• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.221-239
• /
• 2022

자율주행차의 안전성을 실효성 있게 평가하기 위해서는 기하구조, 교통안전시설, 혼잡도, 기상 등 다양한 항목들이 평가 시나리오 내에 고려될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 자율주행차 평가 시나리오에 반영되어야 하는 구성요소들을 도출하기 위해 먼저 평가 시나리오의 체계를 수립한 후 반영될 구성요소를 계층별로 범주화하였다. 이후 계층별로 관련 문헌을 검토하여 자율주행차 평가에 영향을 줄 수 있는 모든 평가 구성요소 후보를 도출한 후, 전문가 설문조사 결과를 바탕으로 총 77개의 자율주행차 평가 시나리오 구성요소들을 선정하였다. 선정된 자율주행차 평가 구성요소들은 시뮬레이션 평가, 주행시험장 평가, 실도로 평가 등에서 자율주행차의 안전성 평가를 위한 시나리오 개발에 많이 활용될 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.264-283
• /
• 2023

자율주행차량 사고는 일반차량 사고와 다르게 기술적 문제, 환경, 운전자와의 상호작용 등 다양한 요인에 기인한 사고 발생 가능성이 존재한다. 향후 자율주행 기술의 진보로 기존의 사고원인 이외에도 새로운 이슈들이 대두될 것으로 예상되며, 이에 대응하기 위한 다양한 시나리오 기반의 접근법이 필요하다. 본 연구에서는 자율주행 사고 리포트인, CA DMV collision report와 자율주행모드 해제 보고서인 Disengagement report, 자율주행 실제 사고영상을 수집하여 자율주행차량 교통사고 시나리오를 개발하였다. 시나리오는 ISO 26262의 기능안전 시스템 failure mode에 기반하여 도출되었으며, 자율주행 기능의 다양한 이슈를 반영하고자 하였다. 본 연구를 통해 도출된 자율주행차량 시나리오는 향후 다양한 자율주행차량 교통사고 예방과 대비에 기여할 뿐만 아니라 자율주행 기술의 안전성을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.230-245
• /
• 2023

자율주행 기술의 발전과 함께 자율주행차(automated vehicle, AV)의 안전성 평가의 중요성이 증가하고 있다. 이에 따라 효율적인 안정성 평가를 진행하기 위해 AV가 주행 중 직면할 수 있는 상황을 사전에 정의한 평가 시나리오를 활용하고 있다. 그러나 기존에 활용되는 시나리오는 짧은 구간 내에서 한정적인 상황만을 다루고 있다. 따라서, 실제 도로에서 발생하는 연속적인 상황을 평가하지 못한다는 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 AV의 안전성을 강도 높게 평가하기 위해 단일 시나리오를 다양한 기하구조가 존재하는 도로 전체 구간을 대상으로 연속적인 평가가 가능한 다중 시나리오로 변환하고자 한다. 특히, 시나리오를 연결하는 조건을 정의하고, 변환된 다중 시나리오를 상황, 범위, 실험 시나리오로 발전시키는 구체적인 방법론을 제시하였으며, 시뮬레이션으로 다중 시나리오를 구현하여 검증하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.114-128
• /
• 2019

최근 전 세계적으로 자율주행자동차의 관심이 높이지고 있으며, 이에 따라 자율주행자동차의 안전성도 중요한 화두로 대두되고 있다. 국내에서도 자율주행자동차 실험도시인 K-City 구축 등 자율주행자동차 개발이 활발해짐에 따라, 자율주행자동차의 안전성을 평가할 수 있는 시나리오 개발이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 경찰청 교통사고 데이터와 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 K-City 커뮤니티부 도로 자율주행자동차 실험 시나리오를 개발하였다. 개발 결과, K-City 커뮤니티부 도로에서 자율주행자동차 실험을 위한 총 24개의 시나리오가 개발되었다. 또한, 페가수스 5-레이어 모형을 적용한 Logical 및 Concrete 혼합 시나리오 양식을 최종적으로 도출하였다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.142-151
• /
• 2018

제4차 산업혁명 시대가 도래하면서 전 세계적으로 자율주행자동차에 대한 연구개발이 활발히 진행되고 있다. 이러한 국제적인 기조 속에서 국토교통부는 2020년 SAE 기준 레벨 3이상의 자율주행자동차 상용화를 목표로 자율주행자동차 관련 연구개발을 적극적으로 추진하고 있다. 레벨 3 수준의 자율주행자동차에서는 운전자와 자동차 상호 간의 운행주체를 주고받는 제어권 전환이 필수적으로 발생하게 된다. 본격적인 자율주행자동차 시대에 앞서 본 연구에서는 우선적으로 고속도로를 대상으로 가상현실을 이용한 제어권 전환 안전성 평가를 위하여 대표 시나리오를 개발하였다. 이를 위해 자율주행자동차의 고속도로 주행 시나리오를 만들었고, 2014년 발생한 고속도로 교통사고 경위자료와 제어권 전환 특성을 고려하여 6개의 제어권 전환 시나리오를 개발하였다. 개발된 시나리오에서 고려된 변수는 운전자, 차량, 그리고 환경요인으로 크게 나눌 수 있으며, 총 36개의 변수가 포함되었다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.250-265
• /
• 2022

