일본산업뉴스요약

일본 정부, 자율주행 정책에 데이터를 중시
인프라 정비가 아닌 제도 정비

자율주행의 정부 시책에 대해서 데이터를 중시하는 체제가 명확해졌다. 정부의 고도정보통신 네트워크사회 추진전략본부(IT종합전략본부)가 발표한 ‘민관 ITS 구상∙로드맵 2017’에서는 인프라 정비보다도 데이터 정비가 전면에 내세워졌다. 고도도로교통시스템(ITS)의 로드맵이면서 ITS에 의존하지 않는 자율주행 개발이 선명해지고 있다.

-- 기본방침 책정 --
로드맵에서는 자율주행용 인공지능(AI)의 학습에 활용하는 데이터 전략이 보여졌다. ITS재팬의 아마노 전무는 “자율주행 기술과 교통 데이터 등의 활용은 필수적이다.”라고 설명한다. 자율주행에 필수가 되는 보행자와 차량의 인식은 카메라 영상과 영상인식 AI의 조합이 개발의 주류로 되고 있다. AI의 인식 정확도를 높여 AI의 성능을 평가하기 위한 주행영상 데이터가 중요하다. 각 기업이 개별로 정비하고 있는 영상 데이터와 공적 기관이 정비하는 데이터 베이스를 협조하고 활용하기 위해 2017년도 안에 기본지침을 책정한다.

고정밀지도 데이터(다이내믹 맵)에서는 각 회사의 자율주행 차량의 주행 데이터를 활용하거나 재난방지와 관광 등의 데이터를 이용하기 위한 표준과 규칙을 2018년도 안에 정비한다. 다이내믹 맵에 다양한 데이터를 통합시키면 자율주행 기술을 이용한 서비스의 폭을 넓힐 수 있다.

한편 차량간 통신과 보행자와의 통신 등의 ITS 인프라에 대한 공공투자는 밝히지 않았다. 내각부의 전략적 이노베이션 창조 프로그램(SIP)에서 차세대 인프라의 기술개발을 추진해 왔지만, “전국의 신호를 자율주행용으로 정비하는 것은 현실적으로 어렵다.”(아마노 전무)라는 이유가 있다. 인프라에 의존하는 자율주행차를 개발하여도 인프라가 없는 해외시장에는 팔리지 않는다. 그래서 민간주도의 차량개발과 2차 이용하기 쉬운 데이터 정비가 중심이 되고 있다.

-- 제도 설계 --
또한 자율주행기술의 평가 인증에도 데이터는 중요하다. 예를 들어 영상인식 AI의 정확도를 검증하기 위해서는 데이터가 필요하다. 정부는 2017년도에 정부 전체의 법 제도 정비의 큰 그림을 책정하고 국토교통성의 시스템 안전성 평가, 경찰청의 교통 규칙 개정 등, 정부 부처의 수평적인 계획을 정리한다. 교통 규칙이 바뀌면 시스템의 요구 수준과 평가용 데이터가 바뀌기 때문에 서로의 진척 상황에 맞추어 제도를 수정해 나간다.

계획으로는 2020년에는 시스템이 모두 자동으로 차량을 운전하는 원격형 자율주행 서비스를 실현한다. 각 부처는 그때까지 교통 규칙과 기술 평가의 기준을 정할 필요가 있다. 내각부의 쓰루호 장관은 “게획 책정은 목적이 아니다. 실행을 위해 PDCA 사이클을 돌린다.”라고 강조한다. 데이터 정비와 제도 설계를 축으로 터프한 개혁이 추진되고 있다.

-- 끝 --