Ⅰ. 서 론
1. 연구의 배경 및 목적
자율주행자동차 세계 시장규모는 2020년 71억 달러를 기록한 이후 연평균 41% 성장하여, 2035년에는 약 1조 1,204억 달러로 성장할 것으로 전망된다(KPMG, 2022). 자율주행 발전단계 레벨 0 ~ 레벨 5 중 레벨 3 은 자율주행시스템의 요청이 있을 경우에만 운전자 개입이 필요한 수준으로, 한국자동차연구원에 따르면 2030 년 신차판매의 절반 이상이 레벨 3 이상의 자율주행기술을 탑재할 것으로 전망된다. 일본 혼다는 2021년 3월 레벨 3 기능을 갖춘 자율주행차인 레전드를 출시했고, 독일 메르세데스-벤츠도 2021년 레벨 3 수준의 S클래 스를 출시하였으며 국내 현대자동차도 레벨 3 기술의 고속도로 자율주행시스템을 제네시스 ‘G90’에 탑재하 여 출시할 예정이다(KERI, 2022).
하지만 자율주행자동차에 대한 과신 또는 운행 과정의 예상치 못한 사고가 지속적으로 발생하고 있어 안 전에 위협이 되고 있다. 따라서 이러한 사고를 예방하기 위해선 기존 내연기관 차량과 차별되고 최적화 된 자율주행자동차 선제적 교육과정 개발이 필요하다. 운전자는 운행 전 다양한 위험상황의 능동적 대처를 위 하여 자율주행의 전반적 특성, 위험상황, 운전자의 자세, 기능적 한계에 대한 이해가 필수적이다. 기술적 연 구는 활성화 되어 있지만 실 도로 기반 실증을 통한 이용자 입장의 체계적 안전 교육에 관한 연구는 많지 않다. 따라서 본 연구는 우선 해외 주요 사고 사례 및 유형을 파악하고 실제 도로 환경에서 위험요인을 분석 하여 현실적인 자율주행 교육 과정을 개발하는데 그 목적이 있다.
2. 연구의 범위
교육 대상의 범위는 크게 두 가지 부분으로 나눌 수 있다. 첫째 자동차 제작사의 주도로 운전자 지원을 위 한 운전자 보조기술(ADAS)1)에서 시작하여 고도 혹은 완전 자율주행자동차로 개발하고 있는 일반인 이용 가 능 자율주행자동차 부분이다. 둘째 도시 환경 대상으로 새로운 모빌리티 서비스를 제공할 수 있는 자율주행 여객유상서비스 제공자 및 관련기관이다. 따라서 교육대상은 자율주행자동차 일반 이용자와 자율주행여객유 상서비스 제공자 두 가지로 구분하였다. 일반이용자의 경우 면허 취득을 위한 신규 운전자와 기존 면허보유 대상자가 포함되며 서비스 제공자의 경우 자율주행여객유상서비스 제공 사업자와 테스트 드라이버, 연구원, 관계기관이 포함된다.
교육 내용은 자율주행 레벨 3 기준으로 구성하였다. 현재 국내외 전통적 자동차 제작사에서 일반 이용자 를 위한 레벨 3 자율주행자동차를 출시 또는 출시 예정에 있고 시범운행지구의 서비스제공 자율주행자동차 도 레벨 3 이상으로 운행되기 때문이다.
현실적 교육을 위해 실증을 진행했는데 실증의 시간적 범위는 2020년~2022년이며 공간적 범위는 울산시 와 세종시이다.
Ⅱ. 이론적 배경 및 선행 연구 검토
1. 선행 연구 검토 및 연구의 차별성
1) 자율주행자동차 교육 필요성
운전자 개입이 불필요한 완전 무인 자율주행이 되기까지 시간이 필요하고 그 과정에 사고 발생가능성이 높아지기 때문에 국내외 주요 관련 기관에서는 자율주행자동차 교육 필요성에 다음과 같이 제시하였다. 한 국의 국토교통부 자율주행자동차 윤리 가이드라인에 따르면 자율주행자동차의 주행 환경은 지속적으로 변 하고 안전을 확보하기 위해 발생할 수 있는 모든 위해를 예방하거나 회피하는 것은 사실상 어렵기 때문에 차량의 서비스 제공 및 이용 과정에서 기술과 서비스에 대해 관련 주체들을 대상으로 안내, 교육, 훈련 등이 실시되어야 한다고 하였다. 또한 해외 선진국에서도 자율주행 교육에 대해 언급하고 있는데 독일에서는 자 율주행자동차를 올바르게 다루는 방법에 대해 운전자 훈련 과정에서 적절히 조정되고 실험되어야 한다 하였 고 미국에서는 직원, 딜러, 유통업자와 소비자를 대상으로 한 교육 프로그램을 개발하고 문서화해야 한다고 하였다(MOLIT, 2020a).
한국전자통신연구원 인적 요인 가이드라인 연구에는 운전자는 자율차량의 설계능력을 벗어나 잘못 사용 할 수 있고, 운전자는 자율주행시스템에 너무 많은 신뢰를 가질 수 있으며 어떤 태스크는 수동운전 재참여하 기에 어려울 수 있고 자동차를 위험하게 조작할 수 있다고 하였다. 이러한 자율주행시스템 오용문제는 안전 운전을 저해할 수 있기 때문에 자율주행시스템을 잘못 사용하는 것에 대한 대책으로 어떻게 교육하고, 훈련 시키고, 라이센스를 발급해야 하는지 파악하는 연구가 필요하다고 하였다(ETRI, 2021a).
2) 사례 조사
국내 자율주행자동차 사고 발생을 예방하기 위해서는 실제 사고의 유형과 원인 분석이 중요하다. 하지만 국내사고 사례가 많지 않기 때문에 해외의 주요 사고 사례와 유형을 분석하였다.
