SW미래직업 | 소프트웨어 중심사회

SW미래직업 가이드 - 무인이동체 편

SW중심사회 2016-12-16 3203명 읽음

 

 

미래 신성장 산업으로 ‘무인이동체’가 부상하고 있습니다. 무인이동체란 외부 환경을 인식하고 스스로 상황을 판단하여 이동하거나, 필요하면 원격 조정으로 동작이 가능한 이동체를 말합니다. 육상에서는 자율주행차, 무인농기계, 무인운반차 등이, 항공에서는 무인항공기, 군용무인기, 무인비행장치(소형 드론) 등이, 해양에서는 무인선박, 무인잠수정, 원격제어 잠수정 등이 무인이동체에 해당합니다. 이 중 많은 사람들이 주목하고 있는 것이 ‘자율주행차’입니다.

 

그렇다면 자율주행차의 현재 기술은 어느 수준일까요? 전문가들은 자율주행차의 발전 단계를 아래 표처럼 5단계로 구분하고 있습니다. 0단계는 운전자가 자동차의 모든 기능을 수동으로 제어하는 단계이고, 마지막 4단계는 운전자가 목적지만 입력하면 자동차가 스스로 주행하는 단계입니다. 그리고 현재의 자율주행자 기술은 2단계와 3단계 수준. 2개 이상의 지능형운전자지원시스템(ADAS: Advanced Driver Assistance System)이 장착되어 운전대와 페달을 동시에 자동 제어하거나, 제한된 조건에서 자율주행이 가능합니다.

 

 

수많은 자율주행차 전망 보고서에 따르면 오는 2020년, 3단계의 자율주행차 시장이 본격화되고, 2025년에는 4단계의 자율주행차의 양산 모델이 나온다고 합니다. 세계경제포럼 발표에서도 2025년 미국 도로를 달리는 차 중 10%가 자율주행차가 될 확률이 78.2%라고 예측했습니다. 이를 입증하듯 자율주행차 관련 기술은 매년 획기적으로 진화한 모습으로 선보이고 있습니다.

 

2009년부터 자율주행차를 개발해온 구글은 2016년 올해 기준으로 완전 자율주행의 차량을 선보였다는 평가를 받고 있습니다. 작년 자율주행차 시제품인 ‘버블카(Bubble Car)’를 통해 안드로이드 운영체제 기반에서 자율주행이 가능한 플랫폼 기술을 선보였고, 다양한 돌발 상황에 안전하게 대처하기 위해 빅데이터 기반의 인공지능 기술을 고도화하는 데 주력하고 있습니다. 애플도 2014년부터 자율주행차 프로젝트를 착수해 자사 운영체제인 iOS 기반의 ‘카플레이’ 소프트웨어를 개발했고, 자율주행이 가능한 전기자동차 개발에 매진 중입니다. 벤츠, 아우디, BMW, 볼보, 테슬라, 포드, GM 등 기존 자동차 업체는 물론이고, 자동차 부품업체들도 엔비디아, 퀄컴 등의 ICT 업체들과 협업을 하며 자율주행을 위한 기술 확보에 박차를 가하고 있죠.

 

<애플 자율주행차 프로토타입(좌)과 구글 자율주행차 버블카(우)>

 

그렇다면 이렇게 전 세계가 자율주행차 개발에 주목하는 이유는 무엇일까요? 또한, 자율주행차가 본격화되는 시점에 우리 산업 곳곳에선 어떤 변화가 생길까요? 국토교통부는 자율주행차가 우리 사회에 미치는 효과를 3가지로 정리합니다. 그 하나가 교통안전의 향상입니다. 교통사고의 주원인이 사람의 부주의란 점을 고려할 때 인공지능 기반의 자율주행차가 보급되는 2025년에는 고속도로 사망률이 50%로 감소하고, 교통사고 비용도 5천억 원이 절감된다고 합니다.

 

또한, 자율주행차는 사람들이 운전대에서 해방시켜 더 많은 여유 시간을 보장합니다. 통계청 조사에 따르면 우리나라 사람들이 이동하는데 쓰는 시간은 하루 평균 1시간 29분. 고속도로 기준으로는 하루 4백만 대의 차량이 2시간 정도를 이동하는 데 쓴다고 합니다. 따라서 안전성과 편의성을 제공하는 자율주행차가 보급되면 개인당 하루 평균 50분, 연간 12일의 여유시간을 창출하게 되고, 이는 곧 경제 산업에 영향을 미칠 것이라고 합니다. 사람들은 추가로 생긴 여유시간 동안 다른 생산과 소비 활동에 참여할 수 있기 때문입니다.

