The Korean Society Of Automotive Engineers

Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers - Vol. 28 , No. 10

[ <응용논문> ]
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers - Vol. 28, No. 10, pp.659-668
Abbreviation: KSAE
ISSN: 1225-6382 (Print) 2234-0149 (Online)
Print publication date 01 Oct 2020
Received 07 Apr 2020 Revised 09 Jun 2020 Accepted 12 Jun 2020
DOI: https://doi.org/10.7467/KSAE.2020.28.10.659

세종시 자율주행 실증 사례에 기반한 ODD, OEDR 가이드라인에 대한 연구
김진하1) ; 기석철*, 2)
1)에이브이지니어스 시험평가팀
2)충북대학교 스마트카연구센터

A Research on the ODD and OEDR Guidelines Based on the Demonstration Case of Autonomous Driving in Sejong City
Jinha Kim1) ; Seok-Cheol Kee*, 2)
1)Test Evaluation Team, AVGenius Co., 45 Yangcheong 4-gil, Ochang-eup, Cheongwon-gu, Cheongju-si, Chungbuk 28116, Korea
2)Smart Car Research Center, Chungbuk National University, Chungbuk 28644, Korea
Correspondence to : *E-mail: sckee@chungbuk.ac.kr


Copyright Ⓒ 2020 KSAE / 179-01
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Abstract

This paper outlines the guidelines of ODD, OEDR, their definitions, and elements through a previous study on the demonstration case of autonomous driving in Sejong City. The operational design domain(ODD) is an essential concept for ensuring the safety of autonomous vehicles as a driving range to define specific operating conditions for the automated driving system(ADS). In order to test and implement the ADS performance of autonomous vehicles above Level 3 on public roads, the ODD is set up and documented, and the evaluation, testing, and verification procedures for the ADS functions are also defined and documented. Levels 3 to 5 autonomous vehicles are linked to the ODD, and they are recognized to operate only within that area. Autonomous vehicles shall operate safely within the ODD. If vehicles are outside of the ODD, the ADS shall be placed in a minimal risk condition(MRC) and the vehicles shall be moved to safe places as means of DDT fallback. The object and event detection and response(OEDR) indicates the ability of the ADS to detect and respond properly to other vehicles(including in and out of walking paths), pedestrians, cyclists, animals, and obstacles that may affect the safe operation of the vehicle. The evaluation, testing, and verification procedures of the OEDR should be documented and can be configured as a general driving situation and anticipated collision scenario response of the ADS. The ODD and OEDR guidelines presented in this paper are expected to serve as guidelines for ODD and OEDR in preparation for autonomous driving demonstrations taking place in other regions, including Sejong City.


Keywords: Autonomous vehicle, Operational design domain, Object and event detection and response, Minimal risk condition, Dynamic driving task fallback
키워드: 자율주행차, 운행설계영역, 객체 및 이벤트 탐지 및 대응, 최소위험상태, 비상대처방안

1. 서 론

Level 3의 자율주행차 출시를 앞두고 세계 자율주행차 시장은 2019년 542.3억달러에서 연평균 39.5 %씩 성장하여 2026년 5566.7억달러 규모로 성장이 전망됨에 따라1) 공공도로에서 본격적인 자율주행차 운행이 가능할 것으로 예상되며 현재 미국, 유럽, 일본 등 세계 곳곳에서 자율주행차의 운행 체계를 어떻게 적용할 것인지에 대한 논의가 이루어지고 있다.

국내에서는 2016년 2월 국토교통부에서 자율주행차 임시운행면허제도를 도입하여 자율주행차의 시험운행이 증가하고 있다. 이에 따라 Level 3 부분 자율주행차 및 Level 5 완전 자율주행차 상용화를 목표로 현재까지 자율주행차 임시운행과 관련된 규정은 있지만 실제 도로에서의 자율주행차 안전운행을 위한 법, 제도 및 대책이 마련되어 있지 않아 이에 대한 대비가 필요하다.

NHTSA에서 자율주행차 안전 운행을 위한 연방 가이드라인을 발표하면서 자율주행시스템(ADS)의 운행가능영역 식별과 객체 및 상황에 대한 대응 능력이 중요하게 인식되기 시작하였다.

2019년부터 규제자유특구로 지정된 세종시에서는 자율주행 실증과 관련된 사업을 진행하고 있다. 본 연구를 진행하기에 앞서 실제 세종시 자율주행 셔틀서비스 실증을 대비한 실증구간의 도로체계 및 운행환경조사를 실시하였고, 이 조사를 바탕으로 실증차량 ADS의 운행가능영역 식별과 객체 및 이벤트에 대응하기 위한 운행설계영역(ODD)과 객체 및 이벤트 탐지 및 대응(OEDR)에 대한 개념을 살펴보고자 한다.

