학술논문

안전한 자율주행차 운행을 위한 모니터링 지표 개발 : 판교제로시티 적용 사례
Development of Monitoring Indicators for Safe Autonomous Vehicle Operation: Case Study of Pangyo Zero City Operation: Case Study of Pangyo Zero City
Document Type
Article
Source
교통안전연구, 42(2), pp.49-76 Dec, 2023
Subject
기술정책
Language
한국어
ISSN
2671-6291
1225-8741
Abstract
최근 자율주행차 상용화에 대한 기대감이 커짐에 따라 자율주행차의 실도로 운행이 증가하고 있다. 도시부실도로에서의 안전한 자율주행차 운행을 위해서는 인프라 및 자율주행 관제 플랫폼 구축을 통한 실시간모니터링이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 자율주행차 도시부 운행으로 발생할 수 있는 위험 상황들을 선정해 자율주행차 운행을 실시간으로 모니터링하는 5가지 지표를 개발한다. 본 연구에서 개발한 지표는자율주행차 주행 경로 모니터링 지표, 위험도로구간 모니터링 지표, 통신 지연 모니터링 지표, 자율주행모드 해제 모니터링 지표, 정지선 이탈 모니터링 지표이다. 각 지표는 실제 판교제로시티 내에서 운행하고있는 자율주행셔틀 데이터와 판교제로시티 정밀도로지도를 활용해 개발하며 각 지표의 정상 범위는 선행연구를 기반으로 설정했다. 본 연구에서는 5가지 지표를 활용해 판교제로시티 내 자율주행차 운행 위험도로구간 특성과 위험 요인을 분석했으며 자율주행차 운행 위험 구간에 대한 시각화를 수행했다. 본 연구에서 개발된 지표는 도시부 자율주행차 상용화에 따른 교통 효율성 및 안전성 향상 효과 극대화에 기여할수 있고 시각화 자료는 도로 관제 및 사고 예방을 위한 모니터링에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
With the growing expectation of the commercialization of autonomous vehicles, the use of autonomous vehicles in real road operations of is on the rise. The real-time monitoring throughinfrastructure and control systems is essential for ensuring safe autonomous vehicle operation on urban roads, Therefore, this study develops five indicators for monitoringautonomous vehicle operations for the purpose of identifying potential risk situations that may occur during urban autonomous driving. The indicators developed include autonomous vehicledriving lane monitoring indicator, hazardous road section monitoring indicator, telecommunication delay monitoring indicator, autonomous mode disengagement monitoring indicator, and stopline violation monitoring indicator. These indicators were developed using data from autonomous shuttle operating within Pangyo and a high definition map of Pangyo. We utilizedprior research to determine the normal ranges for each indicator. Using these five indicators, this study analyzed the characteristics and risk factors of road sections for autonomous vehicleoperation in Pangyo and visualized risk areas. The indicators can contribute to improving traffic efficiency and safety as urban autonomous vehicles are commercialized, and the visualizationdata can be used for road management and accident prevention monitoring.