Ⅰ. 서 론

1. 연구 배경 및 목적

정부는 지능형 교통 시스템(ITS)을 도입함으로써 효율적인 교통운영을 통해 교통정체를 해소하고 운 전자의 안전성과 편의성을 증진하고자 한다. ITS 서비스의 한 분야인 첨단차량 및 도로시스템 (Advanced Vehicle & Highway Systems; AVHS)은 이 미 1980년대부터 미국, 유럽, 일본 등 각 선진 국가 에서 추진되고 있으며, 21세기 교통 체계의 핵심적 인 기술로 자리 잡고 있다. 현재 미국 교통국(United States Department Of Transportation; US-DOT)에서는 ITS 연구 계획의 핵심인 ‘Connected Vehicle’ 프로그 램이 활발히 연구진행 중이며, 국내에서도 역시 지 능형 첨단차량과 도로시스템의 개발을 통해 운행의 안전성을 높이고 도로의 용량을 증대하는 등 여러 가지 효과를 도모하고 있다.

Connected Vehicle은 무선 통신을 통한 교통정보 수집 기술과 첨단 기술을 활용하여 차량 · 인프라 · 운전자 · 휴대장치 등의 상호간 데이터 교환으로 차량과 도로 기반시설의 통합을 목적으로 두고 있 다. 이러한 기술을 통해 Connected Vehicle은 환경성 · 이동성 · 안전성 향상을 위해 여러 세부 요소로 나누어 연구되고 있으며, 안전성 향상을 위한 연구 로는 V2I(Vehicle to Infrastructure communication)와 V2V(Vehicle to Vehicle communication)가 있다. 특 히, V2V 통신을 통해 차량 간 최소한의 간격을 유 지하면서 속도를 제어하는 CACC(Cooperative Adaptive Cruise Control)에 관한 연구가 진행 중이 며, CACC 구현을 위해 추종거동(Car Following) 모 형을 기반으로 하고 있다. 기존의 추종거동 모형은 차량 간의 상대속도, 차간거리만을 고려하여 연구 가 진행되었다.

하지만 기상상태, 노면, 도로의 선형 등의 외부요 소들은 운전자의 주행행태와 그에 따른 안전에 상 당한 영향을 미친다[4, 9]. 일반적으로 운전자는 외 부요소에 따라 변화하는 주행환경을 경험적으로 인 지하기 때문에 직관적으로 차량 주행행태를 조정할 수 있지만, 이를 고려하지 않은 첨단차량시스템은 운전자의 안전을 보장하지 못한다.

따라서 본 연구에서는 외부요소 중 기상상황(건 조, 습윤, 적설)에 따라 변화하는 노면상태를 반영 할 수 있도록 개선된 추종거동 모형을 바탕으로 노 면상태에 따른 선행차량과 후행차량의 주행행태의 변화를 분석하고자 하였다. 본 연구에서의 추종거 동 주행행태 분석은 차량의 최대 감속도에 주안점 을 두었으며, 이를 기반으로 첨단차량 추종거동 시 각 노면상태 별 최적안전거리를 산정하고자 하였 다.

2. 연구수행 방법

본 연구에서는 국내외의 연구동향을 고찰하여 연구방향을 설정한 후 관련논문과 기존의 마찰계수 이론 및 제동거리에 관한 이론 고찰을 하였으며, 노 면상태를 세 가지의 경우(건조, 습윤, 적설)로 분류 하여 분석하였다.

또한 문헌고찰을 통해 기존의 추종거동모형을 선정하였으며, 선정한 추종거동모형에 기상상황에 따른 노면상태를 적용하였다. 구축한 첨단차량 추 종거동 모형을 노면상태에 따라 시뮬레이션 하였 다. 시뮬레이션 결과를 바탕으로 노면상태에 따른 차량의 속도, 가속도, 상대속도, 차간간격을 비교 및 분석하였고 속도와 노면상태별 최적안전거리를 산정하였다.

본 연구의 수행을 위한 절차는 <그림 1>과 같다.

