미국과 비교한 자율주행자동차의 개발 현황과 한국 개발규제체계의 개선 방향 -기술적 특성, 자동차안전기준, 규제기관, 도로시험주행을 중심으로
Current Status and Directional Improvement of Korea’s Regulatory Framework on Development of Automated Vehicles, Benchmarking the U.S. -Focusing on Technological Features, Motor Vehicle Safte, Regulating Agency, Test Drive on Public Roads
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초록
최근 미국에서는 사고 감소를 통한 안전성 향상을 목적으로 인간 운전자의 물리적 지배나 감시 없이도 운행할 수 있으며 때에 따라서는 인간 운전자를 운전에서 배제할 목적의 고수준의 자율주행자동차(이하 ‘HAVs’)를 바로 개발·시험하는 혁신적 접근법을 취하는 Google의 자회사인 Waymo 등 기술기업들의 주도로 자율주행자동차 개발이 급속히 진행되고 있다. 이에 비해 전통적 자동차 제조업체를 중심으로 진행되는 한국의 자율주행자동차 개발은 상대적으로 지지부진하다. 다양한 센서에 의해 수집된 시각정보를 바탕으로 머신러닝 인공지능이 운행하는 HAVs는 급속히 개발 중인 혁신기술로 불확정성을 가진데다가 관련 빅데이터가 쌓일수록 학습에 따라 그 예측능력이 향상되는 머신러닝 인공지능의 소프트웨어로서의 특성에 영향을 강하게 받는다. 따라서 전통적인 자동차와 같이 공중으로부터 분리된 시험시설과 규제기관이 설정한 구체적 자동차안전기준을 통해 개발하기 보다는 HAVs의 개발을 촉진하기 위해서는 개발자들의 자율성을 바탕으로 다양한 차량과 보행자가 존재하는 공공도로에서 시험주행을 통한 기술개발과 안전성 입증이 최선일 수 있다. 또한 그 과정에서는 전통적 자동차에서 중요한 구조와 기능과 같은 자동차안전기준의 설정만이 아니라 HAVs 관련 교통사고의 발생을 조사할 중립성과 전문성을 가진 조사기관의 역할, HAVs의 발전단계에 따라 탄력적으로 도로시험주행을 허가·감독할 수 있는 도로시험주행 제도와 함께 HAVs의 개발 시 관련 빅데이터의 제공, 소비자의 수용을 촉진하는 역할을 하는 승차공유 앱의 도입과 같은 관련 제도의 개선 역시 개발규제체계에서 중요한 축을 담당한다. 이 글은 미국 고속도로교통안전청을 중심으로 미국 연방정부가 자동차개발에 관해 연방자동차안전기준의 자기인증제를 바탕으로 HAVs에 개발에 관해 취하고 있는 자율적 규제체계와 상호 대비되는 도로시험주행 허가제도와 지향점을 가진 미시간주와 캘리포니아주의 경쟁을 중심으로 미국의 주 정부에서 자율주행자동차 개발규제체계 역할과 그에 따른 HAVs 개발에의 영향을 살펴보았다. 그리고 미국에서의 경험을 통해 상대적으로 경직적인 한국의 현재 자율주행자동차 개발규제체계가 시급히 개선해야 할 문제점을 제시해 보았다.
Abstract
Recently, in seeking to improve safety by reducing car accidents, the development of automated vehicles has progressed rapidly in the U.S. led by tech companies like Waymo, subsidiary of Google, which pursue an aggressive all-in approach to immediately develop and test highly automated vehicles (hereafter “HAVs”) capable of driving without a human’s physical control or monitoring. On the contrary, Korea’s development of automated vehicles led by traditional automakers is stagnant. HAVs, operated by Machine Learning Artificial Intelligence (hereafter “Machine Learning AI”) based on visual information collected by various sensors, is one of the rapidly developing innovative technologies. Not only does it embody uncertainty, but also considerably influenced by the software characteristics of Machine Learning AI in which predictability enhances by learning as more Big Data is accumulated. Therefore, unlike how traditional automobiles are manufactured (i.e., based on test facilities separated from the public and specific automobile safety standards established by regulatory bodies), the most optimal means to accelerate the development of HAVs is by technological development and safety verification through test drives on public roads where diverse vehicles pass by and pedestrians walk across whilst ensuring developer autonomy. Moreover, the pillars of the regulatory framework on the development of HAVs include the need to establish vehicle safety standards related to vehicle structure and function as well as policy implementations and improvements pertaining to (i) the role of agencies capable of neutrally and professionally investigating car accidents, (ii) the flexible granting of permission and monitoring of test drives depending on the development phase of HAVs, and (iii) the introduction of a sharing-ride app that provides Big Data related to the development of HAVs and promotes customer acceptance. This paper explores: (a) the regulatory framework on the development of HAVs in the U.S. led by the National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), which is based on the self-certification of the Federal Motor Vehicle Safety Standards (FMVSS); (b) the regulatory role of state governments regarding the development of automated vehicles, namely, Michigan and California on opposite sides as to the permission of test driving HAVs on public roads; and (c) the issues of the slow-paced establishment of the regulatory framework on automated vehicles in Korea benchmarking the U.S.
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