자율주행을 위한 비전 중심 접근법과 인간 시각 시스템 비교

2025-12-15, G30DR

1. 서론: 존재 증명(Existence Proof)과 센서 퓨전 논쟁의 본질

자율주행 기술의 상용화가 가시권에 들어오면서, 기술적 패러다임을 둘러싼 논쟁은 더욱 격화되고 있다. 그 중심에는 라이다(LiDAR), 레이더(Radar), 초음파 등 다양한 센서를 복합적으로 활용하여 환경 인식의 불확실성을 최소화하려는 ‘센서 퓨전(Sensor Fusion)’ 진영과, 오로지 카메라(Vision)와 인공지능(AI)만으로 인간 수준 이상의 주행을 구현하려는 ‘비전 중심(Vision-only)’ 진영 간의 대립이 존재한다. 특히 일론 머스크(Elon Musk)와 테슬라(Tesla)를 위시한 비전 중심 진영은 “사람도 눈으로 보고 운전을 한다. 따라서 기계도 카메라만 있으면 운전할 수 있다“는 직관적이고 강력한 명제를 제시한다. 이를 공학 및 철학적 용어로 **‘존재 증명(Existence Proof)’**이라 칭하는데, 인간이라는 생물학적 시스템이 시각 정보(Optic Flow)만으로 복잡한 주행 과제를 수행해낸다는 사실 자체가 비전 온리 시스템의 실현 가능성을 입증한다는 논리이다.1

하지만 이 명제가 기술적 타당성을 갖기 위해서는 단순히 가능성을 논하는 것을 넘어, 기계적 시스템이 인간의 생물학적 시각 시스템이 가진 정교함을 대체하거나, 혹은 그 한계를 기술적으로 극복했음을 증명해야 한다. 인간의 눈과 뇌는 수백만 년의 진화를 거치며 생존에 최적화된 시각 처리 능력을 갖추었으나, 동시에 착시, 피로, 주의력 분산, 야간 시력 저하 등 명확한 생물학적 한계 또한 지니고 있다.3 반면, 라이다와 같은 능동형 센서(Active Sensor)는 물리적인 거리 측정값을 제공함으로써 인간 시각의 본질적 한계인 거리 추론의 불확실성을 보완한다.5

본 보고서는 “센서 퓨전은 불필요하다“는 주장을 검증하기 위해, 자율주행용 최신 카메라 센서(CMOS Image Sensor)와 인간의 안구(Human Eye), 그리고 이를 처리하는 인공신경망(Neural Network)과 인간의 뇌(Brain)를 해부학적, 광학적, 인지과학적 관점에서 철저하게 비교 분석한다. 이 분석은 단순한 하드웨어 스펙의 나열을 넘어, 각 시스템이 정보를 획득하고 처리하는 방식의 근본적 차이와 그로 인한 주행 안전성(Safety Margin)의 변화를 심도 있게 고찰한다. 특히 동적 범위(Dynamic Range), 해상도(Resolution), 심도 지각(Depth Perception), 인지 처리 속도(Latency), 그리고 악천후 대응 능력(Robustness)이라는 5대 핵심 지표를 통해 비전 온리 시스템이 과연 인간을 넘어설 수 있는지, 그리고 센서 퓨전의 필요성이 정말로 소멸했는지를 규명한다.

2. 시각 정보 획득의 하드웨어적 기초: 안구(Eye) vs. CMOS 센서

모든 인지 과정의 시작은 정보의 획득이다. “기계가 사람처럼 볼 수 있는가?“라는 질문에 답하기 위해 가장 먼저 살펴보아야 할 것은 입력 장치인 센서의 성능이다. 인간의 눈은 각막과 수정체를 통해 빛을 굴절시켜 망막에 상을 맺는 생체 광학 기기이며, 자율주행차의 눈은 렌즈와 CMOS 센서를 통해 광자를 전자로 변환하는 반도체 소자이다. 이 두 시스템은 기본 원리는 유사하나, 그 성능 특성에서는 극명한 차이를 보인다.

2.1 동적 범위(Dynamic Range): 빛과 어둠의 공존

운전 중 가장 위험한 시각적 상황 중 하나는 터널을 빠져나갈 때와 같이 급격한 조도 변화가 발생하는 시점이다. 터널 내부의 조도는 약 1~10 lux 수준인 반면, 터널 밖의 대낮 태양광은 100,000 lux를 상회한다. 이때 센서가 가장 밝은 곳(Highlight)과 가장 어두운 곳(Shadow)을 동시에 표현할 수 있는 능력인 동적 범위(Dynamic Range, DR)가 주행 안전을 결정짓는다.

