뒤 제어 시스템이 조작·가속·감속한다. 뒷좌석 앞엔 승객용 모니터인 시각화 장치(AVV)를 탑재해 자율주행 모드, 속도, 경로 등을 승객이 살필 수 있게 했다.

서울 자율차는 자율주행 레벨3(조건부 환경에서 운전자 개입) 수준으로 해외 기업의 레벨4(운전자 개입 없이 자체 운행) 자율주행차와는 격차가 있다. 전문가들은 자율주행 기술 고도화를 위해 운행 가능 및 데이터 확보 지역을 넓혀야 한다고 제언한다. 국내에선 도로 데이터와 정밀도를 갖추는 데 필요한 영상정보가 개인정보보호법에 적용돼 수집이 제한됐다. 정부는 올해 자율주행자동차법을 개정해 허가 받은 기업이 확보한 영상정보를 연구개발(R&D)에 활용할 수 있게 했지만 막대한 주행 데이터를 가진 해외 기업과 경쟁하기엔 많이 부족한 편이다.

서울 자율차 운행 내부 모습. 카카오모빌리티 제공

테슬라는 지난해 기준 112억㎞ 이상의 누적 주행 데이터를 확보했고, 바이두의 아폴로 고와 구글의 웨이모 주행 데이터도 각각 2억4000만㎞, 1억6000만㎞에 달한다. 이 기업들은 미국을 중심으로 서비스 지역을 넓혀 실도로 데이터를 확대하는 중이다. 반면 국내에서 자율주행차로 유상 운행할 수 있는 곳은 시범운행지구 40여곳에 불과하다.

문학훈 오산대 교수(미래전기자동차과)는 “실주행 데이터 축적량이 상당히 중요한데 정해진 구간 등 한정된 조건에서는 충분한 데이터를 확보하기 어렵다”며 “다음 달부터 적용되는 자율주행 규제 특례 지역(광주) 외에도 국내 전역에서 데이터를 모을 여건이 마련돼야 한다”고 말했다.

이정한 기자 han@segye.com

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