자율주행 기술은 차량이 인간의 개입 없이 주변 환경을 인식하고 판단하며 안전하게 주행하는 기술을 말한다. 개발 초기 단계부터 교통사고 감소, 교통 혼잡 완화, 운송 비용 절감 등 여러 기대를 받았던 자율주행은 인공지능과 결합하며 상용화 가능성을 높이고 있다. 그러나 자율주행 자동차가 상용화되기 위해서는 아직 극복해야 할 기술적, 사회적, 법적 도전 과제가 남아 있다. 인공지능과 결합한 자율주행 기술의 핵심을 살피며 그 미래를 점쳐 본다.
자율주행 기술이 만드는 새로운 교통질서
기술 개발자, 정책 입안자, 사회 구성원 모두의 협력을 위한 지식
자율주행 기술은 지속적인 혁신과 연구 개발을 통해 빠르게 발전하고 있다. 인공지능, 센서 기술, 머신러닝, 컴퓨터 비전 등의 분야의 진보는 자율주행 차량의 성능을 향상하고, 더욱 복잡하고 예측 불가능한 도로 환경에서도 안전하게 운행할 수 있는 능력을 제공한다. 차량 간 통신(V2V)과 차량과 인프라 간 통신(V2I) 기술의 발전으로 교통 시스템의 효율성은 극대화하고 교통사고 감축에 기여한다. 특히 인공지능을 탑재한 자율주행 기술은 기술 혁신으로 미래의 변화의 가능성을 풍부하게 제시한다.
그러나 이러한 기술적 진보에도 자율주행 자동차가 일상적인 교통수단으로 널리 사용되기까지는 여전히 극복해야 할 기술적, 사회적, 법적 도전 과제가 남아 있다. 자율주행 기술이 가져올 긍정적 영향을 최대화하고 도전 과제를 효과적으로 극복하기 위해서는 기술 개발자, 정책 입안자, 사회 구성원이 함께 노력해야 한다. 이 책은 자율주행 기술의 현황과 앞으로 당면한 과제를 구체적으로 살피며 독자로 하여금 지속 가능한 발전, 사회적 포용성, 경제적 기회의 창출을 위한 전략적 접근을 통해 자율주행 기술의 잠재력을 실현할 방안을 생각하도록 이끈다.
인공지능 시대 자율주행의 기대와 도전
01 자율주행 기술 쟁점
02 자율주행과 인공지능 학습
03 AI와 환경 감지 기술
04 AI와 안전 편의 기술
05 AI와 보안 기술
06 자율주행과 도시 인프라
07 자율주행을 위한 기술과 교육
08 자율주행과 산업 효과
09 자율주행을 위한 법과 윤리
10 자율주행이 불러온 기술과 사회의 변화
자율주행차의 의사 결정 알고리즘과 소프트웨어 개발은 복잡한 도로 상황, 예기치 않은 교통 참여자의 행동, 악천후와 같은 환경적 요인 등 여러 기술적 도전에 직면해 있다. 이러한 도전을 극복하기 위해서는 인공지능과 기계 학습 기술의 지속적인 발전, 실시간 데이터 처리 능력의 향상, 그리고 다양한 시나리오에서의 시뮬레이션과 실제 도로 테스트가 필요하다.
－01_“자율주행 기술 쟁점” 중에서
도로상의 차량, 보행자, 심지어 개인의 생활공간까지도 카메라와 센서에 의해 기록될 수 있으며, 이러한 정보의 부적절한 처리는 심각한 프라이버시 침해로 이어질 수 있다. AI에 의한 결정 과정의 투명성 부족은 사람들이 AI의 결정을 신뢰하기 어렵게 만든다. AI가 어떠한 기준으로 결정을 내리는지, 오류 발생 시 책임 소재는 어떻게 되는지에 대한 명확한 설명이 필요하다.
－03_“AI와 환경 감지 기술” 중에서
교통 시스템의 혁신은 자율주행차가 스마트 시티와 상호작용하면서 실현되는 주요 혜택 중 하나다. 자율주행차는 실시간 데이터를 활용하여 최적의 경로를 결정하고, 차량 간의 안전거리를 유지하여 교통 체증을 줄이며 도시 전체의 교통 흐름을 개선한다. V2X 통신 기술을 통해 차량이 도로 인프라, 다른 차량, 그리고 보행자와 정보를 공유함으로써, 교통 시스템의 효율성은 더욱 증대된다.
－06_“자율주행과 도시 인프라” 중에서
자율주행차의 인공지능 시스템이 내리는 결정은 사람의 생명과 안전에 직접적인 영향을 미친다. 이에 따라, 인공지능의 의사 결정 과정에는 명확한 윤리적 기준이 적용되어야 한다. 예를 들어, 긴급 상황에서 인공지능은 사고를 피하기 위해 최선의 조치를 취해야 하지만, 이러한 조치가 타인의 안전에 위협을 가할 수 있는 경우 어떤 결정을 내려야 하는지는 복잡한 윤리적 문제를 제기한다.
－09_“자율주행을 위한 법과 윤리” 중에서
안세진 [저]
위덕대학교 에너지전기공학부 교수다(2013∼현재). 부산대학교 정밀기계공학과를 졸업하고 같은 대학교의 대학원 기계설계공학과에서 소음진동 분야로 석사(1994∼1996)와 박사학위(1999∼2003)를 받았다. 영국의 사우샘프턴대학교에서 박사후과정으로 차량의 승차감 분야를 연구했다(2004∼2006). 삼성자동차(1996∼1999)와 르노삼성자동차(2006∼2013)에서 소음진동과 승차감 성능 향상을 위한 개발 업무를 수행했다. 지역대학우수과학자로 선정되어 IoT 센서와 인공지능을 이용하여 인체의 운동량을 예측하는 연구를 수행했다(2018∼2022). 상기 연구 분야에 관련하여 50편 이상의 논문을 SCI, KCI 등 등재학술지에 게재했다.
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