<자막원문> 한: 교수님 얼마 전에 C-V2X 사회비용 백서. 장: 사회비용분석 백서. 한: 대표 집필하신 거죠? 장: 우리 위원님들과 같이 다 집필했습니다. 한: 사회비용이라는 것은 저희가 사고가 났을 때 그걸 손실에 대한 걸, 사람 목숨을 돈으로 매기긴 어렵겠지만 그래도 보험이나 이런 쪽에 보면 비용으로 분석해놓은 게 있지 않습니까? 그게 C-V2X를 도입했을 때 사망자를 감소시킬 수 있는 감소율이 훨씬 높다 이런 결론을 도출하셨던 것 같은데. 어떤 건지 그걸 소개를 해주세요. 장: 기본적으로 자율주행차를 사용해서 경제적·사회적 비용 효과를 볼려면 크게 이제 두 가지 면을 우리가 분석을 합니다. 첫 번째 금방 말씀하셨던 교통사고 감소에 의한 사회 비용 감소. 두 번째 교통 효율증가에 의한 사회 경제적 비용 효과 증대 이런 거죠.. 예를 들어서 교통사고는 계속 말씀드리겠지만 교통 효율 같은 경우에는 예를 들어서 신호등과 차량 간의 서로 신호를 주고받는다면 대기 시간도 훨씬 줄어들 수 있고요. 라우터 컨트롤도 가능하고. 교통 효율 개선 효과가 많고요. 이제부터 말씀드릴 교통사고 관련한 사회비용 분석은, 사실은 아까도 말씀드렸지만 우리가 2가지 데이터를 사용했습니다. 경찰청과 보험개발원의 데이터를 사용했는데. 2019년도 1년 동안 작업을 한 백서이기 때문에, 그 당시에 가용한 교통사고 통계치는 2018년 것이 가장 최신 것이었죠. 그래서 2018년도 데이터. 경찰청 사고 통계치를 가지고 우리가 사용을 했고요. 그 사고 통계치를 가지고 C-V2X 기술 또는 웨이브 기술과 결합되서 사고의 사망자, 중상자, 경상자 수를 얼마나 줄일 수 있을 것이냐를 계산하기 위한 산술식을 우리가 수립을 했죠. 그리고 이 산술식을 수립하는 데는 5GAA라고 있어요. 5G Automotive Association(5GAA, 5G 자동차 협회)인데, 이게 우리 교통융합위원회와 비슷하게, C-V2X 기술을 자율주행에 적용하려는 국제적인 단체입니다. 여기에서 미리 작업을 한 게 있어요. 그래서 우리가 데이터는 한국 데이터를 사용했고요, 그 산술식은 기본적으로 5GAA의 산술식을 우리가 준용했습니다. 한: 대입을 해서 이제 쓰는 거군요. 지금 2020년부터 2030년까지 10년간 지금 이제 정부에서 도입하려고 하는 C-ITS(지능형 교통체계)에 C-V2X를 적용을 했더니, 10년간 사망자 감소 수가 3201명으로, 절대 숫자를 말씀드리는 거고요. 백서 쓰신 거에. 올해하고 내년 LTEV2X, C-V2X 보급률을 각각 8.6%와 14.4%로 가정했을 때 그런거고. 2030년에는 58.4%까지 늘어날 것이다. 한 절반 정도, 한 10년간 이제 늘어나는 거 감소하는 거 했더니 한 3201명이 줄었다는 결과가 도출됐고. 웨이브를 썼을 때 방식에 대한 것도 기술해놓으셨던데. 사망자 감소추정치가 1134명, 한 3분의 1 정도로 낮다고 결과가 도출이 됐는데. 제가 궁금한 것은 물론 백서에는 다 쓰여 있지만, 어떻게 해서 이런 차이가 나게 된 건가요? 장: 그게 기본적으로는 두 기술 간에 여러 장단점이 있지만, 사실 웨이브는 2010년에 표준이 완료된 기술이고요 한: 오래된 기술이죠. 장: 오래된 기술이죠. C-V2X는 지금도 현재 계속 진화하는 기술입니다. 그래서 사실 기술상의 여러 가지 장점으로 보면 C-V2X가 사실 월등하다고 볼 수 있고. 그 교통사고 숫자를 계산할 때 영향을 준 팩터는 커버리지죠. 한: 커버리지. 장: 커버리지가 차이가 나서 결국 그런 차이로 유도가 됐다라고 보실 수가 있는데, 사실은 거기에서 계산한 건 사람이 드라이빙한 경우를 주로 계산했다. 이렇게 보시면 될 것 같습니다. 