KOTI 한국교통연구원

들어가며
자동차 시장은 자동차 생산 이래 가장 큰 변혁기를 지나는 중이다. 여러 산업 기술의 융복합 결정체인 자율주행 자동
차(Autonomous vehicles) 개발이 그 주요 동인이다. 자율주행 자동차 기술에 대한 개발은 과거부터 계속해서 진행되고 있었지만, 이제는 국민 생활 근처까지 도달해 있는 상황이라고 할 수 있다. 이로 인해 세계 각국에서는 자율주행 기술개발의 주도권을 가져오기 위해 치열하게 기술경쟁에 열을 올리고 있으며, 가장 선두에 있는 구글(Google)은 2018년 12월 4일 첫 무인택시 시범사업을 시행하며 자율주행시대의 개막을 알리는 신호탄을 쏘아 올렸다. 시범사업 대상인 400명의 회원들로부터 안전부분에서 합격점을 받고 있다는 언론 보도도 들려온다. “We’re building the world’s Most Experienced Driver™”는 구글 자율주행 자회사인 웨이모의 홈페이지 첫 화면에 나와 있는 모토이다. 세계에서 가장 경험이 많은 운전자를 만들고 있다는 것이다. 이미 구글에서 자율주행 테스트 주행 거리가 1,000만 마일(1,600만km)을 돌파했다는 것은 일반적인 한 사람으로써는 불가능한 운전경험이라 할 수 있어, 그 동안의 기술개발 진척 상황을 가늠케 한다. 자율주행은 승용차뿐만 아니라 화물자동차도 동일하게 개발되고 있다. 특히, 앞으로 물류시장이 직면할 화물자동차 운전자 고령화, 운전인력 부족, 안전성, 물류비 등의 다양한 문제점들을 해결할 수 있는 좋은 대안으로 여기고 있다. 본 고에서는 최근 개발되고 있는 자율주행 화물자동차의 기술개발 현황과 도입효과 및 국내 운송시장의 이해관계자들의 의견을 정리하여 소개하고자 한다.

자율주행 화물자동차 기술개발 현황
볼보 베라(Volvo Vera)
베라는 볼보社에서 개발 중인 자율주행 전기 화물자동차의 컨셉카이다. 베라는 운전석이 없는, 특이한 외관으로 화물의 최대 적재용량이 32톤이다. 베라는 <그림 1>에서와 같이 분리형 트레일러를 운송하는 트랙터와 같은 형태로 화물이 탑재되어 있는 트레일러 밑으로 들어가 연결한 후에 이동하는 방식이다.

<그림 1 볼보 베라(Volvo Vera)>

자료 : 트럭스닷컴, https://www.trucks.com/2018/09/13/vera-volvo-trucks-electric-autonomous-truck

베라는 클라우드 서비스를 기반으로 운송통제센터에서 원격으로 구동되기 때문에 우선은 비교적 짧은 거리의 대량 운송, 반복적이며 정기적인 고정경로 운송 등에 활용될 것으로 예상된다. 베라의 주요 기술적 특징은 센티미터 이내의 단위로 차량의 현위치를 파악하고, 모니터링하여 차량에 발생하는 상황에 정확하고 신속하게 대응할 수 있다는 것이다. 운송 통제센터는 운송 진행상황을 지속적으로 모니터링하여 각 차량의 위치, 배터리 충전 상황, 화물 적재량 및 차량의 정비 요구사항 등에 대한 피드백을 받는다. 이를 통해 불필요한 대기시간을 줄이고 운송의 정확성을 향상시킬 수 있다. 또한 동일경로를 운행하는 차량과 연계하여 교통흐름을 최적화할 뿐만 아니라 배기가스가 없고, 소음이 적어 환경친화적 운송에 기여할 것으로 기대된다. 볼보측은 베라를 이용한 솔루션이 기존 도로 인프라와 트레일러(Load carriers)를 활용하기 때문에 비용적인 측면에서도 효율적이라고 설명하고 있다. 베라는 현재 개발중이며 상용화 시점은 아직 미정이다.

