[목차] == 개요 == "자율주행자동차"란 운전자 또는 승객의 조작 없이 자동차 스스로 운행이 가능한 자동차를 말한다 ([[자동차관리법]] 제2조 제1호의3). [[자율주행]]의 개념은 1960년대에 [[벤츠]]를 중심으로 제안되었고, 1970년대 중후반부터 초보적인 수준의 연구가 시작되었다. 초기에는 아무런 장애 요소가 없는 시험 주행장에서 중앙선이나 차선을 넘지 않는 수준이었으나, 1990년대 들어 컴퓨터의 판단 기술 분야가 크게 발전하면서 장애물이 개입되는 자율주행 분야가 본격적으로 연구되기 시작했다. 한국에서도 1990년대 후반부터 국책 교통연구기관과 [[서울대학교]] 연구팀을 중심으로 본격적인 연구에 돌입했으며, 잘 알려져 있지 않지만 2000년대 초반 이미 [[경기도]] [[고양시]]와 [[파주시]]의 자유로에서의 자율주행 기술을 상당 수준으로 완성하는 데 성공했다. 이 시스템은 교통연구원에서 개발한 것인데, 현재의 자율주행 시스템처럼 임의의 경로로 다닐 수 있는 것이 아니고 자유로 내에서 정해진 진출입로를 오가는 시스템이었다. 이 시스템은 2대의 [[컴퓨터]]를 활용하는데, 한 대는 교통 환경에 대한 정보를 수집ㆍ판단해 주행을 통제하고, 다른 한 대는 주행에 대한 정보를 받아 차량의 운동을 통제하는 것이었다. 2010년대에는 [[딥러닝]]을 이용한 자율주행 기술 연구가 급진전되어 상용차에 제한적으로 탑재되고 있다. 2012년 발표된 [[IEEE]]의 보고서에 의하면, 2040년에는 전 세계 차량의 약 75%가 자율주행 자동차로 전환될 것으로 예상된다. [[파일:spriauto.jpg|width=600]] 기존 미국 교통부 산하 도로교통 안전국(NHTSA)의 2016년 10월 이전 자동차 자동화레벨 5단계 (0~4단계) 구분에 따르면[[http://www.dvnnews.com/news/articleView.html?idxno=14639|#]], 1단계는 특정 기능의 [[자동화]] 단계인 선택적 능동제어 단계이다. 현재도 많은 자동차에서 지원하는 차선이탈경보장치나 [[크루즈 컨트롤]] 등의 기능이 이 단계에 속한다. 2단계는 테슬라의 [[테슬라 오토파일럿|오토파일럿]]처럼 기존의 자율주행 기술들이 통합되어 기능하는 통합적 능동제어 단계로, 운전자들의 시선은 전방을 유지시키지만 운전대와 페달을 이용하지 않아도 된다. 3단계는 차량이 교통신호와 도로 흐름을 인식해 운전자가 독서 등 다른 활동을 할 수 있고 특정 상황에서만 운전자의 개입이 필요한 제한적 자율주행 단계로, [[웨이모]]가 이 단계에 속한다. 최고등급인 4단계는 모든 상황에서 운전자의 개입이 필요 없는 완전자율주행 단계다. 한국에서는 [[현대자동차]]의 수소전지차 넥쏘가 서울특별시에서 평창군까지 서울-평창간 고속국도를 자율주행 기능만 이용해 완주하는데 성공했으며, 광주 산업단지 대개조 계획엔 자율주행교통시스템 구역을 설치할 예정이다.[[https://www.hankyung.com/politics/article/202005100895Y|#]] 2016년 10월 NHTSA는 미국 자동차 학회(SAE)의 J3016문서에 명시된 자율 수준을 공식적으로 채택하여, 현재는 6단계로 구분하고 있다. (기존: 5단계 → 변경: 6단계)[[https://spri.kr/posts/view/21830?code=industry_trend|#]] == 상용화 시 예상되는 변화 == 상용화되면 전체 [[교통사고]]의 95%가량을 차지하는 운전자 부주의에 의한 교통사고와 보복운전을 줄일 수 있다고 기대된다. 또한, 인간 운전자를 완전히 대체하게 되면 교통정체의 감소를 가져오고 교통경찰과 자동차 보험이 필요 없어질 것이다. 아예 수동운전 기능이 없는 차량이 받아들여질 수 있는지는 논란거리. 웨이모 개발진은 가능하다고 자신했지만 현실성이 없다는 경영진의 주장으로 접은 바 있다. 사실 소비자 입장에서는 목숨을 기계에 맡기고 있으므로 심리적으로라도 수동운전이 가능한 차를 좀 더 안심하고 선택할 가능성이 높다.[* 한 예로 호신도구의 효과 중 하나가 심리적 안정감이다. 실제로 잘 사용할 수 있을지는 차치하더라도 '믿는 구석이 있다'는 것이 주는 심리적 효과는 크다.] 또 [[해일]]이나 [[태풍]] 같은 재난 상황이나 범인을 쫓는 경찰차, 도로가 아닌 곳에서의 운전, 자동차 [[레이싱]] 등 인공 일반 지능이 나오지 않는 이상 수동운전의 수요 자체는 언제까지나 있을 것으로 보인다. 그러므로 자율주행차 상용화 초반에는 만약의 사고에 대비하여 언제든 수동운전을 할 수 있도록 운전면허를 가진 사람이 운전석에 의무탑승하도록 법제화할 가능성이 상당히 높고, 어느정도 시간이 지나서 안정성이 확실히 입증된다면 이러한 조치도 사라질 것이다. 미국 [[캘리포니아]]에서는 실제 이런 규정을 추진 중이나 웨이모는 반대 입장을 보이고 있다. '''또한 사람을 대체할 수 있는 기술이다보니 일자리 문제도 불거지고 있다.''' === 교통사고 감소 === 2018년 기준으로 전 세계적으로 약 100만 명의 사람이 사람 운전자에 의해서 사망하고 있다. 미국의 경우 연간 3만7천명, 한국은 3781명이 사람 운전자의 실수로 사망하고 있다. 31초마다 세계에서 1명, 1시간 19분마다 한국에서 1명이 사망하고 있다. 만약 자율주행이 완성되어 통계적으로 사람보다 훨씬 안전하다는 사실이 밝혀지게 되면, 마치 현재 음주운전이 그러하듯이, 사람이 스스로 [[자동차]]를 운전하는 것이 금지될 상황까지 오는 것도 예측 가능하다. 현 시점에 사망사건에 있어서 [[교통사고]]가 차지하는 비율이 26.1%에 달하여 자율주행으로 교통사고를 줄일 수 있다면 인간의 평균 수명은 더 길어질 것으로 예측된다. === 자동차와 연관된 범죄 감소 === ==== 교통범죄 ==== ||<table align=right><width=100%> [[파일:keep_drinking.gif]][br]~~[[야! 신난다~]]~~[br][[음주운전|이러라고 만든 기능이]] [[그러라고 사준 컴퓨터가 아닐텐데|...맞나???]](...) || 자율주행 차가 완전히 보급되면 차량을 운전할 필요 자체가 없어지게 되어 [[음주운전]], [[난폭운전]], [[뺑소니]], [[보복운전]] 등 '''교통범죄의 개념도 완전히 사라질 것'''이다. 인간이 직접 운전하는 자동차와 자율주행 자동차가 공존할 경우에도, 관련 범죄의 전과가 있는 사람은 법적으로 운전을 금지하고 자율주행 자동차만 이용하도록 강제한다면 이들이 재범하는 일 자체가 없어질 것이다.[* 음주운전자들이 하는 핑계 중 하나가 술먹고 새벽에 대중교통도 끊기고 대리기사도 잘 안 온다는 건데 자율주행 자동차만 이용하도록 강제한다면 운전을 안 해도 차타고 갈 수 있으니까 이들이 반박할 핑계조차 없어진다.] ==== 차량 절도 ==== 또한 자율주행 차량은 서버와 주변 차량 및 교통 시설물과 지속적으로 통신하게 됨으로 [[5G]] 같은 차세대 이동통신망과 [[스마트폰]] 그리고 [[생체 인식]] 등의 첨단 기술을 통해 차량을 제어함으로써 도난이 사실상 불가능해질 것으로 예상된다.[* 도난에 성공했다 해도 실시간 위치추적이 가능하며 원격으로 정지하게 하거나 문을 잠근 상태로 경찰서로 달려가게 할 수 있을 것이다.] 이에 따라 차량 이용자에 대한 인증절차도 기존의 이모빌라이저나 스마트키보다 보안성이 대폭 높아질 것으로 예상된다. === 긴급 서비스 향상 === 경찰차와 구급차 그리고 소방차도 자율주행으로 운행되면, 구급대원은 도로상황과 운전에 신경쓸 필요없이 환자 응급처치에만 신경쓸 수 있을 것이며, 출동 시 다른 자율주행 차량들은 [[긴급자동차]] 접근 전 미리 자동으로 양보하게끔 제어되고 교통신호도 긴급차량을 위해 신호가 자동으로 바뀌도록 프로그래밍 되면 출동 시간도 대폭 단축될 것이다. === 자동차 소유 구조 변화 === 최근 [[우버]] 등 공유서비스가 발달하면서 10대부터 일찍 운전을 배우는 미국에서는 10대들이 운전을 배우지 않는 비율이 늘어나고 있다고 한다. 또한 10대가 운전을 시작하면 보통 미국 부모들은 저렴한 자동차를 한대 더 구입하는 것이 일반적이었으나, 공유 서비스가 발달함으로서 추가적인 자동차 구매보다는 공유서비스를 이용하는 쪽으로 변화하고 있다는 것이다. 이런 추세는 앞으로 가속화되어, 전 세계적으로 자동차 산업의 판매량은 지속적으로 줄어들 것으로 예측되고 있으며, 자동차를 소유하기 보다는 공유 서비스를 이용하는 비율이 훨씬 높아질 것으로 예측되고 있다. 자율주행의 완성으로 로봇 택시 서비스가 실현된다면, 공유 서비스에 어린이나 청소년을 홀로 태우는 것이 일반화될 수 있으며, 공유서비스 가격의 하락으로 인하여 자동차 소유 문화가 사라지는 현상을 가속화할 것으로 예상된다. 통계적으로, 자율주행 자동차가 인간보다 훨씬 안전하다는 것을 통계 데이터로 증명이 되고, 모든 사람이 그런 사실을 믿기 시작한다면, 현재 사고 확률이 높은 것으로 알려진 음주운전을 부도덕한 행위로 보는 것처럼 인간이 자동차를 직접 운전하는 것을 부도덕하며 법률로서 레저 트랙이 아닌 곳에서 인간이 수동운전하는 것을 규제하게 될 것이다. 또 이런 자율주행 기능으로 수익을 올릴 수 있게 되면 [[일론 머스크]]는 자율주행 기능의 가치는 1억 - 2억가량에 다다를 것으로 예측하고 있어서, 수동 운전이 금지된 시점에서, 자율주행 자동차의 가격은 일반 사람들이 구매하기에 상당히 비싼 자산이 될 수도 있게 되어, 자율주행 자동차를 소유하는 것은 현재에 집을 소유하는 것만큼의 문화가 될 수 있다. 대부분의 사람들은 그런 자율주행 자동차를 지금 택시보다 더 저렴한 비용을 내고 이용하는 형태로서 자동차 소유를 갈음하게 될 것으로 예상된다.[* 물론 [[무어의 법칙]]에 따라 낮은 레벨의, 혹은 현재의 자동차처럼 수동 운전 기능만 있는 자동차를 싼값에 --재고떨이용으로-- 출시할 수도 있다] === 차량의 거주성 강조 === 차량 공유 서비스가 활발해지면서, 차량의 개인 소유가 줄어든다는 예상이 있는 반면, 사람이 운전의 부담을 지지 않게 되면서 차량의 거주성이 강조되고, 새로운 활용도가 생겨난다는 예상도 있다. 완전자율주행이 실현되면, 그때부터는 승용차들의 세일즈 포인트가 '운전의 즐거움'이나 '주행성능'이 아닌 '탑승하는 동안의 편의성, 거주성'에 맞추어질 것이다. 예를 들어 집에서 회사까지 출근하는 데 1시간이 걸린다고 할 경우, 완전자율주행 시대에는 일단 일어나자마자 차부터 타고(...), 식사, 개인 정비, 업무 준비 등을 차내에서 수행할 수 있게 된다. 즉 승용차는 이러한 개인의 휴식, 리프레시를 위한 편안한 이동 공간으로서 자리매김하게 되는 것. 좀 더 나아간다면, 개인 소유 승용차들이 일종의 [[캠핑카]] 스타일로 변화하게 될 가능성도 있다. 별도의 운전석 공간을 (상시)할애하지 않아도 된다면, 지금의 캠핑카들 보다 더 작은 크기의 차량으로도 탑승자에게 상당한 거주성을 제공할 수 있다. 원룸 정도는 자율주행 차량이 대신할 수 있게 되는 것.