 

무인이동체의 대표 기술인 자율주행차는 미래 직업에도 상당한 영향을 끼칠 것입니다. 스스로 주행하는 기능은 운송업계에 타격을 줄 것이라는 예측이 지배적입니다. 이를테면 택시운전사는 물론이고 버스 운전사, 트럭 운전사, 택배 기사, 대리 운전사 등의 직업은 사라지게 될 것입니다. 사람이 운전할 필요도 없으니 운전면허증이 필요성도 줄어들게 되고, 관련한 운전면허 지도사 등도 보기 힘들어질 수 있습니다.

 

자동차 정비 관련 직업에도 변화가 생길 것입니다. 현재 연비 기반의 자동차 부품은 3만 여 개로 구성되어 있지만, 자율주행차는 센서와 소프트웨어, 네트워크 등으로 중무장하여 그 부품 수를 획기적으로 줄입니다. 일례로 테슬라가 개발한 자율주행 전기자동차의 부품 수는 3천여 개 정도에 불과하지만, 자율주행을 제어하는 ‘오토파일럿’이란 소프트웨어는 약 1억 줄의 코드로 이루어져 있다고 합니다. 또, 차량에 고장이 나거나 하면 진단 및 점검 소프트웨어가 자동차 정비공이 하는 일을 대신한다고 합니다. 즉, 지금의 자동차 정비소의 역할에 많은 변화가 생길 것입니다.

 

그렇다고 자율주행차가 현존하는 직업을 없애는 것만은 아닙니다. 자율주행차 운행에 필요한 다양한 직업이 필요하기 때문입니다. 자율주행 소프트웨어 개발은 물론 차량 영상장치, 전자지도 등을 전문적으로 다루는 직업이 생길 것입니다. 자율주행차에 제공할 다양한 서비스 기획 개발자, 차량과 중앙통제센터와의 교신을 위한 통신 전문가와 운영관리자도 필요합니다. 원활한 교통 환경을 유지하기 위해 도로에서 수집한 데이터를 모니터링 및 분석하는 데이터 기술자 및 차량 보안 기술자도 있어야 하죠. 그 밖에 운전자의 역할이 거의 없다시피 하는 만큼, 차량 인터페이스에서도 전문가의 손길이 필요합니다. 이에 전문가들은 향후 자율주행차가 8.8만 명의 취업 유발 효과를 보일 것으로 전망합니다.

 

 

Episode1. 인공지능 기술력을 꽃피우는 자율주행 알고리즘 개발자

 

 

미래자동차 개발부에서 근무하는 홍선규 씨는 2025년형 자율주행차 출시를 앞두고 바쁜 일과를 보내고 있습니다. 이번 신차는 지난해 발표한 차량보다 학습 능력을 혁신적으로 높인 인공지능 알고리즘으로 개발해 점검할 사항이 많기 때문이죠. 특히 오늘은 실제 도로를 주행하며 라이더에서 인식한 데이터를 알고리즘이 얼마나 정확하고 빨리 처리하는지 확인해 보기로 했습니다.

 

“실전이네요! 그럼 주행을 시작해 볼까요?” 홍선규 씨는 곧장 시동 버튼을 누른 후 음성 인식으로 목적지를 전달해 자율주행을 가동합니다. 그리고는 운전석을 회전시켜 차량 실내를 회의 모드로 바꾸고, 라이더 담당자와 함께 노트북을 주시하며 자율주행 소프트웨어에 오동작은 없는지 살펴보기 시작했죠. 약 30분간 자율주행은 순조롭게 진행되었습니다. 그런데 갑자기 본사 중앙통제센터로부터 지능형교통시스템의 교통정보에 어제까지 없던 건널목이 생겼으니 예의 주시하라는 연락이 왔습니다.