다임러 퓨쳐 트럭(Future Truck) 2025
다임러는 2014년 7월 자율주행 컨셉 트럭인 퓨처 트럭(Future Truck) 2025를 소개하였다. 컨셉은 <그림 2>와 같이 완전자율주행이며 실용화의 시기를 2025년으로 목표하고 있다. 다임러는 2015년에는 차량에 탑재된 카메라나 레이더를 이용해 주변 상황을 감지하고 주행하는 ‘하이웨이 파일럿(Highway Pilot)’ 시스템을 발표하였다. 또한, 미국 네바다 주에서 세계 최초로 자율주행 트럭의 도로주행 번호판을 취득하고 미국에서 처음으로 일반도로에서의 자율주행 화물자동차 군집주행을 실시했다. 2016년에는 네덜란드 정부 주도로 자율주행 화물자동차의 군집주행 실험에 참가하여 독일과 네덜란드의 도로에서 3대의 군집주행 테스트를 실시하였다.

<그림 2 다임러 퓨쳐트럭 2025>
자료: Carjam TV, https://www.youtube.com/watch?v=XZxZC0lgOlc

<그림 3 미러캠 적용 트럭>
자료: YOUCAR, https://www.youtube.com/watch?v=R_bIfdqCWRk

이후 2018년 9월 독일 하노버에서 개최된 ‘IAA Commercial Vehicles 2018’에서 양산형 부분 자율주행 시스템인 액티브 드라이브 어시스트(ADS: Active Drive Assist) 기술을 선보였다. ADS는 자동차 스스로 제동, 가속, 스티어링이 가능하며 액티브 레이더와 카메라를 통해 전달되는 도로 정보를 결합해 차량의 전방, 측면, 상하 지형 등 전방향의 움직임을 어떤 속도에서든 능동적으로 제어하는 기술이다. 기본적으로 운전자의 개입을 필요로 하지만 운전의 편의성과 사고예방 등 안전성 향상에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 평가한다. 추가적으로, 사이드 미러 대신에 미러캠(mirror-cam)이 적용된 최초의 미러리스 트럭 기술도 선보였다. <그림 3>과 같이 트럭에 사이드미러가 없다. 미러 캠 시스템은 차량 외부에 장착된 2대의 카메라와 운전석 내부 A-필러에 장착된 2개의 15인치 디스플레이로 구성되며 측 후방의 사각지대를 없애 운전자에게 향상된 전방위 시야를 제공한다. 또한 사이드 미러 제거로 공기역학, 안전성, 차량조작 효율성을 향상시킬 수 있다.

이와 같이 다임러는 2014년 퓨쳐트럭 발표 이후 지속적으로 자율주행 부분 기술을 한 단계씩 추가하며 완전자율주행으로 다가서고 있는 모습이다.

​구글의 웨이모(WAYMO)
구글의 자율주행사업 부문인 웨이모는 2018년 3월부터 미국 조지아주 애틀랜타에서 자율주행 화물자동차 운행 시범서비스를 시작하였다. 사실, 구글은 10여년간 자율주행 기술을 연구개발해 온 업계 선두라고도 할 수 있다. 2018년 12월 4일에는 완전 무인 자율주행 택시 서비스 시범사업을 실시하여, 그 동안의 축적된 기술을 보여주고 있다. 웨이모의 자율 주행 화물자동차는 우선 구글 데이터센터 내 화물운송의 일부를 맡게 될 것이다. 웨이모 트럭에 사용되는 자율주행 센서 및 기술은 웨이모가 시험 운행 중인 퍼시피카 미니밴에 들어간 것과 상당 부분 동일한 것으로 알려졌다. 소형차에 비해 대형 화물자동차의 경우 길이가 길고 회전반경이 커서 여러 가지 고려요소가 존재 하지만, 그동안 축적된 기술을 통해 자율주행 선두업체의 면보를 보여줄 것이라 기대되고 있다.

<그림 4 웨이모 자율주행 트럭>
자료: 전자신문, http://www.etnews.com/20180310000033

뉴로(Nuro)
뉴로는 슈퍼마켓 배송용 자율주행 자동차를 개발하여 미국의 슈퍼마켓 체인 크로거(Kroger)와 제휴를 통해 2018년 시범서비스를 시작하였다. 뉴로(Nuro)는 2명의 구글 웨이모 출신 엔지니어가 공동 창업한 자율주행 로봇 분야 스타트업이다. 뉴로는 기존의 상품 배송용 로봇과 달리 인도가 아닌 도로를 주행할 수 있도록 설계되었다. 자율주행자동차 기술을 채택하고 있지만 사람이 탑승하는 것이 아니라 상품이 적재된다.

