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by 서울쥐 Dec 07. 2020

Intro: 자율주행 자동차와 디자인

UW Graduate Design Thesis 2020–2021

이 포스트는 '자율주행 자동차 시대에 대비한 새로운 인터페이스 디자인'을 주제로 한 디자인 논문 시리즈의 일부입니다. 


안녕하세요! 저는 University of Washington, Seattle에서 디자인 석사를 공부하고 있는 이솔지입니다. 산업디자인을 전공했고, 현재는 시애틀에서 UX designer로 일하고 있습니다.








지난 1년 사이 800% 가까이 오른 테슬라 주식이 말해주듯, 자율주행차에 대한 관심은 전 세계적으로 뜨겁다. 자율주행차는 운전과 교통체증으로부터 해방된 우리의 여유로운 아침과 눈부신 여행을 꿈꾸게 하지만, 나는 조금은 비판적인 관점으로 자율주행 자동차를 바라보고자 한다.


아빠는 반자율주행 기능(정확히는 Adaptive Cruise Control)을 가진 차를 1년 전에 구매하셨다. 자동으로 차선과 속도를 조절하는 이 운전 보조 기능을 아빠는 즐겨 사용하셨다. 그리고 지난 8월 차선을 변경하는 옆 차를 발견하지 못하고 자동차는 그대로 옆 차를 들이받았다. 



40km/h 정도의 빠르지 않은 속도였고, 시야는 날씨 등의 외부요인에 의해 가려지지 않았으며, 사람이 보기에는 너무도 터무니없는 수준의 사고였다. 가까운 미래에 우리의 운전을 완전히 대체해야 할 자동차가 이 정도 수준이라니? 이 사고에서 비롯된 의문에서부터 나의 디자인 논문은 시작됐다.



 

1) 자율주행 차 사고의 주요 원인은 무엇인가?
2) 디자인은 어떻게 안전한 자율주행 자동차 운전을 도울 수 있을까?







먼저 자율주행차의 주요 사고 원인을 알기 위해 현재까지 있었던 자율주행차 사망사고들을 분석했다. 아직 자율주행차에 대한 사고 책임에 대한 법률이 완벽하지 않고, 사고로 인한 블랙박스 데이터 훼손이 빈번함, 그리고 자율주행차 회사들의 책임회피와 대중들의 기대감 등 여러 요인에 의해 명백히 밝혀진 사고 원인을 찾는 것은 어려웠다. 하지만 다양한 매체로부터 수집한 데이터로 사고 원인을 크게 두 가지로 나눌 수 있었다.


'Wikipedia 자율주행차 사망사고 차트'를 원인과 함께 재분석



1) 자동차 비전 센서

상대적으로 잘 알려진 사고인 케이스 2는 자동차에 비전 센서가 하늘과 하얗게 칠해진 트레일러의 옆면을 구별하지 못했기 때문에 일어난 사고이다. 이 외의 사고들도 자동차의 비전 센서가 거리감/깊이감으로 비롯되는 정확한 물체를 인지를 달성하지 못해서 발생한 문제이다. 자동차는 3-4가지의 서로 다른 비전 센서를 결합하여 인간과 비슷한 수준의 시각정보를 획득한다.(다음 포스트에서 이 주제에 대해서 더 자세히 다루겠다.)



2) 운전자의 운전 중 부주의

위와 같이 자율주행차의 자동화 수준은 운전 보조 시스템 수준이지만, 우리가 '반자율주행'이라는 단어에서 기대하는 자동화 수준은 그 이상이다. 그 인지적 차이가 운전자의 시선을 돌리게 만들고 너무도 어이없는 사고로까지 이어지게 한다. 우리의 기대와 달리 완전한 자율주행까지는 최소한 25년 이상의 시간이 필요할 것이라 예상되는데도 말이다. 





이미지 출처: https://tech.co/news/mapping-driverless-car-crash-california-2018-10

정리하자면 자동차는 '감지-판단-운행' 세 단계의 운전 과정 중 감지 부분에서 아직 충분히 섬세하지 못하다. 인간은 자율주행차의 한계를 충분히 이해하지 못하고 있으며 과하게 신뢰하여 운전에 부주의해진다.


인간과 자율주행차, 이 두 객체 간의 간극을 메워줄 디자인 솔루션을 제시하는 것이 나의 디자인 논문 목표가 될 것이다.












아직 배우는 과정이고, 많이 부족한 글이지만 읽어주셔서 감사합니다. 더 많은 이야기를 나누고 싶거나 비슷한 분야의 전문가를 아신다면 연락 부탁드립니다!  soljilee@uw.edu (이솔지)

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