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The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems Vol.20 No.6 pp.280-298
DOI : https://doi.org/10.12815/kits.2021.20.6.280

Study on the Development of Methodology for Evaluation of Driving Safety of Automated Vehicles on Real Roads

Youngtaek Lee*, Yejin Kim**, Harim Jeong***, Hosik Yoo****, Ilsoo Yun*****
*Dept. of Transportation Eng., Univ. of Ajou
**Overseas Project Div. Korea Expressway Corporation
***Corresponding author: Ajou University, Department of Transportation System Engineering, Ph.D.
****Co-author: Director, Overseas Business Department, Korea Expressway Corporation
*****Co-author : Professor, Department of Transportation System Engineering, Ajou University
Corresponding author : Harim Jeong,
8 November 2021 │ 23 November 2021 │ 6 December 2021

Abstract


As the development automated vehicles(AV) actively progresses around the world, the demand for a reasonable and systematic evaluation method for AVs is increasing. Research on scenarios, evaluation procedures, and methods for evaluating AVs conducted in simulations and proving ground(PG) is actively conducted internationally. In contrast, methods and procedures for evaluations on real roads are still in their infancy internationally. Therefore, it is necessary to conduct research on evaluating AVs on real roads in preparation for future use of AVs. This study aims to define the basic direction for evaluating the driving safety of AVs on real roads. To this end, the evaluation direction and process of AVs were presented on the real roads, and qualitative and quantitative evaluation indicators were selected to evaluate driving safety. A total of 38 items were selected based on the Road Traffic Act as qualitative evaluation items for evaluating the driving safety of AVs on real roads.



실도로 기반 자율주행자동차 주행안전성 평가 방법론 개발 연구

이 영 택*, 김 예 진**, 정 하 림***, 유 호 식****, 윤 일 수*****
*주저자 : 아주대학교 교통시스템공학과 석사과정
**공저자 : 아주대학교 교통시스템공학과 석사과정
***교신저자 : 아주대학교 교통시스템공학과 박사과정
****공저자 : 한국도로공사 해외사업처 부장
*****공저자 : 아주대학교 교통시스템공학과 교수

초록


전 세계적으로 자율주행자동차의 개발이 활발히 진행됨에 따라 자율주행자동차에 대한 합 리적이고 체계적인 평가 방법에 대한 요구가 증가하고 있다. 시뮬레이션 및 주행시험장 (proving ground, PG)에서 수행하는 자율주행자동차 평가를 위한 시나리오, 평가 절차 및 방법 관련 연구는 국제적으로 활발하게 진행되고 있다. 이에 비해, 실도로에서의 평가에 대한 방법 및 절차 등은 국제적으로 아직 초기 단계이다. 따라서, 향후 자율주행자동차의 상용화에 대비 하여 실도로에서 자율주행자동차를 평가하는 것에 대한 연구가 진행될 필요가 있다. 본 연구 에서는 실도로에서 자율주행자동차의 주행안전성 평가에 관한 기초적인 방향을 정의하고자 한다. 이를 위해 실도로에서의 자율주행자동차의 평가 방향과 프로세스를 제시했으며 주행안 전성을 평가하기 위한 정성적 및 정량적 평가지표를 선정하였다. 실도로에서 자율주행자동차 의 주행안전성 평가를 위한 정성적 평가항목으로 「도로교통법」을 기반으로 하여 총 38개의 항 목을 선정하였다.



    Ⅰ. 서 론

    1. 연구의 배경 및 목적

    시장조사 전문업체 Navigant Research에 의하면 북미, 아시아, 유럽을 기준으로 하여 2020년부터 2035년 까지 자율주행자동차(automated vehicles 또는 autonomous vehicles, AVs)의 판매율은 연평균 85%의 성장률 을 나타낼 것으로 예측하였다(Navigant Research, 2013). 이에 따라, 전 세계적으로 자동차 제작사, 스타트 업, IT 기업 등에서 자율주행자동차의 개발이 활발히 진행되고 있으며, 자율주행자동차 안전성 평가를 위 한 다양한 시험들이 진행하고 있다(Lee et al., 2020). 우리나라 국토교통부 또한 2027년까지 레벨 4 수준 의 자율주행자동차를 상용화할 것이라고 발표하였다(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2021). 이를 위해 국내에서는 국토교통부, 산업통상자원부, 과학기술정보통신부, 경찰청의 주관하에 ‘자율주행혁 신기술개발사업’을 추진하고 있다. 이 사업에서는 다양한 자율주행자동차 및 관련 서비스 등 생태계가 개 발되고 있다.

    이러한 자율주행자동차와 관련하여 안전성에 대한 대중의 인식이 긍정적인 것만은 아니다. 미국자동차협 회(American Automobile Association, AAA)에서 자율주행자동차에 대한 운전자 반응을 조사해본 결과, 86%의 운전자는 완전자율주행자동차를 탑승하는 것에 불안함을 느낀다고 발표하였다(AAA, 2021). 이러한 현상은 우버, 테슬라 등의 자율주행자동차 교통사고로 인하여 자율주행자동차의 안전성에 대한 신뢰도가 저하된 것 으로 볼 수 있다. 이러한 상황에서 성공적인 자율주행 기술 도입과 기술 수용성 증진을 위해 주행 중 발생 가능한 상황에서의 안전성을 평가할 수 있는 합리적이고 체계적인 실도로 기반 자율주행자동차의 안전성 평 가 방법에 대한 요구가 증가하고 있다.

