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Nikkei X-TECH_2023.12.25

일본 최초의 자율주행 '레벨4'
접촉사고로 인해 재인식한 사회 구현의 어려움

일본 최초의 자율주행 '레벨4'에 대응하는 차량이 2023년 10월 29일에 무인 자전거와 접촉 사고를 냈다. 자율주행 차량은 후쿠이현 에이헤이지초에서 2023년 5월부터 진행되던 유료 이동 서비스에서 사용되고 있었는데 사고 발생 직후 운행을 중단했다.

그 후에 경제산업성과 국토교통성, 에이헤이지초 등의 관계 부처가 원인 구명을 실시했다. 에이헤이지초가 23년 11월 10일에 발표한 보고서에 따르면 사고의 가장 큰 원인은 자동 브레이크를 작동시키기 위한 학습용 데이터가 부족했기 때문이라고 한다. 이번 사고의 원인으로 필자는 레벨4 자율주행을 일반도로에서 구현하는 것이 어렵다는 것을 다시 한번 인식했다.

이번 자율주행 레벨4에 대응한 차량(이하 자율주행 차량)에는 전방을 감시하는 센서로서 차량 앞부분의 루프 아래에 단안카메라 1개, 차량 앞부분에 밀리미터파 레이더 1개, 초음파 센서 4개를 탑재했다. 이 중에 단안카메라로 감지한 영상을 바탕으로, 기계학습 이미지 인식을 통해 자전거로 판단하여 자동으로 제동을 걸도록 되어 있었다. 하지만 이번 사고에서는 무인 자전거를 인식하지 못했다.

왜 단안카메라로 무인 자전거를 인식하지 못했을까? 보고서에서는 ‘단안 카메라로 포착한 것은 자전거의 바로 뒤 이미지였는데, 그 이미지를 자전거로 인식하지 못했다’라고 설명하고 있다.

보고서에서는 재발 방지책의 하나로 ‘바로 뒤에서 포착한 무인 자전거 등 인식이 어려운 이미지를 추가로 학습시켜 단안카메라의 인식 성능을 향상시킨다’를 들고 있다. 다만, 일반도로의 교통 장면은 다종다양하다. 모든 장면에 대응하기 위해서는 얼마나 많은 데이터를 수집해야 충분할까?

또 하나의 문제는 자동 브레이크의 불필요한 작동(필요가 없을 때 작동하는 것)을 어떻게 줄일 수 있는가 하는 점이다. 불필요한 작동을 줄이고 필요할 때 확실히 작동시킬 필요가 있다.

다만 사고를 회피하기 위해 차량을 멈추는 것에 지나치게 무게를 두면, 문제가 없는 장면에서 긴급 정지하는 경우가 다발해 유료 이동 서비스로 이용하기 어려워질 우려가 있다.

당연한 일이지만 수동운전 자동차에서도 사고가 발생한다. 첨단운전자보조시스템(ADAS)을 탑재함으로써 사고를 줄이는 노력은 계속되고 있지만 사고를 완전히 없애는 것은 어려울 것으로 보인다.

자율주행 차량에도 같은 말을 할 수 있을 것 같다. 기술의 진화로 사고를 한없이 제로에 가깝게 만들 수는 있어도 제로로 만드는 것은 어렵다. 자율주행 차량에서는 사고가 발생했을 때의 책임 소재를 명확히 한 뒤, '수동운전 자동차보다 사고 발생률이 매우 낮고, 피해 정도가 경미하면 수용한다'는 사회적 합의가 필요하다.

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