Ⅰ. 서 론
최근 자동차 기술의 발전과 함께 운전자의 편의성과 안전성을 향상시키기 위한 목적으로 첨단 운전자 지 원 시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)이 장착된 차량이 보편화되고 있는 실정이다. 이 시스템 기능 중 고속 환경에서 주로 사용되는 적응형 순항 제어(Adaptive Cruise Control, ACC)1)는 2023년 말 기준으 로 국내 등록된 전체 차량의 약 20%인 520만 대가 보급된 것으로 추정하고 있으며, ACC 기능 사용률은 약 89%로 조사된 바 있다(Consumer Insight, 2021).
ACC 기능은 차량에 장착된 레이더와 카메라를 통해 작동하며, 레이더는 전방 장애물의 위치·속도·방향 등을 검지하여 수집된 정보를 차량의 두뇌 역할을 하는 전자제어장치(Electronic Control Unit, ECU)로 전송한 다. 이 정보 중에서 움직이는 물체는 차량으로 인지하여 ACC 작동에 활용되지만 도로 상부의 표지판, 터널 상단의 구조물, 노면 과속방지턱 등의 시설물, 즉 정지된 물체는 ACC 오작동 방지를 위하여 정보에서 제외 되는 로직으로 구성되어 있어 정지된 작업보호차량을 인지하기 어려운 한계가 있다.
차량에 장착되는 센서를 살펴보면 <Fig. 1>과 같이 다양하게 존재하며 자동차 제조사, 차종, 차량 연식 등 에 따라 센서의 종류, 구성 및 조합이 모두 상이하지만, ACC 기능은 대부분 전방 차량을 추종하는 레이더와 차선을 인식하는 카메라의 2가지 센서를 동시에 활용하는 센서 퓨전 방식으로 작동되고 있다. 이러한 센서 중 레이더는 인지거리가 200m 내외로 긴 편에 속하지만, 카메라의 경우에는 약 50m 정도로 짧아 고속주행 시 전방 장애물을 검지하는 영역에서는 실효성이 떨어질 수밖에 없으며, 고가의 라이다(LiDAR) 센서 역시 정확도는 높으나 20m 내외의 인지거리로 ACC 작동에 활용이 곤란한 실정이다.
이처럼 차량 센서의 인지거리 한계, 레이더의 장애물 판단 불가 영역 등으로 인하여 ACC 기능은 기본적 으로 불완전성을 지니고 있으며, 이러한 특성을 고려하여 자동차 제조사에서는 매뉴얼상 ACC 기능 사용 시 운전자의 전방주시 의무를 명시하고 있다. 현재 사용되고 있는 대부분의 ACC 기능은 <Fig. 2>에서와 같이 미국 자동차기술협회에서 정의한 자율주행 단계(SAE J3016, 2021) 중 Level 2 수준에도 미치지 못하는 상황 이기 때문에 운전자의 전방주시태만은 심각한 교통사고로 이어질 개연성이 매우 크다.
앞서 언급한 바와 같이 차량에 장착된 레이더 센서의 인지 거리 및 정지 물체 식별의 한계로 인해, ACC 기능이 특정 상황에서 정상적으로 작동되지 않는 사례가 보고되고 있다. 이러한 기술적 한계는 운전자의 전 방주시 미흡 등과 함께 복합적으로 작용하여, 고속도로 작업구간 내 정지된 작업보호차량에 대한 추돌 위험 을 높이는 요인으로 작용할 수 있다. <Fig. 3>에서와 같이 ACC 차량에 의한 고속도로 작업장 교통사고(KEC, 2024)는 최근 5년간 20건, 사망자는 18명으로 치사율은 무려 90%에 달하고 있는 실정이다. 따라서 ACC 차량 의 실질적인 안전성을 검증하고, 특히 고속도로 작업 구간에서 발생하는 치명적인 사고를 방지할 수 있는 보 완 장치 개발 및 현장 적용 가능성에 대한 실증적 검토가 필요하다. 이러한 ACC 차량 사고를 예방하기 위해 고속도로 교통안전 분야를 담당하고 있는 한국도로공사에서는 차량의 송·수신 레이더 전파 변형을 통한 충 돌방지장치를 개발하였다. 본 연구는 해당 장치에 대한 다각적인 실험과 분석을 통해 장치의 실효성과 현장 적용 가능성을 검증하고 평가하는 것을 목적으로 한다.