[* 지금도 [[실리콘밸리]] 등 임대료가 천정부지를 찍는 지역의 IT 기업 직원들은 회사 주차장에 [[캠핑카]]를 대놓고 숙소 대신 쓰는 경우가 있다.] 이렇게 자율주행차가 소유자의 '주(住)'를 일정부분 대체하는 역할을 하게 되면, 차량 가격은 큰 문제가 되지 않게 된다. 1억 짜리 차량이라 하더라도 몇 년간의 도심지 원룸 임대료 및 보증금과 비교한다면 부담 가능해지는 것. 이에 따라 차량의 엔터테인먼트 기기도 현재의 [[라디오]], [[MP3]], [[DMB]] 정도의 단순한 청각매체[* DMB나 DVD가 내장된 카 오디오 등 시각매체에 대한 시도가 있었지만 사실상 동승자 전용이기 때문에 거의 사용되지 않았다.]가 아닌 콘솔 게임이나 [[노래방]], [[영화]] 감상 등 본격적인 엔터테인먼트 기기들로 변화할 것이다. === [[기술적 실업]] === 자율주행이 본격적으로 도입되기 시작하면 운수업계의 택시, 버스, 택배, 화물차 운전기사 등의 여러 운전직 일자리 수요가 상당량 감소하거나, 심지어 아예 완전히 사라질 것으로 보는 보고서들이 많다. 현실에서 물류비 중 [[인건비]]의 비중은 굉장히 높다. 단 1원이라도 비용을 줄이려고 온갖 수단을 강구해야만 하는 사용자들의 입장에서는 비록 초기 투자비용이 상당하더라도 장기적으로는 연간 수천만 원에 달하는 돈을 줘가면서 굳이 사람을 계속 고용할 이유가 전혀 없기 때문이다. 게다가 인력을 기계로 대체하게 되면 사용자는 노무관리라는 골치 아픈 문제에서도 완전히 해방될 수 있다. 기계는 [[노조]]를 만들지도 [[파업]]을 하지도 않기 때문이다.[* 물론 기계의 노후화로 인해 작동이 멈추는 경우, 사람으로 치면 ‘지각’이나 ‘결근’을 할 수는 있다.] 사람처럼 일일이 회사에서 4대보험을 들어주고 퇴직금을 정산해 줄 필요도 없다. 고장이라는 변수는 유지보수 업체에 전화 한 통이면 끝나지만 사람이 갑자기 못 나오면 업주는 대체자를 구하기 위해 골치를 싸매야 한다. 다만 이는 차량 관련 인력이 완전히 사라진다는 소리는 아니다. 현실적으로는 운전직들의 상당수가 단순히 운전'''만'''을 하는 일자리가 아니기 때문이다. 자율주행으로 100% 대체하는 것이 현재 시점에서 쉽지는 않다. * 택배: 60% 정도는 운전 업무이지만 나머지 40%는 배송이다. [[로봇]]이 도입되지 않는 한 배송기사가 없어질 수는 없을 것이다. 반면, 물건 배송에만 신경쓸 수 있게 되면서 배송사고가 확실히 줄어든다는 장점이 있고 택배기사들도 운전 중에 간단하게 식사를 할 수 있게되어 끼니를 거르며 운전해야하는 불상사가 줄어들게 된다. 택배기사들의 경우 아침 7시부터 출근해서 배송이 끝나려면 지역에 따라서는 자정이 다되서야 배송을 끝내는 경우가 허다하다. 거기다 배송이 끝이 아니라 운전 중에 전화를 하고 고객이 발송한 택배를 집하장까지 옮겨줘야하는 것까지 해야해서 상상이상으로 과로 문제가 심각한 직종이다. 오히려 다수의 택배기사들은 자율주행 차량 도입을 환영한다. 드론택배도 택배기사들에게는 배송시간 단축을 가져와 빠른 퇴근이 가능해지기 때문에 오히려 도입을 반기는 기사들도 많다. 그리고 택배의 대부분의 수입은 집하에서 나고 배송 수입은 박스당 겨우 몇백원 수준이다. 기름값을 생각해보면 오히려 적자다. * 납입기사: 4.5톤 트럭 이상의 대형 물류 납입기사의 경우는 기계작업으로 물건을 상하차하기 때문에 자율주행의 타격이 큰 편이나, 1~2.5톤 트럭같이 소형 물류 납입기사의 경우엔 상하차를 인력으로 하고 있는지라 택배처럼 사회 전체가 완전 자동화되지 않는 이상은 대체가 불가능하다. * 버스: 자율주행화 시 승하차 사고 확률이 높아지므로 안전 업무를 담당할 탑승자가 필요하다. 트램이나 철도 차량과 달리 완전 자동화를 하는 것이 기술적으로 어렵다. 과거에 [[버스 안내양]] 제도의 폐지로 그 역할을 버스기사가 겸하다 보니 근무시간이 거의 19시간 정도가 된다고 한다. 자율주행이 되면 수요가 적은 외곽노선은 무인자동화가 될 가능성이 높다. * 철도: 무인 열차가 (설령 승객이 무리하게 승차하는 등의 행위를 해서 일부 과실이 있는 상황이더라도) 승하차 시의 위험성은 좀 더 높다. 여럿 발생한 무인전철에서의 휠체어/유모차/거동이 불편해 승하차에 오랜 시간이 소요되는 노인들의 승하차 사고사례가 있다.[* 참고로 저래서 혼잡률이 높은 인천 2호선과 신분당선 같은 경우는 출입문 자동취급에 3회 실패하면(재개폐를 2회 했는데도 승하차 관련 문제가 해결되지 않으면) 무인운전 시스템은 그대로 운행을 중단하게끔 되어 있다. 그 뒤에 안전요원이 사후조치를 하는 방식이다. 특히 인천 2호선에서는 출입문 개방 시간이 짧다 보니 유모차만 타고 부모는 타지 못했는데도 유모차만 태우고 출발해버리는 경우가 빈번해서 문제가 되었다. 아직까지 해당 노선에 승무원이 있는 이유. 그리고 아예 인천 지하철에서는 열차 진입 방송에 유모차나 휠체어를 먼저 태워달라는 안내방송이 나온다.] 그리고 요금 납부나 부정 승차 문제 등 관리상의 어려움도 존재한다. 이 문제는 무인 [[택시]]에서도 발생하는 문제점이다. 하지만 이런 문제들이 있다고는 해도, 결국은 모두 기술적인 문제에 불과하기 때문에 장기적으로는 사람의 필요성이 상대적으로 낮고, 보안이나 안전상의 문제가 덜한 운송 수단부터 조금씩 자율주행으로의 대체가 시작돼서 결국은 운전직 일자리들이 완전히 자율주행차로 대체되는 쪽으로 진행될 것이다. 또한 단기적으로 일자리는 잃지 않더라도, 이렇게 운전이라는 본연의 업무를 기계에게 넘겨주고 사람은 차량의 점검이나 유지 관리, 상품 배송, 보안 및 안전 관리 등 부수적인 일만을 담당하게 되면 종전에 비해 운송직 종사자들의 처우가 나빠질 것으로 예상된다. 가령 버스 운전기사는 [[버스운전자격증]]에 1종 대형면허까지 갖추어야 한다. 하지만 버스 운전기사가 안전사고 및 무임승차 방지 안내원으로 대체된다면 시간제 [[아르바이트]] (특히 노인이나 장애인)를 써도 기술적으로는 문제가 없다. 그래서 이를 사전에 해결하기 위해 기계와 인간의 공존 방법의 모색이 필요한 시점이다. 이미 실업률이 높은 인도에서는 자율주행차 금지를 선언하였다. 특히 대부분의 운전직 일자리는 고소득층, 중산층 이상 계층보다는 저소득, 서민계층이 주로 종사하는 대표적인 직업군이기 때문에 최저임금이 상승하면서 일자리가 사라지는 것처럼 서민들이 직접적인 타격을 받을 가능성이 매우 높으며, 그 숫자도 적지 않기때문에 문제가 더욱 심각하다. 다만 [[기본소득제]]가 실시되면 이런 단점을 막을 수 있으며 자율주행을 연구하는 사람들은 기본소득제에 호의적인 편이다. 대표적으로 [[일론 머스크]]는 기본소득제를 찬성한다는 입장을 밝혔다. === 운전 소외 집단의 차량 이용 === 지금까지 차량은 운전면허를 가진 운전자가 탑승해야만 주행할 수 있었다. 즉 차량운전이 절실히 필요해도 운전면허를 따지 못하면 이동이 불가능하다. 이 제약이 풀리면 면허를 딸 수 없던 이전까지의 노년층(해도 노인네, [[김여사]]라고 멸시당하던)이나 청소년, 아동 혼자 이동이 가능해지고 차량 운전에 제약이 많은 장애인 등이 자율주행 자동차가 도입될 경우 도움을 받을 수 있다. 4인가족의 예로 들어보자. 아이가 초등학교, 어린이집에 다닌다 치자. 가족의 아침 시작은 부모가 운전해서 아이들을 등교시켜야 출근이 끝난다. 그리고 퇴근시간에 맞추어 아이들의 하교와 귀가를 또 차로 맞춰줘야 한다. 만약 자율주행 시대가 열린다면, 운전면허가 있는 아버지가 피곤에 절거나 숙취로 아침 단속에 걸릴 것 같아도. 어머니가 면허가 없거나 외출준비가 전혀 안 됐더라도, 아예 아이들 혼자서 차량으로 이동이 가능해진다는 것이다. 이러면 자동차 자체에도 큰 변화가 생기는 것이다. 기존의 4인용 패밀리 세단 중심의 개념은 많이 약화되고, 1인승 전기차나 2인승 전기차의 수요가 폭증할 수 있다. 또한 그동안 이 제약 때문에 집단이동에 의존해야 했던 사람들이 해방되므로 버스,승합차 시장은 위축되거나 별도의 길을 갈 가능성이 크다. 그러나 이는 사람의 개입이 전혀 없는 완전한 자율주행 기능이 도입되어야만 가능하기에 아직은 한참 먼 이야기며, 효과를 기대하기 어렵다는 문제점이 있다. 하지만 가능해지면 어느순간 훅 들어올 큰 변화 중의 하나다. === 교통 자원의 효율성 증가 === 인간 운전의 경우, 교차로에서 대기시간등으로 인한 지연이 발생되나, 자율운전이 일반화되면 교차로에서 정차없이 자동으로 교차하는 기술이 가능해진다. 또한 자동차의 비활용시간이 공유 시스템을 통하여 대폭 줄어듦으로써, 자동차의 활용시간이 늘어 자원의 효율적 사용이 증가한다. 개인이 관리하는 자동차보다는 큰 기업이 자동차를 시스템으로 관리하는 것이 훨씬 효율적이므로, 자동차 및 교통 자원의 사용이 훨씬 효율적으로 진화되어 사회 전반적인 교통 자원의 효율성이 증가될 것으로 예측된다. 다만 이런 쪽의 효율성 제고는 '도로의 모든 차량이 '''100%''' 자율주행차로 대체'되고, 교통시스템도 자율주행차만을 상정하여, 자율주행차와 교통 시스템간의 통신이 이뤄지는 조건하에서만 가능하다. 이때는 오히려 자율주행 시스템의 통제에서 벗어난 유인자동차가 교통법규 위반 대상이 되어 단속을 받거나, 거꾸로 [[후지시마 코스케]] 원안의 2000년 OVA [[엑스 드라이버]]처럼 유인 자동차가 위반 차량을 단속하기 위해 투입되는 변화같은 걸 예상해볼 수 있다. 그전까지, 인간의 수동 운전차와 자율주행차가 적당히 섞여 있고, 양쪽을 모두 고려하는 교통시스템인 동안에는, 자율주행차로 인한 교통 자원 효율성 향상은 없으며, 오히려 과도기적으로 교통 부하가 늘어나는 것으로 예측되고 있다. == 진행 상황 == [[https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&oid=421&aid=0003682044&sid1=001|자율주행차용 운전면허가 신설]]된다고 한다. 자율주행 기능의 완성을 위하여 여러 회사들이 운전 보조 기능들을 보강해 가고 있다. 다음은 기본적인 기능에서 부터 완전자율주행까지 각 회사들이 실제로 판매중인 기능들의 현황을 정리한다. 아래에 언급되지 않은 [[웨이모]]나 [[우버]]의 경우, 실제 제품으로 판매되고 있지 않고 있다. === 속도유지(Cruise Control) === 1900년대 영국 자동차 회사인 윌슨필처(Wilson-Pilcher)가 처음으로 사용한 이래 대부분의 자동차의 기본 기능으로 자리 잡았다. === 적응 속도 유지(Adaptive Cruise Control) === 레벨 1 자율주행에 속하는 기능으로서 앞선 자동차의 속도 등에 따라서 설정된 속도 이하로 감속하는 기능을 가지고 있다. 