 

“우리 자동차의 눈이 얼마나 빨리 장애물을 인식해 처리할지…” 홍선규 씨가 내심 긴장하며 말을 꺼내는 그 순간, 차량은 이미 장애물을 인식하고 건널목과 안전거리를 확보한 상태에서 멈춰 보행자의 움직임을 주시하는 게 확인되었죠. 이를 지켜본 라이더 담당자도 라이더 인식 속도에 만족했는지 흥분을 감추지 못합니다. “성공이네요! 이 정도 인식 처리 속도면 세계 시장에 내놔도 손색이 없겠어요. 이번엔 사무직이나 영업직 고객 타깃이지만, 다음엔 가족 캠핑용 SUV에도 적용해야겠네요.” 홍선규 씨도 그동안의 피로가 싹 가시는 기분입니다. 다양한 상황 판단을 학습시켜 자동차 제어 속도가 빨라진 만큼 고객의 반응이 좋을 것이란 확신에 서둘러 본사에 보고하기로 했습니다.

 

 

자율주행차와 관련한 미래 직업을 살펴보려면 자율주행차의 동작 원리를 살펴볼 필요가 있습니다. 자율주행차는 운전자가 입력한 목적지까지 스스로 주행하기 위해 3가지 핵심 기능이 필요합니다. 먼저 달리는 중에 주변 차량과 환경을 감지하며 운전 중인 차량이 어디에 있는지 항상 절대 위치를 파악해야 합니다. 그리고 마주치는 장애물을 감지하여 이를 피할 수 있는 경로와 속도를 판단해야 하고, 판단한 대로 움직임을 제어하는 시스템이 가동되어야 합니다.

 

또한, 이런 기능을 갖추기 위해 자율주행차는 ▲초당 수천 개의 레이저 주파수를 발사하여 물체에 반사되어 오는 것을 측정하는 라이더(LIDAR, ‘레이저스캐너’라고도 말하며, 자율주행차의 눈 센서에 해당하며 3차원 영상 센서로 360도 촬영해 주변 상황을 실감 나게 인식하는 장치), ▲주변 환경의 밝기를 측정하고 차선과 표지판, 교통신호, 보행자 등을 식별하는 비디오카메라, ▲강한 전자기파를 발사해 물체에 맞고 반사되어 오는 것을 분석해 물체와의 거리를 측정하는 레이더(RADAR), ▲위성에서 보내는 차량의 위도와 경도를 수신해 경로를 판단하는 GPS, ▲외부 센서에서 들어오는 데이터를 분석하여 움직임을 제어하는 컴퓨터 시스템, ▲바퀴 회전수로 차량 속도를 확인하며 GPS 오차율을 감소시키는 엔코더 등의 부품들을 탑재합니다.

 

<한눈에 보는 자율주행자 핵심 부품>

 

이런 기술적인 측면으로 보았을 때 자율주행차와 관련한 직업으로는 우선 자율주행차 전용 사물 인식 개발자가 필요합니다. 차량의 사물 인식을 위한 레이저스캐너(레이더)레이저 개발자, 차선, 신호, 보행자 등을 인식하기 위한 다목적 비디오카메라 개발자가 있어야 하죠. 이는 단순히 차량 부품에 해당하는 인식 장치를 고안하고 개발하는 것 외에도 이들 차량에 탑재되어 고성능의 인식 기능을 구현하는 소프트웨어 개발 영역까지 모두 포함합니다. 특히 소프트웨어 개발자들은 주변 환경과 사물에 대한 자율주행차의 인식률을 높이는데 절대적인 역할을 한다고 볼 수 있습니다.

 

자율주행을 구현하려면 인간의 종합적인 능력이 기계에 부여되어야 하며, 고급 수준의 다양한 인공지능 기술이 동원되어야 합니다. 이에 많은 전문가는 인공지능의 다음 격전지는 자율주행차 시장이 될 것으로 보고, 이 분야에서 많은 일자리가 창출될 것으로 전망합니다. 앞서 구글에서는 자율주행차의 인지 학습 기술력에 매진하고 있다고 언급했는데, 이는 인공지능 기반의 자율주행 알고리즘 개발자들의 업무 영역에 속하는 것이죠.

 

자율주행 알고리즘 개발자들은 주변 환경을 인식한 후 판단을 내리고 차량을 제어하는 전반적인 프로세스를 구현하게 됩니다. 구체적으로 전방과 측방 차량과의 간격, 주변 장애물의 유무, 차선 및 표지판 등을 실시간으로 확인해 데이터를 생성하면, 그 데이터를 해석해서 차량 속도가 적정한지, 회전할 것이지, 추월할 것인지 등의 결정을 내리게 됩니다. 그 결정에 따라 핸들을 돌리고 브레이크와 엔진 출력의 강도를 조절하며 주행을 제어하는 것이죠.

