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[더 보다] 자율주행, 전쟁이 시작됐다 / KBS 2026.01.12.

테슬라가 국내에 감독형 FSD를 도입한 지 두 달여가 지났습니다. 출시 한 달 만에 감독형 FSD 차량들이 국내 도로에서 100만 킬로미터 넘게 달린 것으로 집계됐습니다. 미국산 일부 차종에만 적용이 가능하고, 904만 원 정도의 추가 비용을 들여야 하지만, 이 기능을 활성화한 차량도 1천 대 정도 되는 것으로 추산됩니다. FSD는 '풀 셀프 드라이빙(Full Self Driving)'의 약자이지만, 테슬라가 이 기능에 붙인 이름일 뿐 실제로 '완전 자율 주행'을 의미하진 않습니다. 전통적인 자율주행 능력 구분 방식인 미국 자동차공학회(SAE)의 여섯 단계(0~5) 레벨 기준에 따르면 '운전자가 항상 전방을 주시하고 언제든 핸들을 잡을 준비가 돼 있어야 하는' 레벨2+ 정도로 분류됩니다. 실제로 감독형 FSD는 운전자의 시선을 인식해 오랫동안 스마트폰이나 다른 곳을 보고 있으면 기능이 중단되고 사고가 났을 때 책임이 운전자에게 있음을 분명히 하고 있습니다. 하지만, 이 기능을 직접 사용해 본 운전자들의 반응은 "이 정도면 사실상 완성형 자율주행이나 다름없다"는 데 모입니다. 전방 주시만 하면 손과 발이 자유로운 상태에서 원하는 목적지로 차량이 스스로 가는 데에는 아무 문제가 없기 때문입니다. 김경렬/ 모델X 감독형FSD 이용자 처음 FSD를 받았을 때는 저도 약간 불안해서 손을 핸들에 이렇게 대고 다녔는데 한 2~3일 다니니까 '아 얘가 사람이 하는 것보다 훨씬 안전하게 하는구나' 딱 느낌이 오거든요. 그래서 그때부터는 그냥 이렇게 그냥 눈으로 전방 보는 것만 하고 손은 완전히 놓고 다니는 그 정도가 된 것 같습니다. 취재진은 인천과 부산, 도로 환경이 다른 두 도시에서 모델S와 모델X 각기 다른 차종의 감독형 FSD 차량을 섭외해 함께 시승을 진행해 봤습니다. 무언가 문제가 있을 것이라고 의심하며 지켜보자 부족함이 먼저 보이기도 했습니다. 주로, 이 기술이 대부분 미국 도로 환경에서 학습된 것이다 보니 한국의 도로 환경을 제대로 반영하지 못하는 모습이었습니다. 가령, 지하 주차장에서 출구를 찾지 못한다거나 과속방지턱을 거칠게 넘는 모습이 그런 점이었습니다. 주차장 표시를 구분하지 못해 장애인 주차구역에 주차한다거나 과속카메라 단속에도 잘 대응하지 못했습니다. 지용현 / 모델S 감독형 FSD 이용자 지하에서는 못 찾아갑니다. 전혀 뭐 지도가 없어서 인지를 못 합니다. 한국은 주거 환경도 아파트 지하 주차장, 그리고 뭐 이런 쇼핑몰 같은 경우도 대부분 다 지하로 돼 있으니까 그런 부분은 좀 많이 다르죠. 미국하고는. 하지만 대부분의 경우에 일상적으로 주행하는 데에 문제가 거의 없었습니다. 목적지를 향해 스스로 방향지시등을 켜고 끄며 차선 변경을 하고 핸들 조향도 아주 능숙했습니다. 신호등을 읽는 것은 물론이고, 횡단보도 앞에 길을 건너려는 사람을 인지해 양보도 합니다. 좁은 골목길에서 마주오는 차량을 눈치껏 피해 가는가 하면 도로 공사 현장에서 가려는 길이 막혀있자 알아서 우회로를 찾아 빠져나갑니다. 