본 논문은 다음과 같은 순서로 구성된다. 제2장에서는 이론적 배경과 선행 연구를 고찰하고 제3장에서는 연구 수행 절차 및 실험 설계 등 연구 방법론을 다룬다. 제4장에서는 실험 결과 및 논의사항을 제시하고 제5 장에서는 실험 결과 등을 바탕으로 한 충돌방지장치의 사고심각도 변화 및 사고 감소 편익을 분석한다. 마지 막으로 제6장에서는 결론 및 향후 연구 방향을 제시한다.
Ⅱ. 선행 연구 고찰
1. 기존 연구의 고찰
현대자동차社의 ACC 차량 메커니즘 관련 연구(Kim et al., 2022)를 살펴보면 <Fig. 4>에 나타난 바와 같이 위험상황 발생 시 전방충돌경고(Forward Collision Warning, FCW)가 먼저 작동하여 운전자에게 시·청각적으 로 상황 정보가 제공되고, 이후 부분 제동이 시작되면 0.2g의 감속도, 완전 제동이 작동되면 약 1.0g의 감속 도가 적용되도록 설계되어 있다. 작동시점은 충돌시간(Time to Collision, TTC)을 기준으로 하며 FCW가 작동 하는 시점은 2.0~2.5초, 부분 제동이 작동되는 시점은 1.3~1.7초, 완전 제동이 작동되는 시점은 0.8~1.0초로 나 타나 있다.
벤츠社 S280 차량의 ACC 시스템 연구(Yong et al., 2007)에서는 자동제동 평균감속도는 1.92m/s2(0.20g), 반 응지연시간은 1.68초로 나타났으며, 최대감속도는 3.27m/s2(0.33g)로 120km/h에서 60km/h까지 5초 동안 감속 하는 경우 ACC의 추종능력만으로 안전한 제동이 미흡한 것으로 분석되었다. 실도로에서 제네시스 EQ900 차량을 사용하여 ACC 기능에 대한 시뮬레이션과 실차시험 비교평가를 수행한 연구(Kwon and Lee, 2019)에 서는 속력이 50km/h인 경우 최대 감속도는 시나리오별 1.23g~1.35g로 분석되었다. 그랜저 차량에 GPS, 관성 측정장치를 장착하여 유럽 신차안전도평가프로그램(European New Car Assessment Program, Euro-NCAP)에 따 른 긴급제동(Autonomous Emergency Braking, AEB)2) 시험을 수행한 연구(Kim et al., 2022)에서는 상대속도가 증가함에 따라 FCW 및 AEB가 작동하는 TTC가 증가하였고, 속력이 70km/h인 경우 TTC 2.65초에서 FCW, 1.48초에서 부분 제동, 0.94초에서 완전 제동이 작동하였으나 사고를 회피하지 못하는 것으로 나타났다.
차량 레이더 센서의 각도에 따른 오작동 조건 분석 연구(Park et al., 2021)에서는 정상상태에서의 레이더 센서 감지거리가 80m 전후로 나타나는 것에 비해, 레이더 센서의 각도가 변화함에 따라 감지거리가 감소하 는 것으로 나타났다. 이는 차량 레이더 센서에 대한 전방 장애물의 검지 영역을 나타낼 수 있는 지표로서, 센서 각도에 의해 FCW와 AEB 기능이 정상적으로 작동하지 않는 한계 범위를 실험을 통해 제시하였다. 실 험 결과, 레이더 센서의 좌우방향 각도 ±3〫에서 감지거리는 약 50%까지 감소하는 것으로 나타났으며, 이 경 우 FCW는 작동하지 않았다. 또한, 상하방향 각도 ±9〫 에서는 감지거리가 90%까지 감소하는 것으로 나타났으 며, 이 때 FCW와 AEB는 작동되지 않는 것으로 측정되었다.