 

물론 자율주행 알고리즘 개발자들은 단순히 들어온 데이터만을 분석해 판단을 내리지 않습니다. 미리 추론하고 예측하는 기술이 더해져야 하죠. 이를테면 도로 상황 정보를 수신해 주행 방향을 미리 시뮬레이션해 예측하는 소프트웨어도 있어야 합니다. 또한, 평소 탑승자가 이용하는 주행 성향까지도 파악해 주행 전략을 짜는 소프트웨어도 필요합니다. 이에 자율주행 알고리즘 개발 영역은 주변 환경을 인식해 판단을 내리는 부문, 판단한 결과대로 주행하는 부문, 주행 과정을 예측하는 부문, 효과적인 주행 전략을 세우는 부문 등으로 전문화될 가능성이 높습니다.

 

<자율주행차의 사용자 인터페이스 및 테슬라 자율주행 소프트웨어 ‘오토파일럿’(우)>

 

이와 함께 자율주행차가 오작동 없이 사람의 명령을 알아듣고 주행할 수 있도록 하는 자율주행차 인터페이스 개발자의 활약도 기대해볼 수 있습니다. 특히 자율주행차가 보급되는 상황이면 차량이 현재처럼 소유가 아닌 공유 형태가 될 수 있습니다. 따로 구입하지 않아도 필요할 때마다 자율주행차를 렌트해 이용하거나, 본인이 쓰지 않을 때는 남에게 빌려줄 수도 있는 일이죠. 또한, 개인 차량으로 현재의 택시 개념의 운송 서비스를 제공할 수 있습니다. 이렇게 다양한 목적으로 활용되는 만큼, 자율주행차와 탑승자 간에 직관적인 인터페이스는 필수이자 우선시되어야 할 부분입니다.

 

자율주행차를 통해 다양한 사용자 경험을 제공하는 서비스 개발 분야도 간과할 수 없습니다. 운전자가 직접 주행을 하지 않아도 되기 때문에 차 안에서 즐길 수 있는 서비스는 다양해질 것입니다. 한 마디로 자율주행차는 독서, 음악, 영화 등을 즐길 수 있는 엔터테인먼트 공간이자 사무 공간이 될 수 있습니다. 따라서 자율주행차 전용 서비스 개발자들이 늘게 될 것입니다. 특히 고령화 시대로 늘어나는 노인과 장애인들을 위한 편의 서비스 개발도 예상되는 부분. 그 밖에 차량 서비스에 따라 인테리어 개념도 달라질 수 있으므로 관련한 자동차 디자인 전문가들의 수요 역시 커질 것으로 보입니다.

 

 

Episode2. 자율주행차 무사고에 도전하는 V2X 전문가들

 

 

지능형교통관제센터 자율주행 안전관리팀 직원들은 전국에서 들어오는 수많은 교통 정보 및 차량 데이터를 분석하여 이상 패턴을 확인하는 작업에 한창입니다. 모든 직원이 열심히 일한 덕분에 연일 무사고 기록을 경신 중이죠. 오늘 자로 사고가 발생하지 않으면 100일 무사고란 세계 신기록을 달성하는 상황. 그런데 갑자기 V2X 전문가인 이세영 팀장의 눈에 데이터의 이상 패턴이 감지됩니다.

 

“오 과장님, 여의도 77번 도로의 자율주행차가 좀 이상하데요? 차선을 왜 저렇게 바꾸는 거죠?” 이 팀장 말에 오 과장은 상황을 파악하더니 해당 자율주행차의 데이터가 전혀 수신되지 않고 있다고 말합니다. 이에 이 팀장은 주위 구축해 둔 도로망 센서를 이용해 차량 번호와 모델을 확인한 후, 주변 차들에게 문제의 차량 정보를 전송해 사고를 막을 수 있도록 조치를 시킵니다. 또한, 해당 제조업체에 통신 드라이버 및 제어 소프트웨어에 문제가 없는지 확인하고, 업그레이드를 시도해 보라고 지시했죠.

