자율주행차량을 상용화하기 위한 노력이 계속되고 있으며, 완전 자율주행 교통 환경이 조성되기 전까지 자율주행차량과 일반 차량 이 혼재된 혼합교통류가 형성될 것이라 예상된다. 이러한 혼합교통류에서 자율주행차량과 일반 차량은 주행 행태가 다르므로 기존에 는 발생하지 않았던 사고 위험상황을 유발할 수 있으며, 따라서 자율주행차량의 도입에 따른 사고 위험상황을 사전에 파악하고 이에 대한 안전관리 전략을 마련할 필요가 있다. 이러한 안전관리 전략 수립의 첫 단계로 자율주행차량 도입 시 자율주행차량이 사고위험 상황에 처할 수 있는 취약 구간과 취약 상황을 정의해야 한다. 기존 연구의 경우 자율주행 취약 구간 및 취약 상황 정의를 위해 전문 가 설문 조사 방법을 사용하였으며, 자율주행차량 데이터 구득에 어려움이 있어 주로 시뮬레이션 분석을 진행하였다. 본 연구에서는 더 실질적이고 구체적인 자율주행 취약 구간과 취약 상황을 정의하기 위해 두 가지 출처의 데이터를 활용하였으며, 다양한 방법론을 적용하여 과학적이고 다각적인 분석 결과를 도출하였다. 세종시 자율주행 실증구간에서 수집할 수 있는 자율주행차량 주행 궤적 데이 터를 활용해서는 사고위험 판단 안전 지표를 기준으로 사고 취약 구간 및 상황을 정의하였으며, 캘리포니아 DMV 자율주행차량 사고 데이터를 활용해서 연관규칙 기법과 토픽 모델링을 적용해 자율주행 사고에 영향을 미친 주요 요인들과 요인들 간의 연관성을 분석하 였다. 최종적으로는 세종시 자율주행차량 데이터 분석 결과와 캘리포니아 DMV 사고보고서 결과를 종합하여 종합적인 자율주행 취약 구간 및 상황을 정의하였다. 향후 본 연구에서 정의한 자율주행 취약 구간과 취약 상황 및 본 연구의 방법론을 활용하여 미래 교통 시스템의 안전 관리 전략을 마련할 수 있으며, 도로 운영자와 관리자의 의사결정을 도울 수 있을 것으로 기대한다.