전방 정지차량의 각도에 따른 AEB의 작동여부를 평가한 실험 연구(Choi et al., 2022)에서는 전방 차량의 각도를 15° 에서부터 90° 까지 변화시키면서 실험차량을 30km/h의 속도로 주행하여 상태 변화를 관측하였다. AEB의 경우 차량의 레이더와 카메라가 복합적으로 작용하여 활성화되는데, 이 실험은 차량 카메라에서 각 도를 가진 전방 정지차량을 장애물로 인식하는 한계 조건을 검증하기 위한 것으로 볼 수 있다. 실험 결과, 전방 차량의 각도가 20° 이하인 경우에는 AEB가 정상적으로 작동하였으며 30° 이상에서는 작동하지 않았다. 또한 차량 각도가 90° 인 측면 충돌 상황에서도 AEB가 작동되지 않는 결과를 나타냈다.
2. 본 연구의 차별성
대부분의 기존 연구에서는 ACC 차량의 성능 및 기능에 대한 평가와 다양한 환경에서의 ACC 작동여부 및 한계조건 등을 다룬 것에 비해 본 연구에서는 ACC 차량의 성능실험 결과를 활용하여 작업장 사고 예방 을 위해 신규 개발된 충돌방지장치의 효과를 평가한다는 점이 가장 큰 차별적 요소라 할 수 있다.
다만, ACC 차량의 반응성을 토대로 한 간접적인 평가방식을 채택한 사유는 첫째, 신규 개발장치에 대한 성능평가 기준이 마련되지 않았다는 점, 둘째, 장치에 대한 실질적 효과는 ACC 차량의 반응으로 나타난다는 점, 셋째, 현재 장치의 상용화 및 보급화가 완료되지 않아 현장운영에 의한 시행전후 비교 평가가 불가하다 는 점에서 비롯되었다. 이에 따라 본 연구에서는 기존 연구의 방법론과 현행 평가기준을 참고하되, 장치의 성능과 효과를 다각적으로 평가할 수 있는 시나리오 구성과 지표 선정을 통하여 실험을 시행하고자 하였다.
Ⅲ. 연구 방법론
1. 연구수행 절차
본 연구에서는 충돌방지장치의 안전성과 경제성에 대한 정량적 효과를 측정하기 위하여 각 단계별 과업 을 정의하고 전체적인 연구 수행 절차를 체계화하였다. 연구 흐름도는 <Fig. 5>와 같다.
2. 충돌방지장치의 개발
앞서 서술한 바와 같이 ACC 차량의 레이더 전파 특성상 정지 물체의 검지는 불가능하지만, 저속이라도 움직이기만 한다면 검지가 가능하다는 점에 착안하여 본 장치를 고안하게 되었다. ACC 차량이 송·수신하는 레이더 전파의 변형을 통하여 정지된 작업보호차량을 저속 이동 물체로 인식시킴으로서 자동으로 감속하게 되는 원리이다. 개념도는 <Fig. 6>에 제시되어 있다.
차량용 ACC 시스템은 전방에 장착된 레이더 센서를 통해 전자기파를 송·수신하고, 반사된 신호를 분석하 여 전방 객체의 상대 거리 및 속도를 측정한다. 이를 바탕으로 운전자가 설정한 기준에 따라 차량의 속도 및 간격을 자동으로 제어하는 원리로 작동한다. 본 연구에서 개발한 충돌방지장치는 ACC 시스템의 인식 한계 를 보완하기 위해 정지물체를 저속 이동체로 인식시키는 기술을 적용하였다. 구체적으로는, 차량으로부터 송 신된 77GHz 레이더 전파에 가상 속도(12–20 km/h)에 해당하는 주파수 성분을 추가한 후, 이를 다시 차량 방 향으로 재송출함으로써 도플러 효과를 유도하고, ACC 차량이 실제로 움직이는 객체로 인식하게 만드는 구 조로 설계되었다.
장치 설계안을 토대로 연구개발용 시제품을 제작하였으며, 지속적인 현장 테스트를 실시하여 보완점을 도 출하였다. 자체 테스트 결과에서 100km/h 속도의 ACC 차량 감속률은 약 30% 내외로 측정되어 차량의 반응 성을 향상시키기 위하여 고성능 하드웨어 장착, 가변 속도(20→12km/h) 제어 로직 및 알고리즘 구현을 통하 여 장치를 보완·개선하였다. 초기에는 전파 속도 값만을 조정하는 방식이었으나 실제 장치는 정지되어 있어 저속이동체로 인식되지 않는 한계가 있었으며, 이러한 한계를 보완하기 위해 전파를 일정 시간동안 장치 내 에 머무르게 하여 위치도 함께 변화하는 것처럼 인식시키는 고성능 하드웨어인 딜레이 모듈을 추가하였다. 또한, 자동차 제조사 매뉴얼에서는 ACC 차량이 인식할 수 있는 최저 속도를 명시하지 않고 “매우 낮은 속 도”로 제시하고 있어 차량 인식여부 확인을 위한 현장 테스트를 실시하였다. 테스트 결과, 20km/h에서의 인 식률이 가장 높고 12km/h 미만에서 인식률이 급감한 점을 고려하여, 장치의 최초 속도는 20km/h로 설정하고 ACC 차량이 작업장에 접근할수록 점진적으로 충돌방지장치의 속도를 12km/h까지 낮추어 감속률을 향상시 키는 제어방식을 채택하였다.
