공유 킥보드 회사 ‘스윙’은 왜 자율주행차에 관심을 갖나

공유 킥보드와 자전거 회사로 알려진 스윙이 자율주행 사업에 뛰어듭니다. 스윙이 이 시장에서 하겠다는 건 자율주행차 ‘운영’입니다. 우선은 자율주행 기술기업을 도와 차량을 관리하고 운행 데이터를 모으는 일부터 시작하고, 장기적으로는 외부 기술을 넣은 로보택시로 직접 승객을 태우는 것이 목표입니다. 이를 위해 스윙은 자율주행 기술기업 토르드라이브 출신인 계동경 전 대표와 현대진 전 최고기술책임자(CTO)를 영입했습니다.

조금 이상하지 않나요? 킥보드 회사가 자율주행차를 운영하겠다는 것도 낯선데, 정작 영입한 사람들은 운영 전문가가 아니라 자율주행 기술 개발자입니다. 차량 운영이라면 기존 택시 회사도 할 수 있고, 카카오모빌리티나 쏘카 같은 회사도 있습니다. 굳이 스윙이어야 하는 이유가 있을까요?

이 같은 궁금증을 풀기 위해  김형산 더스윙 대표와 계동경 자율주행본부장을 만났습니다. 스윙이 구상하는 사업 모델과 이를 실현하기 위해 준비하는 일들을 들어봤습니다.

킥보드 회사는 왜 자율주행에 관심을 갖나

“스윙은 왜 자율주행에 관심을 갖나요?”라고 물었습니다. 그러자 김 대표는 PPT를 하나 띄우더군요.

김 대표의 설명은 스윙이 킥보드·자전거·오토바이를 빌려주는 회사가 아니라는 것입니다. 이런 모빌리티 자산을 직접 보유하고 운영하는 기술 기반 운영사라고 그는 자신의 회사를 정의했습니다. 김 대표는 “달라 보이지만 우리가 기기를 개발하고, 수천, 수만 대의 기기를 다 운영한다는 점에서는 똑같다”고 말했습니다. 

스윙이 킥보드와 자전거, 오토바이 대여 사업 등을 어떻게 운영하는지 보면 조금 이해가 됩니다. 스윙은 사물인터넷(IoT) 기술로 기기의 위치와 상태를 확인합니다. 고장 난 기기를 수거해 수리하고, 중고 기기를 처분하는 일까지 맡습니다. 김 대표에 따르면 현재 약 15만대의 기기를 직접 관리하고 있습니다.

다만 킥보드와 자전거를 관리하던 경험이 자동차 운영으로 이어질지는 다른 문제입니다.

김 대표는 지금까지의 경험을 자율주행 사업에도 그대로 적용할 수 있다고 봅니다. 기기를 직접 개발하고, 많은 차량을 운영·수리하는 현장 인력이 있고, 이용자와 데이터를 쥐고 있다는 점이 킥보드든 자율주행차든 같다는 겁니다.

자율주행 시대에 왜 별도의 운영사가 필요한가

자율주행 산업의 주요 기업을 떠올리면 큰 회사들이 먼저 생각납니다. 구글 계열의 웨이모나 테슬라, 아마존 같은 회사들이죠. 자율주행으로 유명한 스타트업도 있긴 한데, 대부분 자율주행 기술 개발에 중점을 두고 있습니다.

그런데 김 대표는 이 산업에서 상대적으로 주목받지 못한 주체가 있다고 말했습니다. 바로 운영사입니다. 운영사는 자율주행 기술을 만드는 회사가 아니라, 그 기술이 실제 도로에서 굴러가도록 차량과 현장을 맡는 회사를 뜻합니다.

자율주행차가 운전자를 대신한다고 해서 차량과 관련된 모든 일이 사라지는 것은 아닙니다. 운행 도중 고장 난 차량은 누가 회수하고, 사고가 나면 누가 책임지고 보험을 처리할까요? 기술에 오류가 생기면 누가 현장에서 대응하고 원인을 찾아 고칠까요? 차량을 운행할수록 쌓이는 데이터는 또 누가 관리할까요? 자율주행 기술만 있다고 모든 문제가 다 풀리는 건 아닙니다. 차량 확보부터 정비·충전, 데이터 수집까지 이 일을 맡을 주체가 필요하다는 게 김 대표의 생각입니다.

