/중앙뉴스/이형근 기자/ 아침 7시에 일어난 나는 재빨리 씻고 출근길을 서두른다. 차는 부품 마모 경고로 재빨리 수리센터로 전화했다. 운영체제 업그레이드를 해서 다행이다.

결국 나는 전철역을 향해 걸어갔다. 전철은 늘 만원이다. 열차는 항상 빠르고 안전하게 회사까지 데려다 준다. 열차 속도는 시속 90km. 어릴적에는 40km가 고작이었다는 것에 비교하면 엄청나게 빨라진 것이다. 늦지 않게 도착한 회사. 빈자리를 찾아 내 사번을 입력하고 업무를 시작한다. 

▲ 김현미 국토교통부 장관이 자율주행차 시험운행장인 'K-city'에서 차량에 시승하고 있다. (사진=연합)

▲ 남의 이야기 아닌 ‘4차산업혁명’ 점점 생활 속으로

4차산업혁명은 많은 부문에서 변화를 예고하고 있다. 생활속에서 4차산업 혁명은 남의 이야기라고 넘어가기 쉽지만 통장없는 은행, 인터넷 은행 등을 우리는 만나고 있다.

편하다고 생각하는 사물인터넷도 4차 산업혁명의 산물이다. 다만 이 산물은 연결되지 않고 산발적으로 흩어져 있어 쉽게 느끼지 못할 뿐이다. 도시도 마찬가지다. 도시는 ICT와 사물인터넷 등의 발달로 점점 빠르게 첨단화 되가고 있다.

‘스마트 시티’라고 불리는 시스템은 도시의 개별 요소를 첨단 기술로 하나로 묶어 고도화 시킨 시스템이다. 이곳에서는 각종 시스템이 첨단으로 작용하며 현재 우리나라는 개발을 추진하고 있고 해외 진출도 서두르고 있다. 

교통은 인구가 밀집하면서 해결해야 할 과제다. 좀더 빠르고 정확한 시간에 목적지로 도착하게 하는 것이 도시 교통의 핵심이다. 과거 교통은 인간이 운전에 책임을 져야 했다. 하지만 이제 시작되는 자율주행차나 통신기반열차제어시스템(CBTC)을 비롯한 열차제어 시스템은 운전자나 기관사의 에러를 최소화 하고 센서로 차간 거리를 측정해 운행하는 것이다.

▲ LG이노텍이 커넥티드카와 자율주행차용 2세대 V2X 칩을 개발해 선보였다. 앞으로 차량에 장착해 관련 부품 경량화에 큰 역할을 할 것으로 기대된다. (사진=연합)

▲ 인공지능, 단순한 대행자에서 의사결정이 가능하게 

철도노선에서 이 시스템이 최적화되기 위해 필요한 것이 빅데이터를 이용한 운전 관제다. 빅데이터와 딥러닝 시스템을 도입해 각종 장애 가능성을 진단하는 것이다. 이 시스템은 차량이 장애 발생 가능성을 갖고 있는지에 대해 점검하는 것으로 한 마디로 사후 서비스에서 사전 서비스로 축을 옮겨가는 것이다. 

현재 인공지능은 단순한 인간의 대행자가 아니라 의사결정까지 대행으로 한 발짝 옮겨가고 있다. 국내에서 개발중인 딥러닝 시스템은 실시간 철도안전 의사결정 시스템내 빅데이터 기반 위험예측 기술을 개발하고 있다.

차량 역시 마찬가지다. 현재 국토교통부와 산업통상자원부는 민간기업과 함께 자율주행차량 개발을 추진하고 있다. 이 차량은 1단계부터 단계별로 추진한다. 최종 단계에서 완전한 무인운전까지 가지만 현재는 인간이 주로 운전해야 하는 시스템에 약간의 무인운전 기술을 적용했다. 

한국 과학기술대학(KAIST) 여화수 교수는 “현재 수도권 도로교통망은 알파고로도 쉽게 풀어가기 힘들다”면서 “신호등을 조정해 교통망에 유연성을 높이는 수준까지 가능하다”고 답변했다. 

따라서 딥러닝 기술로 교통 데이터를 축적하면 최소한 안전 분야에 대해 의사결정을 할 수 있을 것으로 보고 개발에 매달리고 있다. 

현재는 안전을 위한 위험요소의 사전 예측수준이지만 앞으로 필요에 따라 각종 분야로 번져나갈 것으로 예상된다. 

앞으로 인공지능은 좀더 넓은 영역에 진출 한다. 지난 6월 발생한 관제 장애때도 좀더 개선된 시스템에 대한 요구는 있었다. 하지만 인공지능이 투입되는 것에 대해선 당시 보수적이었다.

업계는 “관제장비 시장은 신호장비보다 더 작다”면서 “시장이 작다 보니 매달리는 기업이 적어 어려운 부분이 있다”고 설명했다. 또한 다른 업계 관계자는 “만약 인공지능 열차 관제장비의 경우 개발하면 관련 인증을 받아야 하는데, 이것에 대한 국제 표준이 확립되지 않았다”고 지적했다. 

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