시제품 제작과 장치의 튜닝 과정은 <Fig. 7>에 도식화하였으며, 제작된 시제품은 전용 함체에 인입하여 작 업보호차량 충격완화시설(Truck Mounted Attenuator, TMA) 상부에 설치하는 방식으로 실제 현장에서 활용될 수 있도록 구성하였다.
3. 성능실험 설계
충돌방지장치의 효과 평가를 위해서는 장치의 성능을 직관적으로 측정할 수 있는 정량적 실험지표의 선 정이 필수적이다. 지표 선정 이전에 관련 기준을 살펴보면, 먼저 국토교통부(2014)의 ‘자동차안전도평가시험 등에 관한 규정’에서 <Table 1>의 FCW에 대한 기준을 정의하고 있으며 TTC 2.0~2.1초 이전에 충돌경고가 작동되어야 함을 명시하고 있다. 또한 Euro-NCAP(2024)에서는 <Table 2>에서와 같이 신차에 대한 긴급제동 성능평가를 실시하고 있으며, 평가차량과 목표차량(정지 또는 저속이동)의 속도 편차와 충돌속도를 범주화하 여 안전등급을 책정하고 있다. 그리고 한국표준협회(2020)에서 규정하고 있는 ACC 성능평가 항목으로는 전 방 차량의 인지거리와 차량 식별 여부의 두 가지 지표를 제시하고 있다.
<Table 2>
Emergency Braking Evaluation Scenario
* CCRs : Car-to-Car Rearside Stationary, CCRm : Car-to-Car Rearside Moving
| Item | Content |
|---|---|
| CCRs* | |
| CCRm* |
1) 실험지표 선정
본 연구에서는 충돌방지장치의 성능 검증을 위하여 먼저, 기존 연구에서 검토된 ACC 작동 메커니즘 및 성능평가 기준을 기반으로 평가지표를 선정하였으며, 장치에 대한 계량적 효과를 직접적으로 측정할 수 없 는 한계로 인해 ACC 차량에서의 반응성을 토대로 성능을 평가하게 되었다. 평가지표는 2가지로 <Table 3> 에 제시한 바와 같이 장치의 레이더 전파 변형 및 송·수신 성능을 측정하기 위한 항목인 “감속거리”와 장치 로 인한 ACC 차량의 감속 효과를 측정하기 위한 항목인 “충돌속도”로 구분하였다.
<Table 3>
Performance Testing Indicators
| Indicator | Definition |
|---|---|
| Deceleration Distance (m) | The distance between the vehicle and the device at the point where the vehicle begins to decelerate after receiving the signal from the device. |
| Collision Speed (km/h) | The speed of the vehicle at the point of collision with the device. (Estimated values are used.) |
2) 실험 차량 및 시나리오 구성
실험차량은 총 5종으로 차량 제조사, 차종, 장착 레이더 종류, 보급률 등에 따라 다양한 조합으로 구성하 여 <Table 4>와 같이 선정하였고, 주행속도 시나리오는 고속 환경을 고려하여 80km/h에서 110km/h까지 10km/h 간격의 4단계로 설정하였다. 실험 반복횟수는 ‘자동차안전도평가시험 등에 관한 규정’의 시험방법을 준용하여 차량별, 속도별 7회로 총 140회(차량 5종 × 속도 4단계 × 반복 7회)의 실험차량 주행테스트3)를 계 획하였다. 선정된 평가지표와 실험차량, 시나리오 등은 국립과학수사연구원, 한국교통안전공단, 자동차안전 연구원 등 자동차 검사·시험 전문기관의 자문과 협의를 거쳐 <Fig. 8>과 같이 충돌방지장치의 성능실험 계획 을 마련하였다.
