자율 주행 및 인공지능
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카메라는 왜 운전석의 운전자를 지켜볼까요?
카메라들이 핸들에 앉은 운전자를 지켜보고 있습니다. 오늘날의 반자율 시스템은 아직 도로를 스스로 안전하게 읽을 수 없기 때문입니다. 운전자 모니터링 시스템(DMS)은 실내에 설치된 적외선 카메라와 인공지능 알고리즘으로 눈 움직임, 깜빡임 빈도, 머리 자세, 얼굴 표정을 분석해 운전자가 깨어 있고 주의를 기울이고 있는지를 지속적으로 평가합니다. 레벨 2 및 레벨 3 시스템에서 차량의 가장 약한 고리는 바로 사람이며, 시스템은 이 고리를 반드시 감…
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자율주행차는 해킹당할 수 있을까? 커넥티드 주행의 사이버 리스크
네, 연결된 자율주행차는 해킹될 수 있습니다 - 하지만 공포영화처럼 모든 차량이 언제든 탈취될 수 있는 상태는 아닙니다. 실제 상황은 다음과 같습니다: 인터넷에 연결된 모든 차량은 공격 표면을 가지고 있으며, 보안 연구들은 차량 시스템과 센서를 겨냥한 구체적인 공격 경로들을 밝혀냈습니다. 패닉은 없지만, 심각성은 있습니다. 핵심 요약 2015년 Jeep 해킹 사건은 자동차 사이버 보안의 전환점으로 평가받습니다 약 60달러짜리 장치로 LiDA…
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자율주행 규제에서 미국과 유럽은 왜 갈라지는가?
미국과 유럽의 자율주행 규제에서 입장이 갈라진 근본적인 이유는 양측이 서로 정반대의 철학을 따르기 때문입니다. 미국은 시장을 먼저 열고 주(state)별로 달라지는 유연한 규칙으로 나아가는 반면, 유럽은 차량을 먼저 중앙 집중식 형식승인 절차에 통과시킨 뒤 규칙 기반 체계에 맞춥니다. 이러한 차이는 어떤 시스템이 도로에 나올 수 있는지, Mercedes Drive Pilot이 왜 독일에만 머물러 있는지, 그리고 Waymo의 로보택시가 두 대륙에…
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자율주행차는 왜 눈과 비 앞에서 '시력'을 잃을까요?
자율주행차는 눈, 안개, 폭우 속에서 실명할 수 있습니다. 라이다, 레이더, 카메라 센서가 이런 조건에서 감지 성능을 크게 잃고, 인공지능은 어떤 데이터를 신뢰해야 할지 알 수 없기 때문입니다. 그래서 로보택시 기업들은 서비스를 중단하고, 제조사들도 시스템을 작동 중지시킵니다. 그렇다면 "어떤 조건에서도 주행한다"는 약속은 왜 여전히 약속으로만 남아 있을까요? 함께 살펴보겠습니다. 핵심 요약 폭우나 폭설에서 라이다 감지 성능은 50% 이상 떨…
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자율 주행에 월 구독료를 내는 것이 합리적일까?
짧은 답: 오늘의 가격 기준으로 대부분의 운전자에게는 그렇다. 하지만 매달 내는 건 아니다. 테슬라의 Full Self-Driving 구독은 월 99달러인데 이름과 달리 완전 자율주행이 아니고, 메르세데스의 Drive Pilot은 실제 레벨 3이지만 거의 어떤 조건에서도 작동하지 않으며, 로보택시는 구독이 아니라 운행당 요금을 받는다. 즉, 돈 값을 하는지는 하루에 몇 킬로미터를 어떤 조건에서 운전하느냐에 달려 있다. 이제 이 세 가지 시스템을…
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자율주행차는 어떻게 운전을 배울까? 시뮬레이션의 그림자 학교
자율주행차는 실제 도로가 아닌 대부분 시뮬레이션 속에서 운전을 배웁니다: 수십억 킬로미터에 달하는 가상 세계에서 수백만 번 시행착오를 거치는 인공지능이 실제 도로 데이터와 결합되면 일상 교통에서 의사결정을 배우게 됩니다. 하지만 가상 세계에서 빛나는 운전자가 실제 아스팔트에서 같은 성능을 보여주지는 않는다는 사실을 아는 것도 배우는 것만큼 중요합니다. 바로 그 흥미로운 긴장감에 대한 전체 이야기입니다. 핵심 포인트 인간 수준의 안전성 입증을 …
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자율주행이 2015년 이후 계속 미뤄온 약속들
2015년 이후 자율주행을 위해 발표된 완전 자율주행 및 로보택시 일자들은 체계적으로 연기되었습니다; 오늘날 도로에서는 Level 2 운전자 보조 시스템이 보편화되었지만, 진정한 완전 자율주행은 극히 제한된 조건과 지역에서만 서비스를 제공하고 있습니다. 이 글에서는 과거의 약속과 오늘날의 현실을 나란히 놓고 비교하며, 두 자 사이의 격차가 정확히 어디서, 왜 벌어졌는지 살펴봅니다. 주요 내용 2016년 이후 완전 자율주행을 위해 발표된 모든…
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자율주행차는 정말 안전할까? 사고 데이터가 말해주는 것은?
