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챗GPT “자율주행 기술 고도화,ucl 8강데이터 주권이 관건”
전문가들 “레벨4 2030년 예측…기술,ucl 8강변수를 못 따라가”
10월 서울서‘완전 무인 자율주행차’임시 운행
AI 즉 인공지능으로 대화를 나누는 챗GPT,어떤 분야를 묻든 막힘없이 술술 답을 내놓고 있습니다.이렇다 보니 활용처도 늘고 있는데요.MBN [일문chat답]에서는 매일 화제가 되는 뉴스에 대해 챗GPT에게 물어 관련 정보부터 전망까지 우리 삶에 미치는 영향을 짚어보겠습니다.
도로에서 주행 중인 흰색 차량 운전자가 발로 핸들을 조작하고 있다./ 영상=온라인 커뮤니티 ‘자율주행’아닌‘자발주행.최근 발로 운전대를 잡은 한 운전자의 모습이 포착됐습니다.운전석을 뒤로 젖혀 거의 누운 상태와 다름없습니다.큰 인명사고로 이어질 수 있는 아찔한 모습에 탄식이 절로 나옵니다.
발로 운전하는 행위에 차라리 상용화 준비 단계에 있는 자율주행 차량이 더 나을 것만 같은 느낌이 들기도 합니다.
실제로 오는 10월 완전 무인 자율주행 승용차가 서울 도심을 누빕니다.운전석에 안전요원이 탑승하지 않은 국내 첫 자율운행입니다.현재 일부 지역에서 자율주행차가 운행하고 있지만,
ucl 8강안전에 대한 우려로 시험운전자가 운전석에 탑승해 왔습니다.
국토교통부는 최근 국내 자율주행 스타트업이 개발한 첫 무인 자율주행 승용차 한 대를 서울 일반 도로에서 운행할 수 있는 임시 허가를 발급했습니다.
국내 자율주행 산업의 변곡점이 될 수 있다는 기대감이 고조되는 가운데,인공지능(AI) 서비스 챗GPT4o를 통해 기술 고도화를 위한 과제는 무엇인지,상용화는 언제쯤 가능한지 알아보겠습니다.
챗GPT는 자율주행차 기술 향상을 통해 완벽한 미래 모빌리티로 재탄생하기 위해서는‘데이터 주권’이 가장 중요하다고 답했습니다.
자율주행차가 다양한 센서를 통해 방대한 양의 데이터를 수집하기 때문에 이 데이터를 누가 소유하고 통제하는지 국가,기업,개인 간의 권한과 책임을 명확히 하는 게 우선이라는 판단입니다.
또한 데이터가 사이버 공격의 대상이 될 수 있기 때문에 데이터의 안전한 저장,전송,처리 방법 등 보안을 강화하고 공정하고 투명하게 사용될 수 있도록 보장해야 한다고 강조했습니다.
챗GPT는 데이터 주권을 다루는 방법에 대해 △법적 및 규제적 프레임워크 구축 △데이터 보호를 위한 암호화·익명화 기술 개발 △데이터 주체에 접근 권한 부여로 데이터 수집 및 사용에 대한 투명성 유지 △국제 데이터 주권 문제를 위해 국가 간 협력 등을 설명했습니다.
사진=게티이미지뱅크 그렇다면 실제 무인 자율주행차량의 상용화는 언제쯤 가능할까요?챗GPT는 상용화 시점은 기술의 발전 속도,법적 규제,사회적 수용도 등 다양한 요소에 따라 변동 가능성이 있다고 전제하면서도 △2025년(20~30%) △2030년(50~70%) △2040년(80~90%) 예측했습니다.
해당 분야 전문가들 또한 자율주행‘레벨4’상용화가 가장 빠를 경우 2030년으로 전망했습니다.다만 도로 위에서 생기는 예측하지 못한 변수를 기술이 따라가지 못하고 있어 시간은 조금 더 지체될 수 있다고 전했습니다.
오늘(19일) 공개된 연구에 따르면 일상적 주행 환경에서는 사람이 직접 운전하는 것보다 자율주행이 더 안전한 것으로 알려졌습니다.
비가 내릴 때도 사람이 운전하는 차량의 사고 발생 확률보다 3분의 1 수준으로 낮은 것으로 나타났습니다.사람은 안개나 악천후 속 최대 10ｍ 정도 떨어진 물체만 인식할 수 있지만,자율주행 차량은 레이더를 통해 150ｍ 이상 거리의 물체를 감지할 수 있기 때문인 것으로 파악됩니다.
다만 새벽과 해 질 무렵 어두운 상황에서는 자율주행 차량의 사고 가능성이 사람이 운전하는 차량보다 5.25배 높았습니다.
이같은 결과에 연구팀은 자율주행 차량의 운행 효율과 안전성을 개선할 수 있는 잠재력을 보여주고 있지만,인간의 운전능력을 따라잡거나 능가하기 위해 더 많은 개선이 필요한 영역이라고 평가했습니다.
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