In this study, we investigated and analyzed the impact of changes in driving speed and inter-vehicle distance on users’ perceived tension during autonomous vehicle operation. To this end, a survey experiment was conducted for both urban roads and highways. The results show that the greatest changes in perceived tension occurred in the range of 50–70 Km/h and 50–70 m following distance on urban roads, and in the range of 80–100 Km/he and 60–80 m following distance on highways. Furthermore, modeling user behavioral responses to perceived tension based on changes in speed and following distance revealed that linear models best described the relationship for speed on both urban roads and highways. For the following distance, a quadratic model was the most suitable for urban roads, whereas a logarithmic model best fit the highway data. These findings are expected to contribute to practical operational guidelines for autonomous vehicles by alleviating users’ psychological discomfort and enhancing public acceptance. Future research will extend this study using a driving simulator to examine user responses in more realistic driving environments.

본 연구는 레벨 3 자율주행의 운전이양권(TOR) 안전성 향상을 위해, 기존 행동 기반 감지 방식의 한계를 극복하 는 운전자 모니터링 시스템(DMS)을 개발했다. 차량의 미러 내장형 RGBW 카메라를 이용한 비접촉 원격 광용적맥 파(rPPG) 기술로 운전자의 심박수를 실시간 측정하고, 심박변이도(HRV) 분석을 통해 졸음, 스트레스 등 운전자의 각성 수준을 판단한다. 딥러닝 기반 얼굴 인식, 신호 처리, 패턴 인식 알고리즘을 통합하여 시스템을 구현했다. 총 28명을 대상으로 105시간 이상의 실제 도로 환경에서 검증한 결과, 심전도(ECG) 대비 85.14%의 심박수 측정 정확 도와 90.81%의 상태 판단 정확도를 달성했다. 본 연구는 생체신호 기반의 운전자 상태 평가가 TOR 판단의 신뢰성 을 높이는 핵심 기술이 될 수 있음을 실증했다.

This study collected video footage of accident-risk scenarios on actual roads using automobiles and motorcycles. A total of 191,500 km was driven with three vehicles and one motorcycle, capturing 6,550 near-miss accident videos. The footage was analyzed and categorized based on the 27 parameters of the iGLAD(Initiative for the Global Harmonization of Accident Data) accident categories. Parameters difficult to classify under iGLAD were localized to fit domestic conditions, and further analysis identified areas needing optimization. The categorized data was organized into a web-based database platform, providing statistical analysis and search functions for scenario development. Future use of this data will support the creation of safety evaluation scenarios for autonomous vehicles, enhancing traffic accident investigation and analysis systems. Expanding the database to include data from secondary roads and parking areas is expected to increase its applicability and value.

최근 자율주행차량 기술의 급속한 발전은 교통 시스템의 효율성을 향상시키는 동시에, 도로 인프라에 새로운 도전 과제를 제기하고 있다. 자율주행차량은 차선 유지 시스템을 통해 일정하게 차선 중앙을 주행하는 특성이 있으며, 이로 인해 특정 휠패스(Wheel Path) 구 간에 하중이 집중되는 문제가 발생한다. 특히 중차량과 자율주행차량이 빈번하게 운행되는 도로 구간에서는 이러한 하중 집중으로 인 해 도로 포장층의 소성 변형과 균열이 빠르게 진행되며, 결과적으로 도로의 내구성이 크게 저하된다. 이는 도로의 유지보수 주기를 단 축시키고, 유지 비용을 증가시키며, 도로 이용자들에게 안전상의 위험을 초래할 수 있다. 이를 해결하기 위해 다양한 도로 보강 기술이 연구되어 왔으며, 그중 섬유 보강 그리드 기술이 주목받고 있다. 본 연구에서는 탄소섬 유와 유리섬유를 결합한 하이브리드형 섬유보강 그리드를 개발하고, 이를 자율주행차량이 운행하는 도로 구간에 적용함으로써 도로의 내구성 향상과 유지보수 비용 절감을 목표로 한다. 탄소섬유는 높은 강도와 내구성을 제공하여 휠패스 부위에 집중되는 하중에 대한 저항성을 강화하고, 유리섬유는 비휠패스 구간에 경제적인 보강 효과를 제공한다. 본 연구는 자율주행차량 시대에 적합한 도로 보강 솔루션을 제시하고, 이를 실증 구간에서 평가하여 그 효과를 검증하고자 한다. 이를 통해 도로의 반사균열 저항성 및 소성변형 저항성을 개선하고, 도로 수명을 연장함으로써 자율주행차량이 증가하는 교통 환경에서도 지속 가능한 도로 관리 방안을 제시할 수 있을 것이다.

