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'레벨3'통합검색 결과 입니다. (3건)

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"자율주행 레벨3 상용화 쉽지 않아…레벨2+ 고도화 집중"

현대모비스가 자율주행 레벨3 상용화에 여전히 높은 장벽이 존재한다고 진단했다. 소비자가 체감하는 편익 대비 비용 부담이 크고 제조사 책임 부담도 커 상용화 확대가 쉽지 않다는 분석이다. 이에 업계는 레벨3 대신 레벨2+와 레벨2++ 기술 고도화에 집중하고 있다. 이재훈 현대모비스 자율주행 소프트웨어개발실 팀장은 1일 서울 강남구 '슈피겐홀'에서 자율주행 산업 관계자를 대상으로 열린 정례 세미나 'KAAMI ON AIR'에서 "업계는 레벨3의 상품성 한계를 경험한 이후 레벨2+와 레벨2++ 방향으로 빠르게 이동하고 있다"고 말했다. 현재 자율주행 산업에서 가장 큰 과제는 소프트웨어와 기능 구현이다. 이 팀장은 센서 기술은 상당 부분 양산 단계에 도달한 반면 기능 구현과 데이터 확보가 핵심 과제로 남아 있다고 평가했다. 이 팀장은 "현대모비스를 포함해 주요 업체들은 카메라와 레이더 등 핵심 센서의 자체 개발과 양산 체계를 상당 부분 확보했다"며 "현재 판매되는 레벨1, 레벨2 차량에도 국산 센서가 폭넓게 적용되고 있다"고 설명했다. 다만 레벨3 이상 자율주행은 기술 완성도 외에도 사고 발생 시 제조사가 책임을 입증해야 하는 구조 때문에 상용화 장벽이 높다고 분석했다. 이 팀장은 "레벨2까지는 운전자 책임이지만 레벨3부터는 제조사 책임 영역으로 넘어간다"며 "레벨3는 단순히 핸들에서 손을 떼는 기술 문제가 아니라 사고 발생 시 제조사가 책임 소재를 입증해야 하는 체계"라고 설명했다. 이어 "레벨3는 일반 소비자가 구매하는 차량에 적용되는 기술로 차량 관리 상태나 센서 환경을 제조사가 통제하기 어렵다"며 "전 세계 다양한 운전자와 주행 환경을 모두 고려해야 하기 때문에 부담이 크다"고 부연했다. 그러면서 "실제로 레벨3 차량은 작동 조건이 제한적이고 고가의 센서와 정밀지도 등이 필요하다"며 "소비자가 수백만 원의 추가 비용을 지불하면서도 체감할 수 있는 편익이 충분한지에 대한 고민이 있다"고 덧붙였다. 실제 상용화된 레벨3 시스템도 작동 조건이 제한적이다. 현대모비스가 공개한 자료에 따르면 혼다 레전드는 최고 시속 50㎞, 메르세데스-벤츠 드라이브 파일럿은 최고 시속 60㎞ 환경에서만 작동한다. 야간·터널·우천 환경이나 자동 차선 변경 기능도 지원하지 않는다. 현대차그룹 역시 2023년 기아 EV9 출시 당시 옵션가 742만원의 고속도로드라이빙파일럿(HDP) 적용을 추진했지만 양산 직전 보류했다. 이 팀장은 EV9의 사례가 레벨3 기술의 상품성 한계를 보여주는 사례로 꼽으며 업계가 레벨2와 레벨3 사이 영역에 집중하고 있다고 설명했다. 업계는 이 구간을 메우기 위해 레벨2+와 레벨2++ 기술을 고도화하고 있다. 레벨2+는 고속도로 중심 자율주행 보조와 자동 차선 변경 기능을 지원하는 단계이며, 레벨2++는 교차로와 회전교차로, 우·좌회전 등 일부 도심 주행까지 지원하는 개념이다. 그는 "레벨2+와 레벨2++는 공식 SAE 분류에는 없는 업계 용어"라며 "고속도로와 일부 도심 환경에서 보다 고도화된 주행 보조 기능을 제공하면서도 법적 책임 부담은 상대적으로 낮은 형태"라고 말했다. 최근 미국과 중국 업체들이 대규모 데이터 확보를 기반으로 기술 경쟁력을 빠르게 끌어올리고 있다. 특히 테슬라와 중국 업체들이 활용하는 딥러닝 기반 개발 방식이 기존 룰베이스 방식보다 빠르게 성능을 향상시키고 있다. 이 팀장은 "결국 자율주행 경쟁력은 데이터의 양과 질에서 결정된다"며 "국내 업계도 딥러닝 기술을 적극 도입하고 있지만 대규모 학습 인프라와 데이터 확보가 중요한 과제로 남아 있다"고 말했다. 현대모비스는 자율주행용 지도 기술과 사용자 인터페이스 개발도 병행하고 있다. 이 팀장은 "정밀지도의 단점을 보완하기 위해 경량화된 HD맵 기술이 등장하고 있으며 그룹사인 현대오토에버와 협업을 진행하고 있다"며 "운전자가 전방을 주시하면서도 자율주행 시스템의 판단을 직관적으로 이해할 수 있는 AR HUD 기반 인터페이스 개발도 추진 중"이라고 설명했다. 그러면서 "레벨3 상용화 시점은 법규와 산업 생태계, 협력사 상황 등이 복합적으로 영향을 미치는 만큼 단정하기 어렵다"면서도 "업계는 딥러닝 AI 고도화와 지도 기술, 사용자 경험 개선을 중심으로 자율주행 기술 경쟁력을 높여가고 있다"고 말했다. 한편 이날 한국자율주행산업협회가 주최한 정례 세미나 'KAAMI ON AIR'에서는 자율주행 기술과 법·제도, 투자 분야 전문가들이 참석해 산업 현황과 미래 전망을 논의했다. 조성환 한국자율주행산업협회 회장은 환영사를 통해 "정부는 2027년 레벨3, 2028년 레벨4 상용화를 목표로 제시하고 있지만 업계에서는 기술과 생태계, 사업성에 대한 다양한 의견이 존재한다"며 "자율주행 산업 종사자들이 허심탄회하게 의견을 나누고 현장의 목소리를 모으는 소통의 장이 되길 바란다"고 밝혔다.