Ⅱ. 문헌고찰

1. 추종거동

배상훈(2007)은 논문고찰을 통해 가장 성능이 뛰 어나다고 판단된 GMIT모델을 제어의 기본 모델로 선정하였고, 추종모형에서는 선행차량의 급제동시 추종차량이 충돌을 피하면서 운전자의 쾌적성을 유 지할 수 있는 최적의 안전거리를 속도별로 산정하 였다. 시뮬레이션 결과를 기초로 할 때, 100km/h의 속도에서 15m의 안전거리를 확보하여 약 85%의 안 전거리에 대한 감소효과가 발생하는 것으로 파악되 었다. 또한 민감도를 변화시켜 속도별 최적 파라미 터를 분석한 결과, 100km/h의 속도에서 8m의 안전 거리를 확보하여 추종거동 모형을 적용한 안전거리 에 비해 약 50%의 안전거리 감소효과가 발생하는 것으로 파악되었다.

정희진(2006)은 기존에 연구되었던 개별 거동인 추종(car following), 차로변경(lane changing), 진입 (merging), 진출(exiting)들의 모형을 통합하여 연속 거동 모형을 개발하였다. 연속거동모형을 적용한 모형을 이용하여 시뮬레이션 한 결과 단일 거동 모 형일 경우와 달리 차로 변경과 추종모형이 연속적 으로 수행 되었고 차로변경을 위한 사전거동 중 차 로변경 여건이 되면 차로변경을 수행 해 차로변경 에 드는 총 시간은 차량이 차로변경을 시도하는 시 각에서 차로변경을 끝낸 후 차로변경한 차로 상의 모든 차량의 속도가 안정될 때까지의 시간으로 측 정하였다.

이승석 외 1인(2000)은 차량추종상황을 가속상황, 감속상황, 출발상황과 정지상황으로 구분하여 차량 추종모형을 도출하였다. 이를 위해, 실측자료를 이 용하여 모형을 추정하였으며, 통계적 검정, 가상자 료, 실측치와의 비교를 통해 분석하여 구축모형의 적용성이 우수함을 도출하였다.

2. 기상상황과 차량 주행행태

Prakash Ranjitkar 외 2인(2005)는 GM계열의 추종 거동 모형, Gripps모형과 Leutzbach모형의 성능을 평 가 및 비교하기 위하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과, GM 계열의 모형 중 GMIT모형이 가속도의 오차율이 가장 적은 것으로 분석되었다.

Micheal Kyte et al(2000)은 환경적 요인이 차량의 속도에 미치는 영향에 대해 연구하였는데, 가시도, 도로표면상태, 강수량, 풍속에 의해 어떻게 변화하 는가를 실험하였다. 그 결과, 도로가 눈이나 얼음에 의해 결빙되어 있을 때에는 평균속도보다 21km/h 감소하고 풍속이 48km/h이상일 때 평균속도가 9km/h 감소하였다.

Ibrahim, A. T(1994)는 기상상태와 명암이 속도에 주는 영향에 대해 15개 부분으로 나누어 연구하였 다. 분석 결과, 운전속도는 어두울 때 5km/h 정도 감소하고, 젖은 2차로, 3차로 도로는 각각 9.5km/h, 12km/h 정도 속도를 감소함을 발견하였다.

3. 시사점

최근 국내외에서는 첨단차량에 관한 연구가 많 은 부분 수행되어 왔고, 이미 실용화 단계에 접어들 었다. 하지만 대부분의 첨단차량 추종거동에 관한 연구는 외부요소를 고려하지 않고, 후행차량의 가 속도 산출에 따른 주행행태에만 초점이 맞춰져 있 다. 또한 교통류에 영향을 미치는 외부요소인 눈, 비, 안개 등과 같은 기상조건을 고려한 연구가 수행 되어 왔지만, 첨단차량 분야에 있어 이와 같은 기상 조건을 고려한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 기 존 연구의 시뮬레이션에서는 기상상태에 따라 변하 는 노면상태를 고려하지 못했다는 현실적인 문제점 을 내포하고 있다. 이 같은 상황에서 첨단차량의 시 스템제어 모델에 기상조건을 도입함으로서 노면상 태에 따라 달라지는 차량 안전거리 및 상대속도를 이론적으로 정량화하여 운전자의 안전성을 보장할 수 있는 연구가 필요할 것으로 사료된다.

Ⅲ. 이론적 고찰

첨단차량 추종거동은 선행차량의 속도변화에 따 라 후행차량이 선행차량과의 충돌을 피하면서 같은 속도를 유지하기 위해 가속도를 조절하는 거동이 다. 이때 후행차량은 t 시간에서 선행차량과 후행차 량의 상대속도, 차간거리, 후행차량의 속도를 고려 하여 후행차량의 가속도를 결정한다. 여기서 속도 와 차간거리는 선행차량과 후행차량의 가속도에 의 해 결정되는데, 이때 가속도는 노면의 거칠기, 즉 노면마찰계수에 따라 달라진다. 예를 들어, 건조한 아스팔트에서 주행하는 차량과 빙판길에서 주행하 는 차량의 가속도는 많은 차이가 나게 되고, 이러한 가속도 변화에 의해 속도 또한 달라진다.

