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자율주행 BEV의 투자 동향 |
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1. 제목 및 저자 정보 |
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제목 : |
An Investor's Test Drive Of The Autonomous BEV Pitch |
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저자 : |
D.S. Leach & C.E. Leach |
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2. Summary |
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Summary |
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● 자율주행 차량은 충돌 사고나, 유해가스 배출, 교통 정체 등의 부분에서 많은 이점이 있다. |
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● 최종적으로 내연기관 차량을 자율주행 BEV로 대체하고, 차량을 소유하던 것에서 라이드 쉐어링으로 대체하는 것이다. |
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● 아마도 거기까지 도달하기까지 많은 사회적 혼란이 있을 것이다. |
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● 본 칼럼은 자율주행 BEV를 면밀히 파해칠 것이며, 완전 전기차의 실용성과 실제 실행 가능성에 대해 평가를 하고자 한다. |
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● 최종 결과와 관계 없이 눈치 빠른 투자자들은 테크 개발에 배팅하여 수익을 낼 것이다. |
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3. 들어가며 |
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과거 최초로 전구를 발명했을때 에디슨은 모든 수요를 충족시킬 것이고, 증가하는 모든 문제들을 해결하고 있다고 생각했을 것이다. 기존 경쟁제품군이 양초 및 석유 램프는 어두웠으며, 화재의 위험이 늘 도사렸으니까.
기존 제품군들은 화재에 대한 위험을 늘 안고 있었으나, 에디슨의 신 제품은 비교적 안전했다.
그런데 에디슨의 발명에 대해 당대에 어떠한 제약과 방해를 받았는지에 대해서는 진지하게 생각해 볼만하다. 그리고 새로 발명된 전구는 어떤 동력을 통해 작동을 했을까?
새로운 제품이 발명되고, 해당 제품을 사용하기 위해 누가 비용을 지불할까?
유사한 케이스로 포드의 자동차 또한 마찬가지다. 포드 자동차는 어떻게 전국을 질주할 수 있었으며, 주유소가 지금처럼 곳곳에 없는 환경에서 얼마나 주행을 할 수 있었을까? 그리고 기존 주행 수단인 말과 마차와 어떻게 공존을 했을까?
이같은 장애물이 가득차 있더라도 현대 산업의 역사는 기술 개발과 라이프 스타일의 진화를 통해 나아갔음을 알 수 있다.
과거 사례를 미루어 본다면, ICE(내연기관)에서 BEV(배터리 전기차)로 교체되는 시기를 놓치지 않고, 넓은 시각에서 받아들일 수 있는 현명함이 필요할 것이다.
이러한 교통 수단의 개선은 필수적이다. 교통수단의 개발이 완료된다면, 작은 비용으로 오늘날의 인구밀도가 높은 미국 대도시에서 통근하는 모든 사람들의 삶에 큰 변화를 창출할 수 있을 것이다.
당장 생각할 수 있는 이익 요소는 다음과 같다. |
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- 교통 사고 |
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- 재산 피해 및 금전 손실. |
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- 자동차 소유 및 메인터넌스, 보험, 연료 |
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- 교통 혼잡 |
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- 내연기관의 환경 오염 |
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이러한 각 요인들을 숫자로 만들어 통계화 할 수 있을 것이다. 숫자에 대해서는 구글에 검색해서 금방 확인할 수 있을 것이지만, 일상 생활에서 저것들의 데이터나 숫자가 무슨 상관이 있겠는가?
차량의 안전 기능은 매순간 향상되고 있으나, 운행 조건은 나날이 악화되고 있다. 도심 공도에는 큰 화물차량과 함께 주행을 하고 있으며, 교통 혼잡에 목도하게 된다.
안전 문제를 해결하는데는 많은 시간이 걸리며, 사회문제와 얽혀있다. 그리고 현재 사용하는 석화제품에 대해서도 석유 매장량에 대한 지속가능성에 대한 문제나 환경문제 등의 영향을 무시할 수가 없다.
GM의 메리바라 대표이사의 자율주행 전기차량에 대해 "Zero, Zero, Zero(사고0, 배기가스0, 교통혼잡0)" 슬로건을 포함하여 이러한 교통 문제에 대한 솔루션이나 아이디어에 대해 경청하고 주의깊게 들을 필요가 있다.
메리베라가 외치는 "000" 슬로건은 탁월한 삼중주이다. 이같은 개발 노력은 메리베라 그녀 혼자만의 일이 아니다. 자율주행 BEV는 많은 기업이나, 대학, 각국에서 매달려 있으며, 개발중에 있다. |
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간략한 관련 리스트 : |
인텔(NASDAQ:INTC) |
애플(NASDAQ:AAPL) |
알파벳(NASDAQ:GOOGL) |
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퀄컴(NASDAQ:QCOM) |
엔비디아(NASDAQ:NVDA) |
Uber(Private) |
Lyft(Private) |
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제네럴 모터스(NYSE:GM) |
포드(NYSE:F) |
닛산(TYO:7201) |
테슬라(NASDAQ:TSLA) |
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메르세데즈(ETR:DAI) |
현대차(KOSPI:005380) |
폭스바겐(ETR:VOW) |
카네기 멜론 대학 |
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미시건 대학 |
etc... |
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위의 기업이나 대학들에서 자율주행을 개발중에 있으며, 공도에서 해당 차량들이 주행하는 것을 볼 수 있다. 피츠버그나, 피닉스 같은 지역에서도 자율주행차량이 주행중에 있다.
언제 어디든 안전하고 효율적이며, 친환경적인 차량이 있는 환경을 상상해보라. 기업이나 학계에서는 AI, 로봇, 센서 등의 기술의 시대를 맞이했다고 말하고 있다. 그렇다면 현재 살아가는 사람들은 운전대를 기계에게 양도할 것이지 선택하는 기로에 서 있는 것이다.
본문에 들어가기 앞서 간략한 용어 정리 시간을 갖도록 하겠다. |
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- semi-autonomous : |
반 자율주행 차량. 운전대에 운전자가 있으며, 차량 주행에 대해 감독하며 책임이 있는 상태. 자율주행 중도에 필요할 경우 운전자가 주행을 통제할 수 있다. |
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- Autonomous(1) : |
자율주행. 운전자가 통제할 수 없으며, 문제 발생할 경우 개입할 책임이 있는 원격 조정자에게 연결되어 있다. |
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- Autonomous(2) : |
자율주행. 운전자가 통제할 수 없으며, 원격 조정자에 대한 언급이 없다. |
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- Independent self-standing vehicle : |
독립적인 자율 주행차량. 다른 차량과 통신하지 않는다. |
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- Interdependent vehicles : |
서로 연결된 상호 의존적인 차량. |
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- 차량 소비 행태 전망 : |
1. 차량을 기존처럼 계속 구매 및 소유하고자 하는 수요.
2. 차량을 더이상 소유하지 않고 현재의 우버나 리프트와 유사한 서비스를 이용하고자 하는 이용층. |
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4. 목차 |
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I. 무사고 |
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I.A 자동차 안전 데이터 및 인적 요인 |
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I.B 수집되지 않은 데이터 |
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I.C 신기술과 복잡함 |
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I.D 책임 |
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II. 무환경오염 |
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II.A 배터리 충전 에너지 요구 사항 |
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II.B 데이터 저장 에너지 요구 사항 |
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II.C 배출가스를 없애는 방법 |
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II.D 추가 오염 물질과 기술적인 우려사항 |
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III. 무교통혼잡 |
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IV. 단기 기대치 |
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V. 투자 시사점 |
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5. [I. 무사고] |
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무사고를 목표로 한다면, 먼저 사고 원인을 파악하고, 그 솔루션을 제시하기 위해서는 모든 자동차 충돌 데이터를 분석해야 할 것이다.
여기에서 GM의 경우에는 자율주행 목표를 무사고로 보고 있다. GM은 도로에서의 완전 무사고를 이루고자 한다면, 운전자를 기계로 대체하는 것이 그 솔루션이라고 제안하고 있다.
이제 찬찬히 데이터를 살펴보고 생각해 볼 차례이다. |
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I.A 자동차 안전 데이터 및 인적 요인 |
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공도에서의 운전은 늘 사고 위험과 함께하고 있다.
2016년 8월에 발행된 미국 도로 교통 안전청의 2015년 자동차 사고 문서에서 두가지 수치를 주목해 보자.
첫번째 그림은 1965~2015 사이의 교통 사고 사망률을 보여준다. 두번째 그림은 1990~2015 사이의 교통사고 부상에 대한 추세를 보여준다. 전반적인 추세의 관점에서 안전통계는 개선되었다. 그러나 최근 몇년 동안 상승을 보이고 있다. 각 차트의 녹색선은 차량 마일 수(VMT)로 평균화한 결과값이다.
이 추세선은 인구 변화에 따라 왜곡되지 않은 비율이다. 차량 주행에서 마일당 사망자 수와 부상자 수는 감소 추세를 보이고 있으며, 지난 수십년 동안 상당한 개선을 보였다.
차트에서 검은 막대는 실제 사망자 수와 부상자 수를 나타내는데, 막대 수치는 미국 인구 증가에도 불구하고 그 절대 수치가 감소했음을 알 수 있다.
자세한 것은 하단의 데이터를 참조하시오. |
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연도 |
1965 |
1990 |
2015 |
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국내 인구 |
199,430,532 |
249,438,712 |
320,090,857 |
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교통사고 사망자 |
47,089 |
44,599 |
35,092 |
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1억 VMT 당 사망자 % |
5.30 |
2.08 |
1.12 |
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교통사고 부상자 |
No data |
3,231,000 |
2,443,000 |
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미국 고속도로 교통 안전국(NHTSA)은 2015년 2월에 "전국 자동차 충돌 사고 조사에서 사고에 대한 주요 원인" 이라는 리포트를 발표했다. 해당 리포트는 자동차를 포함한 2년(2005~2007) 동안의 교통사고를 반영했다.
아래 리포트를 요약해 보았다. |
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사고 주요 원인 |
사고 비율 |
비고 |
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전국 자동차 충돌 사고 조사에서 사고에 대한 주요 원인 |
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운전자 |
94% |
- 41%, 운전자 부주의에 의한 사고. |
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- 33%, 도로 규정 위반, 과속, 운전자 오판 등. |
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- 11%, 운전 미숙, 스티어링 불량 등. |
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- 7%, 졸음 운전. |
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- 8%, 기타 운전자 실수. |
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차량 |
2% |
- 35%, 타이어 및 휠 문제. |
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- 22%, 브레이크 오류. |
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- 3%, 스티어링, 서스펜션, 트랜스미션, 엔진 문제. |
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- 40%, 원인 불명. |
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환경 |
2% |
- 50%, 노면내 빙결 등의 상태로 미끄러짐. |
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- 17%, 눈뽕. |
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- 11%, 시야 불량. |
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- 9%, 고속도로 컨디션. |
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- 8%, 날씨. |
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- 3%, 신호 문제. |
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- 1%, 도로 설계 문제. |
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이 데이터는 모든 자동차 사고중 9할이 인재에 의해 발생한 것임을 알 수 있다. 대부분의 사고 통계는 해당 리포트를 인용하고 있다.