<Table 4>
Test Vehicle
| Vehicle | Manufacturer | Type | Radar |
|---|---|---|---|
| Grandeur (IG) | Hyundai | Sedan | ESR2.5 (Delphi) |
| Sorento (MQ4) | Kia | SUV | MRR20 (Mando) |
| K8 (GL3) | Kia | Sedan | MRR30 (Mando) |
| Tucson (NX4) | Hyundai | SUV | MAR320 (Mobis) |
| G80 (RG3) | Genesis | Sedan | LRR20 (Mando) |
4. 데이터 수집 및 분석
1) 데이터 측정 방법
성능실험은 공인 자동차 시험기관인 지능형자동차부품진흥원에 위탁 시행하였으며, 데이터 측정은 <Fig. 9>와 같이 관성측정장비(Inertial Measurement Unit, IMU)4), 차분위성항법시스템(Differential Global Positioning System, DGPS)5), 데이터수집장치(Data Acquisition, DAQ)6), 카메라 등 공인시험장비를 실험차량에 장착하여 진행하였다. 차량 운전은 전문 인력에 의해 수동으로 시행되었으며, 실험상 충돌방지장치에 실제 충돌이 불 가하여 전방 20m에서 회피하는 방식으로 실시하였다. 또한 사전 테스트7) 결과에서 충돌방지장치가 TMA에 설치된 경우와 노면에 스탠딩 형태로 설치된 경우, ACC 차량 반응성에 차이를 보이지 않았다는 점을 감안 하여 <Fig. 10>에서와 같이 노면 스탠딩 형태로 실험을 진행하였다.
2) 데이터 수집 및 분석방법
주행데이터는 실험차량에 설치된 DAQ 장비로부터 차량의 속도, 가속도, 차량 위치, 충돌시간, 주행상태 등에 대한 정보를 동기화하여 취득하였고, <Table 5>와 같이 실험 회차별로 정리하였다.
<Table 5>
Test Data (Example)
* Driving Mode : Normal 0, ACC 1, FCW 2, Patial Braking 3, Full Braking 4
** Steering : Normal 1, Avoidance 2
| Time | Speed | Accel X | Distance | TTC | Yawrate | Test No. | Driving Mode* | Steering** |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0.21 | 73.62 | 1.77 | 418.70 | 20.47 | 0.19 | 2 | 0 | 1 |
| 0.22 | 73.76 | 1.72 | 418.29 | 20.41 | 0.15 | 2 | 0 | 1 |
| 0.23 | 73.87 | 1.72 | 417.67 | 20.34 | 0.14 | 2 | 0 | 1 |
| 0.24 | 74.05 | 1.72 | 417.26 | 20.28 | 0.14 | 2 | 0 | 1 |
| ⋮ | ⋮ | ⋮ | ⋮ | ⋮ | ⋮ | ⋮ | ⋮ | ⋮ |
| 12.14 | 95.54 | -0.39 | 108.81 | 4.10 | -0.02 | 2 | 3 | 1 |
| 12.15 | 95.51 | -0.60 | 108.54 | 4.09 | -0.01 | 2 | 3 | 1 |
| 12.16 | 95.47 | -0.70 | 108.28 | 4.08 | 0.05 | 2 | 3 | 1 |
| 12.17 | 95.44 | -0.72 | 108.01 | 4.07 | 0.12 | 2 | 3 | 1 |
| ⋮ | ⋮ | ⋮ | ⋮ | ⋮ | ⋮ | ⋮ | ⋮ | ⋮ |
첫 번째 평가지표인 감속거리의 경우에는 차량에서 전방 장애물을 인지하여 FCW가 작동(Mode 2)된 이후, 실제 감속이 이루어진 최초지점(Mode 3)과 장치간의 거리(Distance) 값으로 추출되었고, 두 번째 평가지표인 충돌속도는 추정 값을 사용하였다. 실험에서 차량은 충돌방지장치에 도달하기 이전 지점에서 회피하기 때문 에 충돌속도는 감속곡선을 기반으로 한 비선형 회귀식을 활용하여 추정하였고 장치가 설치된 지점에서의 추 정속도를 충돌속도 지표 값으로 활용하였다. 그랜저 차량에 대한 ACC 속도 100km/h 실험 사례의 추정 모형 은 식(1)과 같이 도출되었으며, 이를 도식화하면 <Fig. 11>과 같다. 또한 각 실험 회차별로 산출된 모형의 결 정계수(R2)는 평균 0.9995로 나타나 충돌속도 예측 모형이 충분한 설명력을 가졌다는 점을 확인하였다.
