[주기동] 클라우드 기반 자율주행차량 위험 상황 대응 기술 동향 (2085, 20230329)

클라우드 관련 IT와 자동차 업계는 협력해 자동차 기능 고도화를 도모하기 위해 차량의 일반적인 데이터부터 자율주행 관련 데이터까지 모두 수집하고 데이터 변환·관리·분석·AI 시범 적용 서비스 도출 등이 이뤄지며 수집된 데이터를 기반으로 레벨4 이상 무인 자율주행 테스트/서비스 확장을 목표로 소프트웨어 기술을 통합해 운영할 수 있도록 텔레오퍼레이션 기술 확보에 힘쓴다. 결론 레벨3 이상 자율주행 기술에는 운행 중 발생할 수 있는 위험상황 대응 기술이 필요하기 때문에 기존에는 차량 단독(standalone)으로 문제 해결 방법이 우선 개발되던 차량 단독의 명확한 한계성으로 외부와 연결하는 협력형 기술로 접근하고 있다. 클라우드와 차량 연계를 위한 표준화 작업과 적합한 통신기술 개발이 복합적으로 진행·엄청난 다수 차량의 센서 데이터를 클라우드 단에서 공유하기 위해 통신 실시간성 확보와 대역폭 확대가 필수 수집된 다차원 데이터를 활용하는 빅데이터 기반 AI 기술 개발 필요 #주기동 #자율주행차

레벨 3 이상 자율주행차에 대한 평가는 운행설계영역(Operational Design Domain: ODD)과 운행상황에 따른 능동대응(Object and Event Detection and Response: OEDR) 검증방법이 요구된다.

