현재 자율주행차량은 테스트 이후 상용화를 눈앞에 두고 있다. 그러나 아직 자율주행차량이 완벽히 상용화되지 않았음에도 81건의 사고가 발생했으며, 사고를 피하기 위한 차량의 주행 방식은 LiDAR에 많이 의존하고 있다. 현재 상용화된 3레벨 자율주행차량이 4레벨 자율주행차량으로 발전하기 위해서는 기존에 수집되는 정보보다 더 많은 정보를 수집해야만 한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 자율주행차량에서 수집하는 정보인 도로 정보, 기상정보를 포함하여 차량이 주행 중인 도로의 거칠기와 자기 자신 및 주변 차량의 탑승객 상태를 정확하게 인식하여 차량이 처한 위기 상황을 정확하게 계산하는 Driving Situation Judgment System (DSJS)을 제안한다. DSJS의 PDM에 대한 실험 결과, PDM은 기존 차량의 탑승객 인식 시스템보다 평균적으로 15.52% 더 정확하게 탑승객을 분류할 수 있었다. 본 연구는 기존 3단계 자율주행차량이 수집하는 데이터보다 더 다양한 종류를 수집하여 4단계 자율주행차량을 달성하는 기초연구가 될 수 있다.
최근 4차산업 혁명으로 인하여 무인 이동체, 자율주행자동차, 커넥티드 카 등에 관심이 증가하고 있고, 자율주행 능력도 올라가고 있다. 자율주행능력에 따라 최대 6단계로 나누어지며 높은 단계일수록 주행에 있어 사람의 관여가 줄어들고, 최고 단계에서는 사람이 관여하지 않아도 된다. 오늘날의 자율 주행자동차는 4~5단계까지 개발되었지만 사고 발생 시 해결방안에 대해서는 명확하게 정의되지 않아 테스트 런만 가능한 상태이다. 이처럼 이동수단 주행 중 발생되는 사고는 거의 불가피하며 사고 발생시 누가 더 잘못했는지 판단하여 사고에 대한 처벌을 가중한다. 이러한 부분을 명백히 하기 위하여 블랙박스를 사용하지만, 촬영된 영상을 삭제하기 쉬워 뺑소니와 같은 사고를 해결하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 사고를 해결하고자 블록체인을 활용한 주행기록 시스템을 설계하고자 한다.
최근 4차산업 혁명으로 인하여 무인 이동체, 자율주행자동차, 커넥티드 카 등에 관심이 증가하고 있고, 자율주행능력도 올라가고 있다. 자율주행능력에 따라 최대 6단계로 나누어지며 높은 단계일수록 주행에 있어 사람의 관여가 줄어들고, 최고 단계에서는 사람이 관여하지 않아도 된다. 오늘날의 자율주행자동차는 4~5단계까지 개발되었지만 사고 발생 시 해결방안에 대해서는 명확하게 정의되지 않아 테스트 런만 가능한 상태이다. 이처럼 이동수단 주행 중 발생되는 사고는 거의 불가피하며 사고 발생 시 누가 더 잘못했는지 판단하여 사고에 대한 처벌을 가중한다. 이러한 부분을 명백히 하기 위하여 블랙박스를 사용하지만, 촬영된 영상을 삭제하기 쉬워 뺑소니와 같은 사고를 해결하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 사고를 해결하고자 블록체인을 활용한 주행기록 시스템을 설계하고자 한다.
자율주행 기술의 발달로 자율주행형 공유 차량에 대한 기대감이 확산하고 있지만, 공유 차량에서 '소유 만족감'을 느끼기 힘든 것이 사실이다. 본 논문에서는 자율주행형 공유 차량 탑승 단계에서의 커스터마이징을 통해 이러한 소유 만족감이 충족될 수 있는지에 대해 연구하였다. 이를 위해 선행연구 조사와 현재 공유 차량 이용상에서 만족/불편 요소에 사전조사를 진행했다. 이후, 커스터마이징 요소에 대한 선호도와 각 요소가 소유 만족도에 미치는 영향을 CVT를 통해 검증하였다. 사전조사 결과 후각적 요소와 인터랙션 요소가 소유 만족도에 더 큰 만족도를 주며, CVT 결과 탑승 요소의 커스터마이징을 통해 소유 만족도 충족이 가능할 것으로 나타났다. 본 연구를 향후 자율주행 차량의 인터랙션 디자인과 공유 차량의 서비스 디자인 연구를 위한 기초 자료로서 제시하였다.