2015년 NHTSA의 리포트는 무시할 수 없는 추가 세부 정보를 제공하고 있다. 2015년 3만 5천건의 사고와 그에 수반하는 사망자가 발생했다고 알리고 있다.
여기서 1만여명에 대해서는 음주운전자가 발생시킨 것들이다. 즉, 교통사고로 사망하는 사건의 3할이 음주운전과 관련되어 있음을 알 수 있다.
아래 리포트 요약본을 보자. |
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2015 교통사고 부상 및 사망자 데이터 |
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분류 |
차량에 탑승한 사망자 |
차량에 탑승한 부상자 |
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차량 승객 |
22,441 |
2,181,000 |
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대형 트럭 |
667 |
30,000 |
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오토바이 |
4,976 |
88,000 |
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분류 |
차량 밖 사망자 |
차량 밖 부상자 |
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보행자 |
5,376 |
70,000 |
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자전거 |
818 |
45,000 |
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기타 |
227 |
10,000 |
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총계 |
34,505 |
2,424,000 |
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승객 탑승자 2만 2천명 가운데 안전벨트 착용자가 9874명(44%)에 못미쳤다는 점에 유의해야 한다. 비교 위험 및 사망률 통계에 대한 데이터가 아래 나와 있다. |
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사망자 비교 데이터 |
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연도 |
내용 |
사망자 |
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2016 |
미국인 10만명당 독감 및 폐렴 사망자 |
13.50 |
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(출처 : 카이저 가족 재단) |
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2016 |
미국인 10만명당 교통사고 사망자 |
11.60 |
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(출처 : 보험기금의 고속도로 사고 자료집) |
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2017 |
미국인이 비행기로 사망할 수 있는 확률 |
1 / 9821 |
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2017년 7월 20일자 포부스 잡지 |
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2017 |
미국인이 자동차로 사망할 수 있는 확률 |
1 / 114 |
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2017년 7월 20일자 포부스 잡지 |
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데이터를 살펴보면 몇 가지 사항을 고려해야 한다. |
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추세를 생각해보라. |
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전반적인 추세를 분명히 향상되고 있다. 운전 위험에 대한 허용오차가 많이 차이나지 않는 한, 실제 데이터의 급격한 변화는 없을 것이다. 그리고 운전자의 운전 위험성에 대한 태도가 크게 바뀌지는 않을 것이다.
대부분의 사람은 데이터를 보고도 자동차 사고보다 비행기 사고에 대해 더 우려를 하고 있다. 그리고 독감 예방 주사를 제때 맞는 것보다 자동차 사고를 더 염려한다.
사람들 자체가 비이성적이라 하더라도 분명한 것은 사람들은 자동차 안전을 신경쓰고 있다. 사람들은 더 안전한 자동차를 구매하고자 하며, 안전 통계의 개선을 좋아한다.
이러한 점에서 자율주행은 현재의 무사고나 교통혼잡 해결에 대한 도전이 있을 수 있을 것이다. |
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데이터를 고려해 보자. |
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데이터 상에서 94%가 인재에 의해 발생함을 알 수 있다. 이에 대한 솔루션으로 운전대에서 사람을 떼놓는 것을 이해하기 위해서는 자율 주행에 대해 깊이 생각할 필요가 있다.
언론이나 산업계의 입소문에 귀를 귀울인다면, 자율주행은 안전을 절대적으로 향상시킬 것이라고 이구동성으로 외치고 있다. 즉, 모두가 사람이 사고의 주요 요인이며, 사람을 제거할 필요가 있다는 결론을 가리키고 있다.
그런데 운전자를 운전대에서 제거한다고 하는 것이 사회 통념상 쉽게 받아들일 수 있는 것일까? 그리고 이를 법적으로 허용할 수 있는 것일까?
분명한 것은 사고의 주된 요인은 사람이며, 구체적인 솔루션은 이러한 주된 요소를 해결하는 것에 있다. |
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음주 운전 : |
앞서 언급한대로 사고의 3할은 음주운전에 의해 발생했다. 이러한 음주 운전자들을 줄이거나 없애는데서 상당한 개선을 가져올 수 있다. |
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안전벨트 미착용 : |
2015년 사망자의 44%가 안전벨트 미착용에 의한 것들이다.
NHTSA, 2016년 안전벨트 미착용에 대한 코멘트 :
"2016년에 자동차 사고로 사망한 37,461명의 사람들 중 48%는 안전벨트를 착용하지 않았다. 2016년 한 해에만 안전벨트를 착용했더라면 14,668명을 구했을 것이고, 추가로 2,456명을 더 구할 수 있었을 것이다."
해당 사항은 자율주행 시대이건, 현 시대이건 반드시 착용해야할 것이다. |
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운전자 부주의 : |
NHTSA 리서치에서 알 수 있듯이 최근 몇년 동안 치명적인 교통사고와 사망자가 있어왔다.
여기서 교통사고의 대부분을 차지하는 것이 운전자 부주의(41%)이다. NHTSA는 2014~2015동안 운전자 부주의에 의해 사망자가 8.8% 증가했다고 밝힌 바 있다. 거기에 최근에는 스마트폰 및 유비쿼터스의 시대에 접어들었기 때문에 이러한 부주의는 더욱 가속화될 전망이다. 특히 젊은 층의 스마트폰 사용 행태를 본다면 이러한 부정적인 영향은 말할 필요도 없을 것이다.
휴대폰, 패스트푸드, 네비게이션 설정, 운전 중 지루함, 등등... |
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연령 : |
CDC의 리서치에 따르면 16~19세 사이에서 자동차 사고 위험이 가장 높다고 밝혔다. 20세 이상 운전자가 운행하는 것의 3배 더 높다고 하였다. 여기에는 알콜, 안전벨트 미착용, 운전 부주의 등이 혼재되어있다.
여기서 안전벨트에 대한 것은 자율주행 시대에 도래하더라도 반드시 착용해야 할 사항일 것이다. |
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인적, 재산상 피해 데이터는 인간 운전자를 떼놓는 간단한 개념을 쉽게 뒷바침하고 있다. 그러나 이 데이터는 리스크 관리나, 안전 개선을 위한 다른 전략들을 배제하지는 않는다.
다른 전략들은 보다 더 간단하며, 자율주행보다 덜 파격적이다. 그리고 단순한 사고 데이터만으로는 자율주행의 유효성이나 적합성을 평가할 수 있는 충분한 측정 기준이 될 수는 없다.
자율 주행 기술의 실제 성능 뿐만 아니라 실제 가용할 수 있는 유효성에 비중을 두어야 하는 것이다.
즉, "무사고" 라는 것은 완벽한 기계 성능이 선행되어야 하는 것을 기반으로 하고 있다. 기계 성능은 입증되지 않았으며, 현재로서는 검증이 되지 않았다. 그 이유는 아래와 같다. |
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I.B 수집되지 않은 데이터 |
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본 리포트를 작성하는 와중에도 현재의 기술에서 인간 운전자를 능가하는 자율주행 차량을 제작 및 생산하는 것이 가능하다고 보고 있다.
자율주행 초기 테스트에 대해 현재 발간된 리포트들이 이를 뒷바침하고 있는 것으로 보인다. 그렇기에 자율주행에 대해 희망적으로 생각하는 것이 상당히 논리적일 수 있는 것이다.
즉, 최신 현대 기술은 인간 운전자를 기계로 대체할 수 있는 것이 그 골자이다. |
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- 인간 운전자의 불확실성. |
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- 완벽하고 효율적인 가속, 속도, 조향. |
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- 갑작스러운 장애물 및 도로 상태에 대한 기민한 대응 및 반응. |
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- 회피 및 반응성 안전한 주행. |
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- 완벽한 네비게이션. |
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- 주행 경험을 배우며, 새 데이터를 기반으로 더욱 향상된 주행 성능을 지속적으로 실행하는 능력. |
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안전성을 원하지 않는 사람은 없을 것이다. 밤새 일하고 출근하는 사람들이나, 차량이 없거나 면허가 없는 통근 학생들에게 자율주행은 꿈과 같을 것이다.
물론 이것은 매우 어려울 것이다. 그렇지만 이겨내야할 문제이다. 자율주행 기술의 전방 배치가 지금 인간이 차량 운행하는 것보다 안전할 것이다. 혹은 점진적으로 기술 발전을 통해 안전을 구현할 수 있을 것이다.
자율 차량으로 승객의 안전을 향상시킬 수 있는 방법을 어떻게 확신 할 수 있을까?
아마도 개발자들은 다음 작업들을 수행해야 할 것이다. |
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1. 현재의 교통사고 발생률을 현저히 줄이거나, 없애거나.
2. 현재 발생하지 않은 모든 사고에 대해 인간의 행위를 복제 및 재현하는 것.
3. 현재 존재하지 않는, 앞으로 발생할 새로운 위험을 방지할 것. |
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두번째는 다소 까다롭다. 통계에 따르면, 현재 미국인은 자동차 사고로 사망할 확률이 1/114에 달한다고 한다. 그렇다면, 죽지 않을 확률의 사람은 113명에 해당된다. 이 무사고 사람에 대한 통계는 어떠한 요인에서 살아남은 것이며, 자율주행 차량에서는 어떻게 될까? |
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몇가지 예를 생각해 보자 :
개인 차량을 운행하는 행위는 교통신호, 교통상황에 대한 합의 이상의 것들이다. 학생 운전자들은 여러 이유에 따라 제한을 받고 있다. 이들이 언제, 어디서, 차량을 운행해야 하는지 교육을 받을때까지 그들의 부모들이 운전 제한을 하고 있다.
공도에서 폭풍이 치거나, 안개가 자욱하거나, 어름이 끼어 있거나 하는 상황에서 운전자가 이를 파악하고 어떻게 대응해야 할지 알고 있다면, 이 또한 운전에 영향을 미치는 요인이 될 수 있다. 자율주행에서 사람은 필연적으로 운전 경험을 잃어 버리고, 도로 상황에 대한 시각이나 판단을 잊게 될 것이다.
공도에서 운행을 하던 중에 눈사태가 발생하는 것을 목도하게 된다면, 운전자는 곧바로 위험을 피하고자 할 것이다. 도로 밖으로 이탈 할 수 도 있을 것이며, 혹은 갓길에 차를 버리고 도망갈 수 도 있을 것이다. 그렇다면 자율주행 시스템은 위험을 어떻게 감지할 수 있을까? 앞서 대로 산사태나 눈사태 등의 상황을 똑같이 겪게 된다면 어떻게 될까?
자율주행 차량은 암석이나, 진흙 등의 궤도가 도로에 미치는 영향을 보고 이해할 수 있을까? 그리고 탑승객을 어떻게 통제하고, 이들의 생명을 지킬 판단을 내릴까? 혹은 차량 탑승객이 장애인일 경우에는 어떻게 해야할까?
상당히 복잡한 요구사항이 될 것이다.
