🚀 2025년, 미래가 일상이 되다: 자율주행 레벨 4 시대의 서막
2025년 12월 현재, 우리는 인류의 이동성에 관한 패러다임이 근본적으로 전환되는 역사적 변곡점에 서 있어요.
불과 몇 년 전까지만 해도 공상과학 영화의 한 장면으로 여겨졌던 운전자 없는 자동차, 즉 '자율주행 레벨 4' 차량이 서울 강남, 세종, 샌프란시스코, 선전 등 세계 주요 도시의 특정 구역(ODD, Operational Design Domain)에서 상용 서비스를 제공하며 우리 일상 속으로 스며들고 있죠.
이것은 단순한 교통수단의 진화를 넘어, 인공지능(AI) 기술이 어떻게 현실 세계와 융합하여 사회 구조와 개인의 삶을 재편하는지를 보여주는 가장 극적인 사례라고 할 수 있어요.
이 글에서는 자율주행 레벨 4 상용화의 핵심 동력이자 필수불가결한 요소인 AI 기술의 최신 트렌드를 깊이 있게 분석해 볼 거예요.
특히, 차량의 '눈'과 '뇌' 역할을 수행하는 AI의 인식(Perception), 예측(Prediction), 계획(Planning) 기술이 어떻게 진화해 왔으며, 이 기술들이 글로벌 기업들의 상용화 경쟁에서 어떤 차별점을 만들어내고 있는지를 구체적인 사례를 통해 조명해보고자 합니다.
우리는 기술의 진보가 가져올 유토피아적 전망에만 머무르지 않을 거예요.
주류 담론에서 간과하기 쉬운 기술적 한계, 즉 '롱테일 문제(Long-tail Problem)'와 이로 인해 발생하는 사회-경제적 파급효과, 그리고 데이터 주권과 사이버 보안이라는 새로운 윤리적, 사회적 과제에 대해서도 비판적으로 고찰할 필요가 있죠.
이를 통해 우리는 AI 기반 자율주행 기술이 인류에게 진정으로 유익한 방향으로 발전하기 위해 무엇을 준비하고 고민해야 하는지에 대한 통찰을 얻게 될 거예요.
이 글은 단순한 기술 분석을 넘어, 다가올 미래를 주도적으로 설계하기 위한 심도 있는 논의의 출발점이 될 것입니다.
🧠 자율주행의 '뇌', AI 기술, 어떻게 진화했을까요?
자율주행 레벨 4의 실현은 개별 기술의 점진적 개선이 아닌, AI 기술 패러다임의 근본적인 전환을 통해 가능해졌다고 해요.
과거의 규칙 기반(Rule-based) 시스템은 복잡하고 예측 불가능한 실제 도로 환경의 무한한 변수를 처리하는 데 명백한 한계를 보였었죠.
2025년 현재, 상용화된 레벨 4 시스템은 다음과 같은 AI 기술의 융합과 고도화를 통해 인간 운전자의 능력을 뛰어넘는 신뢰성을 확보하고 있다고 합니다.
👁️ BEV + 트랜스포머, 차량의 눈이 세상을 보는 방식
초기 자율주행 시스템은 카메라, 레이더, 라이다 등 개별 센서에서 수집된 2D 데이터를 독립적으로 처리하고 이를 나중에 융합하는 '후방 융합(Late Fusion)' 방식을 사용했어요.
이는 각 센서의 장점을 활용할 수 있었지만, 데이터 간의 시공간적 맥락을 통합적으로 이해하는 데 한계가 있었죠.
2025년 현재 주류 기술로 자리 잡은 것은 바로 BEV(Bird's-Eye-View) 인식과 비전 트랜스포머(Vision Transformer, ViT)의 결합입니다.
- BEV 인식:
여러 카메라와 레이더, 라이다 센서에서 들어오는 데이터를 차량 중심의 조감도(Bird's-Eye-View) 시점 3D 공간으로 즉시 변환하고 융합하는 기술이에요.
이는 마치 신(God)의 시점에서 주변 환경 전체를 입체적으로 이해하는 것과 같죠.
BEV를 통해 시스템은 객체의 정확한 위치, 크기, 방향뿐만 아니라 객체 간의 공간적 관계, 가려진 영역(Occlusion)까지 통합적으로 추론할 수 있게 되었다고 합니다.