본 논문은 자율주행 개인화를 위한 순환 최소자승 기반 융합형 종방향 주행특성 구분 알고리즘에 관한 연구이다. 최근 자율주행 기술은 Level 4 완전 자율주행 단계를 위해 다양한 연구가 수행되고 있다. 자율주행 자동차의 상용화를 위해서는 탑승자의 자율주행에 대한 이질감을 최소화할 수 있어야 하며 이를 위해 자율주행 개인화 기술이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 운전자의 종방향 주행특성을 수학적으로 표현하고 순환 최소자승 기법 기반 실 주행 데이터를 이용하여 주행특성을 도출하는 알고리즘을 제안하였다. 두 명의 실제 운전자 데이터를 이용하여 종방향 주행특성을 도출하였으며 두 명의 운전자를 구분하기 위해 가설검정 기반 확률적 구분 알고리즘을 적용하였다. 제안된 종방향 주행특성 도출 및 구분 알고리즘은 개별 운전자의 주행특성을 합리적으로 나타낼 수 있었으며 가설검정 기반 확률적 구분기법에 의해 주행특성이 구분될 수 있음을 확인하였다.
최근 4차 산업혁명이 화두로 등장하면서 자율주행자동차에 대한 관심과 함께 상용화를 위한 연구개발이 활발히 이루어지면서 자율주행자동차의 중요성과 관심이 높아지고 있으며, 미국, 영국, 독일을 포함한 여러 국가들은 이러한 추세를 반영하여 자율주행자동차의 상용화에 따른 법제들을 마련하거나 기존 법률을 개정하고 있는 상황이다. 국내의 경우도 자율주행자동차의 상용화를 위한 임시운행과 연구개발이 이루어지고 있으나 자율주행자동차 상용화에 따른 법제들은 미비한 상황이다. 본고에서는 자율주행자동차 법률 체계에 기반 하여 미국, 영국, 독일의 법제 현황과 국내 법제 현황을 비교하여 자율주행자동차 상용화를 위한 법제와 정책과제를 제시하여 자율주행자동차 법률 체계 완성을 위한 단계별 추진방향을 제시한다. 또한 자율주행자동차 상용화에 따른 산업 발전을 위한 법제 정비 방향에 대한 방안을 제시한다.
본 연구는 국내 자율주행차 시범운행지구 지정 및 운영에 따라 자율주행차 혼재 시 예상되는 교통 변화를 분석하여, 시범운행지구의 자율주행차 혼재 교통운영전략 수립을 목적으로 한다. 시범운행지구가 자율주행차의 안정적 상용화를 위한 테스트 베드로서의 역할을 해내기 위해서는 안전하고 효율적인 교통운영전략 수립이 요구됨에도 현재까지는 자율주행차 혼재에 따른 교통운영전략은 부재하다. 이에 본 연구에서는 자율주행차 혼재 시 자율주행차 시범운행 지구의 교통운영전략을 수립하고자 한다. 자율주행차 도입 단계별 교통운영전략 수립을 위해 자율주행차 혼입률에 따른 교통 효율성 및 안전성 분석을 수행하였으며, 분석 결과를 토대로 자율주행차 혼입률 30%, 70%를 기준으로 도입기, 과도기, 안정기로 구분하였다. 본 연구에서 자율주행차 도입 단계별로 제시한 교통류와 교통안전 관점의 교통운영전략은 다음과 같다. 교통류 운영전략은 자율주행차 도입기에는 기존 도로 인프라 첨단화, 과도기에는 자율주행차 전용차로 및 일반차 마일리지 제도 운영, 안정기에는 자율주행차 전용차로 확대 운영 및 제한속도 완화를 제시하였다. 교통안전 전략은 도입기에는 자율주행차 사고 발생 대응 매뉴얼 및 법 제도 마련, 과도기에는 자율주행차 사고 원인 분석 및 예방정책 시행, 안정기에는 자율주행차 시스템 고도화 및 보안정책 강화를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 교통운영전략을 통해 향후 자율주행차 시범운행지구 내 자율주행차 혼재로 인해 예상되는 교통류 및 교통안전 관에서 선제적으로 대응할 수 있을 것으로 기대된다.
