[라스베이거스=이세정 기자] 미국 라스베이거스 스트립 남단에서 차로 10여분. 네바다주 파일럿 로드 730번지에 현대자동차그룹 자율주행 합작법인 모셔널의 '라스베이거스 테크니컬 센터'가 자리 잡고 있다. 올해 말 무인 로보택시 상용화를 앞둔 모셔널의 핵심 실증 거점이다.

현대차·기아는 지난 8일(현지시간) 이 센터를 국내 언론에 처음 공개했다. 로보택시 상용화를 전제로 자율주행 기술을 고도화하는 현장을 직접 확인하는 자리였다.

모셔널은 미국에 세 개의 거점을 두고 있다. 보스턴 본사는 기술 개발의 중심이고, 피츠버그는 머신러닝과 차량 개조·테스트를 담당한다. 라스베이거스는 다르다. 이곳은 로보택시가 실제로 도로에 나가 손님을 태우는 '현장'이다.

라스베이거스가 선택된 이유는 분명하다. 관광객과 차량, 보행자가 뒤섞인 도심, 호텔과 카지노 앞의 혼잡한 승하차 구역, 상시 발생하는 공사 구간. 자율주행에게는 가장 까다로운 환경이다. 네바다주의 규제 친화적인 정책과 안정적인 날씨는 상시 테스트를 가능하게 한다.

보안 구역을 지나 차고로 들어서자 장면이 바뀐다. 약 1000평 규모의 운영 차고에 아이오닉 5 로보택시들이 줄지어 서 있다. 각 차량은 고유 번호가 적힌 지정 구역에 정확히 주차돼 있다. 도심 주행을 마친 뒤에도 항상 같은 자리로 돌아온다.

흥미로운 점은 정비 방식이다. 차량은 리프트나 별도 라인으로 이동하지 않는다. 주차된 자리에서 곧바로 점검이 시작된다. 트렁크가 열리고, 노트북과 진단 장비가 연결된다. 확인 대상은 부품보다 데이터다.

데이브 슈웽키 모셔널 소프트웨어 담당 부사장은 "자율주행 차량은 하루 평균 대당 수 테라바이트의 데이터를 생성한다"며 "데이터 이상은 곧 주행 판단에 영향을 준다"고 말했다.

이 정보들은 개별 차량이 아닌 '플릿' 단위로 관리된다. 차량의 이동 경로, 배터리 상태, 센서 컨디션, 소프트웨어 버전까지 하나의 시스템 안에서 묶인다. 로보택시는 혼자 움직이지 않는다.

차고 한쪽에는 전용 충전 시스템이 설치돼 있다. 하나의 충전기로 두 대의 차량을 동시에 연결할 수 있는 구조다. 충전은 단순한 대기 시간이 아니다. 이 시간 동안 주행 데이터가 서버로 전송되고, 필요하면 OTA 방식의 소프트웨어 업데이트도 이뤄진다.

운영 차고 끝에는 센서 캘리브레이션 룸이 있다. 아이오닉 5 로보택시에는 카메라·라이다·레이더 등 29개의 센서가 달려 있다. 이 센서들은 정기적으로 미세한 오차까지 조정된다. 주 5일간 24시간 운행되는 만큼 철저한 관리가 중요할 수밖에 없다.

발라지 칸난 모셔널 자율주행 담당 부사장은 "도심 주행에서는 작은 인식 차이가 전혀 다른 판단으로 이어질 수 있다"며 "정기적인 캘리브레이션은 선택이 아니라 필수"라고 강조했다.

관제센터로 이동하자 20m 길이의 대형 모니터가 시선을 압도한다. 라스베이거스와 피츠버그 도심 지도가 화면을 가득 채운다. 그 위로 수십 대 로보택시 아이콘이 실시간으로 움직인다. 지도 옆에는 차량 ID, 운행 상태, 이벤트 여부 등을 정리한 대시보드 화면이 함께 배치돼 있다. 운영 요원들의 책상 위에는 여러 개의 모니터가 놓여 있지만, 핸들이나 조이스틱은 없다. 

각 차량은 아이콘 형태로 구분되며, 화면에서는 차량이 주행 혹은 대기 중인지, 차량별로 할당된 그 날의 임무가 무엇인지 등을 한눈에 확인할 수 있다. 화면은 특정 차량 하나에 집중하기보다, 라스베이거스 도시 전체에서 운행 중인 로보택시들의 흐름을 동시에 보여준다.

애덤 그리핀 모셔널 운영 담당 부사장은 "관제센터의 역할은 차량을 대신 운전하는 것이 아니라, 상황을 모니터링하고 필요할 경우 판단을 보조하는 것"이라고 부연했다. 차량이 기본적으로 주행에 대한 제어권을 갖고 있으며, 만약 도움이 필요한 상황에서는 관제센터에 지원을 요청할 수 있는 구조다.

모셔널 라스베이거스 테크니컬 센터에서는 자율주행이 더 이상 개별 기술의 집합이 아니라는 점을 실감할 수 있다. 운영 차고에서의 정비와 데이터 점검, 관제센터의 실시간 모니터링 시스템까지 모두 하나의 흐름으로 연결돼 있다. 모셔널의 자율주행은 기술 고도화를 증명하는데 머물지 않고, 매일 안전하게 지속 가능한 방식으로 반복될 수 있는 운영 체계로 설계돼 있다. 보이지 않는 데이터 점검과 반복되는 운영 과정으로 누적된 경험이 자율주행 기술을 현실로 만들고 있는 것이다.