Economic Insight K

서울 강남 테헤란로에 가면 대한민국내에서도 유난히 다양한 이동수단을 볼 수 있는 것 같습니다. 서울시민이라면 익숙한 '따릉이'부터 최근 서비스를 시작한 전동 킥보드 공유 '킥고잉'까지 말이죠. 이곳에서 '카카오 택시'와 '타다'는 기본입니다. 인도 한곳에서 개인이 타고 있는 전동휠까지 보면 대한민국의 모든 모빌리티는 다 보는 것일지도 모릅니다. 그만큼 이동수단에 대한 선택지가 단순히 개인이 소유하는 차량만이 아니라 더 늘어난 요즘입니다.

오픈서베이란 곳에서 대한민국 교통수단 이용 행태와 모빌리티 호출 서비스 이용 행태 그리고 이동수단 공유 서비스 이용 행태를 조사해 트렌드 보고서를 만들었습니다. 여전히 20~50대 10명 중 8명은 자동차를 소유해야한다고 밝혔지만 앞으로도 이들이 자신의 신념을 지킬 수 있을지는 의문입니다. 

관심있는 분은 한번 보시면서 현재 모빌리티 트렌드와 함께 다른 이들의 생각은 어떤지 감상해보는 것도 재밌을 것 같습니다.

opensurvey_trend_mobility_2019.pdf

마지막 시간입니다. 오늘은 현 시점을 기준으로 자율주행차량은 어디까지 발전해왔는지 짧게 알아보겠습니다.

3. 현재의 자율주행기술

일단, 지난 제 블로그에 있는 WAYMO의 글에도 나왔듯이 운행거리에 비해 인명사고는 많지 않은 편입니다. 그러나 사람이 운전하는 차량보다 더 높은 안전성이 요구되므로 실제 도로상 검증이 지속적으로 필요해 보이는 건 어쩔 수 없는 세계국민들의 인식인 것 같습니다. 실제 2018년 한 해에도 크고 작은 사고가 이어져 자율주행기술의 완성 가능성에 대해 논란이 지속되고 있습니다. 테슬라는 오토파일럿 중 중앙분리대에 부딪쳐 사망사고가 일어난 바 있고, 우버 자율주행차 또한 자전거를 인지하지 못하고 충돌해 사망사고가 발생했습니다.

원인은 여전히 불명확하나 테슬라의 경우는 밝은 날 난반사로 인한 센서오류, 우버는 차량을 바꾸며 센서수를 줄여 인식오류가 난 것으로 추정되고 있다고 합니다.

현재 자율주행차량은 캘리포니아 차량국에 따르면 ‘자율주행차량 모드해제(Disengagement)’상태에서 2018년을 기준으로 321대 이상의 차량이 한 해 322만 킬로미터를 주행했다고 합니다. 이 가운데 WAYMO는 126만 마일을 주행하는 동안 110여 회의 자율주행모드해제로 1000마일당 0.09회를 기록하며 전년 대비 두 배 향상하며 자율주행기술을 주도하고 있습니다.

2위는 1000마일당 0.19회를 기록한 GM Cruise이며, 이어서 Zoox, Nuro, 등 스타트업 기업들이 차지했습니다. 다른 완성차 업계와 애플은 낮은 순위를 기록했습니다.

현재 실제 도로상에서 볼 수 있는 차량은 레벨 2 수준의 ADAS를 장착했으며, 완전자율주행 시대까지는 아직 많은 시일이 필요한 것으로 예상되어집니다.

2019년 아우디는 시속 60KM 범위 내에서 레벨 3의 자율주행이 가능한 5세대 A8 출시 예정이고 이후 2020년부터는 레벨 3 지원 자동차들이 다수 등장할 전망이라고 합니다. 

가장 진보된 자율주행시스템으로 평가받는 웨이모도 11,154마일마다 운전자가 개입하는 수준이니, 10번 개입에 한번 사고가 난다고 가정하더라도 미국 평균 사고 간 거리인 525,000마일에 크게 못미친다고 볼 수 있겠습니다.

1탄 자율주행차량 시장 - https://semiconductor-digest.tistory.com/382

2탄 자율주행차량 기술 트렌드 - https://semiconductor-digest.tistory.com/383

두번째 시간입니다. 앞선 1탄에서도 말씀드렸듯이 이번엔 현재 자율주행차기술은 부품별로 어떤 트렌드를 가지고 있는지 알려드리겠습니다.

