[말라가는 미래차 인재] "지원은 긴 안목으로, 신기술 재교육 주기 당겨야"...전문가들 한목소리아주경제 기사제공: 2025-03-19 05:00:00

미래차 인력난 완화를 위한 해법으로 전문가들은 기업의 신기술 재교육 주기 단축과 정부의 장기적 지원 등을 촉구한다.
자율주행 등 주요 소프트웨어(SW) 연구의 걸림돌로 작용하는 규제 해소를 주문하는 목소리도 높다.
 
첫 단추는 기업과 대학 간 산학 협력 강화다.
자동차 산업이 미래차 중심으로 변화하고 있는 만큼 대학 내 관련 학과도 이에 발맞춘 커리큘럼 업데이트와 실습 과목 보강 등이 필요하다.
앞으로 미래차 인재 수요가 계속 증가할 수밖에 없어 산학연 공동 연구 프로젝트도 확대해야 한다.
  
정부 지원 역시 장기적 안목으로 집행돼야 한다.
상당수 산학 협력이 당장 정부 지원금을 받는 데 초점을 맞추다 보니 인재 양성 등 긴 호흡의 과제로 잘 연결되지 않는다는 지적이다.
이호근 대덕대 자동차학과 교수는 "정부 지원 사업의 경우 대상 선별 등이 시일이 소요돼 1년짜리 사업이더라도 실제 사업비가 투입돼 연구개발(R&D)이 진행되는 기간은 6~8개월에 불과하다"며 "단기 성과에 매몰되면 양질의 결과물을 내놓기가 어렵다"고 비판했다.
자동차 업계가 기존 인력 재교육에 더 많은 비용과 자원을 투입해야 한다는 주장도 제기된다.
미래차 특성상 하드웨어는 물론 플랫폼·교통·SW 등 폭넓은 분야에 걸쳐 이해도를 높여야 하기에 재직자들이 전문 분야 외에도 각종 신기술에 대한 재교육을 활발히 이수할 수 있도록 지원할 필요가 있다.
현대차 등 일부 기업은 내부 재교육 프로그램을 마련 중이지만 여력이 없는 업체가 훨씬 많다.
이 대목에서도 정부 지원이 요구된다.
 
유정훈 아주대 교통시스템공학과 교수(대한교통학회 회장)는 "대학에서 교수들이 5~10년 전 트렌드로 교육할 수 없듯 기존 산업 종사자들도 마찬가지"라며 "모빌리티 전반에 대한 재교육 프로그램 마련을 위해 관련 학회들과 머리를 맞대는 중이며 정부 측에도 의견을 전달하고 있다"고 말했다.
자율주행을 비롯한 SW 분야 규제 개선 요구도 거세다.
자율주행 기술은 개발 과정에서 도로 상황, 보행자·차량 위치 등 다양한 데이터를 수집·처리해야 하는데 개인 정보에 해당하는 게 많아 활용에 제한이 가해진다.
업계에서는 가명 정보 처리된 데이터 외에도 원본 데이터를 이용할 수 있도록 규제를 풀어야 한다는 의견이 꾸준히 나온다.
자율주행 R&D 속도가 늦어져 중국·미국 등과 격차가 더 벌어지면 인력 수급이 어려워지고 기존 인재 이탈도 가속화할 수 있다는 우려다.
 
김동영 한국개발연구원(KDI) 전문연구원은 "자율주행 관련 오픈소스 알고리즘이 대부분 해외에서 개발됐기 때문에 주행 데이터를 활용해 한국 실정에 맞게 알고리즘을 업데이트 해야 하지만 각종 규제로 쉽지 않다"며 "이런 제도적 결함이 인력 유치에 걸림돌로 작용하는 상황"이라고 지적했다.