인간보다 빠른 '기계의 눈'이 온다

시속 80km로 달리는 자율주행차가 앞의 장애물을 발견했다. 차량이 멈추기까지 0.5초가 걸린다. 하지만 인간 운전자라면? 0.15초 만에 반응한다. 그 차이, 13미터가 생사를 가른다.

기계가 인간보다 느린 이유

자율주행 기술의 가장 큰 걸림돌은 바로 이 '반응 속도'였다. 아무리 정교한 프로세서라도 고화질 이미지를 분석해 '무엇이 움직이고, 어디로 가는지' 판단하는 데는 인간 뇌보다 훨씬 오래 걸렸다.

이는 단순히 자율주행차만의 문제가 아니다. 로봇, 드론, 모든 자동화 시스템의 근본적인 안전 우려였다. 기계가 상황을 '이해'하는 속도가 느리면, 그만큼 사고 위험이 커진다.

중국을 비롯해 영국, 홍콩, 사우디아라비아, 미국의 국제 연구팀이 이 문제에 도전장을 냈다. 그들의 답은 뇌를 모방한 새로운 하드웨어였다.

뇌를 닮은 기계의 탄생

연구팀이 개발한 시스템은 기존 머신비전보다 4배 빠르다. 핵심은 인간 뇌의 작동 방식을 하드웨어에 구현한 것이다.

기존 시스템이 이미지를 픽셀 단위로 순차 처리했다면, 새 시스템은 뇌처럼 전체를 동시에 파악한다. 마치 숲을 보면서 동시에 나무도 보는 것처럼 말이다.

이 기술이 상용화되면 자율주행차의 안전성은 획기적으로 개선될 것이다. 시속 80km에서도 인간보다 빠른 반응이 가능해진다.

한국 산업계의 기회와 과제

현대자동차와 삼성전자 같은 국내 기업들에게는 새로운 기회다. 현대차는 이미 자율주행 기술에 막대한 투자를 하고 있고, 삼성은 차량용 반도체 시장에서 존재감을 키우고 있다.

하지만 중국이 주도하는 이 기술에 한국이 얼마나 빠르게 따라잡을 수 있을지는 미지수다. 특히 AI 하드웨어 분야에서 중국의 기술 격차가 벌어지고 있는 상황이다.

네이버와 카카오 같은 IT 기업들도 주목하고 있다. 이 기술은 자율주행뿐 아니라 스마트시티, IoT, 로봇 서비스 등 다양한 분야에 적용 가능하기 때문이다.

일상의 변화, 그리고 우려

이 기술이 상용화되면 우리 일상은 어떻게 바뀔까? 택시 기사, 배달 기사, 트럭 운전사 등 운전을 직업으로 하는 사람들의 일자리가 위협받을 수 있다.

반면 교통사고는 크게 줄어들 것이다. 국내 교통사고 사망자 수는 연간 3천 명 수준인데, 자율주행 기술이 완전해지면 이 숫자를 대폭 줄일 수 있다.

하지만 기계가 인간보다 빨라진다는 것이 항상 좋기만 할까? 예상치 못한 상황에서 기계의 판단을 인간이 제어할 수 있을까? 이런 윤리적, 기술적 질문들이 남아있다.