2. 자율주행차용 센서와 AI컴퓨터 트렌드

일단, 현재의 자동차 전장부품, 즉 전자제품들은 1980년대부터 오로지 엔진제어만을 목적으로 도입된 반도체를 시작으로 현재 자동차 제조원가의 40%를 차지합니다. 2000년대 넘어오면서 안전사양을 높이며 운전자를 보조할 수 있는 첨단보조주행자치(ADAS)가 등장해 센서와 마이크로 컨트롤러 시장이 본격 성장한 것이죠. 최근에는 자율주행기술 완성을 위한 자동차 업계의 경쟁에 거대 IT기업의 경쟁까지 더해져 ADAS와 자율주행차용 부품시장 성장이 가속화되고 있습니다.

특히, 안전주행 보조수단으로 개발되기 시작한 차량용 카메라, 초음파 센서와 같은 센서시장이 현재는 자율주행기술 완성을 위해 급속도로 발전 중입니다. 지금은 이미 익숙해진 전후방 초음파 센서를 비롯해 카메라, 레이다, 라이다, 나이트비전 등 차량 한 대에 많을 경우 20개가 넘는 ADAS용 센서가 부착되는 중입니다.

자율주행차는 기본적으로 인지/분석 → 판단 → 제어의 단계를 거쳐서 운행하는데 이는 360도 주변상황을 빠짐없이 인지하기 위한 센서 개발이 필수적으로 요구되며, 다양한 포맷의 데이터를 잘 조합하는 기술과 이를 분석하고 판단하는 고성능 컴퓨터와 소프트웨어를 필요로 합니다. 이외에도 정확한 상황판단을 위해 주변의 자동차, 신호체계, 기타 날씨 등을 온라인 정보와 통신 가능한 V2X기술도 필요합니다. 더불어 인식률을 높이기 위한 정밀 3D지도와 위치인식기술도 발전해야겠죠.

자율주행차에 들어가는 카메라는 충돌방지, 차선유지, 주차보조 등 레벨2 이상의 다양한 환경에서 활용되는 필수장치, 일부 국가 장착 의무화로 비중이 증가되고 있습니다. 한국의 경우 2014년 9월부터 판매되는 대형트럭과 어린이 통학 차량에 후방카메라 장착 의무화를 실시하고 있고, 미국은 2016년 대형트럭에 이어 2018년부터 전 차종이 의무화를 실시하고 있습니다.

현재 이 카메라기술 시장은 초고화질 광각 카메라 개발경쟁이 치열한 상태입니다. 사물식별이나 거리탐지가 가능한 이미지 처리기술이 강조되기 때문이죠. 최근 삼성은 반도체 생산 역량을 바탕으로 이미지 프로세싱 칩과 CMOS 센서 개발경쟁에 진입했습니다.

자율주행차에는 카메라기술 말고도 라이다라는 것이 들어가는데 라이다는 Light Detection and Ranging의 줄임말로 높은 정밀도(분해능)로 사물의 거리와 형상 인식이 가능한 기술입니다. 라이다는 빛을 발산하는 이미터와 수신하는 리시버, 스캔한 이미지를 처리하는 프로세서로 구성되어 있습니다. 기존에는 대기환경 연구에 쓰이는 기술이었습니다만 차량 주변 360도 전 방위를 정밀하게 측정할 수 있는 센서로써 각광받게 되었습니다. 하지만 높은 가격과 함께 날씨에 따른 취약점(우천, 폭설시 난반사 발생)이 발견되어 이것을 극복해야 합니다.

위에 언급했던 카메라와 라이다 기술의 단점을 극복해주는 것이 있는데요. 그 이름이 '레이다'입니다.

이 기술은 긴급제동, 스마트크루즈컨트롤, 사각지대경보시스템에 필수적입니다. 물체의 탐지와 거리측정이 가능한 센서로 라이다와는 사실상 경쟁부품 관계인데요. 테슬라와 같은 기업은 고가의 라이다를 배제하고 카메라와 레이다만으로 자율주행기술을 완성하려는 전략을 가지고 있습니다.