 

“팀장님, 일단 사고는 막았습니다. 해당 차량을 간이휴게소에 정차하도록 했고, 주변 차들도 안전 모드로 주행하고 있습니다.” 오 과장의 말에 이 팀장은 다행이라며, 내부 도로망 통신에도 문제가 없는지 점검해 보라고 권합니다. 언제 어디서나 차량과 차량, 차량과 도로 인프라 간의 데이터에는 끊김이 생기면 안 된다는 점을 강조하며, 보안팀에도 철저한 대응도 주의시켰습니다. 이런 식이라면 100일이 아닌 365일 기록에도 도전해 볼 만한 일일 듯합니다.

 

 

자율주행차와 함께 항상 등장하는 키워드가 있습니다. 바로 ‘지능형교통시스템(ITS, Intelligent Transport System)’과 ‘V2X(Vehicle to Everything)’란 용어입니다. 지능형교통시스템은 교통 편의와 안전을 혁신적으로 높이기 위해 전자, 제어 통신 등의 첨단기술을 이용하여 교통체계의 모든 운영을 통합 관리하는 시스템을 말합니다. 우리나라는 지난 1996년에 기본 계획을 세운 후, 생활형 스마트도로교통시스템을 구현한다는 목표 아래 차세대 지능형교통시스템(C-ITS, Cooperative-ITS)을 고도화하고 있습니다. V2X는 지능형교통시스템의 핵심 사안 중 하나이죠.

 

V2X는 자율주행차 운영과 밀접한 관계가 있습니다. 앞서 언급했듯 자율주행차는 레이더, 카메라, GPS 등의 다양한 센서들과 자율주행 소프트웨어가 탑재되어 각 센서와 소프트웨어에서 생산한 데이터들을 통합 운영해야 됩니다. 특히 외부의 교통 상황이나 지도 정보 등을 수신해야 하고, 문제가 발생할 경우 소프트웨어를 업그레이드해야 하죠. 그러기 위해서는 자율주행차 서버와 통신망의 구축이 전제되어야 합니다.

 

V2X는 이 서버와 통신망 구축에 필요한 기술입니다. 즉, 차량이 주행하면서 도로 인프라 및 다른 차량과 지속적으로 상호 통신하며 교통 상황 등 각종 유용한 정보를 교환 및 공유하는 기술이 V2X입니다. 차량들은 전방의 교통정보, 차량 접근, 추동 가능성 등의 정보를 공유해 연속 추돌 사고 등을 예방할 수 있습니다. 다만 현재는 특정 자동차나 특정 플랫폼 업체가 단일 차량을 대상으로 통신 기술을 제공하기 때문에 실제로 자율주행차의 기능을 100% 반영할 수 없는 상황이죠.

 

<차량과 차량, 차량과 도로 인프라 간의 정보 교환 및 공유 기술 V2X 개념도>

 

이런 이유로 전 세계적으로 V2X 전문가의 수요는 증가 추세입니다. 차량과 차량(V2V : Vehicle to Vehicle), 차량과 도로 인프라(V2I : Vehicle to Infrastructure) 간의 원활한 데이터 송수신을 위해 통신망을 구축하고 관리하는 전문가의 역할이 점점 더 중요해지기 때문입니다. 또한, 이 통신망에서 오가는 엄청난 양의 데이터를 분석하여 최적의 교통 환경을 제시하는 V2X 빅데이터 전문가, 그 데이터가 악용되어 오작동하는 일이 없도록 철저한 보안 환경을 제공하는 V2X 보안 전문가도 주목받고 있습니다.

 

지능형교통시스템 부분에서도 전문 기술자들의 활약이 기대됩니다. 자율주행차 운행에 적합하도록 각종 데이터 센서 등이 탑재된 도로망 구축 관리자, 자율주행차가 인식할 수 있는 신호체계를 구현하는 교통신호 관리자 등이 대표적인 예죠. 지난 2010년부터 지능형교통시스템 및 V2X 기술 개발에 힘써 온 미국은 관련 기술을 테스트하기 위해 ‘세프티 파일럿(Safety Pilot)’이란 실제 도로를 이용, 현장에 V2X 통신 장치를 설치하고 서비스의 유효성을 검증하는 프로그램을 개발해 왔습니다. 우리나라도 자율주행차의 테스트와 상용화를 위해선 관련 전문가들의 수요가 커질 수밖에 없습니다.