첫째 2016년 2월 14일 캘리포니아 마운틴 뷰에서 구글의 자율주행자동차가 1명을 탑승한 채 운행 중이었 고 버스는 15명의 탑승자를 태우고 주행 중이었는데 자율주행자동차가 우회전하기 위해 주행 중 차도에 떨 어져 있는 모래주머니를 발견하고 잠시 멈춘 뒤 우회전하다 차량 왼쪽 앞부분에 직진해오던 버스의 오른쪽 옆과 충돌하였다. 이는 제조사가 자율주행자동차의 과실을 인정한 첫 사고이며 구글은 자율주행자동차의 차 선 변경 알고리즘에 문제가 있었다며 책임을 인정하였다(Song and Lee, 2020).
둘째 2018년 3월 18일 10시경 아리조나 템페에서 우버 자율주행자동차(볼보 XC90)가 자전거를 끌고 길을 건너던 보행자를 충격하여 사망에 이르게 하였다. 자율주행시스템으로부터 취득한 데이터에 의하면, 자율주 행시스템은 보행자를 충격하기 6초전 레이더와 라이다에 보행자 관측을 기록했고, 이 때 차량은 43 mph의 속도로 진행하고 있었다. 자율주행시스템의 소프트웨어는 물체의 이동경로를 예측하면서 보행자를 ‘미확인 물체’(unknown object), ‘차량’으로 분류하다가 ‘자전거’로 분류하였다. 충격 1.3초전, 자율주행시스템은 충격 을 완화하기 위해 ‘비상제동장치’가 작동될 필요가 있다고 결정했지만 우버 차량에는 비상제동창치가 장착 되어 있지 않았기 때문이다. 차량을 컴퓨터가 제어하는 중에는 ‘비상제동장치’ 대신 차량의 운전자가 개입해 조치를 취하도록 하였다. 우버의 자율주행시스템은 운전자를 경고하도록 설계되어 있지 않았던 것이다. 자율 주행시스템의 데이터에 의하면, 우버 시험용 차량의 운전자는 충격 1초전까지도 개입하는 조치를 취하지 않 았다. 우버 차량이 보행자를 충격할 때 차량의 속도는 39 mph이었다. 우버 차량의 운전자는 충격 후 1초가 되기 전에 제동을 시작하였다. 데이터에 의하면, 보행자 충격 시 우버 차량의 자율주행시스템은 모든 측면에 서 정상적으로 작동하고 있었고, 오류의 메시지는 존재하지 않았다(Lee and Hwang, 2018).
셋째 교차로 및 차량 간섭 사례이다. 미국 캘리포니아 DMV2)는 자율주행자동차 운행 시 발생한 사고 자 료에 따르면 2015년부터 2019년까지 레벨 3 이상 차량 대상으로 81건 중 60건은 교차로에서 발생했다. 이 중 '적색 신호 중 우회전(Turn right on Red)' 상황에서 발생한 사고는 23건이었다. 우회전하기 위해 대기 중 뒤 차와 충돌하거나(11건), 교차로 왼쪽에서 직진하는 차량과 양보하는 도중 충돌한 경우(6건) 등이었다. 또 교 차로 신호 대기 중 뒤차가 서행으로 충돌(18건)하거나, 신호 변경 후 자율주행 차를 추월하다 접촉(4건)한 경 우도 22건이었다. 교차로에서 좌회전 중 뒤차와 충돌(7건)한 경우도 8건이었다. 교차로에서 녹색 신호를 받 고 주행 중 발생한 사고는 21건이었다. 자율주행 차와 일반 차간에 발생한 사고가 14건, 이륜차·자전거와 접 촉사고는 7건이었다(Kim and Cho, 2020).
3) 연구의 차별성
현재 본격적 자율주행이라 할 수 있는 레벨 3 자율주행자동차는 시범운행지구에서 서비스제공자에 의해 부분적으로 운영되고 있고 일반이용자에게는 여전히 상용화 되지 않았기 때문에 관련 교육 연구가 부족한 실정이다. 현실적 교육 구성을 위한 국내 사례가 부족하기 때문에 실 도로 실증을 통해 위험 요인을 도출하 였다. 객관성과 수용성을 위해 인간 운전자에게 적용되는 도로주행시험 채점표(도로교통법 시행규칙 별지 제51호)기반으로 실증 결과를 도출하였고 이를 해외 사례와 취합 분석하여 국내 최초 레벨 3 자율주행자동 차 교통안전교육 과정을 개발하였다.
4) 실증과 교육의 연관성
자율주행자동차 교육 목적은 교통사고 예방이고 이를 위해 엣지 케이스(Edge Case)3)분석이 중요하다. 실제 도로 위 자율주행자동차를 통해 이뤄진 실증은 사고 사례, 위험 요인 파악이 가능하여 운전자 사고 대응방법 도출이 가능하다. 결국 다양한 실증 과정은 곧 현실적 교육이 이뤄지기 위한 기초 데이터가 되는 것이다.
Ⅲ. 실증을 통한 서비스 제공자 교육과정 구성
1. 실증 연구방법
본 실증 사업은 ㈜오토노머스에이투지와 도로교통공단, (재)울산테크노파크에서 공동 연구 개발하고 있는 소형(15~25인승)전기버스 기반 자율주행 SW 통합 플랫폼 개발 사업의 일환으로 진행 되었다. 울산시와 세종 시는 자율주행자동차 개발 및 서비스 실증을 위한 업무협약을 진행하였고 그에 따라 미래자동차 산업발전을 위해 두 도시가 상호협력하고 있다. 울산시에서는 <Table 2>와 같이 자율주행자동차 개발, 세종시에서는 자 율주행서비스 실증과 상용화를 진행한다. 실증 대상지는 울산시와 세종시가 선정되었고 울산시 실증 구간은 급가감속 주행, 교차로 기하구조 및 교통 환경 조건 변이 구간, 신호시간 딜레마 존 상황, 차량사물 간 통신 인프라, 우회전 차량 합류상황, 일반차량 혼재 교통류 상호작용, 끼어들기, 차량 속도별 안전거리 확보 등을 감안하여 연속류와 도심부로 구분하여 <Table 1>과 같이 구간을 선정하였다.
사업 목적은 자율주행 SW통합 플랫폼 개발 및 안정성 평가이다. 상용화 수준의 자율주행 셔틀버스 기술 확보와 인프라 연계 자율주행 셔틀 실증운행을 통한 자율주행 비즈니스 모델을 확보하고 자율주행셔틀 플랫 폼의 SW안전성과 안전운전능력 검증평가를 통한 가이드라인 개발에 목적이 있다.
