미래 성장 지원 기존 인프라 개선

•

•

산업 지원 노후 인프라 유지보수

미래 성장 지원 기존 인프라 개선

기존 산업 지원

• 일반철도 안전 및 시설개량

• 일반철도시설 유지보수

• 고속철도 안전 및 시설개량

• 도로안전 및 환경개선

• 도로 유지보수

• 병목지점 개선

• 위험도로 개선

(2020 3차 추경)

• 산단내의 노후인프라 개 선, 스마트물류, C-ITS 등 첨단교통, 주차장 개선, 통 근서비스 등

• 산단 및 지역간 접근도로 교통망 개설 등 접근성 개 선

C onnectivity (통신연결성, 5G)

A ^{utonomous (자율주행)}

S hared ^(공유차)

E lectrification ^(전기차)

도심항공교통(UAM)

도로 인프라

일반 자동차 자율주행차

물리적 도로 정밀도로

지도

수단 2021~2025 2026~2030 2031~2035 2036~2040 수단별 특징

자 동 차

자 율 주 행

승용차

3단계 자율주행 4단계 자율주행 5단계 자율주행

· 현재 존재하는 수단에 기술적 변화 도래

· 고속도로, 전용도로 반자율주행

· 신호있는 주요도로 반자율주행

· 고속도로, 전용도로 완 전자율주행

·신호 있는 주요도로 완전자율주행

· 모든 도로 완전자율 주행

버스 · 폐쇄형 자율주행 버스 도입

· 자율주행 셔틀·지선 서비스 · 자율주행 수요응답형 서비스(자유경로) 트럭 · 고속도로 2대 군집주행 · 고속도로, 전용도로 주

요도로 무인 군집주행

공유 · 운전자 탑승 공유 모빌리티 · 자율주행 공유모빌리티

에너지 (전기/수소)

· `22년 전기차 35만대 수소차 1만5000대

철도 · GTX-a 완공 · GTX-b, GTX-c 완공 · 기술 변화보다 노선추가

가 큰 영향 도심항공모빌리티

(UAM) ^{· 기술적 상용화 · 활성화, 성장기}

· 대도시권 교통수단으로 신규 도입

퍼스널 모빌리티 · 이용 확대 예상 · 접근성·편의성 제고

격차 발생 원인 설명 결과

Level 3 자율주행

자율주행차 가격 충전 인프라 격차

·자율주행차량의 높은 가격으로 개인이 자 율주행차량을 선택하는 데 있어 제약

· 고가 차종에서부터 3단계 자율주행 기능의 도 입이 예상되며

· 센서 등의 차량 가격이 저하되는 시점부터 신 차 판매 중 자율주행차가 늘어날 것으로 예상

Level 4 자율주행

자율주행차 가격 충전 인프라 격차

지역별 자율주행 인프라(ODD 환경) 수 준 격차

·4단계 자율주행을 위한 ODD의 요소를 구 비한 영역에 따라 자가 자율주행을 활용할 수 있는 영역과 자율주행 공유 모빌리티 서비스 가능 여부가 달라짐

· 수요 기반의 접근으로는 자율차 수요가 높은 지역과 통행량이 많아 공유모빌리티 서비스의 수요가 높은 지역부터 4단계 자율주행을 위한 ODD가 갖추어질 것으로 예상

Level 5 자율주행

자율주행차 가격 충전 인프라 격차

자율주행 서비스 진입을 위한 시장규모 격차

·5단계 자율주행에 기반한 MaaS 등의 모 빌리티 서비스는 예상 수요에 따라 진입 우선순위가 달라짐

· 장애인, 노령인구, 운전면허 취득 가능 연령 등 비운전자 인구가 단독으로 자동차 이용이 가 능해지나, 수요 기반의 접근으로는 서비스가 먼저 이루어지는 지역부터 현실화될 것으로 예상

