완전자율주행이 가장 어려워하는 ‘군집 주행 사각지대’의 정체는 무엇인가

서론 

도심에서 여러 대의 차량이 일정한 간격을 유지하며 움직이는 군집 주행은 자율주행 기술이 꿈꾸는 미래 교통 체계의 핵심이라 할 수 있다. 하지만 필자는 실제 도심 환경에서 군집 주행이 만들어내는 예측 불가능한 상황들을 여러 차례 직접 관찰하면서, 완전자율주행이 이 구조 속에서 여전히 해결하지 못한 복잡한 문제들을 느낀 적이 있다. 차량이 여러 대 모여 움직이는 순간, FSD는 시야 정보·통신 정보·동적 환경 정보를 동시에 처리해야 하는데, 도심에서는 이 세 가지가 자주 끊기거나 왜곡되기 때문이다. 그리고 이 왜곡의 최전선에 존재하는 것이 바로 ‘군집 주행 사각지대’다. 이 사각지대는 차량 간 단순 시야 가림을 넘어, 통신 지연·반사·속도 불일치·군집 붕괴까지 연결되는 매우 난도 높은 문제다. 이 글에서는 완전자율주행 시스템이 군집 주행에서 직면하는 사각지대의 실제 형태, 구조적 원인, 알고리즘적 한계, 해결 방향까지 상세하게 분석한다.

군집 주행 차량 상공 시점

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1) 군집 주행 사각지대가 생기는 근본 구조

군집 주행에서 사각지대가 발생하는 이유는 단순히 ‘앞 차량이 가린다’라는 수준이 아니다. 필자가 도심 군집 주행을 장시간 관찰한 경험에 따르면, 사각지대는 물리적 시야, 통신 흐름, 속도-거리 데이터의 불일치가 동시다발적으로 발생할 때 만들어진다. 군집은 첫 차량이 기준을 만들고 뒤 차량들이 이를 따라가도록 설계되지만, 도심에서는 건물·차량·보행자가 끊임없이 이 흐름을 교란한다.

특히 뒤차량들은 선두 차량의 완전한 정보를 직접 확인할 수 없기 때문에 ‘부분 정보 복제’ 상태에 놓인다. 이 상태는 선두 차량의 조향·가속·감속 패턴이 정확히 이해되지 못하는 문제를 만들고, 그 과정에서 사각지대는 더 복잡한 형태로 확대된다.

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2) 완전자율주행이 파악하기 가장 어려운 사각지대 유형 4가지

① 측면 보행자 돌출로 생기는 급성 사각지대

도심 건물 모서리나 전봇대 뒤에서 갑자기 보행자가 나타나는 상황은 군집 주행에서 가장 위험한 패턴 중 하나다.
선두 차량은 보행자를 인지하고 속도를 조절할 수 있지만, 뒤차량은 그 정보를 통신으로 받기 전에 이미 위험 지점에 가까워진다.
이때 통신 메시지는 지연될 수 있고, 카메라는 선두 차량에 가려 동일한 보행자를 보지 못한다.
즉 뒤차량은 ‘정보 지연 + 시야 단절 + 짧은 반응 거리’라는 삼중 악조건 속에 놓인다.

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② 도심 신호 앞에서 발생하는 군집 재형성 사각지대

도심에서는 신호 대기 후 군집이 다시 움직이면서 간격이 재정렬된다.
필자는 이 시점에서 차량 간 간격이 매우 빠르게 뒤틀리는 장면을 여러 차례 관찰했다.
일부 차량은 빠르게 가속하고, 일부 차량은 주변 오토바이나 보행자 때문에 가속을 지연한다.
이 불일치가 만들어내는 공간은 매우 좁고 일정하지 않으며, 뒤차량의 센서와 선두 차량의 위치 정보가 서로 다른 값을 가리키면서 사각지대가 발생한다.
군집의 ‘리듬’이 잠시 깨지는 순간, FSD는 예측보다 훨씬 많은 변수를 동시에 처리해야 한다.

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③ 대형 차량 난입으로 생기는 시야 절단 사각지대

도심에서는 버스·화물밴·택배 트럭이 군집 차량 사이에 자연스럽게 끼어드는 일이 잦다.
필자가 직접 목격한 사례 중에서는 대형 밴이 2열과 3열 차량 사이로 끼어들면서 뒤차량이 선두 차량의 움직임을 완전히 놓친 경우도 있었다.
이때 문제는 단순한 ‘시야 차단’이 아니라, 대형 차량 특유의 차체 크기 때문에 라이다·카메라·레이다 모두가 동일한 객체만 인지하게 되는 현상이다.
뒤차량은 이때 갑자기 ‘선두 차량 없어짐 + 통신 패킷 유실 가능성 + 속도 기준 상실’이라는 최악의 조합을 마주하게 된다.