울산테크노파크에서는 자율주행테스트베드 구축, 평가 시뮬레이션 개발 및 자율주행SW 안정성 평가를 진 행하고 ㈜오토노머스에이투지에서는 자율주행셔틀 플랫폼 개발(HW, SW)과 자율주행 셔틀 실증운행을 진행 한다. 도로교통공단에서는 실증환경 도로인프라 개발과 검증, 자율주행안전운전능력 평가, 가이드라인 개발 을 진행하며 사업기간은 2020년 10월 01일부터 2022년 12월 31일까지이다. 구체적인 실증 연구에 필요한 허 가 및 전기셔틀버스 공급은 울산시, 울산테크노 파크, 자일대우버스 협업을 통해 이뤄졌다. 실증될 자율주행 자동차의 SW 통합 플랫폼 개발 및 상위제어시스템 개발은 ㈜오토노머스에이투지에서 진행되었고, 핵심 부 품 설치 및 자율주행 하위제어 시스템 개발은 ㈜케이에이알에서 진행되었다.
교육 과정 개발 절차는 해외 교통사고 주요 원인을 알아보고 이를 실증에 연계시킨 결과를 기반으로 자율 주행 교육 과정을 구성하였다. 실증 진행 절차는 자율주행운전능력 검증평가위원회를 구성하여 전문시험관 6명이 자율주행자동차 운전능력 평가원 활동을 진행하였고 전문위원 6명이 위원회 운영 및 전문가 의견을 제시하는 방식으로 이뤄졌다. 검증평가위원회의 1차 내용은 자율주행자동차 운전능력 검증평가의 방향성 정 립 및 중점 검증과제 도출로 이뤄졌고 2차 내용은 시나리오에 의해 연출된 상황에 따른 자율주행자동차의 운전능력을 평가 하였다. 3차 내용은 단속류 구간에서의 자율주행자동차의 운전능력을 평가하였다. 4차 내용 은 앞선 내용의 개선사항 점검 및 단속류 구간 평가를 진행하였다. 5차 내용은 단속류 구간과 BRT노선을 함 께 주행하고 자율주행 검증 발표와 자문위원의 발표로 마무리하였다.
2. 실증 연구과정
다양한 도로환경(운행시간, 기상조건 등)의 변화에 대응하여 출근 시간, 낮 시간, 퇴근 시간, 맑은 날, 비오 는 날, 흐린 날 등 각 조건에서 평가하였다. 실증은 아래 그림과 같이 세종시, 울산시 구간에서 자율주행 운 전주행능력을 검증하는 형태로 이뤄졌다. 울산광역시는 <Fig. 1>와 같이 연속류인 이예로 14km구간, 오토벨 리로 9km구간, 도심부인 종가로 5km구간에서 실증이 진행되었고 세종특별자치시는 <Fig. 2>과 같이 도심부 인 한누리대로 5.7Km 시내 도로 구간의 버스전용중앙차로가 포함된 도로에서 진행되었다.
3. 실증 사례와 서비스 제공자 교육과정
본 실증과정을 통해 도출된 위험 상황 및 기능적 오류의 상당 부분은 현재 개선 또는 수정 보완되고 있다 실증은 해외 사례에 기초하여 전문 시험감독관 6명이 여섯 가지 상황(사물인지, 급정지, 끼어들기, 제어권 전 환, 방어운전, 시스템오작동)에서 도로 주행 중 위험요인을 체크하는 형태로 진행 되었다.
앞서 사례조사의 우버 사고(2018년)는 사물인지대응(OEDR)4)과 연관성, 구글 사고(2016년)는 끼어들기, 급 정거와 연관성이 있어 이 부분을 실증하였다. 또한 2015년~2019년 미국 캘리포니아 DMV 사고결과(81건 중 60건은 교차로에서 우회전, 뒤차 충돌 등) 차량 간섭 사고에 따라 방어운전5) 기능 실증을 진행하였다. 추가 로 운전자 위험 대응능력을 연구하기 위해 제어권 전환, 시스템 기능 오작동에 대해 실증 진행하였다.
서비스제공자 교육과정은 위 6가지 실증 기반 교육에 자율주행 정책과 향후 위험요인이 될 수 있는 디지 털 정보보안 교육을 추가하였다. 교육 방법은 해당 업체 또는 기관 집체 교육 또는 비대면 원격 화상 교육을 통해 진행 가능하다. 교육 과정은 <Table 3>과 같이 자율주행자동차 레벨 3 기준 서비스 제공자와 일반이용 자로 구분하여 7가지로 구분하였다.
1) 사물 인지 대응 (Object and Event Detection and Response)
실증은 자율주행자동차의 교차로 통행방법과 보행자 보호 관점에 집중되었는데 대체로 교통량이 많지 않 은 도로에서 운행은 원활히 진행되었고 주행능력도 우수하였다. 속도에 대한 안전은 우선시 되었지만 교차 로 직진 및 교차로 우회전 등 보행자 보호에 대한 사물 인지 기능에 부족함을 보였다. 결과는 두 가지 유형 으로 구분할 수 있는데 신호 교차로에서 전방 및 우회전시 보행자 보호 위반과 신호 없는 교차로에 진입 시 정지선 위반 등이 있었다.
첫째 상황은 <Table 4>의 1과 같이 전방 차량 신호가 적색이고 횡단보도 녹색 신호에 보행자가 횡단보도 를 보행하고 있는 상황에, 보행자가 완전 통과하지 않은 상황임에도 자율주행자동차는 우회전 및 직진 시 횡 단보도를 진입하였다. 이는 신호위반과 더불어 보행자 보호위반에 해당하며 사고 위험 요인이 된다. 교차로 진입 전 황색 신호가 들어왔을 때 횡단보도에 자전거가 있음에도 정지 없이 교차로를 통과하여 딜레마 존 (Dilemma Zone)6) 인지기능 및 판단시스템 인식 오류가 발생하였다. 둘째 상황은 <Table 4>의 2와 같이 신호 없는 교차로 진입 시 일시정지 없이 교차로를 진입하였다. 그 밖에 전방 황색 신호변경 상황에 그대로 진행 하는 경우, 적색 신호에 정지 했지만 정지선을 통과하여 보행자가 있는 횡단보도 내부에 정지하는 경우 등이 있었다. 해외 사고 사례(2018년 우버)에서도 야간 횡단보도 보행자 인식 오류 상황이 발생했고, 실증 사례에 서도 교차로의 인식 오류 위험상황이 발생하였음으로 <Table 5>와 같이 사고 예방을 위한 구체적인 OEDR 교육 과정을 구성하였다.