ODD: Operational Design Domain, 기술 수준별로 안전한 자율주행이 가능한 구간

• 전기차 충전시설 밀도

• 통신

• 도로시설 수준

• 물류 인프라 수준

• 기술 인프라 개선 경쟁력

KPMG, 2019

16위 4위 7위 19위

√ 개선 필요

√ 개선 필요

* 대부분 자율주행 인프라가 아닌 기존 인프라의 수준을 기준으로 측정

구분 수준 명칭 정의

인프라가 제공하는 정보 디지털

지도

VMS, 사고, 날씨 등

미시 교통상황

속도, 차간거리,

차선 등

디지털 인프라

A Cooperative driving

전체 교통류를 최적화하기 위하여, 차량 흐름의 실시간 정보를 기반으로 인프라 가 자율주행차를 안내

O O O O

B Cooperative perception

인프라가 자세한 교통상황을 인지하고 이를 실시간으로 자율주행차에게 제공 가능

O O O

C Dynamic digital information

인프라에 대한 동적/정적 정보가 디지털

형태로 자율주행차에게 제공가능 O O

기존 인프라

D

Static digital information / Map support

교통표지를 포함한 디지털 지도 정보를 이용가능. 신호등, 도로공사, VMS는 자 율주행차가 스스로 인지해야 함

O

E

Conventional infrastructure /

no AV support

디지털 정보가 없는 기존 인프라.

자율주행차는 도로기하구조, 도로표지 등 모든 정보를 스스로 인지해야 함

ERTRAC. 2019. Connected Automated Driving Roadmap.

「차량-도로간 연결성 등급 시스템(Connected Roadway Classification System, CRCS)」 연구 (National Cooperative Highway Research Program 20-24(112))

분야 개선·유지관리가 필요한 수준 현재최신수준 향후 1-5년 이내 적합한 수준 10년 후 적합한 수준 차량과

도로 간 직접 통신

∙ 광케이블, 셀룰러 없음

∙ 노변 통신장치가 없음

∙ 신호제어장치 통신연결 없음

∙ 광케이블 및 셀룰러 존재

∙ 신호제어시스템이 표준 지침 을 따름

∙ V2I 불가능함

∙ 통신 및 인프라가 V2I 가능

∙ 신호제어장치는 통신과 연결 되어야 함

∙ 5G 통신

∙ 신호장치에서 차량에 정보를 전송 가능

∙ 인프라가 정보 전달

머신비전을 통한 감지

∙ 도로자산이 디지털화되지 않 음

∙ 교통표지와 노면표시형식이 표준지침을 따르지 않음

∙ 신호체계 업그레이드 필요

∙ 도로자산이 디지털화(전산화) 됨

∙ 교통표지, 노면표시, 신호체 계가 표준 지침을 따름

∙ 주요도로 또는 지역에 대한 디 지털 지도 작성

∙ 신호 및 노면표시가 자율주행 용 시인성 지침을 따름

∙ 신호에 대한 시야를 확보하고, 반사가 적은 소재로 제작

∙ 교통표지와 도로표시가 미래 머신 비전과 처리과정에 적합 해야함

∙ 미래 자율주행차가 신호를 어 떻게 감지할지에 대해 향후 연구 필요

자율주행차를 위한 도로 설계

및 운영

∙ 도로의 기하학적 구조, 신호 제어장치가 표준 지침을 따르 지 않음

∙ 포장상태 불량

∙ 도로의 기하학적 구조. 신호 제어장치가 표준 지침을 따름

∙ 도로 포장 양호

∙ 인프라의 기하학적 구조가 CV/AV의 길찾기를 고려하여 설계

∙ 네비게이션 장치가 V2I 연결 가능해야함

∙ 추가적인 연구 필요

∙ 인프라의 기하학적구조와 네 이베이션장치가 CV/AV에만 맞춰서 설계되어야함

∙ 추가적인 연구 필요

연속수치 지형도

도로명주소

교통주제도 ITS 노드링크

정적 정보 도로등급 제한속도 통행제한차량

제한하중 등 동적정보

도로상황 돌발정보 사고정보 통제정보 공사정보 도로 상세정보

차선수 제한속도 일방통행유무

도로번호 도로등급 도로관리기관

오르막 유무 갓길유무 버스전용차로 중앙분리대 등

공공: 전국기반 공공: 도로관리

(HMS) - 국도

시지역 도로 포장정보

보수현황 운행허가 과태료 도로대장

비탈면 표지 교통량 교량정보 터널정보 점용정보

도로대장 및 도로상세

정보

민간: 전국기반

내비게이션 데이터 웹/모바일 서비스

정밀도로지도:

