#운송수단 #자동차 #버스 #차마운송수단은 지난 십수년간 비약적인 성장을 이뤘다고 생각한다. 일상생활에 가까운 자동차와 버스만 하더라도 과거와 현재를 비교하면 큰 변화가 일어났다고 생각한다. 당장 10년 전만 해도 블랙박스니 후면카메라니 하는 건 내게 낯설었다. 수동 스틱이 점점 자동 스틱으로 옮겨가고 있었고 내비게이션 초기 소프트웨어는 도시 한복판인 현재의 위치를 이상한 산으로 가리키고 있었다. 10년이 지난 오늘날 블랙박스는 필수가 됐고 후면 카메라를 통해 핸들 부러짐에 따라 차체 움직임 변화를 예측하고 있으며 다른 차량과의 충돌을 방지해 무수한 센서가 장착돼 있다. 특정 차량은 스스로 주차해 주기도 한다. 내비게이션으로 도착지만 찍으면 도로 상황이 어떤지, 더 빠른 방법으로 갈 수 있는 방법을 인공지능을 통해 자동으로 검색해준다. CCTV 상황을 조회하고 싶다면 터치 몇 번으로 도로상황 CCTV를 조회할 수 있다. 내가 알고 직접 체험하게 된 부분은 빙산의 일각에 불과하다. 내가 모빌리티 산업에 관심을 갖지 않을 때 모빌리티 산업의 발전은 말 그대로 엄청난 성장을 이루고 있었다.

#자율주행자동차 단계 #완전자율주행자동차 #자율주행자동차의 완전자율주행자동차라는 단어가 세상 구석구석에 표류하고 있다. 표류라고 표현한 이유는 아직도 멀게 느껴져서 이런 표현을 쓴 것인데 정작 현재 개발 상황을 보면 그렇지 않은 것 같다. 자율주행자동차는 0단계에서 5단계로 총 6단계로 구성돼 있는데 0단계는 비자동화, 1단계는 운전자를 보조하는 역할로 존재하며 2단계부터는 고속도로 주행 가능 정도, 3단계는 조건부 자동화 단계에서 자율주행 시스템으로 추월해 교통혼잡 감지 기능을 수행 가능하며 4단계부터 도착지만 입력하면 안전하게 자율주행할 수 있는 정도, 마지막 5단계는 조작 기능이 없어도 되는 정도를 규정한다. 완전자율주행은 여기서 5단계를 가리키지만 3단계 이상부터는 교통사고가 나도 운전자에게 책임이 부여되지 않을 정도의 기술적 수준이다. 하지만 아직 관련 법규 제정이라거나 사회적 공감대를 얻는 데 어려움이 많다. 만약 자율주행자동차에서 사고가 난다면 그 법적 책임은 누가 물을 것인가 하는 관련 법규는 아직 구체화되지 않았다는 것이다. 오래전부터 관련 논의는 진행되고 있지만 법규를 쉽게 제정하지 못하는 딜레마가 확실히 존재한다.

#기계#인간 기계는 오차가 없다. 그러나 인간의 개입에 따라 기계의 오차가 발생한다. 그 기계를 만드는 인간의 설정값 변경에 기계는 오차 없이 수행하지만 어느 설정값을 지정하느냐에 따라 정확도는 수만 가지로 달라진다. 이세돌과 알파고의 대국에서 알파고는 기계학습 방식으로 바둑판을 공부했다. 경우의 수가 정해져 있는 학습 방식이어서 어쩌면 알파고의 승리는 이전부터 예견되지 않았을까 싶다. 이와 달리 자동차 도로학습은 경우의 수가 무한에 가깝다. 차량도 모델에 따라 각기 다른 외형을 갖고 있으며 도로선도 마모 정도에 따라 실선이 점선으로 보일 수 있다. 이러한 단순한 예뿐 아니라 수많은 객체들을 실시간으로 구분해 즉각적으로 반응해야 하는 자율주행차가 과연 실시간으로 변하는 객체들을 알아보는 능력을 갖출 수 있을지 아직 멀기만 하다.