2. 자동 운전 차의 위험 상황에 대응하는 기술 자동 운전 자동차 기술이 고도화되면서 드라이버 대신 자동 운전 차는 이상 징후를 사전에 발견하고 운행 안전 확보를 보장해야 하는 자동 운전 차량의 국내 기준-A형:차량의 운전석에 탑승하고 운행 상황 및 정상 작동 여부 등을 확인하고 비상시 가속·브레이크 페달 또는 조향 핸들 조작 등 안전 조치를 수행-B형:차량 내부에서 운행 상황과 정상 작동 여부 등을 확인하고 비상시 안전 조치를 수행-C형:차량 외부의 지정된 위치에서 운행 상황과 정상 작동 여부 등을 확인하고 비상시 안전 조치를 수행 자동 운전 차량은 운영 설계 범위에 기초하여 시스템이 동작하면서 운영 설계 범위를 일탈하거나 시스템 대응이 불가능한 위험 상황 발생한 경우에는 운전자에게 제어권을 확보했다. 자동 운전 시스템은 운전자에게 제어권 전환이 가능한 시점까지 운행 안전을 보장해야 하지만 모든 상황에서 안전을 보장할 수 없다는 것이 최근 자동 운전 시스템의 딜레마실제로 자동 운행 상황에서 운전자가 제어권을 이양 받고 수동 운전으로 운행하는 데 걸리는 시간을 확인하기 위해서 일반 운전자 40명(여성 20명 남자 20명)을 대상으로 시험한 결과 평균 3.87초 걸리는 것이 확인되고 교통 체증 구간은 적어도 2초에서 최대 6.7초, 일반적인 운행 구간은 적어도 2.02초에서 최대 8.24초에 측정 시험 결과를 기준으로 자동 운전 운행권 전환에 대한 표준이 제정되고 자동 운전 운행 중인 운행 불가능한 상황에 도달하는 15초 전에 운전자에게 미리 경고를 알리는 제어권을 진행해야 할 운전자가 차량의 제어권을 이양되는지 모니터링하고 확인한 뒤10초간 제어권 이양 받지 않으면 위험 최소화 운행을 통하여 안전을 확보하고 운행하도록 제안하고 있는 사전에 운행 설계 범위 외의 ODD Exit상황을 알 수 있는 지역에서는 이런 방법으로 대응할 수 있지만 돌발 상황이나 고장 또는 에러 상황에서는 제안한 방법이 정상으로 동작하기가 어렵고 운전자가 적정하게 대응하기 어렵게 제어권 전환 요청 발생 시에는 운전자가 즉시 대응하기 어려운 상황에 도달할 가능성도 있다실제 자율주행 운행 상황에서 운전자가 제어권을 이양받아 수동운전으로 운행하기까지 걸리는 시간을 확인하기 위해 일반 운전자 40명(여성 20명, 남성 20명)을 대상으로 시험한 결과 평균 3.87초가 소요되는 것으로 확인됐으며 교통체증 구간은 최소 2초에서 최대 6.7초, 일반 운행 구간은 최소 2.02초에서 최대 8.24초로 측정시험 결과를 기준으로 자율주행 운행권 전환에 대한 표준이 제정돼 자율주행 운행 중 운행 불가능한 상황에 도달하기 15초 전에 운전자에게 미리 경고를 알려 제어권을 진행해야 하는 운전자가 차량의 제어권을 진행해야 한다.10초간 제어권 이양을 받지 않으면 위험 최소화 운행을 통해 안전을 확보하고 운행하도록 제안한 사전에 운행설계범위 밖의 ODD Exit 상황을 알 수 있는 지역에서는 위와 같은 방법으로 대응이 가능하나 돌발상황이나 고장 및 오류상황에서는 제안한 방법이 정상적으로 동작하기 어렵고 운전자가 적정하게 대응하기 어려워 제어권 전환 요청 발생 시에는 운전자가 즉시 대응하기 어려운 상황에 도달할 수도 있다.이런 상황에서 단일 자동 운전 시스템에서는 고장 또는 에러 등의 위험 상황에 대한 대처가 불가능하므로 위험 상황을 사전에 예측하고 차내의 이중 안전 기술 또는 차량 외부의 안전 확보 기술(원격 지원)을 통하여 안전을 확보할 수 있어야 한다 1)예측 관점의 시스템 리스크 분석 방법(Chain of Event)[Preliminary Hazard Analysis:PHA]예비 위험 분석(Preliminary Hazard Analysis:PHA)기법은 시스템 내의 위험 요소를 식별하고 위험 원인과 영향을 미치는 범위에 대해서 분석할 수 있고, 주로 사용할 수 있으며, 데이터 분석, 지식 기반 접근에서 리스크 수준을 판별할 수 있는 PHA가 시스템의 안전성을 분석하기에는 좋은 방법이지만 소프트웨어만 분석하기에 적합하지 않아소프트웨어를 중점적으로 분석할 수 있는 유사 수법으로서 SWSA(Software Safety Assessment)가 있다. [결함 수 분석(Fault Tree Analysis:FTA)]시스템의 안전성 분석에 사용되는 대표적인 연역적 분석 방법의 하나, 분석 목표인 위험 상황(고장 또는 에러)을 기준으로 이론적으로 세분화하고 고장 원인까지 규명하는 톱 다운 방식을 사용하는 최상위 결과는 위험 상황이나 고장 범위를 나타내는 분석 결과의 원인은 시스템을 구성하는 요소의 결함이나 설계 실수를 의미[고장 형태 영향 분석(Failure Mode and Effects Analysis:FMEA)]시스템 안전성 분석에 사용되는 대표적인 귀납적 분석 방법의 하나의 장점:FTA보다 분석하기 쉬운 문제점-논리성이 부족-각 요소 간의 영향 분석이 어렵고 동시에 두개 이상의 문제가 발생한 경우는 분석이 어렵고-분석 목표가 물체에 한정되어 있기 때문 인적 요인 규명이 어려운 문제 시스템 안전 해석에는 FTA와 병행하여 사용하는 것이 좋은 방법 2)시스템 컴포넌트 간 리스크 분석 방법[STAMP(System Theoretic Accident Model and Process)]사고의 인과 관계를 분석하는 모델 계층형 제어 구조 안전 제약 사항, 프로세스 모델이란 3개의 개념에 기초하고 구성 개발과 운용에 관여하는 모든 요소를 정리하고 컴포넌트 전체가 상호 작용 여부를 판단하고 분석을 진행 안전을 보장하기 위한 준수상항을 도출하고 동작하도록 프로세스 모델을 도출하는 방법[STPA(System Theoretic Process Analysis)]STAMP베이스의 리스크 분석 수법 시스템의 각 요소가 이상 없이 작동하더라도요소 간 상호 작용에 의해서 발생하는 시스템의 안전성 위협의 가능성을 분석하는 방법 3)법규적 리스크 분석 수법을 활용한 형식 승인 방법, 도로에서 시스템이 운행 가능 여부를 판단하기 위해서는 개발 회사는 시스템이 작동 가능한 운행 여건, 기존 사고 사례에 대한 대응책, 에러 및 결함 발생 시 백업 방안 등을 정의하는 문서화하도록 국내외에서 한국 도로에서 자동 운전이 운행할 수 있는 범위를 정의하는 정의된 조건 내에서 안전하게 운행해야 하며 자동 운전 시스템의 문제로 위험 상황이 발생할 경우 최소 위험 조건으로 전환할 수 있도록 운전자에게 알려제어권을 이양하거나 시스템 백업 모드를 통하여 안전을 확보해야 한다 자동 운전 형식 승인을 위한 절차 및 기술 사양 검증 과정클라우드 관련 IT와 자동차 업계는 협력하고 자동차 기능의 고도화를 도모하기 때문에 차량의 일반적인 데이터에서 자동 운전 관련 데이터까지 모두 수집하고 데이터 변환·관리·분석·AI모델 적용 서비스 도출하지 수집된 데이터에 근거하여 레벨 4이상의 무인 자동 운전 테스트/서비스 확장을 목표로 소프트웨어 기술을 통합하고 운영할 수 있도록 텔레 오퍼레이션 기술 확보에 노력한다. 결론적 3이상의 자동 운전 기술에는 운행 중 발생할 수 있는 위험 상황 대처 기술이 필요하므로 종래는 차량 단독(standalone)에서 문제 해결 방법이 우선 개발된 차량 단독의 분명한 한계성으로 외부와 연결하는 협력형 기술로 접근하고 있다. 클라우드와 차량 제휴를 위한 표준화 작업과 적합한 통신 기술 개발이 복합적으로 진행·방대한 다수의 차량의 센서 데이터를 클라우드단에서 공유하기 위해서 통신의 실시간성 확보와 대역 폭 확대가 필수 수집된 다차원 데이터를 활용하는 빅 데이터 기반 AI기술 개발이 필요#주기 변동#자동 운전 차