자율주행 차량 기술이 점차 발전해 오면서 점차 산업 현장 및 사고 현장과 같이 인명하고가 많이 일어나는 분야에 자율주행 시스템을 도입한 로봇으로 대처를 많이 해 오고 있다. 이러한 이유로 자율주행시스템을 탑재한 무인이송장치는 사람의 접근이 어려운 유해환경 등에 많이 이용된다. 또한 자율주행 시스템의 도입은 산업현장과 같이 정신없이 움직이는 환경 속에서 일어나는 충돌 사고 및 인명피해를 줄이고, 효율성 있는 업무처리를 도와준다. 또한 자율주행 차량끼리 매인서버로 차량별 주변 환경을 전송하여 매인서버에서 이를 통재하면 더욱 넓은 지역에서 보다 안전하고 신속한 업무처리가 가능하다. 본 논문에서는 자율주행이 가능한 무인지게차 시스템에 대한 V2X 통신을 활용함으로써, 보다 넓은 지역의 지게차들을 통재하여 산업 업무량을 높이며, 인명피해와 재산피해를 줄일 수 있다.
최근 4차 산업혁명이 화두로 등장하면서 자율주행자동차의 중요성과 관심이 높아지고 있다. 전 세계적으로 시험 운행이 늘어나면서 자율주행자동차와 관련된 사고도 발생하고 있으며, 이에 대한 사이버 해킹 위협 가능성도 높아지고 있다. 미국, 영국, 독일을 포함한 여러 국가들은 이러한 추세를 반영하여 자율주행자동차의 사이버 해킹에 대응하기 위한 가이드라인을 만들거나 기존의 법률을 개정하고 있다. 국내의 경우 자율주행자동차의 제한적인 임시운행이 이루어지고 있으나, 자율주행자동차 해킹으로 인한 사고 발생 시 적용할 법제가 미흡한 상태이다. 본고에서는 기존의 관련 법률 체계를 분석하고 이를 바탕으로 자율주행자동차 사이버 해킹으로 인한 민사, 형사, 행정 책임 문제를 살펴보면서, 자율주행자동차 특성에 맞는 사고 책임 관련 법률체계를 제안하고 각 법제의 구성요소에 대해서 분석하여 이슈사항을 도출하며, 추가적으로 간략한 개선방안도 제시한다.
자율주행 기술이 고도로 발전하고, 관련 시장이 급격하게 성장하고 있어 머지않은 시기 내에 완전 자율주행 시대가 도래할 것으로 예상된다. 한편, 자율주행 기술의 발전과 함께 기술 안전성에 대한 의문이 제기되고 있으며, 관련 사고 소식이 보도되면서 기술에 대한 우려는 증대되고 있다. 자율주행차의 안전성 향상을 위해, 사고 사례를 분석하고 사고 원인을 규명하는 행위가 선행될 필요가 있다. 이에, 본 연구는 자율주행 사고데이터를 통해 자율차 사고의 심각도에 대한 영향요인을 분석하였다. 연구 데이터는 CA DMV에서 수집·배포하고 있는 자율주행차 사고 레포트를 중심으로 사고 지점의 공간 정보, 교통 정보를 사용하였다. 중점 데이터가 사고 레포트임을 고려할 때, 사건 발생 횟수의 기댓값이 반영될 수 있도록 포아송 회귀 분석을 사용하여 모델링을 진행하였다. 모형 분석 결과, 자율주행차 사고 심각도는 조도가 낮을 때, 자전거·버스 전용 차로가 존재할 때, 보행자와 자전거 사고 이력이 많은 지역에서 증가한다는 결과가 도출되었다. 본 연구 결과는 향후, 자율주행차 안전성 개선을 위한 알고리즘 개발 및 관련 교통 인프라 설치를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
현재 자율주행차량 시장은 3레벨 자율주행차량을 상용화하고 있으나, 안정성의 문제로 완전 자율주행 중에도 사고가 발생할 가능성이 있다. 실제로 자율주행차량은 81건의 사고를 기록하고 있다. 3레벨과 다르게 4레벨 이후의 자율주행차량은 긴급상황을 스스로 판단하고 대처해야 하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 CNN을 통하여 차량 외부의 정보를 수집하여 저장하고, 저장된 정보와 차량 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 0~1 사이의 수치로 출력하는 차량 내·외부 데이터 및 딥러닝 기반 차량 위기 감지 시스템을 제안한다. 차량 위기 감지 시스템은 CNN기반 신경망 모델을 사용하여 주변 차량과 보행자 데이터를 수집하는 차량 외부 상황 수집 모듈과 차량 외부 상황 수집 모듈의 출력과 차량 내부 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 수치화하는 차량 위기 상황 판단 모듈로 구성된다. 실험 결과, VESCM의 평균 연산 시간은 55ms 였고, R-CNN은 74ms, CNN은 101ms였다. 특히, R-CNN은 보행자수가 적을 때 VESCM과 비슷한 연산 시간을 보이지만, 보행자 수가 많아 질수록 VESCM보다 많은 연산 시간을 소요했다. 평균적으로 VESCM는 R-CNN보다 25.68%, CNN보다 45.54% 더 빠른 연산 시간을 가졌고, 세 모델의 정확도는 모두 80% 이하로 감소하지 않으며 높은 정확도를 보였다.
