사회

[이슈ON] '자율주행 택시' 강남 달린다...당분간은 '공짜'

2024.09.26 오후 04:13
■ 진행 : 김영수 앵커, 윤보리 앵커
■ 출연 : 문학훈 오산대 미래전기자동차과 교수

* 아래 텍스트는 실제 방송 내용과 차이가 있을 수 있으니 보다 정확한 내용은 방송으로 확인하시기 바랍니다. 인용 시 [YTN 뉴스ON] 명시해주시기 바랍니다.

[앵커]
영상으로 만나보셨습니다마는 오늘 밤부터 서울 강남에서 자율주행 택시가 달립니다. 늦은 밤과 새벽에만 운행하고 당분간은 돈을 받지 않습니다. 공짜라니까 좋긴 한데, 솔직히 안전할까 걱정도 되는데요. 문학훈 오산대 미래전기자동차과 교수와 궁금증 풀어보겠습니다. 안녕하십니까?

[문학훈]
안녕하세요. 반갑습니다.

[앵커]
강남에서 자율주행 버스는 이미 시작이 됐고요. 자율주행 택시, 오늘 밤부터죠. 우리나라로서는 처음인 거죠?

[문학훈]
너무 박수쳐 주고 싶어요, 너무 늦었어요. 다른 나라에 비해서. 이제 시작이니까 이런 데이터들이 축적이 많이 돼야 앞으로 확장하는 데 굉장히 중요한 데이터로서 활용이 되는데 좀 늦었지만 그래도 이렇게 빨리 나와서 데이터를 많이 축적했으면 좋겠다는 그런 말씀을 드리고 싶습니다.

[앵커]
지금 나오는 화면인데 오늘부터 시행이니까 혹시 자율주행 버스는 타보셨어요?

[문학훈]
버스는 타봤는데요. 사실은 버스를 탔을 때 느낌이 물론 운전하시는 분이 계시기는 했습니다마는 자율주행을 하면서 갔을 때는 약간 기계적인 느낌, 사람이 운전했을 때 부드럽게 정지를 한다든가 이런 느낌은... 약간 이게 누군가가 기계적으로 쓴다는 그런 느낌을 좀 받기는 했는데 아무튼 그런 것들이 좀 더 시간이 지나고 데이터들이 많이 축적되면 사람이 운전하는 것과 같은 효과가 날 것으로 생각이 됩니다.

[앵커]
자율주행 택시는 어떨지 또 궁금한데요. 늦은 밤부터 운행을 한다는데 몇 시부터 어디에서 탈 수 있습니까?

[문학훈]
현재 11시부터 새벽 5시. 심야에만 운전을 한다고 하는데 과연 얼마나 많은 분들이 탈지 궁금하기도 합니다.

[앵커]
특정 구역만 운행하는 거죠?

[문학훈]
그렇습니다. 지금 강남구하고 서초구, 이 두 지역에서만 운행을 하고요. 동서와 남부 도로만 운행을 하는데 사실 카카오T라고 우리가 택시 부를 때 쓰는 어플을 이용해서 하는데 목적지를 선정하는 게 중요해요. 택시다 보니까 기존의 버스 같은 경우에는 정류장에 정차를 하면 일정한 채비만 하면 되는데 이건 택시다 보니까 목적지라든지 이런 것을 설정을 해서 데려가셔야 되는 부분이 있습니다.

[앵커]
어떻게 하면 탈 수 있는, 그러면 어플로만 탈 수 있는 건가요?

[문학훈]
그렇습니다. 어플에서 예약을 하고, 현재 3대 정도가 돌아다니니까 많이 볼 수는 없지만 어플에 들어가서 목적지를 설정하고. 그러면 서울 자율차라는 메뉴가 나오면 눌러서 예약을 하시면 되면 차가 와서 목적지까지 안전하게 모셔다드리는 그런 상황인 겁니다.

[앵커]
일단은 3대만 운영하는 거고요. 올해 말까지만 무료 운행이라면서요?

[문학훈]
올해 말까지만 무료로 하고 내년에는 택시 업계라든지 이런 부분들의 의견도 청취를 해야 하는 부분이 있어서 그래서 그런 것까지 고려해서 유료로 갈 것인지는 결정을 해야 하는 그런 상황입니다.

[앵커]
무료이기도 하고 신기하니까 한번쯤 타보고 싶기는 한데 안전면에서는 어떨까요?

[문학훈]
일단 우리 택시는 운전하시는 분이 계세요. 그래서 자동 자율로 가다가 예를 들어서 어린이보호구역이라든지 아니면 위험한 곳에서는 수동 모드로 가서 운전하시는 분이 하시기 때문에 이 차를 타셨을 때 안전에는 그렇게 문제는 없습니다.

[앵커]
완전자율주행은 아니군요?

[문학훈]
그렇습니다. 완전자율주행이라고 하면 운전하시는 분이 아예 없어야 하는데 지금 우리나라는 거의 걸음마 단계에 있다 보니까. 그래서 지금 현재까지는 데이터를 게더링하고 수집하고 모집하고 그런 데이터베이스를 구축하는 데 굉장히 초점이 맞춰져 있다, 이렇게 볼 수 있습니다.

[앵커]
다른 나라하고 비교하면 어떻습니까? 미국이라든지 중국과 비교하면요?