2) 급정지(Sudden Stop)와 끼어들기 대응(Cut-in vehicle recognition)
CA DMV(California Department of Motor Vehicle)에서 2016년 공개한 Google이 제작한 자율주행자동차 사 고경위서(Song and Lee, 2020)에 따라 급정지와 끼어들기 대응에 관한 실증을 진행하였고 그 결과 신호변경, 끼어들기, 신호교차로 통과 시, 방향 전환, 진로변경에서 다음과 같은 문제가 발생하였다.
첫째 차대 차 앞지르기에 대한 급정지 대응 상황을 가상시나리오로 설정하여 진행하였다. 시나리오는 타 차량이 주행 중인 자율주행자동차를 앞지르기하여 <Table 6>의 1과 같이 급제동을 하였을 경우 자율주행자 동차의 반응을 보고자 했다. 처음 타 차량이 앞지르기 하며 속도를 줄이자 자율주행자동차도 속도에 연계하 여 속도를 줄였으나 이후 타 차량이 추가 급제동 시도하였을 때 급제동 하지 못하고 운전자가 수동 개입하 여 급제동하게 되었다. 또한 전방 차량 급제동 시, 브레이크는 정상작동 하였지만 전방 차량 속도에 연동된 급제동은 불가능하였다.
둘째 자율주행자동차가 앞서 서행하는 타 차량을 추월하기 위해 좌측차로로 수차례 차로변경 시도하였으 나 실패하고 마지막 시도 시 좌측차로 후미에서 과속 진행 중인 차량을 인식하지 못하고 무리한 차로변경으 로 추돌 위험이 발생하였다. 이를 피하기 위해 운전자가 긴급 수동 조작하여 사고를 회피할 수 있었다.
셋째 신호에 따른 급정지 상황을 실증하였다. <Table 6>의 2와 같이 전방 적색 신호변경 시 횡단보도 내 보행자 진행 중임에도 불구하고 차량 인지, 제동 기능 부족으로 미리 감속하지 못하고 정지선을 넘어 횡단보 도 내부에 급정지하였다. Google사고에서도 차로 변경 끼어들기 시도 중 버스와 사고가 발생하였고(Song and Lee, 2020) 실증 결과도 끼어들기, 급정지 대응이 미흡하였다. 따라서 급감속, 끼어들기에 대한 운전자의 신 속한 인지 대응 능력, 상황 판단력, 위험 감수성, 반복 학습 등이 필요하므로 <Table 7>과 같이 급정지와 끼 어들기에 대한 구체적 교육 내용을 구성하였다.
3) 제어권 전환(Take-Over)
고속도로에서 일정간격으로 따라가는 크루즈컨트롤(Cruise Control)7) 기능은 이미 상용화 되었고 기술적 난이도가 낮다. 하지만 시내 도로 구간의 경우 수많은 엣지 케이스(Edge Case)가 발생하기 때문에 시내 도로 에서 자율주행자동차의 주정차 회피 기능을 다음과 같이 실증하였다.
첫째 자율주행자동차 전방 갑작스러운 정차 차량 발생 상황 직진 운행 불가 판단 후 좌측 차선변경 시도 하였으나 변경 차선 직진 운행 중인 타 차량으로 인해 <Table 8>의 1과 같이 차로변경이 불가하였다. 전방 정차 차량과의 간격은 좁혀지고 이로 인해 차선변경 불가능한 상황이 발생하여 제어권 전환이 발생하였다. 국토교통부에서는 자율주행 시 안전 확보를 위해 시스템에서 자동차로 유지기능을 구현 할 수 있도록 속도 및 속도에 따른 앞 차량과의 최소안전거리를 입법예고(MOLIT, 2022b) 하였으므로 이를 참고하여 앞 차량과 의 안전거리 간격 조정으로 제어권 전환 없이 운행이 가능할 것으로 판단된다.
둘째 자율주행자동차 주행 중 <Table 8>의 2와 같이 전방에서 진행차로를 침범한 주·정차 차량이 발생하 자 전방 녹색 신호임에도 불구하고 진행 및 진로 변경 불가하여 제어권 전환이 발생하였다.
셋째 운행 중 갓길 차량이 있어 충분히 지나갈 수 상황이지만 위험 감지 후 정지하여 뒤 차량 교통 방해 와 동시에 제어권 전환이 발생하였다. 그 밖에 어린이 보호구역, 노인 및 장애인 보호구역(도로교통법 제12 조)은 법적으로 임시운행 제한 구역이기 때문에 제어권 전환되었고 갑작스러운 공사구간 역시 제어권 전환 이 발생하였다. 제어권 전환 알림은 경고 신호와 의자 진동을 통해 이뤄졌으나 이때 중요한 것은 충분한 여 유시간 여부이다. 충분한 시간을 주지 않고 한 경고로 운전자 개입을 하지 못한 것에 대해서는 준비의무 위 반으로 인정되지 않을 수 있으며 의무위반 책임 가능성이 낮아질 수 있다(Korea National Police Agency, 2022a). 또한 운전전환요구에 운전자가 대응하지 않거나 심각한 고장이 발생할 경우 시스템은 “위험최소화운 행”을 자동으로 수행해야 하는데 시작과 함께 비상점멸표시등을 점멸시켜야 한다. 위험 최소화운행이 수행 되는 동안 운전자가 자동차로유지기능을 해제하지 않는 경우 자동으로 주행 차로 내에 안전하게 자동차를 정지시켜야 한다(MOLIT, 2022c). 이에 대한 작동 여부는 추가 실증을 통한 확인이 필요하다.
