- 넥스트 실리콘밸리로 떠오른 캐나다 메이플밸리-

- 변화하는 자동차 시장에 맞추어 관련 기업의 능동적 대처 필요-

□ 인공지능과 4차산업

  ◦ 증기기관, 전기, 컴퓨터 등 새로운 사물의 등장으로 산업 생산량에 혁신적 변화가 생겼던 지난 산업혁명들과 달리 4차 산업은 사물 자체가 지능을 가짐으로써 시작된다.

    - 사물의 지능은 축적된 데이터를 기반으로해 데이터를 활용하는 알고리즘을 통해 인간의 통제를 벗어나 자동화 및 무인화가 가능해졌다.

    - 사물이 지능을 갖게 됨에 따라 인간과 인간을 넘어 인간과 기계, 전통 제조업들과 기술들 사이에 융복합돼 초연결성의 사회로 발전하고 있다.

  ◦ 인공지능이 접목된 4차산업의 대표적인 예로는 5G, 가상현실, 사물 인터넷(IoT), 인공지능, 공유 경제, 무인자율주행 자동차, AI비서등이 있다.

□ 상상이 현실로, 무인자율주행 자동차

  ◦ 그중에서도 무인자율주행 자동차는 4차 산업혁명의 핵심 분야로 주목을 받으며, 2000년대 초부터 기술 개발이 본격화돼 각 국에서 치열한 시장 선점경쟁을 벌이고 있는 분야이다.

  ◦ 알리드 마켓 리서치(Allied Market Research)는 세계 무인자율주행 자동차 시장 규모가 2019년 US$ 542억3000만에서 2026년 US$ 5566억7000만으로 약 10배 이상 급성장할 것으로 예상하고 있다.

    - 글로벌 마켓 리서치 기관인 아이디테크엑스(IDTechEx)는 2040년까지 전 세계 무인자율주행 자동차 시장이 약 US$ 2조5000억에 육박할 것으로 전망했다.

세계 무인자율주행 자동차 시장 규모

(단위: US$ 십억)

자료: 알리드 마켓 리서치(Allied Market Research)

  ◦ 자율주행기술은 무인자율주행 기술과 제조의 결합이라는 초연결성의 특징을 가지고 있어 기성 자동차 제조 업계에 새로운 혁신의 바람을 일으키고 있다.

    - 전통적 자동차 제조 기업 중 무인자율주행산업의 선두적인 기업으로 평가 받는 GM은 올해 5단계 수준의 완전한 자율주행이 가능한 크루즈 오리진(Origin)을 공개했으며, 포드(Ford)사는 2021년에 무인 자율주행자동차를 선보이겠다고 밝힌바 있다.

    - 구글의 웨이모(Waymo)는 이미 2017년부터 4단계 자율주행 자동차를 시범적으로 운행하고 있다.

    - 이에 따라 향후 자율주행산업에서 신흥 데이터 기반 기업과 기존 제조 기업 간 경쟁 및 협업을 통한 시장 선점 경쟁이 더욱 심화될 전망이다.

      · 현재 무인자율주행 자동차 기술 상용화 도달 단계로 2단계 기술(고속도로 주행보조(HAD 등)은 이미 대표 자동차 기업들에서 옵션으로 제공 중이며, 3단계(conditional Automation, 시스템이 대부분의 운행 주관), 4단계(High Automation, 일정 상황에 한해 운전자가 보조적 역할 수행), 5단계(Full Automation, 완전자율주행)이다.

실현된 무인자율주행 자동차 예시

  자료: 웨이모(Waymo), 크루즈(Cruise) 웹사이트

□ 무인자율주행 자동차 상용화의 실마리, 딥러닝에서 찾다.

  ◦ 완전한 자율주행이 가능하기 위해선 제어 돼야하는 변수들이 너무나 많았다.

    - 고속도로 환경과 달리 일반 도로에는 사물, 보행자에 의한 무수한 불규칙성이 존재했고 이는 운전자로 하여금 자율주행기술의 상황대처능력과 안전성에 대한 근본적 의심을 불러일으켰다.

    - 기계의 판단 오류를 줄이고 도로 위 변수들을 명확히 분별하는 과정이 무인자율주행 기술의 난제로 떠오르면서 패턴, 통계, 물체인식, 신경망 학습등과 같은 기계학습 알고리즘들을 통한 문제해결을 위한 경쟁이 시작됐다.  