[문학훈]
너무 부럽습니다, 사실의. 미국이나 중국 같은 경우는 지금 웨이모라든지. 지금 테슬라도 완전자율주행차가 나오지 않았습니다마는 그런 차들이 굉장히 많이 주행을 하고 있고 구글 같은 경우도 500대, 내년에는 1000대로 늘린다고 하는데 그래서 사실은 15km 정도의 데이터베이스가 지금 있다고 합니다. 그래서 그런 데이터베이스를 통해서 하다 보면 인공지능화시켜서 사람이 운전하는 것과 같은 그런 효과를 낼 수 있다, 그렇게 보시면 될 것 같습니다.

[앵커]
지금 웨이모라고 쓰여 있는데 구글에서 만든 거죠. 저게 지금 몇 대나 운행되고 있어요, 미국에서?

[문학훈]
미국 같은 경우는 500대에서 1000대로 늘리고 있고요. 그래서 그런 차들이 계속 많아지게 되면 사실 자율주행차를 하는 데 있어서 굉장히 유용한 데이터가 돼요.

[앵커]
그런데 우리가 쉽게 자율주행 하면 많이들 떠올리시는 게 테슬라입니다. 계속해서 리콜도 발생하고 있어서 사람들이 안전은 못 미더워하는 부분도 있는 것 같아요.

[문학훈]
사실 테슬라가 현재까지 완전 무인택시가 나온 적은 없어요. 그래서 오토파일럿이라든지 아니면 FSD, 셀프 드라이빙 같은 경우가 있기는 합니다마는 그런 경우는 사람이 운전을 하는 경우예요. 그래서 사람이 있기 때문에 사실 그것이 무인자동차, 무인택시라고 보기는 어렵고. 그래서 테슬라 같은 경우는 8월 8일날 로봇 택시가 나온다고 했다가 10월 10일날로 다시 연기한 부분들이 있는데 그게 로봇 택시가 비로소 무인택시라고 보시면 될 것 같습니다.

[앵커]
지금 화면에 나오는 게 미국에서 있었던 사고 장면 같거든요. 어떤 사고였습니까?

[문학훈]
비상보조 운전하시는 분이 개입되지 않은 상황에서 운전되는 경우가 레벨4고요. 레벨3 같은 경우는 어느 정도 사람이 개입되어야만 안전을 확보할 수 있는데 너무 이게 사람이 있는 상태, 운전자가 있는 상태에서 너무 과신해서 나는 사고들이 굉장히 많아요. 그래서 우리도 마찬가지로 스마트크루즈 버튼을 눌러서 운전을 할 때도 사람 개입이 언제든지 할 수 있도록 해 줘야 되는 그런 부분이고 레벨4로 가면 사람이 없이 운전이 되는 거니까 그런 경우가 되겠습니다.

[앵커]
미국에서 어느 정도 운행 중인 자율주행차는 운전기사분이 탑니까, 안 탑니까?

[문학훈]
레벨 4에서는 사람이 타지 않습니다.

[앵커]
사람이 타지 않는 자율주행차가 미국에서는 운행이 되고 있어요?

[문학훈]
있습니다. 그래서 실제적으로 샌프란시스코에서 먼저번에 GM의 크루즈라는 자율주행 택시가 사고를 일으켰었던 그런 사고도 있었는데, 그래서 그런 부분들이 좀 더 고도화가 되어야 사고를 유발하는 걸 최소화시킬 수 있거든요. 그래서 우리도 그런 부분에 신경 써서 데이터를 충분히 확보하는 데 노력해야 할 것 같습니다.

[앵커]
지금 미국의 경우에는 완전 자율주행의 경우 사고율이 얼마나 됩니까?

[문학훈]
사고율로 따지면 그렇게 많지는 않아요. 횟수로 따지면, 퍼센티지로 따지면 그렇게 많지는 않지만 이게 왜 자꾸 이슈화가 되냐 하면 자율주행차, 아무도 없는 상태에서 사고가 나는 것도 언제든지 일어날 수 있는 상황이고 자율주행차 같은 경우는 소프트웨어로 움직이는 경우들이 많아서 소프트웨어가 잘못돼서 사고를 유발하는 사례들도 있기 때문에 그래서 이것을 꼼수로 얘기하기보다는 그런 부분에도 굉장히 초점이 맞춰져 있어서 그런 것들을 어떻게 계획을 할 것이냐가 굉장히 중요하다고 볼 수 있습니다.

[앵커]
잘 들었습니다. 구글 웨이모 등 선두그룹과 우리 기술의 차이를 쉽게 표현해 주셨던데요.

[문학훈]
사실 우리나라 같은 경우는 어머니 뱃속에서 일단 나온 상태라고 보시면 될 것 같고 미국이나 중국 같은 경우는 걸음 기어가는 정도가 아니라 서 있는 상태. 그래서 우리도 굉장히 그 부분을 따라가야 하는 부분들이 있어서 이번에 무인 자율 택시가 나와 있지만 많은 대수가 운행돼서 데이터가 확보돼서 우리도 빨리 달릴 수 있는 날이 꼭 오기를 기대합니다.

[앵커]
알겠습니다. 잘 들었습니다. 또 AI 관련해서 자율주행 택시도 미래의 먹거리가 될 수 있으니까요. 안전을 최우선으로 하고 우리도 기술 개발을 서둘러야겠습니다. 지금까지 문학훈 오산대 미래전기자동차과 교수와 함께했습니다. 잘 들었습니다.



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