Ⅰ. 서 론
미국 자동차공학회 SAE J3016은 자율주행의 수준을 총 6단계로 나누어 0~2단계는 수동운전, 3~5단계는 자율주행 기술로 분류하고 있다(SAE International, 2021a). 그러나 자동차 자율주행 기술 개발의 시작은 탑승 객의 이동편의를 목적으로 개발되기보다, 미국 국방연구기관인 DARPA(Defense Advanced Research Project Agency)가 군사작전 지역에서 무인임무 수행이 가능한 차량을 개발한 것에 시초를 두고 있다. 이러한 기술개 발 배경으로 인해 SAE J3016의 자율주행 수준 분류기준은 자율주행 기술의 우수성을 나타내기보다 차량의 자동화 수준에 대한 분류라는 한계를 안게 되었다.
지난 몇 년간 Lv.2 이하의 운전자 주행보조 기술은 우리 생활에 상당히 보편화되었고, 미국에서는 자율주 행 차량 기반의 로보택시 서비스도 운영되고 있다. 자율주행 또는 주행보조 기술의 도입이 점차 가까워지는 가운데, 자율주행 차량이 기존 차량 대비 짧은 차간 간격 유지가 가능하여 교통정체 감소에 기여하고, 도로 용량 증가가 가능하다는 연구가 다수 도출되었었다.(Vander Werf et al., 2002;Jerath and Brennan, 2012;Shladover et al., 2012;Milanés et al., 2013;Park et al., 2015;Chen et al., 2017;Hartmann et al., 2017;Jung et al., 2017;Ko et al., 2017;Su et al., 2023;Rana and Hossain, 2023) 아직 자율주행 차량의 운행이 실도로에 보 편화되지 않았기 때문에 위 연구들은 대부분 자율주행 차량의 주행특성을 시뮬레이션 등을 활용하여 모사하 였으며, 자율주행차가 기존 차량 대비 짧은 차간 간격 유지가 가능하여 도로용량을 증가시킨다는 시뮬레이 션 분석결과를 도출하였다. 그러나 최근 초기단계의 자율주행 서비스의 시범운영 사례를 통해 관련 전문가 와 자율주행차량 제조사는 다양한 DDT(Dynamic Driving Task) 수행을 위하여 도로 인프라 또는 자율주행 차 량간 협력이 필요하다는 것을 인식하게 되었으며, 최근 연구에 따르면 협력형 자율주행 기술을 구현하지 않 은 단독형 자율주행 차량의 비정상적 주행이 교통정체를 해소하기보다 오히려 도로 교통흐름을 방해하는 결 과를 초래한다는 주장이 있다(Wang et al., 2017;Obaid and Torok, 2021;CBC Radio, 2023;CNN Business, 2023;Electrek, 2023;Fox7 Austin, 2023). 이러한 문제를 해소하고 자율주행 차량이 다양한 기하구조와 상황적 조건에서 DDT를 수행하기 위하여 도로 인프라 또는 자율주행 차량간 협력적 주행의 필요성이 대두되었다. 이에 2020년 SAE는 J3216 문서 발간을 통해 협력형 자율주행(CDA: Cooperative Driving Automation)의 개념을 도입하고, 상태공유 Class A, 주행 의도공유 Class B, 주행 합의모색 Class C, 지시이행 Class D의 협력등급을 정의하였다(SAE International, 2021b).