인간 운전자들은 탱크로리의 화학물이 공도에 쏟아졌는지 유무를 시각적으로 확인이 가능할 것이다. 노면상의 화학제품, 위험물이 있을 경우 발생할 수 있는 위험의 가능성을 고려해야만 한다. 인간 운전자는 주행을 멈추거나, 해당 도로를 돌아서 가는 판단을 내릴 것이다. 자율 주행 차량은 이상황에서 화학물질인지 단순 빗물인지 파악할 수 있는지를 알아봐야 한다.
인간 운전자는 도로 앞쪽에 있는 기차가 탈선했는지, 혹은 주변에서 발생한 냄새나 구름 색등을 볼 수 있다. 여기서 운전자는 가스 방출의 케이스의 경우 어떠한 경우에든 위협에서 도망갈 수 있을 것이다. 하지만, 자율주행 상태에서 탑승자가 잠에 빠져들 경우, 이를 피할 가능성은 요원해 보인다.
위험한 상황이 발생할 케이스 여럿을 상상해 보았다. 주행 환경의 다양성, 변동성을 감안할 때 자율주행이 가까운 미래에 가능성이 있다고 주장하는 것은 약간의 블러핑이 필요하다. 그것은 문제가되는 상황의 다양성이다.이는 위협을 바로 인식하고, 특정 환경에 대해 적절한 대처를 취할 수 있는 유연성을 발휘 할 수 있는 능력이다. 자율주행을 개발하는 사람들은 해당 시스템을 가르치기 위해 도로 테스트를 수백만 시간, 수백만 마일을 달리며 데이터를 수집하고 있다고 주장한다. 그들은 AI의 경이로움에 대해 말하고 있다. 여기에는 암묵적인 가정이 있다. 즉, 기계가 인간보다 우위에 있다는 것이다.
즉, 소프트웨어 개발자의 오류가 있을 가능성을 감안해야 하는 것이다. 만약 이 경우에 안전 문제는 자율주행 차량에 큰 부담이 될 것이다. |
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- 차량 설계에 의해 제한될 경우 개입할 수 없다. |
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- 위험 발생이 차량에서 사람으로 전환되는 시간보다 빠르기 때문에 개입할 시간이 없다. |
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- 기술이 인간 수준을 벗어났거나, 머신러닝으로 개발될 경우에 인간이 개입할 수 있는 방법이 없다. |
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- 인간이 안전에 대한 통제 및 책임을 스스로 포기하는 경우. |
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- 연령, 장애로 인해 자신의 안전을 통제할 수 있는 능력이 감소 될 경우. |
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예기치 않은 상황에 대응하기 위한 AI의 코딩이나 하드웨어가 인간의 유언성을 초과하는 특이점에 도달하지 않는한 자율주행 시스템은 두가지 결과만을 낳을 것이다. |
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1. 자율주행 정지.
2. 자율주행 기능의 엄격한 제한. |
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I.C 신기술과 복잡함 |
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전구가 등불에서 나아가는 점진적인 진화가 아니라 완전 자율주행 차량은 보다 더 파급적이라는 것을 인지해야 한다.
등불과 전구 모두 빛을 발하는 것은 동일하지만, 안전성이나 그 동력 부터 하여 이 둘이 가진 성질은 매우 다르다. 인간이 운행하는 차량과 자율주행 차량에 대해서도 마찬가지라 생각한다.
인간이 주행하는 것이나 기계가 주행하는 것이나 그 본질은 A에서 B로 이동하는 것을 제공한다. 그러나 기술적인 측면에서 둘은 상당히 다르다.
자율주행 차량은 사람을 운송하는 것부터 하여, 물류 기업들이 물건들을 운송하는 데에 이르기 까지 다양한 산업에서 대규모로 상호작업, 연결을 요할 것이다.
따라서 차량의 설계나 제조, 작동을 수행하는 이들에게 많은 책임이 따를 수 밖에 없다. 인간의 개입이 빠지는 동안, 인간 소프트웨어 개발자의 중요성이 매우 높아졌다.
이런 관점에서, 여전히 인간의 실수 및 오류 가능성은 여전히 남아있다. 즉, 인간 운전자에서 다른 인간 집단으로 그 책임이 옮겨간 것이다. 개발자들은 거대한 규모로, 기술적으로 복잡한 시스템을 만들고자 노력하고 있다. 그러나 잠재적인 오류 가능성의 결과는 인공지능과 머신러닝과 같이 사용되는 첨단 기술 뒤에 가려진 것으로 보인다. (설계 측면에서 오류 가능성 같은 것들)
현실의 AI, ML을 병행하면 인간은 기술을 이해하고, 디버깅하는 것이 더욱 어려워질 것이다. 이는 AI의 사용을 거부하는 근거가 아니며, 기술 복잡성에 대한 것을 말하고자 하는 것이다.
이론적으로 ML은 프로그래머가 자율주행에서 만날 수 있는 무수히 많은 조건을 예상하는 작업을 대신해 줄 것이다.
ML을 사용하여 개발자는 수천시간의 도로 주행 경험을 수집하고, 기계가 이를 익일 수 있도록 많은 양의 테스트 차량을 도로에 배치할 수 있게 되었다. 이는 안전 엔지니어에게 엄청난 도움이 될 것이다. 가능한 운전 조건을 식별화 하고, 코드화 하려는 노력의 부담이 이제는 컴퓨터가 대신한다는 것을 암시한다.
그러나 이같은 기술의 복잡성으로 인해 의도하지 않은 결과를 낳을 수도 있을 것이다. 물론 개발자들은 매우 스마트하다. 모든 새로운 시스템과 구성 요소를 검토하고, 통합된 심층적인 오류와 영향 분석뿐만 아니라 많은 이벤트 트리를 검토 및 준비하고 있다.
그러나 상당한 수준의 AI를 사용하게 되면 인간 개발자가 차량 작동을 규제하는 코딩으로부터 분리되어 차량의 안전 성능에 대한 책임을 덜 느끼게 될 위험성도 있을 것으로 보인다.
코딩의 복잡성 외에도 차량의 안전 기능에 필요한 장비 및 시스템의 복잡성에 대해 다른 의구심도 제기된다.
즉, 개발자는 모든 장애요소나 관련 최악의 시나리오를 산정하고 평가해야만 할 것이다. 또한 규제당국도 개발 프로세스 초기단계에서 위험이나 의문점, 정보등에 대해 적극적으로 개입 혹은 문의를 해야할 것이다.
자율주행 BEV 개념은 다음과 같은 많은 새로운 질문을 받게 될 것이다. |
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- 자율 차량 센서의 모든 고장 요인은 무엇일까? |
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- 실패나 고장의 결과는 무엇이 될 것이며, 고장 확률은 얼마나 될까? |
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- 자율주행 차량의 센서가 무언가에 덮히거나, 거울등으로 센서 이미지의 방향이 바뀌거나 왜곡될 경우에 얼마나 주행성이 취약해질 수 있을까? |
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- 차량 통제 및 네비게이션 중에서 어느 정도가 인터넷, 위성 연결이 되어 있으며, 이러한 시스템의 고장이나 해킹이 발생했을때 차량 탑승객은 어떠한 대응을 할 수 있을까? |
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- 제어 오작동이 발생한 경우 승객이 차량을 안전하게 정지시키기 위해 할 수 있는 제어 수단은 무엇이 있을까? |
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- 차량 하드웨어의 안전성이 얼마나 보장되어 있으며, 차량의 비전 시스템중에 레이저 시스템의 경우 도보위의 사람들에게 어떠한 영향을 미칠 수 있을까? 도보의 사람의 눈에 맞게 되면 그 안전은 보장이 되는가? |
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- 도로위의 온도, 습도, 먼지, 안개, 눈, 폭우 등의 운행 환경에서 차량의 컴퓨팅이나 센서의 신뢰성이나 수명은 얼마나 되겠는가? |
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- 자동차 배터리 안전문제에 대해 얼마나 대응할 수 있겠는가? 배터리 폭발이나, 안전문제 발생시에 대한 대응이 매우 중요해진다. |
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I.D 책임 |
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현재의 자율주행 차량에는 운전자가 차량을 제어할 수 있도록 기능이 포함되어 있다. 그러나 이같은 형태는 지속될 수 없을 것이다. 인간의 개입은 필연적으로 오류나 위험을 수반할 것이다.
시간이 지남에 따라 자율주행은 자연스럽게 인간의 개입을 감소할 것이다. 스티어링 휠이나 다른 컨트롤이 없으므로 운전자 개입 없는 완전 자율주행 차량은 이를 실현할 것이다.
사실 이 모델에서는 인간이 사용할 수 있는 제어 장치가 있는 차가 남아 있지 않을 수도 있다. 인간 운전자를 배제하면 모든 인간은 승객이 된다. 결과적으로 인간의 오류 가능성과 책임 요소가 제거된다.
그렇다면 자율주행 시스템 제조사는 어떠할까?
아마도 규제 당국과 승객들은 이 질문을 보다 빨리 고려해야 할 것이다. 자율주행 시스템은 모두를 잠재 고객처럼 생각하고, 안전의 이름으로 막대한 혼란을 제기할 것이다. 투자자들이라면 이러한 자율주행 제조사들의 사고에 빠르게 도달해야할 것이다. 자율주행 제조사들은 다가오는 막대한 혼란으로부터 가장 이익을 얻을 수 있는 집단들일 것이기 때문이다.
따라서 현재의 자동차 OEM들의 책임수준을 더하여, 자율주행 시스템은 모든 인간 운전자에 속했던 책임을 져야한 다는 생각을 받아 들여야 할 이유가 있다.
몇가지 예시를 생각해보자. |
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- 자율주행 차량이 보행자를 칠 경우, 책임 문제가 발생할 것이다. 차량에 탄 승객은 아무 잘못이 없다. 다만, 보도위의 보행자가 무단횡단 등의 잘못을 저질렀을 수도 있다. 그러나 일말의 의심을 하게 된다면, 자율주행 차량의 성능을 의심할 수 밖에 없을 것이다. 여기에서 책임을 질 것은 자율주행 디자인을 맡은 업체인가, 차량 OEM들 인가? |
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- 차량간의 충돌이나, 보행자를 치거나, 차량이 벽에 들이 받아 승객이 사망하는 경우를 가정해보자. 머신의 설계 및 성능에 따라 그 선택이 원활해 질 것이다. 여기에는 기계 설계자, 제작자, 메인터넌스 담당자에게 책임이 따를 것이다. |
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- 천재지변 환경에서 운행을 하게 될때를 생각해보자. 아마도 일반 인간이라면 절대 운행하지 않았을 환경이었을 것이다. 그런데 인간이 자율주행 차량을 타고 운행을 명령한다면, 자율주행 차량은 이를 거부할 수 있을까? 그러한 통찰력을 기계가 갖을 수 있을까? 앞으로 자율주행에 타게될 사람들은 운전면허나 교육을 더이상 받지 않는 사람들이 많을 것이기 때문에 위험한 주행 황경에 대해 판단이나 겐또가 없을 것이다. 이 같은 무리한 환경에서 주행을 명령했을때 그 책임 소재는 누가 갖게 될까? |
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- 자율운행중에 승객이 잠을 자고 있을때 사고가 발생하게 되면 어떻게 될까? |
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- 자율주행 차량이 도로위의 생명체를 들이 받는 것을 피하기 위해 차선을 탈선을 했고, 이 과정에서 나무나 벽을 들이 받게 되었다. 그리고 승객이 사망하게 되었을 경우, 책임 소재는 누구에게 있을까? |
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문제는 OEM들은 제품 책임 상한에 대해 이해할 능력이 없을 뿐더러 자율주행 시스템을 개조하거나 양산할 여-유가 없다. 가령 GM과 같은 OEM들은 차량에 대한 책임 문제의 결과에 대한 책무가 전례가 없을 정도로 크며, 불가능한 부담으로 여겨질 것이다.
