불과 몇 년 전만 해도, 자율주행차는 아주 먼 미래에서나 볼 수 있을 것으로 생각되는 것이었다. 그러나 최근 자율주행기술은 놀라운 속도로 발전했고, 현재 낮은 단계의 자율주행 기술은 우리 일상에서 심심치 않게 볼 수 있을 정도다.

이러한 자율주행 기술의 눈부신 성장은 사람들에게 운전자가 필요 없는 완전 자율주행차의 상용화에 대한 기대감을 불어넣었다. 그렇지만 이와 함께, 자율주행 기술의 안전성 문제를 우려하는 목소리 역시 점점 높아지게 됐고, 이새로운 기술에 대해 검증하고 테스트하는 방법에 대한 관심 또한 높아졌다.

자율주행 관련 분야 종사자가 아니라면, 자율주행차 테스트라는 말을 들었을 때, 실제 도로에서 자율주행차의 움직임을 시험하는 상황을 상상하기 쉬울 것이다.

하지만 실도로 테스트만으로는 자율주행차 상용화 시 발생할 수 있는 다양한 돌발상황과 기상조건을 충분히 검증하는 것은 불가능하다. 감당할 수 없는 천문학적인 비용과 시간이 소요되며, 동일한 조건으로 반복적인 테스트를 수행할 수 없어 확률적 신뢰성을 확보할 수 없기 때문이다.

그래서 자율주행차의 안전성과 신뢰성을 검증하기 위해,시뮬레이션 테스트가 꼭 필요하다. 자율주행 기술이 상용화되기 전 반드시 가상 환경 테스트를 거치도록 국제 표준까지 마련돼 있을 만큼 시뮬레이션 테스트는 필수다.

성남시가 자율주행 산업의 활성화를 위해, 자율주행 시뮬레이션 플랫폼 샤크(SHARK)를 관내 연구․개발 기업 및 기관에 지원한 것도, 자율주행 기술 발전에 시뮬레이션 테스트가 중요하다는 것을 깊이 공감하고 있었기 때문이다.

물론 판교 자율주행 실증단지, 성남수질복원센터 등 여러자율주행 시범운행지구 및 시험장 등에서 진행할 수 있는 실도로 테스트 또한 완전히 배제돼야 하는 것은 아니다.

자율주행차의 최종 검증 단계에서 VILS(Vehicle-in-the-Loop Simulation)의 필요성이 대두되는데, 이는 실도로에서 시험 주행하는 자율주행차에 가상으로 구현된 테스트 시나리오를 전달하는 방식이다. 실제로는 존재하지 않는 차량, 보행자 등을 실도로 위에 있는 차량이 인식하도록하는 것으로, 혼합 현실(Mixed Reality) 기술의 한 분야라고 할 수 있다.

VILS가 실제 자율주행차가 가상 환경을 실제 환경처럼 인식하는 것이라면, 반대로 가상 환경 안의 자율주행차가 실도로 환경을 인식하는 것도 가능하지 않을까 하는 생각도 해볼 수 있을 것이다.

C-ITS(Cooperative-Intelligent Transport Systems)를 연계해 관제 센터에서 수집한 데이터를 활용할 수 있다면충분히 가능한 이야기다. 정밀지도(HD map) 데이터 등을 기반으로 기 구축된 시뮬레이션 환경 안에서 테스트를 진행하며, Open API를 이용해 그 도로의 실제 교통 상황을시뮬레이션에 바로 반영하는 것이다.

이것은 관제 센터 데이터를 이용해야 하기 때문에, VILS처럼 독자적으로 기술을 개발하는 것은 어려운 부분이 있지만, 요즘 흔히 말하는 메타버스라는 개념에 굉장히 가까운 기술로, 민관 협력이 잘 이뤄진다면 자율주행 분야 발전에 큰 역할을 할 수 있을 것이라고 본다.

이렇게 자율주행 기술과 이에 대한 검증 기술이 발맞춰 발전해나가고 있지만, 아직 완전 자율주행차의 상용화까지 넘어야 하는 산은 여전히 많다. 그러나 민간 부문에서는 지속적인 기술 혁신을, 공공 부문에서는 공공 데이터 제공과 제도적 뒷받침을 하며 합심한다면, 믿고 탈 수 있는 완전 자율주행차의 상용화는 어느새 우리 곁에 다가와 있을 것이다.