2026.06.01 15:15김재성 기자

광주 전역, 자율주행 실증무대 된다…실증전용 차량 200대 투입

광주광역시 전역이 자율주행차 실증공간으로 활용된다. 정부가 국내 처음으로 도시 전체를 자율주행 실증도시로 지정해, 실제 시민이 이용하는 도로에서 자율주행 AI 기술개발과 서비스 상용화 검증을 동시에 추진하기로 했다. 국토교통부는 21일 '자율주행 실증도시 추진방안'을 발표하고, 광주 전역을 하나의 자율주행 실증무대로 운영한다고 밝혔다. 이 계획은 지난해 발표한 '새 정부 경제성장 전략'과 '자율주행차 산업 경쟁력 제고 방안' 후속조치다. 국토부는 대규모 실도로 실증을 통해 자율주행 AI 기술과 서비스의 국제 경쟁력을 끌어올린다는 계획이다. 정부는 세계 최초로 레벨 3 자율주행 안전기준을 마련하고, 레벨 4 성능 인증제를 도입하는 등 제도를 정비했다. 하지만 대규모 데이터를 학습한 AI가 스스로 판단하고 주행하는 방식으로 전환되는 기술흐름에 충분히 대응하지 못해 국제 경쟁력이 미국과 중국에 뒤처졌다. 정부는 실제 환경에서 대규모 데이터 축적과 학습이 가능한 '도시 단위 실증'을 추진하기로 하고, 한국교통안전공단 자동차안전연구원을 전담기관으로 지정 후 자율주행 기업을 공모해 기술 수준과 실증·운영 역량, 현장평가 등을 거쳐 3개 내외 기업을 선정할 계획이다. 공모는 2월 초부터 약 한 달 동안 진행하며, 4월 안에 참여기업을 선정한다. 선정된 기업에는 실증 전용 차량 200대를 기술 수준에 따라 차등 배분해 광주 전역 일반 도로와 주택가·도심·야간 환경 등 실제 시민 생활도로에서 운행한다. 또 연차별 평가를 통해 유인 자율주행에서 무인 자율주행으로 단계적 전환을 유도하고, 실증 결과를 자율주행 서비스 상용화 검증으로 연결한다. 김윤덕 국토부 장관은 “자율주행 기술이 AI 중심으로 빠르게 전환하는 상황에서, 실제 도로에서의 대규모 검증 없이는 경쟁력 확보가 어렵다”며 “도시 전체를 실증공간으로 운영하되, 기술 성숙도에 따라 단계적으로 범위를 넓히는 방식으로 추진할 계획”이라고 말했다. 김 장관은 이어 “미국·중국의 자율주행 기술수준이 성인이라면 우리는 초등학생 수준”이라며 “이번이 자율주행 기술격차를 극복할 수 있는 마지막 기회라는 생각으로 선진국 수준으로 빠르게 도약할 수 있도록 노력해줄 것”을 당부했다.