인프라 가이던스 서비스는 자율차와 일반차량, VRU(Vulnerable Road User, 보행자 등)가 혼재된 도로환경 에서 도로 인프라와 차량간 협력인지를 통해 안전성, 이동성, 환경성 운영지표를 최적화 할 수 있는 주행전 략을 도로 인프라가 차량에게 제공하는 신규 ITS 서비스이다. 도로 인프라는 도로 위 동적 상황정보를 파악 하고, 각 이동객체의 장래 주행궤적, 속도 등의 주행의도를 차량으로부터 공유받거나 과거 주행궤적 학습을 통해 예측하여 Lv.3 이상의 자율주행 차량이 다양한 공간적, 상황적 범위에서 DDT를 수행하기 위한 최적의 주행경로를 제공한다.(Jeon et al., 2022a;Jeon et al., 2022b;Kim et al., 2022;Kim and Yang, 2023;Yang, 2023)
인프라 가이던스와 같은 신규 ITS 서비스가 도입되는 경우 해당 서비스가 설계 의도에 따라 동작하는지 여부를 확인하기 위한 시뮬레이션, 테스트베드 운영, 리빙랩 시범운영 등의 검증과정이 필요하다. 이러한 검 증 절차를 위해서는 유스케이스 및 시나리오 정립이 필요하나, 실도로의 기하구조적 특성, 서비스 운용시점 의 교통량, 기상조건 등 환경적 요인에 따라 무수히 많은 경우의 수가 존재한다. 이로 인해 복잡한 도로환경 과 무한한 상황적 경우의 수를 모두 고려한 테스트 시나리오 수립에 대한 현실적 어려움에 봉착한다. 이를 해소하기 위하여 본 연구에서는 자율주행 신기술로서 연구를 수행중인 인프라 가이던스 서비스를 중심으로 신규 ITS 서비스를 신뢰도있게 검증할 수 있는 테스트 시나리오 설계 방법을 제시하고자 한다.
Ⅱ. 인프라 가이던스 서비스 개념
1. 인프라 가이던스 서비스 개념
인프라 가이던스 서비스는 자율차와 비자율차가 혼재된 도로상황에서 Lv.4 자율차의 주행을 지원하고, 최 적화된 교통류 상태를 유도함으로서 자율주행 Lv.4+를 지향하는 서비스이다. 이를 위하여 카메라, 라이다 등 의 센서장비가 탑재된 스마트 RSU(Road Side Unit) 인프라가 실시간으로 도로의 동적 상황정보를 수집, 분석 하고, 스마트 RSU의 MEC(Multi-Access Edge Computing)에 탑재된 인프라 가이던스 모듈이 이동성, 환경성, 안전성 측면에서 최적의 주행대안을 산출한다. 최종적으로 인프라 가이던스 서비스는 산출된 최적 주행대안 을 자율차와 비자율차, VRU 등 교통 참여객체에게 통신 메시지 형태로 발송하거나, 노변 표시장치 등을 통 해 제공함으로서 교통류 최적화를 이루어내는 협력형 자율주행 교통운영 서비스이다(Fig. 1). 인프라 가이던 스 서비스는 도로 위 상황정보를 단순히 운전자에게 제공하고, 그에 따른 행위는 전적으로 운전자에게 위임 했던 기존 ITS 또는 C-ITS와는 달리 인지・분석단계를 넘어 판단결과에 따른 최적 주행솔루션까지 제공한다 는 점에 있어 기존 서비스와 차별성을 가진다. 인프라 가이던스 서비스를 이용하여 ODD(Operation Design Domain) 내에서 주행하는 Lv.4 자율주행 차량의 주행효율성을 향상시키고, 일부 경우에 한해서는 ODD 확장 을 기대할 수 있다. Lv.4 자율주행 차량의 주행효율성을 향상시키기 위한 인프라 가이던스 예시로는 주변 차 량, 구조물 등에 의하여 시야가 가려져 주변 상황을 인지할 수 없는 환경, 차량에 탑재된 센서의 가시거리 한계상 스스로 주행환경을 인지 또는 판단하기 어려운 상황이 대상이 될 수 있다(Fig. 2). 또는 자율주행차량 스스로 주변환경에 대한 인지가 가능하더라도, 특정 차량을 대상으로 주행 권고 차로, 속도, 통행 우선순위, 차량간 상대적 위치관계 정보 등을 제공함으로서 교통 시스템 최적화를 도모할 수 있다. 비자율주행 차량 또 는 VRU의 경우에도 동일한 내용의 정보를 수신함으로서 최적화된 맞춤형 주행대안을 받을 수 있다. 이 경 우 인프라 가이던스 메시지는 통행 우선순위 선정, 감속/가속/등속/정지 등과 같은 종방향 가이던스, 좌/우측 차로변경, 차로 유지 등의 횡방향 가이던스로 크게 구분될 수 있다.
