디지털 네이티브 세대의 소비 성향 변화와 자율주행 기술의 발전이 가져올 무인택시 기반 서비스 중심의 모빌리티 산업 혁신 및 시장 변화 doc_id PCY_201610210218207881_6

개성이 강해 표준화된 서비스보다 개인맞춤 서비스 선호하는 디지털 네이티브 세대가 중년층에 도달하며 시장에서 소비를 주도하기 시작했다. 게다가 디지털 네이티브 세대는 용어 그대로 디지털 기술 기반의 비대면 셀프 서비스 이용에 익숙하고 심지어 선호하며, 부모 세대 대비 경제력이 취약하고 소유를 고집하지 않아 공유 경제 개념의 소비를 쉽게 수용한다. 미국 은행에서는 인간 상담자와 대면관계에 의존하지 않는 셀프서비스 비중이 20년 만에 20% 남짓에서 과반을 넘어섰고, 2020년 3분의 2를 넘어설 전망이다(The Boston Consulting Group, 2012 : 69). 부모 세대 대비 경제력이 취약하고 소유를 고집하지 않아 공유경제를 쉽게 수용하는 성향도 인지컴퓨팅 서비스의 수요 확산에 기여할 것이다. 2004년 미국 국방부의 DARPA 그랜드 챌린지 1차에서는 모든 팀이 완주에 실패했는데, 불과 1년 후인 2차 그랜드 챌린지에서는 다섯 대의 차량이 완주에 성공했고, 2007년에는 도시 구간에서 6개팀이 완주에 성공하였다. DARPA의 그랜드 챌린지를 계기로 본격적인 R&D 투자가 시작되어 세계 주요 기업들은 2020년까지 완전 자율주행 기술의 상용화 착수를 선언하였다. 벤츠는 2013년 도심구간에서 100 km 거리의 자율주행에 성공하였고 2020년 양산을 계획하고 있다. 구글은 2014년 핸들과 브레이크를 제거한 컨센트카를 발표했으며, 5년 내 상용화를 목표로 하고 있다. 자율운전 발전단계(0~4단계) 중 구글은 4단계 진입 중이고, 벤츠ㆍ닛산 등은 3단계 기술을 일부 확보했으며, 현대차는 2단계 기술을 상용화하고 있다(국토교통부 외, 2015, p. 3). BCG의 Mosquet et al.(2015)는 현재 판매되고 있는 적응형 크루즈 콘트롤 기능의 느린 시장 수용 및 소비자들의 지불 의사를 토대로 자율주행 자동차의 판매는 2035년경에도 전체 자동차 판매의 25% 내외에 불과할 것이라는 비관적 전망을 제시하였다. BCG의 심층 조사에서 부분 자율주행 자동차의 구매에 대해서는 약 55%가, 완전 자율주행 자동차의 구매에 대해서는 약 44%가 우호적으로 응답하였다. 하지만, 적응식 정속주행 시스템도 많은 소비자들이 구매의사를 보였지만 높은 가격으로 인해 실제 구매 비율은 낮았고, 그 확산속도를 반영하면 자율운행 기능 역시 25% 수준의 시장점유율에 도달할 때까지 15~20년이 소요될 것으로 예측하였다. 시장점유율 25%에 이르는 2035년에는 세계시장 매출이 약 770억 달러에 달할 것으로 추정하였다(Mosquet et al,, 2015). 자율주행 기술을 현재와 같이 자동차의 추가 옵션으로 판매하는 기존 비즈니스모델에서는 시장 수용이 지지부진하겠지만, 무인택시 등 서비스 기반 비즈니스모델로 혁신을 이루어 낸다면 폭넓은 대중화가 가능할 것이다. 무인택시는 앞서 제시한 비대면ㆍ개인맞춤ㆍ공유 서비스 등 비즈니스모델 혁신의 3대 특성을 모두 구현 가능하다. 우선 무인택시는 말 그대로 비대면 서비스인데, 기존 택시 서비스도 인간적 감성은 미흡했기 때문에 약점이 되지는 않을 것이다. 