ODD(Operational Design Domain)는 자율주행시스템(ADS)의 특정 작동 조건을 정의하기 위한 운행설계범위로 자율주행차의 안전성 확보에 필수적인 개념이다. ADS 성능을 공공도로에서 시험하고 실제 구현하기 위해 ODD를 설정해 문서화하고 ADS의 기능평가, 시험, 검증절차를 정의하고 문서화할 필요가 있다.

OEDR(Object and Event Detection and Response)은 주행 중 객체가 있는 특정 상황에서 ADS의 대응 능력을 의미한다. 차량(응급차량 포함), 보행자, 자전거 및 모터사이클 운전자, 동물, 도로 설치물 등 ODD 범위 내의 동적 및 정적 객체를 정확하게 인지하고 이에 발생 가능한 상황에 대응할 수 있는 ADS의 기능이다.

SAE J3016에 따르면, Level 3 자율주행차는 DDT(Dynamic Driving Task)를 수행하며 종방향 및 횡방향 제어와 OEDR을 수행하게 된다.2) Level 3 이상의 자율주행차는 ODD 내에서만 운행하도록 하며 ODD를 벗어난 경우나 차량 고장, ADS 이상, 운전자의 건강 문제 등이 발생하면 최소위험상태(MRC)를 달성하기 위하여 ADS는 운전자에게 제어권 전환 요청(Take-Over Request)을 발생시켜 비상대처방안(DDT fallback)을 통해 차량을 안전한 장소로 이동시킨다.3,4) 비상대처방안은 Level 3 자율주행차의 경우 운전자가 직접 수동운전으로 제어권 전환을 실시하여 상황에 대응하고, Level 4와 Level 5 자율주행차의 경우 ADS가 자율주행 모드를 유지하며 감속, 긴급 조향 장치 제어를 통해 위험 상황에 대처한다.


2. 세종시 자율주행 실증구간 도로체계 및 운행환경 조사

세종시는 2019년 7월 자율주행실증 규제자유특구로 지정되면서 공공도로에서 자율주행 테스트를 활발하게 진행하고 있다. 이에 충북대 스마트카연구센터는 세종시 도심에서 중저속(50 km/h 이하)의 자율주행 셔틀서비스 실증을 위한 선행조사로서 왕복 9.4 km의 실증구간에 대한 현장답사를 진행하며 주행환경의 안전요건을 분석하고 이에 따라 자율주행 안전가이드라인 수립 연구를 진행한 바 있다.

2.1 실증구간 도로체계 및 운행환경

세종시 실증구간은 교차로, 스쿨존, 아파트단지, 상업시설 등이 밀집해 있는 교통정체 구간으로 세종시 실증구간의 도로 유형, 교통인프라(신호등, CCTV, 교통표지판 등), 교통량, 긴급차량, 스쿨존, 공사구간, 교통 혼잡 구간 등 주행환경을 조사하여 실증차량 ADS의 운행안전성을 높일 수 있는 방안을 도출하는 것이 목표이다.

실증구간은 Fig. 1의 세종 산학연 클러스터 지원센터에서 출발하여 세종시청(보람동) 방면까지 편도 약 4.7 km의 구간Ⅰ과 종점인 세종시청 인근 회전교차로에서 회차하여 세종 산학연 클러스터 지원센터로 돌아오는 구간II로 구성되어 있다.


Fig. 1 
Demonstration section of autonomous driving shuttle service in Sejong city

실증 도로는 왕복 4차선 도로 및 중앙에 왕복 2차선 BRT 전용도로가 합쳐진 형태의 간선도로로 구성되어 있다.

구간I은 출발점인 세종 산학연 클러스터 지원센터에서 좌회전 1회, 종착점인 세종시청 인근 교차로(스쿨존 위치)에서 우회전 1회, 회전교차로(회차구간) 통행 1회를 제외하면 대부분이 간선도로의 직선코스로 이루어져 있다. 교통표지판 160개, 횡단보도(자전거 횡단도 겸용) 26곳, 신호등(일반도로) 42개, 신호등(BRT 전용도로) 17개, 신호교차로 5곳, T자형 교차로 10곳, 회전교차로 1곳, 지하차도 3곳, 합류로 1곳, 갓길 8곳, 스쿨존 1곳 등으로 구성되어 있다.

구간II는 출발점인 세종시청 인근 교차로에서 좌회전 1회, 종착점인 세종 산학연 클러스터 지원센터 인근 교차로에서 우회전 1회를 제외하면 대부분이 간선도로의 직선코스로 이루어져 있다. 교통표지판 161개, 횡단보도(자전거 횡단도 겸용) 26곳, 신호등(일반도로) 41개, 신호등(BRT 전용도로) 19개, 신호교차로 5곳, T자형 교차로 9곳, 지하차도 3곳, 갓길 8곳, 스쿨존 1곳 등으로 구성되어 있다.

실증구간 현장조사는 주간 맑은 날씨에서 1회, 야간 우천 날씨에서 1회 등 2회를 진행하였다.