사실 이런 것들은 나중에 완전자율주행으로 가더라도 똑같아요. 똑같이 수치만 바뀌어서 이렇게 비례적으로 적용이 가능하게 되겠습니다. 한: 사람이 안 하면 어떻게 됩니까? 장: 사람이 안 하면 완전 기계가 하는 건데, 그 경우에도 비슷하죠. 기계가 사람보다, 사람 같은 경우에는 그렇잖아요. 어떤 정보를 받게 되면. 거기 팩터 중에 이것도 있습니다. 우리가 이제 C-V2X 단말에서 정보를 줬어요. 운전자가 그 정보를 귀중히 여겨서 그것을 운전을 하는데 반영을 할 수가 있고, 우리가 사업도 해본 사업자 얘기를 들어보면 택시에다가 이걸 장착을 했는데, 어떤 운전자분들은 “너는 말해라. 나는 나대로 한다” 이런 분들도 있다고 합니다. 한: “내가 더 나아” 장: 그렇죠. 그런 정보를 얼마나 반영해서, 자기 운전에 반영해서 적용할 것이냐 하는 것도 확률로 계산한 게 팩터가 또 있어요. 한: 개인차에 관한 것들을. 장: 그렇죠. 그것도 있고요. 그다음에 아까 말씀드렸다시피 두 기술 간의 가장 큰 차이는 커버리지에서 왔고요. 산술식이 대개 어떻게 돼 있냐면 경찰청에 2018년 교통사고 숫자가 있잖아요. 그 숫자를 가져다가 환경별로 우리가 분석을 합니다. 예를 들자면 고속도로, 교외 그러니까 트래픽이 적겠죠. 교외는. 그다음에 도심 그리고 교차로가 있는 상황 없는 상황 이렇게 나눠가지고 분석을 하고요. 그다음에 이제 C-V2X나 웨이브가 그 기술이 얼마나 차량에 탑재가 될 것이냐. 그 확률도 우리가 나름대로 추정해서 적용을 했는데. 사실 이제 아직은 두 가지 기술이 다 상용화돼서 그런 상용화된 차량이 나오진 않고 있기 때문에 거기에 우리가 적용한 2020년이란 시점을 이만큼 움직이면 될 것 같아요. 1년이면 1년, 2년이면 2년 움직이면 될 것 같고. 조금 전에 말한 기술별 평균 패킷수신율 (PRR: Packet Reception Rate)라고 하는데. PRR이라고 패킷수신 성공률 이런 것도 차이가 있고요. 한: 그것도 C-V2X가 더 우수하게 나왔습니까? 장: 그럼요. 커버리지 별로 PRR(평균 패킷수신율)이 쭉 다르게 나옵니다. 두 기술 간. 한: 그러면은 지금 해외사례도 그렇고 이런 객관적인 어떤 자료라고 해야 합니까? 객관적인 결과물도 그렇고 사실 지금 내년부터 5년간 모든 고속도로 4075km라고 하는데. 고속도로 완전히 서울에서 부산까지 400km로 좀 넘는데 모든 고속도로가 4075km와 주요 간선도로 합치면 한 5000km로 되는 것 같은데. 여기에 다 이제 “C-ITS를 구축하겠다”라는 게 정부의 계획인 것 같던데, 여기에는 지금 웨이브가 되는 겁니까? 아니면 C-V2X가 되는 겁니까? 장: 이런 계획들이 2027년부터 완전자율주행 차량. 레벨4 이상. 2027년에 완전자율주행 차량을 상용화시키겠다는 정부의 계획 하에 움직이는 건데, 차량들이 완전자율주행 차량으로 운행이 되려면 인프라가 미리 구축이 되어야 하잖아요. 그래서 현재까지는 비면허 대역은 정부가 망을 구축해서 국민들한테 무료로 차량에 사용할 수 있도록 해주겠다는 거고요. 한: 짧은 거리 안에서 쓸 수 있는. 장: 그렇죠. 그런 일환으로 C-ITS 본사업이 내년부터 진행되는데. 그 본사업을 진행하는데 2024년도까지 인프라를 다 구축하게 돼 있습니다. 한: 돼 있어요? 장: 네 그래서. 2021년부터 2023년까지 쭉 구축할 텐데, 일단 내년에 전체 4000~5000km로 가까이 되는 고속도로 중에 50%에 해당되는 걸 현재는 구축하겠다 이렇게 계획은 되고 있는데. 아마 이제 방식에 대한 서로의 논의가 아직 진행되고 있어서.
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