이 기능자체도 여러 가지 종류가 있으며 1992년 미츠비시가 처음 개발한 이후에 토요타, 메르세데스, 재규어, 닛산등이 이 기능을 개발하여 2010년대 초에는 많은 고급차들의 추가 옵션으로 2015년 중반 이후에는 볼보, 토요타 등은 모든 차량에 기본 옵션으로 제공하고 있다. === 차로 유지(Lane Keep) === * 1단계: 차로 유지 경고; Lane Departure Warning[* 차선 이탈 시 경고하되 조향은 하지 않는 시스템] * 2000년 메르세데스 트럭과 닛산에서 개발된 이래로 많은 자동차에서 이 기능이 제공되고 있다. * 2단계: 차로 유지 보조; Lane Keep Assist[* 차선 이탈시 자동으로 조향하여 차로이탈을 방지하는 시스템] * 2010년대 중반부터 많은 프리미엄 자동차와 2010년대 후반에는 일반 자동차에서도 기능이 제공되는 경우가 많다. * 3단계: 차로 중앙 보조; Lane Centering Assist[* 차로 중앙으로 주행할 수 있게 자동으로 조향하는 시스템] * 2020년경부터 많은 일반 자동차에서 옵션사항으로 선택 가능하다. * 2020년 기준으로 출시되는 자율주행 지향 시스템들중에서는 [[테슬라 오토파일럿]]이 가장 부드러운 차로 중앙 보조 기능을 보여 주는 가운데, 볼보 Lane Keeping Aid[* 볼보 차선 유지 도움 기능: "각도가 큰 커브 구간이 나오자 저절로 녹색등이 꺼지며 기능이 중지됐다."[[https://www.hankyung.com/economy/article/2019031502211]]], 링컨/포드 Co-Pilot 360[* 2020년 2월 Co-Pilot 360: "The car will not steer itself or stay centered in the lane" [[https://www.cjponyparts.com/resources/ford-copilot360]]], [[캐딜락 슈퍼크루즈]]와[* 2020년: Car And Driver 리뷰: Cadilac Supercruise: "it doesn't attempt to center the CT6 in its lane, so the car simply bounces back and forth between the lines. It's annoying", 테스트 6번 실패[[https://www.caranddriver.com/features/amp30341053/self-driving-technology-comparison/]]] 다른 회사들의 기능은 차선 사이를 탁구공처럼 왔다갔다 하거나, 급격한 커브를 감당하지 못하거나, 커브 시 계단식으로 부드럽지 못한 조향을 보이고 있다. === 차선 변경(Lane Change) === 차선 유지 기능을 넘어서 옆차선으로 자동으로 조향하여 차선을 변경하는 기능이다. 옆차선, 혹은 사각지대에 다른 자동차가 있는지 경고해 주는 기능은 여러 가지 자동차 회사에서 제공해 주고 있으나 차선을 변경하는 기능을 제공하는 회사는 많지 않다. * 1단계 - 차선을 변경하나 다른 차가 있는지는 운전자가 확인. 2014년 [[테슬라 오토파일럿]]의 초기 버전은 차선은 변경하나 옆차선의 자동차 유무는 운전자가 확인해야 했다. * 2단계 - 운전자가 지시할 때 다른 자동차의 유무를 스스로 확인하여 차선을 변경 조향하는 기능. 2017년 [[테슬라]]는 운전자가 확인하여 변경하는 기능으로 출시하였다. 2020년 1월 [[캐딜락 슈퍼크루즈]]가 출시되었으나 직선 차선과 차선의 정가운데에 위치하였을 때만 이용 가능하는 등 제약이 있으며, 역시 2020년 1월에 출시된 [[현대]]의 HDA2는 사용이 쉽지 않다고 한다.[* GV80 시승기 증강현실 내비 “최상”·HDA II “기대 이하”[[https://www.zdnet.co.kr/view/?no=20200115165331]]] * 3단계 - 고속도로 또는 자동차전용도로에서 차선 변경 판단을 스스로 하는 기능. [[테슬라 오토파일럿]]에서 오토파일럿 내비게이션이란 기능으로 2018년 출시하였고 이는 처음에는 자동차가 차선 변경 판단을 내리면 운전자가 확인을 하여 차선을 변경하였으나 이런 사용자의 행동으로 [[딥러닝]]으로 학습하여 2019년 초부터는 운전자의 확인없이 자동으로 최적의 차선으로 스스로 이동 판단을 하여 진행한다. [[캐딜락 슈퍼크루즈]] 또한 2.0버젼부터 CT4, CT5, 21년형 에스컬레이드, 허머EV 등 다양한 신형 차종에 모두 적용한다고 발표하였으며, 슈퍼크루즈 2.0은 강화된 센서를 통해 주행 중 차선변경시 위험요소를 탐지하고 변경 및 추월까지 가능하도록 설계되었다. * 4단계 - 시내 일반 도로에서 차선 변경 판단을 스스로 하는 기능. 3단계의 차선 변경이 예외상황이 적은 고속도로에서 예외상황이 매우 많은 시내 일반 주행으로 확장되는 단계. === 고속도로 자동 주행 === 2020년 시점에서 차선 변경 판단까지 하는 기능보다 어려운 기능들은 [[테슬라 오토파일럿]]에서만 출시되었다. 몇몇 회사들이 데모 시연을 하고선 레벨 4를 달성하였다고 과대 광고를 하는 경우도 있지만, 실제 상용 제품이 출시되지는 않았다. 고속도로 진입로에서 기존 차선으로 합류, 진출로로 빠져 나오는 기능, 나들목에서 자동으로 차선을 선택하여 다른 고속도로로 연결하는 기능, 고속도로내에서 느린 차선을 피해서 스스로 차선 변경 판단을 하는 등 테슬라의 오토파일럿 내비게이션은 데모 수준을 넘어선 기능으로 초보운전자나 해당 도로를 처음 경험하는 인간 운전자보다 훨씬 능숙하고 안전하게 운전하고 있다. 그러나 100% 무인운전이 아니므로, 여전히 사람 운전자가 오류 상황이나, 시스템이 경험하지 못한 예외상황이 발생되지 않는지 관찰하여 필요시 수동으로 전환하여야 한다. === 교차로 통과 === 2020년 시점에서 교차로의 신호를 확인하여 통과하는 기능을 제공하는 회사는 없다. 보행자, 자전거, 오토바이가 출현하고, 신호등과 교통표지판의 위치는 국가마다 도시마다 제각각이며, 도로의 형태도 3거리, 4거리, 5거리 등 다양하며, 여러 가지 예외 상황들이 발생하는 최고의 난이도로서 교차로 통과 기능을 통계적으로 사람보다 더 안전하게 통과할 수 있다면 레벨 5 완전자율주행에 거의 도달했다고 볼 수 있게 된다. [[테슬라]]의 경우, 녹색신호가 계속 유지되는 상태에서는 교차로를 직선으로 통과하거나 앞차가 빨간신호에서 멈출 경우 따라서 멈출 수 있다. 녹색신호에서 빨간신호로 변경되는 경우, 혹은 일단멈춤에서 운전자가 속도를 줄여서 멈출 것으로 예측되지 않으면 경고를 주는 기능과 정지신호, 일단멈춤 표지에서 자율정차하는 기능이 출시되어 있다. 빨간신호에서 녹색신호로 변경되는 상황을 인식하여 디스플레이에 표시하고 있으나, 그에 맞추어서 출발하는 기능은 아직 출시전이다. 좌회전 우회전 하는 기능도 출시 준비중이다. 일부 특이한 형태의 회전교차를 통과하는 경우가 있다고 하나 예외적인 상황이고 아직 기능 출시 준비중이다. 교차로 통과 기능까지 출시되면 완전자율주행을 위한 기능(출발지에서 목적지까지 많은 조건에서 사람의 조향없이 도달 가능한)이 모두 출시되게 되며, 이런 기능의 신뢰도가 100%에 근접할 때까지는 사람이 기능의 오작동을 관찰해야 한다. * 1단계: 차선유지 하던 중 교차로 통과하여 계속 차선 유지 (앞차와 간격 유지, 교통 신호 표지 무시) [[테슬라 오토파일럿]] 2017년 이래 차선 유지 기능을 사용하며 앞차와의 간격을 유지하여 녹색신호인 상태에서 교차로를 통과하여 계속 차선을 유지하는 기능이 출시되었다. * 2단계: 정지 신호, 일단멈춤 표지에 따라서 자율 정지 테슬라는 2019년 정지신호/일단멈춤을 무시하면, 경고하는 기능을 출시하였으며, 2020년 4월에는 자율 정지하는 기능을 출시하였다. * 3단계: 선행 차량이 있는 경우 교차로에서 녹색신호인 경우 정지 없이 교차로를 통과 테슬라는 2020년 6월 선행 차량이 있는 조건에서 녹색신호임을 확인하여 교차로를 통과한다. 선행 차량이 없는 경우, 운전자가 가속패달을 살짝 밟아주면 승인 명령으로 인식하여 교차로를 통과하고 이런 사용자의 판단을 다시 [[딥러닝]] 학습에 이용하여 다음 단계 기능 개발에 이용하고 있다. 기존에 있던 기능으로 교차로 통과가 가능하였으나 이는 신호등을 확인하지 않고 무조건 통과하는 기능이었으며 운전자가 신호등을 보고 스스로 판단하던 것이 자동차가 판단하는 것으로 바뀐 것이 차이점이다. * 4단계 그 이상: 자율 정지 후 선행차량이 없는 조건에서 녹색신호로 변경시 출발, 선행차량 유무에 따른 녹색신호 우회전, 적신호 우회전, 녹색신호 좌회전, 비보호 좌회전, 회전교차로 등등. [[웨이모]]에서 해당 기능을 시연했으나, 라이다를 이용한 자율주행 시스템의 높은 비용과 신뢰도 문제로[* 시범 운행한 자율주행 택시를 이용해본 승객들의 리뷰에 의하면 교통 상황이 복잡한 교차로에서 운전자가 개입해야 하는 상황이 종종 발생했다고 한다. 2020년에 캘리포니아 피닉스 지역에서 개시한 무인 택시 시범 서비스 역시 운전자가 탑승하지는 않지만 여전히 인간 운전자가 원격으로 상황을 감시하다 필요시 원격 조작을 하도록 되어 있다.] 상용화에 이르지는 못했다. 2020년 10월에 테슬라가 비보호 우회전과 비보호 좌회전, 회전 교차로 통과 기능을 포함한 FSD 베타 버전을 일부 차량에 배포하였다. 하지만 이는 아직 베타 버전이며, 기존 오토파일럿과 마찬가지로 운전자의 지속적인 주의를 요구한다. === 자동주차(Auto Park) === 2003년 [[토요타]]가 프리우스에서 자동주차 기능을 선보인 이후 많은 자동차 회사들이 고급 옵션으로 자동 평행 주차 기능을 제공하고 있다. 2014년 [[지프]]가 처음으로 수직 주차 기능을 제공하였으며, [[테슬라]]등도 수직 평행 주차를 모두 제공하고 있다. 테슬라는 주차장의 주차조건(시간, 제약 등)을 확인하여 스스로 빈공간을 찾아서 주차하는 스마트 자동주차 기능을 개발하고 있다고 한다. === 주차장 무인 이동(Summon) === [[주차장]] 무인 이동 혹은 차량 호출기능은 공도가 아닌 사유지등의 주차장안에서 저속으로 운전자 없이 이동하는 기능이다. 1단계인, 주차상태에서 무인으로 앞, 뒤로 전진하는 기능은 [[테슬라]]와 [[BMW]] 2015년 7시리즈 G11 모델부터 시작하여 각 신차 모델에도 제공하고 있고 [[현대]]는 2018년 넥쏘 모델부터 시작하여 각 신차에 제공하고 있다. 2단계인 주차장에서 차주가 있는 곳까지 무인으로 운전하여 도달하는 기능은 오직 테슬라에서만 제공되고 있다. 2020년 현재 많은 예외 상황들이 있지만, 충돌없이 성공적으로 차주에서 도달하는 데모 시연이 가능하다. 그러나 사람보다 뛰어나다고 보기는 어려운 수준이다. === 공사 구간 통과 === 자동차 운행시 도로 공사를 접하는 기회는 매우 많다. 이런 상황을 인식하고 진행할 수 있는 기능은 매우 중요하다. HDMap 을 통하여 정해진 구간을 운행하는 방식을 추구하는 경우라도 정해진 상황을 벗어나는 것을 인지하여 그에 맞는 판단을 해야 한다. 2021년 현재 관련된 기능을 출시한 곳은 [[테슬라]]로서, [[테슬라 오토파일럿]]은 원래부터 HDMap을 사용하지 않기 때문에 이런 변화에 매우 능동적으로 적응하고 있다. 