따라서 본 연구에서는 기상상황에 따라 변화하 는 마찰계수를 고려하여 속도와 가속도 그리고 차 간거리의 변화를 분석하기 위하여 다음의 이론을 고찰하였다.

1. 가속도와 노면 마찰계수와의 관계

물체가 표면상에서 움직일 때 물체는 주위환경 과 상호작용하기 때문에 움직임은 방해를 받는다. 이러한 방해를 마찰력이라고 하며, 마찰력은 표면 의 거칠기와 물체의 수직항력에 의해 결정되므로 마찰력은 다음과 같다[7].

또한 차량이 제동하여 정지하기까지의 거리를 제동거리라고 하며, 제동을 시작하여 정지하는 동 안 일정한 가속도로 감속한다. 이때 가속도는 뉴턴 제 2 법칙(f = m·a)과 식 (1)을 이용하여 가속도와 마찰계수의 관계를 정의할 수 있으며, 감속도 d와 마찰계수는 선형적으로 비례한다는 것을 알 수 있 다.

식 (2)에 의해 산출되는 감속도는 차량의 최대 감속도를 나타낸다[8].

이러한 마찰계수는 주행하는 차량의 속도와 도 로의 노면상태마다 다르며, 속도가 높을수록 마찰 계수 값이 작아진다. 기상상황에 따른 노면상태 별 마찰계수는 <표 1>과 같다. 각 기상상황에 따른 노 면상태는 기 수행된 연구에서의 데이터를 근거로, 습윤노면은 강우로 인해 수막의 두께가 약 0.7mm 이상인 도로 전체가 젖어있는 상태이며, 적설노면 은 강설로 인해 부드러운 압설 상태 상에서 차량이 주행한다는 가정을 전제 조건으로 한다[6, 14-16].

따라서 본 연구에서는 <표 1> 의 기상상황 및 속 도별 마찰계수를 식 (2)에 적용하여, 각 기상상황에 따른 노면상태 및 속도 별 차량의 최대 감속도를 다음 <표 2>와 같이 도출하였다.

2. 노면 마찰계수에 따른 차량 주행행태 변화

본 연구에서는 기상상황에 따른 노면마찰계수와 차량의 속도에 따른 노면마찰계수의 변화를 고려하 여 첨단차량 추종거동 차량의 주행행태 변화를 분 석하고자 하였다. 첨단차량 추종거동 모형을 결정 하는 주요 요소에는 후행차량의 속도, 차간거리 그 리고 상대속도이다. 이러한 첨단차량 추종거동 모 형 요소의 상관관계와 마찰계수 변화의 관계는 다 음 <그림 2>와 같다.

3. 차간거리 산정

본 연구에서는 첨단차량 추종거동을 위한 차간 거리 정보를 각 차량의 이동거리를 이용하였다. (t) 시간에서의 두 차량의 차간거리를 다음 식(4)를 통 해 도출하였다.

Ⅳ. 기상상황에 따른 노면상태를 고려한 추종거동 모형 구축

1. 추종거동 모형 선정

본 연구에서는 논문고찰을 통해 GM계열 모형 중, 추종거동 모형의 성능 비교 결과, 가속도 예측 오차율이 적고 현재 가장 대중적으로 이용되는 GMIT 모형(GM Model with Instantaneous T)을 사용 하였다[11]. GMIT 추종거동 모형은 다음 식 (5)와 같다.

여기서 α는 추종거동에서 산출되는 가속도 전체 에 영향을 미치는 민감도이며, m과 l은 각각 속도 와 상대거리에 관여하는 매개변수다. 여기서 m과 l은 1보다 클 경우, 후행차량의 현재속도 및 차간거 리 변화에 더 민감하게 반응하며, 1보다 작을 경우 는 반대로 덜 민감하게 반응한다. 결국 이러한 민감 도 및 매개변수는 추종차량의 가속도 크기에 영향 을 미치며, 민감도 및 매개변수의 변화에 따라 추종 거동의 주행행태는 달라진다[2, 11]. 본 연구에서는 노면상태 변화에 따른 첨단 차량 추종거동의 주행 행태만을 분석하기 위해 민감도 및 매개변수의 변 화를 고려하지 않았으며, 기존의 연구에서 제시된 parameter 값을 적용하였다. Prakash Ranjitkar(2005) 의 연구에서 α, m 과 l 의 model parameter 값은 각각 0.62, 1.11, 1.01로 제시된 바 있다.

