제니퍼 힐리(Jennifer Healey): 만약 차들이 말할 수 있다면, 사고는 피할 수 있을지도 모릅니다.

운전할 때, 우리는 유리 거품에 빠져, 문을 잠그고 가속기를 밟습니다. 우리를 안내하기 위해 우리의 눈에 의존하지요. -- 비록 우리의 앞이나 뒤에 있는 몇몇의 차 밖에 보지 못할지라도 말입니다. 그러나 만약 자동차들이 서로 데이터와 위치를 공유할 수 있다면 어떨까요? 그리고 길 위에 있는 모든 이들을 위한 가장 안전한 경로를 계산하는데 예측 가능한 모델을 사용한다면요? 제니퍼 힐리가 사고없는 세상을 상상합니다. (TED@Intel 에서 촬영)

자, 솔직하게 한번 이야기 해 보죠.

운전은 위험합니다.

물론 우리는 운전이 위험하다는 것을
인정하려 들지 않죠.

하지만 자동차의 계기판에 놓인

어떤 종교적 상징물 또는 행운의 부적들은

우리 자신도 모르게
운전이 위험하다는 것을 말해주죠.

미국에서, 자동차 사고는
16세부터 19세의 인구 중

사망을 일으키는 가장 주요한 원인입니다.

사망의 주요 원인인 것입니다.

그리고 이러한 교통 사고의 75%는

마약이나 음주와는 전혀 상관이 없습니다.

그러면 도대체 무슨일이 벌어진걸까요?

아무도 정확히 말할 수 없지만
저는 제 첫번째 사고를 기억하고 있습니다.

저는 어린 편에 속하는 운전자였고,
고속도로를 운전하고 있었습니다.

그때, 자동차 한대가 제 앞에 있었고
저는 그차의 후미등이 켜지는 것을 봤죠.

그때 생각했습니다.
"아, 이 차가 속력을 줄이고 있구나."

"나도 속력을 좀 줄여야 겠다."

저는 브레이크를 밟았죠.

아니 그런데 이 운전자는
속력을 줄이는게 아니였어요.

그 차는 급정거를 하고 있었던 거예요.
그것도 고속도로에서요 한복판에서요.

아마 시속 65마일(104km/h) 정도 즈음에서
급 브레이크를 밟지 않았나 싶어요.

전 있는 힘껏 브레이크를 밟았고

ABS가 작동되는걸 느꼈지만, 여전히
차는 멈추지 않았고 계속 앞으로 밀려나갔습니다.

멈추지 않고 계속 나갔죠. 그때 느꼈어요.
아무래도 멈추지 못할 것 같다고요.

결국, 에어백이 터졌고
제 차는 완전히 망가졌죠.

운좋게도 아무도 다치지는 않았어요.

하지만 전 그 차가 급정지 한다고
생각지도 못했어요.

저는 우리가 보다 더
잘 대처할 수 있다고 생각합니다.

제 생각에는 자동차들끼리
서로 통신(대화)할 수 있게 한다면

우리의 운전의 경험을 완전히
탈바꿈 시킬 수 있지 않을까 생각합니다.

오늘날의 운전 경험이 어떤건지

여러분도 한번 생각해 보시면 좋겠군요.

우선 차에 타고 문을 닫습니다. 여러분들은 이제
유리로 둘러쌓인 공간 안에 있습니다.

여러분들은 외부 환경을
직접적으로 느낄 수 없습니다.

여러분은 현재 자동차의 일부가 된겁니다.

네비게이션이 부분적으로 보여주는 길을 따라

다른 금속 거인들(자동차들)과 함께
초인적인 속도로 달리면서

여러분은 그 안에서
힘든 업무를 맡고 있는거죠.

공감하시나요? 유일하게 여러분을 안내하는 것은
바로 여러분의 두 눈 밖에는 없습니다.

오직 두 눈 뿐입니다.

사실, 우리의 눈은 이런 복잡한 일을 하기에
적합하지 않습니다.

만약 사람들이 여러분에게
차선을 바꾸라고 요청한다고 가정해 봅시다.

그렇다면 그 사람들은 과연

가장 첫번째로 여러분에게
무엇을 요청할까요?

그렇죠. 우선 시선을
다른 곳으로 돌리라고 하겠죠.

여러분이 달리고 있던
차선에서 눈을 떼고

변경하고자 하는
빈 차선을 살펴봐야죠.

그리고 당신이 어디로 가고 있는지
보지 못한체 운전을 계속 합니다.

맞습니다. 모든 사람들이 똑같이 운전합니다.
이건 안전하게 운전하는 방법이죠.

우리는 왜 이렇게 행동할까요?
왜냐하면 그렇게 해야만 하기 때문이죠.

우리는 어느쪽을 봐야할지
계속 선택해야 합니다.

그런데 더 중요한 건 무엇일까요?

우리는 도로에서
어느 쪽 차선을 선택할지

고민하는 엄청난 일들을 하고 있습니다.

