1. 개요
데이터 트랜스포메이션(Data Transformation), 4차 산업혁명, 빅데이터 등의 새로운 개념들이 쏟아 지고 자율주행자동차, 커넥티드카(Connected Vehicles) 첨단운전보조장치(ADAS, Advanced Driver Asistance Systems) 등 차량 기술이 기하 급수적으로 발전하고 있다. 새로운 기술이나 제품이 시장침투(Market Penetration)를 할 때는 각기 다 른 속도를 갖고 있지만, 특히 자율주행 기술의 침투 속도는 매우 빠르다. 실제로 미국 도로교통안전국 (NHTSA, National Highway Traffic Safety Administration)의 자율주행차 기술 2단계 (Combined Function Automation) 기술인 차선 유지기능, 적응형 크루즈 컨트롤은 이미 상용화 되 었으며, 관련 업계에서는 3단계(Limited Self- driving Automation)의 상용화 시기를 2020년으 로 내다보고 있다.
그러나 이러한 기술 발전에도 법적, 제도적 제반 사항의 마련, 자율주행 교통시스템의 순기능, 이용
자의 인식전환 등을 고려할 때 모든 차량이 자율주 행차로 대체되기까지는 많은 시간이 걸릴 것으로 보 고 있으며, 그 전까지는 새로운 기술들이 애프터마 켓 형태로 기존 차량에 일부 접목되거나 그마저도 사 용하지 않는, 즉 사람이 100% 주행하는 Human- driven 차량이 혼재된 교통상태가 상당 기간 유지될 것이다. 이번 원고에서는 자율주행시대 도래에 앞서 이러한 여러 성능차이를 갖는 차량들이 혼재된 상태 에서 효율적인 교통시스템 운영을 위해 대비해야 할 사안들에 대하여 논하고자 한다.
2. 자율협력주행시스템 개념 및 구성요소
‘자율협력주행시스템’은 자율주행자동차와 커넥 티드차량 기술이 결합된 ‘Automated and Connected Vehicles’의 자율주행을 지원하는 도로, 통신, 교통정보, 운영관리기술 등이 포함한 의미로 정의할 수 있다. 여기서 협력의 의미는 차량과 차량 (Vehicle to Vehicle), 차량과 도로인프라(Vehicle
자율협력주행시대의 교통운영관리 방안
최 새로나｜
교통안전공단특
집
to Infrastructure)가 상호 연결된 상태에서 필요한 정보를 수집, 가공 및 제공하여 차량의 거동을 제어 또는 지원하는 의미로 볼 수 있겠다. 자율협력주행 시스템의 구성요소는 그림 1과 같다.
‘차량기술’은 자율주행자동차를 의미하며, ‘통신 기술’ 은 V2X(Vehicle to Everything) 기반 도로교 통정보 송수신이 가능한 통신시스템을 말한다. 자율 협력주행시스템에서 통신기술이 중요한 이유는 자율 주행자동차가 약 200m 정도의 도로교통상황에 대한 인지만 가능하다는 점에서 V2X 통신을 통한 1km 이 상 거리의 상황인지 지원을 통해 자율주행자동차의 자동인지 범위의 한계를 극복하는 것이 필요하기 때 문이다. ‘도로시설’은 자율주행자동차의 상황인지, 판단 및 제어를 지원할 수 있는 통신₩정보 인프라를 포함한 도로 기하구조 및 안전시설로 볼 수 있다. ‘교 통정보’ 는 자율주행에 필요한 모든 도로₩교통정보를 의미하며 교통상황, 주행환경 맵, 동적 경로제공 등 이 있다. ‘운영기술’ 은 자율주행자동차가 도로₩교통 상황별 최적 운행이 가능한 주행지원, 군집주행 등의 제어전략, 첨단 인프라의 성능 유지를 위한 모니터 링, 수집₩가공 데이터 관리 및 정보생성 등이 포함될 수 있다.