정보통신기술(Information and Communication Technology)과 기존 교통수단의 융복합으로 수소자동차, 자율주행자동차 등과 같은 새로운 교통수단 등장으로 광역 이동과 같은 이동성이 향상될 것으로 기대되고 있다. 또한, 보다 빠른 광역 이동성 확보를 위해 BRT 전용차로 도입에 대한 논의가 계속되고 있으므로 본 연구는 BRT 전용차로 구간에서 자율주행자동차의 혼입률 및 대중교통 전환율에 따른 시나리오를 설정해 서비스수준 분석을 기반으로 잉여차로 발생 가능성을 확인하였다. 더불어, 미래교통량 증가와 자율주행 기술 의 발전이 BRT 전용차로 운영 구간에 미치는 변화를 분석해 도로의 자산가치 산정을 목적으로 하고 있다. 설정한 시나리오에서 도로 가 기능을 발휘할 수 있는 일정한 서비스수준(Level of Service, LOS)를 유지하는 자율주행자동차 혼입률 수준을 파악하였으며, A~F 의 6단계로 구분하여 결과를 도출하였다. 도로의 자산가치 산정방법은 국가회계기준에서 제시하고 있는 토지의 대체적 평가방법 4가 지 방법과 보다 객관성을 확보한 새로운 자산가치 평가방법을 준용하여 도로의 자산가치를 산정하였다. 분석 결과, 간선도로 서비스수 준을 통해 BRT 전용차로를 시행하면서 연속류 구간에서는 자율주행자동차 혼입률이 75%되는 경우 편도 3차로에서 편도 2차로로 1차 로 감소가 이루어져도 현재의 서비스수준을 유지할 수 있으며, 단속류에서는 자율주행자동차의 혼입률이 50%되는 시점에 편도 4차로 에서 편도3차로 1차로 감소 시 동일한 효과를 발휘할 수 있음을 확인하였다. 즉, 연속류 구간에서 자율주행자동차 비율이 75% 및 단 속류 구간에서는 자율주행자동차의 비율이 50%되는 시점에서 1차로에 대한 도로 자산가치가 발생할 수 있음을 알 수 있었다. 이와 같은 잉여차로는 보행약자를 위한 보행 공간 및 자전거도로, 개인형이동장치((Personal Mobility, PM)전용도로, 완충녹지 등의 완전도 로로 활용될 수 있음을 시사하고 있다.

PURPOSES : This study is to initiated to estimate the impact of mixed traffic flow on expressway section according to the market penetration rate(MPR) of automated vehicles(AVs) using a enhanced intelligent driver model(EIDM). METHODS : To this end, microscopic traffic simulation and EIDM were used to implement mixed traffic flow on basic expressway section and simulation network was calibrated to understand the change of impact in mixed traffic flow due to the MPR of AVs. Additionally, MOEs of mobility aspects such as average speed and travel time were extracted and analyzed. RESULTS : The result of the impact of mobility MOEs by MPR and level of service indicated that 100% MPR of AVs normally affect positive impact on expressway at all level of service. However, it was analyzed that improvements in the level of service from LOS A to C are minimal until the MPR of AVs reaches 75% or higher. CONCLUSIONS : This research shows that impact of MPR of AVs using EIDM of mixed traffic flow on basic expressway. Increasing MPR of AVs affects positive impact on expressway at all level of services. However, MPR from 25% to 75% of AVs in LOS A to C shows minimal impacts. Therefore, to maximize the effectiveness of AVs, appropriate traffic operation and management strategies are necessary.