2. 인프라 가이던스 서비스 절차
인프라 가이던스 서비스는 MEC가 인프라 가이던스 서비스 합류 요청메시지를 방송하고, 이를 수신한 차 량이 인프라 가이던스 서비스 구간에 진입함과 동시에 서비스 참여 수락을 회신하고, 임시ID를 부여받음으 로서 체결된다. 인프라 가이던스 서비스에 합류한 차량은 100ms 주기로 협력인지 메시지를 발신함으로서 MEC가 자차를 인지 및 모니터링할 수 있도록 한다(Fig. 3). MEC는 도로 인프라에 설치된 센서 수집정보와 다른 커넥티드 차량이 제공하는 주변 객체 인지정보 등 다중 에이전트 협력인지 정보를 종합하여, 서비스 구 간 내 동적객체를 탐지한다. MEC는 합류가 완료된 차량을 대상으로 차량이 발신하는 협력인지 메시지 속 주행의도 정보와 MEC 센서를 통해 파악한 주변 객체 위치정보를 바탕으로 가이던스 구간 내 전역경로 주행 궤적과 감가속, 차로변경 등의 주행의도를 파악한다. 협력인지 메시지를 통해 가이던스 구간 내 주행경로와 주행의도 정보를 제공하는 경우 SAE J3216 협력등급 Class B~D 수준의 인프라 가이던스가 가능하다. MEC 는 수집된 각 차량의 주행의도 공유 및 예측정보를 바탕으로 인프라 가이던스 구간을 가장 효율적으로 통행 할 수 있는 대안을 2단계 최적화를 통해 산출한다(Fig. 4). 최적의 통행대안 결정에는 안전성, 이동성, 환경성 지표가 고려되어 통행 우선순위, 구간별 통행 권장속도, 차로변경 권고 정보들이 담긴 가이던스 메시지를 생 성하여 서비스를 제공한다. 차량은 제공된 가이던스에 기반하여 최적주행을 수행하며, MEC는 차량이 가이 던스 메시지에 따른 주행여부를 지속적으로 모니터링하여 변화된 환경에 따라 가이던스 내용을 갱신하여 제 공한다. 인프라 가이던스 서비스는 차량이 서비스 구간 밖으로 진출할 때 최종적으로 종료된다.
3. 인프라 가이던스 서비스 전제조건
MEC에 설치된 인프라 가이던스 모듈이 정상적으로 서비스를 제공하기 위해서는 몇 가지 전제조건이 요 구된다. 기본적으로 인프라 가이던스 모듈이 설치된 MEC는 가이던스 서비스 구간 내 모든 이동객체를 추적 할 수 있고, 인지객체의 유형, 위치, 속도정보를 파악하고, 교통신호 정보를 확보해야 한다. 인프라 센서가 직 접 인지하지 못하는 객체는 커넥티드 차량 등 다중 에이전트 협력인지를 통해 인프라가 메시지를 수신함으 로서 정보 수집이 가능하다. 이를 위하여 MEC는 엣지 단위에서 가이던스 생성을 위한 상충분석을 수행할 수 있는 SW를 갖춰야 한다. WAVE, LTE C-V2X 등과 같은 100ms 이내의 초저지연 통신망을 이용하여 OBU 와 통신 메시지 교환이 가능해야 하며, 각 이동객체에게 맞춤형 인프라 가이던스 통신메시지의 유니캐스트 가 가능해야 한다. 이 때 제공되는 인프라 가이던스 통신 메시지는 도로교통법 등 관계 법령에 의거하여 통 행 우선순위를 고려한 가이던스를 제공하고, 커넥티드 차량의 탑승자는 차량 내부의 HMI를 통해 IG구간 진 입 정보 및 가이던스 정보를 확인할 수 있다.