교통콘, 교통드럼등을 인식하며 교통콘으로 인해 차선이 줄어드는 상황에 차선을 변경하는 등의 기능을 갖추고 있다. == 적용 기술 == 가장 일반적으로 쓰이는 기술은 SLAM(Simultaneous localization and mapping)이라는 기법이다. 동시적 위치추정 및 지도작성으로 번역되는데 로봇에 의한 지도작성의 한 분야로서, 이름처럼 자신이 알지 못하는 주위 공간의 지도를 만들면서 동시에 자신이 그 지도상의 어디에 있는지를 추정하는 기법이다. 차량에 붙은 여러 개의 센서와 오프라인 지도를 결합해서 활용한다. [[웨이모]], [[캐딜락 슈퍼크루즈]] 등 대부분의 회사들이 [[라이다]]를 사용하여 자율주행 기술을 개발하고 있다. 2016년에 개발된 실시간 객체 인식 알고리즘(Object Detection Algorithm)인 YOLO(You only look once)와 같은 [[딥러닝]] [[인공지능]]에 기반한 객체 탐지, 컴퓨터 비전이 사용된다. [youtube(VOC3huqHrss)] YOLO 2 샘플 대표적으로 [[테슬라]]의 CEO인 [[일론 머스크]]는 [[스페이스X]]의 우주선 개발을 통하여 [[라이다]] 시스템에 대한 충분한 경험을 축적한 후에 자율주행에서는 라이다를 사용하는 것의 미래는 없다는 언급을 하며 [[딥러닝]] 기반 컴퓨터 비전을 통한 자율주행 개발을 진행하고 있다. [[웨이모]]는 기존 재래식 프로그램에 약간의 딥러닝 기능을 첨가하여 개발하고 있다고 한다. == 개발 현황 == 현재 많은 [[자동차]] 기업뿐만 아니라 [[웨이모]], [[NVIDIA|엔비디아]] 같은 IT 기업들이 개발 중인데, 그 중 웨이모의 자율주행차는 약 1000여 대의 차량으로 실제 도로 주행을 하여 주행거리가 3,200만km를 넘어섰다. 이에 반해 [[테슬라]]의 경우, 2020년 1월 자율주행 시스템으로 실도로 총주행거리는 48억km가 넘으며, 70여만대의 자율주행 하드웨어 차량을 통해서 단, 하루에도 약 881만km의 데이터를 수집할 수 있어서, 데이터의 양이 얼마나 큰 지가 압도적인 차이를 만들어 내는 [[딥러닝]] 기반의 자율주행 개발에 있어서 유리한 위치에 있다.[*t 테슬라 자율주행 통계 데이터 MIT Lex Fridman [[https://lexfridman.com/tesla-autopilot-miles-and-vehicles/|출처]]] [[Apple|애플]]도 장기 프로젝트 중 하나로 자율주행차 개발을 진행하고 있다. [[벤츠]], [[아우디]], [[현대자동차]], [[포드 모터 컴퍼니|포드]], [[제너럴 모터스|GM]] 등 기존 자동차 브랜드들도 개발 중이다. 전 세계 동향을 살펴보면 일본은 2016년 8월부터 무인버스가 한 쇼핑몰에서 일반 승객을 태우고 최초로 운행하기 [[http://news.chosun.com/site/data/html_dir/2016/08/05/2016080500218.html|시작했다]] [[일본]]의 게임회사와 [[프랑스]]의 자율주행차 개발 벤처가 공동 개발한 이 버스는 시험운행 기간 쇼핑몰에서 인근 공원까지를 시속 10여km로 움직인다. [[아키타현]] 센보쿠 시에서 일반도로에서 처음으로 자율주행 버스 시험운행이 이뤄졌다.[[https://news.v.daum.net/v/20161114092343290|#]] 2017년 1월부터 [[규슈대학]] 이토캠퍼스에서 무인 자율주행 버스를 시험운행 한다고 밝혔다.[[http://m.news.naver.com/read.nhn?oid=001&aid=0008889083&sid1=104&mode=LSD|#]] 국내에서의 자율주행차가 최초로 선보인 것은 놀랍게도 한참 오래 전인 '''1993년의 [[대전 엑스포]] 때다.'''[* 구글이 생기기도 전이다. 구글 설립은 1998년] [[https://news.joins.com/article/22916189|기사]][[https://www.youtube.com/watch?v=mgjosWaYDWY|관련 영상]] '''해당 차량은 세계 최초로 공도 주행을 한 자율주행차로 서울시내의 청계천~63빌딩까지의 17km의 거리를 조작없이 성공적으로 운행하였다.''' [[https://news.v.daum.net/v/20180827003052063|"세계 첫 자율주행차는 한국"…25년 전 서울 시내 달렸다]] 애초에 이런 기술이 최초인지라 외제 기술이 당연히 존재하지 않았으므로 당연히 자체 기술로 개발되었으나 이후 정부과제신청에 탈락하면서 추가적인 지원이 없어 묻혔고 해당 연구진은 교수의 퇴임과 함께 이미 해산하고 기술 또한 실전되었다.(...) 그나마 다행히 해당 자율주행 차량은 고려대 서울캠퍼스 신축건물인 신공학관 1층에 깔끔하게 전시되어 있다. 이후 자율주행차가 다시 이슈가되면서 새로이 자율주행 자동차가 2017년 말께 판교제로시티(판교창조밸리)에서 [[http://www.hani.co.kr/arti/society/area/766531.html|운행한다고 했는데]], 핵심 기술들이 외제라 논란이 있었다.[[http://m.news.naver.com/read.nhn?mode=LSD&sid1=105&oid=025&aid=0002783049|#]] 그리고 현재 경기도에서 제작한 국내 최초의 운전자 없는 자율주행차 ‘제로셔틀’이 판교 제2테크노밸리에서 시범운행에 들어갔다고 한다. [[https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=001&oid=421&aid=0003571671|11인승 미니버스 자율주행차. 판교서 일반도로 첫 운행]] 2019년 7월. 중소벤처기업부에서 세종시를 규제자율특구로 지정하면서 세종시 자율주행버스의 운행이 시작되었다.. 규제자율특구란 규제로 인해 시험이 불가능한 혁신기술을 제약 없이 테스트할 수 있는 지역을 말하는데 이를 통해 세종시는 행복도시와 조치원 세종테크노파크 지역을 세종 자율주행 실증 규제자유특구로 지정하면서 세종시는 자율주행특구가 되었으니 실제 운행에 들어갔다. 세종시는 2019년을 시작으로 20년까지 세종터미널에서 테크벨리까지 이르는 6.3km BRT 구간에서 BRT 실증주행을 한다고 밝혔으며, 그 다음 2021년부터 23년까지 사람들이 많이 거주하는 아름동 - 도담동 2.2km 구간을 실제 주행하여 생활권 실증에 나서게 된다. 마지막으로 최종적으로 2023년 이후 서비스 확대하여 세종테크벨리 등 구간을 확대한다는 계획이다. == 회사별 개발 현황 == === [[웨이모]] === [include(틀:상세 내용, 문서명=웨이모)] === [[제너럴 모터스]] === 주로 상위트림에 자율주행 기술이 도입되고 있었다. [[캐딜락 슈퍼크루즈]]의 경우 2016년에 출시한 2세대 CT6에 처음으로 적용되었으며 고밀도 라이다 지도, 능동주사 레이더, 센서모듈 등을 이용하고 있다. 2021년부터는 캐딜락 전 차종, GMC 일부, 쉐보레 일부 차종에 적용될 예정이며 이는 센서모듈과 라이다 개발 업체들의 생산원가 절감이 큰 이유로 보인다. GM의 [[메리 배라]] CEO는 이 슈퍼크루즈 기능을 지속적으로 업데이트 하여 2020년까지 일부 도심지 주행이 가능한 사양으로 업그레이드가 될 예정이며, 디트로이트와 실리콘밸리 일부 지역에서 쉐보레 볼트EV에 해당 기능을 장착하여 무인택시 운용을 시범적으로 진행할 예정이라고 발표했다. 하지만 최근에는 진행하는데 시일이 다소 걸릴 예정이라고 한다, 이유는 도로 표지판과 신호등을 인식하는 데 파손된 도로표지판이나 신호등, 혹은 누군가가 운전자를 기만하거나 범죄를 저지르기 위해 세워둔 가짜 표지판 등을 인지하는데 아직은 만족스러운 수준이 아니라는 이유에서다. 2019년 캐딜락을 통해 CT4와 CT5 공개, 에스컬레이드EV와 함께 캐딜락 출시 전 차종에 슈퍼크루즈를 기본적으로 장착하겠다고 발표하였다. 2019년 연말까지 슈퍼크루즈의 기능을 완벽하게 갈무리하는 작업을 마무리 지을 예정이며, 지속적인 업그레이드를 통해 경쟁자들이 함부로 따라올 수 없을 수준의 제품을 선보이겠다고 발표하였다. 2020년 차선 변경 기능이 포함된 슈퍼크루즈 2.0을 처음으로 출시하였고, 2021년 판매예정인 GMC 허머EV, 에스컬레이드EV에 이를 적용하겠다고 발표하였다. 슈퍼크루즈 2.0에 적용된 자동 차선변경 기능의 경우 측후방에서 진행하는 차량과 전방의 장애물 등을 감지하여 정밀한 차선변경을 실시하며, 타 차량 추월의 기능도 수행한다. 이 기능에는 타 챠랑과 운전자의 운전형태, 도로상황 등을 모두 감안하여 스스로 학습하여 해당 기능을 수행하며, 타 차량의 공격적 운행에 대해 승객과 운전자에 대한 보호기능도 수행한다고 한다. --슈퍼크루즈 2.0이 적용된 차종 앞에서 보복운전 하면 보복당할 수도 있다는 뜻이니 참고하자-- GM은 테슬라와 다르게 고정밀 센서모듈과 능동주사 레이더를 통한 하드웨어적 자율주행을 실현하고자 하고 있으며 미구현 기술이나 윤리적으로 문제가 될 수 있을 가능성이 높은 기술을 이용하는 것을 극도로 꺼리고 있다. 이는 미국 정부가 최대주주로 영향력을 미치는 GM의 특징이며 검증되지 않은 기술이나 윤리적 문제가 있는 기술을 적용하여 사고가 터질 경우 타 기업과 달리 기업 내/외부에 엄청난 영향을 미칠것은 자명하다. 따라서 GM의 자율주행 기능 발전은 상대적으로 더디게 보일 수 있으나, 장기적이고 보다 안정적인 자율주행 기술을 보유하고자 하는 대부분의 차량 제조업체는 GM과 비슷한 형태인 하드웨어적 자율주행 기능을 개발하고자 하고 있다. 출시 초기에는 당연히 하드웨어를 구성하는 부품들의 생산량이 더디기 때문에 원가가 높게 책정되며 이에 따라 적용차종이 적으므로 금액대가 높고, 업데이트가 더딘 것 처럼 보일 수 있으나, 적용차종이 많아지고 기술적 완성도가 시장 발표에 대해 문제가 생기지 않을 정도로 발전한다면 빠른 속도로 적용하는 것이 가능해진다. 두번째 버젼이 공개된 지금은 GM의 고급 라인업인 캐딜락의 전 차종과 GMC, 쉐보레 일부 차종에 3세대 수준의 자율주행 기능을 적용하겠다고 발표하였고, 이로 인해 부품의 대량 발주가 가능해져서 생산원가를 절감시킬 수 있게 된 것으로 보인다. === [[인텔]] 모빌아이 === [[라이다]] 기반 자율주행이 아닌 비전 기반 자율주행 개발 업체로서 2010년대 중반에 [[테슬라]]에 [[ADAS]]기능을 제공하였다가 결별하였다. 테슬라가 비전 기반으로 개발하는 데 큰 영향을 준 것으로 평가받는 가운데 2020년 중반에 시연되는 데모를 보면(비록 데모로서 제한된 예루살렘 도시의 주어진 경로에 최적화된 상태겠지만) 당시의 [[테슬라 오토파일럿]]에 필적하는 모습을 보여 준다.[* Unedited 40 Minute Ride in Mobileye's Autonomous Vehicle[[https://www.youtube.com/watch?v=kJD5R_yQ9aw|유튜브]]] [[인텔]]이 회사를 인수하였으며 [[딥러닝]] 기반의 비전 자율주행 개발에 있어서 대량의 학습용 데이터 수집이 매우 중요하기 때문에 타 자동차 회사와 연계가 없이는 인간이상의 안전도를 확보하는 자율주행 레벨 3/4/5의 도달은 쉽지 않을 것으로 보인다. 