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광주 자율주행차 200대 실증…"엣지 케이스·안전·보험 시험대"
[이코노믹데일리] “자율주행 상용화의 관건은 기술 수준이 아니라, 예측하기 어려운 엣지 케이스를 얼마나 안전하게 처리할 수 있느냐에 있습니다. 이를 위해서는 실제 도로에서 대규모로 데이터를 축적하고 이를 학습·검증으로 반복 연결하는 구조를 구축하는 동시에, 사고 책임과 보험, 데이터 활용 규칙을 실증 단계부터 함께 작동시켜야 합니다.” 11일 정준호 더불어민주당 의원은 국회 의원회관에서 ‘AI 자율주행 실증도시, 기술을 넘어 서비스로’를 주제로 토론회를 열고, 정부와 유관기관, 업계 관계자들과 함께 광주 AI 자율주행 실증 서비스 구축과 안전 문제를 논의했다. 이번 행사는 카카오모빌리티가 공동 주최했으며, 임월시 국토교통부 자율주행정책과 과장, 김성진 광주미래차모빌리티진흥원장, 김수영 현대자동차그룹 모빌리티사업실 상무, 정상준 엔비디아코리아 솔루션 아키텍트 상무 등이 참석했다. 광주 AI 자율주행 실증 사업은 오는 10월부터 광주 전역에 자율주행차 약 200대를 단계적으로 투입해 여객·서비스 운행을 병행하는 방식으로 추진된다. 기존 특정 구간 중심의 실증과 달리, 실제 도심 도로에서 다수 차량을 동시에 운행하며 주행 데이터를 축적하고, 안전 관리와 사고 대응, 보험 적용 체계까지 함께 점검하는 상용화 전 단계 실증이다. 이날 발제를 맡은 최준원 서울대 교수는 자율주행 기술의 산업 동향을 짚고, 실증 단계를 상용화로 전환하기 위한 조건을 중심으로 발표했다. 최 교수는 “자율주행의 본질은 엣지 케이스 대응 능력”이라며 “정해진 환경에서의 데모 주행과 달리, 실제 도로에서는 예상하지 못한 상황이 반복적으로 발생한다”고 말했다. 그는 “이러한 상황을 규칙 기반으로 모두 처리하는 데는 한계가 있으며, 결국 실도로 주행 데이터를 축적하고 이를 AI 학습과 검증으로 반복 연결해야 한다”고 설명했다. 이어 “데이터와 모델 규모가 커질수록 성능이 개선되는 스케일의 법칙은 자율주행에서도 그대로 적용된다”며 “관건은 데이터를 얼마나 많이, 얼마나 다양한 환경에서 확보하느냐”라고 덧붙였다. 모빌리티 사업자 관점에서 발제에 나선 김건우 카카오모빌리티 미래플랫폼연구소장은 기술 이후 단계로 운영과 제도 문제를 짚었다. 김 소장은 “레벨4 단계에서는 운전자가 사라지는 만큼, 엣지 케이스 발생 시 이를 흡수하는 운영 체계가 필요하다”며 “원격 관제, 동적 라우팅, 현장 출동, 승객 커뮤니케이션이 함께 작동하지 않으면 대규모 상용 운행은 곧바로 서비스 리스크로 이어질 수 있다”고 말했다. 그는 사고 책임과 보험 문제도 함께 언급했다. 김 소장은 “자율주행에서는 사고 가능성을 전제로 한 논의를 피할 수 없다”며 “누가 책임을 지는지, 보험은 어떤 조건에서 작동하는지, 데이터는 어디까지 활용 가능한지를 실증 단계에서부터 점검해야 한다”고 말했다. 이어 “이 구조가 정리되지 않으면 기술 성능과 관계없이 상용 서비스로의 전환은 어렵다”고 했다. 토론자로 참석한 김수영 현대자동차그룹 상무는 완성차 업체 입장에서 안전과 시민 수용성을 핵심 변수로 꼽았다. 