Ⅳ. 성능실험 결과
1. 실험결과
성능실험 데이터 분석 결과, 평균 감속거리는 81.5m, 평균 충돌속도는 47.7km/h, 평균 감속률은 48.3%로 나타났으며 모든 시나리오에서 감속 효과가 발생하였다.
첫 번째 지표인 감속거리를 살펴보면 <Table 6>에서와 같이 그랜저, G80, K8, 쏘렌토, 투싼 순으로 승용차 가 SUV에 비해 더 길게 나타났으며, 감속거리가 긴 경우 보편적으로 충돌속도는 더 낮게 측정되었다. 이와 같은 승용차 집단과 SUV 집단의 다른 반응 현상은 차종에 따라 차량 레이더의 높이가 다르기 때문인 것으 로 판단되며, 이에 따라 차량 레이더 전파를 수신하는 장치의 높이에 대한 요인도 실험 시나리오에 고려할 필요가 있음을 간접적으로 확인하였다. ACC 속도별 감속거리는 <Table 7>에서와 같이 77.9~85.1m로 편차가 크지는 않았으나, ACC 속도가 높을수록 더 긴 감속거리를 보이는 것으로 나타났다. 이는 속도가 증가할수록 TTC가 증가하기 때문인 것으로 판단된다.
<Table 6>
Test Results by Vehicle(Type)
| Vehicle (Type) | Deceleration Distance(m) | Collision Speed(km/h) | Deceleration Rate(%) |
|---|---|---|---|
| Grandeur(Sedan) | 109.5 | 38.6 | 58.1 |
| Sorento(SUV) | 71.0 | 50.4 | 46.6 |
| K8(Sedan) | 72.8 | 46.1 | 50.3 |
| Tucson(SUV) | 67.6 | 60.9 | 35.3 |
| G80(Sedan) | 83.2 | 47.1 | 47.6 |
<Table 7>
Test Results by ACC Speed
| ACC Speed(km/h) | Deceleration Distance(m) | Collision Speed(km/h) | Deceleration Rate(%) |
|---|---|---|---|
| 80 | 77.9 | 35.3 | 56.3 |
| 90 | 79.6 | 39.8 | 55.6 |
| 100 | 80.5 | 53.6 | 46.0 |
| 110 | 85.1 | 65.7 | 40.0 |
두 번째 지표인 충돌속도의 경우 <Table 6>에 나타낸 바와 같이 차종별 결과치는 38.6~60.9km/h의 분포를 보였으며, 그랜저, K8, G80, 쏘렌토, 투싼의 순으로 낮게 나타났다. 긴 감속거리를 보인 승용차 집단이 SUV 집단에 비해 더 큰 감속률을 나타냈다. ACC 속도별 충돌속도는 <Table 7>과 같이 35.3~65.7km/h로 나타났으 며, 100km/h 미만의 저속에서 감속효과가 더 크게 발생되었다. 감속률은 저속에서 50%를 상회하였으며, 100km/h 이상의 고속에서는 40~46%로 저속에 비해 다소 낮은 것으로 확인되었다.
2. 논의
성능실험의 첫 번째 지표인 감속거리는 충돌방지장치에 대한 ACC 차량의 반응성을 나타내는 요소로서, 감속거리의 크기에 따라 장치의 성능을 가늠할 수 있는 척도가 될 수 있다. 즉, 감속거리가 긴 경우 기본적 으로 충돌방지장치의 전파 송수신 성능이 높다는 것을 알 수 있으며, 감속거리가 클수록 ACC 차량의 감속 량이 증가하기 때문에 장치의 실효성도 증가할 수밖에 없다. 실제로 그랜저, G80, K8의 승용차군에서 발생한 높은 감속거리는 SUV군에 비해 더 높은 감속률을 나타냈고 이는 더 낮은 충돌속도를 발생시킴으로써 사고 심각도가 저감되는 결과를 가져올 것으로 유추할 수 있다. 결론적으로 장치에 대한 ACC 차량의 최초 인지 와 제동시점이 빠를수록 장치의 효과는 향상될 수 있기 때문에 장치의 개선은 감속거리를 증가시키는 방향 으로 진행되어야 하며, 향후에는 감속거리에 대한 성능수준 범주화 연구도 필요할 것으로 사료된다.