비즈니스 관점에서 볼 때, 이것은 책임과 책임의 문제에 있어서 어느 정도 보증인이 설립되기 전까지는 운전하지 않는 자동차가 별개라는 것을 의미한다. 개발자 입장이 되어보면, 위험과 책임에 대한 그들의 깊은 관심을 상상할 수 있을 것이다.
자율주행 성능 데이터가 이 기술을 대량으로 전방에 배치될 때까지 보험사는 제조 및 운영 업체에 대한 정책을 완전히 받아들이는 것을 꺼릴 것이다.
그렇기에 책임에 대해서는 기존의 통상적인 접근 방법이 아니라 새로운 사고로 접근해야 할 것이다. 아마도 자율주행 차랑은 피할 수 없는 불가피 한 것이며, 승객 모두가 접해야 할 더 큰 공공의 이익을 제공한다고 인식을 줘야 할 것다. 그래야만 규제당국이나 일반 시민들이 자율주행에 대해 확신할 수 있을 것이다.
그리고 자율주행에 대한 보험을 별도로 내놓아야 할 것이다. 40~50년 전에 공항 터미널 부스에서 판매되던 여객기 비행 보험을 기억하는가?
자율 주행 차량의 경우, 우리는 신기술에 대한 이점을 생각해야만 한다.
운전면허가 없는 사람들은 운전을 배우거나 할 필요가 없게 된다. 기존에는 차량을 사야하며, 등록하고, 운전면허증을 취득하며, 교통위반을 엄격히 지키고, 보험을 들어야 하며, 유지 보수 비용을 들이는... 현재 우리가 수행하고 비용을 들이는 모든 과정들을 생각해보자는 것이다.
이 모든 과정과 비용을 생각해보면, 건보와 같은 개념으로 자율주행을 기꺼이 받아들일 수 있지 않을까?
정부 입장에서는 안전, 교통 혼잡등의 문제의 과도기에 국가적인 이익이 있을 것이라 생각할 것이다. 정부에서는 이러한 기술에 지원하기 위해 보조금등을 지급하는 역할을 수행할 것이다. |
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6. [II. 무환경 오염] |
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배터리로 자동차가 작동된다면, 이 배터리의 동력 또한 어디에선가 나올 것이다. 따라서 미국의 전력 그리드가 탄소 배출을 최소화 하는 발전기에 의해 공급될때까지 BEV는 온실가스 배출에 기여할 것이다. |
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2016년 미국 온실가스 기여항목 |
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(www.epa.gov 2018년 4월) |
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종류 |
기여도 |
비고 |
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교통 |
28% |
60%, 승용차 |
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23%, 중장비 트럭 |
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9% 비행기 |
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발전 |
28% |
68% 석탄 및 천연가스 발전 |
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산업 |
22% |
석화 산업 |
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소매 및 거주 |
11% |
사무실, 가정에서 사용하는 난방 |
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농업 |
9% |
축산 또한 포함 |
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미국의 온실가스 배출량의 역 17% 가량이 일반 승용차에서 발생한 것으로 나타났다. 자율주행 전기차량이 본격 반영이 되는 파트가 바로 이 부분이기 때문에 여기에 포커스를 맞추고자 한다. 자율주행 BEV가 도입된다면, 적어도 온실가스에 있어서 해당 부분을 줄이는데 큰 효과를 낳을 것으로 기대된다. |
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II.A 배터리 충전 에너지 요구 사항 |
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미국 에너지 정보 관리국의 리서치에 따르면 2016년 일반 승용 차량이 국내 가솔린 소비의 9할을 차지했다고 밝혔다. 이는 일일 3.5억 갤런을 넘는 수치이다. 해당 가솔린 사용은 총 28억 대의 승용차량에 사용되었다. 승용차량의 연소 엔진 평균치(mpg)는 22이다.
여기에 해당 파트 차량이 BEV로 전환될 수 있다면, 배터리 수요에 대해서 상당히 흥미로울 것이다. 현행 내연기관 승용차의 mpg가 22에 불과하기 때문에 전기차의 배터리에 부합하는 에너지 수요를 판단하는 것이 합리적이다.
해당 테스트에는 2018년 테슬라 모델 X SUV를 사용한다고 가정해보자. 미국 DOE의 연비 데이터에 따르면, 이 차량의 도시/고속도로 MPGe(갤런 당 마일)는 85MPGe이다. 데이터, 가정 및 계산의 요약은 다음과 같다. |
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2016 이론상 승용차 BEV 에너지 활용 비교 |
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Parameter |
Quantity |
출처 |
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2016 승용차 마일당 주행 |
2.85T 마일 |
미국 에너지 정보국 |
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2017년 5월 |
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등급당 평균 마일리지
(승용차, SUV, 픽업트럭) |
22 mpg |
미국 에너지 정보국 |
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2017년 5월 |
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BEV 승용차량 등급에 대한 평균 주행 마일리지 |
85 MPGe |
미국 DOE의 연비 데이터 |
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2018년 |
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2016년 미국 승용차량 가솔린 소비량 |
1293억 갤런 |
미국 에너지 정보국 |
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2017년 5월 |
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에너지 밀도 변환 요인 |
가솔린 : 12.2만 Btu/gal |
대체 연료 에너지 센터 |
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전기 : 3,414 Btu/kWH |
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2016년 미국 승용차 가솔린 이용 |
4.62x10G MW-h |
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내연기관에서 전기차로 전환하는 요인 |
4 |
85 MPG3 > ww mpg |
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BEV 승용차량의 에너지 이용 |
1.16x10G MW-h |
가솔린 이용 ÷ 4 |
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배터리 충전 효율 |
86% |
EV 표준 |
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EV 배터리 충전에 필요한 발전소 CAPA |
1.35x10G MW-h |
충전에 필요한 용량 |
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EV에 필요한 1.35 x 109 MW-h는 미국 전력망에서 공급이 되어야 한다. 2017년 유틸리티 규모와 소규모 전기 발전량은 4.04 x 109 MW-h에 달했다. 따라서, BEV의 전체 동급 차량에 대한 전력 수요는 미국의 2017 총 전기 사용량의 33%와 같을 것이다.
물론 현재 미국은 이러한 수요를 감내할만한 여-유가 없을 것이다. 또한 2017년 화석 연료의 발전량 비중은 62.7% 였다. 또한 신설되는 발전소 중에 빠르게 성장하는 분야는 석화 플랜트, 그중에서도 천연가스 플랜트이다.
따라서 "배기가스 제로"는 BEV의 전체 수요를 충족하기에 충분한 전기 발생 용량을 방출하는 새로운 비-온실 가스 플랜트를 설치해야만 달성할 수 있다. |
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II.B 데이터 저장 에너지 요구 사항 |
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"무사고" 를 목표로 자율주행을 개발하는데 있어서 데이터 저장 등의 부분은 매우 큰 부분을 차지할 것이다. 개발자는 해당 부분을 달성하는데 있어서 고사양의 컴퓨팅 성능이 필요하다고 말한다.
이 때문에 BEV 컴퓨팅 능력을 지원하는데 필요한 인프라나 에너지 등에 대해 궁금증을 갖을 수 있을 것이다.
대부분의 사람들은 인터넷 기업들이 어떻게 사진들을 웹에 업로드하고 저장을 하는지 고민하지 않고 페이스북 페이지나, 인스타그램에서 셀피를 업로드하고, 트윗을 날린다. 이같은 과정은 마법처럼 쉽게 발생한다.
하지만, 사람들의 대부분은 데이터 저장에 필요한, 하드웨어와 그리고 그 하드웨어를 운영하는데 필요한 에너지가 소모되는 것을 생각조차 못하고 있다.
자율주행 전기차 개발의 초기 개발 상태임을 감안할때 해당 주제에 대해서 매우 정확한 논의는 불가능할 수도 있다. 그렇기에 해당 주제에 대해 간단한 웹서핑을 통해 얻은 일반적인 자료를 나열하는데 그치게 되었다. datacenterknowledge.com에 있는 2016년 6월 칼럼에 따르면 미국 전역의 미국 데이터 센터는 2014년 미국 전체 에너지 소비의 2% 인 총 700억 kWh의 전기를 소비했다고 밝혔다.
networkworld.com의 2016년 12월 기사에 따르면 Intel의 CEO Brian Krzanich는 자율 주행 차량에 대해 "평균 주행 차량은 1시간동안 4000GB의 데이터를 처리 할 것" 언급하였다. "일반인의 비디오, 채팅, 인터넷 사용량은 하루 650MB 수준이며, 2020년까지 1.5GB로 확대 될 것." 이라고 덧붙였다.
자율 주행 차량이 운행되는 동안 센서(카메라, 레이다, 레이더)의 데이터가 발생하며, 이를 처리 및 저장하고, 네비게이션에 수신되어 매우 상세한 맵핑 과정이 발생할 것이다. 이러한 일련의 행위가 인간 운전자의 주행 능력을 그대로 복제하고, 더 나아가 향상시키기 위해 수행되는 것들이다.
위에 인용된 숫자를 감안할때, 한대의 차량이 하루에 수천명 분량의 데이터를 생성한다고 생각할 수 있다.
이 데이터 양을 선명하게 파악하기 위해 2017년 5월 Financial Times에서 4TB 데이터가 5,600개의 CD와 동일한 것으로 나타났다. 그리고 인텔 CEO 인터뷰를 인용하여 자율주행 차량을 제조하고자 하는 기업이 있다면, 데이터센터 네트워크를 확보해야만 한다고 보도했다. 그리고 해당 사항에 대해 GM의 메리 바라는 똑똑히 기억하는듯 하다.
wardsauato.com의 2018년 1월 기사에 보도 된 바와 같이 GM은 지난 3년간 미시간 주 남동부에 3억 달러의 비용으로 2개의 데이터센터를 건설했다. (그런데, Boston Consulting Group에 따르면 자동차 데이터 센터는 2035년에 280억 달러 규모의 사업이 될 것이라고 발언했다.)
요점은 자율주행이 놀라운 데이터 처리, 전송, 저장으로 인해 상당한 영향을 미친다는 것이다. 자율주행 이전에는 데이터 저장 용량이 미국의 연간 에너지 소비량의 2 %를 차지했다. 기술 혁신은 데이터 저장 에너지 효율을 향상시키고 있지만, 이러한 혁신은 자율주행 데이터 홍수와 관련된 에너지 소비를 소화하지 못할 수 있다.