Ⅲ. 인프라 가이던스 서비스 유스케이스 및 시나리오 정의 방법론
인프라 가이던스 서비스를 위한 유스케이스 및 시나리오는 국제표준인 ISO/PAS 21448에서 정의한 SOTIF (Safety of the Intended Fuctionality) 개념에 따라 요건이 정의되었다. 인프라 가이던스 서비스는 동적 객체의 모니터링을 통해 교통류 안전성, 이동성, 환경성이 최적화되도록 가이던스 메시지를 업데이트 한다. 이와 같 은 교통류 최적화 효과를 위해 교통류간 상충이 발생하고, 통행우선권 판단에 운전 주체의 주관적 판단이 개 입되는 엇갈림 구간, 회전교차로, 무신호 교차로 등을 중점적으로 서비스 한다. 이를 위하여 『도로의 구조ㆍ 시설 기준에 관한 규칙』을 기반으로 공간적 범위를 1차 분류하고, 선행연구를 고려한 자율주행 차량의 단독 주행이 어려운 공간적 범위를 반영하여(Hyun et al., 2024) 인프라 가이던스 서비스의 공간적 범위를 설정하였 다. 상황적 범위는 서비스 수준에 따른 교통류 상태, 긴급차량 통행, 돌발상황, 악천후 등을 고려하였다(Table 1). 인프라 가이던스 서비스를 위해 도출된 공간적 및 상황적 범위를 바탕으로 Jeon et al.(2022b)에서는 유스 케이스 초안을 도출하고, 유럽연합 MAVEN, CO-EXIST, INFRAMIX, TRANSAID 4개의 협력형 자율주행 프로 젝트와 국내 C-ITS 시범사업의 유스케이스를 검토하여 개념적 또는 기술적 유사성을 가지는 유스케이스의 추가 또는 삭제를 수행하였다. 본 연구는 Jeon et al.(2022b)에서 도출된 인프라 가이던스 유스케이스를 바탕으 로 실도로 구현 가능성, 가시적 효과성 등을 고려하여 <Table 2>와 같이 유스케이스를 수정 도출하였다.
<Table 1>
Spatial and Situational Scope of Infra-Guidance Serivice
| Spatial Area | Situation | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Normal Situation (Traffic Jam, etc.) | Emergency Vehicle Responding | CAV DDT Fallback | Lane Closure (Road Work, Accident, etc.) | Road Closure (Road Work, Accident, etc.) | Bad Weather | Platoon Driving | Overtake Slow or Parking Vehicle | |||
| Mainline | X | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ○ | ||
| Merging Area | ○ | △ | X | △ | △ | X | X | X | ||
| Diverging Area | ○ | △ | X | △ | △ | X | X | X | ||
| Weaving Area | ○ | △ | X | △ | △ | X | X | X | ||
| CAV Priority Lane | ○ | X | X | △ | △ | X | X | X | ||
| Signalized Intersection | Unprotected Turn | ○ | △ | △ | ○ | ○ | X | X | X | |
| Left Turn Lane | ○ | △ | △ | X | X | X | ||||
| U-Turn Lane | ○ | △ | △ | X | X | X | ||||
| Right Turn Lane | ○ | △ | △ | X | X | X | ||||
| Unsignalized Intersection | Normal Unsignalized Intersection | ○ | ○ | △ | ○ | ○ | X | X | X | |
| Roundabout | Entering | ○ | △ | X | ○ | ○ | X | X | X | |
| Exiting | ○ | △ | X | X | X | X | ||||
| Shared Street | ○ | △ | △ | X | X | X | X | X | ||
| Two-Lane Road | Normal Two-Lane Road | X | ○ | △ | X | ○ | X | X | ○ | |
| Unsufficient Road Width | ○ | △ | X | X | X | X | X | △ | ||
| Toll-gate | Entering | ○ | X | X | △ | △ | X | X | X | |
| Exiting | ○ | X | X | △ | △ | X | X | X | ||
| ○ : Basic Infra-Guidance Use case and Scenario necessary △ : Infra-Guidance Use case and Scenario necessary in near Future × : Infra-Guidance Use case and Scenario are not necessary or Can be done by combining other Use case and Scenario |
||||||||||
<Table 2>
Usecase of Infra-Guidance Serivice
| Use case | Description | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| No. | Spatial Area | Contextual Scope | |||