2.1.1 인간 시각의 적응형 메커니즘과 한계

인간의 눈은 전체적으로 약 100dB에서 140dB에 달하는 광범위한 동적 범위를 감지할 수 있다고 알려져 있다.7 이는 별빛 아래(약 10^{-6} cd/m^2)에서부터 강렬한 태양광 아래(10^5 cd/m^2)까지를 모두 포함하는 범위이다.8 그러나 이러한 넓은 범위는 ’동시’에 작동하지 않는다. 인간의 눈은 동공의 수축과 이완(물리적 조리개), 그리고 망막 내 로돕신(Rhodopsin)의 화학적 분해 및 재합성을 통해 조도에 적응하는 ‘적응형(Adaptive)’ 시스템이다.

문제는 이 적응 과정에 시간이 소요된다는 점이다. 밝은 곳에서 어두운 곳으로 들어갈 때(암순응, Dark Adaptation)는 최대 20~30분이 소요되며, 반대로 어두운 곳에서 밝은 곳으로 나올 때(명순응, Light Adaptation)도 수 초에서 수 분의 시간이 필요하다.9 따라서 한 장면 내에서 동시에 구별할 수 있는 **순간 동적 범위(Instantaneous Dynamic Range)**는 약 10~14 스톱, 데시벨로 환산하면 약 60~90dB 수준으로 제한된다.10 이는 터널 출구에서 바깥 풍경이 하얗게 날아가 보이거나(White Clipping), 역광 상황에서 그늘진 곳의 보행자가 검게 묻혀 보이지 않는(Black Crushing) 현상의 생물학적 원인이다.

2.1.2 차량용 HDR 센서의 기술적 초월

반면, 최신 차량용 이미지 센서 기술은 인간의 이러한 생물학적 한계를 극복하는 데 초점을 맞추고 있다. 소니(Sony)의 IMX490이나 온세미(OnSemi)의 AR0820AT와 같은 최신 센서는 단일 프레임 내에서 120dB에서 최대 140dB의 동적 범위를 달성한다.12 이는 인간의 순간 동적 범위를 크게 상회하는 수치이다.

이러한 성능은 주로 다중 노출(Multiple Exposure) 기술이나 분할 픽셀(Split Pixel) 기술을 통해 구현된다. 센서는 한 번의 셔터 동작 동안 짧은 노출(Short Exposure)로 밝은 영역의 정보를, 긴 노출(Long Exposure)로 어두운 영역의 정보를 획득한 후 이를 실시간으로 합성한다.9 예를 들어, 온세미의 AR0820AT 센서는 4-exposure HDR을 지원하여, 태양을 정면으로 마주 보는 역광 상황에서도 전방 차량의 번호판과 그늘진 곳의 노면 표시를 동시에 선명하게 포착할 수 있다.16

또한, 최신 센서들은 LED 플리커 완화(LFM, LED Flicker Mitigation) 기능을 필수적으로 탑재한다. LED 신호등이나 전광판은 인간의 눈이 인지하지 못하는 수백 Hz의 속도로 점멸한다. 인간의 뇌는 이를 연속된 빛으로 통합하여 인지하지만(임계 융합 주파수), 기존의 카메라는 롤링 셔터(Rolling Shutter) 방식의 특성상 노출 타이밍이 맞지 않으면 신호등이 꺼진 것처럼 찍히는 문제가 있었다. 최신 센서는 노출 시간을 조절하거나 전하를 축적하는 방식을 개선하여 이 플리커 현상을 하드웨어적으로 제거한다.17 결론적으로, 명암 대비가 극심한 주행 환경에서 최신 HDR 카메라는 인간의 눈보다 물리적으로 더 많은 정보를 획득하며, 이는 비전 온리 주행의 안전성을 뒷받침하는 강력한 하드웨어적 근거가 된다.

2.2 해상도(Resolution)와 시야각(FOV): 집중과 분산의 전략

“사람은 눈으로 운전한다“는 주장에서 간과되기 쉬운 점은 인간 시각의 해상도가 시야 전체에 균일하지 않다는 사실이다. 인간은 중심에 집중하고 주변을 감지하는 전략을 취하는 반면, 기계는 전체를 균일하게 감시하는 전략을 취한다.