자율주행차의 도입으로 인적 오류에 의한 교통사고가 크게 줄어드는 것과 같은 긍정적 파급효과를 기대할 수 있다. 그러나 자율주행차의 H/W 또는 S/W의 오류 및 기능 부족등으로 새로운 교통안전 이슈가 앞으로 발생할 것으로 예상됨에 따라 자율주행차의 주행 안전성을 평가하기 위한 현실적이고 체계적인 시나리오 구축이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경찰청 교통사고 데이터를 바탕으로 자율주행차 주행 안전성을 평가하기 위한 상황 시나리오(functional scenario)를 개발하였다. GIS 프로그램인 QGIS를 활용하여 국내 고속도로 톨게이트 및 램프 구간에서 발생한 교통사고 데이터를 추출하고 교통사고 개요 항목을 확인한 후, 교통사고 유형을 분류하였다. 또한, 교통사고 유형 분류 결과를 바탕으로 톨게이트와 램프 구간의 다양한 위험 상황을 내용으로 하는 상황 시나리오를 개발하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
• /
• pp.1318-1321
• /
• 2022

본 논문에서는 단일 깊이 센서를 사용하는 자율주행 시나리오에서 거리 계산에 주로 이용되는 깊이 데이터만 이용하는 객체 감지 기술을 제안한다. 우선, 해당 시나리오에서 객체 감지 학습 데이터는 깊이 데이터가 사용되지만 상대적으로 객체 감지 성능을 비교하기 위해 동일한 시간의 색상, 깊이 데이터를 함께 획득하여 학습에 이용한다. 학습모델은 객체 감지 분야에서 최근 주목 받고 있는 YOLOv5로 선정하여 색상, 깊이 데이터의 객체 감지 학습의 결과를 각각 확인하였다. 결과적으로 색상과 깊이 데이터 사이에서 객체 감지 학습 결과의 차이를 확인하며 본 논문에서 제안하는 자율주행 시나리오에 깊이 영상만 이용하는 객체 감지 기술의 문제점과 향후 자율주행 기술 발전에 기여 가능성을 확인할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.233-252
• /
• 2022

자율주행자동차 상용화를 위해 자율주행자동차 안전성 제고를 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 그 중 시나리오 연구가 안전성 평가에 직접적으로 연관되어 필수적으로 고려되고 있다. 그러나 기존 시나리오 제시의 경우 데이터 부재 및 전문가 개입으로 인해 객관성 및 설명력이 보완될 필요가 있다는 의견이 제시되고 있다. 이에 본 연구에서는 실제 사고 데이터 및 설명력 있는 인공지능 방법론인 ViT 모델을 활용하여 확장된 자율주행자동차 안전성 평가 시나리오를 제시한다. 활용 데이터에 최적화시킨 ViT 모델 학습 결과, 94% 정확도가 확인되었으며 Attention Map을 추가적으로 활용하여 설명력 있는 시나리오를 제시하였다. 본 연구를 통해 기존 시나리오 접근법의 한계를 보완하고 인공지능을 활용하여 새로운 안전성 평가 시나리오 수립 프레임워크를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합보안논문지
• /
• 제18권5_1호
• /
• pp.105-112
• /
• 2018

최근 기술의 발전과 더불어 자율주행 자동차가 상용화가 되어 가고 있다. 하지만 자율주행 자동차에 대한 사고가 발생하고 있어 자율주행 자동차의 안전성 문제가 화두가 되고 있다. 또한, 현재 명확한 법률과 보안윤리에 대한 구체적인 가이드라인이 정해져 있지 않는 문제점이 있다. 이러한 가이드라인이 정해지려면 많은 정보와 경험이 필요하다. 본 연구는 과거에서 현재까지 사고 사례를 바탕으로 기본적으로 시나리오 기반의 모델을 정한다. 본 연구는 미래 자율주행 자동사 사고 시 보안윤리에 대한 사고 시나리오 사례를 통한 보안 고려 요소에 대한 모델을 제안 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.430-431
• /
• 2022

자율주행 차량의 성능을 검증하기 위해서는 다양한 검증용 시나리오가 필요하기 때문에 최근에는 검증용 시나리오를 자동으로 생성하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 실세계에서 발생되는 다양한 현상을 반영한 시나리오를 생성하기 위해서는 자율주행 차량의 주변 상황에 대한 측정이 필요하지만, 공간적인 문제로 한계가 발생한다. 이와 같은 데이터 수집의 어려움을 자율주행 차량에 탑재된 블랙박스의 영상을 통해서 생성하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 DRQN을 이용하여 자율주행 차량 사고영역을 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 동영상에서 추출된 프레임을 분석해서 교통사고 원도우의 초기 위치를 설정한다. DRQN 학습 프레임워크로 차량의 특징을 도출한다. 마지막으로 특징을 기반으로 교통사고 원도우의 크기와 위치를 조정해서 교통사고 영역을 정확하게 찾는다.