자율주행차는 깃발로는 충분하지 않다. By Justin Sullivan / Getty Images
우리는 종종 보행자가 길을 건널 때 ‘dothebrightthing’ 캠페인이든 보행자가 깃발을 흔들든 보행자를 운전자에서 보행자로의 책임을 전가하는 캠페인에 대해 불평해 왔습니다. 우리는 반사경, 조끼, 손전등 없이 밤에 외출해서는 안 됩니다. 그렇지 않아도 우리는 받은 것을 받을 자격이 있어요. 그게 나쁘다고 생각하면 아직 아무것도 못 본 겁니다.
현재 NewScientist를 위해 집필 중인 MatthewSparkes는 자율주행차에 보행자를 보여주기 위해 지능형 교통 시스템을 위한 반사표면(REITS: Reflective Surface for Intelligent Transport Systems)을 제안하는 Princeton University 연구에 주목합니다.
AV는 다양한 Cameras, LiDAR, Radar 시스템을 사용하여 사람과 도로의 다양한 물체를 인지하지만 예상보다 훨씬 큰 도전을 가지고 있습니다. LiDAR(레이저광 펄스를 이용하는 감지법)은 비나 안개 속에서 잘 작동하지 않으며, Radar는 빔을 가로채는 물체에 반사된 전파를 감지해 작동하지만 부드러운 인체는 이를 잘 해내지 못합니다.
그 문제에는 여러 가지 해결책이 있어요. AV 산업의 한 임원은 몇 년 전 보행자는 AV를 방해하지 않기 위해 100년 전처럼 자동차로 훈련을 받아야 한다고 지적했습니다. “우리는 정부와 협력해 사람들에게 합법적이고 사려 깊어지기를 요청해야 한다.” 다른 사람들은 AV 앞에서 걷는 사람들을 형사 처벌하고 사진을 찍어 경찰서로 보내자고 제안했습니다. 말할 것도 없이 걷는 대부분의 사람들은 이런 생각에 반대합니다.
Princeton의 ZhuqiLi와 그의 팀은 차가 그런 작업을 해야 한다고 관대하게 생각하고 Radar가 더 잘할 수 있도록 보행자가 이 반사경을 착용할 것을 제안합니다. 바로 ‘다중 안테나 설계로 생산적인 블라인드 빔포밍이 입사 방향으로 강화된 Radar 신호를 반환할 수 있다’는 것입니다. 이들은 AV가 3.63배나 멀리 떨어진 보행자를 감지할 것으로 추정하고 있다.
이는 일반 거울이 아닌 밴 Attarray로 신호가 왔을 때부터 신호를 수신하여 증폭한 후 다시 방향으로 발사됩니다. 그것들은 더 비싸고 전자제품과 전력을 필요로 하는데, 특히 차가 많아 번거로운 보행자가 많을 때 훨씬 효과적입니다. 하지만 이것은 또한 그것을 더 높게 만듭니다; Sparkes에 의하면,
이 시제품 장치는 몇 개의 소형 안테나가 장착된 단일 인쇄회로기판으로 구성되며 제조비용은 2000달러이다. 연구팀은 대량생산으로 이 비용을 줄일 수 있고 반사형 고가시성 테이프와 비슷한 방식으로 차량 외부에 설치된 안전장치, 도로가구, 보행자와 자전거 이용자의 의복 등에 활용할 수 있을 것으로 보고 있다.”
많은 사람들이 이게 무서운 생각이라고 생각해요. 잭 퍼니스 펜스테이토 유니버시티는 트위터를 통해 “이러한 근시안적 사고방식을 모방하는 지혜와 상상력의 빈곤을 충분히 표현하기 어렵다”고 지적했습니다. 기술적인 헛소리에 너무 최면에 걸렸기 때문에 자동차가 아닌 인간을 진정한 ‘도시에 대한 권리’를 가진 사람처럼 볼 기본적인 능력이 부족하다고 상상해 보세요. “
우리가 AV에 대해 글을 쓰기 시작했을 때 2020년까지 우리는 모두 마티니를 마시고 자율주행차를 타고 영화를 보기로 되어 있었는데 그런 일은 일어나지 않았습니다. 기술적인 문제뿐만 아니라 법적, 사회적 문제도 해결하는 데 훨씬 오래 걸립니다. 우리는 자동차가 스스로 어디서든 운전할 수 있는 Level5 자율주행을 ‘화성으로 가는 사람들의 임무…’ 지속적으로 업데이트되는 고화질 디지털 지도뿐만 아니라 어디서나 최신 세대의 모바일 인프라가 필요합니다. 그리고 여전히 거의 완벽한 도로 표시가 필요하다.라는 자동차 전문가의 말을 인용한 적이 있습니다.
그리고 분명 모든 인간에 대한 Radar 반사체 입니다.