오히려 심야 시간에는 여성들은 택시 기사가 무서워서 이용을 주저해 무인택시가 유리한 측면도 있다. 또한 개인 맞춤 서비스로서 고객의 이동 요구에 맞춘 적합한 차량을 제공할 수 있을 뿐 아니라, 최근 개발이 활발한 개인비서 앱과 연계해 야외활동을 제안할 수도 있다. 개인맞춤 교통서비스 추천을 위해 최근 교통수요 예측 분야에서 주목받기 시작한 활동기반(Activity-based) 교통수요 모형과 연계가 가능하다. 무인택시는 우선 기존 택시 수요를 대체하고, 장기적으로는 자가용 구매수요를 잠식해 나갈 전망이다. 교통량이 러시아워 시간에 집중되어 버리면 공유 효과가 크게 반감되지만, 실제 서울시의 시간대별 교통량은 오전 7시~오후 23시까지는 ±20% 이내에서 일정하게 유지되며 오전 1~6시에만 교통량이 급감하므로 공유 효과가 클 것으로 예상된다. 행위자기반 시뮬레이션에서도 무인택시 1대가 11대의 자가용을 대체 가능한 것으로 나타난다. Fagnant and Kockelman(2014)은 가상의 1,600 제곱마일 면적의 도시에서 2009년 National Household Travel Survey 데이터를 토대로 시간대별 교통 수요를 행위자기반 시뮬레이션으로 모의실험하였는데, 자가용 수의 9%의 무인택시만 있으면 대기시간 5분 이내의 조건으로 도시 전체의 교통 수요를 충족할 수가 있었다. 구글, 우버 등 신규 참여자들이 자동차 및 연관 산업에 큰 충격을 줄 전망이다. 기존 자동차 제조업체는 제조설비와 근로자 등 막대한 고정비용 때문에 생산ㆍ판매가 감소하는 서비스 기반 모델로 전환이 곤란하다. 고정 자산의 제약에서 자유로운 구글, 우버, 애플, 테슬라 등 신규 참여자들이 비즈니스모델 혁신을 구사하기가 용이한 상황인 것이다. 특히 고급 자동차 생산 기업보다 보급형 자동차 생산 기업에 훨씬 큰 타격이 있을 것으로 예상된다. 운전의 즐거움을 극대화한 고급차는 자율주행으로 인한 수요 감소 영향이 적고, 무인택시로 제공 시 비용이 절감되면서 대중 수요가 증가하는 효과가 발생할 수도 있다. 보급형 자동차는 수요 감소 효과가 크며, 특히 자동차 유지비 부담이 큰 신흥국에서는 생애 처음 차를 구매하는 신규 수요를 무인택시가 잠식 가능하다. 따라서 보급형 자동차 생산에 경쟁력을 갖춘 한국기업은 무인자율 기술에 의해 더 큰 충격을 받을 가능성이 크다. 다만 자동차는 교체수명이 10년 가량이므로 변화는 10년 이상에 걸쳐 서서히 전개될 전망이다. 또한 자가용 이용보다도 더 경제적인 것으로 나타났다. 무인택시의 일평균 비용(영업거리 281km)을 1km 당 비용으로 환산하면 원가는 417원이고, 일반 자동차(아반떼 급)는 일평균 운행거리 31.3 km(한국교통연구원, 2013)로 km 당 운행 비용은 약 687원이다. 즉 개인자동차 이용 비용은 월평균 64만5천원인데, 무인택시(소나타 급)는 같은 거리 이동 시 월평균 39만1천 원으로 3분의 1 이상 저렴하다. 운전을 수고스럽게 여기는 사용자와 즐기는 사용자 모두 무인택시를 활용 가능하다. 운전을 수고스럽게 여기는 사용자에게는 무인택시는 직접 운전을 하지 않아도 될 뿐 아니라, 주유 및 정비를 위한 수고를 덜고, 주차에 대한 고민도 필요 없는 편의성을 제공한다. 운전을 즐기는 사람에게는 핸들과 브레이크가 장착된 차량을 배차함으로써 집 앞까지 배달되는 편리한 카셰어링 서비스가 되는 것이다.