냉각 모듈, 백업 생성기, 변압기, 많은 보안 기능을 갖춘 더 많은 데이터 센터가 구축되어야 한다.
중요한 것은 모든 승용차 승객의 안전과 이동성이 될 것입니다. 추가 데이터 센터에서 소비되는 에너지는 2014년에 데이터 저장에 사용 된 700억 kWh의 곱절 이상인 것으로 가정하는 것이 논리적 인듯 하다.
또한 트래픽을 관리하고 "zero congestion"을 달성하기 위한 추가 데이터 및 컴퓨팅 성능의 양에 대해서는 아직 논의하지 않았다.
datacenterknowledge.com 기사에 실린 차트를 아래 첨부했다. |
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이 차트는 2000~2020년까지 총 미국 데이터 센터 에너지 사용량의 과거 및 예상 증가율을 보여준다. 이는 또한 2010년 이후 업계가 더 이상 효율성을 개선하지 않는다면 데이터 에너지 사용량이 얼마나 더 빠르게 증가할 수 있는지를 보여준다. |
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출처 : 미국 에너지부 "미국 데이터 센터 에너지 사용 보고서" (2016년 6월) |
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II.C 배출가스를 없애는 방법 |
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내연기관에서 전기차로 전환되는 과정에서 많은 전력 수요가 있음을 알게 되었다. 그리고 EV 충전 전기를 발전하는 과정에서 온실가스를 배출하지 않아야 하는 것 또한 중요함을 알게 되었다. 즉, 자율주행 사업자들이 발전사업에 까지 뛰어들지 않는 이상 "배기가스 제로"는 요원한 일인 것이다.
그렇다면 진정한 배기가스 제로는 어떻게 달성 할 수 있을까?
2017년 기준으로 미국 전력 발전 구성에 대한 테이블이 아래 첨부되어 있다.(미국 에너지 정보관리국 www.eia.gov, 2018년 3월 7일)
테이블에 따르면 온실가스를 배출하지 않는 3대 플랜트는 다음과 같다. 원자력 20%, 수력 7.5%, 풍력 6.3%. 태양광의 전체 기여도는 1.3%이다. 자연 에너지의 전체 기여도는 매우 낮으며, 공급 측면의 안정성 또한 낮다는 것도 문제가 되었다.
태양은 24시간 빛을 비추지 못하며, 바람은 불규칙하다. 수력발전은 실용적이지 못하다. 즉, 원전만이 전기를 안정적으로 공급할 수 있는 유일한 비 온실 가스 공급원인 것이다. |
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2017년 미국 전력 공급원 |
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에너지원 |
CAPA
B kWh |
% |
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합계 |
4,009 |
100.00% |
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석화 에너지 합계 |
2,517 |
62.90% |
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천연가스 |
1,273 |
31.70% |
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석탄 |
1,208 |
30.10% |
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석유 총계 |
22 |
0.50% |
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석유 |
13 |
0.30% |
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코크스 |
9 |
0.20% |
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기타 가스 |
14 |
0.40% |
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원자력 |
805 |
20.00% |
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재생에너지 합계 |
687 |
17.10% |
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수력 |
300 |
7.50% |
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풍력 |
254 |
6.30% |
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바이오메스 총계 |
64 |
1.60% |
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태양 에너지 총계 |
53 |
1.30% |
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지열 |
16 |
0.40% |
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온실가스를 배출하지 않는 발전기의 케파가 어떠한지 생각해보자.
앞서 EV에 필요한 전기양을 1.35 x 109 MW-h로 추산한 바 있다. 그리고 2014년에 사용된 데이터센터에 들어간 에너지 70 x 106 MW-h의 제곱 분량에 대해 고려도 해야할 것이다.
해당 칼럼의 핵심이라 할 수 있는 라이드 쉐어링 프로그램에 대해서 생각을 해야한다. 라이드 쉐어링을 통해 더 많은 사람들이 차량 서비스를 이용할 수 있을 것이며, 앞으로 늘어날 인구에 대해서 이들이 굳이 차량 소유를 하지 않아도 된다는 것을 감안한다면 미래의 차량 대수는 상당부분 줄어들 수 있을 것이라는 전망이 나온다. 그런 까닭에 임의로 미래의 차량 수를 절반가량 줄이는 것으로 가정을 해보자.
아래의 테이블은 미국이 이미 운영하고 있는 99개의 원전 플랜트에 추가로 155개의 플랜트가 건립될 필요가 있음을 알 수 있다.(www.nrc.gov, 2018년 4월 4일) |
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EV를 위한 이론적인 에너지 공급 플랜 |
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파라미터 |
CAPA |
출처 |
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새로운 원전 설계 - AP1000 |
1110 MWe |
워스팅하우스 |
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AP1000 연간 전력 그리드 |
10,128,750 MW-h |
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평균 송전 로스율 |
5% |
미국 에너지부 |
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가용 가능한 순에너지 % |
95% |
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자율주행을 위한 연간 에너지 사용량 |
Case1: 1.49x1G MW-h |
case1 2016년 차량수 |
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Case2: 0.745x1G MW-h |
case2 case 1의 절반 |
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신설 해야할 원전 |
Case1: 155 |
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Case2: 78 |
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2017년 원전으로부터 공급되는 에너지 |
0.805x1G MW-h |
www.nrc.gov |
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테이블에서 알 수 있듯이 완전한 "친환경"을 시행하고자 한다면 10년 이상 걸릴 것이다. 이러한 전력 수요를 충당하기 위해서는 재생에너지로는 택도 없다. 태양이나 풍력 같은 대체에너지로는 안정적인 전기 공급도 힘들 뿐더러 토지나 효율성 측면에서 꽝이라는 이야기다.
이는 EIA 및 DOE의 데이터를 사용하여 일부 추론을 추정 할 수 있다. |
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풍력에너지 데이터에 따른 추측 |
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파라미터 |
CAPA |
출처 |
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2016년 국내 설치 풍력 발전소 CAPA |
82,171 MW |
미국 에너지 부 |
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이론상 풍력에너지 최대치 |
0.720x1G MW-h |
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2017년 미국 풍력 에너지 송전량 |
0.254x1G MW-h |
www.eia.gov |
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CAPA 추측 |
35% |
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DOE의 2020년까지 계획된 풍력발전소 |
36개주, 113,430 MW |
미국 에너지 부 |
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2020년 예상 풍력 에너지 송전량 |
0.347x1G MW-h |
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DOE의 2030년까지 계획된 풍력발전소 |
48개주, 224,070 MW |
미국 에너지 부 |
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2030년 예상 풍력 에너지 송전량 |
0.687x1G MW-h |
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DOE의 2050년까지 계획된 풍력발전소 |
49개주, 404,250 MW |
미국 에너지 부 |
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2050년 예상 풍력 에너지 송전량 |
1.239x1G MW-h |
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자율주행을 위한 연간 에너지 사용량 |
Case1: 1.49x1G MW-h |
case1 2016년 차량수 |
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Case2: 0.745x1G MW-h |
case2 case 1의 절반 |
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2050년이 되어야 풍력으로 발생한 에너지는 Case1에는 못미치며, Case2는 만족시킬 수준이 된다. 물론 이같은 전력 그리드는 EV 수요 이외에도 다양한 부문의 수요를 충족 시켜야 할 것이다.
그렇기에 대규모 자율주행 EV로의 전환을 위해서는 새로운 플랜트를 대거 건설해야만 한다.
현재로서는 천연가스 플랜트가 유일한 선택일 수 있다. 그러나 이는 온실가스 배출하지 않는다는 목표에서 벗어나는 선택이 된다. 그리고 차후에 원재료인 가스의 가격이나 매장량 등의 모든 경제적 이슈에서 취약점이 발생할 수도 있다. |
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II.D 추가 오염 물질과 기술적인 우려사항 |
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미국의 환경 정책은 단순히 이산화탄소 배출을 낮추는 것만 있는 것이 아니다. 배터리 제조 및 폐기에도 많은 신경을 써야한다.
배터리 확보, 제조, 재활용, 재활용이 불가능한 물질 처분과 같은 배터리 제품의 전체 수명주기에 따른 환경 영향에 대해 많은 신경을 써야할 것이다. 물론 이와 유사하게 석유 시추 및 정제, 운반 또한 쉬운 작업이 아니다.
결국 내연기관에서 전기차로 전환하는데는 분명 엄청난 경제적, 라이프스타일의 변화를 겪어야 할 것이다. 그럼에도 불구하고 여기에는 사회적 순이익이 있음을 알아야 한다.
이를 위해서 2016년 11월에 발간된 ADL의 "배터리 전기 자동차와 내연 기관 차량"의 리포트를 인용하자면, "리튬 이온 배터리 팩의 생산은 내연기관 차량이 수명이 다할때까지 만드는 오염원보다 더 많은 해를 끼치는 오염을 만들어 낸다." 라고 말했다.
즉, "BEV는 ICEV보다 인간 독성 잠재력이 3배, GWP(지구 온난화 잠재력)가 23 % 적은 것으로 나타났다."
GWP는 23%로 소형 승용차에 맞춰져 있다. ADL은 중간 크기의 승객 BEV에 대해 19%의 값을 도출했으며, 이는 승차감을 공유하기 위해 사용해야 할 모델과 더 잘 일치하는 것이다.
또한 ADL 연구는 단일 BEV를 단일 ICEV와 비교했으며 각 유형의 차량의 상대적 수를 고려하지 않았다.
그러므로 본질적으로 ICEVs와 BEV가 공존하고 BEV(현재 약 1%)의 시장 침투가 추가적인 전기 용량을 요구하기에 충분히 크지 않다고 가정하고 있다.
단일 BEV에 대한 지구 온난화 영향은 배터리 제조의 영향으로 인해 최초 3년 동안 단일 ICEV보다 심각하다는 것이 발견되었다.
GWP의 개선은 미국 청정 전력 계획이 정한 목표와 일치하는 평균 충전 에너지를 인정하는 가정된 20년 동안 실현 되었다.
따라서 ADL 보고서는 ICEV를 BEV로 완전히 대체하지 못하며, 전력 생산 능력이 크게 증가 할 것을 요구하고 있다. 또한 자율 차량 및 관련 데이터 처리 에너지 요구 사항을 다루지 않는다.
이러한 요소들을 고려할 때 BEV에 대한 GWP 개선의 대부분이 무효화 될 것이다.
인체 독성 잠재력과 관련하여, ADL 보고서는 운전 범위를 증가시키기 위해 더 큰 배터리 팩 추세로 인해 2025년까지 ICEV의 3~5배까지 BEV 패널티의 증가를 전망했다.
BEV 인간 독성 잠재성에 관한 ADL 결론은 다음과 같이 요약한다.
"차량 운전자는 소량의 오염만을 발생시키지만, 배터리를 제조하기 위한 희토류 등을 채굴하는 광산에서의 공해는 훨씬 많이 발생한다."