때문에 2020년 폭스바겐, BMW, 닛산에 시스템 공급 계약을 맺었고 이를 바탕으로 데이터를 축적할 것으로 보인다. 그러나 완성차 업계가 부품 제조사에 주도권을 내주고 싶어하지 않는 경향이 강한데다 경쟁사와 시스템을 공유하는 것을 극도로 싫어하는 등 매우 배타적인 환경이기 때문에[* 컴퓨터로 비유하면, 모빌아이는 윈도우 OS라고 할 수 있으나 기존 완성차들은 애플식 독점 시스템을 고집한다. 문제는 자동차 시장이 극도로 규모의 경제가 작용하는 시장이라서 수직적 체인이 중요하게 여겨지는 반면 수평적 호환 체계는 환영받지 못한다는 점이다. 모빌아이가 테슬라와 결별한 이유도 근본은 테슬라 체인에 전속되는 것을 거부했기 때문이라는 설이 지배적이다.] 모빌아이가 직접 완성차를 생산하거나 완성차 업체 어느 한 곳의 독점 공급 체인에 속한 회사가 되지 않는 이상 업계로부터 환영받기 힘들 것으로 보인다. === [[폭스바겐 그룹]] === [[파일:external/techholic.co.kr/Audi_RS7_piloted_driving_141024_1.jpg]] 초창기부터 이쪽 분야에 관심이 많던 [[NVIDIA|엔비디아]]를 붙잡아서 같이 연구한 덕에 꽤 많이 진보한 편이다. RS7에 자율주행 장치를 내장한 컨셉트카로 독일 호켄하임링 서킷에서 최대 시속 240km를 [[http://techholic.co.kr/archives/23823|기록해]] 자율주행차의 최고기록을 경신했다. 특이한 점은 자동차가 스스로 서킷에서 레코드라인이라는 최적의 루트를 찾아 인간 레이서들처럼 달리는 데 성공하였다는 것이다. [[CES#s-6|CES 2015]]에서는 A7 자율주행 콘셉트카를 [[실리콘밸리]]에서 행사장이 위치한 [[라스베이거스]]까지 900㎞ 구간에서 직접 운행하는 데 성공했다. 또한, 2017년 자율주행 기능을 내장한 A8을 출시하겠다고 [[http://www.etnews.com/20150313000097|발표했다]]. 다만 완전한 자율주행은 아니고 아직은 시속 60km 이하로 달리는 도로에서만 자율주행이 가능하다고 한다. === [[우버]] === 2016년 8월부터 피츠버그 시내에서 볼보 XC90, 포드 포커스 자율주행 택시 100여 대를 무료로 시험 운행할 것이라고 한다. [[http://www.yonhapnews.co.kr/bulletin/2016/08/19/0200000000AKR20160819007700072.HTML?input=1195m|#]] 물론 예상치 못한 상황에 대비해 인간 운전자도 탑승한다고 한다. 자율주행 대형 트럭을 개발하는 스타트업도 인수하는 등 관련 사업에 힘을 쏟고 있다. 2020년 11월, 우버가 자율주행 부문을 타사에 매각하는 것을 추진하고 있다고 알려졌다. 2020년 12월, 자율주행 부문을 오로라에 매각했다. === [[NVIDIA|엔비디아]] === [[https://www.nvidia.com/drive|공식 홈페이지]] 무슨 그래픽 업체가 자동차 이야기냐 할 수 있는데, 엔비디아가 자동차 업계에 관여하기 시작한 건 초창기 [[테그라]] 시절 카 인포테인먼트 시스템부터라 꽤 오래되었다. 이때 개발한 인포테인먼트 시스템들은 현재 [[아우디]]가 사용하고 있다. 자율주행 인공지능에 자사 [[GPGPU]] 시스템을 적용시키는 것을 목표로 상당한 투자를 하고 있다 NVIDIA DRIVE PX 같은 구체적인 시스템도 제안 중이다. [[http://www.nvidia.co.kr/object/drive-automotive-technology-kr.html|#]] 그리고 현 시점에 와서는 드라이브 PX를 쓰는 --테슬라와--[* 자체 플랫폼으로 전환했다.] 아우디를 포함하고 메르세데스 벤츠와 ZF또한 엔비디아와 협력 관계를 가지기로 하는 등 다수 업체가 엔비디아의 플랫폼을 쓰고 있어서 진정한 의미로 자율주행 차량 업계의 승리자이기도 하다.[* 이는 컴퓨터로 비유하면 엔비디아의 자율주행 시스템이 리눅스 OS와 비슷한 위치에 있기 때문이다. 경쟁사들과 달리 엔비디아는 자율주행 시스템을 자사가 다 완성해서 파는 것이 아니라 제조사들이 원하는대로 만질 수 있도록 기본 구성 장치를 판매하는 역할에만 머물렀으므로, 자체적인 독점 체계를 고집하면서도 자체적으로는 시스템을 만들기 어려웠던 완성차 제조사들이 타협하는 선택지로서 선택한 것이다. 물론 일부는 그것도 못미더워서 자체 개발을 추진하거나 아니면 그냥 다른 완성품 제품을 떼오는 쪽을 선택하기도 했다.] [[중국]]의 기업 [[바이두]]와 협력해 자율주행차 플랫폼을 개발한다. 엔비디아의 자율주행 컴퓨팅 플랫폼과 바이두의 클라우드 및 지도 기술을 결합해 복잡한 자율주행 차량용 내비게이션 시스템을 구현하는 알고리즘 기반 운영체제를 [[http://www.zdnet.co.kr/news/news_view.asp?artice_id=20160902062711|만든다.]] === [[Apple|애플]] === [include(틀:상세 내용, 문서명=Apple Car)] === [[테슬라]] === 자세한 정보는 [[테슬라 오토파일럿]], 현재 진행 상황은 [[테슬라 소프트웨어]]를 참고. 2021년 기준으로 자율주행 기능을 탑재한 차량을 가장 많이(120만 대 이상) 판매한 회사이다. 2020년 완전자율주행 기능의 베타 버전을 출시할 것으로 예상 발표하였으며, 이런 기능을 수많은 테슬라 자동차에서 적용하고 [[딥러닝]]을 통해서 교육을 받음으로서 사람보다 사고확률이 낮은 것이 통계적으로 검증되면, 2020년 말 이후에 백만 대 이상의 자율주행 자동차를 사용하여 공유 자동차 서비스인 테슬라 네트워크를 통한 로보 택시 서비스를 시작할 것으로 예상 발표하고 있다.[* 실제로는 이보다 더 지연될 것으로 예측하는 사람들이 많으며, 심지어 모든게 거짓말이라고 주장하는 사람들도 있다.] 웨이모 등이 [[라이다]] 장비와 HDMap을 이용하는 것과 달리, 최근에 많은 발전을 보인 크라우드 소싱으로 수집한 데이터를 뉴럴 네트워크 시각 인식 기술을 사용한다. 인간이 볼 수 있다면 자율주행 자동차도 볼 수 있다는 철학으로서, 전방을 탐지하는 1개의 레이더 센서와 12개의 초음파센서, 거리에 따른 전방 카메라 3대, 후방 1개, 전우측, 전좌측, 후우측, 후좌측 각각 1개씩 총 8개의 카메라를 장착하여 개발되고 있다. 라이다의 비싼 가격, 초당 5-15회 회전해야 하는 기계적 특성으로 인한 취약한 내구성, 비나 눈, 혹은 상대 라이다로 인한 간섭과 2009년 스페이스 셔틀 엔데버 호에 드래곤아이(Dragoneye)라는 이름의 라이다를 납품한[* SPACEX'S DRAGONEYE NAVIGATION SENSOR SUCCESSFULLY DEMONSTRATED ON SPACE SHUTTLE[[https://www.spacex.com/press/2012/12/19/spacexs-dragoneye-navigation-sensor-successfully-demonstrated-space-shuttle]]] 이래 10년 이상 우주선 개발에서 사용하여 라이다에 대한 많은 경험을 쌓아온 [[일론 머스크]]의 경고[* 라이다를 기반으로 자율주행을 개발하면 실패한다]에 동조하는 전문가 혹은 그에 따라서 테슬라처럼 라이다 없이 개발하는 경쟁회사[* 예: 모빌아이]들이 늘어가고 있다. 2015년부터 자사의 모든 모델에 어댑티브 크루즈 컨트롤(ACC), 차선 변경 기능, 자동 평행 주차 등을 포함한 2단계 자율주행 기술인 오토파일럿을 적용하고 있다. 최초로 자율주행 중 일어난 사망 사고가 전 세계적으로 보도되면서 다른 사고들도 연이어 보도되어 안전성 논란이 일어났다. 하지만 미국 도로교통 안전국은 오토파일럿 기능에 대한 조사를 시행한 결과, 기술적 문제가 없으며, 오히려 오토파일럿 기술이 충돌사고 발생률을 낮췄다고 결론지었다. 오토파일럿 2.0 2018.10.4 버전[* 오토파일럿 8.0 이전 버전부터 적용된 것으로 유추된다.] 기준, 안전을 위해 자율주행 중에도 운전자에게 [[데드맨 스위치|운전대를 잡으라는 경고 문구가 경고음과 함께 나오고]], 3번 이상의 경고를 무시하면 해당 Trip에 대해서는 오토파일럿을 활성화시킬 수 없다. 운전대를 잡지 않을 경우 오토파일럿이 해제되기까지는 약 [[https://www.youtube.com/watch?v=0s1fNng72Dk|1분 정도]]가 걸린다고 한다. 또한 레이더를 이용해서 장애물을 식별한다. [[테슬라 모델 3|모델 3]]을 포함해 2016년 하반기부터 생산되는 자사의 모든 차량에 완전한 자율주행에 필요한 하드웨어가 장착된다. 또한 충분한 주행 테스트를 거친 뒤 [[OTA#s-2|OTA]][* Over The Air, 인터넷을 이용해 진행하는 소프트웨어 업데이트]를 통해 완전한 자율주행 기능을 제공할 예정이다. 2019년 4월 22일 Tesla Autonomy에서 완전자율주행 기능(베타)의 출시는 2019년 말을 목표로 하며 하드웨어는 기본으로 탑재되지만 자율주행 기능을 사용하기 위해서는 추가 요금을 지불해야 하며, 그 가격은 자율주행 기능이 완성되어 감에 따라서 계속 인상하고 있다. 현재 가장 많은 자율주행 양산차를 판매하고 테슬라의 모든 차량은 네트워크로 연결이 가능하다. 때문에 테슬라는 현재 가장 많은 실제 운행 데이터 베이스를 가지고 있다는 말이 되고, 이는 무엇보다 '''시내''' 운행에서 큰 도움이 된다. 기업의 연구소나 트랙에서 충분한 주행 테스트와 연구가 가능하다보니 이미 고속도로에서의 자율주행의 경우 대다수의 기업들이 완성 단계에 가까워졌다고 평가 받는 반면, 도로 자체도 복잡하고, 보행자, 자전거, 바이크와 같은 각종 장애물 및 과속 방지턱, 신호등, 오거리, 교차로, 지하차도와 희미한 차량 경계선 등 시내는 난이도면에서 고속도로와는 비교도 어려울 만큼 문제를 많이 가지고 있다. 게다가 연구소나 트랙에서는 실제 시내 환경과 아무리 유사하게 환경을 만들더라도 어쩔 수 없이 변수는 언제나 발생할 수 있다. 시내 주행의 경우 많은 주행 데이터를 확보할수록 더욱 완성도 높은 자율주행 기술을 만들 수 있으므로 테슬라가 경쟁 기업보다는 유리한 면이 있다. {{{#!html <video controls loop autoplay muted src="https://www.tesla.com/sites/default/files/images/careers/autopilot/network.mp4" type="video/mp4"></video>}}} 2020년 테슬라 완전자율주행 기능완성 베타의 '''시내 주행''' 표시 화면[* 개발자용 영상으로 일반 사용자에게는 표시되지 않는다.] 2020년 [[테슬라]]의 [[인공신경망]]은 최근의 [[인공지능]]연구를 적용하여, 인식과 조작의 문제를 [[딥러닝]]으로 교육하고 있다. 테슬라의 8개의 카메라의 이미지마다 각각의 인공신경망이 원이미지들을 분석하여, 의미적 분할, 객체 인식, 거리의 예측을 수행한다. 