자율주행 환경 돌발상황 정보제공 메시지 콘텐츠 연구

Ⅰ. 서 론

차량 운전자는 도로를 주행하는 과정에서 다양한 교통상황 정보를 육안으로 수집하고, 수집된 정보를 참고하여 차량을 운전한다. 이때 운전자들이 육안으로 확인할 수 없는 상황에 대한 정보는 도로 외부에서 별도로 제공되는 경우가 존재한다. 공공부문에서는 도로 교통관리 용도로 ‘교통소통 정보’ 등을 제공하고 있으며, 경우에 따라 ‘돌발상황 정보’를 제공하기도 한다. ‘교통소통 정보’나 ‘교통관리 정보’는 가변정보표출시스템(variable message systems: 이하 VMS)이나 차로제어시스템(lane control system: 이하 LCS)과 같은 별도의 시설을 통하여 운전자에게 제공된다.

미래 자율주행 환경에서도 도로 환경 정보를 정확히 인식이 어려운 경우 자율주행차가 이해할 수 있는 교통 상황 정보를 자율주행차에게 제공하여 자율주행차의 안전을 담보할 필요가 있다. 자율주행차에 부착되어 있는 센서에만 의존하는 것이 아니라 인프라에서 자율주행차에게 제공되는 정보(infra to vehicle; 이하 I2V)가 활용될 필요가 있는 것이다. 특히 자율주행차량이 인식하기 어려운 비정형 교통상황인 돌발상황이 발생된 경우에는 교통 상황 정보의 제공 필요성이 더욱 증가한다.

Ⅱ. 문헌 고찰

본 연구는 우선적으로 일반차량을 대상으로 하는 기존 돌발상황 관리체계에서 마련된 교통정보 제공 메시지 콘텐츠를 검토한다. 해당 검토를 통하여 자율주행 환경 돌발상황에서 자율주행차가 전달받아야 하는 정보 제공 수준이 최소 인간 운전자와 동일한 수준이 되도록 한다.

2-1 기존 돌발상황 정보 제공 메시지

최근 자율주행차와 일반차량이 혼재되는 상황을 준비하는 연구가 활발히 진행되고 있다[1]. 돌발상황은 교통 소통에 영향을 주는 사고, 고장, 화재, 위험물질 유출, 행사, 시위/집회, 재난 상황(지진, 홍수, 폭설 등), 공사 등과 같은 상황을 의미한다. 이러한 돌발상황은 예측 가능 여부에 따라 표 1과 같이 ‘예측 가능한 돌발상황’과 ‘예측 불가능한 돌발상황’으로 그 유형을 구분할 수 있다.

Table 1.

Various types of incidents

‘예측 불가능한 돌발상황’은 고장, 화재, 위험물 유출 등이 예측 불가능 유형에 해당된다. ‘예측 가능한 돌발상황’은 신고 또는 예보로 인한 예측 가능한 공사, 행사, 시위/집회, 예보된 기상요인 등을 포함한다.

지능형교통체계(Intelligent Transport Systems: 이하 ITS)에서는 사용자 중심의 광역적 서비스 제공을 위하여 각 시스템과 서비스 간의 호환성 및 상호운영성을 확보할 수 있는 ITS 기술 표준화 사업을 수행하였다[2]. 이러한 ITS 기술 표준화는 연속류를 중점으로 수행되었으며, 단속류의 경우는 도시 지역 돌발상황 정보 수집 및 제공을 위해 경찰청에서 도로교통공단과 협의하여 폐쇄회로텔리비전(Closed-circuit television: 이하 CCTV) 영상 정보 등에 기반을 둔 통합돌발정보관리시스템을 구축하여 운영 중에 있다[3]. 아래의 단락에서는 기존에 연구되어 왔던 연속류, 단속류 관점에서 생성되고 있던 돌발상황 정보에 대해 고찰하였다.

