Current Issue

인프라 가이던스 기술의 유스케이스 도출을 위해 본 연구에서는 Fig. 1과 같은 일반화된 유스케이스 방법론을 제안하였다. 먼저 공간적/상황적/시간적 범위를 고려한 서비스를 정의하고, 이를 활용하여 가능한 유스케이스 초안(UCv1)를 도출한다. 그리고 다음 단계로, 선행 연구 분석을 통해 개념적 및 기술적 유사성을 갖는 유스케이스를 추가하여 두 번 째 후보안(UCv2)를 도출한 후, 기존 기술을 활용한 유스케이스와의 중복성 검토, 유스케이스의 타당성 및 필요성 검토를 통해 최종 유스케이스를 선택한다.

Fig. 1. 
Development methodology of use cases

본 연구에서 제안하는 유스케이스 도출 방법론은 신규로 개발되는 서비스의 활용 및 검증을 위해 요구되는 유용한 유스케이스의 도출하는 체계화된 절차로서, 기존 연구[9]와 같이 특정 목표를 위한 분류 방법론에 비해 보다 많은 분야에서 유연하게 활용이 가능하다.

도로에서 발생하는 교통 현상은 도로의 기하구조에 의하여 많은 영향을 받는다. 엇갈림 구간의 경우 합류(merge)와 분류(diverge)를 위한 교통류가 동시에 발생하기 때문에 그로 인한 상충(conflict)과 혼잡(congestion)이 빈번하게 발생한다. 회전교차로의 경우 원칙적으로 교차로 내 차량이 통행 우선권을 갖지만, 내부 차량과 접근로의 상대적 위치에 따라 접근 차량의 진입이 가능하기 때문에 다양한 상충이 불가피하다.

무신호 교차로의 경우 국내에서는 도로교통법 제26조에 따라 주행하도록 정의하고 있으나 실제 도로 현장에서는 운전자 미숙과 부주의, 법규의 잘못된 이해 등으로 인해 많은 차량이 위험상황에 노출된다. 이러한 도로구간들의 위험 요건은 자율주행차에게도 예외는 아니다. 특히 자차(ego-vehicle)의 센서에 의존하여 주행하는 stand-alone 방식의 자율주행차는 위와 같은 도로구간에서 순간적으로 발생하는 상충 상황을 스스로 해결하기에는 기술적 한계가 존재한다.

따라서 이러한 문제의 해결을 위해 인프라와의 협력을 통해 기술의 가외성(redundancy)을 확보하는 것이 필요하고, 이러한 협력 기반의 자율주행에 필수적으로 요구되는 것이 인프라 가이던스 서비스이다.

인프라 가이던스 서비스는 인프라와 차량 기반의 동적 환경 인지 정보에 기반한다. 인프라에 설치된 각종 센서(영상카메라, 라이다, 레이더 등)를 활용하여 주요 도로구간의 동적객체(차량, 보행자, 자전거 등)를 인지한다.

통신 기능을 탑재한 차량과의 V2I 통신을 통해 개별 차량의 상태(위치, 속도, 방향 등) 정보를 수집하고, 나아가 V2I 협력인지를 통해 차량의 센서로 인지한 주변 차량 정보를 수집한다. 이렇게 다양한 방법을 통해 수집 및 인지된 동적 객체 정보를 융합하여 하나의 LDM(Local Dynamic Map)[11]을 생성한다.

LDM을 활용하여 개별 동적 객체의 단기적인 주행의도를 추정하고, 교통류 측면에서 안전성, 이동성, 환경성의 비효율이 발생할 것으로 예측될 경우 이를 최적화할 수 있는 개별 동적 객체의 주행우선순위와 그에 따른 local path를 최적화한다.

최적화된 정보는 I2V 통신을 통해 개별 동적 객체에 가이던스 형태로 전달되고, 이를 수신한 객체는 가이던스에 따라 협력주행을 수행함으로써 교통류의 최적화가 달성된다. 이때 협력주행은 SAE J3216 표준[6]에 따라 수행이 되며, 협력주행 레벨 C에 따라 합의모색(Agreement Seeking) 수행 중 합의가 이루어지지 않을 경우 경쟁주행(Competitive Driving)을 하게 된다. 가이던스에 따른 교통류 상태는 실시간으로 모니터링되고, 최적화 상태를 확인 및 검증 후 LDM 생성부터 새로운 반복 작업이 시작된다. 이러한 전반적인 인프라 가이던스 서비스의 절차를 Fig. 2에서 보여주고 있다.

