자율주행차가 대기 오염을 줄일 수 있을까?

자율주행차가 대기 오염을 줄일 수 있을까?

 

 

자율 주행 차량은 빠르게 발전하고 있으며 널리 보급되고 있다. 자율주행차의 주요 장점은 사람의 실수로 인한 심각한 사고를 크게 줄일 수 있다는 점이다. 또한 기존 자동차에 비해 상당한 친환경적 이점을 제공한다는 점에서 상당한 주목을 받고 있다.

 

자율 주행 자동차에 대한 간략한 개요

자율 주행차는 운전자의 개입 없이 다른 차량, 보행자, 도로 장애물을 포함한 교통 환경을 인식하고 해석하도록 설계되었다. 1

 

SAE International, 즉 자동차 엔지니어 협회는 특정 차량이 보유한 자동화 수준을 정의하고 분류했다. 레벨 0은 "운전 자동화 없음"을 의미하며, 이는 자동차에 자동 주행 시스템이 없지만 ABS(안티록 브레이크 시스템), ESP(전자식 안정 프로그램), 크루즈 컨트롤과 같은 기능은 있을 수 있음을 의미한다.

 

레벨 1, "운전자 지원"은 가속, 제동 및 조향 중에 지속적인 지원을 제공하는 시스템이 있는 차량을 말한다. 레벨 2, "부분적 주행 자동화"는 많은 현재 자율 주행 차량에서 일반적이며 고급 주행 지원 시스템(ADAS)을 포함한다.

 

레벨 3은 운전자의 동의 하에 특정 조건에서 차량이 운전을 인계할 수 있는 "조건부 운전 자동화"를 제공하지만 아직 널리 퍼지지는 않았다. "고도 운전 자동화"라고 하는 레벨 4에서는 차량이 스스로 운전할 수 있으며, 고장이 발생하더라도 특정 조건에서 인간의 개입이 필요하지 않다.

 

레벨 5는 사고 시에도 사용자의 입력이 필요 없는 완전 자율 주행차의 최종적이고 가장 진보된 형태다. 이러한 차량에는 페달이나 스티어링 휠이 없다. 이 기술은 다양한 주행 시나리오와 상황을 스스로 관리할 수 있기 때문이다. 2

 

여러 유망한 기술이 자율주행차의 효율적인 운영에 중요한 역할을 한다. 여기에는 AI, 안전 및 보안 시스템, 카메라, 네트워크 인프라, 레이더 및 라이더(레이저 광 레이더)와 같은 센서 기술이 포함된다. 이러한 모든 기술은 자율주행차의 안전하고 성공적인 운영을 보장하기 위해 원활하게 함께 작동해야 한다. 3

 

대기 오염과 기후 변화

급속히 성장하는 산업과 인간 활동이 환경에 심각한 영향을 미치면서 지구 기후는 이산화탄소(CO 2 ), 질소 기반 배출(아산화질소 등), 메탄(CH 4 ), 불소화 가스를 포함한 온실 가스(GHG) 배출로 인해 빠르게 변화하고 있다. 기후에 영향을 미치는 다른 화학 물질로는 고체 및 액체 에어로졸과 지상 오존이 있다. 인간 활동으로 인해 배출되는 주요 GHG는 이산화탄소(CO 2 )다. 4

 

운송 부문은 2022년 CO 2 배출의 가장 큰 원천이었으며, 자동차에서 배출되는 총 미국 CO 2 배출량의 최소 35%를 차지했다. 또한 미국 GHG 배출량의 28%는 주로 화석 연료 연소로 인한 것입니다. 이로 인해 운송 산업은 주요 배출원 중 하나가 되었으며, 새로운 세대의 친환경 자동차에 집중하고 유해한 배출을 줄이는 것이 매우 중요하다.

 

앰네스티 인터내셔널의 기후 고문인 앤 해리슨은 남아시아 여러 지역에서 기후 '적색 경보'와 지속적인 독성 대기 질이 10억 명이 넘는 사람들의 삶에 위협이 된다는 신호라고 강조했다. 방글라데시, 파키스탄, 인도는 대기 질 지수에서 가장 낮은 순위를 차지했으며, 대기 오염은 인간과 동물의 생명을 심각하게 위협하고 있다. 5

 

대기 오염은 보편적인 문제다. 그러나 저소득 및 중소득 국가(LMIC)는 대부분의 선진국보다 주변 대기 오염률이 비교적 높다. 이러한 지역의 대기 오염을 분석할 때 급속한 도시 확장, 산업화, 오염원 증가와 같은 여러 요소를 고려해야 한다. 이러한 결과는 도시 수준에서 노출에 영향을 미치는 요소를 파악하기 위한 미래 연구가 필요하다는 것을 시사한다. 6

 

자율주행차가 오염을 줄이는가?

