자율주행자동차(Automated Vehicle, AV)의 상용화를 위해서는 ADS의 운행가능영역(Operational Design Domain, ODD)이 명확하게 정의되어야 하며, AV 관련 이해관계자들이 ODD에 대해 모두가 동일한 기준을 가지고 동일한 수준으로 이해할 수 있도록 공통된 언어와 일관된 양식이 마련되어야 한다. 따라서, 국외에서는 표준화된 ODD 프레임워크를 제시하고, ODD를 기반으로 ADS 특정 기능을 평가할 수 있는 시나리오 개발에 박차를 가하고 있다. 하지만, ODD는 도로환경, 기상환경, 교통환경 등 해당 국가별 특성이 반영된 조건이 포함되기 때문에 국외에서 정의된 항목을 그대로 적용하는 것이 아니라, 그 항목의 의미를 명확히 이해하고 국내의 여건을 반영하여 이를 정합화할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 국제표준을 기반으로 국내 주행환경을 분석하여 ODD 분류 체계 국내 최적화를 수행하였으며, 개발된 국내 ODD 항목을 기반으로 현재 운영 중인 자율주행차 시범운행지구(서울 상암, 광주)의 주행환경을 조사하고 그 결과를 바탕으로 시험운행지구별 ODD의 범위를 비교하였다.
자율주행자동차(Automated vehicle, AV) 교통사고가 지속적으로 발생하면서 자율주행시스템(automated driving system, ADS)의 안전성 및 신뢰성을 확보하기 위한 안전성 검증의 중요성이 강조되고 있다. 안전성 및 신뢰성을 확보하기 위해서는 ADS의 운행가능영역(operational design domain, ODD)을 정의하고 ODD를 벗어나는 상황에서의 대응 능력을 평가하면서 ADS의 안전성을 검증해야 할 필요가 있다. 이를 위해 SAE, BSI, NHTSA, ISO 등의 국제 기구에서는 ODD 분류 기준 및 표준을 규정하고 있으나 국내의 경우 ODD 기준이 부재하여 AV의 ODD 표현 방법 및 안전성 검증 및 평가가 적절히 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 해외 ODD 분류 기준을 분석하고 안전성 검증 및 평가에 적합한 분류 기준을 선정하였다. 선정된 ODD를 기반으로 ADS 안전성 검증 및 평가에 필요한 평가요소를 제시하였다. 특히, ADS 기술 개발을 지원하는 자율주행 실험도시(K-City)의 평가환경을 분석하여 평가요소를 제시하였다.
Each ADS must have a validation and evaluation scenario for ODD. This requires a large number of scenarios, so a scenario library must be developed. In order to effectively utilize the scenario library, a system that supports testing in the ODD of the user's choice is required. In other words, in order to develop a scenario library, it is necessary to build a database on actual driving road conditions (geometry, etc.). Accordingly, in this study, we establish a domestic driving environment database based on HD-Map for driving safety testing, design a system that can search test target sections in connection with the ODD of the scenario, and present the implementation results. In the future, it is expected that the domestic driving environment database will be able to create scenarios through linking with the scenario library and directly utilize them for scenario-based evaluation of various demand sources.
자율주행시스템은 자율주행 센서, 판단 및 제어 알고리즘 등을 기반으로 스스로 자율주행할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 자율주행의 안전성은 도로 네트워크의 운영 상태와 관련성이 높고 도로 인프라와의 협력이 필요하다. 자율주행의 안전한 운행을 위해서는 지속적으로 도로와 교통 조건이 적합한지를 모니터링 할 필요가 있다. 본 연구는 자율주행시스템의 ODD (Operational Design Domain) 특성에 따라 선정된 모니터링 항목을 관리할 수 있는 체계를 구축하기 위한 노드와 링크 체계를 제시하였다. 확장성을 고려하여 기존의 ITS 표준 노드링크 체계를 기반으로 하였으며, 모니터링 대상을 노드와 링크로 표출하는 방안을 제시하였다. 위험도를 5단계로 구분하고 관리하는 방안과 최적경로 탐색 및 통제 시 노드와 링크의 정보를 활용하는 방안을 제시하였다. 세종시를 대상으로 제시된 노드와 링크체계를 기반으로 한 시스템구축 사례를 소개하였다.