Fig. 2. 
Example of Infra-Guidance Service Process

이와 같이 인프라 가이던스 서비스는 교통류 최적화라는 최종 목표를 위해 인프라와 차량이 상호 협력하는 과정이라 할 수 있으며, 이러한 정의를 고려할 때 엇갈림 구간, 회전교차로, 무신호 교차로 등 상충 지점이 많고, 통행권(right of way)이 명확히 보장되지 않으며, 차량 센서만으로 주변 상황에 대한 인지가 어려운 도로의 공간적 범위와 상황적 범위가 서비스의 대상이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 Table 1과 같이 서비스의 공간적 범위와 Table 2와 같이 상황적 범위를 정의하였다.

공간적 범위는 주로 「도로의 구조ㆍ시설 기준에 관한 규칙」을 기준으로 구분을 하였으며, 해당 규칙에 언급되지 않은 시설도 일부 포함하였다. 도로는 일반도로와 고속도로로 구분하였고, 일반도로는 다시 기본구간과 교차로, 이면도로(shared space)로 구분되며, 고속도로는 기본구간과 접속구간(인터체인지)로 구분된다.

일반도로의 기본구간은 일반구간과 톨게이트, 버스정차대, 택시정차대, 오르막차로, 갓길, 비상주차대, 자율차 전용차로, 보호구역, 휴게시설로 구분되고, 교차로는 신호교차로, 무신호교차로, 회전교차로, 단순입체교차, 인터체인지로 구분된다. 고속도로의 접속구간은 합류부(on-ramp 포함), 분류부(off-ramp 포함), 엇갈림구간 변속차로로 구분된다.

상황적 범위는 Table 2와 같이 서비스 수준에 따른 교통류 상태, 도로공사, 돌발상황, 일부 차로 혼잡, 택시 승객 승하차, 저속차량, 비상 갓길 정차, 긴급차량 등으로 구분하였다.

이렇게 도출된 공간적 범위 30개와 상황적 범위16개를 조합한 모든 유스케이스를 도출하였고, 이를 인프라 가이던스 서비스 유스케이스 초안(UCv1)이라 정의한다.

앞선 절에서 인프라 가이던스 서비스의 정의에 따라 유스케이스를 도출하였고, 이번 절에서는 선행 연구의 유스케이스 사례를 분석하여 인프라 가이던스 서비스에 필요한 유스케이스를 추가로 도출한다. 이를 위해 총 네 개의 협력형 자율주행 프로젝트, 즉, MAVEN[12], CO-EXIST[13], TransAID[14], 그리고 INFRAMIX[15]를 검토하였고, 각 프로젝트에서 제안된 유스케이스 중 인프라 가이던스 서비스와 개념적 및 기술적 유사성이 있다고 판단되는 유스케이스를 선정하였다.

먼저 MAVEN의 경우 Table 3과 같이 총 16 개의 유스케이스를 제안하였는데, 이 중 군집주행(platoon)과 교통신호 최적화 부분은 인프라 가이던스와 연관성이 낮아 제외하고, 그 외 다섯 개의 유스케이스를 개발에 활용하였다. 다음으로 CO-EXIST 프로젝트는 Table 4와 같이 총 8개의 유스케이스를 제안하였는데, 이 중 이면도로(Shared space), 공사구간(Construction work), 신호교차로(Signalized intersection) 등 다섯 개의 유스케이스를 선택하였다. INFRAMIX의 경우 Table 5와 같이 세 가지의 시나리오, 즉 a) 동적 차로 배정(속도 권고 포함), b) 도로공사구역, c) 병목구간 별로 2~3 가지의 유스케이스를 제안하여 총 8 개의 유스케이스를 제안하였고, 이 중 세 개를 선택하였다. 마지막으로 TransAID에서는 Table 6에서 볼 수 있듯이 총 7 개의 유스케이스를 제안하였고, 이 중 두 개의 유스케이스를 선택하였다.

이러한 절차를 통해 추가로 도출된 15개의 유스케이스와 UCv1을 통합하여 유스케이스 후보안(UCv2)을 마련하였다.