배터리 수명주기에 따른 오염과 관련된 잠재적인 문제 외에도, 내연 기관을 대체하기 위한 몇 가지 기술 과제, 우려 사항 및 성능 문제가 산재해 있다. |
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- 주변 온도에 따른 범위 변동성 : |
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운전 조건과 날씨에 따라 ICEV의 마일리지 성능 변동성을 전망한다. 그러나 주위 온도에 따른 BEV의 범위 변동성은 상상을 넘어선다. exchange.aaa.com에서 세가지 BEV에 대해 실시한 2014년의 테스트는 아래의 테이블과 같은 결과를 내놓았다. 이러한 실제 공도의 조건에 따라 제조사가 제시한 케파보다 낮을 수 있음을 인지해야 한다. |
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온도 변화에 따른 EV 주행 범위
exchange.aaa.com |
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온도 |
거리 (Range) |
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화씨 |
섭씨 |
마일 |
Km |
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75 |
24 |
105 |
169 |
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95 |
35 |
69 |
111 |
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20 |
-6 |
43 |
69 |
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- 물 : |
BEV는 ICEV 보다 수해에 더 취약 할 수 있다. 왜냐하면 배터리는 차량 디자인상 가장 밑바닥에 위치해 있을 것이기 때문이다. 그리고 배터리가 물에 노출될 경우에는 차량 작동이 멈춰버린다. 해당 문제는 차량이 홍수 지역등에 있을 경우 겪게 될 안전 문제이다. |
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- 충전 시간 : |
BEV는 일반 110V 전원 콘센트에서 충전 할 수 있다. 1시간 충전하여 주행할 수 있는 거리는 대략 2~5 마일이 될 것이다. 12시간을 충전한다면 주행 가능 거리는 24~60 마일이 될 것이다.
테슬라의 모델 X P-100은 일반 가정용 콘센트에서 충전하는데 최대 4일이 걸릴 수 있다. 또한 혹한의 기후라면 충전이 불가능 할 수도 있다.
220V 콘센트는 시간당 10 ~ 12 마일의 충전 속도를 제공한다. 따라서 12시간 충전할 경우 120~144 마일의 주행 범위를 제공한다.
DC 고속 충전기(240V ~ 480V)는 시간당 150~210 마일의 속도로 충전할 수 있다. |
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- 화재 가능성 : |
BEV와 ICEV는 모두 발화를 일으킬 수 있다. 다만, BEV는 신기술이기 때문에 많은 관심받고 있기 때문에 차량 화재에 대한 이야기는 큰 노이즈가 되는듯 하다.
즉, EV 배터리 화재 영상은 더 자극적으로 다가온다. 가솔린 화재는 상대적으로 쉽게 소화되며, 그 이후에는 자발적으로 재 점화되지 않는다.
그러나 BEV 화재는 배터리에 저장된 에너지 때문에 소화하기가 더 어렵다. BEV 배터리는 초기 화재가 진압 된 후에도 자발적으로 화재가 일어나기도 했다.
또한 화재시 발생하는 오염 물질으로 인한 호흡기 위험, 감전 위험, 화상 위험 등의 위험성이 있다. |
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- 코발트의 가용성 : |
ADL 리서치에 따르면, 배터리 재료 및 제조 독성에 대한 우려를 제기했다. 배터리 재료 채광 및 제조 등의 프로세스에서 발생하는 환경 위험이 그것이다.
예를 들어 코발트는 그 매장량이 제한되어 있고, 경제적인 문제도 낳는다. 그렇기에 차세개 배터리 연구는 계속해서 진행되어야 한다. |
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- 오지에서의 주행 : |
2018년 EV에서 가장 주행거리가 긴 모델은 테슬라의 P100D 모델인데, 해당 차량은 한번 충전으로 337 마일이다. 그러나 동급 가솔린 차량의 주행 범위는 713 마일이다. 재규어 XF 20d 차량은 731 마일을 주행할 수 있다. 특히 극한의 기후나 기상 조건에서 장거리로 BEV를 운행하는 것은 경제적이지 못하다. |
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- 엥꼬 났을때 : |
ICEV가 연료 부족으로 인해 멈춰서면, 말통에 연료를 받아와서 구조가 가능하다. 임시로 주유한 뒤, 주유소로 달려가면 그만이다.
그러나 BEV는 현재 휴대용 연료로 충전할 방도가 없다. 충전소까지 견인해야 한다. 게다가 견인 과정에서 언덕위 주행이나, 도로 환경을 고려한다면 견인차량 또한 ICEV가 되어야 한다. |
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- 견인 용량
및 범위 : |
테슬라 모델 X의 2016 에드먼즈 테스트는 1250 파운드 무게의 트레일러를 견인했으며, 이는 동급 ICEV 용량의 절반보다 적은 수치이다. 또한 1003 마일 왕복에 40시간이 걸렸고, 그중 17시간은 충전소에 있어야 했다. Teslarati는 견인시 에너지 소비율이 60% 이상 범위를 줄일 수 있다고 설명한다. |
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- 제동 거리 : |
배터리의 무게로 인해, BEV는 비교적 큰 ICEV보다 더 긴 정지 거리를 가지고 있다.
물론 정지 거리는 중요한 안전 요소이다. 이론적으로 자율 주행 차량은 여분의 인간 응답 시간으로 인해 우수한 안전 성능을 보인다.
(Tesla-owner들은 롤링 저항을 줄이고 범위를 늘리기 위해 타이어를 40 psi 이상으로 채우는 것에 대해 논의하고 있다. 물론 이 거리는 정지 거리에 더 많은 불이익을 주며 아래 데이터에 반영되지 않을 수도 있다.) |
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제동거리 데이터 |
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모델명 |
커브 무게
(lbs) |
60 →0 멈추는데 거리
(ft) |
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* 소비자 리포트에 따른 테스트 |
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BEV |
테슬라 모델3 |
3814 |
156 |
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BEV |
쉐보레 볼트 |
3563 |
128 |
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BEV |
닛산 리프 |
3386 |
139 |
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BEV |
BMW i8 |
3455 |
127 |
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ICEV |
어코드 |
3170 |
109 |
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- 입자 물질 오염 : |
BEV에서 배터리의 무게와 BEV의 늘어난 정지 거리 때문에 타이어 마모와 브레이크 마모가 늘어날 것이라는 의심이 있다.
손세차를 하는 오너들은 차량에 묻어나고, 축척되는 메시한 검은색 찌꺼기를 잘 알고 있을 것이다. EV의 환경 평가에는 해당 사안을 포함해야 할 것이다. |
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R&D가 늘어날 수록 이같은 문제에 대한 솔루션을 찾을 수 있을 것이다. 그러나 현 시점에서 내연기관에서 전기차를 선택하기엔 쉽지 않으리라 생각된다.
부유한 사람들이라면 테슬라 차량을 몰고 즐기거나, 캐딜락의 에스컬레이드를 타고 모터 스키 보터를 호수까지 안전히 끌고 갈 것이다.
그러나 대부분인 95%의 미국인이라면 해당되지 않는 것들이다. 현 시점에서의 EV를 보유하게 되면 여전히 많은 비용을 지불해야 하며, 충전 등의 많은 제약이 있다.
그렇기에 개발자들은 이 같은 사항을 고려하여 차량을 소유하지 않아도 되는 온디맨드 서비스를 제공할 것이다.
승객은 굳이 차량을 소유하지 않더라도 합리적인 요금만을 지급하여 이용할 수 있다면 기꺼이 서비스를 이용할 것이다. 기술이나 시행의 환경 영향을 평가할 때 고려해야 할 많은 요소가 있음이 분명하다. |
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7. [III. 무교통혼잡] |
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교통 혼잡은 엄청난 사회적 문제이며 곧 안전과 환경 문제로 이어짐을 잘 알 고 있을 것이다. 이는 도로에 대한 문제이며, 주차 공간 문제도 이어진다. 즉, 개선되어야 할 필요가 있는 것이다. 단지 도로를 넓히고, 주차장을 확장하는 것만으로는 근본적인 해결책이 되지 않는다.
별도의 도로 공사 없이 교통혼잡을 해결한다고 상상해 보자. 그리고 주차공간을 찾지 못해서 2시간 이상 뺑뺑이 돈다고 생각해보자. 그렇기에 GM이나 우버, 구글 등 새로운 서비스들을 제공하는 기업들을 바라볼 필요가 있다. 그럼 기업들이 제공하는 서비스는 무엇이 있을까? 또 어떻게 작용이 될까? |
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- 자율주행은 교통사고와 교통혼잡을 없애줄 것이다. |
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- 기존에 운전을 하지 못했던 사람들의 수요를 충족할 수 있게 된다. 이러한 사람들의 주행을 통해 공도에 있는 차량 수는 더 늘어나게 되어 교통량이 늘어나게 된다. |
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- 교통 혼잡을 줄이기 위해서는 차량 공유는 권장 되어야 할 것이다. |
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교통 혼잡을 없애는데 있어서 주요한 전략은 라이드 쉐어링이 될 것이다. 그것은 소형화 된 대중 교통 수단이 될 것이다. 라이드 쉐어링 시스템을 완벽하게, 최적화 하려면 승객의 엄청난 양의 데이터를 수집하고 처리하기 위해 데이터센터를 사용하는 승타 공유 서비스를 통해 관리해야 한다.
승차 서비스는 승객의 목적지와 스케쥴을 조정하여 태우는 방식으로 승객을 그룹화 할 것이다. 따라서 승객들은 차량을 따로 운전하거나, 경로를 조정하거나, 누가 합석하는지에 대해서 컨트롤 하지 않을 것이다.
그렇게만 된다면 개인이 차량을 소유해야할 이유가 사라지게 된다. 대신에 승객은 스마트폰을 통해 원하는 시간대에 목적지까지 교통수단을 선택할 수 있게 되었다. 중간에 합석하는 방식으로 목적지까지 데려다 주는 승차권 서비스가 성행할 것이다.
승차권 서비스는 고객 데이터를 사용하여 같은 경로로 갈 다른 승객을 태워서 교통 혼잡을 줄이는데 기여할 것이다.
아마도 교통량이 적은 시간 동안 혹은 더 많은 요금을 지불한다면 혼자 탈 수 있는 옵션이 있을 것이다.
그렇기에 운송 수단에 대한 비용을 지급할 것이고, 차량 소유를 포기하게 될 것이다. 그리고 잘 모르는 이들과 함께 합석을 해야할 것이다.
승차권 공유에 발생하는 문제를 차치하더라도, 고객이 원하는 순간에 차량을 호출하면 차량이 도착하고, 주행중에 독서를 하던, 수면을 하던 다른일들을 할 수 있게 되는 이점을 취할 수 있을 것이다. 또한 차량은 서비스 사업자가 알아서 충전이나, 메인터넌스 등을 부담할 것이다.
합리적인 가격으로 승차 요금을 지급하는 것이, 차량을 소유하는 것보다 더 경제적임을 알 수 있다.
그러나 현실에는 많은 제약사항이 있다. ICEV에 준하는 차량 품질이나 성능을 맞추고자 한다면 아마도 상당한 시간이 지나야 가능할 것이다.
그리고 해당 기간동안 승객들은 본인들이 베타테스터라는 느낌을 받게 되면, 해당 서비스에 비용을 지급하고 이용하는 것을 반대하게 될 수 있다.
