<편집자주>
자율주행 기술이 자동차 시장에 접목되면서, 기존 업계에는 혁신적인 바람이 불고 있다. 그중에서도 캐나다는 국가적 차원에서 자율주행 기술 및 데이터 수집 등을 지원하며 산업 부흥에 앞장서고 있다. 따라서 우리 기업은 관련 연구 및 기술을 보유한 캐나다의 지식자원을 적극 활용, 새로운 자동차 시장에 능동적으로 대처할 필요가 있다.
1. 상상을 현실로 바꾸는 무인 자율주행차
알리드 마켓 리서치(Allied Market Research)는 세계 무인 자율주행차 시장 규모가 2019년 US$ 542억 3,000만에서 2026년 US$ 5,566억 7,000만으로 약 10배 이상 급성장할 것으로 예상했다. 또한 글로벌 마켓 리서치 기관인 아이디테크엑스(IDTechEx)는 2040년까지 전 세계 무인 자율주행차 시장이 약 US$ 2조 5,000억에 육박할 것으로 전망했다.
세계 무인자율주행 자동차 시장 규모 (단위: US$ 십억)
자료. 알리드 마켓 리서치
전통적 자동차 제조 기업 중 무인 자율주행산업의 선두적인 기업으로 평가 받는 지엠(GM)은 올해 5단계 수준의 완전한 자율주행이 가능한 크루즈 오리진(Origin)을 공개했으며, 포드(Ford)사는 2021년에 무인 자율주행차를 선보이겠다고 밝혔다.
한편 구글의 웨이모(Waymo)는 이미 2017년부터 4단계 자율주행차를 시범적으로 운행해왔다. 이러한 시장 동향을 전망했을 때, 향후 자율주행 산업에서 신흥 데이터 기반 기업과 기존 제조 기업 간 경쟁 및 협업을 통한 시장 선점 경쟁이 더욱 심화될 것으로 보인다.
2. 딥러닝에서 상용화의 실마리를 찾다
1) 알고리즘으로 문제 해결 시도
완전한 자율주행이 가능하기 위해서는 제어해야 하는 변수가 많다. 고속도로 환경과 달리 일반 도로에는 사물, 보행자에 의한 무수한 불규칙성이 존재하는데, 이는 운전자로 하여금 자율주행 기술의 상황대처능력과 안전성에 대한 근본적 의심을 불러일으켰다.
이후 기계의 판단 오류를 줄이고 도로 위 변수들을 명확히 분별하는 과정이 무인 자율주행 기술의 난제로 떠오르면서, 패턴, 통계, 물체인식, 신경망 학습 등과 같은 기계학습 알고리즘들을 통한 문제 해결의 경쟁이 시작됐다.
2) 심층 신경망 기술 ‘딥러닝’ 제시
지난 2006년 캐나다 토론토 대학교의 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수는 더욱 정교한 정보 분석이 가능한 심층 신경망 기술인 딥러닝 방법론을 제시했다.
딥 러닝의 모태는 1943년 워렌 맥컬록(Warren McCulloch)이 고안한 인공 신경망(Artificia Neural Network)으로, 생물체가 특정 상황(입력값)에 상응하는 행동 및 결과(출력값)에 따라 추후 같은 상황에서 그 행동을 억제 혹은 강화하는 인류 진화의 메커니즘을 기계학습에 적용한 이론이다.
초기 수학적 가설로만 제안됐던 인공 신경망 기술은 1958년 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)의 퍼셉트론(Perceptron) 실험을 통해 현실 구현 가능성이 구체화됐으며, 2006년 제프리 힌튼 교수의 심층 신뢰 신경망(Deep Belief Network) 알고리즘을 통해 기계 정교화됐다. 이에 따라 딥러닝 기술은 도로 위 더 다양한 변수들을 학습하고 인지가 필요했던 자율주행 기술 분야에 활기를 불어넣었다.
딥러닝이라는 혁신적인 알고리즘의 개발은 캐나다 자연과학 및 공학연구위원회(NSERC)와 캐나다 고등연구재단(CIFAR) 등을 통한 15년간의 캐나다 정부의 지속적인 연구개발 지원의 산물로 여겨진다.
캐나다는 2000년대 초반 전 세계적으로 인공지능 연구를 위한 투자자금이 위축된 상황에서도 지속적인 후원과 투자를 이어갔는데, 이는 오늘날 캐나다가 실리콘밸리를 누르고 인공지능의 거점으로 떠오른 발판이 됐다.
3. 2인 3각 협력체제의 산물, 메이플밸리
캐나다가 무인 자율주행을 넘어 인공지능의 중심으로 주목받게 된 것은 기초과학 분야의 축적된 지식과 정부의 지원에 배경이 있다. 캐나다는 무인 자율주행차의 기술개발에 필수적인 데이터 수집을 위해 관련 제도를 정비하고 국가차원에서 지원하고 있다.
아울러 캐나다 정부는 국가차원에서 인공지능 사업을 신규 주력 산업으로 육성시키고자 적극적으로 노력하고 있다.
연방정부는 지난 2017년 범국가 차원의 인공지능 전략(Pan-Canadian AI Strategy)을 출범하고 캐나다 주요 3대 도시인 몬트리올, 토론토, 앨버타 등에 인공지능 연구소를 설립하는 한편, 인공지능 산업 육성정책으로 캐나다 전역에 위치한 주요 인공지능 연구소에 2017년부터 2022년까지 약 5년 동안 C$ 1억 2,500만 투자를 발표했다.