그런데 가끔 몇가지 사항을
놓치기도 합니다.

운정 중에, 가끔, 뭔가 잘못됐다거나
아니면 너무 늦었다고 느낄때도 있죠.

수없이 많은 교통사고가 일어나고 있고
그 운전자들은 이렇게 말합니다.

"미처 그 차가 오는 것을 보지 못했어요."

전 이 부분에 공감이 잘 됩니다.
아주 많이요.

우리는 오직 그 정도 밖에
볼 수 없습니다.

하지만 이러한 우리를 도와 이런 상태를
나아지게 할 기술들이 현재 존재합니다.

미래에는 자동차가
서로 자료를 교환함으로써

우리보다 3대 앞에 있는 차 뿐만아니라
3대 뒤에 있는 차도 볼 수 있습니다.

물론 좌, 우도 마찬가지죠.

모든 것을 동시에 마치 하늘에서 내려다보는 듯한
시야를 갖게 되는 겁니다.

사실 그 차들에 대해
속속들이 알 수도 있습니다.

우리를 앞서가고 있는
자동차의 속력을 인지하면서

그 운전자가 계속 갈지
아니면 멈출지도 알 수 있습니다.

혹시라도 앞의 운전자가 급정지를 한다 해도
전 이미 그 사실을 알 수 있죠.

또한 연산(계산)과 알고리즘,
예측 모델들을 통해서

우리는 미래를 엿 볼 수 있습니다.

여러분은 아마도 이러한 것들이
불가능하다고 생각할 수 도 있습니다.

"어떻게 미래를 예측할수 있나요? 그건 말도 않되죠"
라고 말이죠.

하지만 차에 관해서 만큼은
미래를 예측할 수 있습니다.

자동차는 단지 하나의 고정된
좌표와 속력을 가지고 있는

삼차원내의 물체에 불과합니다.

자동차는 단지 길을 따라
달리는 것 뿐입니다.

보통 자동차 기술은
미리 정해진 길을 따라 진보합니다.

가까운 미래의 자동차 기술이
어떻게 될지를 예측하는 것은

그리 어려운 일이 아닙니다.

심지어 몇대의 오토바이가 뒤쪽에서부터

쓩 소리와 함께 차선을 가로지르며
시속 85 마일 (104 km/h)로

다가오는 것과 같은 경우도 있습니다.

아마도 여러분도
이런 경험이 있을 것 같은데요.

어디에도 없던 오토바이가
갑자기 툭 튀어나오는 것은 아닙니다.

아마도 그 사람은
30분 전부터 그 도로에 있었겠죠.

(웃음)

그렇죠. 아마 23, 30 마일 뒤에 있는 누군가는

그 오토바이를 봤을 거예요.

그리고 한 대의 차가
그 오토바이를 보자마자

오토바이의 위치와 속력을

그 운전자의 네비게이션에 띄웁니다.

물론 그 오토바이가 계속해서 시속 85마일로
갈거라는 훌륭한 예측과 함께 말이죠.

여러분은 이와 같은 사실을
여러분의 차를 통해 알 수 있습니다.

왜냐하면 아까 그 뒤에 차가
여러분의 차에게 이렇게 속삭일테니까요.

"그런데 말야, 오분 뒤,

오토바이, 주의할 것"

여러분은 자동차가 어떻게 행동할지
합리적으로 예측할 수 있습니다.

제 말은, 그것들 모두가 뉴턴 법칙을 따르는
물체들이라는 것입니다.

이러한 사실이 예측을 가능하게 합니다.

자 그러면 어떻게
이러한 것들이 가능하냐구요?

쉬운 예로 설명 할 수 있습니다.

자동차들 끼리 서로
위치 정보를 공유하는 것입니다.

이것은 단지 GPS 만 공유하면 가능합니다.

만약에 제 차에 GPS 와 카메라가 있다면

저는 제 차가 얼마나 빨리 가고 있으며

어디에 있는지
아주 정확하게 알 수 있습니다.

컴퓨터 영상을 통해서
제 주변에 차들이 어디에 있는지

또 어디로 가고 있는지를
예측할 수 있습니다.

물론 다른 차들도
그들의 정확한 위치 그리고

다소 명확하지 않을 수 있지만

다른 차들이 어디에 있는지를
알 수 있습니다.

만약에 두대의 차가 이러한 정보를 공유하면서
서로 통신(대화)한다면

무슨 일이 일어날까요?

저는 여러분께 무슨 일이 일어날지
정확히 말씀드릴 수 있습니다.

두대의 자동차 모두 개선되는 것이죠.

모두에게 좋은 일입니다.

밥 왕(Bob Wang) 교수와 그의 팀은

교통 상황이 다소 원할할 때,

자동차들끼리 GPS 데이터를 교환하면서

다소 불명확한 예측들이 결합할 때의
컴퓨터 예측을 실행하여 보았습니다.