김 상무는 “실증이라는 이유로 안전 기준을 낮출 수는 없다”며 “자율주행은 기술 이전에 사회적 수용이 전제돼야 하고, 이를 위해 실증 단계에서도 상용 서비스 수준의 안전 관리가 필요하다”고 말했다. 정석원 엔비디아코리아 전무는 AI 학습 인프라 측면에서 “대규모 GPU 인프라뿐 아니라 생성형 AI 기반 시뮬레이션과 가상 데이터를 활용하면 엣지 케이스 학습 효율을 높일 수 있다”며 “광주처럼 다양한 도로 환경에서 실제 운행이 이뤄지는 조건은 학습과 검증을 병행하기에 의미가 있다”고 말했다. 좌장을 맡은 이동민 대한교통학회 수석부회장은 “광주 실증은 기술 시연을 넘어, 자율주행 서비스를 가능하게 하는 조건을 실제로 점검하는 과정”이라며 “이 경험이 다른 도시로 확산 가능한 구조로 남는지가 중요하다”고 말했다. 마지막으로 임월시 국토교통부 자율주행정책과 과장은 “자율주행 상용화를 논의하려면 기술 성능보다 먼저 안전이 실제로 검증돼야 한다”며 “사고 발생 시 책임 주체와 보험이 어떻게 작동하는지까지 함께 점검하지 않으면 자율주행 서비스는 성립할 수 없다”고 밝혔다. 이어 “자율주행은 사고가 발생하지 않는 기술이 아니라, 사고 발생 시 피해를 어떻게 관리하고 흡수할 수 있는지까지 포함해 평가해야 한다”며 “광주 실증은 차량 운행을 통해 안전 기준과 사고 대응 절차, 보험 적용 범위가 실제 환경에서 작동하는지를 동시에 검증하는 사업”이라고 설명했다. 또 “이 같은 안전·보험 검증 없이 자율주행 서비스 확대나 제도 정비를 논의하는 것은 현실적이지 않다”며 “광주에서 축적되는 실증 결과는 향후 자율주행 정책과 보험·책임 제도 설계의 기준으로 활용될 수밖에 없다”고 말했다.
2026-02-11 16:43:46
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JLR코리아 '뉴 디펜더' 부분 변경 출시, 포티투닷 SDV 개발자 채용 外
[이코노믹데일리] 재규어랜드로버(JLR)코리아가 다음 달 1일 '뉴 디펜더' 부분 변경 모델을 출시한다. 이번에 선보이는 모델은 고성능 모델인 뉴 디펜더 옥타(OCTA)를 비롯해 전 라인업에 새로운 헤드라이트 지오메트리를 적용했다. 실내에는 13.1인치 터치스크린을 탑재했다. 디펜더 최초로 뉴 디펜더 90·110 P400 X 트림에 '어댑티브 오프로드 크루즈 컨트롤' 기능을 추가해 험로 주행을 돕는다. 디펜더 옥타 모델은 전용 외장 컬러인 사르가소 블루와 텍스처드 그라파이트 디테일이 적용됐다. 또한 4.4L 트윈터보 V8 가솔린 엔진과 마일드 하이브리드 기술을 결합해 최대 출력 635PS와 최대 토크 76.5kg·m의 성능을 발휘한다. 정지 상태에서 시속 100km까지 단 4.0초만에 주파할 수 있다. 개별소비세 인하분 적용 가격은 뉴 디펜더는 1억1067만원, 뉴 디펜더 OCTA는 2억2867만원부터다. ◆ 현대차그룹 포티투닷, 자율주행 경력 개발자 50여명 채용 현대차그룹 글로벌 소프트웨어센터 포티투닷이 자율주행 기술 '아트리아 AI'를 고도화하기 위해 경력 개발자 50여명을 채용한다. 채용 직무는 10여개 분야로 머신러닝(ML) 플랫폼, 인공지능(AI), 피지컬 AI, 시각·언어·행동(VLA), 보안 등 자율주행 기술 전반이다. 최소 3년부터 최대 20년의 전문 경력을 보유한 개발자를 대상으로 한다. 