실증 과정에서 주로 발생했던 제어권 전환 상황에 대한 교육이 필요하고 운행설계영역 개념, 제어권 전환 개시와 종료 방법, 반응 속도, 법적책임에 대한 지식이 필요하므로 <Table 9>와 같이 교육내용을 구성하였다.
4) 방어운전(Defensive driving)
교차로에서 자율주행자동차 운행 시 타 차량 간섭에 따른 사고 발생 가능성이 높으므로 전방, 측방, 후방 에 대한 타 차량 간섭 대응과 교차로 통행에 관한 실증을 진행하였다. 첫째 운행 중 차량 전방 장애물 반응 에 대한 실증을 진행하였다. 자율주행자동차가 교차로 주행 중 장애물 상황이 발생하였고 이에 대해 사전 인 지에 따른 진로변경이 필요했지만 장애물 바로 앞까지 주행 후 정지하였고 이후 진로변경 시도하였으나 원 활한 진로변경이 불가능하였다.
두 번째 차량 측방 간섭에 대한 시나리오를 설정 후 <Table 10>의 1과 같이 테스트 진행하였다. 1차로에 승합차, 2차로에 자율주행자동차를 나란히 진행하면서 1차로 승합차의 우측 방향지시등을 켰을 때 반응을 살펴보았다. 자율주행자동차가 속도를 줄여 진행할 것이라 예상하였지만 속도를 약 10%만 줄였을 뿐 승합차 가 진입할 수 있는 충분한 공간은 확보해주지 못했다. 세 번째 차량 후방 간섭에 대한 시나리오 설정 후 <Table 10>의 2와 같이 두 번째와 같이 테스트 진행하였다. 자동차전용도로에서 승합차가 자율주행자동차에 근접하여 추돌 위험 상황에 대한 반응을 보고자 하였다. 자율주행자동차는 후방 근접한 승합차를 인지하지 못하고 계속 주행하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 후방에서 추돌 상황이 발생 될 수 있음을 의미한다. 그 밖에 자율주행자동차가 우측 주차 차량 주변 통과 시, 비록 좌측 주행하였으나 주차 차량과 1m 거리 간격 유지 불가하였고 감속하지 않아 차량 간섭에 위험 상황이 발생하였다. 또한 버스와 같은 대형 차량이 전방에 있으면 추월 및 진로변경 할 수 있는 충분한 공간이 있음에도 진로 변경 불가능하였고 황색 점멸 신호에 서 행 없이 기존 속도를 유지하여 진행한 경우와 차량 합류지점에서 정확한 경로파악에 실패하여 불안정한 차 로변경 반복으로 위험 상황이 연출 된 경우도 있었다. 가상환경에서 자율주행자동차가 타 차량 간섭 시 소프 트웨어 제어를 통해 충돌상황을 회피할 수 있는데 이에 대한 연구는 울산테크노파크에서 진행되고 있다.
또한 차량과 차량 간 통신 기반의 정보공유(V2V)8)를 통해 교통사고 예방과 안전성 향상이 가능하다. 앞서 미국 캘리포니아 DMV사고 통계와 실증에서도 간섭에 대한 대응이 부족했고, 간섭 상황은 비접촉 교통사고, 트롤리의 딜레마9) 상황으로 이어질 수 있기 때문에 이에 대한 교육내용을 <Table 11>과 같이 구성하였다.
5) 자율주행시스템 오작동(Failure of autonomous driving system)
자율주행자동차는 자율주행시스템 기반으로 운행되기 때문에 시스템 또는 기능에 사소한 문제가 발생할 경우 중대한 사고로 이어질 수 있다는 점에서 중요하며 실증 결과는 다음과 같다. 첫째 운행 중 방향지시등 전자신호 오류 발생이다. <Table 12>의 1과 같이 운행 중 우측 차로 변경 가능 공간이 없는 상황에 우측 방 향지시등 수동 작동 후, 좌측 방향지시등을 작동하였는데, <Table 12>의 2와 같이 좌측 진로변경 시도 중 우 측 차로 변경 가능 공간이 발생하자 핸들이 급격히 우측으로 꺾여 옹벽 추돌 직전 상황이 발생했다.
운전자가 수동으로 핸들과 브레이크 조작하여 사고 회피가 가능하였다. 이러한 사고 위험요인은 운행 전 사례 교육으로 이뤄져야 긴급 상황에 당황하지 않고 능동적 대처가 이뤄질 수 있다. 둘째 자율주행자동차 출 발 시 뒤 차량과 사고를 예방하기 위해 출발 전 좌측 방향지시등이 작동되어야 하지만 작동하지 않았다. 회 전교차로 진입 시에도 교차지점 사고를 예방하기 위해 좌측방향지시등이 작동되어야 하나 작동되지 않았다. 회전교차로 진출 전에는 우측 방향지시등을 작동시켜 다른 차량에 알려야 하지만 작동되지 않아 안전에 위 협이 되었다. 단일 차로 주행 중 우회전 하며 종료 시점에 불필요한 좌회전 방향지시등이 작동되었다. 자율 주행자동차의 방향지시등은 다른 차들과 소통을 가능하게 하여 사고를 예방할 수 있는 기능이 있으므로 이 에 대한 중요성이 강조되어야 한다. 셋째 원활한 운행 중 컴퓨터 하드웨어에 작은 소음이 발생하여 시스템 본체를 해체하고 해결하는 모습이 있었다. 국토교통부 기준에 따라 전자제어장치 등의 오류나 센서의 단선, 전기신호 차단 등 고장이 발생할 수 있으므로 시스템의 이중화 설계, 고장 발생을 감지 및 성능 자가진단 등 이 필요하다(MOLIT, 2020d). 실증 사례를 통해 자율주행시스템 기능 중요성 및 규정에 대한 명확한 인지가 필요하므로 <Table 13>과 같이 교육과정을 구성하였다.