자율주행 기술만 있다고 해서 서비스를 제공할 수 있는 것은 아닙니다. 기술에 오류가 발생하면 현장에서 대응하고, 문제가 발생한 사례를 찾아 개선해야 합니다. 사고가 났을 때 누가 책임지고 보험을 처리할 것인지도 중요합니다. 차량을 확보하고 정비·충전하는 일부터 데이터를 수집하는 일까지, 이 모든 역할을 누군가는 맡아야 합니다.

김형산 더스윙 대표

물론 웨이모처럼 기술기업이 직접 운영까지 맡을 수도 있습니다. 하지만 김 대표는 한국에서 서비스하려는 모든 기업이 차량과 서비스 인력 확보까지 직접 할 필요는 없다고 봅니다. 국내 환경에 맞는 차량과 운영 인력을 구하고, 기술을 검증하는 일은 현지 사정을 아는 회사가 맡는 게 낫다는 겁니다. 스윙은 바로 이 역할을 맡겠다는 겁니다.

그런데 한 가지 의문이 듭니다. 차량을 충전하고 수리하는 일은 기존 택시회사나 차량 관리업체도 할 수 있지 않을까요? 자동차 경험이 적은 스윙이 더 잘할 수 있을까요?

그런데 이야기를 듣다 보니 한 가지 걸리는 게 있습니다. 차량을 충전하고 수리하는 일이라면 기존 택시회사나 차량 관리업체도 할 수 있지 않을까요? 스윙과 같은 기술 기반 운영사가 필요한 이유는 무엇일까요?

계동경 더스윙 자율주행본부장은 운영을 두 영역으로 나눠 설명했습니다. 하나는 차량을 충전하고 고장 난 차량을 회수·정비하는 물리적 관리입니다. 다른 하나는 운행 중 나오는 데이터를 모아 가공해 자율주행 기술기업이 학습에 쓸 수 있도록 하는 소프트웨어 영역입니다.

계 본부장은 스윙이 이 역할을 할 수 있다고 강조했습니다. 약 15만대의 기기에서 나오는 데이터를 처리해 온 경험이 있다는 이유입니다. 스윙은 이 경험을 살려 자율주행차의 카메라와 라이다 등에서 수집한 데이터를 기술기업이 학습에 쓸 수 있도록 가공하겠다는 계획입니다.

운영부터 기술 개발까지…스윙이 준비하는 것들

스윙이 토르드라이브 출신 인력을 영입한 이유는 여기에 있습니다. 스윙이 먼저 확보하려는 것은 외부 자율주행 기술을 차량에 적용하고 성능을 검증하는 역량입니다.

계 본부장은 스윙이 만들고 있는 기술을 설명하며 “여러 가지 종류의 음식을 담을 수 있는 그릇을 만들고 있다”고 비유했습니다. 여기에서 음식은 자율주행 소프트웨어입니다. A사 기술도, B사 기술도 담을 수 있는 그릇을 만들겠다는 겁니다. 자율주행 기술기업마다 사용하는 소프트웨어와 센서, 차량 제어 방식이 다를 수 있는데, 스윙은 특정 회사의 기술만 사용할 수 있는 차량을 만들기보다 여러 기술을 적용할 수 있는 기반을 갖추려 합니다.

스윙이 먼저 준비한 것은 여러 회사의 자율주행 소프트웨어를 얹을 수 있는 차량 기반입니다. 계 본부장에 따르면 스윙은 차량에 센서를 묶은 장비(센서 키트)를 달고, 외부 소프트웨어가 내리는 명령대로 차량을 움직이는 기술을 구현했습니다. 스윙은 연말까지 센서 키트를 차량 5대에 설치해 데이터 수집을 시작하고, 운영 결과를 보며 대수를 늘릴 계획입니다.

