자율 주행 중에 많은 운전자는 안전하다고 판단되는 상황에서 운전 외 다른 활동을 수행할 것으로 예상한다. 본 연구는 반 자율주행 차량의 안전한 상황에 대한 알림의 제어권 전환 시 상황 인식 수준과 운전 수행에 미치는 영향과 주관적 평가를 살펴보았다. 실험 1에서 통제조건(경고음), 주의 알림, 안전 알림, 모든 알림 조건에 대하여 자율 주행 차량의 영상을 보고 상황 인식 수준과 주관적 평가를 진행하였다. 그 결과 안전한 상황 알림 조건에서 상황 인식 수준이 가장 높았으며 만족도와 즐거움 척도에서 높은 평가를 받았고, 불신과 불쾌함에서는 낮은 평가를 보였다. 실험 2에서는 자율주행 차량 시뮬레이터를 이용하여 실제 운전 수행, 상황 인식 수준과 주관적 평가를 진행하였다. 그 결과 운전 수행에서 안전한 알림 조건에서 가장 높은 수행을 보였으며, 더 위험이 낮다고 주관적으로 평가하였다. 본 연구는 반자율주행 차량에서 안전한 상황에 대한 알림이 운전자의 만족도와 운전 수행을 개선할 수 있음을 보여줘 불쾌한 경험을 줄이면서 안전한 자율 주행 시스템을 디자인하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 보인다.
본 연구는 자율주행 차량이 혼재된 교통류의 안전성 평가에 적합한 안전성 지표를 선정하여 차량 추종 조합별 안전성을 분석하였다. 고속도로 엇갈림구간은 기본구간에 비해 차로 변경이 빈번하여 상충 빈도가 높은 구간으로, 일반 차량과 자율주행 차량의 주행행태 차이로 인한 위험이 증가할 것으로 예상하여 고속도로 엇갈림구간을 분석구간으로 설정하였다. 미시적 교통 시뮬레이션인 VISSIM을 활용하여 분석을 수행하였으며, 혼합 교통류의 환경은 본선-연결로 형태의 엇갈림구간을 300, 600m의 길이로 구분하고, IDM을 활용하여 자율주행 차량의 주행행태를 구현하였다. 혼합 교통류 평가에 적합한 안전성 지표는 운전자가 체감하는 위험도와 유사하게 위험 수준을 나타내는 것을 기준으로 4개의 지표를 선정하였다. 선정된 4개 지표의 위험 기준을 넘는 차량 추종 궤적을 대상으로 안전성을 분석한 결과, 자율주행 차량이 자율주행 차량을 추종하는 상황이 가장 안전한 추종 쌍이며, 인간 운전자 차량이 자율주행 차량을 추종할 경우가 가장 위험한 추종 쌍인 것으로 나타났다.
4차 산업혁명으로 자율화·지능화됨에 따라 육·해상의 교통수단에 ICT 기술을 활용한 자율운행차 자율운항선박 등 신기술 및 서비스 개발이 점차 확대되고 있다. 본 연구에서는 해상분야의 자율운항선박 자율주행에 필요한 기술 도출을 위한 방법으로 육상분야의 자율주행차량의 핵심기술인 센서기술과 AI기술에 대해 알아보고 비교 분석하고자 한다. 자율주행차 주행을 위한 기술개발은 센서와 정밀도로정보(지도) 2트랙으로 개발이 진행되고 있으나, 최근 센서 오류 등으로 인한 사고발생이 잦아 정밀도로정보(지도) 중요성이 증가하고 있어 정밀도로 정보 구축을 서두르고 있다. 반면 자율운항선박의 경우 충돌회피 기술, 최적항로 개발, 정보보안 등 기술개발이 이루어지고 있으나 AI용 수로정보에 한 대비는 진행되고 있지 않고 있다. 따라서, 자율운항선박의 안전한 자율주행을 위한 방법으로 AI 알고리즘 연산과정에서 기계적으로 이용 가능하고 목적에 적합한 수로정보 구축이 필요하며 우리나라 선박의 안전운항을 위해 국가차원에서 수로정보 수집 및 생산을 담당해야 하므로 국가에서 주도하에 연구개발이 진행되어야 할 것이다.
