Ⅰ.서 론

자율주행을 가능하게 하는 정보통신기술과 지능 형교통체계의 발전, 그리고 교통정보 서비스의 발 전에 따라 도로교통체계 또한 많은 변화가 예상된 다. 인공지능이 운전하는 자율주행자동차는 사람과 달리 예측이 가능하고 오차도 없으므로 도로의 안 내와 규제를 정확히 지키게 된다. 신호위반, 속도위 반이 사라질 것이고 모든 차들이 차선변경이나 진 로변경은 정확하게 예측된 방법으로 하게 된다. 이 로 인해 사고는 획기적으로 줄어들고 도로용량도 증대되어 많은 부분이 공원이나 보행자나 자전거 도로로 변경될 수 있다. 도로의 효율성 증가로 도로 의 수요는 줄어들어 도로나 도시철도를 건설할 필 요가 없어진다. 앞으로의 중장기 도로ㆍ철도계획은 신규 건설보다는 첨단화와 유휴시설 활용 방안, 유 지보수 위주로 재구성이 불가피하다[1].

자율주행자동차는 고해상도 지도와 각종 정보, 그리고 항상 연결된 중앙 교통관제 시스템의 해당 도로의 제한속도, 어린이 보호구역, 주의, 규제 정 보에 따라 자동으로 운전을 하므로 시인성에 맞춘 도로의 표지판들도 없어지거나 기계가 인식할 수 있는 방식으로 변경이 될 것이다.

대중교통시스템도 많은 변화가 불가피하다. 고속 철도나 고속버스 등 대량 운송수단을 제외하고 택 시 등 소규모 근거리 운송수단은 경쟁력을 가지기 어렵다. 그렇다고 자동차와 도로의 수요가 급증할 가능성은 낮다. 차량을 소유하기 보다는 공유서비 스의 발달로 차량 이용 효율은 증가하고 결과적으 로 총 운영비용은 낮아지게 된다.

경찰청 교통사고 통계에 따르면 98%의 사고는 속도, 신호위반, 차선변경 방법 위반 등 운전자의 잘못으로 인한 것으로 나타난다. 자율주행자동차는 주어진 조건에서 주어진 방법대로 운전하게 되어 운전자 잘못으로 인한 교통사고는 획기적으로 줄어 들게 된다. 물론 시스템의 오류나 기타 원인에 의한 사고는 있겠지만 지금보다 교통사고로 인한 사망자 와 부상자는 급격히 줄어들고 물적피해 또한 감소 할 것으로 예상된다. 이에 따라, 보험이나 관련 산 업의 변화도 불가피하다. 자율주행자동차의 등장으 로 보험 가입의 주체가 변경되거나 분화하는 것을 첫 번째 변화로 보는 연구도 있다. 특히, 그동안 사 람을 대상으로 했던 자동차 보험이 앞으로 로봇을 대상으로 변경될 가능성도 있다[2]. 이에 따라 자율 주행자동차를 만든 제조사의 보험 부담이 커질 것 으로 보이며 제조사들이 아예 보험업에 진출할 가 능성도 생긴다. 자율주행차의 도입에 따른 미래 도 로 및 교통안전 정책과제 분석은 Issue-Tree를 활 용하여 분석하였다. Issue-Tree 방법론은 복잡한 문 제를 세분화하여 구체화하고, 체계적으로 접근하는 문제해결 도구로 자율주행자동차 도입에 따른 교통 안전 관련 Issue의 해결을 위한 정책과제를 도출하 기 위해 사용되었다.

Ⅱ.Issue-Tree방법론

교통안전 정책과제를 분석하기 위해서는 우선 미래 사회 및 교통여건 변화로부터 Key Word를 도출하고, 이 와 연계되는 국내외 도로교통 정책/계획을 확인하여 국 내외 도로 교통 정책목표 Key Word를 도출하였다. 도출 된 정책목표 Key Word로부터 핵심적인 Issue를 도출하였 는데, 이때 Issue-Tree 방법을 통해 체계화하였다. 핵심 Issue는 1차적으로 연구진 브레인스토밍을 통하여 도출 하였으며, 연구진 도출 결과물에 대해서는 자문위원 검 토를 통해 보완하였다. Issue-Tree는 복잡한 문제를 세분 화하여 구체화하고, 체계적으로 접근하는 문제해결 도구 이다. Issue-Tree를 사용할 경우, 복잡한 문제를 세부 구성단위로 세분화하여 세부 이슈에 대한 해결만을 고려 하므로 문제해결을 용이하게 수행할 수 있다[2].<Fig 1>