2.2.1 중심와(Fovea)와 주변시(Peripheral Vision)의 비대칭성

인간의 망막은 중심와(Fovea)라고 불리는 약 1.5mm 직경의 영역에 원추세포(Cone cells)가 고밀도로 밀집되어 있다. 이 영역에서의 시력은 약 1.0(20/20 Vision)으로, 각해상도(Angular Resolution)로 환산하면 약 1분각(1 arc-minute)을 구분할 수 있다.19 이를 디지털 픽셀로 환산하면 중심 시야는 수천만 화소(약 50~100 MP) 급의 초고해상도를 가진다.21

그러나 중심와를 벗어난 주변시(Peripheral Vision)의 해상도는 급격히 떨어진다. 중심에서 20도만 벗어나도 시력은 0.1 이하로 저하된다.22 대신 주변시는 해상도보다는 동작(Motion) 감지에 특화되어 있다. 인간은 이 해상도 저하를 보상하기 위해 무의식적으로 안구를 끊임없이 움직이는 쌕카드(Saccade, 도약 안구 운동)를 수행하며, 뇌는 이 조각난 고해상도 정보들을 통합하여 전체 장면이 선명하다는 착각을 만들어낸다.23 운전 중 인간이 사이드미러를 보거나 숄더 체크를 해야 하는 이유는 바로 이 주변시의 낮은 해상도와 좁은 고해상도 영역 때문이다.

2.2.2 차량용 카메라의 균일한 감시망

반면, 자율주행용 카메라는 센서 전체 면적에서 균일한 해상도를 제공한다. 테슬라 하드웨어 4.0(HW4)이나 최신 ADAS 시스템에 탑재되는 5MP~8MP 급 카메라는 픽셀 수 자체는 인간의 중심와 추정치보다 낮을 수 있으나, 60도~120도의 넓은 시야각(FOV) 전체에서 일정한 디테일을 유지한다.21

8MP 카메라(약 3840x2160 픽셀)가 60도 화각을 가질 경우, 픽셀 당 각도는 약 0.9분각(arc-minute) 수준으로, 이는 인간의 20/20 시력(1 arc-minute)과 대등하거나 이를 능가하는 분해능이다.17 더욱 중요한 점은 자율주행차는 이러한 카메라를 8개 이상 배치하여 360도 전방위를 동시에 감시한다는 것이다. 인간 운전자가 전방을 주시할 때 후측방 사각지대는 볼 수 없는 것과 달리, 비전 시스템은 모든 방향에서 인간의 중심 시력에 준하는 해상도로 상황을 실시간 모니터링한다.27 이는 차선 변경이나 교차로 상황에서 인간보다 월등히 유리한 조건이다.

2.3 저조도 감도(Low Light Sensitivity)와 분광 특성

야간 운전은 인간 운전자에게 가장 큰 스트레스를 주는 환경이다. 가로등이 없는 국도나 비 오는 밤의 차선 인식은 인간 시각의 한계 상황에 가깝다.

2.3.1 간상세포(Rods)와 암소시(Scotopic Vision)의 한계

인간은 조도가 10^{-3} cd/m^2 이하로 떨어지는 어두운 환경에서 원추세포 대신 간상세포(Rod cells)를 사용하는 암소시(Scotopic Vision) 모드로 전환한다.8 간상세포는 단일 광자(Photon)까지 감지할 수 있을 정도로 민감도가 뛰어나지만, 치명적인 단점이 있다. 첫째, 색상 정보를 처리하지 못해 세상을 흑백으로 인식한다.21 둘째, 해상도가 현저히 낮아져 물체의 디테일을 파악하기 어렵다. 셋째, 중심와에는 간상세포가 없어 어두운 곳에서는 시선의 정중앙이 오히려 잘 보이지 않는 현상이 발생한다. 또한, 완전한 암순응에는 20~30분의 긴 시간이 필요하므로, 터널 진출입이나 가로등이 드문드문 있는 도로에서는 시각 기능이 저하된 상태로 운전하게 된다.9

2.3.2 CMOS 센서의 SNR1s 및 NIR 활용

차량용 이미지 센서는 인간과 달리 저조도에서도 색상 정보를 유지하며 고해상도 이미지를 제공한다. 소니의 IMX490 센서 데이터시트에 따르면, SNR1s(신호 대 잡음비가 1이 되는 최저 조도) 수치가 매우 낮아 달빛 수준의 조도에서도 물체의 색상과 형태를 식별할 수 있다.14