  ◦ 2006년 캐나다 토론토 대학교의 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수는 더욱 정교한 정보 분석이 가능한 심층 신경망 기술인 딥러닝(Deep Learning)이라는 새로운 방법론을 제시했다.

    - 딥 러닝의 모태는 1943년 워렌 맥컬록(Warren McCulloch)가 고안한 인공 신경망(Artificia neural network)으로 생물체가 특정 상황(입력값)에 상응하는 행동 및 결과(출력값)에 따라 추후 같은 상황에서 그 행동을 억제 혹은 강화하는 인류 진화의 메커니즘을 기계학습에 적용한 이론이다.

    - 초기 수학적 가설로만 제안됐던 인공 신경망 기술은 1958년 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)의 퍼셉트론(Perceptron) 실험을 통해 현실 구현 가능성이 구체화됐으며, 2006년 제프리 힌튼 교수의 심층 신뢰 신경망(DBN, Deep Belief Network) 알고리즘을 통해 기계 정교화됐다.

퍼셉트론 알고리즘

자료: 엘스비어(Elsevier) 학술지

심층 신뢰 신경망(DNN) 모델

자료: 엘스비어(Elsevier) 학술지

  ◦ 이에 따라 딥러닝 기술은 도로 위 더 다양한 변수들을 학습하고 인지가 필요했던 자율주행기술 분야에 특히 활기를 불어넣었다.

  ◦ 딥러닝이라는 혁신적인 알고리즘의 개발은 캐나다 자연과학 및 공학연구위원회(NSERC,Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada)와 캐나다 고등연구재단(CIFAR, Canadian Institute for Advanced Research) 등을 통한 15년간의 캐나다 정부의 지속적인 연구개발 지원의 산물로 여겨진다.

    - 캐나다는 2000년대 초반 전 세계적으로 인공지능 연구를 위한 투자자금이 위축된 상황에서도 지속적인 후원과 투자를 이어갔고 이는 오늘날 캐나다가 실리콘밸리를 누르고 인공지능의 거점으로 떠오른 발판이 됐다.

□ 연구기관과 정부의 긴밀한 2인 3각 협력체제의 산물, 메이플밸리*

    주:* 캐나다 국기의 상징인 단풍잎(Maple)과 실리콘밸리(Valley)의 합성어

  ◦ 캐나다가 무인자율주행을 넘어 인공지능의 중심으로 주목받게 된 것은 기초과학 분야의 축적된 지식과 정부의 지원에 배경이 있다.

    - 캐나다는 무인자율주행 자동차의 기술개발에 필수적인 데이터 수집을 위해 관련 제도를 정비하고 국가차원에서 원조를 제공하고 있다.

  ◦ 캐나다 정부는 국가차원에서 인공지능 사업을 신규 주력 산업으로 육성시키고자 적극적으로 노력하고 있다.

    - 연방정부는 2017년 범 국가 차원의 인공지능 전략(Pan-Canadian AI Strategy)을 출범하고 캐나다 주요 3대 도시인 몬트리올, 토론토, 앨버타등에 인공지능 연구소를 설립했으며 인공지능 산업 육성정책으로 캐나다 전역에 위치한 주요 인공지능 연구소에 2017년부터 2022년까지 약 5년 동안 C$ 1억2500만 투자를 발표했다.

    - 더불어 해외인재를 적극적으로 유치하기 위해 ‘Global Talent Stream’이라는 프로그램을 통해 간소화된 취업비자 발급하고 있다. 

  ◦ 이와 같은 정부의 전폭적인 지원 아래 캐나다는 인공지능 및 첨단 사업에 이상적인 무대로 떠올랐으며, 이는 캐나다를 세계에서 성인 인구당 스타트업 활동이 비율이 가장 높은 국가로 올려놓았다.

    - 2020년의 캐나다는 이제 천연자원을 넘어 연구 인프라 및 첨단 지식 자원이 축적된 제2의 자원의 땅으로 거듭나고 있다.

  ◦ 이러한 장점으로 구글, 우버 등 글로벌 기업들은 무인자율주행 자동차 실현을 위해 캐나다로 모이고 있다.

    - 구글의 지주회사인 알파벳(Alphabet)의 자회사 사이드워크 랩스(Sidewalk Labs)는 토론토 워터프런트 지역에 스마트 시티 건설로 자율주행 택시를 운영해 무인자율주행에 필요한 유의미한 데이터를 수집할 예정이다.

