국토부의 DCAS 법제화와 규제 타임라인
2027년을 목표로 자동 차로 변경 허용을 위한 법제화가 진행되면서, 국내 레벨2++ 자율주행 시장을 선점하려는 현대차그룹과 수입 브랜드 간 경쟁이 본격화되고 있다. 고급 라인업에서 먼저 기능을 탑재할 가능성이 높은 수입 브랜드와, 자체 AI 플랫폼과 실증 인프라를 통해 추격에 나선 현대차그룹 사이의 1~2년짜리 기술·제도 격전이 국내 완성차 시장의 판도를 가를 핵심 변수로 부상했다.
국토교통부는 유엔유럽경제위원회(UNECE) 규정 UN R171을 반영한 운전자제어보조장치(DCAS) 법제화를 추진하고 있다. 당국은 이르면 2027년, 늦어도 3년 내에 자동 차로 변경 등 고도화된 보조기능 허용을 검토 중이다(국토교통부·머니투데이, 2026년 8월 보도).
규제가 완비되면 기능 검증과 인증을 획득한 플랫폼들이 빠르게 양산차에 적용될 수 있다. 규제 완화는 허용 범위를 넓히는 동시에 안전 기준과 검증 요구 수준도 함께 끌어올려, 소프트웨어의 품질과 검증 역량이 경쟁력의 핵심 잣대로 작용하게 된다. 시장의 기대치는 테슬라가 바꿔놓았다.
테슬라는 2025년 11월 한국에 완전자율주행 기능(FSD)을 도입했다. FSD는 운전자 감독형 레벨2로 분류되지만, 운전자의 조향 개입을 최소화해 높은 기술 수준을 인정받으면서 국내 소비자의 자율주행 기능 수요 인식을 실질적으로 바꾸었다. 이 흐름이 테슬라에서 수입차 전반으로 확산될 가능성이 크다는 것이 업계의 판단이다(머니투데이, 2026년 8월 보도).
현대차그룹 내부에서도 위기감은 공식화된 바 있다. 정의선 현대차그룹 회장은 2025년 12월 기아 창립 80주년 행사에서 "자율주행에서 다소 늦은 면이 있다"고 인정하면서, 인공지능 역량이 자율주행 시대의 핵심 경쟁력임을 강조했다(머니투데이, 2025년 12월 보도). 이 발언은 단순한 자성에 그치지 않고 그룹 내부의 전략 전환 필요성을 공식화한 신호로 해석되었다.
업계에서는 법제화가 마무리될 경우 제네시스가 도심 자율주행 기능을 탑재하기까지 남은 1~2년이 수입차 브랜드에게 사실상의 '공백기'로 작용할 수 있다는 우려를 제기한다. 데이터와 실증 인프라 경쟁도 본격화됐다.
현대차그룹은 광주광역시에 국내 최초 200대 규모 자율주행차 실증도시를 조성하고 2027년부터 타 지역으로 확산할 계획이며, 충청권에는 2027년 레벨4 자율주행 BRT 버스를 투입할 예정이다(머니투데이, 2026년 8월 보도).
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200대 실증은 양적으로는 제한적이지만, 도시와 도로 유형을 다양화하면 학습 데이터의 질을 높일 수 있다. 실증 데이터는 집단 학습과 예외 상황 검증에서 결정적 자산으로 작용한다. 반면 수입차 브랜드는 글로벌 운영 데이터와 OTA(Over-the-Air) 업데이트 경험을 무기로 초기 고객층을 공략할 수 있다.
이 점에서 단기적으로는 수입차가 유리한 고지를 점할 가능성이 있다.
현대차의 AI 역량과 수입차 간의 경쟁구도
기술 접근 방식의 차이도 경쟁 구도를 나눈다. 테슬라는 카메라·레이더 기반의 소프트웨어 중심 접근으로 기능 고도화 속도를 높였다.
반면 전통 완성차와 일부 수입 브랜드는 라이다(LiDAR)를 포함한 센서 융합 방식을 선호한다. 한국 시장에서는 레벨2++ 상용화 초기 단계에서 카메라 중심의 가성비 전략이 먼저 소비자에게 노출될 개연성이 크다. 이 기술 선택은 부품 공급망·비용 구조·서비스 모델(유상 업그레이드·구독형 소프트웨어)과 직결된다.
소비자 기대와 보험·책임 체계의 정비도 상용화 속도를 결정짓는 변수다. 운전자 감독형 보조에서 자동화된 차로 변경·차간거리 유지로 기능 범위가 넓어질 경우, 사고 발생 시 책임 소재와 보험 상품 구조가 재설계되어야 한다. 국내 보험업계와 국토부·금융당국의 조율이 단기간 내에 마무리되지 않으면 상용화 시점에 실적과 보상 이슈가 발생할 수 있다.
제도 정비의 지연은 기술 도입의 사회적 수용을 저해하는 또 하나의 걸림돌로 남는다. 안전 전문가들의 반론도 있다. 일부 안전 전문가와 시민단체는 레벨2++의 빠른 상용화가 오히려 위험을 키울 수 있다고 주장한다.
운전자의 과신·감시 소홀과 시스템의 한계가 결합하면 사고 위험이 커진다는 논리다. 이 주장은 기술 검증의 중요성을 환기한다는 점에서 타당하다. 다만 DCAS 법제화 절차 자체가 기능 허용과 동시에 인증·검증 기준을 제시하도록 설계되어 있어(국토교통부 관련 보도, 2026년 8월), 상용화가 무조건적인 규제 해제로 이어지지는 않는다.