1) 연속류 C-ITS 돌발상황 정보 제공 메세지

돌발상황 정보는 별도의 단말기 형태로 운전자에게 직접 전달되기도 하지만 일반적으로 ‘센터와 센터간’(center to center: 이하 C2C) 형태로 센터시스템 간 정보가 교환되는 형태다. 돌발상황 정보를 수신한 센터에서는 수집된 돌발상황 정보를 기반을 두어 돌발상황 정보를 가공하여 사용자에게 제공된다. 표 2.는 센터 간 돌발상황 관리를 위한 네트워크-이벤트 메시지 콘텐츠 5가지 중 하나를 나타낸다.

Table 2.

Data set managed for traffic information center

센터에서 송출되는 돌발상황 정보는 차내 단말기를 통하여 전달되며 구체적인 자료를 포함한다. 선행 연구[4]에서 이들 돌발상황 정보 관련 자료군이 정의되었다. 표 3은 협력지능형교통체계(Cooperative-intelligent transport systems; C-ITS) 기술환경에서 전달되는 자료군을 제시한다.

Table 3.

Data set managed for C-ITS service

2) 단속류 경찰청 돌발상황 정보 제공 메세지

경찰청의 도시교통정보센터의 돌발정보의 경우 표 4 와 같이 돌발정보를 나타낸다.

Table 4.

Data set managed for UTIC service

경찰청 돌발정보는 돌발정보의 내용, 돌발시각, 돌발 위치 3가지로 구분하고 있다. 돌발정보는 총 33개 항목으로 구성되어 있으며, 돌발시각과 위치 정보는 필수 항목으로 입력할 수 있도록 하며 확인 후 표출을 수행하게 된다.

돌발상황 발생에 따른 정보제공 체계를 검토한 결과, 기존 정보 생성의 목적이 직접적으로 운전자에게 전달되는 형태보다 센터에서 수집된 돌발상황 정보를 가공하여 VMS와 같은 시설물을 통해서 제공되는 형태임을 확인하였다.

또한, 돌발상황 정보를 제공할 때 공통적으로 돌발상황 유형, 위치, 시간 정보를 적용하고 있었다. 그러나 경찰청의 통합돌발정보관리시스템에서는 공통적인 내용에 추가적으로 소통정보, 돌발 등급 등을 돌발상황 정보에 담아 보다 세부적인 정보를 활용하는 것으로 확인하였다.

Ⅲ. 돌발상황 자율주행 정보 제공 메시지 설계

자율주행차와 일반차량 혼재 상황에서 돌발상황이 발생하는 경우, 자율주행차 지원을 위한 공공부문 대응은 두 종류로 구분된다. 첫째, 돌발상황 발생 지역에 진입하기 전인 자율주행차는 해당 지역을 돌아갈 수 있도록 미리 우회를 유도한다. 둘째, 이미 돌발발생 발생 지역에 진입한 자율주행차는 센서를 통해 정확하게 현장 돌발상황에 대한 자세한 정보를 제공하여 대응할 수 있도록 한다. 이때 정보는 ‘돌발상황으로 이용 불가능한 차로로 속성 정보 변경 등’의 내용을 포함한다.

돌발상황 발생 시 기본적으로 필요한 기초 정보를 앞서 살펴본 ‘돌발상황 정보제공’ 사례들을 검토 및 분석하여 설계하였다. 분석결과 3가지 기초 정보로 정보제공의 방향성을 구분할 수 있었다. 구분된 기초 정보 방향성은 아래 표 5와 같다.

Table 5.

Basic data set required for incident management

설계한 기초 정보를 차량에게 제공할 때 돌발상황 범위에 따라 내부/외부 차량에 대한 구분이 필요하다. 이를 위해서 돌발상황 발생 시 영향권 범위에 대해서 분석하였다. 영향권은 통행 가능 차로를 구분으로 3가지 Case를 설정하였다. Case 1은 1개 차로를 이용 가능한 상황이고 Case 2, Case 3 은 각각 2개 차로와, 3개 차로를 이용 가능한 상황을 고려하여 3개 수준으로 구분하며 돌발상황 발생에 따른 교통소통 정보 변화를 네트워크 형태로 분석하였으며 그림 1과 같다.