<그림 5 뉴로(Nuro) 자율주행 배송자동차>
자료: 오토데일리, http://www.autodaily.co.kr/news/articleView.html?idxno=406715

일반 자율주행자동차와 마찬가지로 라이더, 레이다, 카메라 등을 탑재하고 있으며 보행자 및 자전거 인식, 장애물 회피 등의 기능을 갖추고 있다. 고객이 스마트폰을 사용해 식료품을 구입하면 자율주행차량이 물건을 싣고 배달하는 방식이다. 트렁크 내부 온도조절도 가능해 신선식품 배송도 가능하다. 완전 무인자동차로 탑승자의 안전을 위한 별도의 장치가 필요 없어 제조단가가 낮다는 장점이 있다.

스트롤링 드래곤(Strolling Dragon)
스트롤링 드래곤(Strolling Dragon)은 중국 물류업체인 쑤닝물류(Suning Logistics)가 상하이에서 시험주행을 완료한 자율주행 중장비 트럭이다. 스트롤링 드래곤은 L4 자율주행 능력을 갖추었으며 쑤닝물류(Suning Logistics)의 자동화 차량 중 가장 큰 무인 화물자동차이다. 인공지능(AI), 딥러닝 기술 및 레이저, 레이더와 같은 첨단 장치를 갖춘 스트롤링 드래곤은 300m 이상의 거리에서도 장애물을 빠르게 인식할 수 있다. 또한, 비상정지가 가능하고 25m/s의 반응속도로 장애물을 피할 수 있어, 80km/h의 속도에서도 안전하고 자율적인 주행이 가능한 것으로 소개된다. 쑤닝은 자율주행 화물자동차, 자동화된 차량 및 로봇을 통해 배송 업무를 원활하게 수행할 스마트 물류 시스템을 구축할 계획이다.

<그림 6 스트롤링 드래곤 자율주행 화물자동차>
자료: 로봇신문, http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=14040

투심플(Tusimple)
중국에서는 인공지능(AI)과 자율주행 트럭기술이 만나 항구의 무인화를 시도하고 있다. 중국 자율주행 트럭 스타트업 투심플(tusimple)은 항구 무인화를 위한 자율주행 화물자동차를 공개하였다. 항만 내에서 자율주행이 가능한 자율주행 화물자동차가 컨테이너 상하차를 완수하는 영상도 공개되었다. 자율주행 화물자동차의 항만적용을 위해 기존 항구 시스템과 연결할 수 있는 무인 컨테이너 운영 솔루션도 함께 개발하였다

<그림 7 투심플 자율주행 트럭(항만구역 운송)
자료: South China Morning Post, https://www.scmp.com/video/china/2140299/chinese-self-driving-truck-start-tusimpleaid-port-logistics

간선 운송 자율주행은 <그림 8>과 같이 이미 성공한 바 있다. 간선운송과 더불어 구역 내 운송으로 이어지는 무인 자율 주행 기술 솔루션을 보유한 앞선 진보를 보여주고 있다. 항만 내에서는 5대의 완전 자율주행 화물자동차가 시험 운행을 진행하였고 향후 항만 테스트에 25대의 화물자동차가 투입될 것으로 내다보고 있다. 항만과 같이 특정 구역에서 운행하는 것과 외부 도로에서 운행하는 것에는 기술적 차이가 있는데 두 가지가 안전하게 실현된다면, 자율주행에 상당부분 근접한 상황이라고 낙관할 수 있을 것이다.

<그림 8 투심플 자율주행 화물자동차(간선운송)>
자료: TuSimple, https://www.youtube.com/watch?v=teMXT-j6jns

현대자동차 자율주행 화물자동차
국내에서는 2018년 8월 현대자동차가 대형 트레일러 자율주행차량으로 의왕-인천간 약 40km 구간 고속도로 자율주행에 성공하였다.

<그림 9 현대자동차 자율주행 화물자동차>
자료: HMG저널-현대자동차그룹 뉴스 미디어(https://blog.hmgjournal.com)

현대자동차가 보인 시연은 미국자동차공학회(SAE) 기준 3단계의 자율주행 기술을 갖춘 트레일러가 연결된 최대중량 40톤급 엑시언트 자율주행차 1대로 진행됐다. 국토교통부는 2018년 6월 말 처음으로 현대자동차에 대형트럭 자율주행 임시운행 허가증을 발부했다. 현대자동차는 자율주행 트럭의 물류산업 활용가능성을 검증하는 차원에서 계열사인 현대글로비스와 협업해 실제 해외수출부품을 싣고 달리는 시나리오를 택했다. 자율주행차는 고속도로의 자연스러운 교통흐름과 연계한 차선 유지, 지능형 차선변경 기능, 선두차량 차선변경 인식 대응, 도로 정체 상황에 따른 완전정지 및 출발, 터널 통과(2개) 등의 기술을 안정적으로 선보였다. 단, 영동고속도로에서 제2경인고속도로로 갈아타는 서창JC 구간에서는 최소한의 안전을 확보하기 위해 운전자가 직접 운전하도록 했다. 서창JC를 지나면 다시 목적지인 능해IC까지 자율주행 모드로 전환하였다.