더 나아가 실리콘 기반의 CMOS 센서는 인간이 볼 수 없는 850nm~940nm 대역의 근적외선(NIR, Near-Infrared)을 감지할 수 있다.32 비전 시스템은 헤드라이트가 닿지 않는 먼 거리나 어두운 골목길에서도 미약한 주변 광원이나 자체적인 적외선 조명을 활용하여 물체를 식별할 수 있다. 비록 현재의 비전 온리 시스템은 주로 가시광선 영역에 의존하지만, 센서의 양자 효율(QE) 향상과 이면조사형(BSI) 구조를 통한 노이즈 저감 기술은 인간이 “어두워서 안 보인다“고 느끼는 상황에서도 기계가 도로를 볼 수 있게 만든다.15

3. 심도 지각(Depth Perception)과 3차원 공간 복원

“센서 퓨전이 필요 없다“는 주장에 대한 가장 강력한 반론은 거리 측정(Ranging)의 정확성이다. 라이다는 레이저 펄스의 비행 시간(ToF)을 측정하여 오차 범위 cm 단위의 정확한 거리 값을 물리적으로 획득한다. 반면 카메라는 3차원 세상을 2차원 평면으로 투영한 이미지만을 제공하므로, 깊이 정보를 ’추정’하거나 ’복원’해야 한다. 여기서 인간의 깊이 지각 방식과 AI의 방식 간의 비교가 핵심 쟁점이 된다.

3.1 인간의 입체시(Stereopsis)와 그 생물학적 한계

인간은 두 눈의 위치 차이로 인해 발생하는 시차(Binocular Disparity)를 이용하여 깊이를 지각하는 양안시(Stereopsis) 능력을 가지고 있다. 뇌의 시각 피질은 좌안과 우안의 이미지 차이를 계산하여 물체의 입체감을 형성한다.33 그러나 이 양안시가 효과적으로 작동하는 거리는 생물학적으로 매우 짧다. 연구에 따르면 양안 시차를 통한 정밀한 깊이 지각은 약 10m~20m 이내로 제한되며, 그 이상의 거리에서는 양안 시차가 너무 작아져 의미 있는 깊이 정보를 제공하지 못한다.34

즉, 고속도로 주행 시 100m 전방에 있는 차량과의 거리를 인간은 양안시로 측정하지 않는다. 대신 인간은 **단안 단서(Monocular Cues)**에 전적으로 의존한다. 물체의 상대적 크기(멀리 있는 차는 작아 보임), 운동 시차(Motion Parallax, 가까운 물체는 빨리 지나가고 먼 배경은 천천히 움직임), 소실점(Vanishing Point), 대기 원근법(멀리 있는 산은 흐려 보임) 등을 통해 거리를 ’인지적으로 추론’하는 것이다.34 이는 정확한 미터(meter) 단위의 측정이 아니라, “저 차가 내 차보다 앞에 있고, 점점 가까워진다“는 상대적 관계와 충돌 시간(TTC, Time-to-Collision)을 파악하는 방식이다.

3.2 인공지능의 깊이 추론: 점유 네트워크(Occupancy Network)와 의사 라이다(Pseudo-LiDAR)

비전 온리 진영, 특히 테슬라는 인간의 이러한 ‘단안 단서 추론’ 방식을 인공지능으로 구현하고 더욱 정교화했다. 이를 위해 도입된 것이 바로 **점유 네트워크(Occupancy Network)**이다.37