Fig. 1.

Graphical presentation of network boundary affected by incidence

분석을 위한 자료 수집은 ‘서울시교통정보센터(Transport Operation & Information Service; 이하 TOPIS)’에서 공개하는 교통 돌발상황 정보와 링크 소통정보를 활용하였다. 분석방법은 TOPIS에서 OpenAPI를 통하여 제공하고 있는 링크별 속도정보와 실시간 돌발정보 중 교통사고 정보를 매칭하여 돌발상황 발생에 따른 속도의 변화를 확인하여 분석을 수행하였다. 돌발상황 규모는 소형(30분 미만), 중형(30~60분), 대형(60분+)로 구분하였다. 돌발상황으로 인한 정체 관측 시간을 색상(5분 파란색, 10분 초록색, 15분 주황색, 20분 빨간색)으로 구분하였다. 교차로 간격은 서울시 도로교통 기하구조 조건 실제 거리를 반영하였다. 이를 통해 외부/내부 차량을 판단할 수 있는 기준을 확인하였다.

3-1 돌발상황 기초 정보 (카테고리 Ⅰ)

현재 시행되어지고 있는 돌발상황 정보제공 사례를 검토한 결과 공통적으로 돌발상황 유형 정보, 위치 정보, 시간 정보를 생성하여 정보제공을 수행하고 있었다. 사례 분석을 참고하여 본 논문에서는 기본정보를 추가한 돌발상황 기초 정보를 표 6와 같이 설계하였다. 돌발상황이 발생하는 경우 자율주행차에게 전달되어야 하는 정보는 크게 4종으로 구분된다. 이들 정보는 기본정보, 상세정보, 위치 정보, 시간 정보를 포함한다.

Table 6.

Basic data set required for incident management

기초정보는 돌발상황의 속성 자체를 설명하는 기초적인 내용을 포함한다. 이러한 기초 내용을 구분하기 위하여 메시지 콘텐츠는 기본정보, 상세정보, 위치 정보, 시간 정보인 4개의 그룹으로 구분된다. 또한, 메시지 콘텐츠 자료를 자율주행차로 송출한 전산장비 고유번호(Identification: ID)를 포함한다. 이들 요소 정보를 포함하도록 메시지 콘텐츠를 구성하였으며 구성 정보의 내용은 다음과 같다.

기본정보는 메시지 콘텐츠의 고유번호를 나타낼 수 있는 시퀀스 넘버와 메시지 전송 시간을 확인할 수 있는 현재시간 정보를 포함하고 있다. 그리고 메시지의 긴급성을 구분할 수 있는 메시지 우선순위 정보, 메시지를 전송한 단말기 ID 정보를 제공할 수 있도록 정보를 구성하였다.

상세정보는 돌발상황을 구분하는 대유형, 세부 유형, 돌발 세부 내용 정보로 구성하였으며, 돌발상황 정보를 생성한 기관의 정보를 확인인 할 수 있는 경찰청 ID, 도로공사 ID, 지자체 ID로 구성하였다.

위치 정보는 돌발상황이 발생한 경도와 위도 및 링크를 알 수 있도록 링크 ID 정보를 구성하였다. 또한, 행정구역을 구분할 수 있도록 법정동 주소, 행정동 주소, 현장 위치 정보, 행정 주소코드를 구성하였다.

시간 정보는 돌발상황이 발생한 시작 시각과 종료 시각을 제공하여 돌발상황 발생과 후속 처리 진행 여부에 대한 내용확인 및 구분 정보를 구성하였으며, 돌발상황 처리 소요 시간 측정에 대한 정보를 포함한다.