Issue-Tree는 연역법, 가설 주도, Issue Map 세 가지 유형으로 작성할 수 있다. 연역법 Issue-Tree 방식은 문제를 정의하고 그 구성요소를 단계별로 세분화하는 방식으로, 프로젝트 초기이거나 사전지 식이 적은 경우에 유용하다. 가설주도 Issue-Tree 방식은 먼저 가설을 제시하고 이에 대해서 “왜”, “어떻게”라는 질문에 따라서 나열하는 방식으로, 문 제 해결 프로세스 중에 자주 쓰이는 방식이다. 이슈 맵 방식은 이슈에 대해서 “예” 혹은 “아니오”로 구 분하면서 배열하는 방식으로, 대개 문제 해결 후반 부에 자주 사용된다[3].<Table 1>

Issue-Tree는 우선 해결해야 할 기본적인 질문은 가능한 구체적으로 형성하여야 한다. 또한, Issue는 상호 중복이 없고, 전체적으로 누락이 없도록 (MECE, Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) 작성되어야 한다. Issue-Tree 작성의 기본 원칙은 다음 그림과 같다.<Fig 2>

Ⅲ.SWOT분석과 Issue-Tree를 이용한 정책과제

본 연구에서는 Issue-Tree 분석방법을 사용하여 도로 및 교통안전 정책과제를 도출하였다. Issue- Tree 분석에 사용하기 위하여 교통안전분야에서의 SWOT분석을 실시하였다[4, 5]. 앞 절에서 기술한바 와 같이 인적 요인에 의한 교통사고의 획기적 감소 와 이에 따른 기회와 위험요소를 기술하였다. 교통 안전정책의 목표를 자율주행자동차 도입을 촉진하 고 약점과 위험요소를 최소화 하는데 맞추었다.<Table 2>

Ⅳ.정책과제 우선순위

Issue-Tree를 통한 정책과제로 발굴된 신규 정책 과제 중 내용이 유사한 과제를 통합하고, 성격에 따 라 분리하는 등 재구성을 수행하였다.<Table 3>

도출된 정책과제는 QFD(Quality Function Deployment) 방법론을 이용하여 정책과제의 정책목표 달성 기여도와 필요성을 평가하고, 평가결과에 따라 우선순위를 도출하 였다[5]. 이를 위하여 정책목표에 대한 가중치 평가항목 을 설정하여 정책목표 중요도 평가를 수행하고, 도출된 후보 정책과제가 정책목표를 얼마나 잘 반영하는지에 대한 연관성 평가를 5점 척도로 평가하였다. 마지막으 로 연관성 평가결과를 종합하여 후보 정책과제에 대한 평가점수를 산정하고 평가점수에 따라 정책과제를 선 정하였다.

1.우선순위 결정 방법론

우선순위 결정방법으로 QFD(Quality Function Deployment)를 사용하였다. QFD는 원래 요구사항을 제품개발과정으로 통합시키기 위한 구조적 접근방 법이다. 소비자의 요구사항을 제품의 설계특성으로 변환하고 이를 다시 부품특성, 공정특성, 최종적으 로 생산을 위한 시방으로 변환하는 것이다. 정책개 발에 쓰인 QFD구조의 핵심은 정책적 요구사항 무 엇 'What'과 이들 요구를 충족시키기 위해서 정책 을 어떻게 'How' 설계하고 구성할 것인지? 즉, 정책 의 목적과 정책 수단을 서로 관련시켜 나타내 주는 매트릭스를 이용하여 구조화하는 것이다.

QFD는 HOQ(House of Quality)라는 도표를 작성 하여 상대적 중요도와 상관성을 분석하게 되는데, 고객 요구사항(CA, Customer Attributes)과 고객 요 구사항의 상대적 중요도, 설계특성(EC, Engineering Characteristics), 고객 요구사항과 설계특성의 연관관 계, 설계특성 간 상관관계, 벤치마킹 등의 입력 정 보로 구성된다. HOQ를 이용한 분석의 목적은 설계 특성들이 고객 요구사항을 잘 반영하는지를 나타내 는 설계특성의 중요도를 산출하고, 중요도 순위에 따라 각 설계특성의 우선순위를 결정하는 것이다. 이를 적용하면 자율주행자동차의 도입으로 이한 교 통안전 정책목표 달성을 위해 도출된 정책과제들의 상대적 기여도와 상관도를 분석할 수 있게 된다.