| 1 | Basic Segment (Multi lane) | Emergency Vehicle Responding | Instruct Vehicles to Yield and Pull Over to Ensure Priority Passage for Emergency Vehicles | ||
| 2 | CAV DDT Fallback | Support Safe Stopping on the shoulder in Response to CAV DDT Fallback | |||
| 3 | Partial Lane Closure (Roadwork, Accident, etc.) | Support Lane Changing Response to Partial Lane Closure | |||
| 4 | Road Closure (Roadwork, Accident, etc.) | Support Detour Response to Road Closure | |||
| 5 | Severe Weather | Support Traffic Calming Measure, such as Reducing Speed, in Sever Weather Condition | |||
| 6 | Platton Driving | Support Platoon Driving | |||
| 7 | Overtaking Slow or Parked Vehicle | Support Overtaking Slow or Parked Vehicle | |||
| 8 | Merging Area | Mainline and Merging Vehicle Conflicts | Guide Lane Changing Timing and Merging Speed to Reduce Conflict | ||
| Merging vehicle conflicts on multi-lane ramps | Guide Lane Changing Timing and Merging Speed to Reduce Conflict | ||||
| 9 | Diverging Area | Spillback occurrence in diverging lanes | Support Queing on the Off-ramp Queue or Cutting In | ||
| 10 | Weaving Area | Weaving Conflict | Guide Lane Changing Timing, Driving Speed and Trajectories to Reduce Conflict | ||
| 11 | CAV Priority Lane | Entering Terminal | Entering to CAV Priority Lane | Guide Lane Changing Timing and Speed to Reduce Conflict | |
| 12 | Exit Teminal | Exiting from CAV Priority Lane | Guide Lane Changing Timing and Speed to Reduce Conflict | ||
| 13 | Signalized Intersection | Unprotected Left Turn | Conflict with Oncoming Vehicles in the Opposite Lane | Guide Unprotected Left Turn Timing, Speed and Trajectories to Reduce Conflict | |
| 14 | Left Turn Lane | Queuing in the Left Turn Lane | Support Queing on the Left Turn Lane Queue or Cutting In | ||
| 15 | U-Turn Lane | Queuing in the U-Turn Lane | Support Queing on the U-Turn Lane Queue or Cutting In | ||
| 16 | Right Turn Lane | Queuing in the Right Turn Lane | Support Queing on the Right Turn Lane Queue or Cutting In | ||
| 17 | Conflict between Right Trun Vehicle and VRUs | Guide Right Turn Timing, Speed and Trajectories to Reduce Conflict | |||
| 18 | Partial Lane Closure (Roadwork, Accident, etc.) | Support Lane Changing or Detour Response to Partial Lane Closure | |||
| 19 | |||||
| Road Closure (Roadwork, Accident, etc.) | Support Detour Response to Road Closure | ||||
| 20 | Unsignalized Intersection | Right of Way Designation | Designate Right of Way based on Local Dynamic Map | ||
| 21 | |||||
| Emergency Vehicle Responding | Instruct Vehicles to Yield and Pull Over to Ensure Priority Passage for Emergency Vehicles | ||||
| 22 | |||||
| 23 | Partial Lane Closure (Roadwork, Accident, etc.) | Support Lane Changing or Detour Response to Partial Lane Closure | |||
