과거에 비해 형량이 높아졌지만, 사고는 반복되고 있다. 지난달 25일 서울 강남에서는 30대 한국계 캐나다인이 음주운전 차량에 치여 숨졌고 며칠 뒤인 지난 2일에는 종로구에서 ‘효도 관광’을 온 일본인 어머니가 같은 사고로 목숨을 잃었다. 피의자는 경찰조사에서 “소주 3병을 마시고 운전했다”고 진술했다.
한국의 음주운전 실태는 여전히 심각하다. 경찰청 자료에 따르면 지난해 경찰에 적발된 운전자 중 43.8%가 이미 음주운전으로 걸린 적이 있는 재범자였다. 지난 5년간 이 재범률은 40% 아래로 내려간 적이 없다. 마약 사범 재범률과 비슷한 수준이다. 이른바 ‘윤창호법’ 시행으로 처벌 기준이 강화됐음에도 불구하고 지난해 음주운전 사고는 1만 1307건, 사망자는 138명에 달했다. 최근엔 음주운전 사고 후 도주해 술을 추가로 마시는 이른바 ‘술타기 수법’과 음주 단속 정보 공유 앱도 유행하고 있다.
이런 현실을 바꾸기 위해 내년 10월부터 ‘차량 내 음주측정 장치’가 본격 시행된다. 5년 안에 두 번 이상 걸린 운전자가 대상이며, 숨을 불어 알코올이 없어야만 시동이 걸린다. 하지만 이 장치만으로는 부족하다. 적용 대상이 제한적이고 실제로 시행되기까지 시간도 걸린다. 처음 술을 마시고 운전한 초범이나 다른 운전자의 위험 행동까지 막기에는 한계가 뚜렷하다.
술을 마신 사람은 아무리 책임감을 강조해도 이성이 흐려져 제대로 된 판단을 할 수 없다. 인간의 의지에만 맡기기보다 물리적인 개입이 필요한 이유다. 현재 인공지능(AI) 기술은 단순한 시동 차단을 넘어 운전 중인 상태에서도 음주 여부를 지속적으로 감시하는 수준으로 발전했다. 차량 내 카메라로 운전자의 얼굴 표정, 시선, 눈 깜빡임 빈도, 비정상적인 자세 등을 AI가 실시간으로 분석해 인지 기능 저하를 감지할 수 있다.
또한 차량의 불규칙한 속도 변화, 급격한 핸들 조작, 차선 이탈 등 미묘한 주행 패턴을 파악해 음주 징후를 예측한다. 이 모든 데이터를 종합해 위험 신호가 감지되면 AI는 즉시 차량의 속도를 줄이거나 제동을 지원하고 관련 정보를 경찰에 전송할 수 있다. 이 기술은 술로 이성을 잃은 순간을 대신 보완해 주는 ‘미리 막는 안전망’ 역할을 한다.
기술은 편리함을 넘어 반복되는 사회적 위험을 줄이는 데 효과적이고 효율적인 방법이 될 수 있다. 기억해야 할 것은 인간의 책임감만으로는 충분하지 않다는 점이다. 기술은 이성이 마비된 운전자 대신 ‘멈추는 판단’을 내려 다른 사람의 생명을 지키는 결정적인 무기가 될 수 있다.
민나리 산업부 기자
민나리 산업부 기자 |
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