 

인프라 기술 부문에서 전자지도 전문가GPS 전문가를 빼놓을 수 없습니다. 정밀지도는 자율주행차가 주행 중인 현재의 위치를 실시간으로 정밀하게 파악하고, 위치 추적 오차를 줄여 사고를 방지하기 위해 꼭 필요한 정보입니다. 단, 단순 정밀지도만으로는 의미가 없습니다. 데이터 처리가 가능한 전자지도상에서 차선, 차량 폭, 길이 등을 고려한 각종 교통 관련 데이터들을 입력 관리해야 하기 때문입니다. 또한, 실시간으로 주행 위치와 교통 상황 관련 자료를 검증 및 처리하는 소프트웨어 개발자, 데이터 관리자, 통신 전문가도 필요합니다. 이처럼 자율주행차 상용화와 함께 정밀지도, 도로 및 통신 인프라 관리 분야의 인력의 수요는 급증할 것으로 전망됩니다.

 

 

Episode3. 생활 속에서 활약하는 드론 조종사들

 

 

스마트시티의 드론 순찰대를 이끄는 김형식 소장. 김 소장은 팀원들에게 축제 시작일이니만큼 모니터링에 집중하자고 당부하는 중입니다. 특히 최근 드론 엔지니어들이 개발한 미아찾기 소프트웨어의 이용법도 다시 한번 숙지하라고 강조하고 있었죠. 이때 마침 접수된 미아 신고! “여보세요, 우리 아이 좀 찾아주세요. 정말 순식간에 아이가 사라졌어요.”

 

김형식 소장은 일단 울먹이는 엄마를 진정시킨 후 아이 인상착의를 물어봅니다. “키 130센티에 마른 체형이라고요? 상의는 무슨 색깔입니까?” 엄마의 대답에 따라 드론 전용 미아찾기 소프트웨어에 항목을 입력한 김 소장은 최근에 찍은 아이 사진도 모바일로 보내달라고 요청합니다. 그리고는 수신한 사진을 소프트웨어에 등록한 후 드론 순찰대에게 드론 조종을 지시합니다. “공원 중심으로 그 주변을 샅샅이 살펴보세요!” 

 

수십 대의 드론은 공원 주변을 날아다니며 아이를 찾기 시작했습니다. 드론에 달린 카메라는 도심 곳곳을 촬영해 조종센터의 모니터링 화면으로 전송했죠. 특히 새로 개발한 드론 미아찾기 소프트웨어는 얼굴 인식 기능이 추가되어 실종 아이의 얼굴과 인상착의를 바탕으로 가장 비슷해 보이는 아이들을 발견할 때마다 그 사진을 찍어 실시간으로 전송했습니다. 이렇게 모니터링 화면에서 한시도 눈을 떼지 않고 한 3분쯤 지나자, 실종 아이의 사진과 일치하는 아이를 발견한 김 소장. 그는 안도의 숨을 쉬며 곧장 아이가 있는 곳으로 인력을 급파하고, 이 기쁜 소식을 엄마에게 전합니다. 드론 조종사들과 드론 엔지니어들의 탄탄한 공조라면 어떤 상황에서도 미아찾기는 문제없을 듯합니다.

 

 

사람이 타지 않고도 무선 전파로 조정이 가능한 무인이동체 ‘드론(Drone)’의 효용성이 점점 높아지고 있습니다. 방송 프로그램에서도 취미로 드론을 다루는 사람들이 늘어나 굳이 드론이 무엇인지를 설명할 필요가 없을 정도가 되었죠. 최근 들어 드론에 대한 관심이 뜨겁지만, 드론은 사실 꽤 오래전에 개발된 장치입니다. 그 시초에 대한 의견은 분분하지만, 1800년대 중반 오스트리아가 베니스를 공격할 때 폭탄을 채운 풍선을 보낸 데서 유래되었다는 설이 가장 유력하죠.

 

초기 군사 목적으로 개발되었던 드론은 중국 DJI, 미국 3D로보틱스 등 민간업체들의 주도로 범용화되기 시작했고, 미디어 영상물 제작은 물론 배송, 취미 활동 등 다양한 분야로 응용되기 시작했습니다. 덕분에 드론과 관련한 미래 직업도 늘어나고 있습니다. 저명한 미래학자 토머스 프레이의 전망에 따르면 향후 드론으로 할 수 있는 일이 무려 192가지 이상. 이에 ‘드론 전문가’는 미래의 유망직업으로 손꼽히고 있습니다.