- 비전 트랜스포머(ViT):
자연어 처리 분야에서 혁신을 일으킨 트랜스포머 아키텍처를 이미지 인식에 적용한 모델이에요.
ViT는 이미지 전체의 맥락과 관계를 파악하는 데 탁월한 성능을 보입니다.
예를 들어, 도로 위 공사 표지판, 작업자의 수신호, 그리고 주변 차량들의 감속이라는 개별 정보를 단순한 객체로 인식하는 것을 넘어, '전방 공사로 인한 서행 구간'이라는 복합적인 상황(Context)으로 이해하게 해준다는군요.
이 두 기술의 결합은 자율주행 시스템이 단순한 '객체 탐지기'에서 벗어나, 복잡한 도시 환경의 '상황 이해자'로 진화했음을 의미해요.
🛣️ End-to-End 학습, 인간처럼 예측하고 계획하다
과거의 예측 및 계획 시스템은 '인식 → 예측 → 계획 → 제어'라는 여러 단계로 분리된 모듈로 구성되었어요.
각 모듈은 독립적으로 최적화되었기 때문에, 한 모듈의 작은 오차가 다음 단계로 전파되며 전체 시스템의 성능을 저하시키는 '오류 전파(Error Propagation)' 문제가 발생했었죠.
이를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 종단간 학습(End-to-End Learning) 패러다임입니다.
- 사례: 테슬라(Tesla)의 FSD(Full Self-Driving):
테슬라는 전 세계 수백만 대의 차량에서 수집한 방대한 실제 주행 데이터를 기반으로 End-to-End 모델을 훈련시킨다고 해요.
이 접근법은 인간이 명시적으로 코딩하기 어려운 미묘하고 직관적인 운전 행태(예: 좁은 골목에서 마주 오는 차와 암묵적으로 양보하는 행위)를 데이터로부터 직접 학습할 수 있게 한답니다.
2025년 현재 FSD V14 버전은 도심의 비보호 좌회전이나 복잡한 로터리 진입 등 과거 난제로 여겨졌던 시나리오에서 인간과 유사한 판단 능력을 보여주며 End-to-End 방식의 잠재력을 입증하고 있다고 하네요.
여기에 더해, 모방학습(Imitation Learning)과 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning, DRL)이 결합되어 예측 및 계획 능력은 한 단계 더 도약했어요.
모방학습으로 인간 운전자의 데이터를 학습하여 기본적인 주행 정책을 수립한 뒤, 가상 시뮬레이션 환경에서 수십억 마일에 달하는 주행을 반복하며 강화학습을 통해 스스로 더 나은 주행 전략을 터득하는 방식이라고 합니다. 이를 통해 시스템은 사고 발생 가능성을 최소화하고, 승차감을 최적화하며, 에너지 효율을 높이는 등 다중 목표를 동시에 달성하는 초인적인 운전 능력을 갖추게 되는 것이죠.
💡 생성형 AI와 월드 모델, 상상 속 주행을 현실로
자율주행 AI를 훈련시키기 위해서는 방대한 양의 데이터가 필요하지만, 실제 도로에서 위험천만한 '엣지 케이스(Edge Case)', 즉 드물게 발생하는 돌발 상황 데이터를 수집하는 것은 거의 불가능에 가깝다고 해요.
이 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 생성형 AI(Generative AI)를 활용한 시뮬레이션입니다.
- 월드 모델(World Model):
생성형 AI 기술을 기반으로 현실 세계의 물리 법칙과 교통 규칙, 객체들의 상호작용을 이해하는 가상의 세계 모델을 구축하는 개념이에요.
이 월드 모델 안에서 AI는 무한에 가까운 주행 시나리오를 자동으로 생성하고 테스트할 수 있답니다.
예를 들어, '야간 폭우 속 고속도로에서 타이어 파편이 떨어져 있는 상황', '스쿨존에서 갑자기 아이가 공을 쫓아 뛰어드는 상황' 등 현실에서 수집하기 어려운 위험 시나리오를 수억 가지 변형으로 생성하여 AI가 이에 대처하는 능력을 안전하게 검증하고 훈련시킬 수 있다는 것이죠.