2. 기상상황에 따른 노면상태를 고려한 추종거동 모형 개선

노면상태별 차량이 감속할 때의 감속도는 식 (2) 로부터 유도할 수 있다. 건조노면상태에서의 감속 도는 d(t) = μ_d ×g와 같이 나타낼 수 있으며, 노면상 태 별 감속도는 d_w (t) = μ_w ×g와 같이 나타낼 수 있 다. 여기서 g는 상수 이므로 식을 정리하면, g = d ( t ) μ d = d w ( t ) μ w 와 같다. 본 연구에서 기상상황 별 노면마찰계수 μ_w 는 <표 1>을 적용하였다. 따라서 기상상황 별 노면마찰계수를 고려한 감속도는 다음 식 (6)과 같다.

식 (6)에서, 습윤노면상태 및 적설노면상태에서 건조노면상태에서의 마찰계수 비가 고려되어 그 감 속도가 마찰계수 비 만큼 줄어든다. 즉, d(t)는 차량 이 제어하려는 감속도이고, 노면상태에 따라 실제 구현되는 감속도는 d_w (t)가 된다. 노면마찰계수를 고려한 차량의 감속도에 의해 GMIT 추종거동 모형 또한 변형된다. 따라서 본 연구에서는 건조 노면마 찰계수와 기상상황 별 노면마찰계수의 비율을 고려 하여 기상상황에 따른 노면상태 별 감속도를 산정 하였다. 식 (6)에 의해 도출되는 기상상황에 따른 노면마찰계수를 고려한 후행차량의 가속도는 다음 식(7)과 같다.

GMIT 추종거동 모형의 시뮬레이션 과정에서 후 행차량의 감속도 값은 노면상태와 속도를 고려한 최대 감속도 값을 초과하는 경우가 발생하였다. 선 행차량이나 후행차량은 각 노면상태 별 최대 감속 도를 초과할 수 없으므로 ‘if a_w (t)≥ - μ_w × g ’ 라는 조건을 두었다. 또한 기존의 GMIT 추종거동 모형 에서 후행차량의 감속도를 기상상황에 따른 노면상 태를 감안하기 위하여 노면상태별 마찰계수 비를 곱해 실제 노면습윤 상태나 노면적설 상태에서의 첨단차량 추종거동 시 후행차량의 주행행태 파악을 가능하게 하였다.

3. 시뮬레이션 수행 및 결과

1) 연구의 기본전제

본 연구는 실시간 V2V 통신을 통하여 추종차량 의 속도 및 가속도, 선행차량과의 상대속도 및 차간 거리 등 주행정보 교환이 가능하며, V2I 통신을 통 해 도로의 노면상태를 파악할 수 있다고 가정하였 다. 또한 첨단차량인 선행차량과 추종차량은 수집 된 노면상태 및 차량 간 주행 정보를 기반으로, 개 선된 추종거동 모형을 통하여 자동 차량제어를 한 다고 가정하였다. 실시간으로 수집된 정보를 토대 로 주행한다는 가정을 위하여 반응시간을 0.1초로 설정하였다.

2) 시뮬레이션 시나리오

본 연구에서는 첨단차량이 추종거동 시 기상상 황이 주행행태에 미치는 영향을 분석하기 위하여 시나리오를 설정하여 시뮬레이션을 수행 하였다. 시뮬레이션은 Matlab 7.1과 Micro office Excel 2007 을 이용하여 수행하였다. 구축된 모형은 기상상황 에 의한 노면상태를 건조, 습윤, 적설 상태인 세 가 지 상황을 고려하였으며, 각 노면상태 별 속도 값에 따라 달라지는 노면마찰계수 값을 적용하였다.

시나리오는 <표 3>과 같이 설정하였다. 선행차량 은 초기속도 70km/h로 주행하다가 최대감속도로 급 제동하여, 최종적으로 7km/h의 속도로 감속하였다. 그리고 초기 차간거리는 100m이다.