과속하는 것을 제외하면 교통법규도 아주 잘 지킵니다. 차선을 변경할 땐 실선이 아닌 점선에서만 이동하고 유턴할 때도 유턴 구간 끝에 이르러서야 핸들을 돌립니다. 오히려 사람보다 방어운전을 더 잘해 안정감이 있고 사고를 낼 것 같지 않습니다. 지용현 / 모델S 감독형 FSD 이용자 한국 사람들은 점선이 시작되자마자 바로 그냥 유턴해 버리는 경향이 있는데 얘는 점선의 끝까지 가서 거의 횡단보도 가까운 데까지 가서 하니까. 그러니까 규정 규정을 많이 지키려고 하죠. 사람하고 이제 그런 부분이 좀 사람은 좀 융통성이 있는데 얘는 아무래도 그런 쪽에서는 융통성이 좀 덜하죠. 차주들은 조금 부족해 보이는 부분에 대해서도 불만이라기보다는 다음 업데이트에서 해결될 과제로 인식합니다. 지속적으로 개선될 것이라고 믿기 때문에 자신의 운행 정보를 테슬라가 데이터로 활용하도록 기꺼이 내주기까지 합니다. 지용현 / 모델S 감독형 FSD 이용자 개인 정보이긴 한데 여기 보면 이런 데이터를 공유하게끔 돼 있잖아요. 이런 데이터를 공유해 줘야 자꾸 학습하면서 이게 이런 기술이 좋아지거든요. FSD를 경험한 차주들은 앞으로 차량을 구매할 때 가장 중요한 옵션이 될 것 같다고 입을 모읍니다. 김경렬/ 모델X 감독형FSD 이용자 저 같은 경우는 (차량 구매에) 굉장히 크게 영향을 미칠 것 같아요. 그러니까 자동차의 외형이나 아니면 뭐 그런 거보다는 오히려 자율 주행 기능이 좋은 차를 더 우선하여 선택하게 될 것 같습니다. 지용현 / 모델S 감독형 FSD 이용자 FSD는 앞으로 선택이 아니라 필수가 될 것 같고요. FSD가 구현되지 않는 자동차들 그러니까 완전 자율 주행에 가까운 그런 기능이 구현되지 않는 차들은 앞으로 매출에 심각한 타격을 입게 될 것 같습니다. 굉장히 그 구매 요소 중에 꼭 선택해야 할 항목 중의 하나가 될 것 같습니다. FSD 기술은 8개의 카메라와 인공지능 신경망으로 구현이 됩니다. 엔드투엔드(E2E) 방식으로 불리는데, 카메라로 사람들이 운전하는 방대한 주행 데이터를 모은 뒤 학습해 인공지능이 그것을 흉내 내는 방식으로 자율주행에 도달하는 방식입니다. 이와 달리 웨이모와 같은 자율주행 서비스들이 개발해 왔던 방식은 '규칙 기반(Rule base) 방식'으로 고정밀 도로 데이터와 라이다 및 레이더와 같은 센서들을 바탕으로 자율주행에 필요한 규칙들을 하나하나 차량에 입력하는 개발 방식입니다. 사람의 통제가 가능하고 그래서 안전을 보수적으로 관리할 수 있는 '규칙 기반 방식'이 처음엔 시장을 주도해 나갔는데, 요 몇 년 사이 인공지능 기술의 비약적인 발전과 함께 E2E 기술이 크게 성장했습니다. 이혁기/한국자동차연구원 기능제어·안전연구본부장 예전에는 룰 베이스(규칙 기반)나 이런 걸 적용했을 때는 장애물을 인식하는 게 대부분이었어요. '어느 위치에 장애물이 있다' 그러면 이걸 피해서 간다거나 했었어야 하는데 정밀하게 공간을 인식하기는 어려웠습니다. 그런데 인공지능이 발전하면서 3차원으로 인식하는 그런 기술이 적용됐고, End to End가 그렇게 해서 인지 성능이 좋아진 거는 당연히 효과가 있는 거고요. 테슬라 자율주행 기술의 빠른 성장 비결은 다름 아닌 '데이터'입니다. 