    자율주행자동차의 평가와 관련하여서는 대표적으로 시뮬레이션, 주행시험장(proving ground, PG), 실도로를 통한 평가가 가능하다(UNECE, 2021). 이러한 평가 방법은 각각의 장단점이 존재하며, 모든 평가 방법들이 대부분 시나리오에 기반하여 수행된다. 현재, 시뮬레이션 및 주행시험장에서의 평가에 대하여 다양한 연구가 진행되어 안전기준 및 시행세칙 등이 나온 바 있다. 하지만, 실도로를 기반으로 한 자율주행자동차의 안전성 평가에 대한 방법 및 절차 등에 대한 연구는 국제적으로 아직 초기 단계이다. 따라서, 향후 자율주행자동차 의 상용화에 대비하여 이러한 부분과 관련된 연구가 진행될 필요가 있다.

    본 연구의 목적은 자율주행자동차의 주행안전성(driving safety)을 실도로에서 평가하는 것과 관련된 기초 적인 개념, 방법, 절차, 평가 항목 등 기초적인 내용을 정의하는 것이다. 이를 위해 자율주행자동차의 안전성 을 평가하는 것과 관련된 국제 동향 및 연구를 조사하였다. 이를 바탕으로 자율주행자동차 주행안전성 평가 와 관련된 개념을 정의한 후, 효과적이고 과학적인 실도로 기반 자율주행자동차 주행안전성 평가 체계를 제 시하고자 한다. 본 연구에서 정의한 실도로 기반 자율주행자동차의 주행안전성 평가와 관련된 기초적인 내 용과 도출된 평가 항목 및 지표 등을 통해 자율주행자동차의 개발에 합리적인 안전성을 더할 수 있을 것으 로 생각된다.

    2. 연구의 범위 및 절차

    본 연구의 범위는 자율주행자동차의 운영설계영역(operational design domain, ODD)에 포함될 수 있는 모든 도로를 대상으로 하였다. 실도로 기반 자율주행자동차 주행안전성 평가 방법론을 개발하기 위해 우선 실도 로 기반 자율주행자동차 평가와 관련된 국제 동향 및 연구를 고찰하여 시사점을 도출하였다. 이를 통해 자율 주행자동차의 주행안전성 평가를 위한 개념의 정의와 평가 방향, 평가 절차 등을 포함한 기본 방향을 설정하 였다. 다음으로 주행안전성 평가를 위한 정량적 평가지표와 정성적 평가항목을 제시하였다. 마지막으로 결론 과 본 연구를 바탕으로 향후 필요한 연구과제를 제시하였다.

    Ⅱ. 자율주행자동차 평가 관련 동향 및 연구 사례 고찰

    1. 자율주행자동차 평가 관련 동향

    1) 세계자동차규제조화포럼(WP.29)의 자동주행검증방법(VMAD)

    세계자동차규제조화포럼(World forum for harmonization of vehicle regulations, WP.29)은 유엔 유럽 경제 위 원회(United Nations Economic Commission for Europe, UNECE)의 자동차 규제 조화를 위한 포럼이다. WP.29 는 유럽, 북미, 아시아의 56개 회원국의 자동차 규제의 일치화를 위한 세계 포럼으로 우리나라 또한 회원국 중 하나이다.

    WP.29는 자동차와 자동차에 포함된 장비 및 부품에 대한 형식 승인 기준을 정의한다. WP.29의 여러 개 의 분과 중 자율주행자동차분과(working party on automated/autonomous and connected vehicles, GRVA)는 자 동 및 자율주행자동차 기능 요구 사항(Functional Requirements for Automated and Autonomous Vehicles, FRAV), 자동주행검증방법(Validation Methods for Automated Driving, VMAD), 사이버 보안 및 소프트웨어 (Cyber Security and Software Updates, CS/OTA) 등이 포함된다. 이 중 VMAD는 자율주행자동차의 평가 기준 을 제시하고 있다.

    VMAD는 자동주행을 위한 새로운 평가/시험 방법(new assessment/test method for automated driving, NATM) 을 바탕으로 자율주행시스템(automated driving system, ADS)의 능력을 평가하는 프레임워크를 제공하여 안전 성을 입증하고자 하고 있으며, 이를 위해 시나리오에 기반한 평가 방법을 지속적으로 고도화할 예정이다.

    VMAD에서 제시하는 평가 방법은 크게 시뮬레이션 및 가상 테스트, PG 테스트, 실도로 테스트로 구분할 수 있으며, 다음 <Table 1>과 같다. 평가를 위한 시나리오의 경우 일반(typical), 중요(critical), 특이(edge case) 시나리오로 구분할 수 있으며, 다음 <Table 2>와 같은 특징을 가진다.

    <Table 1>

    Autonomous vehicles evaluation methods

    KITS-20-6-280_T1.gif
    <Table 2>

    Evaluation scenario

    KITS-20-6-280_T2.gif

    2) 자율주행자동차의 안전성

    자율주행자동차의 안전성에 대하여 차량의 기능 안전성(functional safety)은 자동차를 제어하는 전기, 전자, 프로그래밍이 가능한 전자 시스템(eletrical, electronic, programmable eletronic systems, E/E/PE)의 오작동 및 고 장에 대해 능동적으로 대처하여 탑승자 및 보행자의 안전을 보장할 수 있는 능력으로 정의할 수 있다(Kim, 2013).