끼어들어 우리는 가끔 도로에서 차나 사람이 눈치를 보는 상황을 만날 수 있습니다. 사람은 차가 양보할까? 차는 사람이 길을 건너는가? 여러분은 과연 운전자 입장에서 어떤 선택을 하실까요? 음, 그때그때 상황에 따라 다르다고 생각해요.
네, 그럴 수 있어요. 그럼 아래 상황은 어떤가요?
편도 4차선 도로를 무단 건너는 사람들을 위해 달리던 차를 세우는 상황.
사거리 코너에서 건널목을 지날 때 사람이 차를 피해야 하는 상황.
여러분의 선택은 자신이 운전자일 때와 보행자일 때의 입장이 다를 것입니다. 자신이 처한 위치에 따라 다르게 대답할 수도 있습니다. 하지만 사람들은 판단을 할 때 여러 가지 상황을 염두에 두고 이성적인 판단을 한다고 말할 수 있습니다. 이러한 판단 때문에 교통 법규가 있습니다.
그럼 과연 자율주행 자동차의 로봇은 어떤 판단을 하면 좋은 것일까요? 이때 사람들은 다른 잣대를 가질 수 있습니다. 자동차는 기계로 다른 사람에게 위험한 행위를 해서는 안 된다고 생각할 것입니다. 무조건이라는 전제를 가질 수 있습니다. 과연, 사람의 비이성적인 행동에 대해 자율주행차는 어떤 판단을 하면 좋을까요? 정말 어려운 고민이에요. 이런 이유로 현재 자율주행차를 개발하는 기업들은 다양한 접근법을 고민하고 있습니다. 다양한 시나리오를 바탕으로 예측 시스템을 구축하려고 노력하고 있습니다. 그리고 도로 주행 테스트를 통해 정말 있을 수 없는 상황에 적응하기 위한 데이터 수집을 하고 있습니다. 이런 복잡하고 예측하기 어려운 실제 도로에서의 위험한 테스트를 피하기 위해 자율주행차 개발에 ODD(Operational Design Domain)라는 개념이 도입됐습니다. 음, 간단하게 특정 상황에서 이루어지는 테스트를 위한 제약 정도로 이해해 주셨으면 합니다.
그럼 얼마나 테스트를 하면 안전한 자율주행차를 만들었다고 판단할 수 있을까요? 이것은 더 어려운 문제에 빠집니다. 기술적, 사회적, 법적, 윤리적 접근이 있습니다. 즉 사람마다 다른 기준을 가지고 다르게 판단할 수 있다는 뜻입니다. 이러한 이유로 현재 다양한 분야에서 표준, 규제 등의 방식으로 일반화를 위해 노력하고 있습니다.
오늘 뉴스는 그런 고민에서 기술적으로 해결방안 중 하나가 아닐까 싶습니다. 보행자가 안전하게 길을 걸을 때 자신의 존재를 자율주행차에 알릴 수 있다면 그보다 안전한 방법은 없을 것 같습니다. 물론 이런 방법은 많은 반론이 있을 수 있습니다. 저도처음이글을접했을때관심만큼문제점도생각했으니까요. 그냥 학문적 접근 연구로 생각하기로 했어요. 하지만 이미 이런 아이디어를 비슷하게 구현하는 기업도 있습니다. 현재 스마트폰을 통해 사람들의 움직임을 감지할 수 있는 기술을 소개하는 기업이 있습니다.
이런 아이디어는 바로 자동차가 중심이 아니라 사람 중심이라는 근본적인 접근이라는 게 무엇보다 중요합니다. 산업 초기에 자동차가 많지 않았을 때 원활한 교통 흐름을 위해 구축된 자동차 우선 교통 시스템은 자동차가 많아지고 사람보다 자동차의 움직임이 더 중요하다고 생각하도록 사회적 인식을 만들지 않았나 싶습니다. 이런 의미에서 운전자, 보행자 모두 자신이 지켜야 할 최소한의 행동을 지킬 수 있는 사회적 분위기와 교육은 꾸준히 이뤄져야 합니다. 학교 인근 어린이 보호구역에서 속도를 줄이는 것을 반대하는 자동차의 의견은 쉽게 받아들여지지 않습니다. 아무리 사회적 묵인이 존재하더라도 최소한의 것은 지켜져야 한다고 생각합니다. 그리고 사람들의 자의적 판단이 불합리한 상황에서 규제는 필요하지 않을까 싶습니다.
현재 자율주행차는 적어도 교통법규는 지키면서 운행하고 있습니다. 이것은 자율주행차 학습에서 가장 먼저 이루어지는 것 중 하나입니다. 최소한의 법규는 지키면서 예외상황에 대처하는 능력을 키우고 있는 것입니다.
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Over the Vehicle!!
참고 자료 Welcometoourautonomousfuturewherepedestrianscannotgooutwithoutflagsandvestsandnowthis.www.treehugger.com