자율주행자동차는 고장이 발생하면 큰 위험에 노출되기 쉬우며, 이런 이유로 각국에서는 자율주행자동차가 본격적으로 양산되기 전부터 고장 안전성을 객관화된 기준으로 평가하기 위한 연구에 많은 노력을 기울이고 있다. 특히 레벨3로 불리는 조건부 자율주행자동차는 고장이 발생할 경우 제어권이 운전자에게 이전되어야 하는데 이때에 운전자의 제어 가능성이 충분히 확보되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 조건부 자율주행자동차를 대상으로 고장 안전성을 정량적으로 평가할 수 있는 방법에 관한 연구를 수행하였으며, 개발된 방법을 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 또한 본 논문에서 제안하는 평가 방법이 고장 안전성을 정량적으로 판단할 수 있음을 확인 하였다.
항공산업의 초창기에는 항공기 안전사고의 대부분이 기술결함으로 인하여 발생하였다. 그러나 항공기술의 발달로 인한 첨단화, 정밀화되면서 기술결함에 의한 사고는 대폭 감소하였지만 인적요인에 의한 사고는 일정한 수준 감소 이후 꾸준하게 유지하고 있다. ICAO따르면 인적요인의 70~80%가 재발 가능성이 존재하며 독자적인 원인이 아닌 위험요소의 복합적작용으로 발생한다고 기술하고 있다. 이를 방지하기 ICAO에서는 항공안전을 위협하는 사고(ACCIDENTS), 준사고(Serious INCIDENTS), 항공안전장애(HINDRANCES)등의 데이터를 수집, 공유, 분석을 통해 항공안전 위해요소를 사전에 제거, 차단할 수 있는 사전예방 시스템의 수립을 권고하고 있으며 이를 위해 국제사회를 중심으로 의무보고제도, 자율보고제도 등이 활발하게 운영되고 있다. 그러나 국내의 경우 운영시스템의 체계화 및 정부, 관련부처의 노력에도 불구하고 일부보고제도만이 정착되어있고 자율보고제도는 사회적 환경, 문화적 요건의 차이 등으로 인하여 활발하게 운영되지 못하고 있다. 따라서 국내 외 안전자율보고제도의 동향을 바탕으로 해당제도의 효율적인 정착 방안을 모색할 필요가 있을 것이다.
K-city is an experimental area for developing self-driving cars. V2X communications such as WAVE, C-V2X and 5G are an essential technology for autonomous driving above level 4. In this paper, the research on the V2V communication environment was carried out through BSM receiving level analysis on the driving route in K-city. A stationary vehicle communicated with a test vehicle moving along urban area and suburban road in two different scenarios. The communication range and receiving levels obtained from this study will be used to develop and verify various safety scenarios using V2V communication within K-city in the future.
본 연구는 스마트 자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ship, MASS) 기술 개발 및 실증을 위한 산학 과제로서 목포해양대학교와 삼성중공업이 함께 참여한 연구가 안전하게 실시되어 질수 있도록 안전관리 절차서를 개발하였다. 본 연구에서는 국내 및 국제해사기구(International Maritime Organization, IMO)의 관련 가이드라인 및 해사 관련법 검토를 거쳐 안전관리 절차서를 개발하였다. 안전관리 절차서는 자율운항선박의 관련 해당 당국과 이해관계자들이 시스템 및 기반 시설에서 시험의 안전 및 환경 보호와 관련하여 적절하게 실시하기 위하여 국제해사기구에서 제시한 자율운항선박 시험을 위한 지침(MSC.1/Circ.1604, Annex : Interim guidelines for MASS trials)의 의거하여 개발 하였다. 개발된 안전관리 절차서는 당직체제로 운항 중인 선박에 항해보조기기로 탑재한 자율운항요소기술을 적용한 시스템의 해상 실증 시험을 위하여, 대한민국 연안의 해양환경보호와 항행 안전을 준수하면서, 관련 시스템의 시험이 안전하고 안정적으로 수행할 수 있도록 개발되었다.