    ISO 26262 국제 표준은 차량의 E/E/PE의 기능 안전성에 관한 요건을 정의하고 있다. 또한 IEC 61508의 안 전무결성수준(safety integrity level, SIL)을 개선하여 차량안전무결성수준(automotive safety integrity level, ASIL) 을 제시하였다. ASIL은 ISO 26262의 핵심 개념으로 차량 및 시스템이 도달하고자 하는 기능 안전성의 수준 을 나타낸다(Kim and Jang, 2011). ASIL은 A부터 D까지 4개의 수준으로 나누어져 있고, D 수준으로 갈수록 기능 안전성을 확보하기 위해 더 많은 요구사항을 부합하여야 한다. ASIL은 사고 발생시 사람이 다치는 정 도를 다루는 사고심각성(severity, S1: 경상, S2: 중상, S3: 치명상 혹은 사망), 사고가 일어날 수 있는 확률인 노출확률(probability of exposure, E2: 1% 미만, E3: 1~10%, E4: 10% 이상), 탑승자 또는 다른 도로 사용자 등 이 제어할 수 있거나 피할 수 있는 정도를 나타내는 제어가능성(controllability, C1: 99% 이상 제어 가능, C2: 90% 이상 제어 가능, C3: 90% 미만 제어 어려움)의 세 가지 요소를 통해 결정된다. 이러한 ASIL은 시스템에 서 사용되는 기술이 아닌 탑승자 및 다른 도로 사용자에게 미치는 피해를 중점으로 한다(Kim, 2013).

    ISO 26262는 안전 메커니즘 설계와 하드웨어와 소프트웨어에서의 구현 기술, 고장 검출 및 검증 등에 중 점을 두고 있다. 그러나 자율주행자동차는 설계에서 발생한 오류나 시스템 사용 중 발생하는 고장이 없음에 도 불구하고 시스템의 기능으로 인해 위험한 상황이 발생할 수 있다. 이에 따라, ISO/PAS 21448는 기존 기능 안전성에서 분리되어 자율주행자동차의 의도된 기능(intended functionality)이 다양한 시나리오에서 구현되는 지 안전성을 검증하는 Safety of the Intended Functionality(SOTIF)를 제시하였다(Lee et al., 2020). 기능 안전성 은 시스템 고장으로 인해 발생하는 안전성에 중점을 둔다면, SOTIF는 ADAS 혹은 자율주행자동차 등의 성 능(performance)으로 인해 발생하는 안전성에 중점을 둔다. 또한 SOTIF는 자율주행자동차의 하드웨어 및 소 프트웨어의 고장이 없는 경우에도 발생할 수 있는 잔류 위험(residual risk)를 줄이는 것에 중점을 두며 잔류 위험을 평가하는 방법은 다음 <Table 3>과 같다(Son, 2020).

    <Table 3>

    Residual risk evaluation

    KITS-20-6-280_T3.gif

    2. 관련 연구 사례

    1) Waymo Safety Report

    Waymo의 안전 보고서(Waymo Safety Report)에 따르면 Waymo는 자율주행 기술을 평가하기 위해 150억 마 일의 시뮬레이션 평가와 2,000만 마일의 실제 도로를 통해 자율주행자동차를 평가하였다. Waymo의 자율주 행자동차 안전 프로그램은 주행안전성을 행동 안전(behavioral safety), 기능 안전(functional safety), 충돌 안전 (crash safety), 작동 안전(operational safety), 비충돌 안전(non-collision safety)으로 총 5가지 영역으로 구분하여 평가를 수행한다(Waymo, 2021).

    행동 안전의 경우 도로 위에서 자동차의 주행 결정 및 행동을 의미하며 자율주행자동차가 교통 법규를 준 수하고 일반적인 시나리오 외에도 예상치 못한 다양한 시나리오를 안전하게 주행하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 기능 분석, 시뮬레이션 도구 및 도로 주행의 조합을 통해 ODD에서 당면한 어려움을 분석하고 안전 요건 과 다단계의 시험 및 검증 프로세스를 개발하였다. 기능 안전에선 시스템 결함 또는 고장이 발생했을 경우 차량이 안전하게 작동하는 것으로 백업 시스템 구축과 중복성을 갖는 것을 목표로 한다. 예를 들어, Waymo의 자율주행자동차는 메인 컴퓨터가 고장이 났을 경우 자동차를 최소 위험 조건으로 안전하게 이동시킬 수 있는 보조 컴퓨터를 장착하고 있으며 예비 조향 및 제동 기능을 갖추고 있다. 충돌 안전은 내부에 탑승자를 지켜주 는 구조 설계에서부터 부상을 완화시키거나 사망을 방지하는 에어백 등 다양한 조치를 통해 자동차 내부의 탑승자를 보호할 수 있는 능력을 의미한다. 미국의 충돌 안전은 미국도로교통안전국(The National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA)가 발행하는 연방자동차안전표준(Federal Motor Vehicle Safety Standards, FMVSS)에 의해 관리된다. 즉 미국 자동차 제조업체는 기본 자동차가 해당 요건을 충족한다는 것을 증명해야 만 한다. 작동 안전의 경우 자동차와 탑승자 간의 상호작용을 의미한다. Waymo는 탑승자가 자동차에서 안전 하고 편안한 경험을 할 수 있도록 탑승자가 목적지를 지정하고, 자동차를 정지하도록 지시할 수 있게 사용자 인터페이스를 개발 및 테스트하였다. 마지막으로 Waymo는 자동차와 상호작용할 가능성이 있는 사람들의 범 위에 대한 물리적 안전을 다루는 것을 비충돌 안전으로 정의하였다. 예를 들어, 상호작용할 수 있는 사람들로 는 자동차 정비사, 응급구조요원 또는 주변 사람에게 해를 끼칠 수 있는 전기 시스템 등을 포함한다.