그런데 여러 회사 기술을 가져다 쓸 수 있다고 해서, 아무 기술이나 선택할 수는 없겠죠. 어떤 기술을 적용할지 판단하는 역량도 필요합니다. 스윙은 자체 시뮬레이션 환경을 활용해 외부 자율주행 기술이 다양한 주행 상황에서 어떻게 작동하는지 검증하려 합니다.

계 본부장은 시뮬레이터가 단순한 학습용이 아니라고 설명했습니다. 수능 시험을 치르듯 스윙이 만날 수 있는 주행 상황을 모두 시험해, A사는 몇 점이고 B사는 이런 환경에서 몇 점이라고 평가한다는 겁니다. 여러 기술기업의 성능을 비교해 실제 운영에 맞는 기술을 고르겠다는 뜻입니다.

최근에는 이러한 구상을 시험할 수 있는 환경도 구현했습니다. 스윙이 공개한 시뮬레이션 영상에는 광화문 포시즌스호텔 앞에서 서대문역 방향으로 이어지는 도로가 등장합니다. 이 가상 도로를 달리는 차량의 운전자는 사람이 아닌 AI입니다.

스윙은 해외 주행 데이터로 학습해 공개된 자율주행 AI 모델을 자체 구축한 시뮬레이션 환경에 적용했습니다. 이 모델은 카메라 영상 같은 입력을 보고 핸들과 속도 조작까지 한 번에 판단하는 엔드투엔드(E2E) 방식입니다. AI가 가상 도로 상황을 보고 주행을 판단하면 차량이 그대로 움직이고, 달라진 주변 상황이 다시 AI의 다음 판단에 반영됩니다. 이런 방식을 ‘폐쇄루프(Closed-loop)’ 시뮬레이션이라고 합니다.

다만  주행 판단이나 차량의 움직임이 어색한 부분도 있었다고 합니다. 아직 이 AI 모델에는 한국의 실제 주행 데이터가 추가로 학습되지 않았기 때문입니다. 이번 시험은 한국 도로에서 자율주행이 가능하다는 사실을 입증한 것이 아니라, 외부 AI 모델을 스윙의 시뮬레이션 환경에서 구동하고 시험할 수 있다는 점을 확인한 단계라고 계 본부장은 설명했습니다.

스윙이 다음으로 하려는 일은 여기에 한국의 실제 주행 데이터를 추가하는 겁니다. 차량에 센서 키트를 장착해 국내 도로 데이터를 수집하고, 이를 AI 모델에 추가 학습시켜 주행 성능이 어떻게 달라지는지 비교하겠다는 계획입니다.

여기에는 사업적인 목적도 있습니다. 실제로 성능 개선 효과를 확인한다면 해외 자율주행 기술기업에 단순히 국내 주행 데이터를 제공하는 것을 넘어, 해당 기업의 AI 모델을 한국 도로 환경에 맞게 개선하고 검증하는 역할도 제안할 수 있기 때문입니다. 다만 데이터 수집과 추가 학습, 성능 개선 효과 검증은 앞으로 진행할 과제입니다.

스윙의 계획은 여기서 끝나지 않습니다. 우선은 외부 기술을 활용해 차량을 운영합니다. 이어서 승객이 차를 부르는 자체 호출 서비스와 차량 안에서의 이용 경험까지 직접 관리하려 합니다. 장기적으로는 운영하면서 얻은 주행·서비스 데이터를 바탕으로 자체 자율주행 기술도 개발한다는 구상입니다.

운영사가 되겠다면서 결국 자율주행 기술기업도 되려는 셈입니다. 김 대표는 외부 기술을 활용하는 운영 사업과 자체 기술 개발을 두고 “그 두 전략이 저는 동시라고 생각한다”고 말했습니다.

스윙, 돈 어떻게 벌 거에요?

