[K-모빌리티]”자율주행차, 셔틀·배송·택시 등 일상생활까지”

 In 보도자료

자율주행 모빌리티 서비스기업 스프링 클라우드
실데이터와 가상데이터를 AI로 학습한 자율주행 자동차 늘어날 것
2030년 국내외 구간 자율주행 셔틀 시장규모 65만대 예상

[이데일리 배진솔 기자] “배달용 자율주행 모빌리티가 집 앞에 물품을 배송하는 모습 등 이런 모습이 우리가 곧 볼 수 있는 모습입니다. 차량 자율주행뿐만 아니라 일상생활에서 셔틀, 배송, 택시, 청소에 이르기까지 자율주행이 확산할 것입니다.”
▲송영기 스프링클라우드 대표가 16일 서울 중구 KG타워에서 열린 이데일리 K-모빌리티 포럼
에서 ‘미래를 여는 모빌리티 서비스’를 주제로 발표하고 있다. (사진=노진환 기자)

송영기 스프링클라우드 대표는 16일 서울 중구 통일로 KG 타워에서 열린 ‘이데일리 K-모빌리티 포럼’에서 ‘미래를 여는 모빌리티 서비스’를 주제로 발표하며 자율주행 서비스가 우리 삶을 변화시킬 것이라고 말했다.

송 대표는 “현재 자율주행 모빌리티는 로봇 택시시장과 구간 자율주행 셔틀로 나눠볼 수 있다”며 “자율주행 모빌리티 시장은 더욱 확대돼 2030년에는 국내외 구간 자율주행 셔틀 사장규모가 65만대에 이르고 로봇택시도 약 300만대에 이를 것”이라고 예상했다. 운전자를 돕고 안전을 지켜주는 것이 3단계라면 미래에는 4~5단계인 운전자 개입이 전혀 없거나 최소화하는 방향으로 갈 것이라고 내다봤다.

그는 “자율주행은 수요에 따라서 탄력적으로 변화시킬 수 있고 수요자가 언제 어디서나 서비스를 이용할 수 있다는 점에서 일상생활의 반복적인 문제를 해결할 수 있다”며 “수요를 예측하고 수요에 응답할 수 있는 자율주행 모빌리티는 보편화할 것”이라고 말했다.

자율주행 자동차의 편리함은 알지만 일상생활에 구현하기는 쉽지 않았다. 송 대표는 “자율 주행을 하기 위해서는 매우 많은 데이터가 필요하다”며 “실제 데이터만 가지고는 부족하기 때문에 가상화된 데이터로 자율 주행 기술을 검증하고 실 도로에서 다시 검증해보는 기술을 개발하고 있고 이런 문제를 푸는 데는 데이터가 가장 중요하다”고 강조했다.

자율주행 자동차는 △지도에 따른 움직임 △도로 환경 변화를 감지 △보행자나 신호등, 예기치 못한 제약 등을 인공지능(AI)을 통해 학습하고 대처하는 방법을 배운다. 그는 “윤리적 문제는 아직 부족하지만 다양한 환경에서 구간 이동 이상으로 환경에 대처할 수 있게끔 만드는 기술도 필요하다”고 덧붙였다.

국내에서도 이를 위한 노력은 광범위했다. 송 대표는 “국내에서도 기업, 지자체, 대학교 등에서 자율주행 부품을 개발하거나 자율주행 차량을 새롭게 만들거나 저희처럼 서비스 플랫폼을 만드는 기업이 늘어나고 있다”며 “시간과 수단이 필요하기 때문에 다양한 업체들이 협업해 부품·시스템 관리·안정성 평가·차량 관리 등 기술을 만들어가고 있다”고 말했다.

앞으로 자율주행차가 우리 생활에 보편화될 경우 도로 인프라부터 차선에 그리는 페인트 하나까지 자율주행과 교감하기 위한 방식이 필요했다. 송 대표는 “자율주행 자동차가 도로와 교감하는 방식은 사람과 다르다”며 “자율주행 레이더가 금속과 반응하고 차선에 도포할 페인트를 어떤 물질과 색상으로 해야 인식할 수 있을 지 등 IT(정보통신) 기술을 활용해 모빌리티와 통합시키는 게 필요할 것”이라고 했다.

한편 이날 발표 중 송 대표는 영상을 통해 배달용 자율주행 자동차가 집 앞까지 물건을 배달하는 모습을 보여줬다. 그러면서 “차량 자율주행뿐만 아니라 일상생활에서 셔틀, 배송, 택시, 청소, 환경문제개선 등 우리 삶을 좀 더 편한 방법으로 바꿔놓을 수 있을 것”이라고 설명했다.