4차 산업혁명은 자율주행, 인공지능, 로봇공학, 빅데이터, 헬스케어, 가상현실 등 여러 분야를 기반으로 나뉘어 정의된다. 이중 자율주행 산업에 대한 관심과 투자가 많아지는 요즘, 자율주행차의 신뢰성과 안전성은 중요한 문제 중의 하나이다. 그렇기 때문에, 2018년에 발생한 우버 사고와 테슬라 사고는 우리에게 시사하는 바가 크다.
출처: 국가기술표준원 기술보고서, 2018.08.VOL.113
우버 사고는, 무단 횡단하던 여성이 자율주행 모드로 주행 중이던 차에 치여 사망한 사건이다. 기술보고서에 따르면, 사고 차량은 6초 이전에 전방의 물체를 발견하지만 이를 Unclassified (분류 불가)로 분류하게 된다. 이로써 자율주행 로직은 잘 모르는 전방의 물체를 '내 차에 위협적이지 않은' 물체로 분류하고 운전자에게 경고를 하지 않고 무시하게 된다.
또한, 우버는 차량의 AEBS(자동긴급제동장치)가 브레이크를 작동시키는 연결을 해제해 놓은 상태였다. 이는 우버가 차량을 개조하여 자율주행 시스템을 설치하면서, 두 제어기 간의 충돌을 방지하기 위해 AEBS를 작동 중지시킨 것이다.
테슬라 사고의 경우, 차량이 자율주행 모드로 주행 중 중앙분리대를 충돌한 후 화재 전소된 사건이다. 사고 차량은 충돌 후 불꽃이 튀며 위로 솟아올랐다 떨어지며 두 동강 난 것으로 알려졌으며, 이후 배터리 팩이 원인인 것으로 추정되는 화재로 차량이 전소되고 만다.
사고 차량은 차선인식 오류로 추정되는 사유로, 고속도로로 나가는 1차로와 직진하는 2차로 사이에 형성된 두 차로가 분리되면서 생긴 공간으로 진입하게 되었고, 양 차로 사이의 공간을 자기 차선으로 인식하고 주행하다가 중앙분리대를 정면으로 들이받은 것으로 추정된다.
여기에는 세 가지 문제가 나타나는데, 이중 두 가지는 다음과 같다.
첫째, 역광으로 추정되는 차선인식 불량이다. 당시 차량은 아침에 동쪽으로 주행 중이었으므로 카메라가 역광으로 인한 차선인식 불량 상태였을 가능성이 높으며, 차선의 도색 상태도 군데군데 불량했던 것으로 추정된다.
둘째, 정면에 출현한 중앙분리대는 금속이므로 레이더가 감지했어야 정상이며, 충돌 코스로 접어든 상황에서는 긴급제동이 작동되었어야 하는데 작동하지 않았다.
공통점
두 사고를 자세히 살펴보면, 물체를 인식하지 못했거나 잘못 인식하여 발생한 사고이다. 이는 자율주행 차량 개발 과정에서 검증이 충분하지 못했다고 볼 수 있다. 그러나 한편으로는 필드에서 발생하는 예상치 못한 수많은 위험한 상황들을 모두 검증하기란 쉽지 않다. 주행 테스트를 통해 이러한 위험한 상황들을 재현해 가며 자율주행 자동차를 개발할 수 있을까?
자율주행 시뮬레이션
자율주행 차량을 개발하는 데 있어, 신뢰성과 안전성 확보를 위해서는 수십억 마일의 주행 테스트가 필요하고, 수백만 개의 시나리오를 반복 검증하는 것이 필요한데... 실차 테스트로는 불가능에 가까운 일이다. 이러한 이유로, 많은 연구원들은 '시뮬레이션은 자율주행 자동차의 개발 속도를 가속화할 수 있는 수단'이라고 생각한다.
특히, 자율주행 시뮬레이션은 복합적인 모델이 적용되는데, 이 모델이 제대로 만들어지지 못한다면 잘못된 방향으로 갈 수밖에 없다. 자율주행에서 무엇보다 중요한 것은 카메라/레이더/라이다 센서가 객체를 인지하는 것인데, 모든 객체에 물리 속성이 부여되지 않는다면... 답안지를 갖고 자율주행 시뮬레이션을 하는 것이고, 즉 현실의 상황을 그대로 구현할 수 없게 된다. 그렇기 때문에, 자율주행 자동차를 개발하기 위해서는 물리 기반의 시뮬레이션이 불가피하다고 할 수 있다.
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