2.2 실증구간 교통량 분석

ITS 국가교통정보센터(http://www.its.go.kr/)에는 Fig. 2와 같이 실시간 지역별 교통 상황 정보 및 교통지도를 확인할 수 있다.


Fig. 2 
The ITS NTIC traffic status of autonomous driving demonstration section in Sejong city

ITS 국가교통정보센터 교통량 분석에 의하면 실증구간의 교통 흐름은 정체 구간 없이 대체로 원활한 정도로 분석할 수 있다. 출퇴근 시간대에도 정체 현상 없이 소통이 원활하며 일반차량, 보행자의 혼잡도가 낮아 자율주행차 운행시 사고 위험성이 낮은 것으로 판단되었다. 즉, 자율주행 셔틀서비스의 실증을 위해 50 km/h 이하의 속도범위 내에서 안전운행이 가능하다고 판단하여 본 구간을 실증도로로 선정하게 되었다. 본 연구에서는 현장조사차량을 이용해 평균 40 ~ 60 km/h의 속도로 운행환경 데이터 로깅(Data logging)을 통해 자율주행 실증차량의 ODD 및 OEDR 설정 기준이 되는 실증구간 운행환경조사를 실시하였다.

2.3 실증구간 선정 요인

해당 실증구간(구간I, 구간II)은 차량이 평균 40 ~ 60 km/h의 속도로 이동이 가능하여 도로의 교통 혼잡도가 낮고 일부 회차구간을 제외하면 대부분 단순한 직선코스로 이루어져 있다. 또한 세종시는 규제자유특구 지정으로 도로교통법, 도로법, 자동차관리법 등 7가지 관련 법률에 대한 규제특례를 적용 받고 있어 자율주행차 테스트를 하기에 적합한 환경이다.


3. 세종시 자율주행 실증차량

향후 세종시에서 자율주행 셔틀서비스 운영의 안전성 확보 및 유상운송 서비스의 사업화를 진행하기 위해서는 자율주행 실증차량이 필요하다. Fig. 3은 실증구간의 객체 인식 및 주행환경 정보를 실시간으로 수집하기 위한 센서를 장착한 Level 3 실증차량의 구성도를 나타낸 것이다.


Fig. 3 
The demonstration vehicle for autonomous driving in Sejong city

실증차량은 Table 1과 같은 센서로 구성되어 있고 셔틀서비스를 대비한 10인승 이상의 수용력을 갖추었다.

Table 1 
Sensors configuration of demonstration vehicle
Sensor Manufacturer Model E/A Place
Front
camera
Mobileye 630ELD 1 Front(1)
AVM
camera
Omnivue 360 4 Front(1), Left(1), Right(1), Rear(1)
Radar Delphi SRR2 4 FL(1), FR(1), RL(1), RR(1)
Radar Delphi ESR2.5 1 Front(1)
LiDAR Ibeo Lux2010 1 Front(1)
LiDAR Velodyne VLP-16 4 FL(1), FR(1), RL(1), RR(1)
GPS Inertial Lab INS-P 1 Roof(1)

본 실증차량은 현재 세종시 규제자유특구 R&D과제인 ‘일반도로 연계형 고속 자율주행 셔틀서비스 실증’에서 활용예정인 실증차량 플랫폼으로 실증구간에 대한 ODD 및 OEDR을 가이드라인으로 자율주행 실증을 진행할 계획이다.


4. 운행설계영역(ODD)의 작성 가이드라인

자율주행차는 차량 내 센서(Camera, LiDAR, Radar, GPS 등)와 V2X 통신을 통해 수집한 주행 환경 정보를 바탕으로 조향 장치, 가속 및 제동 장치 제어를 수행함으로써 동작을 하게 된다. Level 3 자율주행차는 운전자가 운전석에 탑승하여 비상상황일 때 ADS가 운전 제어권을 운전자에게 전환(Take-Over) 후 수동 운전 모드로 대응을 하게 된다. 즉, 출발지에서 목적지까지의 모든 운행을 온전히 ADS에 맡길 수 없으므로 ADS의 기능이 가능한 운행범위를 지정할 필요가 있는 것이다. 차량 스스로 자율주행이 가능한 조건 및 가능하지 않은 조건에 대한 운행설계영역(ODD)을 작성하여 ADS가 ODD를 따라 자율주행을 수행함으로써 안전 운행을 보장할 수 있다. ODD의 주요한 목적은 ADS가 DDT(Dynamic Driving Task)를 안전하게 수행할 수 있는 도메인을 정밀하게 지정하는 것이다.5)

ODD는 자율주행차의 운행 가능 조건을 정의하기 위해 자율주행시스템(ADS)이 ODD 범위 안에서 안전하게 DDT를 수행해야 자율주행차의 안전 운행이 가능하다. ODD를 벗어난 경우 최소위험상태(Minimal Risk Condition)로 전환하여 차량을 안전한 곳으로 이동시키는 비상대처방안(DDT fallback)을 수행하게 된다.