자율 주행(스마트) 자동차는 첨단 IT기술을 이용하여 사람의 개입을 줄여서 운행하는 자동차를 말한다. 자율 주행(스마트) 자동차는 자율적으로 차량 주변 환경 및 상황을 판단하여 정해진 목적지까지 안전하게 이동하는 차량을 의미한다. 자율 주행(스마트) 자동차는 주행 안전성과 운전자의 편의성을 향상시키기 위한 연구 형태로 주로 이루어지고 있다. 자율 주행(스마트) 자동차 기술은 자율 주행의 정도를 적용하여 단계별로 개발이 진행될 것으로 보인다. 자율 주행 자동차 기술은 인간 세상에 또 다른 변혁을 몰고 오고 있다. 자율 주행 자동차와 관련한 기술은 첨단 IT기술을 기계 자동차에 접목하는 것인데, 적용하는 IT 기술은 HW, SW기술로 나눌 수 있다. IT HW 기술로는 환경 인식에 필요한 HW, 위치 인식 HW, 판단/제어를 위한 여러가지 센서 HW 등이 있다. IT SW 기술로는 IT HW를 구동하기 위한 실시간 OS, IT HW 전장장치를 구동할 수 있는 여러가지 SW 관련 기술, 자율 주행을 위한 경로 알고리즘 등이 있다. 본 고에서는 자율 주행 자동차에 적용되는 IT SW 기술 중심으로 살펴본다.
본 논문은 자율 주행차량의 운행과 더불어 기존 차량 사고 방지를 위한 차량 간 통신 기술, 자율주행 기술, 브레이크 자동 제어 기술, 인공지능 기술 등이 널리 개발되고 있다. 차량 사고 발생이 일어나더라도 사망이나 부상을 최소화하기 위한 각종 기술들의 안전성의 상용화에 있다. 본 논문의 경우 자율주행 차량시, 안전성 확보연구이다. 이는 일반적인 저전력 근거리 무선 통신용 칩 신호나 초소형 도로 AI 장착 등의 공간적 요소에 따라 판별한다. 반면 본 논문은 상기 전자 칩의 신호를 읽는 데에서 생체 전자 칩까지의 "감지영역 내 체류 시간인식, 민감도"까지 체크하여 승차한 안전의 신뢰성을 높인다. 실제 세계 각국의 신뢰성을 실증한 결과로서, 안전성면에서 탑승객 전원의 안전 자율 시스템을 유도한다. 무인 자율차량 탑승과 상용화는 가까운 미래에 도로위 IoT의 AI 시스템과 생체 칩(Verification emotion + Chip)으로의 연계성면에서 그 진보성의 실증결과, 세계 각국의 안전 기술신뢰성은 더욱 부각된다.
4차 산업혁명 시대의 도래에 따라 자율주행 기술에 관한 관심이 증대되고 있다. 이에 따라 기존 교통시설에 대한 자율주행차의 적용 가능성 및 정밀도로지도의 활용과 함께 자율주행차에 부착된 센서를 이용하여 주변 상황을 인지함으로써 안전한 주행을 모색해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 자율주행시대에 도로· 교통 인프라 개선을 위해 개발한 자율주행차에 장착된 센서를 통해 인지하는 표지 시설의 활용을 위해 기존 도로시설물인 도로표지, 교통안전표지, 시선유도시설과 정밀도로지도의 시설물 관련 레이어와의 비교분석을 통한 자율주행차량이 인식 가능한 표지 시설의 역할을 도출한다. 자율주행차량이 인식 가능한 표지 시설은 자율주행차에 직접 특정한 행동을 수행하도록 하는 등의 역할을 함으로써 안전주행을 도모할 수 있다. 자율주행차가 센서를 이용하여 표지시설을 인지함으로써 주행안전을 도모하기 위해서는 설치와 관리 및 활용 기준의 마련이 필요하며, 기준에 따라 지속해서 관리 및 감독이 이루어져야 할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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