| Road Closure (Roadwork, Accident, etc.) | Support Detour Response to Road Closure | ||||
| 24 | Enter | Yield to Turning Vehicle | Guide on roundabout entery timing, speed, and trajectory | ||
| 25 | Exit | Yield to Exiting Vehicle | Guide on roundabout exit timing, speed, and trajectory | ||
| 26 | Roundabout | Partial Lane Closure (Roadwork, Accident, etc.) | Support Lane Changing or Detour Response to Partial Lane Closure | ||
| 27 | Road Closure (Roadwork, Accident, etc.) | Support detour response to road closure | |||
| 28 | VRU Shared Road | Mix of VRUs and Vehicles | Guidance on VRU priority passage, considering safety | ||
| 29 | Two-lane Road | Emergency Vehicle Responding | Instruct the Emergency Vehicle to Overtake the Lead Vehicle and Direct Other Vehicles to Yield and Pull Over to Ensure Priority Passage for the Emergency Vehicle | ||
| 30 | Road Closure (Roadwork, Accident, etc.) | Instruct vehicles to use the opposing lane for overtaking at a safe point when the road is closed due to roadwork ahed or an accident, and direct oncoming vehicles to stop | |||
| 31 | Narrow Width Road | Meeting Oncoming Traffic | Designation of priority passage and waiting areas for two-way roads where passing is difficult | ||
| 32 | Tollgate | Entering Terminal | Entering to the Toll Lane | Guide Lane Changing Timing and Speed to Reduce Conflict | |
| 33 | Exit Teminal | Merging to the Mainline | Guide Lane Changing Timing and Speed to Reduce Conflict | ||
<Fig. 5>는 인프라 가이던스 서비스를 위한 유스케이스, 기본 시나리오, 테스트 시나리오, 모듈의 관계를 나타낸다. 인프라 가이던스 서비스는 교통류 최적화를 위하여 차량에게 차로변경, 감가속, 등속운동 등과 같 은 미션을 부여하게 되는데 이러한 단위기동(Maneuver)에 필요한 행위절차를 그룹화하여 <Fig. 5>의 Mi와 같 이 모듈로 정의하였다. 모듈은 여러 종류의 유스케이스 및 시나리오에서 반복적인 절차표현을 간략화 하기 위하여 도입한 개념이다. 모듈은 필요에 따라 유스케이스 및 시나리오 명세 일부를 단순화하기 위하여 여러 개가 삽입되어 사용될 수 있으며, 특정 유스케이스 또는 시나리오에만 종속되어 사용되지 않는 독립적 정의 라고 할 수 있다. <Fig. 5>의 모듈은 SAE J2735의 데이터 요소와 대응되는 개념으로 볼 수 있으며, 벽돌이 다 양한 형태의 집을 짓기 위하여 사용되는 것과 같이 인프라 가이던스 서비스를 위한 기본 재료에 해당한다. 모듈의 예시로서는 차로변경 모듈, 감속/가속/정차/등속 모듈, 주행궤적 제공 모듈 등이 있으며 이러한 모듈 은 여러 유스케이스와 시나리오 등에서 필요에 따라 호출하여 사용할 수 있다.
기본 시나리오(Basis Scenario)는 유스케이스의 목적 달성을 위하여 해당 유스케이스의 공간적 범위에 하나 의 상황을 부여한 기본적인 시나리오이다. <Fig. 5>에서 기본 시나리오는 Snk로 표현되어 있으며, S11, S12, S13 의 예시와 같이 기본 시나리오에는 0개 또는 1개, 여러 개의 모듈이 포함될 수 있다. 기본 시나리오는 해당 공간적, 상황적 상황에 맞는 인프라 가이던스 서비스를 위한 세부적 가이던스 제공 절차와 각 객체가 수행하 는 행위, 상호작용 방법 등을 기술한다. 테스트 시나리오는 해당 서비스를 실증하고자 하는 대상지에서 발생 할 수 있는 상황적 경우의 수를 고려하여 Sn1+Sn2+…+Snk와 같은 형태로 1개 이상의 기본 시나리오를 조합하 여 생성한다. 테스트 시나리오는 실도로에서 발생할 수 있는 다수의 도로 이용객체간 상호작용을 반영하는 복합적 시나리오로서 테스트 목적, 테스트 대상지 환경 등에 따라 무한에 가깝게 생성할 수 있다. 최종적으 로 유스케이스는 인프라 가이던스 모듈 입장에서 교통참여 객체간 협력을 통해 얻고자 하는 동일한 목적을 가지는 기본 시나리오의 집합이다. 특정 대상지를 대상으로 하는 테스트 시나리오와 달리 해당 기하구조와 상황에서의 시나리오를 추상화하여 기술되며, 인프라 가이던스가 필요한 공간적, 상황적 범위의 조합으로 도 출된다. 유스케이스에는 참여객체와 선행조건, 수행절차, 종료조건 등을 개략적으로 제시한다.