향후 복잡 다양한 상황에 추가 실증이 필요한데 실제 상황에서 연출하기 위해선 많은 인력, 장비, 위험상 황이 발생될 수 있으므로 <Table 14>와 같이 울산테크노파크에서 진행되고 있는 시뮬레이터 가상환경 방법 을 병행하여 진행하는 것이 효율적이다. 주행 시뮬레이터를 이용한 테스트 장점은 모든 피 실험자에 동일한 교통 환경의 반복적 제공이 가능하고, 실제 도로에서 구현할 수 없는 돌발 상황을 동일한 조건으로 구현할 수 있다는 점이다. 또한 정량화된 수치로 정확한 값을 통해 자율주행 주행 행태를 설정할 수 있어 다양한 자 율주행 주행 행태를 구현하거나 이를 수정 변경하는 것이 상대적으로 용이하다. 실제 자율주행자동차를 이 용한 실험은 실제 도로에서의 주행을 통하여 피 실험자가 현장감을 느낄 수 있는 환경 조성이 가능하여, 피 실험자가 느끼는 전반적 승차감에 대한 평가가 가능하다(KOTI, 2021).
Ⅳ. 일반 이용자 교육과정 구성
1. 교육 방법
일반이용자의 경우 운전면허증 취득 과정은 PC학과 시험, 장내기능 시험, 도로주행 시험에 합격해야 한다. PC학과 시험의 경우 컴퓨터를 이용한 시험시스템인데 응시시간은 40분이며 1종 보통은 70점 이상, 2종 보통 은 60점 이상 취득해야하며 불합격 시 하루 1회로 제한되어 있기 때문에 다음날 응시가 가능하다. 장내기능 시험은 1,2종 80점 이상 취득해야 하며 불합격 시 3일 경과 후 재 응시 가능하다. 장내 기능 시험에 합격하면 도로주행를 운행할 수 있는 연습면허를 발급 받고 주행연습을 할 수 있다. 도로주행 시험의 합격점수는 70점 이며 불합격 했을 경우 3일 경과 후 재 응시 가능하다. 면허 취득 과정에서 PC학과 시험 응시 전 교통안전교 육을 1시간 이수해야 하는데 이때 자율주행자동차 교육 진행이 가능하다. 면허 소지자의 경우 시공간의 제 한이 없는 온라인 교육을 통해 진행 가능하다. 교육진행 방법은 많은 지식을 가지고 오랜 시간 교육생에게 전달한다고 하여 많이 수용되는 것이 아니기 때문에 한정된 수동적 주입식 교육이 아닌 전략적 교육 방법이 필요하다. 실제 사고 사례 영상 분석을 통한 흥미유발로 학습동기를 부여하고 단순 질문으로 학습자의 장점 을 자극하며 토론(상호작용)을 통한 호기심과 사고력을 촉진 시킬 수 있는 퍼실리테이터(facilitator)10)의 역할 로 교육이 진행 되어야 한다.
2. 교육 내용
일반이용자 교육의 경우 운행설계영역(고속도로 정체구간, 60km이하 등)을 복잡성으로 인해 단순 매뉴얼 로 치부하고 소홀히 할 수 있다. 또한 자율주행이 지속되면 과신할 수 있고 위험 감수성이 떨어져 사고 발생 가능성이 높아진다. 따라서 일반이용자 교육과정은 운전자 주의의무, 제어권 전환, 운행설계영역, 사고사례, 교통법, 기능적 특성, 정보보안 교육이 강조된다. 구체적 내용은 다음과 같다.
첫째 안전주행 주의교육이다. 레벨 3 자율주행자동차의 운행설계영역을 벗어난 상황에 운전자는 언제라도 대응할 수 있도록 핸들에 손을 올리고 있어야하고 사고 책임 또한 운전자에게 있기에 운전자의 안전주행 주 의교육이 중요하다. 하지만 자율주행에 익숙해지면 주의의무를 소홀할 수 있다. 특히 교통안전표지 파손, 노 면파손, 도로합류부, 포트홀, 교차로 기하구조(회전), 주변장애물, 돌발교통상황, 센서 인지 사각지대, 상충구 간, 이벤트 상황과 같이 시스템으로 도로의 모든 상황 대응에 한계가 발생할 수 있으므로 주행상황 안전주행 주의교육이 필요하다.
둘째 제어권 전환 교육이다. 자율주행자동차가 운행 중 특정 상황 발생 또는 운행설계영역을 벗어난 경우 제어권 전환이 이뤄지는데 이 시간 동안 위험에 노출 될 수 있어 수동 전환 방법 및 비상상황 대응(Fallback performance) 교육이 필요하다. <Table 15>의 1에서는 제어권 전환 후 인지하고 반응하는 데에 소요 시간을 나타내었는데 자극을 인지하고 반응하는 시간, 정보를 인지·반응하고 수동전환 할 때까지의 정보처리 시간, 수동전환 후 운전이 안정화 될 때까지 시간의 합이 제어권 전환 과정에 걸리는 총 시간이 되고 운전자는 이 시간 동안 위험에 노출 될 수밖에 없음(ETRI, 2021b)을 구체적으로 나타내어 사고 예방을 위한 충분한 제어 권 전환 시간의 필요성을 나타내고 있다. 또한 한국교통연구원에서는 <Table 15>의 2와 같이 제어권 전환 요 청 후 운전자 반응 있을 경우와 없을 경우로 구분하여 연구하였는데 반응 없을 경우 위험 최소화 운행(최대 한 감속 및 비상 조향으로 대응하는 기준)을 하고 운전자 반응이 있으면 수동으로 주행하게 되는 제어권 전 환 후 발생 가능 시나리오를 구성하여 흐름도로 나타내었다(KOTI, 2020).
자율주행자동차 이용자가 시스템에 전적으로 의존하여 진행 중 짧은 시간 내에 제어권 전환을 받아야 하 는 상황이 발생 할 수 있고 결국 이용자의 빠른 반응속도와 비상상황 대응(Fallback performance)이 관건이 되 므로 이에 대한 강조가 필요하다.
