데이터 기반 AI = K모빌리티로 역전의 기회!
- 등록일
- 2025-11-25
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(출처: 테슬라코리아X, FSD 감독형 티저 영상 캡처 이미지)
11월 12일 테슬라코리아 X계정엔 ‘다음 목적지: 한국, 곧 출시’라는 의미심장한 게시물이 올라왔습니다. 이는 테슬라가 한국 시장에 완전자율주행(FSD)에 진출한다는 예고이자 글로벌 모빌리티 경쟁에서 '데이터 기반의 AI 경쟁'이 본격화됐음을 알리는 신호탄입니다. 즉, 국내 스타트업들에게는 규제 개혁의 과실을 수확할 기회가 열렸음을 의미하기도 합니다.
함께 공개된 영상에는 서울 시내 도로를 주행하는 테슬라 차량이 스스로 차선을 변경하고 목적지에 도착해 주차까지 완료하는 장면이 담겼습니다. 실제로 주행 중 운전자가 핸들에서 손을 떼고도 차량이 안정적으로 스스로 판단하며 주행하는 모습이 눈길을 끌었습니다.
현재 테슬라코리아는 서울 한강 일대에서 FSD 감독형 시험 주행을 진행 중이며, 미국 일부 지역에서는 이미 ‘비감독형’ FSD가 제한적으로 도입되고 있습니다. 글로벌 시장에서도 유럽, 중국, 일본 등으로 서비스가 빠르게 확장되고 있는 만큼, 이번 한국 출시 예고는 국내 자율주행 기술 경쟁력과 시장 성장에 큰 촉매제가 될 것으로 기대됩니다.
1. 데이터가 이끄는 자율 주행 혁명
(출처: Spherical Insights & Consulting, 한국 자율주행차 시장 규모 추이)
완전 자율주행차는 미래 모빌리티 산업의 핵심이자 글로벌 트렌드로 자리 잡고 있습니다. Spherical Insights & Consulting 보고서에 따르면, 한국 자율주행차 시장 규모는 2035년까지 약 269억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
자율주행차 시장이 커지고 있는 가운데 우리가 주목할 점은, 자율주행차가 단순한 이동 수단을 넘어 데이터 기반의 이동·학습 플랫폼으로 진화하고 있다는 사실입니다. 현재 산업 경쟁의 핵심은 더 이상 단순히 고해상도 센서나 강력한 차량 내 컴퓨팅 유닛만이 아니라 더 많은, 더 정밀한 데이터를 확보하고 이를 바탕으로 고도화된 알고리즘을 구축하는 대로 옮겨가고 있습니다.
산업 경쟁의 패러다임이 근본적으로 바뀌고 있습니다. 과거 자율주행 기술 경쟁이 ‘센서 성능’과 ‘컴퓨팅 파워’에 집중했다면, 이제는 ‘더 많고 정밀한 실제 도로 데이터’를 어떻게 확보하는지, 그리고 어떻게 AI 모델로 학습시키는지로 결정됩니다.
즉, 자율주행차는단순한 이동 수단이 아닌 도로라는 거대한 실험실에서 AI가 스스로 학습하는 또 다른 플랫폼이 된 셈입니다. 이제 한국 시작은 변곡점을 맞이했습니다. 기술 혁신, 규제 개혁, 인프라 구축이 맞물리면서 본격적인 상용화 단계에 진입했기 때문입니다.
2. 국내 자율주행차 규제 완화, 스타트업에게 열린 기회
(출처: 제1차 핵심규제 합리화 전략회의)
현재 주요 선진국들이 자율주행 기술 개발과 데이터 확보에 속도를 내고 있는 가운데, 한국 자율주행차 생태계는 제도 미비와 복잡한 승인 절차 등 여러 장애물에 직면해 있습니다. 특히 K-자율주행 기술 경쟁력 확보를 위해서는 대규모 주행 실증 데이터 확보가 필수적이지만, 복잡한 규제로 인해 현장 실증이 충분히 이루어지지 못하는 상황이 지속되고 있습니다.
이에 따라 정부는 규제 개선을 통한 산업 촉진에 나섰습니다. 9월 15일 열린 ‘제1차 핵심규제 합리화 전략회의’에서는 자율주행 관련 규제 개선 방안이 공식 발표되었습니다. 주요 내용으로는 도시 단위로 실증 구역을 확대하고 지자체에서 직권으로 시범운행 지구를 신속 지정 사항 등이 담겼습니다.
또한, 자율주행 학습 목적의 원본 영상 데이터 활용이 허용되는데요. 업계에서는 자율주행차와 이동형 로봇의 기술 개발을 위해, 보행자의 원본 영상 활용이 인식률과 예측력 향상에 필수적이라고 지적해 왔습니다. 하지만 기존 ‘개인정보 보호법’에서는 얼굴 등 개인정보를 비식별 처리하도록 규정하고 있어, AI 오류 가능성이 높아지고 처리 시간과 비용 부담 등 제약이 발생했습니다. 이에 정부는 연내 ‘개인정보보호법’과 ‘자율주행자동차법’ 등 관련 법령에 원본 영상 활용 특례를 신속히 도입할 계획입니다.
이번 규제 합리화의 진정한 가치는 ‘비용 절감’으로 끝나는 것이 아니라는 데에 있습니다. 스타트업이 기술개발에 집중할 시간을 벌어주고, 실제 도로에서 대규모 주행 데이터를 축적하는 환경을 만들어줍니다. 이는 곧 글로벌 자율주행 기업들과 데이터 기반으로 경쟁할 수 있는 기반을 마련했다는 의미입니다.