위 모듈, 기본 시나리오, 테스트 시나리오, 유스케이스 개념을 설명하기 위하여 <Fig. 6>의 예시와 같이 회 전교차로 진입 유스케이스에 대하여 기본 시나리오 및 테스트 시나리오를 설정할 수 있다. 회전교차로는 기 하구조적으로 1차로형, 2차로형, 3지교차, 4지교차 등 다양한 기하구조적 형태가 존재할 수 있으며, 차량이 1 대 진입하는 상황, 여러 대가 진입하는 상황, 횡단 보행자가 있는 상황, 우회전 진출 예정차량이 1차로로 접 근중인 상황 등 상황적 범위도 다양하다. 이렇듯 인프라 가이던스 서비스가 제공되어야 하는 회전교차로의 모든 형태와 상황을 포괄하는 추상적 개념형태의 회전교차로 진입 유스케이스가 존재한다. 회전교차로 진입 유스케이스에 대한 기본 시나리오로는 회전교차로 접근시 진출방향에 따른 사전 차로변경, 접근로 VRU를 위한 횡단보도 앞 정지, 회전차량 양보, 회전차량 의도공유를 통한 무정차 진입 등의 기본 시나리오를 구상 할 수 있다(Table 3). 이중 일부 기본 시나리오는 테스트를 수행하고자 하는 회전교차로의 기하구조상 적용이 불가한 기본 시나리오도 존재할 수 있다. 이를 위해 테스트 시나리오는 테스트를 진행하고자 하는 대상지의 환경에 맞추어 실제 해당 실증지에 적용할 기본 시나리오의 조합과 테스트 순서에 따라 구성한다.
<Table 3>
Example of Roundabout Enty Usecase Test Scenario
인프라 가이던스 서비스 회전교차로 진입 유스케이스의 경우 경기도 화성시 남양읍 남양리 2363에 위치 한 1차로형 3지 회전교차로에서 실증 수행을 계획하고 있다 (Fig. 7). <Table 3>의 기본 시나리오중 해당 회 전교차로 실증지에 적용 가능한 기본 시나리오는 1, 3, 4, 5, 6이 가능하다. 이에 <Table 4>와 같이 테스트 시 나리오를 수립할 수 있다.
<Table 4>
Example of Roundabout Enty Usecase Basis Scenario
| Roundabout Entry Usecase Basis Scenario | Description | |
|---|---|---|
| 1 | Host vehicle entry to the roud about without other objects | Guidance for freely entering the roundabout by conveying information about the absence of conflicting objects |
| 2 | Lane changing in the approach | To facilitate smooth entry, passage, and exit from the roundabout, guide to lane change during the approach to the roundabout |
| 3 | Stopping for the VRUs in the crosswalk | Sharing information about VRUs approaching or intending to use crosswalks at roundabouts, and providing guidance on deceleration or stopping |
| 4 | Yield to the turnning vehicle | Recognizing vehicles rotating within the circulating lanes of aroundabout, and providing guidance for deceleration or stopping for vehicles entering the roundabout based on the likelihood of conflict |