UCv2로부터 최종 유스케이스의 도출을 위해 두 가지 절차를 수행하였다. 먼저 인프라 가이던스 서비스와 유사한 국내 C-ITS(Cooperative Intelligent Transport Systems) 서비스의 유스케이스와 비교하여 유사한 유스케이스를 삭제하였고, 다음으로 인프라 가이던스 서비스의 정의에 부적절하거나 불필요한 공간적/상황적 범위 조합의 유스케이스를 걸러내었다.

국내 C-ITS 시범사업에서는 Table 7과 같이 대표적인 15개의 안전 서비스를 제공하고 있다[16].

모든 서비스는 서비스의 대상이 되는 교통객체의 위치를 기반으로 시공간적으로 인접한 정보를 제공하는 것을 목적으로 하며, 교통객체는 수신된 정보를 기반으로 자체적인 판단 알고리즘으로 스스로를 제어한다. 즉, C-ITS에서 제공하는 정보는 (차량의 경우) 종적/횡적 제어와 관련된 직접적인 정보를 포함하지 않는다. 하지만 인프라 가이던스 서비스는 교통객체가 주어진 도로교통 상황에서 안전성과 이동성, 친환경성 측면에서 교통류를 최적화하기 위해 요구되는 종적/횡적 행태를 권고 또는 지시하기 때문에 C-ITS 보다는 좀 더 적극적으로 교통류에 개입한다는 측면에서 차이가 있다.

C-ITS는 현재 국내에서 많은 시범사업이 진행되었고, 앞으로도 진행될 예정이며, 관련된 연구개발사업이 수행되었기 때문에 15개의 대표 유스케이스는 이미 검증이 되었다고 할 수 있다. 또한 C-ITS의 유스케이스는 대부분 인프라의 역할이 단순 정보 제공으로 제한되기 때문에 인프라 가이던스 서비스에 직접적으로 활용하기에는 한계가 있다. 따라서 이러한 이유로 C-ITS와 유사한 유스케이스는 UCv2로부터 모두 삭제하였다.

마지막으로 타당성과 필요성을 기준으로 불필요한 유스케이스를 제외하였다. 타당성과 필요성으로는 센서의 인지 범위, V2X 통신 반경, 인프라 가이던스의 필요성 등을 종합적으로 고려하였다. 인프라 가이던스를 위해서는 정확한 동적 객체의 인지가 가장 필요하다. 따라서 현재의 다양한 인프라 센서(영상카메라, 라이다, 레이더, 적외선 등)가 갖는 인지 범위(높은 정확성 유지 필수)를 고려하여 너무 넓은 공간적 범위를 가지는 유스케이스는 제외하였다. 예를 들어 고속도로 인터체인지의 경우 공간적 범위가 매우 광범위하기 때문에 전체 보다는 합류부 또는 분류부, 엇갈림구간 등 부분에 대해서만 서비스가 가능하다. V2X 통신 반경도 센서 인지 범위와 동일한 기준으로 적용이 가능하다. 톨게이트와 오르막차로, 고가차로, 지하차로, 교통류 상태가 양호한 기본구간, 휴게시설은 인프라 가이던스의 필요성이 낮은 것으로 판단되어 유스케이스에서 제외하였다.

이렇게 기존 기술과의 중복성을 갖는 유스케이스, 그리고 타당성 및 필요성에 따라 불필요한 유스케이스를 제외함으로써 최종 16개의 유스케이스를 도출하였고, 이는 Table 8과 같고, 이를 Fig. 3과 같이 그림으로 나타냈다. 앞서 정의한 바와 같이 인프라 가이던스 서비스는 안정성(Safety, S), 이동성(Mobility, M), 친환경성(Eco-friendly, E) 측면에서 교통류를 최적화하는 것을 목표로 하며, 각각의 유스케이스는 세 가지 목표를 동시에 고려한다. 하지만 유스케이스별로 모든 목표의 가중치가 동일하다고 할 수는 없다. 예를 들어 이면도로의 경우 보행자와 자전거 등 교통약자(Vulnerable Road User, VRU)의 안전이 우선 시 되어야 하는 반면, 병목구간에서는 이동성 향상에 조금 더 가중치가 부여될 필요가 있다. 이에 따라 개별 목표에 대한 가중치를 Table 8에 S, M, E 열에 각각 나타내었고, Fig 3.에도 가중치가 높은 목표의 색으로 유스케이스를 표현하였다.

Fig. 3. 
Use cases of Infra-Guidance Service