최근 서울시 안일한 대처로 작은 적설양에도 미비한 대처로 인한 교통대란이 발생되었다.

이런사태를 대비하여 각기관과 관계부처는 국민들의 불편과 생활 보호 그리고 안전을 게을리 하지 말고 항상 노력하길 기원한다. 

이런 눈길운전과 같은 불가 항력 상황에서 인간이 창조해낸 자율주행 기술이 갖는 안전성의미와 실효성에 대한 생각은 지금과 같은 시기에 필요할 수 있겠다.

  짙은 적설과 낮은 노면 마찰은 운전자의 한계와 기술의 경계를 동시에 시험한다. 자율주행은 센서 융합과 초당 수십 회의 제어를 통해 미끄럼을 최소화하고, 인간이 놓치기 쉬운 위험 신호를 조기에 포착한다는 점에서 눈길 주행 안정성을 높일 잠재력이 크다. 특히 전방 레이더·LiDAR·열화상 카메라의 다중冗長(중복) 구성과, 타이어 슬립을 실시간 추정하는 알고리즘, 분산 제동/구동 토크 제어는 급작스러운 언더스티어·오버스티어를 완화하는 데 유용하다.

그러나 한계도 분명하다. 대설 시 LiDAR 산란, 카메라 시야 차단, 레이더 클러터 증가는 인지 신뢰도를 저하시킨다. 차선·표지 가림, 블랙아이스처럼 ‘보이지 않는 위험’은 데이터가 풍부한 도심보다 눈이 잦은 지역에서 학습·검증 편향을 초래할 수 있다. 지도 의존형 시스템은 제설 전후 도로 형상이 달라질 때 성능 저하가 발생하며, V2I(도로 인프라) 지원이 부족한 구간에서는 보수적 주행으로 통행량이 급감할 수 있다.

업계는 이를 보완하기 위해 악천후 전용 학습 데이터셋 확대, 열/밀리파 다중 대역 센서, 타이어·노면 마찰 추정 고도화, V2X 기반 실시간 제설/결빙 정보 공유를 서두르고 있다. 동시에 “운행 중지 임계값”을 명확히 규정하고, 탑승자에게 권한을 안전하게 이양하는 HMI 설계가 요구된다.

결론적으로, 눈길에서 자율주행은 “조건부 안전 향상”을 제공한다. 기술과 인프라, 규제가 함께 성숙할수록 사고 위험을 줄이고 도로 운영 효율을 높일 전망이지만, 단기적으로는 악천후 특화 인증 체계와 지역별 데이터 격차 해소가 관건이다. 소비자에게는 차량의 악천후 등급, 센서 구성, 운행 제한 조건을 투명하게 고지하는 것이 신뢰의 출발점이다.