뿐만 아니라 해외인재를 적극적으로 유치하기 위해 ‘글로벌 탤런트 스트림(Global Talent Stream)’이라는 프로그램을 통해 간소화된 취업비자를 발급하기도 했다.
이와 같은 정부의 전폭적인 지원 아래 캐나다는 인공지능 및 첨단 사업에 이상적인 무대로 떠올랐다. 또한 세계에서 성인 인구 당 스타트업 활동이 비율이 가장 높은 국가로 자리매김했다.
2020년의 캐나다는 이제 천연자원을 넘어 연구 인프라 및 첨단 지식자원이 축적된 제2의 자원의 땅으로 거듭나고 있다. 이러한 장점으로 구글, 우버 등 글로벌 기업들은 무인 자율주행차 실현을 위해 캐나다로 모이고 있다.
구글의 지주회사인 알파벳(Alphabet)의 자회사 사이드워크 랩스(Sidewalk Labs)는 토론토 워터프런트 지역에 스마트 시티 건설로 자율주행 택시를 운영해 무인 자율주행차에 필요한 유의미한 데이터를 수집할 예정이다.
또한 우버는 토론토 대학교 및 캐나다 정부의 산하기관인 벡터 인공지능 연구소와 협업 체계를 구축해왔으며, 2018년도부터는 토론토의 자사 연구소 ATG에 약 C$ 2억 규모를 집중 투자하고 해당 연구소를 자율주행 기술의 핵심 기관으로 육성할 계획임을 발표하기도 했다.
사진. Waymo
4. 전망 및 시사점
1) 변화하는 자동차 시장
무인 자율주행 기술은 앞으로 크게 성장할 사업으로 예견되며, 전통적으로 완성차 기업이 주도하던 자동차 시장의 생태계 변화는 불가피할 것으로 보인다.
뿐만 아니라 미래 자동차로 분류되는 전기차 및 무인 자율주행차는 현재 보급화된 자동차보다 현저하게 필요 부품 수가 줄어들어, 향후 자동차 부품 수요 역시 줄어들 것으로 예상된다.
앞으로 다가올 미래 자동차는 개인 소유의 개념보다 필요할 때 찾아 쓰는 공유의 개념으로 변화될 가능성이 높다. 따라서 국내 부품기업들은 내연기관 중심의 부품에서 자율주행 기술에 필요하게 될 새로운 제품 및 신기술 개발 등의 변화를 모색할 필요가 있다.
2) 협력적 관계 유지해야
컨텍스트 로보틱스(Contextual Robotics Institute)의 연구소장인 로봇 공학자 헨릭 크리스텐슨(Henrik Christensen)은 무인 자율주행 기술이 상용화된다면 미래에는 운전 면허증이 없어질 가능성이 있다고 언급하며, 장기적으로 전통적 완성차 기업들의 저성장을 예고했다.
다국적 기업 회계 및 컨설팅 자문회사인 케이피엠지(KPMG)에 따르면 차량 공유 시장은 오는 2025년까지 약 US$ 2,000억, 2040년까지는 약 US$ 3조대 규모로 크게 성장할 것이라고 예측했다.
한편 업계 관계자는 무인 자율주행차가 사물인터넷(IoT)과 5G등 4차 산업의 발전을 통해 가장 큰 시너지 효과를 받을 기술 분야라고 언급했다.
무인 자율주행차는 단 하나의 독립적인 산업이 아닌 4차산업의 유기적 복합체로 여겨지기 때문에, 앞으로 관련 기업들의 상호보완적 협력 관계가 필수적일 것으로 예상된다.
사진. cruise
3) 신시장 위한 능동적 태도 필요
2018년 케이피엠지에서 발표한 세계 무인 자율차 준비지수에 따르면 캐나다는 7위, 한국은 10위를 차지했다.
캐나다는 총 4개의 평가 항목 중 3개의 항목인 무인 자율주행차 구현을 위한 정책 및 제도, 기술 및 혁신, 소비자 수용도 부문에서 한국보다 높은 순위에 위치해있다.
캐나다 케이피엠지의 총 책임자인 개리 웹스터(Gary Webster)는 캐나다 남부 온타리오주가 세계적으로 무인 자율주행차 연구와 시험에 최적화된 생태계를 갖추고 있다고 언급했다.
따라서 풍부한 제조 경험을 갖고 있는 우리 기업이 무인 자율주행 관련 다양한 연구 및 기술을 보유한 캐나다의 지식자원을 적극 활용한다면, 앞으로 다가올 새로운 자동차 시장에서 지속가능한 경쟁우위를 창출할 수 있을 것으로 보인다.
더불어 앞으로의 자동차 산업 생태계의 변화가 불가피한 만큼 국내 자동차 부품 기업은 신기술 개발뿐만 아니라, 전통적인 자동차 제조기업의 수직적인 구조에서 탈피해 능동적으로 변화를 준비하는 태도가 요구된다.
자율주행을 포함한 인공지능 기술의 연구와 상용화, 현지기업과의 협력을 위해 메이플밸리를 잘 활용해보는 것도 하나의 방법으로 사료된다.