많은 연구 조사에서 자율 주행차가 온실 가스 배출을 효과적으로 줄일 수 있다는 것이 확인되었다. 특히, 주차를 찾는 운전자는 도시 교통의 약 3분의 1을 차지하며, 도로변 주차 기동은 도시 탄소 배출에 상당히 기여한다.

 

연구자들은 주차 탐색이 총 배출량의 약 2~11%를 유발한다는 것을 발견했습니다. 최근 연구에 따르면 완전 자동화된 차량은 도시에서 주차를 위해 순환할 필요성을 최소화하여 배출량을 5~11% 줄일 수 있다. AV를 공동 소유하면 주차 공간 요구 사항을 크게 줄이고 주차를 찾는 차량이 최대 80%까지 감소할 수도 있다.

 

에코 드라이빙 또는 "하이퍼마일링"은 연료 효율을 높이기 위해 속도와 가속을 최적화하는 운전 기술을 포함한다. 이 관행은 제동 및 가속 주기를 최소화하여 연료 경제 한계를 넓힌다. 대부분의 최신 자율 주행차는 에코 드라이빙을 자동으로 활용하기 위해 인공 지능을 구현하는 머신 러닝 알고리즘과 통합되었다.

 

연구자들은 남부 캘리포니아 고속도로에서 자율 주행 차량의 혼합 차량을 시뮬레이션한 결과, 에코 드라이빙이 혼잡한 고속도로에서 이산화탄소 배출량을 10~20%까지 줄일 수 있다는 것을 발견했다. 그러나 교통 체증이 심한 도로에서는 조정된 에코 드라이빙 시스템이 배출량을 5~10%로 추산되는 더 적은 수준으로 줄일 수 있다. 7

 

한 연구에서 연구자들은 일반 석유 기반 차량과 연결 및 자율 주행 차량(CAV)으로 메트로 밴쿠버의 미래 상황을 시뮬레이션 했다. 이 연구는 주로 미국 환경 보호청의 자동차 배출 시뮬레이터(MOVES)를 활용하여 2030년과 2040년에 메트로 밴쿠버에서 연결 및 자율 주행 차량(CAV)을 도입함으로써 발생하는 차량 배출량의 변화에 ​​초점을 맞추었다. 시뮬레이션 모델은 모든 시나리오에서 온실 가스(GHG) 배출량이 감소한 것으로 나타났다. 최상의 경우 CAV는 2040년에 비 CAV 조건에 비해 GHG 배출량을 20% 감소시켰다. 최악의 경우 예측은 GHG 배출량이 8% 감소한 것으로 나타났다. 8

 

MIT 연구팀이 수행한 또 다른 최근 연구에서는 신호 교차로에서 자율 주행 차량을 관리하여 원활한 교통 흐름을 보장하는 머신 러닝 방법을 보여준다. 연구팀은 자율 주행 차량을 사용하면 연료 소비가 상당히 감소하고 CO 2 및 기타 유해 가스가 방출된다는 것을 보여주는 컴퓨터 시뮬레이션을 수행했다. 이 기술은 모든 차량이 자율 주행일 때 가장 효과적이지만, 제어 알고리즘을 사용하는 차량의 25%만 사용해도 상당한 연료 및 배출 감소가 달성된다. 9

 

이러한 결과는 자율 주행차가 운송 부문의 유해한 배출가스를 줄이는 데 필수적이라는 것을 확인시켜 준다.

 

이러한 유리한 특징 덕분에 기업들은 자율 주행차 개선에 기꺼이 투자한다. Microsoft와 Nvidia를 포함한 잘 정립된 글로벌 시장 참여자들은 SoftBank가 주도한 영국 기업 Wayve의 최근 펀딩 라운드에 중요한 투자자다. 이 스타트업은 자율 주행차를 위한 맞춤형 AI 기능을 개발하고 있으며 10억 5천만 달러를 모금했다.

 

영국 교통부 장관인 마크 하퍼는 자율주행차가 2026년까지 영국의 일부 도로에 나올 수 있다고 말했다. "교통 혁명을 열 것"으로 기대되는 자동 차량에 대한 정부의 차기 규칙은 조만간 의회에서 통과될 것으로 예상된다. 10

 

자율주행차의 한계와 미래 전망

자율 주행 기술에는 다양한 한계와 과제가 생겨나 자율 주행차의 역량에 의문이 제기되었다. 모든 날씨와 도로 조건에서 효과적으로 작동할 수 없다는 것이 주요 한계다. 예를 들어, 자율 주행차는 폭우나 눈 속에서는 내비게이션에 어려움을 겪습니다. 게다가 이러한 차량은 움푹 들어간 곳이나 공사 현장과 같은 일반적인 도로 장애물을 식별하지 못해 오작동이나 사고로 이어질 수 있다.