그렇다면 스윙은 자율주행 사업에서 어떻게 수익을 창출할 수 있을까요? 스윙이 구상하는 돈 버는 방식은 시기별로 세 가지입니다. 지금은 기존 차량 서비스에서 운송 매출을 올리고, 다음으로는 그 과정에서 얻은 데이터와 기술 검증 역량을 기술기업에 제공합니다. 장기적으로는 로보택시를 직접 운영해 승객에게서 운송 매출을 올리는 것이 목표입니다.

첫 번째는 지금 하는 차량 서비스에서 나오는 운송 매출입니다. 스윙은 이 차량에 센서 키트를 달아 평소처럼 운행하면서 실제 주행 데이터를 모으겠다는 구상입니다. 데이터를 모으려고 차량을 따로 굴리는 것이 아니라, 수익을 내는 운행 과정에서 데이터를 함께 확보한다는 것입니다.

두 번째는 이렇게 모은 데이터를 기술기업에 제공하는 사업입니다. 해외 자율주행 기술기업이 한국에 진출하려면 국내 도로와 교통 환경에 맞는 데이터가 필요할 수 있습니다. 스윙은 국내에서 모은 주행 데이터를 가공해 제공하거나, 앞서 소개한 방식으로 외부 AI 모델을 한국 도로에 맞게 개선하는 사업을 검토하고 있습니다. 나아가 국내외 기술기업의 주행 성능을 평가하고, 돌발 상황에서 어떻게 움직이는지 분석해 주는 서비스도 제공하려 합니다.

장기적으로는 외부 자율주행 기술을 차량에 넣어 로보택시를 직접 운영하고, 승객을 태워 운송 매출을 올리겠다는 계획도 있습니다. 차량 운영과 데이터 사업에서 출발해 자율주행차 운영으로 수익원을 넓히겠다는 구상입니다.

다만 데이터 제공과 성능 검증, 로보택시 운영은 모두 앞으로 추진할 사업입니다. 외부 기술을 쓰면서 확보한 데이터를 어느 범위까지 판매하거나 학습에 쓸 수 있는지도 기술기업과의 계약에 따라 달라질 수 있습니다.

“그런데 그거, 카카오T랑 쏘카도 할 수 있는 일 아닌가요?”

스윙의 이야기를 듣다 보면 다른 모빌리티 기업들이 자연스럽게 떠오릅니다. 카카오모빌리티에는 택시를 호출하는 이용자가 있고, 쏘카는 이미 자동차를 확보해 관리하는 사업을 하고 있습니다. 기존 택시회사에도 차량과 운행 경험이 있습니다.

김 대표도 스윙만 이런 전략을 추진할 수 있다고 주장하지는 않았습니다. 그는 킥보드 사업이 그랬듯 자율주행차 운영도 “누구나 할 수 있지만 누가 제일 잘할 것이냐가 관건”이라고 말했습니다. 그렇다면 스윙은 무엇이 다를까요?

먼저 김 대표가 강조한 것은 차량을 직접 통제할 수 있다는 점입니다. 택시 호출 플랫폼은 승객과 기사를 연결해 줄 뿐, 차량 내부 상태나 운행 중 제공되는 서비스까지 모두 관리하기는 어렵다고 그는 보고 있습니다. 김 대표는 자율주행차를 직접 운영하는 기업이라면 호출부터 탑승, 하차까지 이용 경험을 일관되게 설계할 수 있다고 봅니다.

예를 들어 스윙은 향후 자체 로보택시 앱에서 이용자가 차량이 도착하기 전에 내부 상태를 볼 수 있는 기능을 구상하고 있습니다. 차량 안에 설치한 카메라로 청결 상태 등을 미리 확인하게 한다는 것입니다. 김 대표는 차량을 직접 운영하는 기업이 이런 정보를 이용자에게 제공할 수 있다는 점을 차별화 요소로 꼽았습니다.