단순 연구를 넘어 실제 자율주행 서비스 기술을 고도화하는 과정까지 경험할 수 있어 석·박사 과정 연구원 경력의 입사자들은 연구 실증과 커리어 확장을 동시에 도모할 수 있다고 포티투닷은 강조했다. 현재 포티투닷에는 총 800여명의 임직원이 한국, 미국, 폴란드 등에서 근무하고 있고 그중 70%가량이 개발 직군이다. ◆ 메르세데스 벤츠, '제13회 기브앤 레이스' 참가자 모집 메르세데스-벤츠 사회공헌위원회가 오는 4월 5일 부산에서 개최되는 기부 문화 확산 달리기 행사 '제13회 기브앤 레이스'의 참가자 모집을 시작한다. 스페셜 기부자를 위한 얼리버드 접수는 26일 오전 10시부터 선착순 100명 규모로 진행되며, 2월 2일 오전 10시부터는 일반 접수가 시작된다. 총 2만명을 선착순 모집하며 부산 벡스코와 광안리 해수욕장 일대를 중심으로 진행된다. 참가자는 10km와 8km 코스 중 선택해 신청할 수 있으며, 두 코스 모두 벡스코 야외광장에서 출발해 광안대교를 지나 광안리 해수욕장으로 이어진다. 기브앤 레이스 기본 참가비 5만원과 추가 기부금 전액은 사회적 돌봄이 필요한 유소년을 대상으로 아동보호전문기관 신규 설치 및 스포츠 유망주 장학사업 등을 위해 기부된다. 참가자 전원에게는 이번 대회 공식 파트너사인 컬럼비아의 기능성 티셔츠, 백팩, 러닝 벨트, 헤어밴드 등 기념품이 배번호와 함께 사전 배송된다.
2026-01-26 10:39:08
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자동차 넘어 기술 기업으로…현대차그룹 '자율주행·로봇 실증' 본격화
[이코노믹데일리] 현대자동차그룹이 올해를 기점으로 자동차 제조 중심의 사업 구조에서 기술 기반 산업군으로 영역을 확장한다. 완전자율주행이나 로봇 양산을 조기에 전면에 내세우기보다, 실제 차량과 제조 현장에서 기술을 검증하고 데이터를 축적하는 데 역량을 집중하는 전략이다. 자율주행 SDV 페이스카와 휴머노이드 로봇 실증은 현대차그룹이 그리고 있는 차세대 성장 곡선의 방향을 가늠할 분기점이 될 전망이다. ◆ SDV 페이스카로 방향 튼 자율주행 전략 현대차그룹은 자율주행 경쟁의 초점을 단순한 기술 시연에서 대규모 적용을 위한 '기반 구축'으로 옮기고 있다. 올해 하반기 투입을 예고한 SDV(소프트웨어 정의 차량) 페이스카는 판매를 전제로 한 신차가 아니라, 자율주행과 차량 소프트웨어 체계를 실제 도로 환경에서 검증하기 위한 실증 플랫폼에 가깝다. 외형이나 차급의 변화보다 차량이 구동하는 방식 자체를 혁신하는 데 초점이 맞췄다. SDV 페이스카는 고성능 차량용 컴퓨팅 시스템과 통합 전자·전기 아키텍처를 기반으로 설계된다. 기존처럼 기능별 제어기가 분산돼 작동하는 구조가 아니라, 차량 전반을 소프트웨어로 통합 관리하는 방식이다. 이 플랫폼 위에서 차로 유지와 고속도로 주행 보조, 차로 변경 보조 등 레벨 2+ 수준의 자율주행 기능이 구현된다. 비록 운전자의 개입을 전제로 한 주행 보조 단계지만 핵심은 기능 그 자체보다 이를 지속적으로 업데이트하고 개선할 수 있는 '유연한 구조'를 갖추는 데 있다. 현대차그룹이 SDV 페이스카를 통해 확보하려는 것은 완성된 자율주행 결과물이 아니라 '대규모 실차 데이터'다. 