    Waymo 문서에 따르면 자율주행자동차는 ODD 내에서 예측 가능한 다양한 상황에서 역량을 입증할 수 있 어야 한다고 하였다. 이에 따라, Waymo는 NHTSA가 권장하는 행동 역량 리스트 외에 자체적으로 도로 구조, 자동차 또는 다른 자동차 속도, 조명(빛) 조건과 같은 다양한 조건의 조합을 통해 행동 역량 리스트를 추가 하여 광범위한 시나리오를 테스트하였다. NHTSA에서 권장하는 행동 역량 리스트와 Waymo에서 자체적으로 추가한 행동 역량 리스트는 다음 <Table 3>과 같다(Waymo, 2021).

    <Table 4>

    List of behavioral competencies recommended by NHTSA and Waymo

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    2) CETRAN

    CETRAN(The Centre of Excellence for Testing and Research of Autonomous Vehicles) 프로젝트는 싱가포르 난양기술대학교(Nanyang Technological University, NTU)를 주체로 싱가포르 육상교통청(Land Transport Authority, LTA), NTU, BMW 미래 모빌리티 연구소 및 TÜV SÜD 등이 참여하고 있다. CETRAN 프로젝트는 자율주행자동차 관련 기술의 채택과 도입을 위한 시험 방법론을 개발하고 있다(CETRAN, 2020).

    CETRAN 프로젝트를 통해 발표된 시나리오 관련 문서(Scenario Categories for the Assessment of Automated Vehicles)에는 자율주행자동차의 안전성 평가를 위해 시나리오 데이터 기반의 접근법을 제시하였다. CETRAN 프로젝트의 자율주행자동차 평가를 위한 시나리오는 시나리오 범주(scenario category)와 태그(tags) 를 통해 분류하였다. 시나리오 범주의 경우 시나리오에 대한 설명이 제시되어 있고 태그는 대상 차량과 목표 차량, 보행자, 물체의 유무, 도로 형태 등 시나리오의 특징을 정의한다. 시나리오는 태그에 따라 시나리오 범 주가 결정되며 이를 통해 특정 시나리오가 어떠한 시나리오 범주에 속하는지 알 수 있고 시나리오 범주 데 이터베이스에서 단일 태그 또는 태그의 조합을 통해 시나리오를 쉽게 선택할 수 있다. CETRAN 프로젝트에 선 ego, actor, road layout, static object 등과 같은 태그의 조합을 통해 67개의 시나리오 범주를 다음 <Table 5> 와 같은 형태로 제시하였다(CETRAN, 2020).

    <Table 5>

    Example of scenario categories presented by CETRAN

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    3) AV-permit

    TÜV SÜD는 자동차 제작사에서 정의한 안전성과 사이버 보안 개념의 개발을 지원하거나 검증을 수행하 는 기술 인증 기관이다. TÜV SÜD는 차후 개발될 자율주행자동차에 대한 도로 인증, 규제가 부재함에 따라 ‘AV-permit’라는 자체적인 평가 절차를 개발하였다. AV-permit에서는 자동차 제작사의 자율주행자동차 프로 토타입의 운행 안전성을 자동차 안전성, 기능 안전성, 사이버 보안성으로 분류한다. AV-permit의 운행 안전 성 평가 절차는 크게 위험 평가(risk assessment), 갭 분석(gap analysis), 검증/테스트(validation/testing), 보고서 작성(report & documents)으로 구분되며 보고서는 제작사에 전달되어 특정 국가에서 실도로 평가를 할 수 있 는 국가 승인을 받도록 도움을 주고 있다. Av-permit의 전체 구조는 다음 <Fig. 1>과 같다(TÜV SÜD, 2021).

    <Fig. 1>

    AV-permit process

    KITS-20-6-280_F1.gif

    자동차 안전성은 규제 파악, 사전 검사, 자동차 인증 테스트, 최종 검사 및 보고서 작성으로 이루어져 있 으며 실도로 평가를 하려는 국가의 자동차 안전기준에 따라 자동차 형식에 대한 평가를 진행한다. 기존 일반 자동차의 평가와는 다르게 자율주행자동차는 일부 항목만을 반영하여 평가한다.

    기능 안전성과 사이버 보안성의 경우 자율주행자동차를 평가함에 따라 추가된 항목이며 기능 안전성을 평가하기 위해 ODD와 관련된 설명과 자율주행자동차 시스템에 대한 정의가 필요하다고 제시하였다. 또한, 자동차 제조업체에서 진행한 위험원 분석(hazard and risk analysis, HARA), 안전성 개념(safety concept) 등에 대한 정보가 필요하다고 제시하였다. 위험원 분석은 도로나 자동차 수준에 따른 주행 능력, 주행 상황과 기 능의 위험한 조합(e.g. 위험한 상황에 시스템 개입이 없을 경우 등)을 중점으로 분석한다. TÜV SÜD는 위험 한 상황이 발생했을 때 운전자가 직접 시스템의 제어를 종료하고 자동차 제어에 개입하는 것을 안전성 개념 으로 정의하였다. 예를 들어, 운전자가 on/off 스위치를 통해 제어를 넘겨받는 오버라이드 기능, 비상 정지 버 튼 등이 포함된다. 기능 안전성 평가 항목으로 위험원 분석, 안전성 개념 및 요구사항 준수, 자동차 반응 시 험을 통한 검증으로 정의하였다.