- 사례: 웨이비(Wayve)와 엔비디아(NVIDIA):
영국의 AI 스타트업 웨이비는 GAIA-1이라는 생성형 AI 기반 월드 모델을 공개하며 주목받았고, 엔비디아는 디지털 트윈 플랫폼 '옴니버스(Omniverse)'를 통해 실제 도시와 도로 환경을 가상 공간에 완벽하게 복제하여 자율주행 AI를 훈련 및 검증하는 'DRIVE Sim' 솔루션을 제공하며 이 분야를 선도하고 있답니다.
이러한 생성형 AI 기반 시뮬레이션은 개발 비용과 시간을 획기적으로 단축시키는 동시에, AI의 안전성과 신뢰성을 기하급수적으로 향상시키는 '게임 체인저'로 작용하고 있어요.
🌍 글로벌 상용화 전쟁, 승자는 누가 될까요?
AI 기술의 발전은 글로벌 자율주행 시장의 격전지를 기술 개발 연구실에서 실제 도로 위로 옮겨 놓았죠.
2025년 현재, 주요 플레이어들은 각기 다른 기술 철학과 비즈니스 모델을 바탕으로 치열한 상용화 경쟁을 펼치고 있답니다.
🛡️ 웨이모: 안전과 데이터, 믿음직한 선구자
구글의 모기업 알파벳 산하의 웨이모는 15년 이상의 연구 개발을 통해 축적한 방대한 실제 주행 데이터(누적 2,000만 마일 이상)와 시뮬레이션 데이터(누적 200억 마일 이상)를 보유한 자타공인 업계 선두 주자라고 할 수 있어요.
- 기술 전략:
웨이모는 카메라, 고성능 레이더, 그리고 자체 개발한 5세대 라이다(LiDAR)를 포함한 다중 센서 융합 방식을 고수합니다.
이는 특정 센서가 악천후나 역광 등 특정 조건에서 기능이 저하되더라도 다른 센서가 이를 보완하는 '센서 리던던시(Sensor Redundancy)'를 통해 최고 수준의 안전성을 확보하려는 철학에 기반하죠.
- 상용화 현황:
2018년 미국 애리조나주 피닉스에서 세계 최초로 완전 무인 로보택시 서비스 '웨이모 원(Waymo One)'을 시작했으며, 이후 샌프란시스코, 로스앤젤레스 등 주요 도시로 서비스를 확장했어요.
2025년 현재 웨이모의 서비스는 '안전하고 신뢰할 수 있지만, 특정 지역으로 제한된 프리미엄 서비스'라는 이미지를 구축했답니다.
이들은 점진적이지만 확실한 서비스 지역 확장을 통해 시장 지배력을 강화하고 있습니다.
⚡ 테슬라: 비전과 규모, 파격적인 혁신가
테슬라는 라이다를 배제하고 오직 카메라와 강력한 AI 컴퓨팅 파워에만 의존하는 '비전 온리(Vision-Only)' 접근법으로 자율주행 분야의 이단아로 불리고 있어요.
- 기술 전략:
테슬라의 핵심 경쟁력은 '데이터 플라이휠(Data Flywheel)'이죠.
전 세계에 판매된 수백만 대의 차량이 주행하며 실시간으로 데이터를 수집하고, 이 데이터는 AI 모델(FSD)을 개선하는 데 사용되며, 개선된 모델이 다시 차량에 무선 업데이트(OTA, Over-the-Air)되는 선순환 구조를 구축했답니다.
이는 웨이모의 제한된 테스트 차량과는 비교할 수 없는 규모의 경제를 자랑하는 부분이에요.
- 상용화 현황:
테슬라의 FSD는 공식적으로는 운전자의 감독이 필요한 레벨 2+ 수준이지만, 2025년 12월 현재 FSD V14는 특정 조건 하에서는 사실상 레벨 4에 근접한 성능을 보여주며 사용자들 사이에서 뜨거운 논쟁을 불러일으키고 있습니다.
테슬라는 로보택시 서비스를 직접 운영하기보다는, FSD 소프트웨어를 기존 테슬라 차주들에게 판매하거나 구독 모델로 제공하여 '분산형 로보택시 네트워크'를 구축하려는 장기적 비전을 가지고 있어요.
이는 막대한 초기 투자 없이도 빠르게 서비스 규모를 확장할 수 있는 파괴적인 비즈니스 모델이 될 수 있습니다.