1. 멀티 카메라 퓨전 및 BEV 변환: 인간이 두 눈을 사용하는 것과 달리, 자율주행차는 차량 주위에 배치된 8개 이상의 카메라 영상을 활용한다. AI는 이 영상들을 2D 평면에서 3D 벡터 공간(Bird’s Eye View, BEV)으로 투영하여 통합한다. 이는 인간의 시야각(약 200도)을 넘어서는 360도 전방위 감지를 가능하게 한다.27
2. 시간적 통합(Temporal Integration): 단일 프레임에서 깊이를 추정하는 것뿐만 아니라, 시간의 흐름(t, t-1, t-2…)에 따른 변화를 추적하여 ’구조화된 움직임(Structure from Motion)’을 통해 깊이를 계산한다.40 이는 인간이 머리를 움직이며 깊이를 파악하는 것과 유사하나, 차량의 이동 거리(Odometry)를 정확히 알고 있는 기계가 훨씬 정밀하게 수행할 수 있다.
3. 복셀(Voxel) 기반 공간 재구성: 점유 네트워크는 차량 주변 공간을 가로x세로x높이를 가진 작은 블록인 복셀(Voxel)로 나누고, 각 복셀이 비어 있는지(Free Space), 혹은 장애물로 채워져 있는지(Occupied)를 확률적으로 계산한다.37 이는 라이다가 포인트 클라우드(Point Cloud)를 생성하는 것과 유사한 결과를 카메라 영상만으로 만들어내는 기술로, ’의사 라이다(Pseudo-LiDAR)’라고도 불린다.
4. 정확도 분석: 연구 결과에 따르면 최신 단안 깊이 추정(Monocular Depth Estimation) 알고리즘은 50m 거리에서 약 1~5% 내외의 오차율을 보인다.42 예를 들어 50m 거리에서 ±0.5m~2.5m 정도의 오차가 발생할 수 있다. 이는 라이다의 cm급 정밀도에는 미치지 못하지만, 주행 경로를 계획하고 제동을 결정하기에는 충분한 수준이라는 것이 비전 진영의 주장이다. 테슬라는 점유 네트워크를 통해 약 10cm~33cm 해상도의 복셀 그리드를 생성하여 도로 경계석이나 작은 파편까지 구분한다.40

3.3 근본적인 차이: “측정” 대 “추론“의 철학

라이다는 물리적 거리를 “측정“하고, 비전(인간 포함)은 거리를 “추론“한다. 비전 온리 반대 진영은 추론이 착시(Optical Illusion)나 텍스처가 없는 흰 벽(Textureless surface) 등에서 실패할 수 있음을 지적한다. 실제로 과거 테슬라 차량이 흰색 트레일러의 옆면을 밝은 하늘로 오인하여 충돌한 사례는 비전 기반 깊이 추론의 취약점을 드러냈다. 그러나 인간 역시 착시를 겪으며, 비전 시스템은 수십억 마일의 주행 데이터를 통해 이러한 ’코너 케이스(Corner Case)’를 학습하고 보정할 수 있는 잠재력을 가진다.45 최근에는 대형 언어 모델(LLM)과 유사한 비전 파운데이션 모델(Vision Foundation Model)을 도입하여, 단순히 픽셀을 보는 것을 넘어 장면의 문맥을 이해하고 거리를 예측하는 능력이 비약적으로 향상되고 있다.

4. 정보 처리와 인지 아키텍처: 뇌(Brain) vs. FSD 컴퓨터

눈이 아무리 좋아도 뇌가 정보를 처리하지 못하면 무용지물이다. “사람도 눈으로 운전한다“는 명제의 핵심은 사실 눈이 아니라 뇌의 시각 정보 처리 능력에 있다. 인간의 뇌는 현존하는 어떤 슈퍼컴퓨터보다 효율적이고 유연한 인지 기계이다. 자율주행 AI는 이를 어떻게 모사하고 있는가?

4.1 주의 집중 메커니즘(Attention Mechanism)

인간의 뇌는 들어오는 모든 시각 정보를 처리하지 않는다. 매 순간 망막에 맺히는 정보량은 뇌가 처리할 수 있는 용량을 초과하기 때문이다. 따라서 인간은 **선택적 주의(Selective Attention)**를 통해 중요하지 않은 배경 정보(하늘, 먼 산)는 억제하고, 잠재적 위협(보행자, 신호등, 앞차)에 인지 자원을 집중한다.46 이는 에너지 효율성을 극대화하기 위한 생물학적 기전이다.

최신 자율주행 AI의 핵심 기술인 트랜스포머(Transformer) 아키텍처는 바로 이 인간의 ‘주의(Attention)’ 메커니즘을 수학적으로 모델링한 것이다.

• 셀프 어텐션(Self-Attention): 트랜스포머 모델은 이미지 내의 픽셀 혹은 패치(Patch) 간의 연관성을 계산한다. 예를 들어, 이미지의 왼쪽에 있는 신호등 정보가 오른쪽에 있는 교차로 진입 차량의 행동을 예측하는 데 얼마나 중요한지를 가중치(Weight)로 계산한다.47
• 장거리 의존성(Long-range Dependency): 기존의 CNN(Convolutional Neural Network)은 국소적인 특징(Local Features)을 추출하는 데 강점이 있었으나, 이미지 전체의 문맥을 파악하는 데는 한계가 있었다. 반면 트랜스포머 기반의 비전 모델(ViT)은 인간처럼 전체 장면을 조망하며 멀리 떨어져 있는 객체들 간의 관계를 파악할 수 있다.48

4.2 반응 속도(Latency)와 인지 부하

인간과 기계의 결정적인 차이는 반응 속도와 일관성에 있다.