자율주행자동차를 상용화하기 위해서는 모든 측면에서 안전성 테스트를 수행해야 한다. 자율주행자동차 기술의 구현을 고려할 때, 시내상황과 같은 복잡한 환경에서 발생할 수 있는 시나리오를 분석 할 필요가 있다. 자율 주행 차량이 기존의 교통 환경에서 정상적인 작동이 가능한지 여부의 평가도 중요하다. 또한 자율주행 자동차가 일반 차량과의 상호 작용을 검토하고, 도로에서 발생할 수 있는 사고에 대처할 필요가 있다. 본 연구는 도로환경에서 자율주행자동차의 평가 요소들을 기존의 ADAS와 같은 평가 프로토콜을 참고하여 자율주행 차량의 평가 방안을 모색하였다. 연구 결과는 다양한 기술 구현수준과 함께 다른 시험환경에 대한 자율 차량평가 방법을 수립하는데 반영하고자 한다.
주요 인공지능 기술 선진국에서는 인공지능으로 운행하는 자율주행 자동차가 이미 실험 단계의 수준을 넘어섰다. 운전자가 없이 운행하는 자율주행 자동차에서 가장 큰 문제 가운데 하나는, 사고 발생과 그 사고에 대한 책임 문제이다. 운전자와 보행자 모두를 함께 고려해야 하는 사고 상황에서 자율주행 자동차는 윤리적 딜레마에 부딪힐 수 있다. 이런 딜레마를 해결할 최선의 판단이 자율자동차의 인공지능에 어떻게 설계되어야 하는지 물을 수 있다. 책임의 주체로서 자율주행 자동차에 대해 법적 책임을 어떻게 부여할 수 있는지는 어려운 문제이다. 필자는 우선, 사고 상황에서 자율자동차의 윤리적 딜레마가 무엇인지 소개한다. 다음으로, 사고에 대한 책임의 주체로서 자율주행 자동차에 법적 책임을 부여할 방법을 찾는다. 특별히 인과적 책임에 대한 상당성 개념으로 자율주행 자동차 사고의 법적 책임을 해명할 방법을 모색한다. 상당성은 법적 판단에서 인과적 책임을 해명하는 데에 가장 일반적으로 수용하는 개념이다. 그러나 여전히 해명이 필요한 모호한 개념이다. 필자는 사건 수준의 인과에 대한 확률 이론으로 보다 명료한 인과적 책임에 대한 상당성 개념을 제시한다. 이처럼 해명된 상당성은 자율주행 자동차뿐 아니라 일반적인 영역의 법적 판단에서 요구되는 인과적 책임을 설명하는 데에 기여할 수 있다.
4단계 이전의 자율주행은 반자율주행 단계로 차량이 주행을 하다가 운전자에게 빠르게 제어권을 넘겨야 하는 상황이 반복적으로 벌어진다. 하지만 지금의 자율주행 차량은 제어권을 넘길 때 일괄적으로 간단한 메시지와 경고음만을 사용해 운전자에게 알림을 주고 있어 개개인의 특성에 대한 고려나 다양한 위급 상황에 대한 설명을 제대로 전달하지 못하고 있다. 본 연구에서는 자율주행 차량의 판단에 대한 시·청각 정보 제공 정도와 운전자의 운전 효능감이 제어권 전환 요청 상황에서 운전자의 판단과 행동에 미치는 영향을 살펴보았다. 연구 결과 제어권 전환 요구 시 제공된 시·청각 정보 조합 방식에 따른 운전자의 인지 부하, 신뢰도, 안전감, 사용성 및 유용성의 설문 항목에서 조건에 따라 유의한 차이가 있는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 운전자의 운전 효능감에 따라 제어권 전환 상황에서 요청을 전달하는 효율적인 정보 제공 방식이 달라진다는 인사이트를 발견할 수 있었다. 급박한 제어권 전환 상황에서 운전자의 특성을 고려한 요청이 이루어져야 한다는 본 연구의 결과는 보다 안전하고 효율적으로 운전자와 소통할 수 있는 자율주행 차량을 설계하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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