4.1 ODD의 구성요소

ODD는 자율주행차의 ADS가 동작 가능한 도로 유형, 속도 범위, 조명(낮, 밤), 날씨(비, 눈, 안개 등) 및 기타 제약 조건과 관련하여 ADS의 기능이 의도하고 작동할 수 있는 시기를 명시하게 된다.

ADS를 개발중인 완성차 업체 및 관련 기업이 ADS에 대한 ODD를 정의하고 관련 내용은 예상되는 위험(차량, 보행자 등), 지정되지 않았거나 예상하지 않은 이벤트(공사 구역, 사고 구역, 비상차량 등), 주요 인프라 요소(교통 표지판, 신호등 등) 등으로 구성할 수 있다.6)

ADS가 OEDR 기능을 식별하기 위한 분석을 더욱 구체화하기 위해 자율주행차의 주행환경에 존재하는 ODD의 구성요소를 파악하는 것이 중요하다. ODD는 물리적 인프라, 운행제약사항, 객체, 환경조건, 구역, 연결성 등 6개의 ODD 요소로 구성하고 각 요소에 대한 세부 구성 요소를 분류하면 Table 2와 같이 나타낼 수 있다.

Table 2 
The ODD elements
ODD elements Detailed components
Physical
infrastructure
Road type, Roadway surfaces, Roadway edges & markings, Roadway geometry
Operation
constraints
Operational speed limits, Traffic conditions
Objects Signage, Roadway users, None-roadway users, Traffic equipment
Environmental
conditions
Weather, Weather-induced roadway conditions, Illumination
Zone Traffic management zone, School zone, Construction zone, Interference zone
Connectivity Demonstration vehicle, Infrastructure sensors, Digital infrastructure

ADS는 지속적인 운전자의 상태 모니터링,7) 시스템의 오류, 시스템 성능 저하의 정도 및 범위뿐만 아니라 자율주행차량이 해당 ODD의 내부 또는 외부에서 작동하는지 등을 확인할 수 있어야 한다.

4.2 실증구간 주행환경의 ODD 체크리스트

세종시 실증구간의 주행환경에 존재하는 도로 유형, 운행속도제한, 교통조건, 차량, 교통 표지판, 도로 사용자, 교통 장비, 날씨, 포트홀, 스쿨존, 공사구간 등으로 ODD 요소의 체크리스트를 구성하여 자율주행 실증차량이 운행 가능한 조건(Operational Design Domain)과 운행 가능하지 않은 조건(Limit / Boundaries)을 기술하였다.

Table 3 ~ Table 8의 실증구간 ODD 체크리스트는 현장조사를 통해 수집한 정보를 바탕으로 세종시 실증구간의 도로환경 정보를 담고 있으며 내용이 광범위하여 본 논문에는 중요한 몇 가지의 ODD 요소만을 수록하였다.

Table 3 
The ODD elements - Physical infrastructure
Physical infrastructure
Road wtype Operational design domain Limit / Boundaries
Main arterial road · Able to lane detection · Unable to lane detection
Signal intersection /
Non-signal intersection
· HD maps can be built and updated in demonstration vehicle
· V2X (V2I) available road environment
· Can recognize traffic lights, lanes, and crosswalks
· HD maps are not available in demonstration vehicle
· V2X (V2I) not available road environment
· Signal lights, lanes, crosswalks recognition error
Roundabouts · HD maps can be built and updated in demonstration vehicle
· V2X (V2I) available road environment
· Recognize the rules of driving (turning vehicles first, entry vehicles yield)
· HD maps are not available in demonstration vehicle
· V2X (V2I) not available road environment
· Not recognize the rules of driving (turning vehicles first, entry vehicles yield)
· Drive after switching to manual operation
Crosswalk (Bicycle crosswalk) · Road markings and patterns of crosswalks can be recognized
· Pedestrians and cyclists can be detected
· No road markings and patterns recognition on crosswalk
· Pedestrians and cyclists are not recognized
School zone · HD maps can be built and updated in demonstration vehicle
· V2X (V2I) available road environment
· School zone signs and road markings detection available
· HD maps are not available in demonstration vehicle
· V2X (V2I) not available road environment
· School zone signs and road markings detection impossible
Roadway surface Operational design domain Limit / Boundaries
Pot holes · HD maps can be built and updated in demonstration vehicle
· V2X (V2I) available road environment
· HD maps are not available in demonstration vehicle
· V2X (V2I) not available road environment
Roadway edges & markings Operational design domain Limit / Boundaries
Lane markings · Clear or identifiable lanes · Invisible or indistinguishable lanes
Lane obstacles (Lane control bars) · Lane obstacles can be detected · Unable to detect lane obstacles

Table 4 
The ODD elements - Operational constraints
Operational constraints
Operation speed limit Operational design domain Limit / Boundaries
Operation speed range · 0 ~ 50km/h · exceed 50km/h
Traffic conditions Operational design domain Limit / Boundaries
Construction zones · HD maps can be built and updated in demonstration vehicle
· V2X (V2I) available road environment
· HD maps are not available in demonstration vehicle Accident zones
· V2X (V2I) not available road environment
Accident zones