    AV-permit의 레벨 4 수준의 자율주행자동차 프로토타입에 대한 인증 첫 번째 중요 단계는 지역 평가(site assessment)이다. 이는 자동차 안전성에 속한 항목으로 규제 파악과 사전 검사 부분에 해당하며 지역, 경로 선 정 등에 중점을 두고 주행 영역(driving corridor)의 적절성을 평가한다. 두 번째는 위험원 분석으로 안전성 개 념은 배제하고 위험할 수 있는 주행 상황에 중점을 두고 평가를 진행한다. 이는 잘못된 조향, 감속, 가속 등 으로 인해 부상을 초래할 수 있는 교차로에서의 회전, 곡선부 구간 등에서의 주행 능력을 평가한다. 다음으 로 위험에 대한 근본 원인을 평가하는 범위 분석(coverage analysis)을 수행한다. 범위 분석은 안전 요구사항 에 따른 시스템 자체의 위험 원인을 확인하고 안전성 개념에 허점이 존재하는지를 밝히는 데 초점을 둔다. 범위 분석은 주행 기능의 기본 시스템 및 구성 요소와 위험한 오작동 자체를 중점으로 분석을 수행하며 위 험원 분석과 범위 분석의 차이점은 다음 <Table 6>와 같다(TÜV SÜD, 2021).

    <Table 6>

    Difference between hazard analysis and coverage analysis

    KITS-20-6-280_T6.gif

    마지막으로 자율주행자동차 기술 수준만을 중점으로 평가를 수행하여 안전성 개념의 제어가능성, 안전 상 태와 같은 실효성과 시스템 성능이 상황을 처리하기 어려울 경우의 안전성(SOTIF)을 확인한다. 이와 같은 단 계를 거친 후 보고서를 통해 기술 인증을 문서화한다.

    3. 시사점 및 연구의 차별성 도출

    자율주행자동차 평가와 관련된 연구는 많은 것으로 확인되었지만(Park et al., 2018;Chung et al., 2018;Chae et al., 2016;Sun et al., 2014;Rosenser et al., 2016) 실도로에서 개발된 자율주행자동차를 평가하는 것에 대한 요구는 지속적으로 제기되고 있다. 하지만, 실도로에서 평가를 하기 위한 제도 및 방법론의 개발은 국 제적으로 초기 단계이다. 또한, 국내에서도 자율주행자동차의 실도로 평가와 관련된 연구는 없는 것으로 확 인된다. 이러한 국제 동향에 맞추어 국내에서도 관련 연구를 진행할 필요가 있다. 또한, 이러한 방법론은 ‘자 율주행혁신기술사업’과 연계하여 진행하는 것이 필요하다.

    Ⅲ. 실도로 기반 자율주행자동차 주행안전성 평가 방향 설정

    1. 주행안전성 평가의 정의

    본 연구에서는 주행안전성 평가를 정의하기 위해 전략적 기능(strategic functions)과 동적운전임무(dynamic driving tasks, DDT)에 포함되는 전술적 기능(tactical functions) 및 운영적 기능(operational functions)을 바탕으 로 주행안전성을 정의하였다. 전략적 기능은 주행을 위한 경로 및 목적지를 선정하는 것을 의미한다. 전술적 기능은 지정된 경로를 주행 중에 발생하는 사건, 물체 등에 따라 위험을 회피하기 위한 적절한 동작(object and event detection and response, OEDR)을 결정하는 것을 의미한다. 운영적 기능은 전략적 기능에 따라 종방 향 및 횡방향 제어 등 결정된 사항들을 수행하는 것을 의미한다. 전략적 기능, 전술적 기능 및 운영적 기능 의 관계는 다음 <Fig. 3>과 같다(SAE International, 2021). 이러한 기능을 바탕으로 ‘주행안전성’을 정의하였으 며, 이는 자율주행시스템이 한 단위의 주행을 계획하고 시행하며 관련 법규와 ODD를 준수하고, 탑승자에게 쾌적한 주행을 제공하면서 다양한 위험으로부터 탑승자를 보호하며, 주변 차량과 교통시설에 위해를 가하지 않고 교통류에 조화되도록 안전하게 주행하는 것을 의미한다. 또한, 주행안전성 정의를 기반으로 실도로 기 반 자율주행자동차의 평가를 실도로에서 자율주행자동차가 ODD 내에서 전략적 기능과 동적운전임무를 수 행함에 있어서 주행안전성을 확보하였는가를 사전에 선정된 구간에서 규정된 방법과 절차에 따라서 평가하 는 것으로 정의하였다.

    <Fig. 2>

    Relationship among functions

    KITS-20-6-280_F2.gif
    <Fig. 3>

    Flowchart of driving safety evaluation

    KITS-20-6-280_F3.gif

    2. 실도로 기반 자율주행자동차 평가 방향

    실도로 기반 자율주행자동차의 평가 방향은 크게 세 가지로 앞서 정의한 주행안전성의 전략적, 전술적, 운영적 기능의 평가를 염두에 두고 설정하였다. 또한 이러한 평가의 특성을 고려하여 적절한 평가 방법을 제시하였다.

    첫 번째로 전략적 기능을 기반으로 ‘경로 계획의 적절성’을 평가하여야 한다. 경로 계획의 적절성은 출발 지 및 목적지를 선정했을 때, 자율주행자동차의 ODD에 해당하는 구간을 올바르게 판단하고, 고속도로 진출 입, 강우, 강설 등 도로 및 기상 조건 변화에 따른 ODD 변화를 확인한다. 맑음, 강우, 강설, 안개 등 기상 조 건의 변화는 자율주행자동차의 ODD의 범위에 지대한 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 맑음일 경우 자율주 행자동차가 고속도로에서 자율주행을 수행할 수 있지만 폭우, 폭설 등으로 인해 고속도로에서 자율주행이 불가능해질 경우가 있을 수 있다. 따라서 이러한 평가는 주행하는 도로의 ODD 범위와 함께 실제 기상 및 도 로 조건 변화에 대응하는 능력을 평가하는 것으로 디지털 트윈 등의 구현이 가능한 PG 혹은 실도로에서 평 가하는 것이 적절하다고 판단된다.