QFD를 통해서 얻어지는 결과물은 HOQ의 입력 정보를 근거로 산출되는 정책의 중요도이다. QFD 분석 방법에서 정책의 중요도는 전략적 요구사항 중요도와 정책의 연관관계를 곱하여 각 정책의 가 중합으로 산출된다. 각각의 정책에 대한 중요도 산 정식은 다음과 같다[6].{ label needed for disp-formula[@id='M1'] }

여기서,

계산된 AI의 크기가 큰 순서대로 우선순위가 결 정된다.<Table 4><Fig 3>

정책의 중요도를 계산하기 위해서는 다음과 같 은 과정을 거친다. 우선 앞에서 설명한 전략 및 목 표의 중요도 점수와 상관관계 매트릭스에서 나타난 기호에 중요도(1~5)점수를 곱한다. 중요도 점수와 정책 점수의 곱한 값들의 합이 technical importance score가 된다. 이 technical importance score는 먼저 절대값으로 나타내고, 다시 이 값을 합계 100%로 하여 각 특성별 퍼센트 값으로 별도 표시한다. technical importance score는 값 자체는 실질적으로 는 중요한 의미를 갖는 것이 아니다. 그 유용성은 값이 다른 특성과의 상대적인 가치를 나타내는 것 에 있는 것이다. 만일 서로 반대적인 상관성이 특성 간에 존재한다면 취사선택 과정에서 중요도가 높은 항목을 중요도가 낮은 항목보다 더욱 중요성을 가 지고 선택하여 추진하게 될 것이다. 따라서 중요도 는 오로지 업무추진과정에서 우선순위를 판단해 주 는 역할을 하는 것이다.

2.자율주행자동차 교통안전정책 우선순위 도출

미래에 예상되는 자율주행자동차의 도입에 따라 사회적 요구와 연계되는 교통안전정책목표 달성에 대응하는 다양한 정책과제들에 대한 우선순위를 평 가하는데 고객의 요구사항(자율주행자동차 정책목 표)에 대응되는 설계특성(정책과제)에 대한 중요도 평가가 체계적으로 이루어지는 QFD 방법을 활용한 결과는 다음과 같다.<Table 5>

자율주행자동차 관련 교통안전정책 분야에서 가 장 높은 우선순위를 나타낸 과제는 ‘자율주행자동 차 도입 단계별 교통안전정책 수립’으로 나타났다. ‘자율주행자동차 도입에 따른 교통안전 관련 기관 의 대응방안 수립’ 및 ‘자율주행자동차 교통안전분 야 영향 분석 및 대응방안 마련’ 등이 다음으로 우 선 추진되어야 할 정책과제인 것으로 나타났다.

가중치에 따른 Issue-Tree의 전략목표 중 가장 높은 중요도를 나타낸 것은 ‘효율적인 교통안전관 리 체계 확립’로 95점으로 평가되었고, 다음으로 ‘자율주행자동차를 위한 기반시설 확대’가 88점으 로 ‘자율주행자동차 관리체계 확립’이 72점으로 높 게 평가되었다. 이러한 결과로부터 자율주행자동차 의 도입에 따라 안전관리 체계의 개선이 필요함을 알 수 있다.<Table 6>

자율주행자동차의 도입에 따라 예측되는 교통안 전 분야의 영향을 바탕으로 효율적인 교통안전관리 체계 확립이 우선시 되어야 하며 교통안전을 우선 하여 자율주행자동차를 위한 기반시설의 개선과 설 계가 자율주행자동차 상용화를 위하여 필요함을 나 타낸다.

Ⅴ.결 론

본 연구는 자율주행자동차의 도입에 따른 교통 안전 분야에의 영향을 분석하고 교통안전정책의 새 로운 전략에 따라 필요한 정책과 사업을 도출하였 다. 자율주행자동차의 도입에 따라 사회 및 교통여 건의 변화방향을 정리하여 정책목표와 Issue-Tree 분석을 통하여 추진전략 및 정책과제를 도출하였 고, 도출된 정책과제의 우선순위를 도출하였다.

자율주행자동차 관련 교통안전정책 분야에서 가 장 높은 우선순위를 나타낸 과제는 ‘자율주행자동 차 도입 단계별 교통안전정책 수립’으로 나타났다. ‘자율주행자동차 도입에 따른 교통안전 관련 기관 의 대응방안 수립’ 및 ‘자율주행자동차 교통안전분 야 영향 분석 및 대응방안 마련’ 등이 다음으로 우 선 추진되어야 할 정책과제인 것으로 나타났다.

자율주행자동차의 도입을 위한 정책의 목표는 자율주행자동차의 도입에 따라 예측되는 교통안전 분야의 영향을 바탕으로 효율적인 교통안전관리 체 계 확립이 우선시 되어야 하며 교통안전을 향상 시 킬 수 있는 자율주행자동차를 위한 기반시설의 개 선이 자율주행자동차 상용화에 필요함을 나타낸다. 또한, 2020년 이후의 장기교통계획들은 실효성을 재검토하고 새로운 도로망이나 철도망의 신규 건설 은 자율주행자동차의 운행을 전제로 계획, 평가 필 요함을 보인다.