모든 이미지를 통합하여 도로의 모양과 정적인 구조물들, 3차원 객체를 분석해 내며, 테슬라 네트워크는 백만대 이상의 자동차로부터 수집되는 데이터를 실시간으로 분석하여 복잡한 개별 시나리오로부터 학습을 한다. 하나의 테슬라 오토파일럿 인공신경망은 7만 GPU시간 동안 학습된 48개의 네트워크에 간여하며, 매 시간 단위마다 천 개의 텐서/예측을 출력해 낸다.[* Tesla AutoPilot AI [[https://www.tesla.com/autopilotAI|출처]]] 2020년 10월, 테슬라가 FSD(완전자율주행) 기능의 베타 버전을 일부 차량 소유주들에게 배포했다. 이들은 차량 운행 기록들을 바탕으로 선정된 안전 운전자들이지만 테슬라 직원이나 전문가가 아닌 일반 소비자들이다. 이들이 촬영해 업로드한 영상에서 테슬라 FSD가 비보호 좌회전과 우회전, 회전 교차로 통과를 할 수 있다는 것이 확인됐다. 또한 도로 공사구역을 피해서 운전하고 차선 측면에 자전거가 있을 경우 진행 중이던 차선에서 약간 벗어나서 안전하게 지나치는 모습까지 보여줬다. 아직 탑승자의 주의를 요구하기 때문에 흔히 말하는 완전자율주행인 레벨 5는 아니지만 공개된 기능들이 충분히 높은 신뢰도로 작동한다면 레벨 3 이상 수준에 도달한 것으로 볼 수 있다. === [[현대자동차그룹]] === [[웨이모]]나 [[포드 모터 컴퍼니|포드]] 등 다른 대형 회사들보다 뒤쳐지긴 했지만, 최근 들어 활발히 연구 중이며, 자사의 프리미엄 브랜드인 [[제네시스(자동차)|제네시스]]의 차량들을 시작으로 [[크루즈 컨트롤#s-3.2|어댑티브 크루즈 컨트롤]], 주행조향보조장치 등 준자율주행급 운전보조 기능을 적용하고 있으며, 심지어 [[아반떼]]를 비롯해서 하위 차종까지도 적용 중. 실제 주행조향보조를 해주는 기능은 각 사의 준중형부터 들어간다. [[i30]]은 유럽 수출을 주력으로 하는 녀석이라 들어가는 듯. 특히 HDA[* Highway Driving Assist]기술은 고속도로 내에서 차선이나 앞 차량 주행 궤적을 인식해 진행 방향에 따라 핸들을 조향[* 핸들을 잡지 않고 어느 정도(주행 환경에 따라 유동적) 주행할 수 있으나 계속 잡지 않으면 경고음이 뜬 기능이 해제된다. 다만 요즈음에는 사제로 유지모듈을 별도로 설치하는 방법으로 계속해서 유지하면서 주행할 수 있게 하는 경우도 있다. [[https://www.youtube.com/watch?v=i9U11DcGcUI|이렇게 하는 경우도 있다.]] 물론, 사용하다 사고로 죽으면 100% 운전자 책임이다. 차 설명서에서도 '''자율주행을 맹신하면 안되고, 꼭 핸들을 잡으라고도 명시되어있다.''' 그래서 그런 이유로 사고가 나면 제조사가 보상을 해 주지 않는다.][* 이 기능이 무엇보다 좋은 점은 카메라 정보와 연계되어 과속카메라 속도에 맞춰서 속도를 낮춰주는 기능이 있다는 점이다. 2019년 현재 아이오닉 이상급이면 모두 옵션으로 장착가능하다. 그런데 이 기능도 차급마다 완성도가 틀린데, [[기아 K9]]과 [[제네시스(자동차)|제네시스]]의 전차종이 특히 완성도가 뛰어나다. 특히 K9 같은 경우에는 무선 업데이트에 터널에선 내기전환으로 알아서 전환하고 고속도로에서는 몇 분 정도는 당연히 혼자서도 하고 직진구간이 길면 심지어 30분 넘게도 자율주행이 가능하다. --덕분에 국내 도로 한정 깡패다-- 반면 그랜저 이하급의 경우는 유지시간도 짧고 커브길에선 유지가 어렵다. 2019년 말에 K7과 그랜저의 f/l때 개선된 HDA 장착이 예정이다.]해주면서 차체를 차선 중앙에 유지해준다. HDA는 차종에 따라 고속도로에서만 작동되는 경우도 있고, 간선도로에서도 작동하는 경우도 있다. 무인기술 중 대표적인 시연 사례는 기아 쏘울 드라이브 와이즈와 [[현대 아이오닉|프로젝트 아이오닉]]에서 공개한 완전 자동 주차, 출차 등이 있다. 2016년 12월, 아이오닉 EV에 독자개발한 자율주행 시스템을 적용하여 [[http://news.donga.com/3/all/20161220/81961117/1|공도 4km를 운전자 개입 없이 완벽히 자율주행하는 모습을 보여주었다.]] 단순히 일회성 시연이 아니라 밤낮을 가리지 않고 기자들을 계속 태우고 실제 도로를 주행했다는 점에서 주목할 만하다. 2018년 초에는 [[현대 넥쏘]]를 서울에서 평창까지 고속도로에서 법정 최고속 100km/h~110km/h를 유지하며 완전자율주행으로 달리면서, 레벨 4 자율주행의 성공을 발표하기도 했다. 물론 여기에 사용된 넥쏘 차량은 자율주행 테스트를 위해 별도로 준비된 시험 차량으로, 양산 모델이 그런 자율주행을 할 수 있다는 뜻은 아니다.[* 이 문단의 이전 버전는 해외언론이 보도하지 않았다는 점을 굳이 언급하고 있는데, '시험적인(연구단계의) 레벨 4 자율주행'은 이미 여러 업체에서 다양하게 이뤄졌고, 상용 서비스가 이뤄지는 곳도 있을 정도이므로, 세계 기준으로는 보도할 만한 뉴스가 아니다.] 현대차는 미국 자율주행 솔루션 기업 오로라(Aurora)와 협업해서 2021년까지 레벨 4 자율주행차를 스마트 시티 상용화, 2025년 일반도로 상용화를 목표로 한다. 2019년 9월 30일에는 [[NASA]] 출신의 [[https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=101&oid=050&aid=0000051531|신재원 부사장을 영입]]하여 지상 위의 자율주행 자동차 뿐만 아닌 자율 비행기 시장에도 대비하려는 움직임도 보이고 있다. 현대차에서는 수직이착륙이 가능한 자율 비행기를 Urban Air Mobility(UAM)이라는 이름으로 부르고 있으며, 공유 자율주행시장에 대한 대비를 시작하고 있다. 현대자동차그룹 자율주행 보조는 차종, 연식마다 미세하게 다르다. 상세내역은 [[https://docs.google.com/spreadsheets/d/1FWRzd_48nMn6oHH2YRYUU-kpIOldT78pb0-H3-JEhIg/edit#gid=0|현대자동차그룹 자율주행 보조 분류]]에 있으며 계속 업데이트 되고 있다. --S/W 업데이트로 가능하면 기존 고객들도 챙겨 줘라-- ==== 현대자동차그룹과 앱티브(APTIV) 합작법인 설립 ==== 하지만 독자기술 개발만으로는 시장을 선도하기에 부족하다고 느꼈는지, 2019년 9월 미국의 자율주행기술 개발 전문기업 앱티브와 자율주행차 합작법인을 50:50의 지분율로 설립하기로 하고 이를 위해 20억 달러를 투자했다. 2020년 3월 합작법인의 설립이 마무리되었다. === [[르노-닛산-미쓰비시 얼라이언스]] === 생각보다 상당한 강자. 이미 내수시장에서 그 효과를 톡톡히 입증했으며, 가장 큰 수혜자는 닛산 세레나. 명칭은 닛산 오토파일럿. 아직은 1세대에 그쳐 핸들을 가볍게 잡고 추월은 운전자의 몫이었으나, 오토파일럿 2.0으로 업그레이드 되면서 핸들을 놔도 되고, 추월조차 자동차가 해줄 수 있는 수준이 되었다. === comma.two === 사용자들이 기존의 차량을 자율주행 차량으로 탈바꿈시킬 수 있는 제품을 판매하는 회사다. 자사의 Openpilot이라는 자율주행 소프트웨어를 [[MIT 라이선스]]로 공개 배포하고 있다. [[https://comma.ai/]] [[https://github.com/commaai/openpilot]] === [[우체국]] === [youtube(wEKC53r8RhI)] == 논란 및 문제점 == 수많은 새로운 기술적 발명품들이 그러하듯, 자율주행 자동차 시스템 역시 여러 가지 윤리적 문제에 대한 논란이 일고 있다. 주로 거론되는 문제는 "정말로 안전한가"에 대한 논란이다. === 안전성 === 웨이모는 자율주행보다 인간이 훨씬 위험하다 보고 있다. 실제로 교통사고의 원인을 보면 전방주시 태만 등 안전수칙 미준수, 음주/졸음운전, 무단횡단 등 인간의 과실이 태반이다. [[트롤리 딜레마]]보다 음주운전, 난폭운전, 졸음운전 등이 훨씬 위험하다. 다만 그만큼 "[[인간]]보다 더 정확한 상황판단을 담보한다"고 주장한다면 사고가 났을 때의 비판이 큰 것은 당연하게 받아들여야 한다.[* 당장 밑의 사례를 봐도, 전문가들은 인간보다 정확하다는 기계가 사고를 낸 것을 지적하는 경우가 있다.] 인간의 운전을 배제하고 자율주행차만 운행이 가능한 자율주행차 전용도로도 미래에 나올지 모를 일이다. 보안에 취약점이 생긴다면 누군가가 의도적으로 동시다발적 사고를 일으킬 수도 있을지 모른다.[[http://www.yonhapnews.co.kr/bulletin/2015/08/03/0200000000AKR20150803168200009.HTML?input=1195m|관련 기사]] 툭하면 테러리스트와 공안이 앞서거니 뒷서거니 도로 교통을 해킹으로 무력화시키는 [[공각기동대 시리즈]] 같은 상황이 벌어질 수 있다. === 사고 발생 시 주체 여부 === 간단하게 말해서 무인주행 도중에 사고가 발생하였을 경우 사고의 주체가 운전자가 아닌 '''차'''가 되어버리기 때문에 [[보험]]에서 보장하는 운전자의 과실에 자동주행 AI로 인한 사고도 포함해야 하냐는 논란이다. 결론적으로, 보험업계에서 말하는 가동 이익을 가지는 운전자를 주체로 설정하고 손익상계를 하면 되지만, 이 경우 [[AI]]의 설계를 자동차 생산업체가 대량 생산하는 공산품이기 때문에 이로 인해 발생한 사고가 '''제품의 하자'''인가 아니면 보험으로서 필수적인 '''객관적으로 보기에 예상하지 못한 사고'''로 판단되느냐에 대해 법적 판단이 엇갈리는 편. 만일 상용화가 된다면 이런 부분이 해결되지 않을 경우 사고 발생 시 운전자와 자동차 생산업체 간의 소송 및 공방이 많이 발생할 수밖에 없어서 자동운전 상용화의 걸림돌이 되고 있다. [[일본]]은 운전자가 있는 상태에서 조건부로 자율주행하는 레벨 3단계까지의 자율주행차 사고에 대해선 원칙적으로 차량 운전자가 배상 책임을 지도록 하는 법 개정안이 의회에 제출되었으며, [[독일]]도 법 개정을 통해 자율주행차에 블랙박스 탑재를 의무화했다. 사고 발생 시 [[블랙박스]] 기록을 분석해 자율주행 시스템 오류가 발견되면 제조사가 책임을 진다. 하지만 자율주행 수준과 상관없이 운전자가 주의를 기울이지 않았다면 운전자가 책임을 져야 한다.[[http://news.hankyung.com/article/2018040123831|#]] 만약 자율주행차 사고에 운전자 주의의무를 부여하여, 운전자에게 책임을 물게 된다면 운전자는 자율주행차 주행 중에도 상시 운전대를 잡고 있어서 전방주시의무를 태만히 하여서는 안 되며, 설령 본인이 운전을 하지 않더라도 [[대리운전]]자 혹은 운전기사 등을 두어야 할 것이다. 이는 운전은 편해지지만 운전 기사의 직업 안정성은 보장된다는 것에서 현행 인간이 운전하는 현실과 타협점이 될 수도 있다. 그러나 오히려 혹시 모를 기기 오작동이나 기타 문제 발생을 염려해 운전대를 잡고 있거나 브레이크에 발을 올려 놓고 있어야 한다면 [[스트레스]]와 비용만 더 드는 게 아니냐는 의견도 있다. 