🤝 현대차그룹-모셔널: 개방과 협력, 스마트한 추격자
현대자동차그룹은 앱티브(Aptiv)와의 합작법인 '모셔널'을 통해 글로벌 자율주행 시장의 핵심 플레이어로 부상했어요.
- 기술 전략:
모셔널은 웨이모와 유사하게 라이다를 포함한 다중 센서 융합 방식을 채택하여 안전성을 최우선으로 고려합니다.
이들의 차별점은 '개방형 협력'에 있다는 것이죠.
차량 제조(현대차), 소프트웨어 개발(앱티브), 그리고 차량 호출 플랫폼(리프트, 우버) 등 각 분야의 최고 기업들과 파트너십을 구축하여 효율적인 생태계를 조성하고 있습니다.
- 상용화 현황:
2023년 미국 라스베이거스에서 아이오닉 5 기반의 상용 로보택시 서비스를 성공적으로 론칭했으며, 2025년에는 서울 상암 및 강남 일대에서 국내 최초의 레벨 4 기반 유상 운송 서비스를 시작했어요.
이는 한국 정부가 '자율주행차 상용화 촉진 및 지원에 관한 법률' 개정안을 통해 레벨 4 운행을 위한 제도적 기반을 마련한 덕분이라고 합니다.
현대차그룹-모셔널 연합은 완성차 제조사의 양산 능력과 글로벌 파트너십을 결합하여, 안전성과 사업성을 동시에 확보하며 선두 그룹을 빠르게 추격하는 전략을 구사하고 있습니다.
🏙️ AI 자율주행, 우리 삶의 지도를 바꿀 변화들
자율주행 레벨 4의 상용화는 단순히 운전의 주체를 인간에서 기계로 바꾸는 것을 넘어, 우리의 일상과 산업 구조 전반에 걸쳐 거대한 변화의 물결을 일으키고 있답니다.
🚗 모빌리티의 혁명: 소유에서 공유, 그리고 MaaS
자율주행 로보택시는 기존 택시나 차량 공유 서비스보다 훨씬 저렴한 비용으로 24시간 운영이 가능해질 거예요.
이는 개인의 자동차 '소유' 필요성을 급격히 감소시킬 것이 분명합니다.
소비자들은 비싼 차량 구매 및 유지 비용을 지불하는 대신, 필요할 때마다 저렴하게 호출해서 사용하는 '서비스형 모빌리티(Mobility as a Service, MaaS)'를 선호하게 될 것이라는 예측이 많죠.
이 변화는 다음과 같은 연쇄 효과를 낳을 수 있습니다.
- 도시 공간의 재설계:
주차 공간 수요가 급감하면서, 도심의 주차장 부지는 공원, 상업 시설, 주거 공간 등 시민을 위한 공간으로 재탄생할 수 있어요.
- 교통 체증 완화:
AI 기반 관제 시스템이 모든 자율주행차의 흐름을 최적화하여 교통사고와 정체를 획기적으로 줄일 수 있답니다.
- 교통 약자의 이동권 향상:
노인, 장애인 등 운전이 어려웠던 교통 약자들이 자유롭게 이동할 수 있게 되어 사회 참여 기회가 확대될 것이 분명합니다.
📦 물류와 운송, 완전 자동화의 시대가 올까요?
물류 산업은 자율주행 기술이 가장 먼저, 그리고 가장 큰 경제적 파급효과를 일으킬 분야로 꼽히고 있어요.
- 자율주행 트럭:
장거리 화물 운송의 인건비와 연료비를 대폭 절감하고, 운전자의 피로로 인한 사고 위험을 원천적으로 차단합니다.
오로라(Aurora), 투심플(TuSimple)과 같은 기업들은 이미 미국 하이웨이에서 화물 운송 테스트를 상용화 단계로 끌어올리고 있다는군요.
- 라스트마일 딜리버리:
도심 내 배달 로봇과 자율주행 밴이 음식, 생필품 등을 배송하여 물류의 마지막 단계를 자동화합니다.
이는 급증하는 전자상거래 수요에 대응하고, 배달 인력 부족 문제를 해결하는 대안이 될 수 있을 거예요.