한국 전자통신원의 운전자 반응에 대한 시뮬레이터 실험 결과 수동운전 시작 시간과 안정화시간이 20∼ 30대 청년의 경우 가장 빠르고 다음 40∼50대이고 60대 이상 고령자의 경우 속도가 가장 느린 것으로 나타 났다(ETRI, 2021c). 이점은 향후 자율주행자동차 고령운전자의 제어권 전환 사고가 증가할 경우에 그에 따른 특화된 교육이 필요할 수 있음을 보여준다. 또한 제어권 전환 실험을 반복할수록 제어권 전환 수동운전을 시 작하는 평균 반응 시간이 유의하게 빨라지는 결과가 나타났는데 반복체험과 NDRT종류에 따른 실험에서는 운전자가 운전 외의 다른 일을 하지 않을 때와 대화를 할 때, 음료를 마실 때, 휴대폰으로 문자를 보낼 때 영 화를 볼 때 등 모든 상황에서 제어권 전환에 대응하는 시간을 측정 결과 1차 실험의 반응시간보다 3차 실험 의 반응시간이 유의하게 짧아졌다. 3번 이상 반복 연습은 확실한 학습 효과(ETRI, 2021d)가 있었으므로 향후 제어권 전환 반복 학습 교육 검토가 가능하다. 벤츠 드라이브파일럿 제어권 전환 프로세스의 경우 60 km/h 를 초과하여 운행설계영역을 벗어나면 스티어링 휠이 적색으로 변하면서 차는 운전자에게 제어권 전환 요청 을 한다. 운전자는 10초 내에 제어권을 인계받아야 하고 그렇지 않으면 차는 자동으로 비상 정지를 시작한 다. 운전자가 첫 4초 이내에 인수 요청에 응답하지 않는 경우 짧은 브레이크와 벨트 장력에 의한 추가적 경 고를 발령하고 인수 요청 시작 10초 후에도 인수가 이뤄지지 않으면 차량은 자동 비상정지하고 제동 전까지 경고가 확대된다(Han, 2022).
셋째 운행설계범위 내 운영내용과 시스템 교육이다. 운행설계영역은 시스템이 정상적으로 작동되기 위한 조건으로 도로형태, 환경 등 제조업체가 정의한 시스템 성능 기준 또는 제약을 포함하기 때문에 운전자는 운행 전 반드시 확인해야한다. 예를 들어 개인 운전으로 장거리 여행을 떠날 경우 출발 전 목적지까지 해당 하는 도로가 운행설계영역에 포함되어 있는지 혹은 공사 또는 악천후로 인해 문제되는 부분은 없는지 확인 해야 한다. 독일의 벤츠 S클래스의 3단계 자율주행시스템인 드라이브파일럿은 운행설계영역 중요성을 강조 하고 있다. 전방주시, 스티어링 휠 핸드온을 하지 않은 상태에서 합법적으로 다른 업무를 할 수 있지만 중요 한 것은 운행설계영역 환경 내에서만 활성 가능하다는 것이다. 운행설계영역조건은 고속도로 교통체증(아우 토반), 60km/h 이하 교통상황, 인식 가능한 도로마킹, 터널과 공사구간이 없는 경우, 폭우와 서리 등이 없는 적절한 날씨와 외부조건, HD맵 지원 고속도로(Han, 2022) 등 안전 필수사항이지만 사용자는 단순 매뉴얼로 치부하여 소홀할 수 있기 때문에 교육 시 강조되어야 한다.
넷째 사고 발생 유형 교육이다. 사고유형은 유사 차종 및 시스템에서 동일하게 발생할 수 있기 때문에 사 고 사례 분석이 필요하다. 해외 실제사고 유형과 실증의 공통점을 교육에 적용하여 유사 사고를 예방할 수 있다. 사고유형은 시스템 기술 발전에 따라 변화하므로 지속적 연구와 업데이트가 필요하다. 악천후, 야간 상황 인지 기능이 떨어질 수 있고, 주요 센서에 흙탕물, 이물질로 오작동 발생 우려가 있기 때문에 운행 전 성능 진단 및 점검이 필요하다.
다섯째 교통법규 교육이다. 자율주행시대의 운전은 운전자와 자율주행시스템 두 가지로 나뉘게 되고 사고 책임도 기존 운전자에서 운전자, 보유자, 제조자로 나뉘게 될 수 있다. 또한 여러 레벨 종류의 차량들이 도로 에 혼재된 상황에서 사고 책임 논란이 발생할 수 있다. 레벨 2에서 레벨 3은 운전자 사고책임 영역이, 레벨 4부터는 상황과 변수에 따라 사고 책임 문제가 발생할 수 있어 자율주행자동차를 이용하는 이용자에게 이러 한 상황별 책임 교육과 더불어 법규 교육이 수반되어야 한다. 운전 주체에 따른 사고책임의 구분은 운전자 (사람)가 제어권을 행사하는 동안 발생하는 경우, 자율주행시스템 사용 중에 발생한 경우, 제어권 전환 중 발 생한 경우로 구분할 수 있는데 자율주행시스템에 의한 운전 중 발생하는 사고에 대해 운전자는 도로교통법 제49조에 따라 준비의무를 다하면 운전자에게는 손해배상책임이 없다고 볼 수 있다(운전자 면책을 인정할 수 있음). 하지만 만일 운수회사의 운전자가 법정된 주의의무를 다했다면 운전자는 면책되고 운수회사만 보 유자로서 책임 질 가능성이 있다. 또한 자율주행자동차의 보유자는 피해자에게 손해배상을 한 경우 보유자 혹은 보유자의 보험회사는 사고가 시스템 오류로 인한 것임을 증명하여 자율주행자동차 제조사에 대해 배상 책임을 구상할 수 있다(Korea National Police Agency, 2022b). 결국 운전자(사람)의 사고 책임 여부는 법정된 주의의무를 다했느냐 여부에 따라 나뉠 수 있기 때문에 자율주행자동차 운전자에게 운행 전 법규 교육은 중 요하다.
여섯째 자율주행자동차 기능 교육이다. 자율주행자동차는 배터리를 기본 장착하고 있어 충격에 의한 화재 발생 가능성이 높고 열 폭주 현상으로 탈출이 쉽지 않으며, 첨단기능의 복잡한 조작방법에 따른 사용 불능 상황이 발생할 수 있다. 따라서 안전을 위한 수동 전환 기능, 화재 대처법, 시스템 간 상호작용(HMI)11),첨단 운전자보조시스템(ADAS), 라이다(Lidar)12)기능을 사전 숙지하여 비상상황 능동적 대처가 이뤄져야 한다.
