얼마 전 구글의 알파고와 이세돌의 바둑 대결은 인공지능과 인간의 대결로 전 세계적인 관심을 모았고, 결국 인공지능(Artificial Intelligence)인 ‘알파고’의 승리로 끝이 났다. 인간의 능력이 컴퓨터 지능에 못미치는 결과를 두고 일부 언론에서는 이제 4차 산업혁명이 시작되었다는 전문가들의 의견을 올렸고, 정부부처에서도 이에 대한 발 빠른 대응정책을 내놓고 있다. 이런 움직임은 현재 우리 사회의 모든 산업 영역이 인공지능으로 인해 혁명적인 변화가 올 수 있음을 의미한다.

교통분야도 예외는 아닐 것이다. 특히 최근 구글의 또 다른 인공지능형 교통수단인 자율주행자동차가 운전자 개입없이 도로를 주행하고 있는 모습이 공개되었다. 우리도 머지않아 일상생활에서 이런 교통수단을 이용할 수 있을 것이라는 기대감이 교통산업분야를 혁명으로 이끌고 갈 것임을
예고하고 있다.

그러나 현실적으로 완전한 무인 자율주행자동차가 수년 내에 일반 차량의 교체모델 대상이 되기는 어렵다. 차량가격이 너무 비쌀 뿐만 아니라, 상용화를 위해 준비해야 할 것이 너무 많기 떄문이다. 미국교통부(DOT)는 자율주행차량의 단계를 아무런 기능이 없는 0단계에서 완전 무인자율주행이 가능한 4단계까지 구분한다.

현재 판매되는 일부 고급 차량모델에서 볼 수 있는 크루즈컨트롤 기능이나 차선이탈방지 혹은 차로유지제어장치 등 차량의 종방향 및 횡방향 제어기능이 들어간 차량은 1단계로 구분한다. 아직까지는 극히 제한적이지만 1단계의 기능이 복합적으로 작동하면서 운행제어가 기능한 차량을 2단계로 분류된다. 2단계 기능의 차량에서는 운전자자 특정 상황에서 주행중 손과 발을 조작하지 않고 잠깐 전방주시를 하지 않아도 주행이 가능하다.

그러나 도로에서 어느 정도의 충분한 시간 동안 운전자가 전방주시를 하지 않아도 차량 스스로 도로의 다양하고 복잡한 상황하에서 안전한 주행제어를 수행하는 3단계 기능의 구현은 도로의 지원이 있어야 한다. 주행중인 도로에서 현재의 물리적인 도로상황과 교통상황, 기상상황, 돌발상황 등 다양한 정보가 즉각적으로 차량에 제공되어야만 교통류의 안정상태에서 자율주행이 가능하다.

그렇지 않을 경우 즉각적인 운전자의 개입으로 수동주행으로 전환되어야 한다. 이러한 3단계 기능은 2030년 선진국을 중심으로 현재의 자동차 가격 수준으로 상용화가 가능할 것으로 예측된다. 교통기술 분야에서는 여기까지를 정보통신기술(ICT) 기반으로 준비되는 3차 산업혁명의 범위로 보고 있다.

교통기술 측면에서 다음 단계의 산업혁명은 무엇일까? 인공지능을 기반으로 초정보화기술이 구현되는, 소위 자율주행스마트도로다. 굳이 최근
유행하는 ‘알파고’에 빗대어 표현하자면 ‘베타로드’라고 할까. 도로가 주행하고 있는 차량을 자율적으로 관제(Monitoring)하고, 운영관리(Operation & Management) 및 제어(Control)를 통해 최적화(초정밀, 고안전, 고효율)된 주행환경을 차량에 제공하면 해당 도로구간의 자율주행차량은 이를 자신의 자율주행기능에 적용하여 완전한 4단계 수준으로 운행상태를 만드는 것이다.

이렇게 되면 운전자 및 도로운영자의 개입없이 대상 도로구간에서 자유교통류(Free Flow Traffic) 상황을 만들 수 있게 된다. 소위 베타로드에서는 도로가 현재의 실시간 교통수요, 지정체여부 및 이동노선 등 분석·예측으로 자율주행차량의 단독주행, 연계주행 혹은 군집주행 여부를 판단하고 제어변수를 만들어 차량에 제공한다. 공항에서 수행하는 항공관제급 이상의 기술수준으로 보면 된다.

도로의 포트홀, 낙하물, 결빙 등 위험요소를 실시간 관제함과 동시에, 인공지능 기반으로 학습된 주행패턴분석에 따라 교통사고 등 돌발상황을 미리 추정하고, 이를 차로제어, 가변속도제어, 진출입제어, 차두간격제어 등 능동적인 자동화 도로제어변수로 설정하여 적용한다. 또한 주행차량의 빅데이터 분석으로 차량주행패턴을 학습(Deep Learning)하고 이를 최적(초정밀, 고안전, 고효율)의 도로 주행조건 판단과 운영관리 및 제어로 이용한다. 이제 도로는 어떤 상황에서도 교통사고나 정체 등 결점없는 완전한 자유교통류를 유지하게 된다.

2030년 이후, 그동안 하드웨어 중심으로 도로건설과 운영자가 담당했던 교통관리 방법이 소프트웨어와 인공지능이 운영하는 스마트도로로 바뀔 것이다. 완전한 자율주행의 4단계 기능이 도로에서 자유롭게 실현되는 제4차 교통산업 혁명을 위한 기술에 모두가 주목할 필요가 여기에 있다.