| 5 | Host vehicle priority entry to the roundabout | Entering the roundabout without deceleration when there is a sufficient gap and no conflict is expected |
| 6 | Host vehicle entry to the roundabout under the remote vehicles’ intent sharing | Entering the roundabout when a remote vehicle has shared its intention to exit, and recognizing that no conflict is expected |
Ⅳ. 결 론
본 연구에서는 자율차 주행지원 인프라 가이던스 서비스와 같은 신규 ITS 서비스의 도입을 위해 다양한 도로의 공간적 및 상황적 환경을 종합적으로 고려할 수 있는 테스트 시나리오 구성 방안을 제시하였다. 신규 ITS 서비스의 도입을 위한 첫 단계로서 시뮬레이션 검증이나, 안전이 확보된 테스트베드 공간에서의 서비스 검증이 필요하나, 시뮬레이션 또는 테스트베드 검증은 복잡한 실도로 환경을 모두 고려한 유스케이스 및 시 나리오를 정립하는 데에 현실적 어려움이 존재한다. 다양한 환경적 요인, 예를 들어 교통 밀도, 날씨 조건, 차량간 상대위치 관계, 교통 규제 등의 변수들은 시나리오의 복잡성을 증가시키며, 이에 따라 실험적 검증의 난이도 또한 상승하게 된다. 이에 본 연구에서는 선행연구 등에서 도출된 유스케이스를 바탕으로 1:1 관계의 단순한 상호작용만을 표현하는 기본 시나리오 개념을 활용하여 다양한 테스트 시나리오를 구성하는 방법론 을 제시하였다.
본 연구에서 제시한 테스트 시나리오는 복잡한 도로 환경에서의 자율차와 비자율차의 상호작용에 기반한 인프라 가이던스 서비스를 효과적으로 모사하기 위해 설계되었다. 다양한 도로 상황과 환경적 변수를 고려 하여 서비스의 실질적 구현 가능성을 확인하고, 예기치 않은 상황에서의 시스템 대응 능력을 평가를 가능하 게 한다. 위 방법론을 활용하여 신규 ITS 서비스를 검증하고자 하는 연구자는 수요자의 요구사항에 따라 기 본 시나리오를 조합하여 무한히 많은 테스트 시나리오를 생성할 수 있다. 본 연구에서 제시한 테스트 시나리 오 도출 방법론을 활용한다면 신규 ITS 서비스를 검증하고자 하는 연구자는 무수히 많은 공간적, 상황적 경 우의 수를 모두 포괄할 수 있는 테스트 시나리오를 수립할 수 있을 것으로 기대된다. 이를 통해 신규 ITS 서 비스의 실질적 구현 가능성과 다양한 도로 환경에서의 서비스 성능을 종합적으로 검토할 수 있다. 또한 시뮬 레이션 또는 테스트베드 환경에서 개별 기본 시나리오의 단위테스트 검증과 기본 시나리오를 조합한 테스트 시나리오 샘플 테스트를 통해 해당 신규 ITS서비스의 실도로 적용을 위한 사전검증을 수행할 수 있다.
향후 연구에서는 본 연구에서 도출된 테스트 시나리오 방법론을 적용하여 K-City 또는 리빙랩 환경에서 인프라 가이던스 서비스 평가 수행결과를 분석하고자 한다. 본 테스트 시나리오 방법론의 실적용성에 대한 평가결과를 반영하여 테스트 시나리오 개발 방법론을 보완하고, 더욱 정밀한 테스트와 실제 환경의 불확실 성을 추가 반영하는 노력이 필요하다. 그럼에도 불구하고, 현 테스트 시나리오 방법론 연구는 실제 도로환경 에서 발생할 수 있는 무한한 경우의 수를 수용하기 위한 테스트 시나리오 토대를 마련함으로서, 자율주행 시 대를 앞두고 다양하게 등장할 신규 ITS서비스를 얼마나 신뢰도있게 검증하여 수용할 수 있는지에 대한 방향 성을 제시하였다. 이와 같은 접근법을 통해 궁극적으로 자율주행차를 수용하기 위한 ITS서비스가 안전하고, 신뢰할 수 있는 기술로 자리잡는데 기여할 것이며, 앞으로 연구에서는 더욱 정밀한 검증방법론 설계와 실제 테스트 환경에서의 적용을 통해 완성도를 높이는 데 주력해야할 것이다.