    - 우버는 토론토 대학교 및 캐나다 정부의 산하기관인 벡터 인공지능 연구소와 협업 체계를 구축해왔으며, 2018년도부터는 토론토의 자사 연구소 ATG에 약 C$ 2억 규모를 집중투자하고 해당 연구소를 자율주행기술의 핵심 기관으로 육성할 계획을 발표하기도 했다.

□ 전망 및 시사점

  ◦ 무인자율주행 기술은 앞으로 크게 성장할 사업으로 예견되며, 전통적으로 완성차 기업이 주도하던 자동차 시장의 생태계 변화는 불가피할 것으로 보인다.

  ◦ 미래 자동차로 분류되는 전기 자동차 및 무인자율주행자동차는 현재 보급화된 자동차보다 현저하게 필요 부품 수가 줄어듦에 따라 향후 자동차 부품 수요 또한 줄어들 것으로 예상된다.

    - 따라서 국내 부품기업들은 내연기관 중심의 부품에서 자율주행기술에 필요하게 될 새로운 제품 및 신기술 개발 등의 변화를 모색할 필요가 있다.

  ◦ 앞으로 다가올 미래 자동차는 개인 소유의 개념보다 필요할 때 찾아 쓰는 공유의 개념으로 변화될 가능성이 높다.

    - 컨텍스트 로보틱스(Contextual Robotics Institute)의 연구소장인 로봇 공학자 헨릭 크리스텐슨(Henrik Christensen)은 무인자율주행기술이 상용화된다면 대중교통 이용 시 면허증이 필요하지 않듯 미래에는 운전 면허증이 필요 없어질 가능성을 언급하며 장기적으로 전통적 완성차 기업들의 저성장을 예고했다.

    - 다국적 기업 회계 및 컨설팅 자문회사인 케이피엠지(KPMG)에 따르면 차량 공유 시장은 오는 2025년까지 약 US$ 2000억, 2040년까지는 약 US$ 3조대 규모로 크게 성장할 것이라고 예측했다.

  ◦ 한편 업계 관계자는 무인자율주행 자동차가 사물 인터넷(IoT)과 5G등 4차 산업의 발전을 통해 가장 큰 시너지 효과를 받을 기술 분야라고 언급했다.

    - 무인자율주행 자동차는 단 하나의 독립적인 산업이 아닌 4차 산업의 유기적 복합체로 여겨지며, 앞으로 관련 기업들의 상호보완적 협력 관계가 필수적일 것으로 예상된다.

  ◦ 2018년 케이피엠지(KPMG)에서 발표한 세계 무인자율자동차 준비지수에 따르면 캐나다는 7위, 한국은 10위에 각각 순위가 올랐다.

    - 캐나다는 총 4개의 평가 항목 중 3개의 항목인 무인자율주행 자동차 구현을 위한 정책 및 제도, 기술 및 혁신, 소비자 수용도 부문에서 한국보다 높은 순위에 위치해있다.

    - 캐나다 케이피엠지(KPMG)의 총 책임자인 개리 웹스터(Gary Webster)는 캐나다 남부 온타리오주가 세계적으로 무인자율자동차 연구와 시험에 최적화 된 생태계를 갖추고 있다고 언급했다.

    - 따라서 풍부한 제조 경험을 갖고 있는 우리 기업이 무인자율주행 관련 다양한 연구 및 기술을 보유한 캐나다의 지식자원을 적극 활용한다면 앞으로 다가올 새로운 자동차 시장에서 지속가능한 경쟁우위를 창출 할 수 있을 것으로 기대된다.

  ◦ 앞으로의 자동차 산업 생태계의 변화가 불가피한 만큼 국내 자동차 부품 기업은 신기술 개발뿐만 아니라 전통적인 자동차 제조기업의 수직적인 구조에서 탈피해 능동적으로 변화를 준비하는 태도가 요구된다.

    - 자율주행을 포함한 인공지능 기술의 연구와 상용화, 현지기업과의 협력을 위해 메이플밸리를 잘 활용해보는 것도 하나의 방법으로 사료된다.

자료: 알리드 마켓 리서치(Allied Market Research), 미국자동차기술회(Society of Automotive Engineers), 웨이모(Waymo), 크루즈(Cruise), 엘스비어(Elsevier) 학술지, KOTRA 토론토 무역관 자료 종합