3-2 자율주행 지원정보 (카테고리 Ⅱ & Ⅲ)

도로 운행 중 돌발상황 발생에 따라 자율주행차량은 돌발상황 구간을 통과해야 하는 상황이 발생할 수 있다. 이때는 미시적인 관점에서 돌발상황 지원정보를 제공하여 자율주행차량의 주행을 지원할 필요가 있다. 또한 돌발상황 발생 시 거시적인 관점에서 교통류 상황을 파악하여 돌발상황 발생링크에 대한 진입 억제를 통해 지체도를 최소화할 수 있도록 주행을 지원할 필요가 있다.

본 논문에서는 돌발상황 지원정보는 미시적 관점에서 도로 주행을 지원할 수 있는 ‘제어상황 변화 정보제공’과 거시적 관점에서 도로 경로 계획을 지원할 수 있는 ‘교통상황 변화 정보제공’으로 구분하여 설계하였다.

1) 제어상황 변화 정보제공(카테고리 Ⅱ)

자율주행차량은 도로 환경을 판단하기 위해 부착된 카메라, 전파탐지기(RADAR: 이하 레이더), 광선 전파탐지기(LiDAR: 이하 라이다) 등 다양한 센서를 활용하여 도로 환경을 인식하고 LDM 및 노변시설(Road side unit; RSU)을 통해 차로, 시설, 신호 등의 인프라 정보들을 참조하여 도로를 주행한다. 이러한 정보를 기반을 두어 주행하는 자율주행차량은 도로 환경이 변화할 경우 이를 지속적으로 업데이트하여 도로 주행하게 된다.

도로 주행 상황에서 예측 불가능한 돌발상황과 예측 가능한 돌발상황이 발생하게 되었을 경우 도로 주행환경이 변화한다. 이러한 변화에 대응하기 위해서는 도로 제어상황 변화에 대한 정보가 필요하다.

교통사고와 같은 예측 불가능한 돌발상황이 발생하였을 경우 자율주행차량의 대응은 그림 2와 같다.

Fig. 2.

Traffic incident and response due to accident

그림 3은 시위/집회, 공사와 같은 예측 가능한 돌발상황의 경우 자율주행차량의 대응을 의미한다.

Fig. 3.

Traffic incident and response due to construction

상기 그림 2, 그림 3과 같은 돌발상황을 살펴보면 사람 운전자에게 필요한 정보는 돌발상황의 발생 유무이다. 하지만 자율주행차에 필요한 정보는 돌발상황 발생 여부만이 아니라 통제 차선과 같은 돌발상황에 대한 세부적인 정보도 필요하다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 자율주행차량이 미시적인 관점에서 돌발상황 구간을 통행할 수 있도록 ‘제어상황 변화 정보제공’을 표 7과 같이 설계하였다. 이때 제공받는 ‘제어상황 변화 정보제공’은 도로(위치 정보, 차로 기하 구조 정보, 차로 정보) 통제를 의미하며 자율주행차량이 반드시 지켜야 하는 정보를 나타낸다.

Table 7.

Situation guidance data for autonomous vehicle

돌발상황 대응정보 중 ‘제어상황 변화 정보제공’은 3개 그룹으로 구분된다. 위치 정보는 돌발상황 발생으로 인해 통제되는 차로의 시점 위치정보와 종점 위치 정보를 제공할 수 있도록 구성하였다. 차로 기하구조 정보는 돌발상황으로 인해 통제되는 차로번호와 차로 수 정보를 제공할 수 있도록 구성하였다. 차로 정보는 통제되고 있는 차로 길이, 통제되는 차로 정보, 통행할 수 있는 차로 정보, 차선을 구분할 수 있는 정보를 제공할 수 있도록 구성하였다.

2) 교통상황 변화 정보제공(카테고리 Ⅲ)

자율주행차량은 거리, 소통상황, 통행비용, 이벤트 등을 고려하여 주행 경로를 계획할 것이다. 마찬가지로 돌발상황이 발생할 경우 돌발상황 위치 및 악화된 소통상황을 고려하여 주행 경로를 그림 3과 같이 재산정할 필요가 있다. 재산정한 주행 경로는 그림 4와 같다.