다음은 비공식적인 설문 조사에서 들은 예시이다. |
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- 어떻게 음식을 사러 갈까? |
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- 어디서 식료품을 픽업할까? |
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- 개를 수의사에게 어떻게 데려 갈까? |
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- 호수로 보트를 어떻게 끌고 갈까? |
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- 합승한 승객에게 내가 사는 곳을 보이고 싶지 않으면 어떻게 해야할까? |
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- 합승한 승객과 싸우게 되면 어떻게 될까? |
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- 만약 잘못된 주소지로 가게 되면? |
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설문조사 예시에서 봐서 알 수 있듯이 엄청난 질문거리들이 있다. 즉, 자가 소유는 자유를 포기하는 것과 진배없는 것이다. 그렇기에 운행에 있어서 교통사고의 위험이 있더라도 자가 차량을 모는 이유가 여기에 있는 것이다.
항공 여행은 매우 안전하고 장거리 여행을 위해 엄청난 시간을 절약하는 반면, 엄청난 제약이 수반된다. 비행기를 탈때 일정부분 자유도를 포기하는데 동의를 한다.
이런 식으로, 그것은 자율주행도 어느 정도 유사하다. 다른 누군가가 우리의 안전을 책임지며, 다른 사람이 경로를 결정하기 때문이다.
다른 이들이 차량을 소유하고, 메인터넌스를 한다. 그리고 주행중에 다른 일들을 할 수 있다. 잠을 자거나, 책을 읽거나... 반면에 낯선 이들과 함께 동행해야 한다. 차량 공간에 들고 갈 수 있는 품목도 제한되며, 주행마다 비용을 지불해야 한다.
그런데 이는 대중교통이라면 무얼 타든 겪는 일들이다. 그렇기에 자율주행 차량 서비스와 대중교통과 같은 형태라고 볼 수 있는 것이다. 그리고 세부 사항에서 게임체인저가 될 수 있다. |
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- 전통적인 대중 교통과 달리, 자율주행 서비스는 고객 앞까지 찾아오고, 목적지까지 데려다 준다. 여기서 차량을 소유하지 않아도 되는 요인이 된다. |
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- 차량 공유는 낯선이들과의 접촉을 기존 대중교통보다 훨씬 작은 공간에서 더 적은 이들과 만나도록 제한을 해준다. 여기서 익명성과 안전성에 대한 느낌이 사라지게 된다. 좁은 차량에서 4인은 어느정도 개인간 상호작용이 필요할 것이다. |
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- 차량 공유는 승객간의 출밫 및 도착 지점에 포커스를 맞추고 있으며, 이로 인한 프라이버시 등의 기존의 사회 통념등이 무너지게 될 것이다. |
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이것들은 자동차 공유 모델의 비현실성과 사회적 어색함을 지적하는 어려운 문제이다. 상황이 비현실적이거나 어색할 때, 사람들은 아예 피하는 방법을 시도한다. 이것은 의도하지 않은 결과의 원인이 될 수 있다. 다음은 고려해야 할 사항이다. |
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- 문제는 돈으로 해결 될 수 있다. 굳이 사람들끼리 부딪히거나 질척거리는 것이 싫은 돈많은 사람들은 그냥 차량을 구매하면 되는 것이다. |
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- 기존에 차량 운행을 할 수 없던 장애인들이 자율주행 차량에 의해 이동성에서 해방되도록 할 수 있겠지만, 주행중에 승차감에 대한 압박감이나 비용은 장애인 여객 이동을 방해하는 의도하지 않은 결과를 초래할 수 있다. 또한 낯선 사람과 승용차의 공간에 갇히고 싶지 않을 수 있습니다. |
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- 자가용을 몰때처럼 자유롭게 주행할 수 없기 때문에 오토바이등을 선택하는 이들이 늘어날 수 있다. |
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- BEV 공유의 한계는 많은 사람들에게 주행를 사용하도록 요구하거나 어떻게 든 ICEV를 유지하거나 임대 할 수있는 것으로 보인다. 가솔린에 대한 지속적인 수요 외에도 운전 기술을 잃게되지만 간헐적으로 운전해야하는 혼란스러운 문제가 있다. 그것은 안전 문제다. |
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8. [IV. 단기 기대치] |
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교통사고를 없애고, 지구 온난화에 대응하고, 교통 혼잡을 해결하고자 하는 목표에 도달하기 까지는 독창성, 창의력, 노력, 투자 없이는 어떠한 솔루션도 나타나지 않을 것이다.
아마도 BEV 개발, 운전자 없는 자동차 기술, 대중 교통 개념화 분야에서 많은 일이 이루어질 것이다.무엇이 효과적인지, 그렇지 않은지에 대해 많은 것을 배우게 될 것이다.
이 칼럼에서 제시된 이유들로 개인적으로 세부 사항이 대중에게 분명 해지면 완전한 자율주행 BEV 승차 공유 모델에 대한 현재의 비전에 상당한 저항이 있을 것이며, 또한 ICEV와 BEV의 대규모 교체에 대한 저항이 있을 것으로 생각한다. |
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- CO2 배출량을 다루겠다는 국가적인 의지가 투표자와 입법 활동에 반영되어 전기 발전 능력의 구성을 획기적으로 변화시킬 것이다. 그러나 원전은 폐쇄되고 있으며, 차세대 원전에 대한 인센티브는 전무하다. 풍력 발전은 점점 늘어나고 있다. 유틸리티 기업들은 천연가스로 합리적인 가격으로 풍부하고 안정적인 전기를 공급하게 되었다.
미국의 온실 가스 배출량을 17% 줄이겠다는 뜻은 있으나, 국내 EV 사업에서 파격적인 지원은 없는 상황이다. 그리고 EV를 친환경 에너지 원으로 바꾸려는 욕구에 대응하여 전기 발전 수단이 바뀔 것으로 기대하는 것은 개의 꼬리를 휘두르는 꼴이다. |
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- 현재의 EV는 ICE 차량보다 한수 아래인 상황이다. GM이나 포드, 도요타 등의 OEM들은 좋은 품질의 차량들을 제작하고 판매해 왔다. 교통, 사고, 면허, 세금 등의 측면에서 차량을 수령 할 때까지 수반되는 과정의 고통이 있음에도 불구하고 사람들이 차량을 소유하고자 하는 욕구는 자가 소유에서 오는 자유로움을 누리기 위함인 것이다. 안전과 환경에서 목표는 분명히 우리가 이러한 자유를 포기하기에 충분하지 않는다.
만약 미국사람들이 안전과 환경에 대해 완벽하게 지키고자 하면, 미국인들은 이미 바람, 태양력, 핵으로 움직이는 나라가 되었을 것이다. 그리고 100% 안전 벨트를 매고 있을 것이며, 음주운전은 하지 않을 것이며, 속도 제한 준수를 지닌 사람들의 나라가 될 것이다. |
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- BEV 기술에 더 많은 단기적 발전이 없다면, 굳이 가성비 떨어지는 전기차를 살 필요나 동기가 없을 것이다. 또한 사람들은 단 몇분만에 연료를 채우고, 곧바로 먼 거리를 주행하는 것에 익숙해 있다. 그리고 차량에 트레일러 등을 매달아 견인할 수 있는 것에 익숙해 있다.
또한 ICE 차량은 현재 피크에 다달은 것이 아니다. 아직도 효율 향상은 지속중에 있다. Mazda는 스파크 제어 압축 점화 엔진 (Skyactiv-X)의 상용 출시 직전에 있으며, 특정 출력을 21%, 연료 효율을 20~30% 증가시킬 것으로 전망하고 있다. |
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그러나 이러한 것들이 자율주행 개발을 멈추게 하지는 않을 것이다. 많은 기업들이 뛰어들고 있으며, 투자자들이 자금을 쏟아붙는 한, 정치권이 자율주행 시스템 하에 얻을 수 있는 경제적 이익 가능성을 보는 한 개발은 지속될 것이다. 그렇기에 초기 제품 출시까지의 타임라인이나 스케쥴 관리는 분명하게 해야할 것이다.
그러나 안전을 확실하게 입증 할 필요가 있고, 인프라 설치 및 차량 전환과 관련된 성가신 문제로 인해 자율주행 시스템 도입이 점진적으로 이루어질 것이다. 이것은 최소한 두 가지 이유로 신기술 도입이 어려울 수 있다.
ICEV 중심 경제는 도전해오는 자율주행 BEV 중심 경제와 경쟁 하게 될 것이다.
또한 도로상의 자율주행 차량과 일반 차량의 혼합 증가와 관련하여 예기치 않은 안전 및 책임 문제가 발생할 수 있다. 해당 사안은 매우 중요한 문제이지만, 여기에서는 다루지 않도록 하겠다.
초기 자율주행 BEV는 제한된 지역에서 운행 서비스를 점진적으로 늘려야 할 것이다. 초기 차량의 비용은 오늘날의 중저가 ICEV와 경쟁하여 이길 수가 없기 때문에 대부분의 사람들이 BEV를 구매할 수는 없을 것이다. 그리고 제조사만이 해당 차량을 유지 관리가 가능하며, 문제를 진단하고 수정할 수 있다. 센서나 온보드 컴퓨팅, 탐색, 커넥팅 등에 대한 부분은 정기적으로 주의를 기울여야 하는 부분들이다.
이는 차량이 서비스 회사가 차량을 보유하고, 승객 서비스를 위해 파견될 준비가 될 차량들을 차고에 수용하는 경우에 이루어 질 수 있을 것이다. 초기에는 이러한 차량을 전용으로 충전할 수 있는 차고가 갖춰져야 하며, 이에 대한 기술적인 요구가 뒷받침 되어야 할 것이다.
그리고 초기에는 자율주행에 대해 안전이 담보되지 않기 때문에 승객들은 대부분 회의적으로 참여할 것이다. 아마도 베타 테스터에 비견할 수 있을 것이다. 그렇지만, 승객들은 이러한 부분도 감내하고 탑승을 해야할 것이다. 만약 주행이 의도한 대로 이뤄지지 않는다면, 통계적인 안전성 데이터에 도달할 방도가 없기 때문이다.
승차 서비스를 통해 기술적인 성공과 고객 만족을 얻는다면 서비스의 추가 기능으로 시작될 것으로 기대된다. 승차 공유를 위한 초기 시장은 대중 교통을 이미 수용하고 받아들이는 도시에서의 사회적 수용을 토대로 선택해야 한다.
이러한 시작은 기술 및 비즈니스 모델의 실제 실행 가능성을 결정해야한다. 오늘날, 자율주행 BEV 개념에 대한 투자와 그 노력은 널리 확산되어야 할 것이다. 현재 투자단계에서 수천개의 고소득 일자리가 창출되고 있으며, 놀랄만한 속도로 기술을 발전시키기 위해 자본이 지출되고 있다.
승객 데이터 마이닝과 같은 통합 기회는 이미 형성되고 탐구되고 있다. 그리고 이 데이터 마이닝은 새로운 시대의 가솔린과도 같은 것이다.
만약 자율주행에 대한 완전한 비전이 실현되지 않으면, 다른 수익성 있는 애플리케이션이 등장하게 될 것이다.