3. 모빌리티 데이터를 다루는 스타트업
(출처: 시티아이랩)
1) 도로 위 영상 데이터 수집가 ‘시티아이랩’
국토교통 창업지원센터 입주기업 시티아이랩(CITY EYE LAB)은 인공지능 기반 영상처리 기술로 도시와 교통 데이터를 실시간으로 수집·분석하며 도심 공간의 디지털 전환을 선도하고 있습니다. 자체 솔루션 ‘CITY.EYE’와 ‘CITY VISION’을 통해 일반형 CCTV에서도 차량 종류, 속도, 경로, 보행 흐름 등 15종 이상의 모빌리티 데이터를 정밀하게 추출할 수 있으며, 심야·역광·악천후 등 다양한 환경에서도 안정적으로 인식할 수 있는 강건한 AI 모델을 자체 개발했습니다. 이 기술은 승용차, 버스, 트럭 등 상세 차종 분류뿐 아니라 교통 상충 지점 분석, 혼잡도 파악, 보행 안전 평가 등 실시간 도시 문제 진단까지 폭넓게 적용됩니다.
시티아이랩은 이러한 기술력을 기반으로 교통영향평가, 비용분석, 예비타당성 조사 등 공공 프로젝트에 고품질 데이터를 제공하며 전국 지자체의 도시·교통 의사결정을 지원하고 있습니다. 고가 장비를 설치하지 않고도 기존 도시 인프라만으로 수백~수천 대의 CCTV를 연결해 즉시 데이터 확장이 가능하다는 점에서 활용도가 높습니다.
시티아이랩의 가치는 ‘기존의 CCTV라는 시장 자산을 AI 학습 자산으로 전환했다’는 점에 있습니다. 고가 장비나 투자 없이도 CCTV 네트워크만 활용하면 자율주행 AI 학습용 데이터 센터로 만들 수 있습니다. 이는 국내 자율주행 생태계 전체가 필요로하는 ‘저비용 고효율의 데이터 생산방식’을 보여주는 사례입니다.
(출처: 오토노머스에이투지)
2) 국내 1위 자율주행 스타트업인 ‘오토노머스에이투지(A2Z)’
이 같은 변화는 국내 자율주행 스타트업들에게 실질적인 성장의 발판이 되고 있습니다.
국토교통기업지원허브 지원기업인 오토노머스에이투지(Autonomous A2Z)는 규제 완화를 계기로 로보택시 상용화를 본격 추진하고 있는데요. 국내 최대 규모인 62대의 자율주행차를 보유하고, 74만 km에 달하는 도심 도로 자율주행 실증 경험을 누적하며 타이어 내구성, 주행 안정성, 교통 패턴 등 다양한 모빌리티 데이터를 축적·분석하고 있습니다.
또한, 자율주행 기술을 활용한 ‘새벽동행 자율주행버스’ 서비스를 시행하며 첨단 모빌리티 서비스 제공에 한 걸음 더 나아가고 있습니다. 서울 및 지방 주요 구간에서 활발히 진행된 실증 운행을 통해 다양한 운행 데이터를 수집하며, 승객 안전을 최우선으로 고려해 서비스를 설계했습니다. 이러한 기술은 시민들의 이동 편의를 높이고 교통 혼잡 및 대중교통 문제 해결에도 기여할 것으로 기대됩니다.
반면 오토노머스에이투지는 ‘수집한 데이터를 어떻게 실제 서비스로 전환하는가?’를 보여줍니다. 62대의 자율주행차로 74만 km를 주행하며 축적한 타이어 내구성, 교통 패턴, 주행 안정성 데이터는 단순한 숫자가 아닙니다. 한국 도시 도로의 특성에 최적화된 자율주행 AI 학습 자산입니다. 여기에 '새벽동행 자율주행버스'처럼 실제 시민 승객을 태운 운행까지 진행하며, 한국형 자율주행 기술의 신뢰도를 실증하고 있습니다.
가이드하우스 인사이트가 2024년 평가에서 이 회사를 글로벌 상위 11위로 선정한 것도 이 때문입니다. 정부 정책 대응 능력뿐 아니라 '실제 데이터 기반 기술 고도화'의 가능성을 높이 평가한 것입니다.
테슬라의 한국 진출과 국내 규제 개혁은 동시에 일어나고 있습니다. 이것이 의미하는 바는 명확합니다.
첫째, 한국 시장이 더 이상 글로벌 자율주행 기술의 '수입자'가 아니라는 것입니다. 시티아이랩과 오토노머스에이투지 같은 스타트업들이 글로벌 경쟁에서 '데이터 기반의 한국형 해법'을 제시하고 있기 때문입니다.
둘째, 규제 개혁은 '허가 절차 간소화'를 넘어서 '데이터 주권 경쟁'의 전초전임을 보여주고 있습니다. 원본 영상 데이터 활용 허가, 도시 단위 실증 구역 확대는 국내 스타트업이 글로벌 기업과 동등한 조건에서 데이터를 축적할 기회를 만들어내는 것입니다.
2025년 오토노머스에이투지의 레벨 4 셔틀 '로이(ROii)' 상용화, 그리고 그 뒤에 축적될 대규모 운행 데이터는 한국 자율주행 생태계가 '글로벌 경쟁자'가 될 수 있음을 증명할 것입니다.
즉 테슬라가 한국에 오는 것이 아니라, 한국 스타트업이 글로벌 데이터 경쟁의 무대에 선 것임을 알 수 있습니다.
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