로보택시 시대, 자율주행차 개인정보 보호·안전 규제 체계 마련 시급

핵심 요약

- 피지컬 AI(Physical AI) 기반 자율주행차·로보택시 상용화가 임박하면서 새로운 규제 체계 필요성 대두 - 자율주행차의 사고 책임 소재, 보험 체계, 개인정보 보호, 안전기준 등 다층적 규제 이슈 부상 - 과거 우버 규제 사례와 달리 혁신과 안전을 균형있게 고려한 AI 거버넌스 체계 구축 필요

주요 내용

2026년 현재 산업계가 주목하는 핵심 기술은 '피지컬 AI(Physical AI)'이다. 피지컬 AI란 ChatGPT와 같은 언어 모델을 넘어 물리적 세계에서 직접 작동하는 AI를 의미한다. 사람처럼 주변 환경을 인식하고, 상황을 판단하며, 물리적 행동을 수행하는 로봇, 자율주행차, 드론 등이 대표적이다. 특히 자율주행차 기반의 로보택시 서비스는 가장 빠르게 상용화가 진행되고 있는 분야다.

그러나 한국은 2010년대 우버 서비스를 사실상 차단했던 전례가 있어, 새로운 기술 수용에 있어 규제 프레임워크를 어떻게 설계할 것인지가 중요한 과제로 떠올랐다. 자율주행차가 사고를 일으켰을 때 제조사, 소프트웨어 개발사, 운영사, 탑승자 중 누가 책임을 져야 하는지, 기존 자동차 보험 체계로 커버할 수 있는지 등 법적·제도적 공백이 존재한다.

특히 개인정보 보호 측면에서 자율주행차는 새로운 도전 과제를 제시한다. 자율주행차는 운행 중 카메라, 라이다(LiDAR), 레이더 등 다양한 센서를 통해 주변 환경을 실시간으로 수집하며, 이 과정에서 보행자 얼굴, 차량 번호판, 주변 건물 정보 등 민감한 개인정보가 대량으로 수집된다. 이동 경로 데이터는 개인의 생활패턴, 자주 방문하는 장소 등을 추론할 수 있는 민감정보로, 프로파일링 위험이 크다.

안전기준 역시 재정립이 필요하다. 기존 자동차 안전기준은 사람이 운전하는 것을 전제로 설계되었으나, 자율주행차는 AI의 판단과 제어가 핵심이다. AI 알고리즘의 안전성 검증, 사이버 보안 취약점 대응, 예외 상황(edge case) 처리 능력 등을 포괄하는 새로운 안전 평가 체계가 요구된다.

전문가 시각

ISMS-P 선임심사원 관점에서 볼 때, 자율주행차 운영 사업자는 개인정보 영향평가(PIA) 수행이 필수적이다. 특히 위치정보, 영상정보, 생체정보(안면인식) 등 민감정보 처리에 대한 법적 근거 확보, 최소 수집 원칙 준수, 저장 기간 최소화, 암호화 전송·보관 등 기술적·관리적 보호조치가 필요하다. 차량 내부 카메라를 통한 탑승자 모니터링, 외부 센서를 통한 보행자 인식 등 각 데이터 처리 목적에 따른 명확한 동의 체계 구축도 중요하다.

AI 거버넌스 측면에서는 자율주행 AI의 의사결정 과정에 대한 설명가능성(Explainability)과 투명성 확보가 핵심이다. 사고 발생 시 AI가 어떤 데이터를 기반으로 어떤 판단을 내렸는지 추적 가능한 로그 시스템, AI 학습 데이터의 편향성 검증, 정기적인 알고리즘 감사 체계 등이 마련되어야 한다. 또한 AI 모델 업데이트(OTA) 시 보안 취약점 유입 방지를 위한 코드 검증 절차와 롤백 체계도 필수적이다.

CPPG·ISMS-P 연계 포인트

개인정보 영향평가(Privacy Impact Assessment)
자율주행차와 같이 대규모 개인정보를 처리하는 신기술 도입 시 사전에 개인정보 침해 위험을 분석·평가하는 절차. 위치정보, 영상정보 등 민감정보 처리 전 법적 의무사항으로, 수집 목적, 처리 방법, 보호조치, 위험 완화 방안 등을 문서화해야 함.

AI 시스템 보안 통제(AI System Security Controls)
ISMS-P 인증 기준상 AI 시스템은 일반 정보시스템보다 강화된 보안 통제가 필요. 학습 데이터 무결성 검증, 모델 poisoning 공격 방어, 추론 결과 조작 방지, AI 의사결정 로그 보존 등이 포함되며, 특히 안전·생명과 직결된 자율주행 분야에서는 실시간 이상탐지와 긴급 중단 메커니즘 구현이 필수적임.