인공지능을 고도화하는 데 막대한 양의 데이터는 가장 필수적인 요소인데, 테슬라는 차를 사 간 소비자들로부터 비교적 쉽게 이 데이터를 모으고 있기 때문입니다. 정광복/ 자율주행기술개발혁신사업단장 그냥 일반적인 데이터보다 엣지 케이스라고, 그러니까 상황이 좀 특이한 다른 사람이 갖고 있지 않은 상황을 누가 더 많이 갖고 있고 학습을 시켰냐. 그거를 테슬라 같은 경우에는 자기들이 차를 판매하면서 그 데이터를 무상으로 제공받는 오히려 돈을 받고 팔면서 무상으로 제공받는, 그러면서 데이터양을 굉장히 늘린 상황이고. 다른 기존에 자율주행 하는 기업들은 대부분 본인 자율주행으로만 데이터를 수집하다 보니까 데이터양 자체가 굉장히 차이가 많이 나는 그런 상황이 된 거죠. 앞으로도 제가 볼 때는 그 격차가 더 벌어질 수 있지 않을까. 최근 자율주행 기술이 빠르게 발전해 온 중국은 공격적인 도전이 빛을 발한 경우입니다. '규칙 기반 방식'에 E2E를 접목한, 이른바 '하이브리드' 방식을 적극적으로 채택하면서 기술력을 끌어올릴 수 있었습니다. 또 국가 차원의 적극적인 지원도 개발 속도를 줄여줬습니다. 정광복/ 자율주행기술개발혁신사업단장 미국 같은 경우에는 이제 사고가 한 번 나서 1년 동안 전 자율주행차가 멈춘 적이 있었습니다. 그러고 나서 이제 다시 풀렸는데 중국은 그렇지는 않습니다. 그러니까 사고가 나도 사고 처리를 교통사고처럼 해 주고 바로 운행할 수 있게, 제도적으로 그렇게 지원을 한 거죠. 그러다 보니까 이제 중국 기업들이 계속 공격적으로 투자할 수 있었던 거고. 이혁기/한국자동차연구원 기능제어·안전연구본부장 (중국) 기업들의 기술은 자동차를 양산하는 기업의 기술과는 좀 다릅니다. 어떤 자동차의 안전 기준이나 법규를 타이트하게 만족을 시켜서 그 서비스 실증을 하는 건 아니고요. 일단 기능을 고도화해서 그걸 운영 운행하면서 약간은 안전을 기능적으로 가져가는 그런 데 좀 집중하고 있다고 볼 수 있고요. 미국의 자율주행 기술이 완성차를 통해 국내 시장에 진입했다면, 중국은 자율주행 서비스를 통해 국내 시장 문을 두드리고 있습니다. 퓨처링크는 중국의 선두권 자율주행 기술을 국내에서 현지화하고 있는 업체입니다. 포니 AI는 5천만 킬로미터의 누적 주행 데이터를 통해 자율주행 소프트웨어를 개발해 온 중국 기업입니다. 퓨처링크가 이 기술이 탑재된 자율주행차량으로 국내 도로에서 시험 운행을 하고 있는데, 올해 안에 국내에서 자율주행 택시 서비스를 제공할 계획입니다. 비 내리는 서울 강남 일대에서 퓨처링크의 자율주행 차량도 경험해 봤습니다. 혼잡한 정체 구간과 좁은 골목길을 돌아다니며 까다로운 환경을 주행했는데, 운전석에 안전요원이 타고 있었지만, 대부분의 경우에 사람이 개입하는 일 없이 시내 자율주행을 잘하는 모습이 인상적이었습니다. ▣ 제보 하기 ◇ 카카오톡 : 'KBS제보' 검색 ◇ 전화 : 02-781-1234 ◇ 홈페이지 : https://goo.gl/4bWbkG ◇ 이메일 : kbs1234@kbs.co.kr Copyright ⓒ KBS. All rights reserved. 무단 전재, 재배포 및 이용(AI 학습 포함) 금지 #자율주행 #FSD #자동차 #자율주행자동차 #한국 #미국 #테슬라 #중국 #퓨처링크