 

자율주행차 기술과 관련된 여러 가지 디지털 위험에는 데이터 보호 및 프라이버시가 포함된다. 이 현대 디지털 기술은 쉽게 해킹될 수 있기 때문이다. 중요한 우려 사항은 이러한 현대 자율주행차에 설치된 시스템과 운영 소프트웨어를 해킹하는 것이다. 범죄자들은 ​​자율주행차를 납치하여 차량 내부의 여행객의 생명을 위협할 수 있다.

 

자율 주행 자동차는 먼 길을 왔지만 아직 완벽하지 않으며 개선은 추가 연구와 실험을 통해서만 달성할 수 있다. 자율 주행은 상당한 진전을 이루었지만 지속적인 연구를 통해 달성할 수 있는 개선의 여지가 있다.

 

이러한 차량의 센서는 주변 환경을 더 잘 인식하고 제어 시스템이 언제 조향하고 브레이크를 적용할지 결정할 수 있는 정보를 제공하도록 개선되어야 한다. 기업과 연구자는 이러한 센서의 성능과 신뢰성을 크게 개선하는 연구를 수행해야 한다.

 

자율주행 자동차는 윤리적, 사회적 문제에 직면해 있으며, 이는 고용 기회와 기술의 혜택과 위험의 공평한 분배에 큰 영향을 미친다.

 

흥미로운 분야 중 하나는 이러한 시스템에 윤리적 고려 사항을 통합하는 방법을 연구하는 것이다. 예를 들어, 안전과 공정성을 증진하는 규칙을 제정하거나 기술에 대한 토론에 대중을 참여시키는 것이다.

 

모든 개인의 웰빙을 우선시하는 알고리즘을 설계하는 것은 또 다른 주요 경로이다. 보다 정확하고 견고한 인공 지능 기술을 사용하여 회복성 있고 적응적인 의사 결정 시스템에 대한 연구는 자율 주행차의 안전성과 신뢰성을 더욱 향상시킬 것이다. 11

 

자율 주행차는 곧 도로를 지배할 준비가 되어 있으며, 사회적, 경제적 인프라에 긍정적인 영향을 미칠 것이다. 기술적, 윤리적 과제를 해결하고 이 혁신적인 기술의 신속한 상용화를 보장하기 위해서는 연구가 필수적이다.

 

 

참고문헌 및 추가 자료

1.      Garsten, E. (2024). 자율주행차란 무엇인가? 기술 설명.

 https://www.forbes.com/sites/technology/article/self-driving-cars/?sh=3629ae0b5e07 

2.      Faist(2023). 자율 주행차의 6가지 레벨은 무엇인가?
 https://www.faistgroup.com/news/autonomous-vehicles-levels/ 

3.      MIT Technology Review Insight(2019). 자율주행차가 핸들을 잡다.
https://www.technologyreview.com/2019/02/15/137381/self-driving-cars-take-the-wheel/ 

4.      미국 환경 보호국(2023). 온실 가스 개요.
https://www.epa.gov/ghgemissions/overview-greenhouse-gases

5.      국제앰네스티(2024). 남아시아 대기 오염에 대한 기후 변화의 영향 확대에는 긴급한 국제 협력과 지원이 필요.
 https://www.amnesty.org/en/latest/news/2024/03/global-widening-impact-of-climate-change-on-air-pollution-in-south-asia-requires-urgent-international-cooperation-and-assistance/ 

6.      Behrer, P. et. al. (2024). 놀라운 진실: 저소득 및 중소득 국가의 부유한 지역은 더 높은 주변 대기 오염 수준에 직면해 있다.
https://blogs.worldbank.org/en/developmenttalk/surprising-truth-wealthy-areas-low-and-middle-income-countries-face-higher-ambient 

7.      Massar M. et. al. (2021). 자율 주행차가 온실 가스 배출에 미치는 영향 - 긍정적 또는 부정적? 국제 환경 연구 및 공중 보건 저널. 18(11). 5567.
https://doi.org/10.3390/ijerph18115567

8.      Le Hong, Z et. al. (2021). 캐나다 밴쿠버의 자율 주행차의 대기 질 및 온실 가스 영향. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 90, 102676.
https://doi.org/10.1016/j.trd.2020.102676

9.      Zewe, A. et. al. (2022). 더 깨끗하고, 더 녹색이며, 더 빠른 운전으로 가는 길. 
https://news.mit.edu/2022/ai-autonomous-driving-idle-0517 

10.    BBC. (2024). 자율 주행 자동차에 동력을 공급하는 인공지능(AI) 기술을 개발하는 영국 회사가 10억 5천만 달러(8억 4천만 파운드)의 자금을 조달했습니다.
https://www.bbc.com/news/articles/crgypzg4edvo 

11.    Chougule, A. et. al. (2024). 자율 주행의 한계와 사고 및 충돌에 미치는 영향에 대한 종합적 검토. IEEE Open Journal of Vehicular Technology. vol. 5. 142-161.
https://doi.org/10.1109/OJVT.2023.3335180