Table 5 
The ODD elements - Objects
Objects
Signage Operational design domain Limit / Boundaries
Traffic signs · Traffic signs can be recognized by situation · Unable to recognize traffic signs by situation
Traffic light signals · Signals can be recognized
· V2X (V2I) possible
· No signals can’t be recognized
· V2X (V2I) not possible
Roadway users Operational design domain Limit / Boundaries
Vehicles (Emergency vehicles) · Dynamic objects can be detected
· HD maps can be built and updated in demonstration vehicle
· V2X (V2I) available road environment
· Dynamic objects can’t be detected
· HD maps are not available in demonstration vehicle
· V2X (V2I) not available road environment
Pedestrians
Cyclists
Motorcyclists
None-roadway users Operational design domain Limit / Boundaries
Animals · Dynamic objects can be detected
· HD maps can be built and updated in demonstration vehicle
· V2X (V2I) available road environment
· Dynamic objects can’t be detected
· HD maps are not available in demonstration vehicle
· V2X (V2I) not available road environment
Debris · Static Objects can be detected · Static Objects can’t be detected
Traffic equipment Operational design domain Limit / Boundaries
CCTVs / Traffic cameras · V2X (V2I) available road environment · N/A

Table 6 
The ODD elements - Environmental conditions
Environmental conditions
Weather Operational design domain Limit / Boundaries
Rain · Small rain that can be secured vision · Heavy rains that are difficult to secured vision
Snow · Snow with less impact on road stability
· Identification of roads and lanes is available
· Snow that has a significant impact on road stability
· Difficult to identify roads and lanes
Fog · Identification of roads, lanes, all objects is available · Identification of roads, lanes, objects is not available
Weather-induced roadway conditions Operational design domain Limit / Boundaries
Road flooding · HD maps can be built and updated in demonstration vehicle
· V2X (V2I) available road environment
· HD maps are not available in demonstration vehicle
· V2X (V2I) not available road environment
Road snowing
Road freezing
Illumination Operational design domain Limit / Boundaries
Night · HD maps can be built and updated in demonstration vehicle
· V2X available road environment
· HD maps are not available in demonstration vehicle
· V2X not available road environment

Table 7 
The ODD elements - Zone
Zone
Traffic management zone Operational design domain Limit / Boundaries
Traffic signals by people (traffic police,
workers, etc.)
· Can recognize traffic signal patterns (pass, stop, etc.) · Traffic sign patterns is not recognized
School zone Operational design domain Limit / Boundaries
Vulnerable road user caution (especially child,
students, the aged, etc.)
· HD maps can be built and updated in demonstration vehicle
· V2X available road environment
· HD maps are not available in demonstration vehicle
· V2X not available road environment
Construction zone Operational design domain Limit / Boundaries
Caution of road installations and heavy
equipment
· HD maps can be built and updated in demonstration vehicle
· V2X available road environment
· HD maps are not available in demonstration vehicle
· V2X not available road environment
Interference zone Operational design domain Limit / Boundaries
A dense area of high-rise buildings · HD maps can be built and updated in demonstration vehicle
· High-precision GPS is available in vehicle
· HD maps are not available in demonstration vehicle
· High-precision GPS is not available in vehicle
· GPS shadow occurred

Table 8 
The ODD elements - Connectivity
Connectivity
Demonstration vehicle Operational design domain Limit / Boundaries
V2X Communication · Currently not used
· V2X(DSRC / C-V2X)
· CCTV, RSU
· N/A
Infrastructure sensors Operational design domain Limit / Boundaries
Work area warning · HD maps can be built and updated in demonstration vehicle
· V2X (V2I) available road environment
· HD maps are not available in demonstration vehicle
· V2X (V2I) not available road environment
Operation route and accident management
Pre-detection and avoidance of risk factors
Collection of traffic information
Digital infrastructure Operational design domain Limit / Boundaries
HD maps · Deployment in demonstration vehicle · HD maps are not available in demonstration vehicle
V2X networks (WAVE, LTE, 5G, etc.) · Deployment in demonstration section
· Currently not available in demonstration section
· V2X networks are not available in demonstration section


5. 객체 및 이벤트 탐지 및 대응(OEDR)의 작성 가이드라인

Level 3 이상의 자율주행차가 공공도로에서 안전하게 운행할 수 있으려면 ADS가 규정된 ODD 안에서 정상적으로 동작할 수 있어야 한다. 이때 ADS가 ODD 안에서 수행하는 OEDR 기능이 중요하다. OEDR(Object and Event Detection and Response)은 ADS가 주행환경 모니터링을 통해 객체와 이벤트를 탐지, 인식, 분류하고 객체가 유발할 수 있는 상황 및 이벤트에 대한 적절한 응답을 수행하는 능력을 의미한다. ADS는 자율주행차의 안전한 운행에 영향을 줄 수 있는 다른 차량, 보행자, 자전거 및 모터사이클 운전자, 동물 등 주행환경의 객체를 감지하고 이에 적절히 대응할 수 있어야 한다. OEDR의 평가, 시험, 검증 절차는 자율주행차의 일반주행 상황에서 마주할 수 있는 다양한 객체에 대한 충돌예상 시나리오 대응 내용으로 구성하여 문서화한다.