An autonomous vehicle requires a technology of generating maps by recognizing surrounding environment. The recognition of the vehicle's environment can be achieved by using distance information from a 2D laser scanner and color information from a camera. Such sensor information is used to generate 2D or 3D maps. A 2D map is used mostly for generating routs, because it contains information only about a section. In contrast, a 3D map involves height values also, and therefore can be used not only for generating routs but also for finding out vehicle accessible space. Nevertheless, an autonomous vehicle using 3D maps has difficulty in recognizing environment in real time. Accordingly, this paper proposes the technology for generating 2D maps that guarantee real-time recognition. The proposed technology uses only the color information obtained by removing height values from 3D maps generated based on the fusion of 2D laser scanner and camera data.
자율주행자동차의 안전성에 관한 신뢰의 문제는 관련 산업의 수요 창출과 관련하여 매우 중요한 문제이다. 신뢰 확보를 위해서는 우선 자율주행자동차의 사고발생시 법적 책임문제의 연구가 선행되어야 한다. 사고 발생 시의 문제로 가장 시급한 민 형사상의 책임귀속 문제에 있어서 민사상으로는 "제조물책임법" 하에서 자동차 제작자에게 책임을 물을 수 있을 것이나, 형사상으로는 행위자 책임을 근본으로 하는 현행 법체계에서는 사람에게 책임을 묻기가 어려운 문제이다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 "자율주행자동차 특별법"의 제정을 제안하는 바이며, 또한 (완전) 자율주행자동차가 운행하는데 필요한 각종 시스템 또는 인프라의 구축과 그 운용에 따른 국가 또는 공적인 "인증" 등 제도의 구축도 필요하다. 드론의 경우, 그 비행의 특성상 영상 촬영장치를 장착하고 비행할 때, 개인의 정보 및 위치 정보까지 수집되는 법적인 문제점을 내포하고 있다.
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.
In order to ensure reliability the high-level automated driving such as Advanced Driver Assistance System (ADAS) and universal robot taxi provided by autonomous driving systems, the operation with high integrity must be generated within the defined Operation Design Domain (ODD). For this, the position and posture accuracy requirements of autonomous driving systems based on the safety driving requirements for autonomous vehicles and domestic road geometry standard are necessarily demanded. This paper presents localization requirements for safe road driving of autonomous ground vehicles based on the requirements of the positioning system installed on autonomous vehicle systems, the domestic road geometry standard and the dimensions of the vehicle to be designed. Based on this, 4 Protection Levels (PLs) such as longitudinal, lateral, vertical PLs, and attitude PL are calculated. The calculated results reveal that the PLs are more strict to urban roads than highways. The defined requirements can be used as a basis for guaranteeing the minimum reliability of the designed autonomous driving system on roads.
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.
The purpose of this study is to explore ways of improving the motor vehicles safety certification system in preparation for the deployment of Lv.4 or higher autonomous vehicles. In order to effectively achieve the objectives of this study, theoretical and empirical research methodologies were employed, including literature review of prior research, government-published data, etc.; comparative research on legislative cases of other countries regarding motor vehicles safety certification; historical and legal research on domestic systems; legal analysis to explore approaches for improvement, etc. Some argue that the type approval system is needed in preparation for deploying autonomous vehicles, but there are several limitations in moving to the type approval system from the self-certification system currently adopted in Korea. First, there is a possibility that the system may be in conflict with the Korea-U.S. MOU regarding Foreign Motor Vehicles (1988) and the Korea-U.S. FTA (2011); second, there is a risk of undermining the cause of the self-certification system, which is the autonomy of manufacturers; third, the boundary between autonomous vehicles and non-autonomous vehicles is unclear; and fourth, the type approval system may hinder technological competitiveness. On the other hand, considering that the Korea-U.S. FTA and the UNECE IWVTA recognize exceptions to deal with road safety and risks to human health or the environment, and have a pre-certification system for some auto parts such as pressure-resistant containers, it can be said that there is room to introduce the type approval system for supplementation purposes. To improve the motor vehicles safety certification system while ensuring the safety of autonomous vehicles of Lv.4 or higher, the targets of type approval should be defined and the criteria, procedures, etc. for type approval should be established. At the same time, the consistency between motor vehicle-related laws and harmonization with international standards need to be considered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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