    두 번째는 운영적 기능을 중심으로 ‘차량의 기능 안전, 성능 안전, 고장 안전, 사이버 보안’을 평가하여야 한다. 이는 ISO 26262와 ISO/PAS 21488을 바탕으로 차량의 전자 장비 시스템의 고장에 대한 대응 능력과 고 장이 아닌 기능적 한계에 의한 오동작 등에 대한 대응 능력의 평가를 포함한다. 이러한 평가의 경우 교통사 고의 발생 위험과 사고 발생 시의 심각도가 높을 수 있다. 예를 들어, Cut-in, Cut-out 등 위험한 시나리오에서 의 평가를 수행할 때 자율주행자동차가 오작동을 하여 다른 차량과의 충돌이 발생할 수 있다. 따라서 위험해 질 가능성이 있는 시나리오를 평가할 경우 통제된 구간에서 통제된 상황을 구현한 후에 정밀하게 수행 및 측정하는 절차가 필요할 것으로 판단되며 이는 PG 혹은 시뮬레이션에서의 평가가 적절할 것으로 판단된다.

    마지막으로 교통안전시설물 인지와 주행 관련 규칙의 준수를 기반으로 ‘주행안전성’을 평가하여야 한다. 교통안전시설물 인지의 경우 자율주행자동차가 주행 중에 도로 상에 설치된 신호기, 안전표지, 노면표시 등 을 정확히 인지하고 적절한 대응을 수행하는지 평가한다. 도로교통법과 같은 주행 관련 규칙 준수를 통해 사람 운전자들과 도로를 주행하는 객체들과의 조화를 평가한다. 또한, 주행 중에 발생하는 상황과 객체에 대 한 인식 및 대응 능력을 평가하며 주변 교통류와의 조화 능력은 실도로에서 평가하는 것이 적절하다고 판단 된다. 이때, 자율주행자동차가 주변 차량과 일정 속도를 유지하면서 주행하거나 차선 변경을 할 때 주변 차 량의 급감속, 급가속을 유발하지 않고 수행하는 것 등을 주변 교통류와의 조화 능력으로 정의하였다.

    본 연구에서는 마지막에 제시된 주행 관련 규칙의 준수성을 포함한 ‘주행안전성 평가’를 위한 구체적인 개념, 방법론, 절차 등을 제시하고자 한다.

    3. 실도로 기반 자율주행자동차 주행안전성 평가 구조 및 절차

    본 연구는 실도로 기반 자율주행자동차의 주행안전성을 평가하는 형식과 절차를 제시하고자 한다. 우선 본 연구에서 제안한 평가는 시나리오를 기반으로 평가 방향에서 제시한 항목들을 평가하게 된다. 이러한 시나리오 기반의 평가는 현재 페가수스 프로젝트, ASAM의 OpenSCENARIO 등과 같이 자율주행자동차의 안전성을 평가 하기 위해 개발되는 시나리오를 우리나라의 주행 환경에 맞도록 활용할 수 있다는 특징이 있다. 그러나, 기존 시뮬레이션 및 PG를 이용한 시나리오를 기반으로 한 평가 프로세스의 경우 실도로 자율주행자동차 평가에 적 용이 곤란하다는 시사점을 도출하였다. 이에 따라 본 연구에서는 시나리오를 기반으로 국내 주행환경에서 안전 하고 공정하게 이루어질 총 네 단계의 절차를 가진 실도로 평가 프로세스를 제시하였고 이는 <Fig 3>과 같다.

    첫 번째 단계는 우리나라의 교통환경을 대표할 수 있는 도로, 기하구조, 교통상황 등을 조합한 매트릭스 (matrix)를 생성한다. 예를 들어 도로의 종류는 고속도로, 도시부도로 등으로 구분할 수 있으며, 세부적으로 본선 구간, 연결로 구간, 휴게소 등으로 구분한다. 또한 교통상황은 첨두시 교통량, 비첨두시 교통량, 주간/야 간 등으로 구분하며 이렇게 구분한 요소들의 조합으로 matrix를 구축한다.

    두 번째 단계는 자율주행자동차의 ODD에 맞는 시험 구간을 선정하게 된다. 자율주행자동차의 ODD는 차 량의 성능에 따라 차이가 존재할 수 있다. 또한 동일한 차량일지라도 고속도로, 도시부도로, 교외도로 등과 같이 주행 특성이 다른 도로에서의 성능이 다를 수 있다. 따라서 자율주행자동차의 ODD를 확인하여 앞서 생성한 matrix의 모든 요소들이 평가될 수 있도록 하며, 자율주행자동차의 ODD에 맞는 임의의 시험 구간을 선정한다. 이때, 자율주행자동차의 ODD 경계와 ODD entry, exit와 같은 ODD 변화를 확인한다.

    세 번째 단계는 주행 조건을 지정한다. 주행 조건의 경우 설정된 경로를 주행 중 자율주행자동차가 차로 변경, 앞지르기, 좌회전, 우회전 등과 같은 항목을 적절한 횟수 이상 시행하기 위한 조건을 말한다. 이러한 주행 조건의 지정을 통해 자율주행자동차를 평가와 검증이 필요한 상황 및 환경에 강제로 노출시켜 안전성 을 만족하기 위해 지나치게 단순한 주행을 하는 것을 방지할 수 있다.