자율주행 화물자동차 도입 예상 효과
앞서 살펴 보았듯이 전 세계적으로 자율주행기술개발은 활발히 진행되고 있다. 승용차를 시작으로 화물자동차까지 점차 그 범위가 확대되고 있는 실정이며 상용화가 크게 멀지 않은 것처럼 보인다. 자율주행 화물자동차의 도입비용은 생각하지 않을 수 없는 경제적 문제이지만, 우선적으로 자율주행기술이 도입되었을 때 물류시장에서의 효과를 살펴보고자 한다.

전반적으로는 자율주행 화물자동차의 등장으로 물류산업 패러다임이 획기적으로 전환될 것이다. 물류 산업의 최적화와 효율화를 꾀하며 다양한 물류시장의 문제점을 해결할 해결사의 등장이라고도 할 수 있다.

첫째, 자율주행 화물화물자동차가 상용화되면 안정성 제고로 교통사고율을 현저히 낮출 수 있을 것이라 예상한다. 첨단 전방향 센서를 통해 사람이 인지하지 못하는 부분까지 실시간으로 완벽하게 감지하여 대응한다면, 이론상으로 사고 발생할 일이 없기 때문이다. 물론 도로상에서 발생하는 변수를 완벽하게 대응할 수 있을 때 이야기이다.

둘째, 정확한 운송일정 관리 및 운송시간 감소로 운영 효율을 극대화할 수 있다. 무인으로 운송된다면, 사람에게 필요한 수면, 식사, 화장실, 휴식 시간 등이 운송시간에 포함되지 않기 때문이다. 이로 인해, 운송효율은 증가하고, 운송의 정시성 또한 향상 될 것이다.

셋째, 연비향상으로 연료비가 절감될 것이다. 자율주행의 경우 최적 연비주행 기능이 탑재되어 사람이 운전하는 것보다 연비가 향상될 수 있다. 또한 사고로부터 안전해지면서 차체를 가벼운 소재로 제작할 수 있게 된다. 차량중량은 연비와 가장 직결된 부분으로 중량 감소를 통해 연료를 절약하여 연비향상으로 이어지게 될 것이다.

넷째, 화물자동차 운전자 부족문제 및 근로환경 개선이다. 미국, 유럽, 중국 등 몇 천km 이상 장거리 운송을 하는 지역에서는 굉장한 효과를 가져올 수 있을 것이다. 장거리 운전자들은 며칠씩 소요되는 장거리 운행으로 인해 가족과 떨어져 지내고, 계속 앉아 운전만 하다 보니 건강문제 등 고충이 상당하다. 젊은층은 고강도 운전업종을 기피하면서 운전자 부족 문제도 심각하게 대두되고 있다. 자율주행은 이러한 고강도 운전업무를 무인으로 대체하거나, 업무강도를 완화할 수 있는 수단이 되므로 향후 운전자 부족문제의 좋은 해결방안이 될 수 있을 것이다.