또 스윙은 단순히 목적지까지 달리는 기술이 아니라, 승객을 태우고 내려주는 과정까지 다듬겠다고 합니다. 로보택시를 호출했는데 차가 도로 건너편에 서 있다고 생각해 보죠. 차는 목적지까지 운전할 수 있지만, 승객은 길을 건너가야 합니다. 계 본부장은 “로보택시에는 단순한 주행 데이터뿐 아니라 승객을 어디에서 어떻게 태우고 내려줬는지에 관한 데이터가 중요하다”고 말했습니다.

스윙은 앞으로 택시를 비롯한 차량에 센서 키트를 달아 실제 운행 과정에서 이런 데이터를 확보한다는 계획입니다. 계 본부장은 택시가 카셰어링보다 승객을 태우고 내리는 횟수가 훨씬 많아 관련 데이터를 더 빈번하게 모을 수 있다고 설명했습니다. 이는 카셰어링 중심의 쏘카와 다른 점이자, 로보택시 개발에 유리한 조건이라는 얘기입니다.

스윙이 로보택시를 굴리려면

스윙은 언제부터 본격적으로 자율주행차를 운영할 수 있을까요? 김 대표는 해외 자율주행 기술기업들과 협의하고 있다면서도, 이들이 가장 먼저 확인하는 것은 차량 보유 대수와 운영 규모라고 설명했습니다. 이는 해외 기업들이 스윙의 사업 구상보다 실제 운영 역량을 먼저 확인한다는 뜻으로 읽힙니다. 아무리 많은 기기를 관리해 왔더라도 자율주행 기술을 얹을 자동차가 충분하지 않으면 협력 상대가 되기 어렵다는 얘기입니다.

스윙이 기술기업과 협력하기에 앞서 차량을 확보하고 데이터를 모으려는 이유입니다. 김 대표에 따르면 스윙은 현재 통학버스 사업 옐로우버스 약 500대와 트럭 약 200대를 운영하고 있습니다. 스윙은 이 차량을 활용하는 방안을 포함해 여러 방법을 검토하고 있습니다.

차량을 더 확보하려면 자금도 필요합니다. 김 대표는 스윙이 기존 모빌리티 사업에서 매년 약 300억원을 차량 확보에 투자해 왔다고 설명했습니다.

하지만 김 대표는 차량을 운영하며 데이터를 모으는 일과, 그 데이터로 자체 자율주행 기술을 개발하는 일은 드는 비용이 다르다고 봤습니다. 데이터를 가공하고 AI를 학습시키려면 고성능 컴퓨터 같은 연산 자원도 마련해야 하기 때문입니다. 이를 위해 스윙은 자율주행 데이터 플랫폼 구축과 글로벌 사업 확대에 쓸 신규 투자 유치를 추진하고 있습니다.

스윙이 그리는 선순환은 이렇습니다. 차량을 많이 운영할수록 데이터가 쌓이고, 데이터가 쌓일수록 스윙의 자율주행 기술이 좋아지고, 기술이 좋아지면 더 많은 이용자를 확보할 수 있다는 것입니다.

김 대표는 앞으로 3년 안에 국내에서도 수천 대 규모로 자율주행차를 운영하는 사업자가 나올 것으로 내다봤습니다. 스윙이 그 자리를 차지하는 것이 목표입니다.

인터뷰 말미에 계동경 본부장에게 스윙에 합류한 이유를 물었습니다. 15년 가까이 자율주행 기술을 개발해 온 그는 자율주행이 실제 서비스로 구현되는 모습을 보고 싶었다고 답했습니다. 그는 “제 기술이 잘되는 것보다 자율주행 기술 자체를 실현하고 싶었고 꼭 눈으로 보고 싶었다”며 “스윙이 이를 이룰 수 있다고 생각했다”고 말했습니다.

스윙은 기술을 만드는 데 그치지 않고 실제 자율주행 차량 운영에 강점이 있는 회사가 되려 합니다. 김 대표는 “10년 후에는 누구나 자율주행을 할 수 있을 것이라고 본다”며 “스윙이 글로벌 모빌리티 자율주행 회사가 될 것”이라고 말했습니다.

글. 바이라인네트워크
<성아인 기자> aing8@byline.network