Fig. 4.

Response of a roundabout way example

그림 4의 파란 선은 기존 주행 경로를 의미하며 해당 링크에 돌발상황 발생 시 주황, 빨간색과 같은 노선으로 주행 경로를 재산정하는 것을 의미한다.

도로 네트워크 상 주행하고 있는 자율주행차량의 출발지점과 도착지점은 모두 상이하다. 그렇기 때문에 모든 자율주행차량에게 경로 정보를 제공하는 것은 현실적으로 어렵다. 이러한 사항을 고려하여 본 논문에서는 자율주행차량이 경로 계획과 결정을 지원할 수 있도록 ‘교통상황 변화 정보제공’을 표 8과 같이 설계하였다.

Table 8.

Detour guidance data for autonomous vehicle

돌발상황 지원정보 중 ‘교통상황 변화 정보제공’은 2개 그룹으로 구분된다. 돌발상황 속성 정보는 돌발상황으로 인해 통제되는 범위 및 위치 제공하여 경로 설정 지원을 할 수 있도록 구성하였다. 교통 소통정보는 단말기 주변의 링크 별 소통정보, 제한속도 정보, 제한속도 대비 주행속도 비율 정보를 제공하여 경로 설정 지원을 할 수 있도록 구성하였다.

3-3 돌발상황 자율주행 통합 정보 메시지(카테고리 Ⅰ,Ⅱ, Ⅲ)

표 9는 제안된 상기 자율주행 안전주행 지원정보를 통합한 메시지 콘텐츠를 제시한다. 이는 제안된 기초정보와 돌발상황 지원정보를 포함한다. 자율주행차량이 돌발상황 발생 시 대응에 필요한 돌발상황 기초 정보를 기존 정보제공 사례를 검토하여 구성하였으며, 기존 사례에는 포함되지 않지만, 자율주행차에 필요한 정보들을 돌발상황 지원정보로 설계하였다. 돌발상황 지원정보는 제어상황 변화정보와 교통상황 변화정보로 구분하여 설계하였다. 이러한 2개의 정보를 결합하여 2개의 대분류와 32개의 세부정보로 구성되는 돌발상황 정보제공 메시지 콘텐츠를 제시하였다.

Table 9.

The Proposed digital message contents for autonomous vehicles for incident management

Ⅳ. 결론

본 연구에서는 향후 자율주행차와 일반차량이 혼재되어 주행하는 도로교통 환경에서 ‘돌발상황’ 발생 시 교통정보 제공으로 정체를 관리하기 위한 전략으로 자율주행차에게 전달하여야 하는 메시지 데이터 콘텐츠를 개발하였다.

발생할 수 있는 논문에서는 기존 돌발상황 발생 시 생성되고 있던 돌발상황 정보를 진단하고, 진단 결과를 활용하여 자율주행차량에게 제공 가능한 2개의 대분류와 중분류, 32개의 세부정보로 구성되는 돌발상황 정보제공 메시지 콘텐츠를 설계하여 자율주행차량이 활용할 수 있는 돌발상황 정보를 제공하는 부분에서 도심 네트워크 측면 소통상황 개선에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

기존 돌발상황 발생 시 생성되던 돌발상황 정보는 이를 가공하여 인간 운전자와 관리자의 대응을 위한 부분에 초점이 맞춰져 있던 것으로 확인되었다. 또한, 돌발상황 정보를 생성 시 공통적으로 돌발상황 유형, 위치, 시간에 대한 정보를 구성할 수 있도록 함을 확인하였다. 이러한 진단결과를 토대로 돌발상황 기초 정보에서는 돌발상황의 유형, 위치, 시간에 대해 파악할 수 있도록 메시지 콘텐츠를 설계하였다. 돌발상황 지원 정보에서는 통제 차로 정보, 통제 위치 정보, 차선 정보와 같은 자율주행차량 제어상황 변화정보를 제공하고 돌발상황 속성 정보, 소통정보와 같은 자율주행차량 교통상황 변화 정보를 제공할 수 있도록 메시지 콘텐츠를 구성하였다.