레이다는 정밀도(분해능)는 떨어지지만 빛이나 기후영향을 거의 받지 않아 카메라와 라이다의 단점을 보완할 수 있습니다.

레이다는 점차 그 크기와 무게를 줄인 컴팩트형 부품으로 출시되고 있으며, 측정각이나 측정거리를 확대하는 방향으로 기술 개발이 전개되고 있습니다.

지금까지 카메라(이미지센싱)기술과 라이다, 레이다에 대해 알아봤는데요. 마지막으로 한가지가 더 남았습니다. 

바로 자율주행차에 있어서 가장 중요한 것은 이 모든 기술들은 컨트롤 할 수 있는 AI컴퓨터가 있어야 한다는 겁니다. 이 AI컴퓨터는 인간과 비교하면 뇌에 해당하는 중요기능을 담당하며, 실제로 뇌를 모사한 딥러닝 알고리즘을 이용해 사물식별, 도로추출, 경로설정을 수행합니다. 자율주행차용 AI컴퓨터는 차량의 카메라, 레이더, 초음파 등의 센서를 통해 얻은 주변상황 정보, 이웃 차량, 신호정보 등 V2X 정보, GPS와 3D 정밀지도를 통한 위치 정보를 분석해 주행전략을 결정하는 핵심 시스템인 것이죠.

이 AI컴퓨터는 엔비디아와 인텔 모빌아이가 하드웨어 시장을 주도하는 가운데 칼레이, 르네사스, 암바렐라 등 후발주자들의 참여로 시장이 다변화하고 있는 중입니다. 테슬라와 우버의 볼보 자율주행차에 장착되어 시장에 알려진 엔비디아의 드라이브 PX 하드웨어는 현재 폭스바겐, 벤츠, 보쉬, 컨티넨탈 등 370여 기관과 자율주행 프로그램 파트너십을 맺으며 독보적으로 시장을 주도하고 있고, 모빌아이는 EyeQ시리즈로 엔비디아와의 성능격차를 줄이고 있으며, 저전력 소비와 가격 이점, 자동차용 카메라 시장에서 쌓은 이미지 프로세싱 기술을 통해 파트너들에게 어필 중입니다.

2탄 재미있게 보셨나요?

마지막 3탄에서는 현재 자율주행차는 어디까지 발전해 있는지 알아보겠습니다!

3탄 https://semiconductor-digest.tistory.com/384

여러 매체를 통해 현재 자율주행이 상용화되었다는 이야기는 많이 들어보셨을겁니다. 그러나 아직도 자율주행기술이 일반 도로상에서 보편적으로 구현되기까지는 최소 십수년이 걸릴 것으로 보인다는 업계의 평이 지배적인데요. 실제로 외국에서도 한정된 지역에 한해서만 주행에 그치고 있습니다. 자동차와 IT업계에서는 자율주행 상용화 전까지는 '자동차 주행보조'라는 테마를 중심으로 성장할 것이라고 합니다. 더불어 완전자율주행이라는 서비스가 우선적으로 가능한 분야는 전용도로를 활용할 수 있는 장거리 수송트럭이나 제한된 구역 내 운영되는 셔틀이 될 것으로 예상한다네요.

오늘은 자율주행차는 어떤 트렌드를 가지고 얼마만큼 왔는지 다음 3번의 시리즈를 거쳐 알아보겠습니다.

1. 플랫폼의 전환이 일어나는 자동차 업계

2. 자율주행차 기술의 종류와 트렌드

3. 현재 자율주행차 상황

1. 모바일 플랫폼으로 발전하는 자동차

스마트폰을 잇는 새로운 서비스 플랫폼으로 자동차를 주목하고 있습니다. 모바일 시대의 강화된 연결성을 바탕으로 도로, 기상정보와 같은 운전자 보조서비스가 실시간 제공되며 비디오게임과 같은 엔터테인먼트, 실시간 차량정비서비스도 가능할 것으로 보입니다. 해외 유명 컨설팅 회사인 맥킨지는 이와 같은 커넥티드카 관련 서비스 시장이 2030년 1.5조 달러에 이를 것으로 전망했다네요. 커넥티드카 서비스 확산에 따라 자동차는 기존의 이동수단 외 회의가 가능한 사무공간, 여가시간을 보내는 휴식공간으로 다양하게 활용 가능할 것으로 보입니다.