특히, 미래에는 자율주행차만 도로에 다닐 수 있게될 꺼라는 전망을 생각하면 더 그렇다. '''자가용이자 일종의 개인공간인 자동차에''' 꼭 운전기사를 한명씩 둬야 한다면 누가 좋아할까? 2019년 4월, 한국에서도 3단계 자율주행 한정, 운전자 책임으로 법 개정안을 발의할 예정이라고 한다.[[https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=103&oid=009&aid=0004342728|#]] 기사에 따르면 독일, 영국, 미국, 일본 모두 차량 보유자 책임이라고 한다. 또, 법률적인 방법으로 이런 문제를 해결할 수도 있다. 시스템이 충분히 안정적일 경우 차량 점검을 충분히 했으면 사고가 날 일이 없고, 차량 장비에 문제가 없어도 사고가 나면 제조사 책임, 점검 & 관리가 사고로 이어진 경우 운전자 책임이 강하게 될 것이다. === [[트롤리 딜레마]] === 자동차가 피할 수 없는 사고 상황에 맞닥뜨렸을 때를 가정해서, 직진하면 5명을 치게 되고 방향을 틀면 1명만 치게 되는 경우나 직진하면 5명을 치게 되는데 방향을 틀면 벼랑으로 떨어져 운전자 한 명만 희생하게 되는 상황 등, 긴급한 상황에서 어떻게 판단을 내리도록 프로그램이 되어야 할지 논란이 될 수도 있다. --일단 운전자가 죽는 차는 잘 팔리지 않겠지-- * [[인천 서구 가좌동 교통사고]]: 위의 설명한 상황과 비슷한 유사 [[교통사고]] 사례이다. [[블랙박스]] ([[기아 레이|레이]]) 차량과 [[택시]]가 시속 32km/h의 비교적 저속으로 충돌해, [[블랙박스]] ([[기아 레이|레이]]) 차량 탑승자가 약간의 부상을 입을 가능성, 그리고 그냥 완전히 핸들을 틀어서 [[블랙박스]] ([[기아 레이|레이]]) 차량 탑승자의 부상 가능성을 제로(0)화 시키면서, 동시에 인도에 서있는 행인을 치어 행인을 [[사망]]시킬 가능성에 대해서 가치 판단이 충돌한다. || [youtube(nBr3jwTMCcI)] || 자율주행이 상용화될 경우, 위 사고 영상과 같은 상황에서 [[AI]]가 그냥 직진 추돌해서 택시와 저속 충돌함으로써, 블랙박스 (레이) 차량 운전자가 약간의 부상을 입을 가능성과, 아예 약간의 부상 가능성도 허용하지 않고 인도로 차량을 틀어 사고사례와 같이 행인을 치어 사망 사고를 일으킬 가능성에 대해, 어떤 가치를 우선시하도록 프로그래밍할 것인지에 대해 윤리적 판단에 직면할 수 있다. 참고로 [[https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&oid=023&aid=0003407327&sid1=001|누구부터 살려야 할지에 대해 MIT 연구진이 전 세계 230여만 명을 대상으로 조사해서 '네이처'에 발표했다는 기사]]에 따르면, 설문 결과 유모차 끄는 사람의 우선순위가 가장 높고, 그 뒤를 이어 소녀, 소년, 임신 여성이 이어졌으며, 최하 순위로는 개, 범죄자, 고양이의 우선순위가 가장 낮았다. 다만 기술적인 관점에선 이 윤리적 딜레마는 근본 문제가 아니다. 이보단 속도와 조향, 안전운전 시스템을 치밀하게 구성하여 '''사고가 날 환경을 피하게 만드는 문제가 더 중요하다.''' 실제 연구되고 있는 것도 윤리학이 아니라 이런 기술적인 부분. 다만 기술이라는 것이 사회에 녹아들 수밖에 없고, 완벽할 수도 없기에 '''윤리적 딜레마의 현실적 해결책도 중요하다.''' 윤리든 기술이든 어느 한쪽에만 신경쓰면 기술/문화지체 현상이 나타나 고질적 병폐가 될 수도 있다. 더하여, 트롤리 딜레마는 비단 자율주행 자동차에 특히 적용되는 문제가 아니다. 트롤리 딜레마를 자율주행 자동차에 적용할 때,AI가 통합관제하는 시스템이 적용된 먼 미래의 완전자율주행 시대를 상정하고 해당 문제를 고려하지만(완전 통합관제하는 AI가 모든 정보를 받아들이고, 경로등을 설정,재배포 하므로 사고 상황을 예견하였을 때 사고 대상과 피해자를 계산해 낼 것이다!), 실상 자율주행 자동차의 기술 근본은 1개의 차량단 스스로가 인지-제어-판단을 직접 주행한다는 점에서 개인 운전자가 차량을 운전하는 것과 기본적인 대응 메커니즘이 크게 다르지 않다.[* 현재 개발 중인 LDM기반의 자율주행 서비스도, 주변 Infrastructure에서 수집한 정보가 차량단과 직접 통신하여 정보(신호, 주변차량의 경로계획, 주변상황)가 공유되지만, 주행 계획과 주행 전략을 세우고 제어를 하는 운전 주체는 자율주행차 스스로에게 있다.] 피할 수 없는 사고 상황[* 외부 외란요소에 의해 사고를 피할 수 없는 극단적인 상황 - ex) 영화속 추격전의 장면에서 본 것과 같은 악의적인 사고 유발 상황이다.]에서의 대응 컨셉은 사고회피, 탑승자 보호, 피해저감이 궁극의 목표라는 측면에서 일반 운전자가 운전하는 자동차와 자율주행 자동차의 뿌리가 다르지않다. 즉, 위의 영상등에서 확인되는 딜레마 현상에 대해, 자율주행 자동차가 인지, 판단, 제어에 대한 계산 로직에 의해 좀 더 빠르고 정확한 판단을 당황하지 않고 망설임 없이 내린다는 점에서 인간 운전자보다 대응 속도가 빨라 유리할 수는 있어도[* 현재 상용화된 센서/카메라 기반의 여러 자율주행 기술들은, 상시 모니터링 측면에서 지치지 않는다는 장점은 있으나, 인지-판단능력과 사고 예견능력은(정차된 버스앞으로 튀어나오는 보행자) 아직 인간 운전자보다는 떨어진다.], 탑승자 스스로를 보호하는 동시에, 사고에 의해 발생하게 될 피해도의 전체 수준을 낮추기 위해 노력한다는 점에서 자율주행 자동차의 적용상황을 산정해서 고려해야 할 딜레마 문제는 아니기에, 선술했듯 특별히 자율주행 자동차만의 딜레마는 아니다. [* 이런 경우를 상정한다면, 여럿을 지키기 위해 1명인 스스로를 희생할 것인가? 라는 자율주행차만의 특수한 트롤리 딜레마 문제가 발생한 것처럼 보이지만, 인간 운전자를 기준으로 해안도로 등에서 충돌/사고로 인한 큰 피해가 예상 될 때 스스로를 희생시켜 바다로 빠질것인가?와 같은 상황에 동치되기에 여전히 자율주행차만의 트롤리 문제가 아니다.] === 사고 사례 === * [[http://biz.khan.co.kr/khan_art_view.html?artid=201603011146011&code=920100|2016년 2월 웨이모 자율주행차 사고]] 이전에도 십여 건의 사고가 있었으나 모두 인간 운전자의 잘못으로 인한 사고였고 웨이모의 자율주행차가 원인이 된 사고는 처음이다. 사고 당시 모래주머니를 피하려고 차선의 왼쪽으로 방향을 꺾었지만 뒤따라 오는 버스에 충돌했다. 뒤에 버스가 따라온다는 것은 차량 시스템과 탑승하고 있던 웨이모 직원 모두 알고 있었지만, 버스가 속도를 줄일 것이라고 예상하고 주행한 것이 이번 사고의 원인이 됐다. 충돌로 인한 부상자는 없고 자율주행 차량에 가벼운 손상만 입었다. * [[http://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=shm&sid1=103&oid=109&aid=0003349191|2016년 5월 테슬라 모델 S 사망 사고]] 사고 자체는 5월에 발생했으나 공식적 조사가 2개월 가량 걸렸다. 미국 도로교통 안전국이 공인한 미국 자율주행 차에서 발생한 첫 사망 사례다. 미국 도로교통 안전국과 테슬라의 발표에 따르면, 차체가 높은 컨테이너 트레일러가 도로를 가로지르며 좌회전하는 것을, 모델 S의 센서가 컨테이너의 흰색 측면을 하늘과 구분하지 못했고, 게다가 트레일러 하부에 있는 공간으로 차량이 통과할 수 있을 거라 판단했는지 모델 S가 그리로 밀고 들어갔다고 한다. 모델 S의 오토파일럿 기능과 운전자 모두 브레이크를 밟지 않았다. 사망자는 예전부터 모델 S의 오토파일럿 작동 영상을 올리던 조슈아 D. 브라운으로, 자차를 테시라고 애칭을 붙여가며 매우 신뢰하고 있었다.[[https://youtu.be/9I5rraWJq6E|예전 그가 올린 영상]]에서도 옆 차선에서 끼어들기를 하는 트럭을 피하는 등 상당한 성능을 보여주기는 했으나… 이번 사고로 인해 자율주행 시스템의 안전성에 의문이 제기되고 있으며, 독일을 비롯한 유럽의 일부 국가에서는 테슬라의 오토파일럿을 규제하려는 움직임을 보인다. * [[http://www.yonhapnews.co.kr/bulletin/2016/10/18/0200000000AKR20161018178700076.HTML?input=1195m|싱가포르에서 세계 최초의 시험 운행에 들어간 자율주행 택시가 가벼운 사고를 냈다.]] * [[https://m.youtube.com/watch?v=_CdJ4oae8f4|우버가 시운행 중인 자율주행 택시가 신호위반을 하는 모습이 포착되었다.]] * [[http://news.naver.com/main/ranking/read.nhn?mid=etc&sid1=111&rankingType=popular_day&oid=001&aid=0009968218&date=20180320&type=1&rankingSectionId=105&rankingSeq=3|우버 자율주행차 첫 보행자 사망사고…안전성 논란 증폭]] 2018년 3월 18일 밤 10시경 미국 애리조나주에서 우버 자율주행차가 보행자를 치어 숨지게 했다. 보행자는 자전거를 끌고 차도를 걷고 있었고 [[무단횡단|횡단보도는 아니었다]]고 한다.[* 참고로 국내 보험사에서는 차도를 횡단하다 사고가 난 경우 차량의 책임을 70% 정도로 보고 있다.] 이 사고가 나기 전까지도 자율주행차에 의한 충돌 사고나 운전자의 사망 등으로 의문을 표하는 사람들이 적지 않았는데 자율주행차에 의한 첫 보행자 사망이 일어나자 안전성 논란이 더욱 거세지고 있다. [[https://youtu.be/XTXd5bfX_GI|블랙박스 영상이 공개되면서]] 사고 위험이 컸다는 의견이 다수 나오고 있다. 오히려 사람이었다면 운전자가 피하려다 2차 사고까지 발생했을 우려가 있는 상황. 하지만 일반인들과 달리 전문가들은 자율주행차의 문제라고 주장하고 있다. 사람이라면 시각을 통한 정보만으로 판단하기에 사고로 이어질 가능성이 높은 상황이지만 기계는 시각 외에 레이더 등으로 더욱 다양하고 정교한 정보를 수집할 수 있기에 사고를 피할 수 있었는데도 불구하고 사고를 냈다는 것이다. 그리고 자율주행차 운전자가 전방주시 의무를 어겼다는 점도 비판점이다. 우버는 조의를 표하고 북미에서의 자율주행차 실험을 중단했다. 11월 6일 조사 결과 소프트웨어에서 [[무단횡단]] 보행자를 인식하지 않도록 설계되었다고 밝혔다.[[http://news.kmib.co.kr/article/view.asp?arcid=0013905991&code=61131111&cp=nv|#]] * 2018년 3월 23일, 캘리포니아 마운틴뷰에서 테슬라 모델 X 운전자가 오토파일럿 모드를 설정해 놓은 뒤, 자신의 휴대전화로 게임을 하며 운전 주시를 하지 않던 중 오토파일럿의 오작동으로 인해 콘크리트로 만들어진 바리케이트에 충돌하였고 뒤따르던 2대의 자동차가 그의 차량에 연이어 추돌하면서 화재가 발생하였다. 