 

<드론을 다양한 산업 현장에서 활용하는 사례>

 

많은 미래학자들은 드론이 소위 ‘3D’라고 일컫는 지루하고(Dull) 지저분하고(Dirty) 위험한(Dangerous) 일들을 사람 대신해줄 것으로 예측했습니다. 이를테면 안전사고나 자연재해가 발행한 위험한 현장을 탐사하거나 논밭에 농약을 뿌리는 일이 여기에 해당하죠. 또한, 공공기관 중심으로 산불 예방, 재난 구조, 미아 찾기, 재난 구조, 송유관 점검은 물론, 영상 촬영과 물류 배송 등의 활용 사례가 하나둘 가시화되고 있습니다. 이에 각 산업 분야별로 드론 전문가, 그중에서도 드론을 원하는 목적지까지 무선으로 조정하는 드론 조종사와 드론용 운영체제 기반에서 다양한 산업 서비스를 제공하는 드론 엔지니어에 대한 수요가 급증하고 있습니다.

 

이 같은 산업 변화에 능동적으로 대처하기 위해 국내외 대학에서는 드론 및 무인항공시스템 전공 과정을 운영하기 시작했습니다. 국내는 대경대, 한서대 등에서 관련 학과가 신설되어 전자계산기 구조, C언어, 모바일 프로그래밍, 드론 원리 이해, 항공 법규 및 항공 기상, 항공 안전, 조립 실습, 비행 실습 등을 가르치며 드론의 소프트웨어와 조립, 비행 관련 기술자들을 양성하고 있습니다. 또, 국내에서는 지난 2013년부터 무인비행장치 조종자격제도(항공법)가 시행되어 12kg 초과 150kg 이하의 드론을 이용해 사업을 하는 조종사는 반드시 드론 조종 자격증을 취득해야 합니다. 이에 드론 전문가를 양성하는 드론 교육 지도사의 역할도 커지고 있습니다.

 

드론을 활용한 물류 배송 등이 본격화되면 물류/유통 시스템 공학자 등도 주목받는 대표 직업이 될 것입니다. 자율주행차와 함께 드론 등 다양한 기기들이 물류 및 유통에 활용되는 만큼, 이들 기기의 운행 전략을 수립하고 물류 및 유통의 흐름을 원활하게 유지하기 위한 신기술 연구가 필요하기 때문이죠. 이에 물류/유통 시스템 공학자는 경영과 공학을 융합하여 물류 및 유통 혁신을 일으킬 미래 인력으로 꼽히고 있습니다.

 

<세계 드론 프릭스 대회 현장 및 대한민국 대표로 출전한 선수들>

 

이 외에도 영화, 드라마, 다큐멘터리 등 방송 영상 제작 분야에서는 드론 영상 촬영 전문가가 필요하고, 사업 영역이 국내외를 넘나들면서 각 나라의 드론 항공법과 관련한 법률 자문을 전문으로 하는 드론 법률 전문가도 급증할 것입니다. 또, 산업별로 필요한 드론을 고안해 개발하는 드론 개발자, 드론 외형을 세련되고 차별화되게 디자인하는 드론 디자이너, 드론을 스포츠 개념으로 활용한 영역에서는 드론 레이서의 활약도 기대해볼 수 있습니다. 실제로 국내외에서는 드론 레이싱이 익스트림 스포츠로 자리 잡히면서 다양한 경기가 진행 중인데요, 그중 대표적인 2016 세계 드론 프릭스에서는 15세 영국 소년이 월드 챔피언이 되어 상금 3억 원을 가져가면서 화제가 된 바 있었습니다. 이제 카 레이서만큼 드론 레이서의 인기도 뜨거워질 것으로 전망됩니다.

 

 

※참고자료: 세계경제포럼 ‘직업의 미래(The Future of Jobs)’ 보고서, ‘고용의 미래: 우리의 직업은 컴퓨터화에 얼마나 민감한가' 보고서, 정보통신산업진흥원 '미래를 탐험하는 10대들의 타임머신’ 고용정보원 ‘3D 프린팅이 직업세계에 미치는 영향’ ‘2016년 제5차 직업연구 통합 포럼 자료집’ 외

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