3) 시뮬레이션 결과

시뮬레이션 결과는 <그림 4~11>와 같으며 노면 상태에 따라 차량의 속도 ․ 가속도 ․ 차간거리가 달라졌다. <그림 4, 6, 8>은 각 노면상태 별 선행차 량과 후행차량의 속도 변화를 시간에 따라 나타낸 그래프이며, 이에 따른 가속도 변화는 <그림 5, 7, 9>과 같다.

<그림 5>를 살펴보면, 건조 노면상태에서 선행차 량은 초기속도 70km/h에서의 최대 감속도(5.8m/s2) 로 급제동 감속할 때 후행차량은 서서히 감속도를 변화시키면서 최대 3m/s2으로 감속하였다. 이 때 선 행차량 감속도 대비 후행차량 감속도의 비율은 약 51.7%이다. 그리고 <그림 7>을 살펴보면, 습윤노면 상태에서 선행차량이 최대 감속도(3m/s²)로 급제동 감속할 때 후행차량은 최대 2m/s²으로 감속하였다. 또한 <그림 9>는 적설노면상태에서의 선행차량과 후행차량의 가속도 변화를 나타낸 것이며, 선행차 량이 최대 감속도2.3m/s2로 감속할 때 후행차량은 최대 1.9m/s2로 감속하였다. 습윤 노면상태 및 적설 노면상태에서의 선행차량 감속도 대비 후행차량 감 속도의 크기 비율은 각각 66.7%, 81.8%이다.

건조노면상태에 비해 습윤 및 적설노면상태에서 후행차량의 감속도는 선행차량의 최대 감속도에 가 깝게 산출되었다. 이는 선행차량이 급제동으로 감 속함에 따라 후행차량도 선행차량의 감속을 인지하 여 감속을 시작한다. 하지만 마찰계수가 작은 노면 상태에서 주행하기 때문에 후행차량은 충분한 감속 을 하지 못하여 차간거리가 가까워짐에 따라 노면 상태 별 최대 감속도에 가깝게 감속하는 것을 의미 한다. 따라서 첨단차량 추종거동 모형에서도 노면 상태에 따라 낮아지는 마찰계수에 의해 감속을 효 율적으로 할 수 없다는 것을 나타낸다. 이러한 노면 상태에 따른 차량 주행행태의 변화는 상대속도와 상대거리 그래프 <그림 10, 11>에서 더욱 잘 드러 난다.

<그림 10>은 각 노면상태 별 선행차량과 후행차 량의 상대속도를 나타낸 그래프이며, 상대속도가 줄어드는 시간 t는 건조노면 상태의 경우 8초, 습윤 노면 상태의 경우 11초, 적설노면 상태의 경우 13초 가 소요되었다.

<그림 11>은 각 노면상태 별 성행차량과 후행차 량의 차간거리를 나타낸 그래프이다. 건조 노면상 태와 습윤 노면상태에서의 최종 차간거리는 각각 22m, 5m가 산출되었다. 습윤 노면상태에서의 차간 거리는 건조노면상태에 비해 약 77.3% 감소되었다. 또한 적설 노면 상태에서 차간거리는 2m가 산출되 었으며, 건조노면상태에 비해 차간거리가 약 90.1% 감소하였다.

이와 같이 첨단차량 추종거동 시에도 노면상태 에 따라 차간거리는 변화함을 알 수 있다. 노면상태 에 따라 변화하는 차간거리로 인하여 안전성에 문 제가 있다고 사료됨에 따라 본 연구에서는 노면상 태별 최적안전거리를 산정하였다.

4. 노면상태별 최적안전거리 산정

본 연구에서는 앞서 구축된 기상상황에 따른 노 면상태를 고려한 추종거동 모형을 통해 노면상태별 안전거리를 산출하였다. 이 때 선행차량은 일정 속 도로 주행하다가 급제동을 하여 정지하고 후행차량 은 식 (7)의 추종거동 모형을 통해 주행한다고 가정 하였다.

건조노면상태와 습윤 노면상태의 선행차량과 후 행차량 초기 속도는 30km/h ∼ 120km/h 까지 10km/h 간격으로 나누었다. 적설노면상태의 경우 노면마찰계수 값이 70km/h 까지 산정되어있기 때문 에 30km/h ∼ 70km/h 까지 10km/h 간격으로 나누었 다. 각 속도별 노면상태별 최적안전거리를 산정하 기 위해 <그림 12> 의 알고리즘을 이용하였다[2].

