• 자동차안전학회지
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• 제13권3호
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• pp.102-110
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• 2021

As an alternative to solving safety, environments, and aging problems, ADS (Automated driving system) in the global automotive market is actively being developed as a new growth industry. In time for the appearance of ADS, relevant regulations and assessment programs must also be developed. For example, safety standards for the Level 3 automated driving system were promulgated in December 2019 by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport of Korean government. However, assessment programs such as KNCAP for autonomous functions of ADS have not yet been introduced in Korea as well as globally. The autonomous driving functions of ADS at Level 3 or higher must be capable to recognize, judge and respond to objects and events in a wide variety of complex situations. In this paper, we examined and studied the complex situations, considerations and assessment items that ADS must respond to in the interest of safety for passengers, pedestrians and other road users. We hope this paper will be helpful to develop an execution program in the future.

• 자동차안전학회지
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• 제13권3호
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• pp.86-94
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• 2021

Since automated driving system (ADS) has great potential to innovate various fields of automobile and mobility industries, major countries are establishing safety standards for autonomous vehicles to support technology development. However, in order to prevent technology development from being hampered by the safety standards for technologies still under development, safety guidelines are applied until the technologies are mature. For example, the safety 'guideline' for level 4 ADS was published in December 2020 by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport of Korea, while the safety 'standards' for level 3 ADS was promulgated in December 2019. In this study, the domestic safety guideline for level 4 ADS is analyzed with the guidelines of major advanced countries in terms of safety elements. As it takes a lot of time before the safety standards of level 4 ADS is introduced, it is expected that the safety guideline will be updated several times. As necessary considerations when updating the safety guideline, industry acceptance, harmonization between safety elements, validation methods of system performance, and the user options are discussed.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.197-217
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• 2022

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.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.115-121
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• 2024

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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권2호
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• pp.195-211
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• 2023

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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.331-345
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• 2021

시뮬레이션 기반 가상 검증은 자율주행 기능의 안전성 검증을 위한 주요 요구사항으로 간주되고 있다. 가상 검증 환경에서는 자율주행차량과 주행 환경은 모두 모델링되어야 하며 특히, 카메라 및 레이더 센서와 같은 환경 센서의 현실적인 모델링이 중요하다. 하지만 현실적인 인식 결과를 일관되게 제공하기 위한 모델링에 관한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 MILS(Model in the Loop Simulation) 환경에서 현실적인 오브젝트 인식 결과를 제공하기 위한 센서 모델링 방법이 다루어진다. 먼저, 모델링을 위한 주요 파라미터가 정의되며 카메라 및 레이더 센서의 오브젝트 감지 특성이 분석된다. 분석 결과로부터 모델링된 가상 센서 모델의 감지 특성은 실물 센서와의 상관계수 분석을 통해 유효성이 검증된다.