또한 모바일 시장 포화로 인해 IT기업들이 자동차 속 플랫폼 선점을 위해 각축전을 벌이고 있는데요. 모바일 플랫폼에서 큰 성공을 거둔 애플과 구글은 다음 성장시장을 커넥티드카 플랫폼으로 보고 각각 애플 카플레이와 안드로이드 오토를 적극 개발중에 있습니다. 국내에서도 카카오는 택시 및 개리기사 호출, 주차이용 서비스를 통합한 T모빌리티로, 네이버는 자동차용 OS인 AWAY를 기반으로 플랫폼 사업에 진입중입니다.

기존 완성차 업계도 자동차 시장 주도권을 빼앗기지 않기 위해 다양한 협력을 시도하고 있는데요.

현대/기아자동차는 2018년부터 구글, 카카오와 협력해 안드로이드 오토와 카카오 지도를 활용한 내비게이션 시스템을 도입해 운영중입니다. 쌍용자동차도 2019년 첫 커넥티드카 출시를 목표로 TF팀을 운영하고 있고 LG유플러스와 파트너십 체결 후 인포테인먼트, 카투홈, V2X기술 황용 서비스를 개발 중에 있습니다.

이런 커넥티드카 시대를 열기 위한 필수요건은 5G 초고속 통신인데요. 4세대 통신으로 볼 수 있는 LTE에 비해 5~20배 빠르고, 최대 시속 500KM까지 빠르게 이동하는 차량에서도 긴 지연 없이 송수신 할 수 있기 때문입니다. 1㎢ 안에 10만 대의 통신기기까지 수용가능하며 0.1m 이내의 위치 정확도를 보여 기기들이 밀집되면 통신지연이 일어나던 기존 방식보다 훨씬 우세한 것이죠. 

BMW, 다임러, 통신사인 에릭손, 화웨이, 노키아 등이 참여해 2016년 9월 구성된 5GAA는 커넥티드카 통신솔루션 개발을 위해 출범되기도 했습니다. 현 시대는 자동차, 통신, IT, 인증, 학계 등 다양한 산업군의 기관이 참여해 차세대 통신표준 개발을 위한 협력과 교류를 진행 중에 있습니다.

잘보셨나요?

다음 두번째 시리즈에서는 현재 자율주행차 기술의 트렌드를 이어서 알아보겠습니다.

2탄 https://semiconductor-digest.tistory.com/383

최근 Waymo는 교통신호등이 꺼져있는 교차로에서 교통경찰관이 수신호로 교통 흐름을 제어하는 가운데 자사의 자율주행차량이 진행하는 모습이 담긴 동용상을 공개했다.(링크-https://www.youtube.com/watch?v=OopTOjnD3qY)

해당 차량은 교차로에서 대기하고 있다가 교통경찰관의 손짓에 따라 교차로를 통과하는데 이는 일반 운전자에게는 대수롭지 않은 일일 수 있지만, 자율주행차량 기술 측면에서 는 상당히 의미 있는 진보이다. Waymo가 기계학습을 통해 교통경찰관을 인식하고, 교통 흐름을 지시하는 다양한 제 스처와 보디랭귀지를 이해할 수 있도록 훈련되었다는 증거이기 때문이다. 

지난 2월 13일 미국 캘리포니아 주정부가 공개한 2018년 자율주행차량 통계 보고서(Disengagement Reports 2018)에서도 Waymo의 기술 우위가 확인됐다. 해당 보고서에 따르면, 2018년 111대의 차량으로 진행한 Waymo의 총 테스트 주행거 리는 120만 마일을 초과했다고 한다. 이는2017년 총 테스트 주행거리 352,544마일 보다 3배 이상 늘어난 거리다. Waymo의 총 자율주행모드해제(Disengagement) 건수는 114건으로 자율주행모드해제 간격, 즉 평균 자율주행 거리는 약 11,018마일을 기록했다. 이는 2017년의 5,506마일에 비해서 2배 이상 향상된 수치다. 자율주행모드해제는 자율주행차량 SW의 자체적인 해결이 어려워 사람이 개입하는 경우를 의미한다. 따라서 자율주행모드해제 건수가 적다는 것은 사람의 개입이 거의 없는 완전 자율주행 에 근접한 기술 완성도라는 평가를 받는다. 