✨ 자율주행이 만들어낼 새로운 산업 생태계
자율주행 시대는 자동차 산업의 경계를 허물고, 다양한 기술 기반의 신규 산업을 탄생시키고 있습니다.
- 데이터 및 컴퓨팅 인프라:
자율주행 AI를 훈련시키고, 실시간으로 차량을 관제하기 위한 대규모 데이터 센터와 클라우드 컴퓨팅 산업이 폭발적으로 성장할 것이 분명합니다.
- 고정밀 지도(HD Map) 및 V2X 통신:
차량이 자신의 위치를 cm 단위로 파악하고 다른 차량 및 인프라와 통신하기 위한 고정밀 지도 제작 및 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신 기술이 필수 인프라로 자리 잡을 거예요.
- 차량 내 엔터테인먼트 및 서비스:
운전에서 해방된 탑승자들은 이동 시간을 업무, 휴식, 엔터테인먼트를 위한 시간으로 활용하게 될 것이죠.
이는 차량 내 디스플레이, 콘텐츠, 원격 회의 솔루션 등 새로운 서비스 시장의 개화를 의미합니다.
[표 1] 자율주행 레벨별 기술 및 사회적 책임 비교
⚠️ 기술의 빛 뒤편 그림자: 우리가 마주할 도전은 무엇일까요?
자율주행 레벨 4가 가져올 장밋빛 미래 이면에는 우리가 반드시 직시하고 해결해야 할 복잡하고 어려운 문제들이 존재해요.
기술적 완벽주의에 대한 맹신과 섣부른 낙관론은 심각한 사회적 부작용을 낳을 수도 있답니다.
🧩 '롱테일 문제', AI의 영원한 숙제일까요?
AI는 수많은 데이터를 통해 학습한 패턴에 대해서는 인간을 뛰어넘는 성능을 보이지만, 데이터상으로는 거의 발생하지 않는 극히 드문 돌발 상황, 즉 '롱테일'에 속하는 엣지 케이스에 대해서는 여전히 취약하다는 한계가 있어요.
도로 위에서는 상상할 수 있는 모든 비정상적인 사건이 발생할 수 있으니까요.
예를 들어, 도로에 떨어진 매트리스, 갑작스러운 싱크홀, 테러와 같은 고의적 방해 행위 등 정말 다양한 상황들이 존재하죠.
현재의 AI 기술 수준으로는 이 모든 롱테일 시나리오를 100% 예측하고 완벽하게 대응하는 것은 사실상 불가능하다고 합니다.
이는 '99.9999%의 안전'과 '100%의 안전' 사이에는 건널 수 없는 강이 존재함을 의미하는 것이죠.
따라서 자율주행 시스템이 사고를 일으켰을 때, 그것이 예측 불가능한 엣지 케이스 때문인지, 아니면 시스템의 결함 때문인지를 규명하고 법적, 윤리적 책임을 묻는 것은 매우 어려운 사회적 합의 과정이 될 거예요.
'트롤리 딜레마' 와 같은 윤리적 문제는 단순히 철학적 담론을 넘어, 사고 시 누구를 보호하도록 알고리즘을 설계할 것인가라는 현실적인 문제로 귀결될 것입니다.
📉 대규모 일자리 소멸, 사회는 준비가 되어있나요?
자율주행 기술의 확산은 운전을 직업으로 삼는 수많은 사람들의 생계를 직접적으로 위협할 수 있어요.
택시, 버스, 트럭 운전기사, 배달 라이더 등 운송 및 물류 산업에 종사하는 인력은 전 세계적으로 수억 명에 달하죠.
이들의 일자리가 단기간에 AI로 대체될 경우, 이는 대규모 실업 사태와 극심한 사회적 갈등을 유발할 수 있습니다.
단순히 새로운 일자리가 창출될 것이라는 막연한 기대만으로는 이 문제를 해결하기 어렵습니다.
기존 인력을 AI 시대에 필요한 새로운 직무로 전환시키기 위한 대대적인 재교육 시스템, 실업으로 인한 충격을 완화할 사회 안전망(예: 고용보험 확대, 기본소득 논의 등)에 대한 사회적 논의와 정책적 준비가 기술 발전의 속도에 맞춰 시급히 이루어져야 할 거예요.
🔒 데이터 주권과 사이버 보안, 새로운 위협에 대비하라
자율주행차는 말 그대로 '바퀴 달린 데이터 수집 장치'라고 해도 과언이 아니죠.