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④ 통신 신호 지연으로 생기는 가상 사각지대

도심은 V2X 신호가 가장 왜곡되기 쉬운 환경이다.
고층 건물 유리 벽면은 신호를 반사시키고, 좁은 골목 구조는 신호를 흡수하거나 굴절시킨다.
FSD는 다중 경로 신호를 분석해 가장 신뢰할 수 있는 데이터를 선택하지만, 데이터가 0.2초라도 늦어지면 뒤차량은 선두 차량의 감속 타이밍을 제때 파악하지 못한다.
이때 차량은 눈으로는 선두 차량을 보지만, 받아야 할 정보가 뒤늦게 도착해 가상의 사각지대가 생기게 된다.

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3) FSD가 사각지대를 극복하기 위해 사용하는 알고리즘 전략

① 선두 차량 행동을 예측하는 ‘의도 추론 모델’

FSD는 선두 차량을 직접 보지 못하는 순간을 대비하기 위해 의도 예측 모델을 활용한다.
이 모델은 선두 차량의 최근 몇 초간 속도 변화·조향각 변화·가속 패턴을 종합해 다음 행동을 확률적으로 예측한다.
이 방식은 선두 정보가 단절되더라도 뒤차량이 위험 상황을 선제적으로 피할 수 있는 중요한 역할을 한다.

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② 다중 경로 V2X 기반 신뢰도 보정 기법

도심 통신 오류는 피할 수 없기 때문에, FSD는 하나의 메시지만 받아들이지 않고 여러 경로의 메시지를 비교해 가장 일관된 값을 선택한다.
이 기술은 통신 지연이나 반사를 어느 정도 보완해 군집 내부 사고를 감소시킨다.

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③ 비가시 영역을 가상으로 복구하는 3D 공간 예측 모델

FSD는 군집 내 차량의 상대적 위치·가속도·정렬 패턴을 바탕으로 보이지 않는 영역을 가상 공간에 재구성한다.
이 모델은 실제 물체가 시야에 없더라도 “이 지점에 무엇이 존재할 확률이 얼마인가”를 계산함으로써 사각지대를 최소화한다.

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④ 사각지대 임계값 초과 시 ‘군집 이탈’ 판단 기능

FSD는 사각지대가 일정 수준을 계속 초과하면 자체적으로 군집을 빠져나와 단독 주행 모드로 전환한다.
이 기능은 사고 위험을 크게 줄이고 군집 전체의 안전성을 유지하는 핵심 전략이다.

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4) 실제 도심에서 보고된 고난도 사각지대 사례 분석

① 군집 3열 차량이 우측 병합 차량 때문에 선두 차량을 완전히 놓친 상황

이 경우 뒤차량은 ‘보이지 않음 + 통신 지연’이 동시에 발생해 충돌을 막기 위해 긴급 감속을 진행했다.

② 신호 재출발 과정에서 간격이 흐트러지며 일부 차량만 먼저 움직인 사례

이 상황은 군집의 리듬을 깨뜨리며 위협적 사각지대를 만들어냈다.

③ 오토바이가 군집 사이를 지나가며 시야를 차단한 근접 사고 사례

오토바이는 작은 크기로 인해 라이다 점군이 순간적으로 불안정해지며 위험이 커졌다.

④ 고층 건물 사이에서 V2X 신호가 0.5초 지연된 사례

이 경우 뒤차량은 선두 차량 제동 신호를 늦게 받아 차량 간 거리가 급격히 좁아졌다.

필자가 관찰한 상황들은 대부분 데이터셋이 부족하고 알고리즘 설계 난도가 높은 유형에 속한다.

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5) 향후 기술이 해결해야 할 핵심 기술 과제

• 초저지연 V2X 통신 프로토콜
• 건물 난반사 대비 다중 경로 신호 정합 기술
• 군집 내 규모별 역할 분담을 자동화하는 계층 주행 시스템
• 사각지대를 최소화하는 확률 기반 4D 위험 모델링 기술

이 네 가지가 완성된다면 도심 군집 주행은 지금보다 훨씬 안정적인 구조를 갖추게 될 것이다.