2위 이하 업체들과 현격한 기술 격차를 기록한 것도 굉장히 주목할 만하다. 2위인 GM Cruise는 162대 차량으로 447,621마일을 테스트 주행했다. GM Cruise의 총 자율주행모드해제 건수는 86건으로 평균 자율주행 거리는 약 5,205마 일을 기록, 이는 Waymo 대비 절반 수준에 해당되는 수치다.

또한, 지난 해 4월 사망사고를 냈던 Uber의 경우 26,899마일을 주행하는 동안 총 7만 건 이상의 자율주행모드해제가 발생하여 평균 자율주행 거리가 0.4마일에 불과하다. Waymo, GM Cruise 다음으로 많은 62대 실험 차량을 운영 중인 Apple도 평균 자율주 행 거리가 1.1마일에 불과해, 낮은 기술 완성도를 기록했다. 비록 해당 데이터에는 기상 조건, 교통 혼잡도 차이 등 중요한 요인이 반영되지 않았고 캘리포니아 지역만을 대상으로 하였다는 한계가 있으나, Waymo의 경쟁력이 타사 대비 압도적으로 우위라는 평가에는 별 이견이 없는 상황이다.

그럼 대체 Waymo의 경쟁력은 무엇일까? 

투자업체 Jefferies는 Waymo의 경쟁력 우위를 최초의 상용 서비스 출시, 10년간 축적된 경험, 핵심 기술 확보 등 3가지 측면에서 설명했다. 

첫째, Waymo는 사상 최초이자 유일하게 자율주행 택시 상용 서비스를 제공하고 있는 업체라는거다. 2018년 12월 5일 애리조나 주 Phoenix 지역에서 Waymo One이라 명명된 유료 차량호출 서비스를 출시했는데 100평방 마일에 해당하는 Phoenix 교외의 Chandler, Tempe, Mesa, Gilbert 지역을 대상으로 했다. 2017년 4월에 시작된 애리조나 Phoenix 지역의 Early Rider Program 참여자 중에서 선발된 수백 명의 인원을 대상으로 서비스를 제공하기도 했다. 요금은 Uber 등 타 차량호출 서비스와 유사한 수준이다. 

향후 점진적으로 탑승 대상자를 늘리고 미국 내 다른 도시로도 확대할 예정이고 초기에는 승객의 잠재적인 불안을 완화하기 위해 안전 운전자가 탑승한다. 실제 Waymo One에 탑승했던 승객들이 지난 2월 경제전문매체 Business Insider와의 인터뷰에서 밝힌 내용에 따르면, 차량 호출 후 대기 시간이 초기에는 10분 이상 소요 된 경우도 있었으나 최근에는 대폭 단축되어 1~2분 내로 도착한다고 설명했다. 또한, 로봇 택시의 운전에 큰 문제는 없었지만 안전 운전자의 존재가 안심감을 더해 준다고 말했다.

둘째, Waymo는 10년 이상 장기간에 걸쳐 미국 25개 도시에서 테스트를 진행 중이다. 2009년 1월 "Google 자율주행차량 프로젝트"로 알려진 프로젝트 “Chauffeur”를 개시했다.

프로젝트 “Chauffeur”는 2016년 프로젝트 지위를 졸업하여 Waymo라는 회사로 독립했다. 그 동안 Waymo의 자율주행차량은 공공 도로에서 1,000만 마일 이상을 테스트 주행하 였으며 70억 마일 이상의 시뮬레이션 주행을 완료했고 매일 평균 24,000 마일 이상을 테스트 주행하고 있는 상황이다. 

Waymo는 또한 캘리포니아에서 무인 자율주행차량을 테스트할 수 있는 허가를 취득한 유일한 업체다. Waymo는 캘리포니아 Mountain View 부근 50평방 마일 지역에서 52대의 차량을 테스트하겠다고 신청하였으며, 2018년 10월 허가서를 취득했다. Waymo의 차량은 지방 도로 및 고속도로에서 연중무휴 24시간 테스트가 허용됐다. 캘리포니아 주 차량등록국(DMV)는 공공도로에서의 무인 자율주행이 올 4월부터 허용 된다고 발표했다. 