현재 진행되고 있는 자율주행 관련 기술 발전은 실제 도로를 사용한 자율주행 테스트 시 다양한 안전사고가 발생할 가능성이 존재한다. 특히 자율주행자동차법 시행으로 실제 도로에서의 자율주행 실증은 증가할 것이며, 안전사고 예방을 위해 국내 도로환경에 적합한 운행설계영역에 대한 연구가 요구된다. 따라서 본 연구는 도심부 자율주행셔틀 실증을 위한 운행설계영역을 정의하고, 안양시 도심부도로를 중심으로 자율주행 운행 가능여부 등의 운행설계영역 평가를 실시한다. 본 연구의 자율주행 운행설계영역은 국내의 도로환경과 안전을 우선적으로 고려하였으며, 기하구조적 요인, 운영적 요인, 환경적 요인을 포함한다. 분석결과 노드기준에서는 노드유형 및 신호-통신 여부를 통해서 30개 노드에서 자율주행셔틀 실증이 가능한 것으로 분석되었다. 링크기준에서는 오전첨두(8-9시) 42개, 비첨두(12-13시) 39개, 그리고 오후첨두(18-19시) 40개 방향별 링크구간에서 자율주행 제한으로 분석되었다. 본 연구결과는 향후 자율주행 실증테스트가 이루어지는 도심부도로에서 사전 안전성 평가의 수범사례로 활용될 가치가 있다.
최근 고령사회로 접어든 우리나라에서 고령자가 밀집한 교통소외지역의 이동권 확보를 위해 자율주행 서비스가 대두되고 있다. 기존의 자율주행 관련 연구들은 도시 및 고속도로와 같은 교통수요가 많은 지역에 초점이 맞춰져 있고, 교통소외지역에 자율주행 서비스를 제공하기 위한 연구는 부족한 실정이다. 이를 위해서 교통소외지역의 도로 환경 및 인프라 환경을 조사하는 것이 선행되어야 한다. 도시와 교통소외지역의 도로 환경 차이는 자율주행에 중요한 요소인 운행설계영역(ODD)와 관련된 주행 기술을 필요로 한다. 본 연구에서는 운행설계영역 측면에서 교통소외지역과 도시지역 간 유사한 도로 환경 요소와 차이를 보이는 요소를 비교 분석하였다. 교통소외지역의 도로 환경 중 Sidewalk, Boarding zones, Slope는 도시지역 여건과 차이를 보여 자율주행 운행설계영역 확장을 위한 기술적 고려가 필요한 상황이다.
정부는 2021년부터 다부처 연구개발사업으로 자율주행기술개발혁신사업을 추진해오고 있다. 해당 연구개발사업에서 개발되는 자율주행차와 서비스 기술은 추후 선정된 리빙랩 도시를 대상으로 일반인들에게 제공한다는 계획이다. 특히 서비스분야는 해당 서비스별 목적과 특성에 따라 안전하고 안정적인 서비스가 가능한 공간적 범위와 운행구간을 선정하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 향후 Level 4 수준의 자율주행서비스 제공 구역 설정 방법론을 개발하기 위한 기초 연구로서 기존 공개된 논문 및 관련 문헌조사를 통해 Level 4 수준의 자율주행서비스를 위한 정적인 ODD 구성요소를 재분류하고, 자율주행의 안전성에 미치는 공간적인 영향 요인에 대하여 Level 3 자율주행차 실제 주행데이터 및 공간정보분석 기법을 활용하여 분석하였다. 공간정보분석 기법을 통해 총 6개의 주행모드변경(제어권전환) 다발 지점이 도출되었고, 해당 지점의 중복된 정적인 ODD 구성요소 확인 결과 자율주행의 안전성에 영향을 미치는 요인은 횡단보도, 신호등, 교차로, 자전거 도로, 포켓차로, 주의 표지판, 중앙분리대로 나타났다. 이러한 공간정보분석을 통한 자율주행의 공간적 요인분석은 자율주행기술개발혁신사업의 리빙랩 도시뿐만 아니라 현재 확대·운영되고 있는 자율주행차 시범운행지구에서 자율주행서비스 운영지구 선정에도 기초연구로 활용될 것으로 기대한다.