이 때 최적안전거리는 알고리즘에서 차간간격이 0m 가 나오면 충돌하게 설정하였으며 만약 충돌할 경우, 최대 차간거리 100m가 될 때 까지 1m 씩 증 가하게 하였다. 그리고 충돌하지 않을 경우에는 속 도 값이 120km/h가 될 때 까지 10km/h씩 증가하게 하여 속도 별 최적안전거리를 산정하였다.

<그림 12>의 알고리즘을 통해 산출된 속도 및 노 면상태 별 최적안전거리는 다음 <표 4>와 같이 도 출되었으며, <그림 13>은 최적안전거리를 그래프로 표현한 것이다.

<표 4>를 살펴보면, 선행차량과 후행차량의 초기 속도가 높을수록 차간 최적 안전거리가 높게 나왔 다. 건조노면 상태의 경우, 초기 속도 30km/h에서의 차간거리는 4m이며 초기 속도 120km/h에서의 차간 거리는 18m로 산정되었다. 또한 노면상태에 따라 차간 최적 안전거리가 달리 산정되었다.

70km/h를 기준으로 건조 ․ 습윤 ․ 적설 노면상 태에서의 최적안전거리는 각각 11m, 25m, 70m가 산정되었으며, 50km/h 기준에서의 각 최적안전거리 는 8m, 14m, 44m가 산정 되었다. 건조노면상태에 비해 습윤 노면상태에서의 최적안전거리는 평균 1.7배 증가하였으며, 적설 노면상태에서의 최적안전 거리는 평균 5.6배 증가하였다.

Ⅴ. 결론 및 향후연구과제

본 연구에서는 첨단제어차량분야에서 기초 시스 템이라고 할 수 있는 추종거동 시스템을 여러 가지 기상상황에 따라 노면상태를 고려하여 추종거동 모 형을 구축하였으며, 구축된 모형을 이용하여 각 상 황별로 비교 및 분석 하였다. 즉, 논문고찰을 통해 추종거동 모델 중 가장 대중적이고 우수하다고 판 단된 GMIT 모형을 기반으로, 기상상황에 따라 3가 지 노면상태(건조 노면상태, 습윤 노면상태, 적설 노 면상태)로 나누어진 각각의 기상상황 별 노면마찰계 수 값을 적용한 추종거동 모형을 통해 노면상태 및 속도에 따라 변화하는 주행행태를 분석하였다.

먼저 70km/h의 속도에서 선행차량이 급제동하여 7km/h의 속도로 주행할 경우를 분석하였다. 분석 결과, 적설․습윤․건조 노면 순으로 선행차량과 후행차량의 최종차간거리가 길게 나타났다. 이러한 분석을 토대로, 습윤 노면상태나 적설 노면상태에 서 기 첨단차량 추종거동 시스템을 이용하였을 경 우, 시간에 따른 차간거리가 지나치게 줄어들어 안 전거리에 심각한 문제가 발생할 것으로 사료되어 각 노면상태 및 속도 별 최적안전거리를 산출하였 다. 산출 결과, 습윤노면상태에서의 최적안전거리는 건조노면상태에 비해 약 1.7배 늘어났으며, 적설노 면상태에서의 최적안전거리는 건조노면상태에 비 해 약 5.6배가 늘어났다. 따라서 첨단차량 추종거동 이라도 노면상태에 따라 주행행태에 많은 변화가 있음을 알 수 있었다.

그러나 현재 첨단차량 추종거동 행태를 모사하 기 위한 보편적인 모형은 없는 상태이며, 이에 따라 본 연구에서는 Human driving 추종행태를 모사하는 GMIT 모형을 적용한 한계성을 내포하고 있다. 그 리고 기상상황에 따라 노면상태는 다양하게 분류되 며 마찰계수도 다양한 값을 가지지만, 본 연구에서 는 기상상황에 따른 노면상태를 3가지로 분류된 상 태만을 고려한 한계점이 있다. 따라서 향후 다양한 노면상태에 따른 마찰계수 및 외부 요소들을 고려 한다면 다이나믹한 추종거동이 가능할 것으로 판단 된다. 또한 본 연구에서는 시나리오 가정 하의 시뮬 레이션 수행만을 기반으로 하였으므로 현장실험을 통한 검증이 필요하다. 그러므로 이러한 한계점을 극복하기 위해 실제 도로상에서의 여러 가지 변수 들을 고려한 연구가 수반되어야 할 것이다.