2026.01.21 14:38주문정 기자

도시 전체가 자율차 실증구역 된다…2027년 완전자율차 상용화 목표

우리나라도 미국 샌프란시스코·중국 우한처럼 도시 전체가 자율주행차 실증구역이 되는 '자율주행 실증도시'를 조성한다. 또 각종 규제도 합리화한다. 정부는 16일 경제관계장관회의 겸 성장전략 TF에서 이같은 내용을 담은 '자율주행차 산업 경쟁력 제고 방안'을 발표했다. 자율주행시스템 개발사와 차량 제조사를 비롯해 택시 등 관련 업계와 전문가·이해단체 등에서 제기된 건의를 종합 검토해 수립한 이번 대책은 '글로벌 3대 자율주행차 강국 도약' 비전 하에 '자율주행차 레벨3 무규제, 레벨4 선허용-후관리 체계 구축' 전략에 따라 실증·규제·연구개발(R&D)·제도 등을 전방위로 지원한다. 도시전체가 실증구역이 되는 '자율주행 실증도시'는 100대 이상의 자율주행 차량을 투입해 대기업과 스타트업이 함께 참여하는 'K-자율주행' 협력모델을 기반으로 운영된다. 교통취약지역 내 자율주행 버스 운영 지원도 확대한다. 국토교통부는 자율주행 기술개발의 핵심인 주행데이터 축적을 뒷받침하고 국민이 일상 속 자율주행에 다가갈 수 있는 계기가 마련될 것으로 기대했다. 기업 실증과 R&D에 애로로 지적돼 온 각종 규제를 합리화한다. 자율주행 AI 학습에 필수적인 데이터 양과 질을 모두 확보하기 위해 촬영사실 표시 차량을 통한 원본 영상데이터 활용을 허용하고, 개인차량을 통해 수집된 영상데이터는 익명·가명처리 후 활용을 추진한다. 자율주행시스템 개발사에만 허용 중인 임시운행허가를 운수사업자까지 확대하고, 기업의 자체 안전계획 수립을 전제로 교통약자 보호구역 내 자율주행을 허용하는 등 실증환경 여건을 다방면에서 개선한다. 자율주행 차량 생산·기술 경쟁력 향상을 위해 관계 부처 합동으로 R&D를 지원한다. 범부처 차원에서 자율차 전용 GPU를 확보하고 AI 학습센터를 조성해 기업의 R&D를 지원한다. 최근 업계에서 부상 중인 E2E(End-to-End) 기술과 관련해 원천기술은 과학기술정보통신부를, 상용화 기술은 산업통상부를 중심으로 개발·협력해 나갈 계획이다. 아울러, 해외 기관과 R&D 협력이 원활하게 이뤄지도록 국내기업에 권리가 귀속되는 자율주행 기술에 대해 국가핵심기술 수출 심사를 간소화하고, 자율차 인재 양성을 위해 학생 정원을 증원하는 등 R&D 기반을 개선해 나갈 예정이다. 또 운전자가 없는 완전자율주행 시대에 대비해 관련 제도를 선제 정비한다. 기존의 운전자를 대체하는 법적 책임 주체를 도입하는 등 형사·행정제재 대상을 정립하고, 차량 사고시 민사상 책임 소재 기준을 마련하기 위해 '사고책임 TF'를 관계기관 합동으로 구성·운영한다. 아울러, 연내 이해관계자 합동 사회적 협의체를 발족해 기존 운수사업자와의 상생 방안을 논의할 예정이다. 정부는 이번 대책을 시작으로 2027년 완전자율차 상용화 목표 달성을 위해 자율주행 교통·운송서비스 제도화를 위한 자율주행 산업 관리방안을 내년 상반기까지 마련하는 등 향후 자율차 산업 발전을 지속적으로 뒷받침해 나갈 계획이다.

2025.11.26 15:37주문정 기자

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