셋째, Waymo는 자율주행차량의 핵심 기술에서도 우위를 확보했다. 

Waymo는 고가의 핵심 부품인 LiDAR센서를 자체 개발하였으며 비용을 90% 절약했다. 이밖에 360도 카메라, 360도 레이더 등 센서 일체를 개발했다. 백업 안전 시스템 측면에서도 충돌 방지, 사이버 보안, 암호화 통신 등의 기술을 확보했고 자율주행 SW, 모바일 앱, 지도, 엔터테인먼트 개발 역량에서도 강점을 보유했다. 2018년 9월 시장조사업체 Gartner는 Waymo의 자율주행차량 기술이 Ford에 비해 최소 2년은 앞서 있다고 분석했다. 

2018년 11월 Volkswagen의 CEO도 Waymo의 자율주행차량 기술이 자사 보다 1년 내 지 2년 앞서 있다고 인정했다.

진정 완벽한 자율주행차량으로서 향후 과제는 다음과 같다.

대표적으로 Waymo One 서비스 이용 승객들을 통해서 기술적 과제가 드러나고 있는 상황인데 우선, 휴가 시즌의 혼잡한 주차장과 같이 이례적인 상황에 직면할 때는 Waymo 차량이 우왕좌왕한다는 평가가 내려지고 있다. 한 승객은 주차장에 다수의 보행자가 섞여있는 상황에서 Waymo 차량이 통과하는 데 어려움을 겪었다고 설명했다. Waymo 차량이 보행자를 피하려고 수 차례 시도한 후 "시간 초과"가 발생하자, 안전 운전자가 회사의 지원 센터에 도움을 요청했다고 설명했다. 비보호 좌회전을 해야 하는 경우에도 Waymo 차량이 어려움을 겪는다고 한다. 

또한, 기상 조건이 좋지 못한 경우에도 제대로 대응하지 못한다는 증언이 나왔는데 한 승객은 최근 폭풍우가 내린 날에 Waymo 차량에 탑승하였더니 이미 안전 운전자가 핸들을 잡고 있었다고 설명했다. 

Waymo는 조심스럽게 서비스 전개를 확대해 나갈 전망이다. 경제전문매체 Forbes가 인용한 시장조사업체 Allied Market Research의 전망에 따르면, 전 세계 자율주행차량 시장은 2019년 540억 달러에서 연간 39%씩 성장하여 2026년 5,560억 달러 규모로 확대될 전망이다. 이 중 상당 부분을 선두 업체인 Waymo가 차지할 가능성이 높은 상황이다. 그러나 Waymo는 치명적인 사고를 피하고, 자율주행 기술에 대한 신뢰를 쌓기 위해서 천천히 그리고 조직적으로 서비스 전개를 확대해 나갈 것으로 전망된다. 지난 해 3월 Uber 자율주행차량이 일으킨 사망 사고와 같은 사고가 다시 발생한다면 Waymo는 물론 자율주행차량 산업 전체에 큰 재앙이 될 것이기 때문이다. 

Waymo는 자율주행차량의 대량 생산 체제도 준비 중인데 IT전문매체 Engadget에 따르면, Waymo는 미국 미시간 주에 생산공장 설립 허가를 받고 자율주행차량을 생산할 예정이다. 해당 공장에서는 일반 자동차에 Waymo가 개발한 자율주행시스템을 장착할 계획이다. 현재 Chrysler의 Pacifica 미니밴에 자율주행시스템이 탑재되어 있으며, Jaguar의 I-Pace 차량으로도 확대 중인 상황이다. Waymo는 향후 라이센스 수익모델을 도입할 것으로 전망된다.

당분간은 Waymo가 차량호출 서비스의 규모를 확대해가는 데 초점을 맞추겠지만, 타사의 자율주행차량 기술이 Waymo에 비해 크게 뒤떨어져 있는 상태이기 때문에 향후 기술 제공 대가로 라이센스 수익을 추구할 가능성도 높은 상황이다. 투자은행 Morgan Stanley는 Waymo의 라이센스 사업이 최대 70억 달러 규모에 달할 것으로 전망했다. 