국내 화물운송시장에서의 자율주행 화물자동차 적용 관련 의견
국내 화물운송시장의 운송거리는 미국, 유럽, 중국과 같이 길지는 않다. 장거리 대표구간인 서울-부산도 500km 이내로 하루, 이틀 수준이면 왕복 운송이 가능하다. 국내환경에서는 해외에 비하여는 자율주행 화물자동차에 대한 수요가 다소 적을 수도 있다는 생각도 든다. 2018년 12월 제11차 KOTI 화물운송시장발전포럼에서 “화물자동차 자율주행 기술개발 현황 및 발전방안”이라는 주제를 다룬 바 있다. 화물운송시장 이해관계자들의 자율주행 화물자동차 도입과 관련해 가장 중요한 고려사항은 비용문제였다. 화물자동차가 상용화 된다고 하더라도, 기존 화물자동차에 비해서는 고가의 장비가 될 것이다. 지금 기술수준으로는 기존 화물자동차 가격의 2배 이상으로 자율주행업계는 예상하고 있다. 계속해서 첨단장비기술이 발전하고 수요가 많아지면 가격은 내려갈 것이지만, 사업자 입장에서 투자 대비 이익이 보장되어야 도입하는 것은 당연한 이치이다. 자율주행화물자동차가 운전자 역할을 얼만큼 대체할 수 있을지 그 수준과 비용이 향후 도입시기를 결정할 수 있을 것이다. 또 한가지, 모든 기술을 받아들일 필요는 없다는 것이다. 각 사업자의 필요에 맞게 부분적인 도입이 가능할 것이다. 장거리 고속도로 운행이 많은 사업자는 현재 Level3 기술로도 운행 가능한 자율주행 기술을 접목할 수도 있다. 한때 물류센터의 자동 운반로봇인 키바로봇이 화두가 된 적이 있었다. 하지만, 국내 물류센터는 미국, 중국 등과 같이 평면의 넓은 공간이 아니다. 다소 좁은 면적을 여러 층으로 구분하여 물류센터가 형성되어 있어, 국내에서 키바로봇의 도입은 크게 적극적이지는 않았다. 이와 마찬가지로 자율주행기술도 각 사업환경에 따라 필요기술이 도입되는 것이 국내 시장의 향후 모습일 것이고 시장원리에 따른 흐름일 것이다. 마지막으로, 국내 운송시장에 맞는 다양한 자율주행 기술의 개발이 필요하다는 의견이 있다. 예를 들어 라스트마일 배송에서의 자율주행 도입 전략이다. 전자상거래의 발달에 따라 소화물 물동량이 많아지면서, 라스트마일 배송물동량이 크게 증가하고 있다. 택배기사의 경우 좁은 지역에서 짧은 거리를 가다 서다 반복하며 택배화물을 배송한다. 하루 약 200~300여개를 배송하는데, 짧은 거리를 이동할 때마다 운전석에 올랐다 내렸다를 반복해야 한다. 이러한 환경에 맞게끔 짧은 거리는 운전자가 직접 탑승하지 않고 자율주행을 통해 승하차 노동을 대체하는 방안이 강구될 만 하다. 이와 같이 운송 환경에 맞는 다양한 기술을 다각도로 도입하는 방안이 필요하다.

마치며
자율주행은 대부분의 사람들이 궁금해 하며 기대하고 있는 기술 분야이다. 필자도 최근 운전을 할 때마다 자율주행이 된다면, 교통체증이 발생하여도 편안하고 즐겁게 이동할 수 있지 않을까라는 생각을 많이 한다. 운전이 재미있을 때도 있지만, 어쩔 수 없이 하는 경우도 많기 때문이다. 사실 도로상에는 예측하지 못한 변수가 너무 많아 자율주행이 언제 완벽히 우리 생활 속으로 들어올지는 예상하지 못한다. 하지만, 각 파트기술이 한 단계씩 연착륙 할 때마다 자율주행에 가까워지고 있는 것은 확실하다. 그리고 그 기술들이 기존의 생활이나 업무방식을 편리하고 효율적으로 만들어 줄 것이다. 먼 미래일지, 가까운 근래일지 확실하지는 않지만, 화물운송시장에도 자율주행 기술의 단계적 도입을 통해 종사자들의 업무환경 개선 및 즐거운 일자리가 만들어지길 기대해 본다.

참고문헌
1. Trucks.com, https://www.trucks.com/2018/09/13/vera-volvo-trucks-electric-autonomous-truck
2. Carjam TV, https://www.youtube.com/watch?v=XZxZC0lgOlc
3. South China Morning Post, https://www.scmp.com/video/china/2140299/chinese-self-driving-truck-start-tusimple-aidport-logistics
4. TuSimple, https://www.youtube.com/watch?v=teMXT-j6jns
5. YOUCAR, https://www.youtube.com/watch?v=R_bIfdqCWRk
6. 전자신문, http://www.etnews.com/20180310000033
7. 오토데일리, http://www.autodaily.co.kr/news/articleView.html?idxno=406715
8. 로봇신문, http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=14040
9. HMG저널-현대자동차그룹 뉴스 미디어(https://blog.hmgjournal.com)
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글: 신민성 / 물류연구본부 연구원
출처: 한국교통연구원 물류브리프