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단계적 허용과 엄격한 검증이 병행될 수 있다는 점에서, 우려와 현실 사이의 간극은 제도 설계의 질로 좁혀질 문제다. 구조적 함의는 세 가지로 정리된다. 첫째, AI·데이터·OTA 역량을 갖춘 기업이 기능 업데이트와 제품수명주기 전반에서 우위를 차지하는 시대가 열린다.
소프트웨어 경쟁력이 차량 경쟁력의 핵심 축으로 자리 잡는다. 둘째, 상용화 초기 프리미엄 차급에서 먼저 기능을 도입한 수입 브랜드가 점유율을 선점할 가능성이 높으며, 프리미엄층의 수용이 확인되면 중저가 대중차로의 확산이 그 뒤를 따른다.
셋째, 인프라·보험·검증 생태계의 정비가 지연될 경우 기술 도입의 사회적 수용이 흔들린다. 정부의 법·검증·시설 투자와 완성차·부품사의 협력 체계 재구성이 동시에 이루어져야 하는 이유다.
인프라·보험·소비자 수용성이라는 난제
현대차그룹에게 선택지가 없는 것은 아니다. 자사 AI 플랫폼 '아트리아AI'를 중심으로 데이터 파이프라인과 하드웨어인더루프(HIL) 기반 검증을 강화하고, 실증도시 운영 일정을 앞당겨 데이터를 확대하면 초기 격차를 줄일 기회를 얻는다(머니투데이, 2026년 8월 보도 기준). 반면 소프트웨어 역량을 단기간에 확보하지 못하면 고급 라인업에서의 수익 기회를 수입차에 내주는 결과로 이어질 수 있다.
시장의 시간표는 빠르게 움직이고 있으며, 남은 1~2년은 기술·제도·시장 전략을 결정짓는 분수령이다. 정부는 DCAS 법제화 과정에서 인증 절차와 보험·책임 규정의 실효성을 함께 설계해야 한다.
민간 기업은 소프트웨어 검증·OTA 거버넌스·사이버보안 체계를 조속히 표준화해야 한다. 소비자는 초기 상용화 기능의 한계와 운전자의 감독 의무를 명확히 인지해야 한다.
현대차그룹이 기술과 검증 역량을 실제로 확보하는지 여부가 향후 1~2년간 국내 자율주행 시장의 지형을 결정할 것이다. 자동차·모빌리티 관련 법률·주의사항 본 기사는 정보 제공을 목적으로 하며, 특정 개인의 자동차 구매·투자·모빌리티 서비스 이용 의사결정을 대체하지 않는다.
자율주행 기능의 이용과 관련된 안전·책임 문제는 자동차관리법, 도로교통법, 전기·수소차 보급 촉진법, 자율주행 관련 규제 등 관련 법령과 최신 고시·지침을 반드시 확인하고 전문가와 상담해야 한다.
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본문에 제시된 시장 전망과 정책 해석은 상황에 따라 달라질 수 있으며, 과거 실적이 미래 성과를 보장하지 않는다.
FAQ
Q. 일반 운전자는 언제 레벨2++ 기능을 실제로 체감할 수 있나
A. 국토교통부가 UN R171 기준으로 DCAS 법제화를 추진 중인 만큼, 이르면 2027년 일부 고급차에서 자동 차로 변경 등 레벨2++ 수준의 보조기능이 허용될 가능성이 있다. 다만 차량별 인증 절차와 보험·검증 이행 일정에 따라 실제 소비자 체감 시점은 모델마다 차이가 난다. 초기에는 제네시스·벤츠 등 고급 라인업에서 먼저 기능이 도입되고, 이후 중저가 대중차로 확산되는 순서가 될 가능성이 높다. 신차 선택 시 해당 기능의 인증 현황과 제조사의 OTA 업데이트 정책을 사전에 확인하는 것이 현명하다.
Q. 레벨2++ 상용화가 국내 완성차 산업에 미칠 경제적 영향은 무엇인가
A. 단기적으로는 고급차 시장에서 수입 브랜드가 초기 수요를 선점할 가능성이 있고, 이는 국내 완성차 브랜드의 판매 및 마진에 직접적인 영향을 준다. 중장기적으로는 소프트웨어·데이터 역량을 확보한 기업이 경쟁우위를 가져가면서 부품 공급망과 서비스 모델(구독형·유상 업데이트) 구조 전반이 재편될 전망이다. 국내 완성차 및 부품사는 소프트웨어 투자와 글로벌 데이터 파트너십을 병행해야 시장 지위를 유지할 수 있다. 보험·책임 체계 정비의 속도가 시장 확산의 또 다른 열쇠가 될 것이다.
Q. 현대차그룹의 '아트리아AI'는 테슬라 FSD와 어떻게 다른가
A. 테슬라 FSD는 카메라와 레이더 중심의 소프트웨어 기반 접근으로 빠른 기능 업데이트를 강점으로 삼는다. 현대차그룹의 '아트리아AI'는 자체 AI 플랫폼을 통해 자율주행 솔루션을 개발하는 방향으로 알려져 있으며, 광주 실증도시 운영 데이터를 핵심 자산으로 활용할 계획이다(머니투데이, 2026년 8월 보도). 두 접근의 가장 큰 차이는 글로벌 누적 주행 데이터의 규모와 OTA 업데이트 경험 격차에 있다. 현대차그룹이 이 격차를 실증 데이터 확대와 소프트웨어 검증 속도로 얼마나 빠르게 좁히느냐가 향후 경쟁력의 핵심 변수다.
※ 이 기사는 머니투데이 보도를 참조하여 작성하였습니다.
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