차량 내외부의 카메라와 센서는 차량의 이동 경로뿐만 아니라, 도로 위의 모든 풍경과 사람들의 모습을 끊임없이 기록합니다.
이 방대한 데이터는 누가 소유하고, 어떻게 활용되며, 어떻게 보호될 것인가에 대한 중요한 질문을 던져요.
- 데이터 독점:
웨이모나 테슬라와 같은 소수의 거대 기술 기업이 전 세계의 주행 데이터를 독점하게 될 경우, 이는 새로운 형태의 권력 집중을 낳고 시장의 공정한 경쟁을 저해할 수 있지 않을까요?
- 프라이버시 침해:
개인의 이동 경로, 방문 장소, 운전 습관 등이 고스란히 기업의 서버에 저장되고 분석될 수 있어요.
이는 개인에 대한 감시와 통제의 수단으로 악용될 소지가 다분하다는 점을 간과할 수 없습니다.
- 사이버 보안:
만약 해커가 자율주행차 네트워크를 장악하여 차량을 원격으로 조종하거나, 특정 지역의 교통 시스템을 마비시킨다면 이는 국가 안보를 위협하는 심각한 재앙이 될 수도 있습니다.
차량 한 대를 해킹하는 것이 아니라, 도시 전체의 교통을 인질로 잡는 '플릿 해킹(Fleet Hacking)'의 위험성은 상상 이상으로 치명적일 수 있다는 것을 명심해야 해요.
이러한 위협에 대응하기 위해서는 강력한 데이터 보호 규제, 해킹을 방지하기 위한 최고 수준의 보안 아키텍처, 그리고 데이터 주권에 대한 사회적 합의가 반드시 선행되어야 합니다.
✅ 기술과 사회의 조화로운 진보, 함께 만들어가요
2025년 12월, 우리는 자율주행 레벨 4 상용화라는 거대한 기술적 성취의 문턱을 넘어섰습니다.
AI 기술, 특히 BEV, 트랜스포머, End-to-End 학습, 생성형 AI의 발전은 과거 불가능의 영역으로 여겨졌던 완전 자율주행을 현실로 만들고 있죠.
웨이모, 테슬라, 현대차그룹-모셔널 등 글로벌 플레이어들의 치열한 경쟁은 기술의 발전을 가속화하고 있으며, 이는 MaaS의 확산, 물류 혁신 등 산업 전반에 걸친 패러다임 전환을 예고하고 있어요.
하지만 이 글의 심층 분석과 비판적 고찰에서 확인했듯이, 기술의 진보가 곧 인류의 유토피아를 보장하는 것은 아니랍니다.
AI가 결코 완벽할 수 없다는 '롱테일 문제'의 기술적 한계, 대규모 일자리 소멸이라는 사회-경제적 도전, 그리고 데이터 독점과 사이버 보안이라는 새로운 위험은 우리가 반드시 풀어야 할 숙제예요.
따라서 자율주행 시대의 미래는 단순히 더 정교한 알고리즘을 개발하는 것에만 달려있지 않다고 생각합니다.
오히려 기술의 불완전성을 인정하고, 사고 발생 시 책임 소재를 명확히 하는 법적-제도적 장치를 마련하며, 기술 발전의 혜택이 사회 전체에 고루 분배될 수 있도록 사회 안전망을 재설계하는 노력이 동반되어야 할 거예요.
데이터의 공공적 가치와 개인의 프라이버시 권리 사이의 균형을 맞추기 위한 끊임없는 사회적 논의와 합의도 필수적이겠죠.
궁극적으로 자율주행 레벨 4 시대의 성공은 '기술의 진보'와 '사회의 성숙'이라는 두 바퀴가 함께 굴러갈 때 비로소 가능하다고 믿습니다.
우리는 AI가 만들어갈 편리하고 효율적인 미래를 기대하는 동시에, 그 과정에서 소외되거나 위협받는 가치는 없는지 끊임없이 성찰해야 해요.
기술을 인간을 위한 도구로서 현명하게 통제하고 사회 시스템 안에 책임감 있게 통합시키는 것, 이것이 바로 2025년을 살아가는 우리에게 주어진 시대적 과제라고 할 수 있습니다.
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