일곱째 디지털 정보 보안 교육이다. 해킹은 주로 전자제어유닛 영역을 침범해 브레이크 시스템을 마비 또 는 엔진 출력을 높여 속도를 올리는 형태로 진행될 수 있다. 또한, 블루투스를 이용하여 외부에서 악성코드 를 감염시켜 차량을 통제 불능상태로 만들기도 하여 사이버 보안 위협에 더욱 쉽게 노출될 수 있다(Kim and Lee, 2017). 이와 더불어 차량의 다양한 정보들을 다른 차량과 공유하게 되고, 차량 사용자의 운행 데이터를 기록 장치에 여과 없이 저장함으로써 디지털 환경과 시스템상의 정보유출에 따른 범죄 및 사생활 침해 또한 문제 될 수 있다. 최근 휴대폰 해킹 사례와 신상정보침해 문제가 이슈 되고 있다. 무방비상태로 외부에 노출 된 자율주행자동차는 휴대폰에 비해 해킹 위험에 노출될 가능성이 더욱 높고 심각성 역시 훨씬 높을 수 있 으며 보험사기로 진화할 수 있다. 국내에서도 최근 콜택시 운영서버가 외국해커에 해킹되어 이용객 호출접 수 프로그램이 차단되었던 사례(Etnews, 2022)가 있으며 화이트해커가 블루투스 해킹을 통해 테슬라 모델X 잠금장치를 풀고 운행하는데 고작 2분 30초가 걸렸던 사례도 있다(Chosunmedia, 2022). 따라서 사이버보안 프로그램 관리 및 업데이트, 개인정보 유출 관리와 더불어 문제 또는 사고가 발생 시 각종 데이터에 신속하 게 접근 할 수 있어야 한다. 주행차량은 운행 중 각종 센서 데이터, GPS데이터, 정밀지도 데이터 등의 보관 의무가 귀속 되는데 이는 사고 원인을 밝혀낼 수 있는 아주 중요한 자료가 되므로 관리 사용법 교육이 필요 하다. 자율주행자동차 기술이 고도화 되고 모빌리티 연계형 기능이 확장되는 상용화 단계로 갈수록 사용자 와 자율주행자동차 시스템에 대한 디지털 정보 보안교육은 필수적으로 수반되어야 한다.
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
1. 결론 및 제언
본 연구는 자율주행시대를 맞이하여 자율주행자동차의 증가, 기능 오작동, 부주의 등 관련 사고가 증가 할 수 있어 이에 관한 교육 기본 방향에 대해 연구하였다. 우선 해외 주요 사고 사례를 분석하고 주요 검증 과 제를 설계하여 실 도로 기반 실증을 통해 사고 위험요인을 발견하였다. 전반적으로 연속류, 버스전용도로, 통행량 적은 구간에서는 원활한 대응을 보였으나 도심로, 교차로, 단속류, 특이상황 발생 시 다양한 문제가 발생하였다. 이를 기반으로 구체적인 교육과정을 아래와 같이 구성하였다.
첫째 자율주행자동차 교육 대상은 이용 목적과 기능적 특성에 따라 서비스제공자(여객운수사업, 관계기관 등)와 일반이용자로 구분이 필요하다.
둘째 서비스 제공자 교육과정은 실증과 해외사례를 중심으로 사물인지대응, 급정지, 제어권 전환, 방어운 전, 시스템 오작동 등의 내용이 강조되어야 하며 일반이용자는 안전주행 주의의무, 제어권 전환, 운행설계범 위, 사고 사례, 법규, 기능과 특성, 디지털 정보 보안 교육이 강조되어야 한다.
셋째 교육 방법은 일반이용자의 경우 면허 미소지자는 면허시험 응시 전 교육 시 가능하고 면허 소지자는 온라인 교육을 통해 가능하며 서비스 제공자 교육은 해당 업체와 오프라인 교육 또는 원격 화상 교육을 통 해 진행 가능하다.
넷째 사고사례, 실증을 통한 분석은 유사 유형 사고를 예방할 수 있어 효율적이지만 자율주행 시스템 발 전에 따라 사고 유형이 변화하므로 다양하고 지속적인 사례 모니터링과 실증이 필요하다.
다섯째 제어권 전환 안정화 시간이 연령이 높아질수록 느리고, 제어권 전환 반복 학습에 따라 반응 시간 이 빨라질 수 있으므로 향후 고령자에 대한 자율주행 제어권 전환 반복 학습 교육을 검토할 수 있다.
2. 향후 과제
본 연구는 실 도로 기반 자율주행 실증을 통한 교육과정 개발의 일환으로 수행된 것으로, 향후 연구에서 는 다음과 같은 추가 연구 및 문제점에 대한 보완이 필요하다.
첫째 레벨 3 일반이용자 자율주행자동차의 사고 예방을 위한 추가 실증과 교육과정 개발이 필요하다.
둘째 레벨 4 이상의 자율주행 기술고도화 및 상용화와 연계한 추가적 연구가 필요하다.
셋째 오프라인 환경에서 제어권 전환 발생 시 최종 결과 확인 불능에 따른 개선된 방법이 필요하다.
넷째 교통량, 악천후, 야간 등 여러 변수 및 도로환경 설정에 따른 테스트 구분 진행이 필요한데 현실적 한계 발생으로 향후 추가적 가상환경 실증이 필요하다.
다섯째 자율주행자동차에 적합한 구체화되고 표준화된 채점 항목 및 가이드라인이 없기 때문에 객관적 실증에 한계가 발생했으므로 자율주행 환경에 최적화된 채점 항목 및 가이드라인 연구 개발이 필요하다.
마지막으로 최근 발생하고 있는 전기자동차의 충격에 따른 열 폭주 현상에 대해 국민 불안이 가중되고 있 으므로 향후 그에 대한 안전 가이드라인 배포와 교육 자료 추가 구성이 필요하다.
자율주행시대를 맞이하여 사고의 원인과 유형 분석을 위한 실증, 또한 이를 기반으로 한 자율주행교육이 향후 급증할 수 있는 여러 문제 상황에 기여하여 국민 안전과 편의를 앞당길 수 있게 되기를 기대한다.