OEDR은 자율주행차의 주행 환경요소를 분석한 ODD 체크리스트를 토대로 작성하며 주행환경에 존재하는 도로, 보행자, 교통 인프라 등 ADS가 인지 후 차량의 주행판단, 경로계획 수립, 종방향 및 횡방향 제어를 통해 사전 대응이 가능한 모든 객체로 구성하여 작성한다.

5.1 OEDR의 구성요소

OEDR은 자율주행차가 달리는 주행환경의 구성요소를 중심으로 객체(Object)와 그러한 객체로부터 발생 가능한 상황 및 이벤트(Event)에 따른 ADS의 대응을 구체적으로 서술하는 방식으로 작성할 수 있다. 각 객체와 객체로부터 발생되는 상황 및 이벤트에 대해 ADS는 인식(Detection) 및 대응(Response)을 수행하게 된다.

5.2 실증차량 OEDR

Level 3의 자율주행 실증차량이 세종시 실증구간을 주행하면서 마주하게 될 다양한 객체 및 발생 가능한 상황을 주행 시나리오로 구성하여 실증차량이 수행하게 될 동작을 기술하였다.

규정된 OEDR 작성에 대한 방법이나 양식은 없지만 본 논문에서는 주행환경의 상황에 대해 자율주행차가 어떻게 대응을 하는지 이해할 수 있도록 Table 9와 같이 표 형식으로 구성하였다.

Table 9 
The OEDR of demonstration vehicle
Object Event Detection(D) and Response(R)
Obstacle
detection
Localization Lanes &
Road
markings
detection
Traffic light
detection
Speed
limit
Sudden stop /
Emergency
braking
Take-Over
transition
V2X Audio
signal
Traffic light
signals
Signal
operation
D D D D R
Traffic signals
by People
Traffic
direction
D D R R R R
A Forward
vehicle
Deceleration D D D
An Adjacent
vehicle
Cut in D D D R R R R
Emergency
vehicles
Acceleration
from the rear
D D D R R R R
Pedestrians Jaywalking D D D R R R R R
Cyclists Jaywalking D D D R R R R R
Motorcyclists Cut in D D D R R R
Animals Stop and
move in lane
D D D R R R
Debris On the road D D R R R
Pot holes On the road D D D R R R
Lane obstacles On the road D D D
Signal
intersection
When the
demo vehicle
enters
D D D D R
Roundabouts When the
demo vehicle
enters
D D D R R
Crosswalk
(Bicycle
crosswalk)
When the
demo vehicle
enters
D D D D R R
School zone When the
demo vehicle
enters
D D D D R R R
Construction
zone
When the
demo vehicle
enters
D D R R R
Accident zone When the
demo vehicle
enters
D D R R R

예를 들어, 인접한 차량이 끼어들기(Cut in)를 시도하는 경우, 실증차량 ADS는 사전에 V2X를 통해 컷인 시도 차량에 대한 정보를 수신하고 오디오를 통해 실증차량 탑승자에게 정보를 전달한다. 실증차량은 컷인 차량에 대한 인지, 현재 실증차량의 측위, 차선 및 도로 표식을 인지하며, 속도를 줄여 상황에 대응한다.

만약 실증차량이 급격한 컷인 시도 차량(긴급차량 포함)에 대해 대응하지 못하면 ADS가 운전자에게 제어권 전환 요청을 하게 되는데, 이때 운전자가 수동운전 모드로 전환하기까지의 반응시간이 늦으면 충돌로 이어질 가능성이 매우 클 것이다. Level 3의 실증차량 주행을 위해서 운전자의 제어권 전환 과정에 대한 이해가 충분히 선행되고, 추후 운전자 제어권 전환의 인지시간 및 반응시간에 따른 수동운전 재개에 대한 연구가 심도 있게 이루어져야 할 필요가 있다.8)


6. 자율주행 실증계획

실증차량을 세종시 실증구간 도로에서 테스트 하기 전에 Fig. 4와 같은 순서로 자율주행차 전용 테스트베드(C-track)에서 시뮬레이션 및 시험로의 시험평가를 진행하여 실증차량에 대한 안전성 검증을 완료한 뒤 세종시 실도로에서 본격적인 실증 테스트9)를 진행할 예정이다.


