한국, 사람 살리는 기술 ‘자율주행차량’ 분야 높은 경쟁력


“IT강국 답다” - 스푸트니크 

한국 세계 5위 자동차 생산능력 보유

최근 5년간 세계 자동차 부품 수출시장 점유율 1위

"지능형 자동차 차량간 통신(V2V) 기술 한국이 세계 최고 수준"


  한국도 자율주행차량(Autonomous Vehicle) 개발에 열심이라는 소식을 듣고, 아무리 좋게 봐도 ‘운전자가 지금처럼 운전대를 붙들고 잠시도 방심할 수 없는 환경에서 운전하는 것을 편안하게 해주려나 보다’ 정도의 생각에 머물렀던 게 사실이다.



그런데 대한무역진흥공사(KOTRA)가 지난 9일 외신기자들을 초청해 관련 연구개발에 한창인 자동차부품기업과 완성차 기업, 대학, 정부기관 등을 취재한 뒤 생각이 좀 많이 바뀌었다.


그냥 손가락 까딱하기 싫어하는 인류의 본능을 충족시키는 상업적 기술개발이라는 오해를 풀게 된 것은 물론이고, 한국이 자신의 장점을 잘 살려 산업의 종합예술 분야인 자동차 산업계에서 지구촌의 주목을 받을 미래를 준비하고 있다는 확신도 들었기 때문이다.


코트라 투자홍보팀 염기혁 과장은 "한국은 세계 5위의 자동차 생산능력을 보유하고 있고, 최근 5년간 세계 자동차 부품 수출시장 점유율 1위를 지속하고 있다"고 설명했다.


대부분의 한국 지식인들은 한국의 자동차 산업계가 조립가공 분야에 국한해 기형적인 성장을 해왔고, 전기차나 수소연료, 미세먼지저감기술 등 에너지와 연비, 환경 분야의 큰 이슈에서는 지구촌 큰 자동차 회사들을 따라잡지 못해왔다고 평가해온 게 사실이다. 게다가 한국은 소재나 에너지 등 기초과학의 축적된 성과가 필요한 분야, 디자인과 같은 고급기술 영역에서도 정책적으로 많은 투자를 해오지 않았다는 평가가 일반화 돼 왔다.



그러나 미래형자동차, 특히 자율주행차량 분야에서 한국의 잠재력이 돋보인다고 말하는 것은 ‘왜'일까? 염 과장은 "그 이유는 바로 한국의 우수한 정보통신기술(ICT)에서 찾을 수 있다"고 귀띔했다.


그는 "지능형 자동차의 차량간 통신(V2V) 기술은 한국이 세계 최고 수준"이라며 "정보기술(IT) 기반 텔레메틱스 (telematics), 전장부품 제조 분야에서도 큰 장점을 갖고 기술발전 속도도 매우 빠르다"고 설명했다.


‘텔레메틱스'는 무선통신과 GPS(Global Positioning system) 기술이 결합돼 자동차에서 안전운전과 위치정보를 기본으로 오락과 금융서비스, 예약 및 상품구매 등의 다양한 이동통신서비스를 제공하는 개념이다.


자율자동차의 기본이 ‘안전운전'이라는 말에 귀가 솔깃했다.


경기도 판교에 입지한 자동차 부품 대기업인 만도 소속 김민경 연구원은 "지구촌 전체적으로 보면 매년 자동차의 도로주행과 관련해 130만 명, 하루에 3500명 가량이 교통사고로 사망하며, 그 중 49%가 보행 중에 사망하는 것으로 집계됐다"고 설명했다.


김 연구원은 "자율주행차량의 핵심 안전장치인 자동긴급제동장치(Autonomous Emergency Braking)가 상용화 되면 지구적으로 후방추돌사고가 지금보다 연간 약 40% 줄어드는 등 전체적으로 약 2만8000건의 충돌사고가 방지돼 오는 2025년까지 연간 사상자 수를 매년 1만2000까지 감소시킬 것으로 전망된다"고 덧붙였다.




만도는 한국 최초로 자율주행차량의 핵심부품인 레이더센서를 자체 개발했고, 국내 기술로 개발한 센서를 장착한 자율주행자동차로 임시운행허가를 받은 첫 회사이기도 하다. 최근 세계적 전기차 업체인 테슬라의 자율주행차량 협력업체로 뽑혀 전 세계 자동차 산업계의 눈길을 모으기도 했다. 자율주행차량 연구자로 지구촌에 널리 알려진 서울대 서승우 교수(전기정보공학부 지능형자동차IT연구센터장)는 "1년에 자동차 사고 사망자가 120만명, 한국은 연간 6000여명이라고 하는데, 대부분이 운전자 실수로 확인되고 있다"면서 "자율주행차량이 정착되면 이런 사망자 규모가 절반으로 줄 것"이라고 낙관했다.


서 교수가 개발한 자율주행차량인 ‘스누버'와 2017년형 ‘스누비'는 임시주행허가를 받아 고속도로나 자동차전용도로를 운행하는 다른 자율주행차량들과 달리 한국 최초로 복잡한 도심을 달리며 인공지능 기반의 주행데이터 수집과 분석, 환류(feed-back)를 통해 실제 주행환경을 지속 개선하고 있다.

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