얼마 전 구글의 알파고와 이세돌의 바둑 대결은 인공지능과 인간의 대결로 전 세계적인 관심을 모았고, 결국 인공지능(Artificial Intelligence)인 ‘알파고’의 승리로 끝이 났다. 인간의 능력이 컴퓨터 지능에 못미치는 결과를 두고 일부 언론에서는 이제 4차 산업혁명이 시작되었다는 전문가들의 의견을 올렸고, 정부부처에서도 이에 대한 발 빠른 대응정책을 내놓고 있다. 이런 움직임은 현재 우리 사회의 모든 산업 영역이 인공지능으로 인해 혁명적인 변화가 올 수 있음을 의미한다.

교통분야도 예외는 아닐 것이다. 특히 최근 구글의 또 다른 인공지능형 교통수단인 자율주행자동차가 운전자 개입없이 도로를 주행하고 있는 모습이 공개되었다. 우리도 머지않아 일상생활에서 이런 교통수단을 이용할 수 있을 것이라는 기대감이 교통산업분야를 혁명으로 이끌고 갈 것임을 예고하고 있다.

그러나 현실적으로 완전한 무인 자율주행자동차가 수년 내에 일반 차량의 교체모델 대상이 되기는 어렵다. 차량가격이 너무 비쌀 뿐만 아니라, 상용화를 위해 준비해야 할 것이 너무 많기 떄문이다. 미국교통부(DOT)는 자율주행차량의 단계를 아무런 기능이 없는 0단계에서 완전 무인자율주행이 가능한 4단계까지 구분한다.

현재 판매되는 일부 고급 차량모델에서 볼 수 있는 크루즈컨트롤 기능이나 차선이탈방지 혹은 차로유지제어장치 등 차량의 종방향 및 횡방향 제어기능이 들어간 차량은 1단계로 구분한다. 아직까지는 극히 제한적이지만 1단계의 기능이 복합적으로 작동하면서 운행제어가 기능한 차량을 2단계로 분류된다. 2단계 기능의 차량에서는 운전자자 특정 상황에서 주행중 손과 발을 조작하지 않고 잠깐 전방주시를 하지 않아도 주행이 가능하다.

그러나 도로에서 어느 정도의 충분한 시간 동안 운전자가 전방주시를 하지 않아도 차량 스스로 도로의 다양하고 복잡한 상황하에서 안전한 주행제어를 수행하는 3단계 기능의 구현은 도로의 지원이 있어야 한다. 주행중인 도로에서 현재의 물리적인 도로상황과 교통상황, 기상상황, 돌발상황 등 다양한 정보가 즉각적으로 차량에 제공되어야만 교통류의 안정상태에서 자율주행이 가능하다.

그렇지 않을 경우 즉각적인 운전자의 개입으로 수동주행으로 전환되어야 한다. 이러한 3단계 기능은 2030년 선진국을 중심으로 현재의 자동차 가격 수준으로 상용화가 가능할 것으로 예측된다. 교통기술 분야에서는 여기까지를 정보통신기술(ICT) 기반으로 준비되는 3차 산업혁명의 범위로 보고 있다.

교통기술 측면에서 다음 단계의 산업혁명은 무엇일까? 인공지능을 기반으로 초정보화기술이 구현되는, 소위 자율주행스마트도로다. 굳이 최근
유행하는 ‘알파고’에 빗대어 표현하자면 ‘베타로드’라고 할까. 도로가 주행하고 있는 차량을 자율적으로 관제(Monitoring)하고, 운영관리(Operation & Management) 및 제어(Control)를 통해 최적화(초정밀, 고안전, 고효율)된 주행환경을 차량에 제공하면 해당 도로구간의 자율주행차량은 이를 자신의 자율주행기능에 적용하여 완전한 4단계 수준으로 운행상태를 만드는 것이다.

이렇게 되면 운전자 및 도로운영자의 개입없이 대상 도로구간에서 자유교통류(Free Flow Traffic) 상황을 만들 수 있게 된다. 소위 베타로드에서는 도로가 현재의 실시간 교통수요, 지정체여부 및 이동노선 등 분석·예측으로 자율주행차량의 단독주행, 연계주행 혹은 군집주행 여부를 판단하고 제어변수를 만들어 차량에 제공한다. 공항에서 수행하는 항공관제급 이상의 기술수준으로 보면 된다.

도로의 포트홀, 낙하물, 결빙 등 위험요소를 실시간 관제함과 동시에, 인공지능 기반으로 학습된 주행패턴분석에 따라 교통사고 등 돌발상황을 미리 추정하고, 이를 차로제어, 가변속도제어, 진출입제어, 차두간격제어 등 능동적인 자동화 도로제어변수로 설정하여 적용한다. 또한 주행차량의 빅데이터 분석으로 차량주행패턴을 학습(Deep Learning)하고 이를 최적(초정밀, 고안전, 고효율)의 도로 주행조건 판단과 운영관리 및 제어로 이용한다. 이제 도로는 어떤 상황에서도 교통사고나 정체 등 결점없는 완전한 자유교통류를 유지하게 된다.

2030년 이후, 그동안 하드웨어 중심으로 도로건설과 운영자가 담당했던 교통관리 방법이 소프트웨어와 인공지능이 운영하는 스마트도로로 바뀔 것이다. 완전한 자율주행의 4단계 기능이 도로에서 자유롭게 실현되는 제4차 교통산업 혁명을 위한 기술에 모두가 주목할 필요가 여기에 있다.

문영준

한국교통연구원 교통기술연구소장