Fig. 4 
Test procedure of demonstration vehicle

Fig. 5는 2021년 충북대 오창캠퍼스에 완공될 예정인 자율주행차 테스트베드인 ‘C-track’ 조감도이다. C-track은 Euro NCAP 2025 로드맵에 따라 AEB, LKAS, ACC 등 ADAS의 기능평가, 친환경차 중심의 미래형자동차 성능검증 시스템을 구축할 예정이다. C-track에서의 VILS 및 시험로 성능평가와 세종시 실증도로 주행을 통해 실증차량의 자율주행 안전성을 검증하고자 한다.


Fig. 5 
A bird’s eye-view of C-track

6.1 VILS 검증

C-track의 VILS(Vehicle In the Loop Simulation)를 통해 주행구간을 모사한 가상 시뮬레이션 환경에서 다양한 주행 시나리오 대로 실증차량의 자율주행 성능을 시험할 계획이다.

VILS는 Fig. 6처럼 실증차량이나 실증차량과 유사한 성능의 차량을 섀시 다이나모(Chassis dynamometer)에 배치하여 운전자가 차량에 탑승한 상태에서 디스플레이를 통해 전송되는 자율주행 테스트 시나리오를 따라 가상환경에서 실증차량 테스트를 진행하는 것이다. VILS는 콕핏(Cockpit) 형태의 주행 시뮬레이터처럼 안전하고 재현 가능하며 테스트에 소요되는 자원을 절약할 수 있는 테스트 환경에 실제 차량을 이용한 동역학을 재현할 수 있는 이점을 가지고 있다.10)


Fig. 6 
Example of VILS configuration

6.2 시험로 테스트(Track testing)

VILS 검증이 끝나면 C-track 시험로에서 실제 센서와 소프트웨어를 장착한 실증차량을 타겟 차량, 더미 등 장애물로 구성된 환경에서 테스트를 진행하여 실증차량 ADS의 성능을 평가할 계획이다. Fig. 7과 같이 C-track의 다양한 시험로에서 실증도로의 ODD, OEDR 요소를 반영한 주행 시나리오를 통해 실증차량의 자율주행 성능검증이 가능하다.


Fig. 7 
Various test roads in C-track

시험로 테스트를 통해 실증차량이 실제 공공도로 주행 시 차량 고장, ADS 오류, GPS 음영과 같은 센서 인식 오류 등의 문제가 발생했을 때를 가정해서 수동운전으로의 제어권 전환과 비상대처방안(DDT fallback)을 ADS와 운전자 간의 HMI(Human Machine Interface)를 통해 검증할 수 있다.

6.3 공공도로 테스트(Open-Road Testing)

C-track에서 VILS 검증 및 시험로 테스트가 완료되면 Fig. 8과 같이 세종시 실증구간 도로에서 실증차량을 테스트할 예정이다.


Fig. 8 
The demonstration section of Sejong city

자율주행 실증차량을 실제 공공도로에서 테스트하기 위해 예상치 못한 돌발상황에 대응할 수 있는 절차적, 기술적인 사전준비가 선행되어야 한다.

기본적으로 자율주행 실증차량은 자율주행 전용 자동차 보험에 가입하고, 국토교통부 자율주행 임시면허(국토교통부고시 제2017-198호) 발급을 완료한 차량을 대상으로 한다. 임시면허 발급을 위해서는 자율주행 상태 표시장치, 기능고장 자동감지, 경고 장치, 최고속도제한 및 전방충돌방지 기능 등이 확인되어야 한다. 또한, 안전 가이드라인(실증 시간, 횟수, 에스코트 차량 배치, 실증차량 및 에스코트 차량에 자율주행차 표식 부착, 안전요원 배치 등)에 따라 실증도로에서 자율주행 테스트를 수행해야 한다. 이를 위해 실증차량 내에 자율주행 운행기록장치를 설치하고 사고 발생시 사후조치 방법 등을 담은 자율주행 안전 매뉴얼을 제작하여 실증차량 운전자를 대상으로 한 교육 프로그램도 준비할 예정이다.

기술적으로는 도로에서의 도로사용자(보행자, 차량 등)의 돌발상황이나 ADS의 이상으로 발생할 수 있는 위험에 선제적으로 대응하기 위하여 자율주행 제어권 전환에 대한 연구가 필요하다. 이는 VILS와 시험로 테스트에서 여러 돌발상황에 대한 시뮬레이션 시나리오를 구성하여 운전자-ADS 간의 제어권 전환 안전성 평가 항목(제어권 전환 방법, 운전자의 제어권 전환 인지시간 및 반응시간 등)을 제시하는 것을 목적으로 한다.