자율주행차에 대한 연구범위가 넓어지며 연구개발 속도가 빨라지고 있다. 이러한 기술은 궁극적으로 돌발상황까지 포함하여야 하나 아직 이에 대한 연구는 수행되지 못하였다. 본 연구로 제안된 메시지 콘텐츠는 돌발상황에서 공공부문 교통정보 관리 노력을 시작하게 한다. 이러한 공공부문에서의 콘텐츠 마련은 민간 자율주행 산업의 기술 방향성 집중 효과를 기대하게 한다. 이와 같은 기대효과는 궁극적으로 산업발전을 견인한다. 향후 본 연구를 시발점으로 경험하고 검증하는 후속 연구 진행이 필요하다.

Acknowledgments

이 논문은 2022년도 정부(경찰청)의 재원으로 과학치안진흥센터의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.092021C29S02000, 돌발상황 및 재난발생 시 도로교통 네트워크 통제를 위한 현장제어 기술 개발).

References

• O. H. Jeon et al., Through predicting the duration of an incident situation, Study on the Quality Improvement of incident information service, Korea Road Traffic Authority Traffic Science Institute, 2019-0109-048, pp. 9-20, December 2019.
• ITS Korea, Information format standard for incident management, ITS Korea, ITSK-00014, pp. 16-38, 2003.
• Korea Expressway Corporation, User guide of OpenAPI for C-ITS incident occurrence [Internet]. Available: http://data.ex.co.kr/openapi/basicinfo/openApiInfoM?apiId=0619
• J. Ko, J. Jang, and C. Oh, “Assessing the Safety Benefits of In-Vehicle Warning Information by Vehicle Interaction Analysis in C-ITS Environments,” Korean Society of Transportation, Vol. 39, No. 1, pp. 1-13, 2020. [https://doi.org/10.7470/jkst.2021.39.1.001]
• Y. S. Kim, S. S. Lee, and I. Yun, “Development of Traffic Management Strategies for Incident Conditions on Urban Highways Considering Traffic Safety,” International Journal of Highway Engineering, Vol. 17, No. 4, pp. 117-126, 2015. [https://doi.org/10.7855/IJHE.2015.17.4.117]
• G. S. Jeon, T. W. Kim, H. M. Lee, and J. A. Jang, “Dynamic Traffic Information Provision and Dismissal Strategy for Before and After Traffic Incident,” Korea Institute of Electronic Communication Sciences, Vol. 16, No. 5, pp. 867-878, 2021. [https://doi.org/10.13067/JKIECS.2021.16.5.867]
• D. H. Kim, S. Jokhio, and J. T. Kim, “Study on Operational Efficiency of Intersection with Safety Warning Information Overcoming Disqualified Drivers, Sight Distance in Port Area,” Korean Society of Transportation, Vol. 39, No. 1, pp. 1-13, 2022. [https://doi.org/10.7470/jkst.2020.38.5.404]
• T. Kusakabe, T. Sharyo, and Y. Asakura, “Effects of Traffic Incident Information on Drivers Route Choice Behaviour in Urban Expressway Network,” Procedia - Social and Behavioral Sciences, Vol. 54, No. 4, pp. 179-188, 2012. [https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.09.737]
• I. Yang, W. H. Jeon, and H. M. Lee, “A Study on Dynamic Map Data Provision System for Automated Vehicl,” The Journal of the Korea Institute of Intelligent Transport Systems, Vol. 16, No. 6, pp. 208-218, 2017. [https://doi.org/10.12815/kits.2017.16.6.208]
• Y. Cho, J. Kim, and J. T. Kim, “Design of IoT-Based Device-to-Vehicle Communication Message Data Sets for Wireless Information Provision in Autonomous Highway Environment,” Korean Society of Transportation, Vol. 39, No. 4, pp. 526-539, 2021. [https://doi.org/10.7470/jkst.2021.39.4.526]