    마지막으로 앞의 단계를 통해 설정된 조건에 따라 주행안전성 평가를 시행하는 단계이다. 주행안전성 평 가는 실제 자율주행자동차를 실도로에서 주행시켜 주행안전성을 평가하기 위한 데이터를 수집한다. 실도로 주행을 통해 수집한 데이터의 분석을 통해 평가지표를 산정하게 되며, 산정된 평가지표를 바탕으로 주행안 전성에 대한 정성적 및 정량적 평가를 수행한다. 평가지표의 경우 실도로 기반 자율주행자동차 평가 방향의 내용을 고려하여 구성하였으며 자세한 내용은 다음 단락에서 다룬다.

    4. 주행안전성 평가지표

    자율주행자동차의 주행안전성을 평가하기 위한 평가지표는 크게 정량적 지표와 정성적 지표로 구분하였 다. 정량적 지표의 경우 안전기준 준수 여부, 교통안전시설물 인지 여부, 교통류 조화 여부로 선정하였다. 이 에 평가하기 위한 항목으로는 현재 국토교통부에서 발표한 부분 자율주행시스템의 안전기준과 RSS 공식, steering stability를 기반으로 responsibility sensitive safety(RSS), time-to-collision(TTC), 전방최소안전거리, 횡방 향 및 종방향 가·감속도, time headway, OEDR 시간, 속도 등으로 구성하였다. RSS는 자율주행카메라 및 센서 제작사인 모빌아이에서 개발한 전방 차량과의 안전거리를 계산하는 모형이다(Park et al., 2018). RSS 모형을 통해 후방 차량과 전방 차량 간의 안전거리를 계산할 수 있다. 전방최소안전거리의 경우 부분 자율주행시 스템의 안전기준에서 제시하고 있으며 감속하거나 끼어드는 다른 차량과의 거리를 감지하고 안전거리보다 같거나 큰 거리를 유지하도록 자동차 속도를 조절할 것을 제시하고 있다. TTC는 주변 차량의 움직임(방향, 속도 등)이 변하지 않는 경우에 충돌이 발생할 때까지 남은 시간을 의미한다(Yun et al., 2011). Time headway 의 경우 전방의 차량을 따라가는 차량이 동일한 지점을 통과하는 두 차량 간의 시간 차이를 의미하며 거리 를 차량 속도로 나눈 값으로 정의된다(Bazilinskyy et al., 2018).

    정량적 지표를 설정함에 따라 자율주행자동차의 주행안전성에 대한 데이터 수집 항목을 정의하였다. 자율 주행자동차인 대상 차량(ego vehicle), 대상 차량과 목표 차량(target vehicle), 목표 차량, 주변 차량(neighboring vehicle)으로 개체마다 수집하여야 할 데이터를 분류하였으며 이는 다음 <Fig. 4>와 같다.

    <Fig. 4>

    Data collection items for qualitative evaluation

    KITS-20-6-280_F4.gif

    정성적 평가의 경우 교통 법규 준수 여부에 대한 평가가 필요한 것으로 판단된다. 이를 통해 국내 관련 법 규와 기존 운전자들의 특성을 고려하여 교통류에 얼마나 조화가 가능할 것인가를 평가할 수 있다. 정성적 평 가와 관련하여 필요한 항목은 다음 장에서 다룬다.

    Ⅳ. 자율주행자동차 주행안전성 평가를 위한 정성적 평가항목 조사

    1. 정성적 평가 항목 정의

    자율주행자동차의 정량적 평가와 달리 정성적 평가와 관련하여 충분한 연구가 이루어지지 않는 실정이다. 이러한 정성적 평가의 경우 앞서 제시한 평가지표인 교통 법규 준수 여부를 평가하기 위한 기준으로 도로 교통법을 살펴보았다. 도로교통법의 경우 도로와 기하구조에 따른 주행 관련 규칙을 제시하고 있으며, 법 이라는 특성에 따라 강제성을 지니고 있어 도로를 주행하는 사람 운전자와 자율주행자동차 모두에게 공통적 인 기준으로 적용될 수 있다고 판단된다. 이에 따라 도로교통법, 도로교통법 시행령도로교통법 시 행규칙을 조사하여 주행안전성의 정성적 평가를 위해 자율주행자동차가 준수해야 하는 항목을 선정하였다.

    2. 도로교통법 상 준수 항목

    앞서 말한 바와 같이 도로교통법과 해당 법의 시행령 및 시행규칙의 조사를 통해 총 41개의 항목을 선 정하였다. 선정한 항목은 크게 관련된 도로의 종류 및 시설을 기준으로 구간과 보행자 및 차량과 관련한 객 체를 기준으로 구분하여 <Table 7>과 같이 제시하였다. 구간의 경우 모든 도로에서 적용되는 공통항목과 고 속도로와 일반도로, 교차로의 종류에 따라 구분된다. 다음으로 객체의 경우 각 조항에 연관된 차량 혹은 보 행자로 구분하였으며, 각 조항에 대하여 자율주행자동차가 준수해야 하는 내용을 제시하였다.