다양한 도로 환경과 교통 상황에서 축적되는 주행 데이터는 자율주행 알고리즘 고도화와 차량 운영체계(OS) 안정성 검증의 핵심 자산이 된다. 이 같은 접근은 자율주행 경쟁의 패러다임이 변화하고 있다는 점과 맞닿아 있다. 과거에는 레벨 상향이나 특정 기능의 구현이 기술 경쟁의 핵심이었다면 최근에는 실제 주행 환경에서 얼마나 방대한 데이터를 안정적으로 축적하고 이를 반복 학습(Deep Learning)할 수 있는지가 경쟁력을 좌우하는 요소로 떠올랐기 때문이다. 그룹은 SDV 페이스카를 통한 실증을 거쳐 오는 2027년 말 이후 양산차를 중심으로 레벨 2+ 자율주행 기술 적용 범위를 단계적으로 확대한다는 구상이다. 특정 차급이나 일부 모델에 한정하기보다 플랫폼을 공유하는 차량 전반으로 기술을 확산하는 구조를 염두에 두고 있다. ◆ 로보틱스도 실증부터… 현장 적용 전 단계에 역량 집중 로보틱스 분야에서도 현대차그룹의 전략은 '실증'에 방점이 찍혀 있다. 그룹은 CES 2026 미디어데이에서 보스턴 다이내믹스의 차세대 전동식 휴머노이드 로봇 '아틀라스(Atlas)'의 실물을 공개하고 제조 현장 적용을 고려한 로봇 전략을 제시할 계획이다. 이는 단순한 기술 쇼케이스를 넘어 실제 생산 환경과 유사한 조건에서 로봇의 실질적인 활용 가능성을 검증하는 단계다. 현대차그룹은 로봇을 별도의 미래 사업으로 분리하기보다 제조 경쟁력을 끌어올리는 핵심 기술 요소로 접근하고 있다. 반복 작업 보조와 작업자 안전 강화, 공정 효율 개선 등 현실적인 역할부터 단계적으로 적용 가능성을 점검하는 방식이다. 이는 로봇이 단기간에 생산 주체를 완전히 대체할 것이라는 급진적인 접근과는 거리가 있다. 반면 로봇 전략은 '소프트웨어 정의 공장(SDF, Software Defined Factory)' 구상과도 긴밀히 맞물린다. SDF는 설비와 로봇, 물류, 인력을 하나의 운영 시스템으로 통합 관리하는 개념이다. 공정을 물리적 설비 중심이 아니라 소프트웨어 중심으로 재구성함으로써 생산량 조정이나 공정 변경의 유연성을 극대화하겠다는 구상이다. 로봇은 이 시스템 안에서 필요에 따라 투입되고 역할을 부여받는 핵심 구성 요소로 기능한다. 현재 현대모비스 등 주요 부품 계열사를 중심으로 액추에이터, 센서, 제어 기술 개발이 병행됨에 따른 것으로 풀이된다. 자율주행과 로보틱스를 관통하는 현대차그룹의 공통 전략은 신기술을 조기에 출시하기보다, 실제 현장에서의 작동 여부를 철저히 검증하고 이를 반복 적용할 수 있는 '표준화된 구조'를 만드는 데 투자 방향을 맞추고 있다. 이는 자동차 판매 중심의 전통적인 성장 모델에서 벗어나 소프트웨어와 데이터, 자동화 기술을 축으로 한 새로운 수익 구조를 준비하는 과정으로 해석된다. 현대차그룹 관계자는 "신뢰성을 최우선으로 하는 데이터 기반 생산 체계를 토대로 AI 로보틱스, 부품, 물류, 소프트웨어 등 밸류체인 전반을 통합 관리할 것"이라며 "로봇 개발부터 학습, 운영까지 아우르는 종합 솔루션 제공자(Total Solution Provider)로 자리매김할 계획"이라고 말했다.
2026-01-01 08:08:00
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