답변이 명확하기를 바랄까? Waymo 같은 무인 로보택시에 대한 독립적인 증거는 실제로 긍정적입니다: 주행 마일당 인간 운전자보다 눈에 띄게 적은 사고를 냅니다. 하지만 이 결과가 아직 모든 자율주행차에 적용되는 것은 아닙니다 - 데이터가 어떻게 수집되었는지, 무엇이 "사고"로 간주되는지, 그리고 기업들이 수치를 어떻게 제시하는지가 "인간보다 더 안전하다"는 주장이 완전히 타당해 보이는 조건을 결정합니다. 즉, 이 질문에 대한 답은 단순한 "예…
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자율주행 시스템은 어떻게 도로에 진입할까?
자율주행 시스템은 제조사의 광고에서 아무리 인상적으로 보여도, 실제로 도로에 나갈 수 있는 것은 인증기관이 합법적으로 승인했을 때뿐입니다. 즉, 핵심은 시스템의 기술적 능력이 아니라 공식 형식승인 이 결정적이라는 점입니다. 이 페이지에서는 차량이 '합법적으로 자율주행'으로 인정받기까지의 기술적, 행정적 절차를 Mercedes DRIVE PILOT 사례에서 NHTSA의 접근 방식, UNECE 규정에서 운전설계영역 개념까지 하나씩 살펴보겠습니다. …
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차 안의 인공지능은 당신을 정말 이해하고 있을까요?
차량용 AI 비서들은 오늘날 실제로 자연어를 이해하고, 경로를 계획하고, 당신을 알아볼 수 있습니다. 하지만 에어컨부터 내비게이션까지 모든 것을 제어하겠다는 약속의 대부분은 아직도 약속으로만 남아 있습니다. Mercedes의 MBUX와 BMW 진영은 구체적인 조치를 취했지만, Tesla에서는 챗봇과 차량 제어 사이의 간격이 여전히 드러납니다.주요 내용 Mercedes는 MBUX에 2025년 1월 13일 Google Cloud 기반 대화형 검색…
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로보택시를 타보면 어떨까? 실제 경험과 안전
로봇택시란 완전히 무인인 차량에 앱을 통해 탑승한다는 뜻으로, 오늘날 미국의 수십 개 도시와 중국에서 실제로 이용할 수 있습니다. 짧은 답은 이렇습니다: 서비스는 실재하고, 승객은 실제로 탑승하며 만족하고 있습니다 - 하지만 안전 데이터는 회사들이 말하는 것만큼 낙관적이지 않고, 운행 지역은 여전히 제한적이며, 시스템이 다운되면 차량에 갇힐 수도 있습니다. 약속과 일상적 현실 사이의 그 얇은 경계선입니다.주요 하이라이트 Waymo는 200만 …
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웨이모는 도시에서 혼자 다니는데 테슬라는 왜 아직도 운전자가 필요할까?
Waymo와 Tesla는 자율주행에 완전히 상반된 두 가지 길로 진입하고 있습니다: Waymo는 라이다로 매핑된 지리적으로 제한된 지역에서 무인 로보택시 서비스를 운영하는 레벨 4 시스템이고, Tesla는 카메라만으로 작동하며 운전자가 언제든 개입할 준비가 되어 있어야 하는 레벨 2 Full Self-Driving (Supervised) 시스템을 수백만 대의 차량에 배포하는 소프트웨어 전략입니다. 한쪽은 좁은 지역에서 매우 안전하고, 다른 쪽은…
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