두 번째 지표인 충돌속도의 경우 사고심각도와 인명피해를 결정할 수 있는 핵심적 요소로서, 장치의 현장 적용을 위한 실질적 척도라 할 수 있다. 결국 충돌방지장치는 정지된 작업보호차량 앞에서 ACC 차량의 속 도를 최대한으로 낮추어 안전성을 극대화시켜야 하는 안전장비이기 때문이다. 대부분의 차종에서, 그리고 일 정 속도 이하에서 감속률은 50% 전후로 측정되어 실효성을 입증하였으나 투싼 등 일부 차종과 100km/h를 상회하는 고속에서는 다소 효과가 떨어지는 결과도 나타나, 보다 다양한 차종과 레이더의 종류, 높은 속도에 서의 감속률 향상을 위한 실험 연구도 지속되어야 할 것으로 판단된다.
Ⅴ. 효과분석
본 연구에서 다루어진 충돌방지장치의 경우 ACC 차량의 작업장 추돌사고를 예방하기 위해 신규 개발 중 인 안전장치로 실제 효과분석을 위해서는 일정 기간의 현장 운영에 따른 데이터 수집과 이에 따른 시행 전 후 비교·분석이 필요하나, 현재 고속도로 작업구간 현장에 도입·적용된 사례가 없는 한계로 인해 첫째, 실차 성능실험 데이터를 활용한 사망률 변화 등의 사고심각도 분석과 둘째, 최근 ACC 차량의 작업장 사고 데이 터를 기반으로 한 사고비용 절감 등의 사회경제적 편익 산출을 통하여 효과분석을 시행하였다.
1. 사고심각도 분석
교통안전성 측면에서 장치의 효과를 평가하기 위하여 사고속도와 사망률의 관계(Yun, 2008)를 활용하여 식(2)와 같이 충돌속도에 따른 사망률 추정식을 산출하였고, 실험결과의 속도 변화량 데이터를 적용하여 <Fig. 12>와 같이 ACC 속도별 사망률 감소량을 도출하였다. 장치 도입 시 작업장 전방에서의 주행속도 감소 로 인한 사망률은 3~9%로 나타났으며, 장치 도입 이전 대비 약 1/4 수준으로 감소하는 것으로 예측되었다.
2. 편익 분석
충돌방지장치의 기능적 효용은 단순히 주행속도의 감소에만 있는 것이 아니라, 장치로부터 회신된 레이더 전파를 수신한 차량이 운전자에게 시·청각적인 전방 장애물 경고를 발생시킴으로서 제동 또는 회피와 같은 운전자의 능동적인 조작을 통해 사고 예방이 가능하다는 점에 있다. 운전자의 졸음운전이나 주시태만과 같 은 최악의 상황에서도 약 50% 내외의 감소된 속도로 충돌하기 때문에 인명피해는 대폭 줄어들 것으로 판단 된다. 경제성 평가 측면에서는 사망에서 중상, 중상에서 경상으로 사고 심각도가 하향 전환될 경우를 가정하 여 최근 3개년간 발생된 사상자 수를 토대로 사고비용 절감 효과를 산출하였다.
사고비용 원 단위는 Korea Transport Institute(2023)에서 제시한 사고 심각도별 도로교통 사고비용을 사상자 1명당 사고비용으로 환산하여 적용하였다. <Table 8>에 제시된 바와 같이 인명피해 저감에 따른 연간 사고비 용 절감액은 약 39억원으로 최근 급증하는 사고 추이를 고려한다면 연간 사회경제적 편익은 이보다 더욱 클 것으로 예상할 수 있다.