기존 자동차 업체 입장에서도 Waymo의 우수한 자율주행차량 시스템의 도입을 마다할 이유가 없는 상황이다. 이는 자율주행차량 기술의 자체 개발에 막대한 비용이 소요되고 기술 수준을 따라잡는데 장기간이 소요되기 때문이다. 일례로 Volkswagen의 CEO는 자율주행차량 시스템의 구매를 고려하고 있으며 Waymo가 그 중의 하나라고 설명했다.

LPG자동차는 휘발유나 경유차보다 미세먼지를 적게 발생시킨다고 알려져 있다. 이제 이 LPG 자동차를 살 수 있다.

렌트카 회사들은 싫어할거다. 연료비가 적게 드는 LPG차를 몰기 위해 일부러 장기렌트카를 신청하는 고객들도 있어왔기 때문이다. 정유회사들도 반대하는 분위기다. 사람들이 석유나 경유를 안쓰고 LPG를 쓰면 매출이 줄어들기 때문이다.

이런거야 업계 이해관계라고 무시하더라도 생각해볼 문제는 있다. LPG차량이 늘어나면(즉 휘발유차 타던 사람이 바꾸게 되면) LPG에는 세금이 많지 않으므로 세수가 줄어들 수 있다는거다. 이렇게 줄어든 유류세를 환경비용이라고 생각하면 그만이지만 휘발유 승용차를 타다가 LPG차로 바꾸는 경우 과연 미세먼지를 얼마나 줄일 수 있느냐는 또다른 논란거리가 있다.

미세먼지 배출량이 많은 것을로 알려진 SUV(경유) 트럭(경유)은 LPG 모델이 거의 없다. 결국 LPG에 붙이는 유류세가 올라갈 가능성도 배제하기 어렵다. 가장 큰 피해를 보는 계층은 장애인들이다. 일반인들이 LPG차를 많이 타게 되어 LPG에 붙는 유류세가 오르면 예전부터 LPG 차를 타던 장애인들도 비용을 더 내야 한다.

유공자나 장애인들만 LPG 차를 탈 수 있었을 때는 5년 정도 타다가 중고차를 팔면 그 값이 꽤 비쌌었다. LPG차를 타려는 일반인들은 그렇게 중고로 나오는 차를 사야만 LPG 차를 탈 수 있었으니까. 하지만 이제는 그럴 필요가 없어졌고 장애인들이 파는 중고 LPG차량의 가격은 프리미엄이 사라져서 가격이 급격히 낮어질 것이다.

장애인들은 결국 차를 유지할 때 드는 비용도 올라가고 차를 매각할 때 받을 돈도 줄어드니 이들의 이동 비용은 올라간 셈이다. 미세먼지를 감소시키는 정책효과를 온 국민이 골고루 누린다면 장애인들이 더 많이 부담하는 이런 정책비용에 대한 보상도 함께 고민해야 할 듯하다.

디자인을 약간 바꾼게 아니라 아주 새로 디자인됐다. 자동차 회사들은 이런 걸 FMC(풀모델체인지)라고 부른다. 5년만에 대 변신을 했다.

현대차가 다시 살아날 지 아니면 작년의 위기 국면이 계속 이어질 지를 판가름할 몇 안되는 포인트 중 하나가 이 신형 쏘나타다.

현대차라는 개별 기업의 문제가 아니라 고용 유발 효과가 가장 높은 자동차 산업 전체의 이슈이기도 하다.

요즘 자동차 회사들은 대부분 어렵지만 현대차는 지난해에 특히 고전을 면치 못했다. 경기둔화로 자동차 시장이 가라앉은 상황에서 현대차는 출시된 지 오래된 구형 모델로 경쟁해야 했으니까. 신형 모델을 매달 뽑아낼수도 없는 노릇아닌가. 거기에 현대차가 만든 쎄타 엔진이 계속 고장을 일으키면서 수천억원의 리콜 비용을 쏟아부었다.

올해는 현대차가 새 모델을 출시하기 시작하는 해다. 지난해 하반기에 출시된 펠리세이드(7만대 판매 예상)와 제네시스 G90(4만대 판매 예상)이 그 출발이었고 미국에서는 올해 5종의 신차를 내놓을 예정이다. 하지만 제일 중요한 차가 바로 쏘나타(15만대 판매 예상)이다.