즉, 투자나 기술 개발이 지속되냐 마냐의 문제가 아니라, 향후에 어떠한 결과물을 내놓는가? 이다. |
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9. [V. 투자 시사점] |
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OEM들 |
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자율주행 차량 개발이 시행된 이래로 OEM들 중에서 선두 업체들이 탄생하기 시작했다.
아래의 리스트는 자율주행 운송시장에 진출할 가능성이 높은 기업들을 나열한 것이다. |
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1.제네럴모터스 |
GM은 샌프란시스코 공도에서 최대 25mph 속도로 LV4를 성공적으로 시연했으며, Bolt BEV의 스티어링 휠과 브레이크 / 바 페달을 사용하여 2019년에 라이딩 공유 파일럿 프로그램을 시작할 예정이다.
GM은 경쟁사에 비해 몇 가지 분명한 장점이 있다.
GM은 이미 디트로이트, 미시건 주 북쪽의 공장에서 자율주행 볼트를 제작할 수 있는 제조 능력을 보유하고 있다.
GM은 자본화 되었고 추가 개발 자금 조달에 필요한 현금 흐름을 가지고 있다. 여기에 추가로 소프트뱅크의 재정 지원을 받았다.
또한 작년에 회사를 인수한 Strobe가 개발한 Lidar 기술을 보유하고 있다.
GM의 투자자들은 자율주행의 결과물을 기다리는 한편, 연간으로 주당 1.5달러의 배당금을 수취할 수 있는 이점이 있다. |
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2.다임러AG |
다임러는 메르세데즈 벤츠의 모회사이며, 1997년에 S클래스 모델에서 적응형 크루즈 컨트롤을 개발 및 제공한 바 있다. 오늘날 메르세데즈는 대부분의 라인업에서 인텔리전트 드라이브 시스템을 제공하고 있다. 해당 시스템은 보행자를 피하고, 다른 유형의 사고들을 피할 수 있게 해준다.
차세대 차량의 경우 다임러는 엔비디아에서 개발한 자체 구동 시스템을 사용하여 Robert Bosch Gmbh와 협력하고 있다. Mercedes는 Mercedes R&D 센터 근처의 Boeblingen 도로에서 LV4와 LV5에서 Nvidia 시스템을 실행중인 밴을 테스트하였다.
해당 테스트 밴은 아침 러시아워를 포함하여 복잡한 도로 환경에서 테스트를 마쳤다. 다임러는 GM과 마찬가지로 자율주행 기술 개발을 완료하기 위해 자본과 현금 흐름을 갖추고 있으며, 투자자에게 주당 4.50 달러의 배당금을 제공하고 있다. |
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3.폭스바겐AG |
폭스바겐은 아우디의 모회사이다. 아우디는 A8 모델에 자율주행을 개발중에 있다. A8 모델에는 라이다를 사용하여 선택적 Traffic Jam Pilot과 함께 제공된다. 해당 A8은 운전자가 최대 60km/h의 속도에서 완전히 운전대에서 손을 뗄 수 있도록 설계했다. 아우디는 엔비디아와 공동으로 2020년을 목표로 상업시스템을 개발했다.
폭스바겐은 세계에서 가장 큰 차량 제조업체이다. 비록 최근의 디젤 게이트에도 불구하고 자체 자금 조달 및 기술 개발을 위한 현금흐름은 여전히 건재하다고 볼 수 있다.
투자자들은 연간 0.92 달러의 배당금을 받을 수 있다. |
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등급외)테슬라 |
테슬라는 자율주행 개발에 있어서 다른 경쟁사들과 다른 전략을 취해왔다. 특히 CEO인 머스크는 라이다 기술에 대해 좋게 평가하고 있지 않는다. 머스크는 라이다에 대해 디자인적으로 좋지 못하며, 가격만 비싸다고 평가했다. 테슬라는 자율주행 자체에 포커스를 맞춘게 아니라, 스포티하고, 유저 인터페이스 등에 중점을 두었다.
현재까지 테슬라의 차량은 호평을 받았으나, 현재 모델3의 생산에 차질이 빚어지면서 우려가 커지는 상황이다.
글로벌 시장을 대상으로 한 BEV 개발 및 생산에 중점을 두고 테슬라의 자율주행 개발은 뒷전으로 밀려난 상황이다. 테슬라에는 오토 파일럿 기능이 있지만, 이는 LV 수준이 제한적이다. 경쟁사와 비교하기에 민망한 수준인 것이다.
게다가 공도에서의 오토파일럿을 사용한 사람들의 몇몇은 불행한 결과를 만났고, 큰 비용을 지불하지 않았던가? 현재까지 3명의 사망자를 비롯하여 다수의 치명적인 사고가 있었다. 테슬라의 자율주행 수준은 LV2에 불과하다. 즉, 기술적으로 경쟁사보다 딸린다는 것이다.
테슬라는 아직 흑자를 내지 못한 적자 기업이다. R&D나, 기업 운영에 있어서 부채와 자본에 의지해왔다. 이러한 방만한 기업운영 덕분에 2018년에 접어들어서, 장기부채 100억 달러를 초과하게 되었다.
이러한 일련의 재정 상태를 미루어 볼때, 테슬라는 강력 매도를 해야한다고 판단된다. |
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테크 기업 / 부품사 |
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현재 자율주행 차량의 성공적인 출시에 핵심 기술 및 부품 개발에 참여하는 플레이어들이 다수 있다. 이러한 모든 기업들을 찾아내고 발굴하는게 투자자들의 과제가 될 것이다.
여기서 각 분야의 리딩기업을 소개하고자 한다. |
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1.웨이모 |
웨이모는 알파벳의 자회사이다. 웨이모는 자율주행 소프트웨어와 하드웨어 시스탬 개발의 리딩 업체이나, 차량을 제조하지는 않는다. 웨이모는 샌프란시스코 시험 프로그램에서 Pacifica Minivans를 사용하여 공도에서 LV4를 달성했다.
웨이모의 사고 사례는 오직 인간 주행자에 의해서 사고를 당했다. 오직 인간에 의한 실수등을 통해 사고를 겪은 것이다. 그럼에도 불구하고 GM이 13만 마일을 달릴 동안 22회의 사고를 겪을때, 웨이모는 35만 마일을 달리면서 단 3회의 사고를 겪었다. 자율주행 플레이어 중에 가장 낮은 사고율을 보유하고 있는 기업이다.
가장 최근에는 재규어의 SUV를 구매했으며, 운행 서비스를 중점에 두고, 혼다와 파트너십을 맺기로 발표했다. 2018년 하반기에는 피닉스 주에서 무인 승객 탑승 서비스 프로그램을 시작할 계획이다. |
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2.엔비디아 |
엔비디아는 메르세데즈와 아우디, 테슬라, 체리 자동차, 볼보 등의 OEM 기업들과 함께 운행 소프트웨어 및 하드웨어 개발에 참여하고 있다.
다임러와 폭스바겐이 향후 2년 내에 엔비디아 소프트웨어 시스템을 기반으로 한 자율주행 차량을 제공할 계획에 있는 것은 주목할 만한 사실이다.
엔비디아는 지난 4분기동안 애널리스트들의 전망치를 크게 상회했으며, 높은 평가를 받고 있다.
엔비디아는 배당금을 지급하고 있지만, 0.6달러로 시가 배당률 0.25%이기 때문에 배당금만으로는 매력적이지 않다. |
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3.인텔 |
인텔은 자율주행 플랫폼 시장에서 모빌아이 기술로 성공을 거두고 있다. BMW, 닛산, 폭스바겐은 모빌아이 로드 익스퍼리언스 기술을 통해 운전 차량에서 사용할 수 있는, 확장 가능한 고화질 맵핑을 작성하고, 업데이트해준다.
SAIC Motor는 Mobileye 기술을 사용하여 중국에서 LV3,4,5 수준의 차량을 개발하고 있다.
엔비디아와 마찬가지로 인텔 또한 애널 추정치를 넘어서고 있다. 현재 애널리스트 평균 매수 의견은 Buy의견이다.
인텔은 연간 1.2달러의 배당을 지급하고 있으며, 시가 배당률로는 2.4%이다. |
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보조적인 수혜 기업들 |
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성공적인 자율주행 개발과 론칭은 미국 경제에서 상당 부분에서 영향을 미칠 전망이다. 여기에는 차량 자가 여부나, 운영, 메인터넌스, 트럭, 승용차 등 다양한 부분에 관련되어 있다.
여기에는 상상도 할 수 없는 변화가 몰아칠 것이며, 새로운 기업들이 신설될 것이다. 자율주행 기술 도입으로 엄청난 성장이 있을 것으로 기대되는 분야중 하나는 데이터 스토리지 분야이다.
오늘날 데이터 스토리지 부문에서는 자율주행이 아니더래도 연간 40%의 속도로 고속 성장중에 있다. 거기에 자율주행 시대가 본격 돌입하게 되면 데이터 저장 용량 증가에 있어서 여러 요소를 증가시킬 것이다.
앞서 언급했듯이 일반인이 하루 평균 650MB 데이터를 사용하고 있으며, 2020년까지 하루 1.5GB로 늘어날 것으로 전망하고 있다.
여기에 자율주행 차량은 1시간마다 4TB의 데이터가 발생한다. 센서 출력, 맵핑, 네비게이션, 커넥팅, 탑승자 정보 공유 등의 모든 곳에서 필요한 데이터를 수집 및 처리, 저장하는데 데이터 센터는 앞으로 더 많이 필요하게 될 것이다.
그렇기에 투자자들은 데이터 센터 리츠를 주목할 수 밖에 없다.
아래는 해당 기업들을 나열하였다. |
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1.코어사이트 리얼티 |
COR은 현재 3M 제곱 피트를 조금 넘게 임대중에 있다. COR은 6월 말에 주당 배당금을 4.12 달러로 인상하였다. 이들은 배당금과 운영자금을 지속적으로 늘려왔다. COR은 배당금 인상에는 공격적이지만, FFO 지급 비율은 리츠 기준에 따르면, 낮은 수준인 60%로 상당히 안정적이라고 할 수 있다. |
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2.사이러스원 |
CONE은 임대 면적 기준으로 약 5M 평방 피트의 공간을 보유하고 있다. CONE은 1.84 달러의 배당으로 현재 시가 배당률 3.1%를 제공하고 있다. COR과 마찬가지로 CONE의 FFO 지급 비율은54%로 매우 높다.
현재 주가 대비 평가에서 보다 더 나은 결과물을 기대할 수 있을 것 같기 때문에 해당 리스트에 포함시켰다. |
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3.디지털리얼티트러스트 |
DLR은 DuPont Fabros를 인수하여 27M 평방 피트 이상을 보유하고 있다. 앞에 소개한 두 기업과 마찬가지로 배당금과 FFO를 꾸준히 늘려왔다.
DLR은 현재 배당금 인상에 앞서 최근에 있었던 인수를 소화하는데 시간을 들이지 않으면 안될 것이다.
현재 주당 4.04달러로 시가배당률 3%를 제공하고 있다. |
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