• 인간의 한계: 시각 자극이 망막에서 전기 신호로 변환되어 시각 피질(V1)을 거쳐 전두엽에서 판단을 내리고, 운동 피질을 통해 근육(브레이크)으로 전달되는 데 걸리는 인지-반응 시간(Perception-Reaction Time)은 평균적으로 약 0.7초에서 1.5초가 소요된다.50 시속 100km로 주행 중이라면, 위험을 인지하고 브레이크를 밟기까지 차는 이미 20~40m를 진행하게 된다. 또한 인간은 피로, 졸음, 감정 상태에 따라 주의력이 급격히 저하되는 ‘경계심 감소(Vigilance Decrement)’ 현상을 겪는다.4
• AI의 우위: 엔비디아(Nvidia)의 Orin이나 테슬라의 FSD 칩과 같은 자율주행 컴퓨터의 처리 지연시간(Latency)은 수십 밀리초(ms) 단위이다. 테슬라의 점유 네트워크 추론 시간은 약 10ms 수준으로 알려져 있다.53 카메라의 프레임 레이트(30~60fps)를 고려하더라도, 기계는 인간보다 최소 10배 이상 빠른 반응 속도를 가질 수 있다.54 또한 AI는 피로를 느끼지 않으며, 360도 전방위에 대해 균일한 주의력을 무한히 유지할 수 있다. 이는 급발진 상황이나 사각지대에서 튀어나오는 보행자에 대해 인간이 불가능한 회피 기동을 가능하게 한다.

4.3 에너지 효율성: 생물학적 승리

이 비교에서 유일하게 인간이 압도적으로 우세한 분야는 에너지 효율이다. 인간의 뇌는 약 20W의 전력으로 시각 처리, 판단, 운동 제어, 기억 검색을 모두 수행한다.55 반면 자율주행 컴퓨터는 수백 와트(W)에서 킬로와트(kW) 급의 전력을 소모하며, 이를 냉각하기 위한 시스템까지 필요하다.57 인간의 뇌는 스파이킹 신경망(Spiking Neural Network) 구조를 통해 신호가 있을 때만 에너지를 사용하는 극강의 효율성을 자랑한다. 다만, 자동차라는 폼팩터 내에서는 수백 와트의 전력 소모가 전체 주행 거리(전기차 기준)에 미치는 영향이 3~5% 내외로 허용 가능한 범위이므로, 이는 기술적 불가능성보다는 최적화의 문제로 간주된다.

5. 환경적 강건성(Robustness) 및 유지보수: 악천후와의 전쟁

“센서 퓨전이 필요 없다“는 주장의 가장 큰 약점은 악천후이다. “사람도 비 오면 운전한다“고 하지만, 폭우나 짙은 안개 속에서 인간의 운전 능력은 현저히 저하되며 사고율이 급증한다. 이는 가시광선을 사용하는 센서(눈, 카메라)의 물리적 한계 때문이다.

5.1 비, 눈, 안개와 광학적 산란

가시광선 파장(400~700nm)은 물방울이나 안개 입자에 의해 산란(Mie Scattering)되기 쉽다. 폭우나 짙은 안개 상황에서는 카메라의 시야가 차단되거나 명암비(Contrast)가 급격히 저하된다.58

• 비전의 한계: 인간의 눈과 마찬가지로 카메라도 “화이트 아웃(White-out)” 현상을 겪는다. 빗방울이 렌즈에 맺히면 초점이 흐려지고 왜곡이 발생한다.
• 센서 퓨전의 필요성: 레이더의 밀리미터파(mmWave)는 파장이 길어 안개나 비를 투과할 수 있다.60 라이다 역시 905nm 또는 1550nm 파장을 사용하여 가시광선보다는 안개 투과율이 다소 높을 수 있으나, 심한 악천후에서는 역시 성능이 저하된다.58
• 비전 온리의 대응: 테슬라 등은 악천후 시 인간과 마찬가지로 주행 속도를 줄이는 방식으로 대응한다. 또한, 신경망 학습을 통해 빗방울 노이즈를 제거(De-raining)하거나 안개 낀 이미지를 복원(De-hazing)하는 알고리즘을 적용하지만, 물리적인 정보 손실을 완벽히 복구하는 데는 한계가 있다. 이는 센서 퓨전이 안전을 위한 ‘중복성(Redundancy)’ 차원에서 필요하다는 주장의 핵심 근거이다.6