3. 자율주행시대 교통운영전략 및 서비스
디지털 트랜스포메이션(Data Transformation)
은 기업이 디지털과 물리적인 요소들을 통합하여, 비즈니스 모델을 변화시키고 산업 전반에 새로운 방 향을 정립하는 것을 말한다
1). 따라서 교통분야에서 도 이러한 자율협력주행시스템에서 수집된 자료들이 유용하게 활용될 수 있는 서비스를 개발 및 적용하 는 것이 필요하다.
이에 따라 자율주행시대 도래 시 적용할 수 있는 교통운영 서비스 개발에 대한 연구 및 기술개발이 활발히 수행되고 있다. 이와 관련하여 가장 잘 알려 진 기술이 바로 트럭 군집주행 기술이다. 또한 자율 주행자동차 수집자료의 처리 및 가공을 통해 도로구 간의 안전성을 평가하는 연구
2), 빅데이터의 실시간 융₩복합 분석을 통한 교통류 안정성 평가 및 실시간 관제, 자율주행버스 및 자율주행트럭 등 다양한 자 율주행차종을 고려한 교통운영관리방안 개발, 다각 적으로 변화하는 교통상황을 반영한 동적 노선선택, 실시간 교통자료기반 동적 신호제어 등이 그 예시가 될 수 있다.
이러한 서비스들은 현재의 지점검지기로부터 수집 된 이력자료를 기반으로 사후(Passive) 대응, 정적 (Static) 교통제어 수준에서 향후 실시간으로 수집 되는 차량의 주행궤적자료를 기반으로 한 사전 (Active) 대응, 동적(Dynamic) 교통제어라는 수준 으로 발전할 것으로 보인다. 특히 교통운영주체는 인프라 기반 데이터, 예를 들어 기상정보, 기하구조 정보, 교통소통정보, 공사₩사고 등의 이벤트 정보 등 을 사전에 제공함으로써 자율주행자동차의 인지 및 판단을 지원하여 보다 안정적인 주행환경을 조성할 수 있다. 또한, 사고발생 시 교통류에 미치는 영향 및 사고원인 분석, 상황 대응에 대한 시기 및 방법의 적절성 평가, 사고 심각도 실시간 분석 등 사후 관리 도 보다 다각적 측면에서 이루어질 수 있을 것이다.
그림 1. 자율협력주행시스템 구성요소
1) 출처: IBM
2) 박재홍, 오철, 윤덕근 (2017), 도로 및 인접차량과의 상호작용 분석을 통한 차량의 주행안전성 평가기법 개발 연구, 대한교통 학회, Vol. 35, No. 2, pp.116-128.
자율주행자동차
V2X기반 도로교통정보송수신이 가능한 통신시스템 도로교통상황 정보, 주행환경MAP, Land use 첨단 도로 인프라를 구성하는 도로 기하구조 및 안전시설 도로교통상황별 최적 운행, 첨단 인프라 성능 유지 등 운영 및 유지관리전략 차량기술
통신기술 교통정보 도로시설 운영기술
4. 자율협력주행시스템교통운영전략평가방안
자율협력주행시스템에 적용할 새로운 교통운영전 략의 사전 평가 시 차량의 자율화 수준 및 보급률, 첨단 도로 인프라, 통신 성능, 운전자 반응 등을 종 합적으로 고려한 효과분석이 필요하다. 일반적으로 교통운영전략 평가를 위해서는 시뮬레이션 기반의 분석 방법을 활용하며, 현재 분석 목적에 따라 시뮬 레이션을 통합하여 분석하는 방법이 개발 및 적용되 고 있다.