그리고 우리는 이 연구 결과를
실험실 밖으로 가지고 나와

실제 안에 있는 이 로보트에
실제 센서를 장착하여 만든

로보트 시험기에 적용해 보았습니다.

적용된 센서들로는
스트레오 카메라들, GPS,

그리고 자동차의
후진 시스템에 적용되고 있는

이차원 레이져 거리 감지기가
선택되었습니다.

또한 로봇끼리의 통신(대화)을 위해

불연속 신호를 보낼 수 있는
근거리 무전기도 적용하였습니다.

로봇들이 서로 가까이 다가갔을 때

로봇들은 서로의 위치를
정확하게 파악하고

서로를 피해 갈 수 있었습니다.

그리고 우리는 더 많은
로봇들을 추가했습니다.

그 결과 우리는 몇가지
문제점에 봉착했습니다.

그 중 한 가지 문제점은 너무 많은 통신(대화)이
이루어 질 때 나타났습니다.

너무 많은 데이터들이 오고갈 때는 반드시
최우선되는 정보를 선택해야 하는데요,

바로 이러한 시점에서
예측 모델이 여러분들을 도와줍니다.

만약에 자동차들이
예상된 경로를 따라가는 중이라면

여러분은 그러한 정보들에 대해
신경을 쓸 필요가 없습니다.

여러분은 다만 한 가지만 선택하면 됩니다.

과연 누가 경로를 벗어나고 있는지
확인하면 됩니다.

아마도 그 운전자가
문제가 될 것이기 때문이죠.

그리고 여러분은
새로운 경로를 예측하면 됩니다.

따라서 여러분은 그 운전자가 경로를 벗어나리라는 것
뿐만 아니라, 어떻게 해야 할지도 알게 됩니다.

그리고 여러분은 어떤 운전자들에게
경로를 바꾸라고 알려줘야 하는지도 아는거죠.

그리고 우리는 어떻게 하면 다른 사람들에게
최상의 정보를 알려줄지 고민했습니다.

어떻게 자동차들을 서로 속삭이게 만들 수 있을까,
"당신은 그 경로에서 빠져나와야 합니다." 와 같은 속삭임을요.

글쎄요, 이러한 것들은
두가지 요소들에 의해 결정됩니다.

한가지는 자동차의 능력이구요.

또 다른 한가지는 운전자의 능력입니다.

만약에 어떠한 사람이
정말 좋은 자동차를 가졌지만

전화를 하고 있거나
뭔가 다른 것을 하고 있다면

그 운전자들은 아마도 급격한 상황에

대처할 수 있는
최적의 상태는 아닐것입니다.

그래서 우리는
다른 종류의 연구를 시작했습니다.

바로 운전자 상태에 대한
모델링에 관해서죠.

그리고 3대의 카메라를 연동해서

운전자가 앞을 보고 있는지 또는

멀리, 가까이, 또는 전화를 하는지

혹은 커피를 마시고 있는지를
파악했습니다.

우리는 사고를 예측할 수 있었습니다.

그리고 우리는 어떤 자동차들이

다른 사람들을 위해서
최적의 경로를 계산해서

가장 안전한 위치에 있는지를
예측해 보았습니다.

기본적으로 이러한 기술들은
우리 곁에 이미 다가와 있습니다.

제 생각에 현재 직면한
가장 큰 문제는

과연 우리가 자동차 데이터를
공유할 의지가 있느냐는 것 입니다.

제 생각에 이러한 점이 상당히
혼란스러운 개념이라고 생각됩니다.

이렇게 차들이 우리를 감시하는 개념 또는

우리에 대해 서로 이야기 한다는 것은

아마도 도로위의 넘치는 험담속으로
우리를 내던질 수도 있습니다.

하지만 제가 단지 차창 밖에서
차를 보는것과 같은 방식을 쓰면

사람들의 사생활은 보호될 수 있습니다.

저는 여러분들에 대해
아무 것도 아는 것이 없습니다.

만약에 제가 여러분의
자동차 번호를 보더라도

저는 여러분이 어떤 사람인지
전혀 모르겠죠.

물론 자동차들이 우리 뒤에서
이야기를 나눌 수는 있습니다.

(웃음)

그리고 제 생각엔 이러한 기술이
엄청난 것이 될 거라고 봅니다.

만약 여러분의 뒤에서
맹렬히 달려오는 정신나간 10대들이

여러분이 브레이크를 밟고 있거나

또는 급정지 한다는 것을 알게 되는 순간을
경험하고 싶지 않으시다면

이러한 기술의 적용을
잠시나마 고려해 주셨으면 합니다.

기꺼이 우리의 데이터를 공유한다면,

우리 모두는 최상의 결정을 할 수 있습니다.

그러니 여러분의 자동차가
여러분을 헐뜯을 수 있도록 허락해 주세요.

이러한 결정이
도로를 훨씬 안전하게 만들 것입니다.

감사합니다.

(박수)