5.2 클리닝 시스템: 눈꺼풀 vs. 기계적 세정

인간은 눈꺼풀을 1분에 10~20회 깜빡여(Blinking) 각막의 표면을 닦아내고 수분막을 유지하는 완벽한 자가 세정 시스템을 갖추고 있다.62 1회 깜박임은 약 100~150ms가 소요되며, 이는 시각 정보의 끊김을 최소화하면서 렌즈를 항상 깨끗하게 유지한다.63

반면 차량 외부 카메라는 먼지, 진흙, 염화칼슘, 벌레 사체 등에 지속적으로 노출된다. 렌즈가 오염되면 ’팬텀 브레이킹(Phantom Braking)’과 같은 치명적인 오류가 발생할 수 있다.64 최근에는 카메라 렌즈에 고압의 워셔액이나 압축 공기를 분사하는 클리닝 시스템이 도입되고 있으나 65, 인간의 눈꺼풀만큼 빠르고 효율적이며 지속적인 관리가 가능한 시스템은 아직 구현하기 어렵다. 오염된 센서는 잘못된 정보를 생성하고, 이는 곧 사고로 이어질 수 있다. 따라서 비전 온리 시스템은 센서 오염을 실시간으로 감지하고, 오염 시 주행 기능을 제한하거나 운전자에게 제어권을 넘기는 보수적인 전략을 취해야 한다.

5.3 팬텀 브레이킹(Phantom Braking)의 기술적 원인

비전 온리 시스템의 대표적인 부작용인 팬텀 브레이킹은 도로 위의 짙은 그림자나 터널 입구, 혹은 교량 아래의 어두운 부분을 장애물로 오인하여 급제동하는 현상이다.64 레이더는 금속 물체(차량)와 그림자(빛)를 전파 반사 특성으로 명확히 구분할 수 있지만, 카메라는 이를 픽셀 밝기의 차이로만 인식하기 때문에 발생하는 문제이다. 점유 네트워크의 도입과 시계열 분석을 통해 “그림자는 순간적으로 나타나지 않으며, 도로 표면에 고정되어 있다“는 식의 학습이 이루어지고 있으나, 깊이 정보의 불확실성에서 오는 이러한 오류는 “물리적 측정 센서(LiDAR/Radar)” 없이 “추론(Vision)“만 의존할 때 발생하는 본질적인 위험 요소로 남아 있다.

6. 안전성 통계 및 현실적 검증: 웨이모 vs. 테슬라

이론적 비교를 넘어 실제 도로에서의 성과는 어떠한가? 이는 센서 퓨전과 비전 온리 접근법의 유효성을 판단하는 최종적인 척도이다.

6.1 사고율 및 해제율(Disengagement Rate) 비교

2024년 기준 데이터에 따르면, 고해상도 지도(HD Map)와 센서 퓨전(라이다+레이더+카메라)을 사용하는 웨이모(Waymo)의 무인 로보택시는 인간 운전자보다 사고율이 현저히 낮음을 통계적으로 입증하고 있다. 웨이모는 1억 마일 이상의 주행 데이터에서 인간 대비 부상 유발 사고가 91% 감소했다고 보고했다.69 이는 센서 퓨전이 제공하는 다중 안전망이 효과적으로 작동함을 시사한다.

비전 중심의 테슬라 FSD(Full Self-Driving) 역시 누적 주행 거리가 10억 마일을 돌파하며 방대한 데이터를 축적하고 있다. 테슬라는 오토파일럿/FSD 사용 시 사고율이 일반 주행 대비 훨씬 낮다고 주장하지만, 캘리포니아 DMV에 보고된 해제율(Disengagement Rate, 자율주행이 풀려 사람이 개입하는 빈도)에서는 여전히 웨이모가 테슬라보다 압도적으로 긴 마일리지 당 개입 간격을 보여준다.70 테슬라의 시스템은 여전히 운전자의 상시 감독을 요구하는 레벨 2 수준에 머물러 있는 반면, 웨이모는 운전자가 없는 레벨 4 서비스를 제공하고 있다는 점이 현실적인 기술 격차를 보여준다.45