교통분야에서는 주로 그림 2와 같이 교통류, 보행 자, 교통수요 등을 시뮬레이션 하는 툴을 활용해 왔 다. 교통시뮬레이션은 차종 및 도로환경을 고려한 교통류 특성, 도로 네트워크의 성능, 외부 API를 활 용한 차량 및 교통류 제어, 자율주행자동차 거동 구 현 등에 적용한다. 보행자시뮬레이션은 지하철 플랫 폼, 버스 승강장 등에서의 보행자 행태, 이용객 수용 용량, 승하차 위치, 매표소, 계단 및 엘레베이터 위 치 등 보행자 행태를 고려한 최적 플랫폼 설계 등에 활용한다. 교통수요분석을 위한 시뮬레이션은 신 교 통수단 도입, 도로 확장 등에 대한 유발 수요, 경로 및 수단 전환, 경제성 분석 등에 이용한다.
이러한 교통시뮬레이션을 기반으로 운전자 반응 분석을 위한 주행 시뮬레이터, 패킷 드롭(Packet drops)이나 패킷 송수신 시간(Latency) 등 통신 성 능 측정을 위한 시뮬레이터, 교통사고 심각도의 상 세 분석을 위한 유한 요소 해석 등과의 통합 분석을
통해 분석목적에 적합한 시뮬레이션을 개발 및 적용 할 수 있다.
자율협력주행시스템 운영전략에 대한 분석을 위해 서는 분석도구 뿐만 아니라 그 목적을 잘 달성하는 지 평가하기 위한 평가지표 및 평가방법론의 선정 또한 중요하다. 평가지표는 현 교통시스템에 새로운 운영전략을 적용했을 때 교통운영효율성, 교통안전 성, 환경적 영향이 어떻게 변화하는지를 측정하는 지표로 현재는 직접적 측정지표와 간접적 측정지표 를 적용한다. 직접적 측정지표는 평균속도, 교통량 등 교통정보수집체계(Traffic surveillance system)를 통해 측정된 값을 활용하는 평가지표이 며, 간접적 평가지표는 배기가스 발생량과 같이 직 접 측정이 어려워 다른 자료를 기반으로 추정하거 나, 교통사고와 같이 발생하기 전에는 미리 알 수 없 는 경우 이를 대체하는 지표(Surrogate measures) 를 적용하는 것을 말한다. 교통운영전략 평가지표 예시는 그림 3과 같다.
교통운영전략 평가지표는 차량의 소통, 즉 교통운 영효율성을 중요시하던 시대에서 교통안전, 환경 친 화적 교통시스템의 중요성이 화두가 되어, 현재는 안전성, 운영효율성 및 지속가능성의 세 가지 측면 에서 주로 평가한다. 자율협력주행시스템의 경우
‘교통정보’측면에서 정보 전달 시 패킷 드롭, 패킷 송수신 시간, 사이버 어택(Cyber attacks)의 검지 및 정상 정보와의 분류정확도와 관련된 정보의 보안 성 등이 중요할 것이다. 또한 현재 자동차 자체의 성 능은 교통시스템 측면에서 주로 고려하고 있지 않으
※ 출처 : PTV, TransCAD
그림 2. 자율협력주행시스템 분석도구
그림 3. 교통운영전략 평가지표
나, 자율협력주행시스템에서는 자율주행자동차의 인 지 및 판단, 주변차량 및 인프라와의 상호작용에 있 어 그 성능을 측정하는 것 또한 고려해야 할 요소로 작용할 것으로 보인다.
다시 말해서, 자율협력주행시스템의 교통운영전략 의 적절한 평가 및 적용을 위해서는 분석목적에 적 합한 분석 툴과 효과평가지표를 적용해야 하며, 다 양한 교통류 상태를 고려할 수 있는 분석 시나리오 및 평가대상 선정이 병행되어야 한다. 자율협력주행 시스템 분석 개념도를 도식화하면 그림 4와 같다.
그림 4의 평가방법에 분석 고려사항으로‘시뮬레 이션 정산’이 포함되어 있다. 시뮬레이션을 정산하 는 과정은 분석결과의 신뢰성을 좌우하는 매우 중요 한 과정이며, 보다 정확한 시뮬레이션 정산을 위해 서는 신뢰성 있는 기초자료를 활용하는 것이 중요하 다. 현재는 교통 시뮬레이션 정산을 위한 기초 자료 로 교통정보수집체계에서 수집₩집계된 이력자료를 활용하고 있다. 집계간격이 짧은 자료를 사용할수 록, 분석대상 네트워크가 크고 복잡할수록, 정산 단 위가 미시적일수록, 정산 과정은 복잡해진다.
