운전석에 앉은 연구원이 스마트폰 애플리케이션(앱)을 실행하고 지도에서 원하는 목적지를 설정했다. 이어 ＇탑승 완료＇ 버튼을 누르자 타고 있던 자동차가 저절로 출발했다. 이 차는 좁은 골목길로 들어서자 잠시 후 스스로 멈춰 섰다. 길을 건너고 있는 사람을 알아봤기 때문이다. 

서승우 서울대 지능형자동차IT연구센터장(전기정보공학부 교수) 연구팀은 도심형 자율주행자동차 ＇스누버(SNUver)2＇를 15일 서울대 관악캠퍼스에서 공개했다. 스누버2는 지난해 개발된 스누버를 업그레이드한 것으로, 좁은 골목길이나 빌딩 사이, 터널 등에서 운행하는 도심용 자율주행차량으로 개발됐다. 시속 70㎞까지 주행이 가능하다.

기자가 뒷좌석에 앉아 체험해 본 스누버2의 골목길 운전 실력은 수준급으로 보였다. 길가에 주차된 차들이 즐비해 있어 차 한 대가 겨우 지나갈 정도로 좁은 도로도 여유 있게 통과했다. 반대편 차가 중앙선을 침범하자 스누버2는 속도를 늦추고 차선 오른쪽으로 붙어 주행하다가 다시 제자리로 돌아왔다. 앞 차가 주차를 하기 위해 후진을 시작하자 제자리에 멈춰 기다리기도 했다. 교내 순환버스가 정류장에서 한참을 서 있자 추월해 가기도 했다.

스누버2는 주변 물체를 3차원으로 인식한다. 개체의 모양과 움직임을 분석해 그 종류를 분류한다. 사람인지 자동차인지, 벽인지 스스로 파악할 수 있는 셈이다. 움직이는 물체는 행동을 예상하고 여기에 맞게 대응한다. 머신러닝 인공지능(AI) 기법이 덕분이다. 길가에 나온 사람이 건너편으로 건너갈 가능성이 높다고 판단되면 사람이 길을 실제로 건너기 시작하기 전부터 기다린다. 

스누버2는 교통신호나 도로표지판도 인식할 수 있었다. 전방에 ＇일단정지＇ 표지판이 나타나자 잠시 동안 멈춰 섰다가 다시 출발했다. 내리막길에 들어서자 속도가 빨라지는 듯 했지만 곧 스스로 속도를 줄였다. 서 교수는 ＂조금 전 시속 30㎞ 속도제한 표지판을 알아봤기 때문에 최대 속도를 자기 스스로 30㎞으로 설정한 것＂이라고 설명했다.
스누버2는 1초에 10번씩 자신의 위치를 수 ㎝ 오차범위 내에서 정밀하게 파악한다. 인공위성위치확인시스템(GPS)은 물론 전방의 영상 카메라와 전후좌우 사방으로 레이저를 쏘아 물체를 탐지하는 ＇라이다(LIDAR)＇로 주변과의 거리를 파악한 뒤 이 정보를 미리 입력해 둔 고정밀 3차원 지도와 비교한다. 
스누버2는 자율주행차 분류 기준 4단계 중 3단계에 해당한다. 돌발 시에만 사람이 직접 운전하는 수준이다. 연구진은 이날 차기 모델인 ＇스누비(SNUVi)＇ 역시 공개했다. 연구진은 2025년까지 완전자율주행이 가능한 4단계 기술을 확보할 계획이다.

서 교수는 ＂내년 상반기부터 여의도 등 서울 도심 내 자율주행 실증 지역에서 실제 주행을 시작할 계획＂이라고 밝혔다. 국토교통부는 이날 전국 대부분의 일반 도로상에서의 자율주행을 허용하는 네거티브 방식(원칙적 허용)의 ＇자동차관리법 시행규칙 일부개정＇ 시행령을 공포했다. 

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