차량의 운전자는 화염 발생 전에 차밖으로 이동되었으나 사망하였다. 고속도로의 바리케이트에 설치되어 있던 충격 흡수 장치는 사고가 나기 열흘전에 다른 차량이 121km의 속도로 충돌하는 사건이 있었고 운전자는 작은 부상만 입었기 때문에 모델 X의 사망사고는 고속도로 관리 기관측의 과실이 큰 것으로 결론이 내려졌다. 그러나 다른 운전자가 비슷한 상황에서 오토파일럿이 오작동할 수 있음을 시연해 보였고 이후에 그런 오작동은 소프트웨어 업데이트를 통하여 개선되었다.[* Apple engineer killed in Tesla SUV crash on Silicon Valley freeway was playing videogame: NTSB[[https://www.marketwatch.com/story/apple-engineer-killed-in-tesla-suv-crash-on-silicon-valley-freeway-was-playing-videogame-ntsb-2020-02-25]]] * 2020년 12월 21일, 현대 자동차의 자율주행 테스트 차량이 앞서가던 차의 후미를 들이 받는 [[http://www.topdaily.kr/news/articleView.html?idxno=85871|사고가 발생했다]]. 목격자들에 따르면 앞차가 정차했는데도 뒤따라 가던 자율주행 차가 감속하지 않고 그대로 충돌했다고 한다. === 가이드하우스 인사이트의 평가에 대한 오해 === 미국의 컨설팅 업체 가이드하우스 인사이트(Guidehouse Insights) 산하 리서치 부서인 내비건트 리서치(Navigant Research)에서 매년 발표하는 자율주행 업체의 경영 평가 순위가 국내외 언론에서 자주 인용되는데, 아래의 표는 그 요약이다. [[파일:2020_Autonomous_driving_Ranking.jpg]] [[파일:Annual_Autonomous_driving_Ranking.jpg]] 국내 커뮤니티에서 흔히 자율주행 기술 순위로 인용되는 위의 도표는 '''기술에 대한 순위가 아닌''' 경영 전략에 대한 순위다. 가이드하우스 인사이트 자체가 권위있는 기술 평가 기관이 아닌 단지 기술 컨설팅을 전문으로 하는 일개 민간 업체이고, 해당 랭크의 X축과 Y축 역시 기술 관련 용어가 아니라 경영 용어인 '전략'과 '실행'으로 구분되어 있다. 내비건트 리서치는 각 업체별 경영 평가를 총 10가지 기준에 의하여 수행하였는데 그 중 기술(technology)은 10가지 기준 중 하나일 뿐이다. 나머지 9가지 기준은 vision, go-to-market strategy, partners; production strategy, product capability, sales, marketing & distribution, product quality and reliability, product portfolio, staying power로 구성되어 있다. 해당 리서치 리포트는 매년 발간되지만 원문을 보려면 거의 4천 달러를 지불해야 하는 유료 리포트이기 때문에 왜 순위 선정이 이렇게 되는지는 원문을 직접 확인하기는 어려우나 개요문과 관련 기사등을 통해 간접적으로 확인해보면[[https://www.businessinsider.com/the-companies-most-likely-to-get-driverless-cars-on-the-road-first-2017-4|#]] 높은 순위에 오른 업체들은 상용화에 서두르기보다 신중하게 내부 테스트만 수행했다는 점에서 높은 평가를 했으나, [[테슬라]]의 경우, 상용화를 너무 서둘러 해서 다수의 사상자가 발생했다는 점을 악평가의 원인으로 삼았다. 안전에 중점을 두고 평가한 것인데, 해당 랭킹에 대해 외국 네티즌이 하는 농담으로 사망자 수(body count) 기준 역순으로 순위를 매겼다는 말이 괜한 말이 아닌 것. 즉, 기술 자체보다는 경영적인 측면을 중점적으로 평가한 것이고 해당 랭킹을 근거로 각 업체별 기술이나 미래가치를 평가하기는 어렵다. 참고로 본 리포트에서 Lead 역할을 수행하면서 본 리포트에 대해 다수의 언론과 인터뷰한 Sam Abuelsamid의 약력을 [[https://www.linkedin.com/in/samabuelsamid|링크드인]]으로 확인해보면 알겠지만 그는 자동차 관련 이공계 학사학위가 학력의 전부고(Kettering 대학 졸업) 미국 자동차 부품 업체 TRW에서 엔지니어로 일하다가 2007년부터는 작가, 기고가, 컬럼니스트, 언론인으로만 줄곧 커리어를 쌓아왔다. 해당 리포트가 순수한 기술 전문 리포트였으면 이정도 학력과 경력으로 순수하게 자율주행 기술을 평가하는 것은 불가능하다. == 기타 == * 보통 자율주행차를 무인자동차(Unmanned Vehicle)라고도 부르지만, 엄밀히 구분하면 무인자동차는 사람이 타지 않은 채 '''원격조종으로''' 주행해 주로 군사 목적이나 과학 연구를 목적으로 사용되는 차량을 흔히 칭한다. 반면에 자율주행차(Autonomous car)는 운전자의 개입 없이 주변 환경을 인식하고 주행 상황을 판단하여 차량을 제어함으로써 스스로 주어진 목적지까지 주행하는 자동차를 말한다. * 비리 사건에서 기업인이나 고위층의 운전기사가 주요 증인이 되는 일이 많다 보니 상용화되면 이러한 층에게 각광받을 것이다. * 안정성 문제로 인해 자율주행 기술 국내 도입은 실내 주행으로부터 시작될 것이라는 전망도 있다. 2018년 기준 실내 자율주행 서비스 로봇은 상당히 발전해, 현재 상용화 단계까지 왔다. [[http://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2018112716212863524|자율주행 쇼핑카트]] [[http://it.chosun.com/site/data/html_dir/2018/03/23/2018032385024.html|월마트 자율주행 쇼핑카트]] * [[자동차 애호가]]들에게는 가장 반갑지 않은 기술. 특히, 운전의 재미를 추구하는 애호가라면 더더욱 좋아하지 않는다. * 교통수단 중 자율주행 발전이 가장 느리다. 대부분 정속 주행을 하며 자동차만 다니는 고속도로 같은 곳은 이미 자율주행이 기술적으로 완성단계에 가까운 상황이지만 보행자와 [[자전거]], [[모터사이클]] 등 방해물의 침입이 빈번해 돌발 상황이 자주 일어나는 일반 도로에서는 온갖 예외사항에 대한 처리가 필요하다. 게다가 [[철도]]나 [[항공기]], [[선박]]의 운행 환경에 비해서 [[도로]] 환경의 복잡성은 너무 높고, 도로 위에 차량 밀집도도 상당히 높기 때문에 별의별 상황이 다 발생하는지라 인간의 개입이 전혀 필요없는 자동화를 하는 것이 기술적으로 매우 어렵다. 또 문제는 자율주행 [[AI]]가 발달하기 위해서는 수많은 사고 데이터가 쌓여야 발전하는데 이러한 [[데이터]]가 쌓이는 과정에서 발생하는 인간들의 불신이다. 신약 개발 시 임상1~3상이 괜히 몇십 년 걸리는 게 아니다. 하물며 모든 자동차와 모든 도로 및 셀 수도 없이 많은 다양한 실제 에피소드에서 사고가 안날 수준의 데이터를 확보해야 하는 점이 자율주행의 난제로 이 과정에서 발생할 수많은 사망자들을 무시하고 개발해야 하는가? 아니면 베타 버전을 시장에 내놓고 사망자 데이터로 학습하는 것을 제로 규제로 풀어줘야 하는가? 등의 문제도 남아 있다. == 창작물에서 == * [[365: 운명을 거스르는 1년]]: 1화에 등장하는 리무진 * [[꼬마버스 타요]]: 해당 문서 참조. * 샐리(Sally): [[아이작 아시모프]]가 '''1953년'''에 발표한 자율주행차를 주제로 한 단편 소설. 작중 시점은 2057년으로 오직 자율주행차만이 도로를 주행할 수 있는 세계가 배경이다. * [[마이너리티 리포트(영화)|마이너리티 리포트]]: 2054년을 배경으로 음성 인식으로 목적지를 인식하고, 수평은 물론 수직으로 이동할 수 있는 자율주행 차량이 등장한다. 수동 모드로도 변경이 가능하며, 수동으로 운전하는 운전자는 주변에서 이상한 눈으로 본다는 묘사가 있다. * [[신세기 GPX 사이버 포뮬러]]: 엘레나라는 소녀가 자율주행차 HSR-3를 가지고 있으며, 자율주행 기능으로 엘레나를 병원으로 옮겼다. 참고로 HSR-3는 1991년 [[미쓰비시 자동차]]에서 [[http://www.conceptcarz.com/vehicle/z5641/Mitsubishi-HSR-III.aspx|개발한 컨셉카]]인데, 자율주행 기능은 포함되어 있지 않지만 디자인을 정식으로 협찬받아 등장했다. 그 덕분에 미쓰비시 로고가 대놓고 나온다. * [[아이, 로봇]]: 2035년의 미래세계를 배경으로 한 영화로, 인간의 운전보다 더 빠르고 안전하게 이동하는 옵션으로 등장한다. 수동 운전도 가능은 하나, 승용차만 해도 통상 주행 속도가 시속 200~300km라서 무척 위험하다. 때문에 교통 감시 체계에 운전자가 자동 주행 중인지, 수동 운전 중인지 기록이 남게 된다. * [[와치독 2]]: 차주들에게 '우선순위'를 매겨서 사고 발생 시 우선순위가 더 높은 사람을 살리기 위해서라면 '''차주를 죽여버릴 수도 있는''' 정신나간 인공지능이 탑재된 자동차가 등장한다. 다행히 아직 판매가 시작되지 않은 프로토타입으로 나오고, 이 차는 [[DedSec]]에게 탈취당해 코드가 만천하에 공개된다. * [[업그레이드(2018)|업그레이드]]: 자율차 안에서 아내와 좋은 시간(?)을 보내다가 사고를 당한후 일어나는 일을 그린 스릴러 영화. * [[용자 시리즈]]: 등장 비클 전반 * [[토탈 리콜]]: 1990년작 영화에서 조니 캡(Johnny Cab)이라는 택시가 화성에서의 교통수단으로 등장한다. 운전하는 택시기사 로봇의 이름이 '조니'라서 조니 캡으로 불림. * [[Knight Rider]]([[전격 Z 작전]]): 등장하는 인공지능을 탑재한 기계들이 스스로를 운전할 수 있는 능력을 갖추고 있다. '''매체에 등장한 시점은 1980년대.''' * [[엑스 드라이버]]: 배터리 동력 자율주행차가 대중화된 까닭에 내연기관 자동차는 사장되고 운전을 할 수 있는 사람이 극도로 적어진 미래 세계를 그려냈다. 그러나 자율주행 시스템이 폭주하는 일이 일어나곤 했고, 이를 운전을 할 줄 아는 자들이 내연기관 자동차로 추적하고 제압하는 것이 주요 스토리. 접근하여 센서를 페인트탄으로 쏘아 가리면 자율주행 시스템이 정차한다. * [[은하영웅전설]]: 우주시대라 자동운전이 일상화되어있긴 한데 첫 등장부터 극심한 교통정체가 나올 정도로 [[자유행성동맹]]이 막장으로 나온다. * [[또봇]]: 등장하는 모든 또봇이 자율주행이 가능하다. * ~~[[꼬마자동차 붕붕]]~~ == 관련 문서 == * [[자율주행]] * [[자동운항]] * [[사물인터넷]] * [[인공지능]] [각주] [include(틀:문서 가져옴,title=자율주행,version=405)] [[분류:자동차]][[분류:사물 인터넷]][[분류:교통과 관련된 인공지능]][[분류:교통]]