For the commercialization of automated vehicles, it is necessary to create various scenarios that can evaluate driving safety and establish a data system that can verify them. Depending on the vehicle's ODD (Operational Design Domain), there are numerous scenarios with various parameters indicating vehicle driving conditions, but no systematic methodology has been proposed to create and combine scenarios to test them. Therefore, projects are actively underway abroad to establish a scenario library for real-world testing or simulation of autonomous vehicles. However, since it is difficult to obtain data, research is being conducted based on simulations that simulate real road. Therefore, in this study, parameters calculated through individual vehicle trajectory data extracted based on roadside CCTV image-based driving environment DB was proposed through the extracted data. This study can be used as basic data for safety standards for scenarios representing various driving behaviors.
Level 3 자율주행차의 상용화가 가시화됨에 따라 자율주행차의 운행설계영역(ODD)이 고속도로 외 도심도로로 확대될 필요가 있다. 본 연구는 도심도로 내 인프라-자율차 간 협력주행 기반의 자율주행차 서비스에 대한 교통운영효율성 및 안전성 측면의 효과평가를 통해 도심도로 자율협력주행 서비스의 실효성을 분석하였다. 도심도로 자율협력주행 서비스의 구현 및 효과평가는 미시교통시뮬레이션모델을 활용하였으며, 각 서비스별 중점관리목표에 따른 개별적인 효과평가 지표를 선정하여 효과 분석에 활용하였다. 분석 결과, V2X 통신 기반의 자율협력주행 서비스를 통해 자율주행차량의 교통운영 효율성과 안전성이 향상됨을 확인하였고, 그 효과는 자율주행차의 시장점유율이 증가할수록 커지는 것으로 분석되었다. 본 연구는 단속류인 도심도로를 대상으로 V2X 통신 기반의 자율협력주행 서비스의 효과를 도출해낸 것에 의의가 있으며, 향후 자율협력주행 서비스 검증 기반이 마련되는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 자율주행 기술이 상용화 단계로 접어들며, 자율주행기반 모빌리티 서비스를 제공하는 서비스 플랫폼이 늘어나고 있다. 현재 자율주행 기반 모빌리티 서비스들은 자율주행차량의 주행 성능과 기능에 초점을 맞추어 서비스를 제공하고 있으므로 모빌리티 수단별 교통수요와 통행 특성을 고려한 서비스 지역을 선정하는 데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 모빌리티 서비스인 택시와 수요응답형 교통수단, 특별교통수단의 실제 교통 데이터를 활용하여 모빌리티 수단별 통행 특성을 분석하고 자율주행 적용 가능성을 검토한다. 이를 위해 모빌리티 서비스별 주요 사용 네트워크를 도출하고 전문가 조사를 기반으로 네트워크별 자율주행 난이도를 산정하여 모빌리티 서비스별 자율주행 적용 지수를 산출한다. 분석 결과, 수요가 분산된 형태의 모빌리티 서비스보다는 밀집된 형태의 서비스에서 자율주행 서비스 제공이 효율적인 것으로 확인된다. 또한 네트워크에 할당된 통행수요가 높고 자율주행 난도가 낮은 분포가 가장 큰 것은 특별교통수단으로 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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