6.2 데이터의 양과 질: 롱테일(Long Tail) 문제

비전 온리 진영의 믿음은 “데이터의 양이 질을 압도한다“는 것이다. 전 세계 수백만 대의 차량에서 수집되는 코너 케이스 데이터가 라이다 센서의 물리적 이점을 상쇄할 수 있다는 것이다. 실제로 테슬라는 라이다로는 수집할 수 없는 희귀한 상황(예: 도로 위를 뛰어가는 개, 특이한 복장의 보행자, 뒤집힌 차량 등)에 대한 방대한 영상 데이터를 보유하고 있으며, 이를 통해 AI를 학습시킨다. 반면 웨이모 등의 센서 퓨전 진영은 제한된 지역에서 고정밀 센서로 수집된 양질의 데이터를 바탕으로 완벽성을 기한다. 현재까지는 센서 퓨전 방식이 안전성 지표에서 우위를 점하고 있으나, 비전 AI의 발전 속도(End-to-End Neural Network 등)가 매우 빨라 그 격차가 좁혀지고 있는 것 또한 사실이다.

7. 결론: “필요 없다“와 “충분하다” 사이의 간극

“사람도 눈으로 보고 운전을 한다. 그래서 비전만으로 자율주행을 할 수 있다“는 주장에 대해, 자율주행용 카메라와 인간의 눈을 비교 분석한 결과는 다음과 같다.

1. 하드웨어적 잠재력 (비전의 승리): 최신 차량용 카메라 센서는 동적 범위, 저조도 감도, 반응 속도 면에서 이미 인간의 생물학적 눈을 능가했다. 특히 360도 전방위 감시 능력과 HDR 기능은 인간이 가질 수 없는 구조적 우위이다. 따라서 “카메라가 사람 눈보다 성능이 떨어져서 비전 온리가 불가능하다“는 반론은 더 이상 기술적으로 유효하지 않다.
2. 소프트웨어적 완성도 (인간의 우위, 그러나 격차 축소 중): 인간의 뇌가 가진 일반적인 상황 판단 능력, 복잡한 문맥 이해, 그리고 낯선 상황에 대한 적응력(General Intelligence)은 아직 AI가 완전히 따라잡지 못했다. 그러나 트랜스포머 아키텍처와 점유 네트워크의 발전은 이 격차를 빠르게 줄이고 있으며, 특정 기능(거리 추정, 다중 객체 추적)에서는 인간을 넘어서고 있다.
3. 안전의 철학 (센서 퓨전의 필요성): “사람만큼 운전한다“는 것이 목표라면 비전 온리로 충분할 수 있다. 그러나 자율주행의 궁극적 목표가 “사람보다 훨씬 안전한(Superhuman Safety)” 것이라면 이야기는 달라진다. 인간도 시야가 가려지거나 착시로 인해 사고를 낸다. 센서 퓨전은 인간이 겪는 이러한 ’생물학적/광학적 오류’를 물리적으로 보완해주는 안전장치이다.

결론적으로, 기술적으로 비전 온리 자율주행은 “가능(Possible)“하다. 하드웨어 스펙은 이미 인간을 넘어섰고, 소프트웨어는 인간의 추론 방식을 성공적으로 모사하고 있다. 그러나 “센서 퓨전이 필요 없다“는 주장은 “안전 마진(Safety Margin)을 어디까지 설정할 것인가“에 따라 참일 수도 거짓일 수도 있다. 비용 효율성과 확장성을 중시하여 “인간 수준“의 운전을 목표로 한다면 비전 온리가 정답일 수 있으나, 어떠한 악천후나 예외 상황에서도 인간의 실수를 반복하지 않는 “절대적 안전“을 추구한다면 라이다와 레이더가 제공하는 물리적 중복성은 여전히 필수적이다.

따라서 현재 시점에서 비전 온리 시스템은 **“초인적인 눈(센서)을 가진, 그러나 아직은 배우고 있는 뇌(AI)”**의 상태라 정의할 수 있다. 이 뇌가 충분히 성숙하여 세상의 모든 불확실성을 통계적으로 제어할 수 있게 되기 전까지, 센서 퓨전은 훌륭한 보조 바퀴이자 안전벨트 역할을 수행할 것이다.

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