최근 자동차산업체 적극적으로 진출하고 있는 IT업체들 역시 자율주행자동차 기술 개발에 나서고 있다. 구글은 이미 2009년부터 자율주행자동차 프로젝트를 시작, 지난 8월까지 총 186만Km의 자율주행 시험을 마쳤다.

자율주행을 위해선 2가지 인식기술이 필요하다. 외부인식기술과 연결기반 인식기술이 그것이다. 외부인식기술은 초음파, 카메라, 레이다 등을 장착하는 것으로 자동차업계와 IT업계의 주도적 개발이 가능하다.

연결기반 인식기술에서 중요한 것은 정확성, 표준화 그리고 보안성 등이다. 기존의 GPS보다 몇 단계 업그레이드된 DGPS기슬이 필요한데, GPS가 10m이내의 위치정확도라면, 후자는 20Cm이내의 정확도를 갖추게된다.

바로 이 연결기반 인식기술은 자율주행의 관건이 되는 중요요소인데, 정부의 역할없인 불가능하다.

무인차가 사고 없이 안전 주행을 하기 위해선, 센서기반 기술과 센서의 단점을 보완해 안전성을 높일 수 있는 연결기반 기술의 결합이 필요하다.

이에 따라 선진국들에선 자율주행 자동차 개발 단계에서부터 정부가 나서 교통 안전을 위한 연결기술 도입을 강화하려는 정책지원을 아끼지 않고 있다.

주요 연결기반기술 V2X 등이 개발될 때마다, 미국과 독일 등지에선 정부 주도로 시범사업이 벌어지고 있기도 하다.

미국에선 교통부 산하 도로교통안전국 주도로 2012년부터 자율주행 관련 각종 시험이 실시됐고 이 데이터는 곧바로 완성차업체와 부품업체에 전달됐다.

유럽에선 유럽연합 집행위원회에서 주관하는 V2X 보안을 위한 개발 프로젝트가 진행중이다.

국가적으로 자율주행 기반 연구개발에 동참하고 있는 것이다.

이와 함께 정부의 인프라 구축 및 예산 지원도 선행돼야한다. 자율주행을 위해선 지리정보가 필수적인데, 개별 기업차원에서 진행한다는 건 불가능한 상황이다 이와 함께 새로운 기술적용을 위한 법규 제정도 시의 적절하게 따라줘야한다.

최근 산업계의 또 다른 이슈인 사물인터넷 부문도 마찬가지다. 자율주행에도 사물인터넷 기술은 적용될 예정인데, 산업환경 조성을 위한 제도적 장치와 법규 제정 등이 기술 개발 수준에 맞춰 진행될 때 제품 상용화도 앞당길 수 있다.

미래 먹거리 산업으로 세계는 IT와 접목시킨 자율주행자동차, 사물인터넷 등을 국가적 차원에서 준비하고 있다.

제2의 산업 혁명에 비견될 이같은 산업부문에서 다행스럽게도 한국은 기술개발의 보폭을 맞출 수 있는 기반 기술을 보유하고 있게됐다.

그러나 안심할 수 없는 건 정부의 정책적 지원과 전략 수립이다. 미래의 산업은 정부와 기업의 협력없인 불가능하기 때문이다.