고속도로 관리시스템

공간적 정밀도 데이터 구성 데이터구축방법 정보갱신속도 사용 대상

향후

사람

기계, 소프트웨어 매우 정밀 안전한 주행에 필요한 상시, 변화 이후 빠르게 융합 정보 입체적 정보

평면적 정보 개별 갱신주기 사용 목적별 구성

현재

정밀

•

•

•

현 재 (As – Is)

약 6,700km (全 고속도로 등)

2022년

약 21,000km (全 고속도로, 全 일반국도 등)

2025년 약 33,000km

(全 고속도로, 全 일반국도,

4차로 이상 지방도, 군도 등)

조사대상: 테슬라 차량

사용자

• 테슬라 차량은 현재 정밀도로지도를 사용하고 있지 않지만,

• 타사의 유사한 기능을 가진 차량 이용자에 대해서도 조사 예정

주행특징

• Autopilot 기능을 이용한

• 주행안전에 대한 신뢰도 상승, 운전 피로 감소

Autopilot 기능 이용 시 도로 및 지도 관련 불편한 점

• 실제 도로와 차량에 탑재된 도로 데이터가 서로 다를 때

- 도로에는 바뀐 제한속도 표지, 지도에는 반영되어 있지 않을 때 - 새로 개통한 도로가 지도에는 반영되어 있지 않을 때

- 차로 일시차단 시

• 악천후시 차선 인식 어려움

• 사람을 위한 도로시설과 자율차를 위한 도로시설의 필요사항이 다름

(차선, 표지 등에 대한 기준부터 도로 청소 등 유지관리 업무까지)

실제 도로와 차량에 탑재된 도로 데이터가 서로 다를 때 주행 안전 저하

• (원인) 도로의 건설 및 유지관리와 도로에 대한 공간정보 구축이 별도로 이루어져 도로 변화와 데이터 반영 사이에 시차 발생

[도로관리자]

주행에 영향을 주는 도로 변화

[공간정보 제작자]

공간정보 구축을 위한 조사

차량 탑재 정보에 반영

80

70

예) 변화발생시점: 2019. 5. 29 제한속도 80→70 하향조정

조사시점: ??

랜덤한 시간차

가공 시간

반영시점: ??+가공시간

실제 도로와 차량에 탑재된 도로 데이터가 서로 다를 때 주행 안전 저하

• (원인) 도로의 건설 및 유지관리와 도로에 대한 공간정보 구축이 별도로 이루어져 도로 변화와 데이터 반영 사이에 시차 발생

[도로관리자]

주행에 영향을 주는 도로 변화

[공간정보 제작자]

공간정보 구축을 위한 조사

차량 탑재 정보에 반영

80

70

예) 변화발생시점: 2019. 5. 29 제한속도 80→70 하향조정

조사시점: ??

랜덤한 시간차

가공 시간

반영시점: ??+가공시간

실제 도로와 차량에 탑재된 도로 데이터가 서로 다를 때 주행 안전 저하

• (원인) 도로의 건설 및 유지관리와 도로에 대한 공간정보 구축이 별도로 이루어져 도로 변화와 데이터 반영 사이에 시차 발생

[도로관리자]

주행에 영향을 주는 도로 변화(계획)

[공간정보 제작자]

공간정보 구축을 위한 조사

차량 탑재 정보에 반영 구간정보와

적용, 개통 예정 시점 통보

조사가 필요한 경우 사전조사

가공 시간

[도로관리자]

주행에 영향을 주는 도로 변화(적용시점)

향후 변화 방향

도로관리업무와 데이터 관리가 권역별 로 분절되어 있어 협조체계 마련에 어려 움이 있음

시범사업을 통해 도로관리청과의 협조 에 대한 방안 도출 예정

[ 국도 1,2,3,4호선 관리기관 분절 ]

70

70

차량 탑재 정보

센서 데이터

포트홀 도로관리상태

경찰청

도로현황 정보 교통현황 정보

공공-민간 데이터 순환체계

데이터 생산·활용하는 기관간 협조

환경부 충전시설

국토교통부

지자체

도로공사

•

•

•

•

•

•

•