미국에서 일어나는 자동차 사고의 90%이상이 운전자의 조작실수로 발생한다. 메세지 확인, 통화 혹은 동승자와의 대화 같은 주의가 분산되는 행동들이 주요 원인인데, 스마트폰의 보급 이후 이러한 경향은 증가하고 있다. 코넬, 스탠포드 대학 공동 연구팀은 Brain4Cars로 명명된 프로젝트를 통해, 운전자의 머리, 어깨, 눈동자의 움직임을 비롯한 바디랭귀지를 인식하여 다음 행위를 예측한 후 위험이 있을 경우 경고를 보내 사고를 미연에 방지하는 기술을 개발중이다. 예를 들어, 운전자가 우회전을 하려고 오른쪽을 1초간 고개를 돌려서 보면 오른쪽의 사각지대에 차량이 있는지를 알려준다. 차량 내외부의 상황을 판단하는 센서들이 연동되어 종합적인 판단을 내릴수도 있다. 운전자가 1-2초 정도 주의가 분산되었지만 차량 앞에 아무것도 없으면 운전자에게 따로 경고를 보내지 않는 식이다. 이 시스템은 머신러닝 알고리즘을 통해 사고 위험성을 경고하는데, 10명의 시험 운전자가 1180마일을 달려 테스트 한 결과 차선변경 예측의 경우 그 정확도가 약 90%이상이라고 한다.
tN인사이트: 이 기술이 실제로 도입되는 것은 시간문제일 것이다. 다만 실제 도로 위에서 연구자가 아닌 일반 운전자를 상대로 운전 중 발생할 수 있는 수많은 돌발상황에 대해 시험을 거쳐야 한다. 운전자 입장에서는 본인도 모르게 주의력이 분산되거나, 혹은 사각지대의 차량을 보지 못해 사고가 나는 것을 미연에 방지할 수 있으므로 이 시스템을 자가 차량에 장착을 해야하는 분명한 이유가 있다. 자동차 보험사 역시 운전자 부주의에 의한 사고가 줄어들 가능성이 있으므로 시스템 장착 운전자에게 인센티브를 주는 등의 방식을 통해 사용을 유도할 수 있다. 다만 이렇게 될 경우 운전자는 오히려 이 시스템이 일종의 ‘감시자’ 역할을 할 수 있기 때문에 부담스러울지도 모르겠다. 정말 순간적으로 주의력이 분산되어 사고가 났을 경우, 본인이 사고의 책임을 더 많은 부분 져야할지도 모르기 때문이다.
며칠 전 엘론 머스크는 3년내에 완전 자동주행 테슬라를 생산할 것이라 발표했다. 완전 자동주행 차가 대중화 된다면 이 기술은 필요없어지지 않을까?
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