7. 결 론

본 논문에서는 자율주행 실증 규제자유특구로 지정된 세종시에서 자율주행 실증과제를 진행하기 위한 예비조사로서 실증도로 주행환경 요소의 ODD 및 ODD 내의 객체에 대한 실증차량의 OEDR을 분석하였다. 본 논문에서 제시한 ODD 및 OEDR은 Level 3 실증차량이 세종시 실증구간에서 V2X 통신이 가능하다는 전제조건을 가지고 작성하였다. 세종시에서 추진 중인 C-ITS(차세대 지능형교통시스템) 구축사업은 자율주행을 위한 V2X 통신 인프라가 중요한데 본 과제 실증구간(세종 산학연 클러스터 지원센터 ~ 세종시청 구간 왕복 9.4km)은 세종시 C-ITS 구축사업 범위에서 제외되어 있어서, 본 과제의 실증 사업에서 새롭게 구축될 예정이다. 추후 실증구간 V2X 인프라 구축에 대한 설계도 제안하는 가이드라인의 요구사항을 반영할 것이다.

ODD 체크리스트는 세종시 실증구간의 현장조사를 통해 실증구간 구성요소(도로, 교통 인프라, 차량, 보행자, 환경조건, 제약 사항 등)로 구성하여 자율주행이 가능한 조건 및 가능하지 않은 조건을 명시하여 작성하였다. 내용이 광범위하여 본 논문에서는 전체 ODD 체크리스트에서 중요한 몇 가지의 정보를 발췌해서 제시하였다.

OEDR은 ODD 체크리스트를 토대로 실증차량 ADS가 실증구간에서 접할 수 있는 다양한 객체에 대한 대응능력을 나타내는 것으로 1) ADS가 ODD 내에서 자율주행차 운행안전에 영향을 줄 수 있는 차량, 보행자, 자전거 운전자, 동물, 스쿨존, 공사 구간 등에 대해 감지하고 대응하도록 설계되어야 하고, 2) ADS는 ODD 내에서 OEDR을 수행해야 하고, 3) ODD 체크리스트를 기준으로 ODD 내에서 ADS가 사물을 감지하고 대응 방법을 기술하는 것으로 OEDR을 작성할 수 있다.

실증차량은 자율주행 Level 3로 개조된 차량으로 실증차량 ADS가 본 논문에서 제시한 ODD 및 ODD 내에서의 OEDR을 기능할 수 있으려면 야간이나 악천후 상황에서 취약한 센서 능력을 보완하기 위해 실증차량에 고정밀지도(HD map)와 V2X 시스템이 제대로 구축되어야 한다.

실증을 진행하기에 앞서 충북대 오창캠퍼스에 조성예정인 C-track에서 실증차량에 대한 VILS 및 시험로 테스트를 통해 자율주행 안전성을 검증할 시스템을 구축할 계획이다. VILS 환경에서 GPS 위치 인식, 카메라 주행환경 인식, LiDAR 및 Radar 객체 인식 등 자율주행 환경인지 센서의 성능평가시스템 및 소프트웨어를 개발하고 이를 통해 자율주행 안전성시험평가 시스템을 구축할 계획이다.


Acknowledgments

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 Grand ICT연구센터지원사업의 연구결과로 수행되었음(IITP-2020-0-01462).


References
1. A. Jadhav, Autonomous Vehicle Market Report, Allied Market Research, 2018.
2. T. Inagaki and T. B. Sheridan, “A Critique the SAE Conditional Driving Automation Definition, and Analyses of Options for Improvement,” Cognition, Technology & Work, Vol.21, Issue 4, pp.569-578, 2019.
3. H. Yun, S. L. Kim, J. W. Lee and J. H. Yang, “Analysis of Case of Disengagement Based on U.S. California DMV Autonomous Driving Disengagement Report,” Transactions of KSAE, Vol.26, No.4, pp.464-475, 2018.
4. M. Park and J. Son, “Reference Test Scenarios for Assessing the Safety of Take-over in a Conditional Autonomous Vehicle,” Transactions of KSAE, Vol.27, No.4, pp.309-317, 2019.
5. I. Colwell, B. Phan, S. Saleem, R. Salay, and K. Czarnecki, “An Automated Vehicle Safety Concept Based on Runtime Restriction of the Operational Design Domain,” 2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), pp.1910-1917, 2018.
6. A Framework for Automated Driving System Testable Cases and Scenarios, U.S. Department of Transportation, National Highway Traffic Safety Administration, 2018.
7. S. Kinoshita, S. Yun, N. Kitamura and H. Nishimura, “Analysis of a Driver and Automated Driving System Interaction Using a Communicating Sequential Process,” 2015 IEEE International Symposium on Systems Engineering (ISSE), pp.272-277, 2015.
8. H. Han, S. Jeong and J. H. Yang, “Comparison of Non-driving Behaviors When Responding Take-over Requests in Automated Driving,” Transactions of KSAE, Vol.27, No.9, pp.677-686, 2019.
9. S. C. Kee, “A Study on the Image DB Construction for the Multi-function Front Looking Camera System Development,” Transactions of KSAE, Vol.25, No.2, pp.219-226, 2017.
10. T. Bokc, M. Maurer and G. Farber, “Validation of the Vehicle in the Loop (VIL) - A Milestone for the Simulation of Driver Assistance Systems,” 2007 IEEE Intelligent Vehicles Symposium, pp.612-617, 2007.