자율협력주행 및 일반차 혼재 상황 분석을 위한 시나리오 도출 방안 연구 / 박지은·윤태관·백정한

  자율주행차량 단독인지 및 판단 능력 한계로 발생할 수 있는 위험 상황 대응을 위해, 인프라가 이를 인지하고 이를 바탕으로 자율주행차량에게 운행 가이던스를 제공하기 위한 기술개발이 진행 중에 있다. 본 연구는 개발 중인 인프라 가이던스 기술의 성능을 평가하고 모델 고도화에 활용하기 위하여 다양한 교통환경 및 자율주행차와 일반 차의 혼재 상황을 가정한 시나리오를 제시하였다. 

  자율주행차량 구성 비율은 선행연구에서 전망한 수치를 활용하여 낙관적, 평균, 보수적 3개 경우의 수로 구성하였으며, 교통관련 요인은 도로교통 내적요인(교차로 형태, 차로 수 등)과 외적요인(돌발 상황 발생 여부, 기상, 날씨 등)으로 구성하여 총 9,600개의 경우의 수 조합을 도출하였다. 마지막으로 일반 차량의 가이던스 순응여부를 변수화하기 위하여 C-ITS 서비스의 순응률을 활용하였으며, 각 이벤트별 순응률 분포에 퍼센타일을 적용하여 4개의 순응률 경우의 수를 도출하였다. 총 시나리오 조합은 1,843,200개가 도출되었으나, 이를 현실적으로 분석 가능한 시나리오 개수로 줄이기 위하여 부분요인 설계기법을 활용하였으며, 그 결과 35개의 시나리오로 축소할 수 있었다.

  본 연구는 기존 연구와는 달리, 실제 자율주행차량과 일반차량의 혼재 상황에서 안전성을 검증할 수 있는 시나리오 생성에 있어 운전자 순응률이라는 요소를 추가한 점, 수많은 시나리오 경우의 수를 통계적으로 유의하면서 현실적으로 분석이 가능한 개수로 압축할 수 있는 방법론을 제시한 점에서 그 의의가 있다고 할 수 있다. 

  향후 연구에서는 본 연구에서 도출된 시나리오를 활용하여 시뮬레이션을 수행할 예정이며, 성과평가 및 피드백과 보완을 통해 보도 고도화된 자율주행 운행 시나리오를 도출할 예정이다.