<Table 8>
Socioeconomic Benefits from Reduced Accident Severity
| Category | Benefits (Million KRW/Year) | Calculation | Remark | |
|---|---|---|---|---|
| Annual Average Casualties | Accidents Cost Per Person | |||
| Fatality→Serious Injury | 3,525 | 5.3×(814-149) | •Fatality : 5.3Persons •Injury : 2.7Persons |
•Fatality : 814Million KRW •Serious : 149Million KRW •Minor : 15Million KRW |
| Serious Injury→Minor Injury | 362 | 2.7 × (149 -15) | ||
| Total | 3,887 | |||
Ⅵ. 결론 및 향후 연구
본 연구에서는 ACC 차량에 장착된 레이더 시스템의 작동 한계로 인해 발생되는 고속도로 작업장 후미 추 돌사고를 예방하고자 개발된 충돌방지장치에 대하여 물리적 성능실험과 교통안전 및 경제적 측면의 효과분 석을 시행하고자 하였다. 이를 위하여 기존 연구 및 사례 검토를 통해 성능평가 기준을 정립하였으며, 다양 한 시나리오별 성능실험을 실시하여 실차 반응 데이터를 추출하였고 실험 결과 데이터를 기반으로 정량적 효과분석을 실시하였다. 연구 결과 및 시사점은 다음과 같이 정리할 수 있다.
첫째, 최근 교통안전 측면에서 사회적 이슈가 되고 있는 ACC 차량의 작업장 추돌사고를 예방하기 위하여 정지 물체의 검지가 불가한 ACC 차량의 레이더 전파 변형을 통하여 정지된 작업보호차량을 인지할 수 있는 충돌방지장치를 개발하였고 이에 대한 검증 연구를 실시함
둘째, ACC 작동 메커니즘, ADAS 기능 및 안전도 평가기준 등 선행 연구 사례를 기반으로 장치의 성능을 검증할 수 있는 실험지표와 평가기준을 마련하였고, 이에 따라 공인 측정장비를 활용한 실차 주행 성능실험 을 통하여 장치에 대한 ACC 차량의 물리적 반응성 데이터를 측정함
셋째, 실험 결과 모든 시나리오에서 ACC 차량의 전방 장애물 검지와 주행속도 감소 효과가 나타났으며 평균 감속거리는 82m, 감속률은 48%로, 충돌방지장치는 교통사고 예방과 사고 심각도 저감에 상당 부분 효 과가 발생하는 것으로 분석되었음
넷째, 장치의 현장 도입 시 주행속도 저감에 따른 교통사고 사망률은 도입 이전 대비 약 4배 감소하는 것 으로 나타났으며, 사고 심각도 하향에 따른 사회경제적 편익은 연간 39억원이 발생되는 것으로 추정됨
본 연구에서는 과학적·체계적 분석을 토대로 장치의 성능과 효과를 정량적으로 검증하기 위해 노력하였 으나 시간과 비용의 제약으로 인하여 실험차종 선정, 시나리오 구성 등에서 일부 한계점을 보였다. 기본적으 로는 장치의 유무에 따른 ACC 차량의 행태 변화 관측이 필요하며, 실험 결과에서 입증된 바와 같이 승용차 군과 SUV군의 반응성 차이와 변화를 관측하기 위해 장치의 설치높이 및 각도 등에 대한 시나리오가 포함된 성능실험이 시행되어야 할 것이다. 또한, 차종의 경우에도 화물차, 외산차 등 보다 다양한 실험군을 고려할 필요가 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 제한적인 환경 조건 내에서 성능실험이 진행되었다는 한계점 이 존재한다. 이를 보완하기 위해, 향후 연구에서는 눈, 비, 안개 등의 악천후 기상조건과 순찰차, 작업보호차 량, 노면 등의 장치 설치위치 등 다양한 환경 조건을 고려한 성능실험이 요구되며, 실제 고속도로 도입·운영 에 따른 효과분석이 추가로 시행될 필요가 있다.
본 연구에서 제안한 충돌방지장치는 향후 고속도로 작업구간 내 스마트 안전 인프라로 확대될 가능성이 높으며, 정책적으로는 ACC 차량 및 자율주행차 대응형 안전장비 설치 기준 마련, 산업적으로는 도로공사 및 차량 제조사의 협업을 통한 상용화도 가능할 것으로 판단된다. 또한 정지물체 인식이 어려운 ACC 기능의 본질적 한계를 극복할 수 있는 실증 기술로서 학술적·공학적 가치가 있으며, 향후 자율협력주행 시대를 대비 하여 다양한 차량-인프라 기능과 융합한 확장 연구도 활발히 이루어질 것으로 기대된다.