자율협력주행시스템의 경우, 기존에 인프라 중심 이었던 교통정보수집체계가 다양한 수집처로부터 수 집되는 방대한 양의 자료를 처리해야 한다. 특히 차 량 자체에서 다양한 센서(카메라, 레이더, 라이다, GPS 등) 기반으로 수집₩가공되는 그림 5와 그림 6 과 같은 정보는 보행자, 주변차량과 같은 일회성 정
보 뿐만 아니라 도로 기하구조, 신호, 노면표시 등과 같이 모든 차에 동일하게 적용되는 정보도 존재한 다. 이와 같이 자료의 종류가 다양하고 그 크기가 방 대하여 자료수집 도구, 자료가공 처리의 주체 및 처 리 방법, 저장 및 보안 등에 대한 고도화 된 기술을 기반으로 분석목적에 적합하고 신뢰성 있는 데이터 를 활용하는 것이 중요하다고 할 수 있다.
5. 맺음말
4차 산업혁명, 자율협력주행시대의 교통운영관리 방향은 사전대응 및 예방중심으로 자율주행자동차 (승용차, 버스, 트럭 등)와 일반차량이 상호 협력적 인 주행이 가능하도록 첨단도로시스템과 차량을 관 리하는 것으로 볼 수 있다. 그러므로 모든 차량이 자 율주행자동차로 대체되기 전까지는 자율주행자동차
그림 4. 자율협력주행시스템 분석 Framework
※ 자료 : IEEE Spectrum
그림 5. Google Car의 Lidar 센싱 및 정보생성 방법
※ 자료 : 뉴욕타임즈 보도자료
그림 6. 자율주행 자동차 주행 시 교통네트워크 인식 방법
의 시장점유율을 고려하여 교통시스템의 운영효율성 및 안전성을 최적화하기 위한 단계별 운영 로드맵 개발 필요성이 있다.
자동차산업계는 수요만 있다면 자율주행전기차를 생산할 수 있을 정도로 자동차기술은 최고조에 달했 다고 평가되고 있다. 또한 일각에서는 카셰어링의 개념이 향후 더욱 부각될 것이며 자동차를‘소유’하 는 개념이 사라질 것으로 전망하고 있다. 자율주행 자동차, 전기차, 카셰어링의 조합이 각광받을수록 교통시스템 운영주체의 역할이 더 커진다는 것을 의 미한다.
따라서‘개별차량’이 아닌‘교통시스템’측면에서 의 운영전략 개발 및 평가에 대한 연구가 이루어져 야 한다. 자율협력주행시스템 내 각 구성요소들의 기능을 최대한 끌어올리면서 요소 간 시너지 효과를
낼 수 있는 운영방안 개발에 있어 보다 다양한 다학 제간, 융₩복합 연구가 필요하다.
또한, 자율협력주행시스템 운영전략 평가 시 전통 적인 평가도구 또는 평가지표가 아닌 자율협력주행 시스템 운영 시 중요하게 고려될 평가척도를 개발하 고, 이를 평가할 수 있는 분석 도구의 개발 필요성이 있다. 현재 자율협력주행 환경에서 교통시스템을 분 석하기 위한 연구들이 수행되고 있으나 기존의 시뮬 레이션 툴을 활용하다보니 자율주행자동차의 운행특 성을 완벽하게 모사한다거나 자율주행자동차와 일반 차량의 상호작용을 적절히 반영했다고 하기에는 어 려움이 있다. 또한 차량과 차량, 차량과 인프라 간 통신 성능, 보안 등이 매우 중요 이슈이므로 이에 대 한 분석이 병행되어야 할 것으로 보인다.
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