    <Table 7>

    Compliance items under Road Traffic Act for qualitative evaluation

    KITS-20-6-280_T7.gif

    Ⅴ. 결론 및 향후 연구과제

    1. 결론

    본 연구는 자율주행자동차의 안전성을 실도로에서 평가하는 것과 관련된 기초적인 개념, 절차, 방법, 평가 항목 등 기초적인 내용을 정의하고자 하였다. 이를 위해 관련된 국제 활동 및 연구 고찰 등을 통하여 실도로 에서 자율주행자동차를 평가하기 위한 주행안전성과 평가의 기초적인 개념을 정의하였다. 또한 정의에 기반 하여 주행안전성을 평가하기 위한 평가 방향을 설정하였다. 평가 방향은 세 가지로 ‘경로 계획의 적절성’, ‘차량의 기능 안전, 성능 안전, 고장 안전, 사이버보안’, ‘주행안전성’으로 구분된다. 다음으로 이러한 평가 방 향에 따른 평가 방법의 구조와 절차를 제안하였다. 평가 방법은 시나리오에 기반한 평가 방법으로 설정하여 기존 유럽 등에서 자율주행자동차의 기능 안전성을 평가하기 위해 연구 중인 시나리오를 활용함과 동시에 국내의 주행환경 특성을 반영할 수 있도록 제시하였다. 또한 주행안전성을 평가하기 위한 정량적, 정성적 지 표를 제시하였다. 정량적 지표의 경우 안전기준 준수 여부, 교통안전시설물 인지 여부, 교통류 조화여부로 정의하였다. 이를 평가하기 위한 항목으로 RSS, TTC, 전방최소안전거리, time headway, OEDR 시간, 속도 등 을 선정하였으며, 정량적 평가를 위해 수집하여야 할 데이터 항목을 정의하였다. 정성적 지표의 경우 교통 법규 준수 여부를 평가하도록 설정하였다. 정성적 평가의 경우 평가를 위한 내용들이 법으로 제시되어 강제 성을 지니고 있어 도로를 주행하는 인간 운전자와 자율주행자동차 모두에게 공통적인 기준으로 사용할 수 있는 도로교통법을 통해 정성적 평가를 위한 도로교통법 상 준수 항목을 도출하였다. 본 연구에서 도출 한 실도로를 기반으로 한 자율주행자동차의 주행안전성 평가 방법론을 통해 자율주행자동차에 대한 안전기 준 및 시행세칙을 개발하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

    2. 향후 연구과제

    본 연구는 실도로를 기반으로 하여 자율주행자동차의 주행안전성을 평가하기 위한 기초 연구로서 본 연 구를 토대로 다음과 같은 연구가 필요하다.

    첫 번째로 본 연구에서 도출한 실도로 기반 자율주행자동차 주행안전성 평가 방법론에 대한 객관적인 근 거가 부족하였다. 본 연구를 위해 자율주행자동차의 실도로 평가와 관련하여 UNECE, ISO 등의 자료를 조사 하였으나 명확히 기술된 문서나 규정은 없는 것으로 확인되었다. 또한, TÜV SÜD 등에서 자율주행자동차 평 가와 관련된 절차 및 지수 등을 정의하여 실제 자율주행자동차 평가에 사용하기는 하고 있으나, 외부에 대외 적으로 공개되지 않는 실정이다. 이에 따라, 본 연구에선 자율주행자동차 안전성 평가와 관련된 동향을 조사 및 분석한 후 기초 개념, 평가 절차, 평가 방법, 계량화 방안 등을 정의하여 제시하였다. 그러나, 이는 저자의 주관적인 판단으로 제시되어 객관성이 떨어진다고 판단된다. 향후 진행될 연구를 통해 본 연구에서 도출한 실도로 기반 자율주행자동차 평가 방법론의 객관적인 근거를 제시하여야 할 필요성이 있다고 판단된다.

    두 번째로 실도로 기반 자율주행자동차의 주행안전성을 평가하기 위한 지표에 대해 적합성 검사가 필요 하다. 본 연구에서 제시한 정량적 평가 지표와 평가 항목, 수집하여야 할 데이터 간의 적합성 검사를 면밀하 게 수행하여 수집 데이터를 통해 평가 항목을 정확히 평가가 수행되는지 여부와 평가 항목이 평가 지표와 비교하여 올바르게 정의되었는지에 대한 개별적인 적합성 검사가 필요하다. 따라서, 향후 진행될 연구에선 평가 지표와 평가 항목, 수집 데이터간의 관계가 적합한 지에 대한 검사가 진행되어야 할 것으로 보인다.

    마지막으로 ADAS 안전기준 등을 참조하여 자율주행자동차의 주행안전성 평가 방법, 절차, 내용, 계량화 방안 등을 지속적으로 고도화할 필요가 있다. 앞에서 언급한 본 연구의 한계점을 개선한다면 향후 자율주행 자동차 안전기준 및 시행세칙 개발에 객관적인 근거를 제시할 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 운전자 뿐만 아니라 보행자에게도 안전한 국내 주행환경을 만드는 데 도움이 될 것으로 생각된다.

    ACKNOWLEDGEMENTS

    본 연구는 국토교통부 도심도로 자율협력주행 안전·인프라 연구 사업의 연구비지원(과제번호 21PQOW-B154273-03)에 의해 수행되었습니다.

    Figure

    KITS-20-6-280_F1.gif

    AV-permit process

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    Relationship among functions

    KITS-20-6-280_F3.gif

    Flowchart of driving safety evaluation

    KITS-20-6-280_F4.gif

    Data collection items for qualitative evaluation

    Table

    Autonomous vehicles evaluation methods

    Evaluation scenario

    Residual risk evaluation

    List of behavioral competencies recommended by NHTSA and Waymo

    Example of scenario categories presented by CETRAN

    Difference between hazard analysis and coverage analysis

    Compliance items under Road Traffic Act for qualitative evaluation

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    저자소개

    Footnote