최근 급격한 변화를 겪고 있는 자율주행 자동차 분야의 미래 기술 및 시장 전 망 예측에 대한 요구와 관심이 집중되고 있다. 자동차 산업의 특성상, 복합적 요인의 상관관 계가 미치는 영향력이 크고 요인 간의 복잡도가 높으므로, 체계적인 미래 예측 방법론 적용 을 통한 미래 전망분석 및 전략 수립이 시급하다. 본 연구에서는 자동차 분야에 적합한 미래 예측 방법론 중 필드 변칙 완화기법(Field Anomaly Relaxation)과 다중관점 개념 기법 (Multiple Perspective Concept)을 복합적으로 적용하여, 자율주행 자동차 분야의 핵심기술 및 산업 동향에 관한 미래 시나리오들을 개발하여 실증하였다. 도출된 3개의 시나리오는 전 문가 평가 체크리스트를 통하여 타당성을 검증하였다. 본 연구 결과는 자율주행 자동차 산업 과 같은 다양한 변동성이 존재하는 분야의 미래 예측 방법 중 한 가지로 적용될 수 있다는 점에 의의가 있다.

자율주행 5단계(mind-off)에서는 운전에서 해방된 탑승자가 차량 내에서 대면 대화, 업무, 휴식, 영화 감상 등의 다양한 활동이 될 것으로 예상된다. 특히 자동차 실내 공간의 다양한 변화가 예상된다. 또한 미국자동차협회(American Automobile Association)가 시행한 조사에서 73%가 자율주행 자동차에 탑승하는 것이 두렵다고 응답하였고, 자율주행 5단계에서는 안전의 주체가 자율주행자동차로 이양이 예상되므로 사용자 경험 관점에서 연구가 이루어져야 한다. 최근 완전자율주행자동차의 안전성 확보에 관한 다양한 연구가 이뤄지고 있으나 실제 탑승자의 심리적 안전성 확보 관점에서의 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 AHP 분석 기법에 기반하여 설문조사를 진행하였다. 그 결과 각 실내 행위 유형에 따라 탑승자의 심리적 안전성 확보를 위한 자동차 안전장치의 우선순위를 도출하였고 도출된 결과를 기반으로 탑승자의 심리적 안전성을 확보를 위한 실내 공간을 제시하였다. 본 연구는 탑승자의 심리적 안전성을 충족하는 실내공간 설계를 위한 방향성을 제시한 것에 의의가 있으며, 이를 바탕으로 사용자의 심리적 안전성 확보를 위한 완전 자율주행 자동차 실내 환경 조성이 이루어질 것으로 기대한다.

자율주행자동차의 발전은 자동차 자체뿐만 아니라, 사람들의 삶을 지금까지와는 다른 차원으로 변화시켜줄 것이다. 운전자의 운전 관여가 축소되거나 배제되는 고도자율주행기술이 현실화되면 이에 대한 새로운 법제를 구축하는 일이 중요하다. 이와 함께 스스로 상황에 맞는 판단을 하고 목적지까지 주행하는 자율주행자동차의 등장으로 기존의 인적요소에 의해 발생하던 사고는 대폭 감소할 것으로 예상되나, 자율주행에 의한 운행 중 사고가 발생하는 경우 운전자와 제조업자의 책임 소재, 손해배상 등 기존에 존재하지 않은 새로운 유형의 사고 처리와 관련된 다양한 법적 문제가 발생할 가능성이 커졌다. 이 글에서는 현행 법체계 하에서 자율주행자동차의 운행이 허용되는지, 관련 서비스의 제공이 제도적으로 뒷받침되는지 살펴보았다. 또한, 주요 국가의 자율주행자동차 운용에 관한 입법례와 우리나라의 제도적 현황을 검토하고, 자율주행자동차로 인한 사고 및 책임 소재에 대한 고찰을 통해, 우리 현행 법규에 대한 개선방안을 모색하였다.

딥러닝에 기반 한 인공지능과 다양한 센서기술의 발전이 빠르게 진행 되면서 운전자 없이도 도로를 주행할 수 있는 자율주행 기술을 가능하게 하고 있다. 이러한 상황에서 미국을 비롯한 선진 각국은 자율주행자동차의 상용화를 촉진하기 위해 기존의 법규와 제도를 바르게 개선하고 있으며, 예상되는 자율주행자동차의 사고 가능성에 대비하여 관련 법 개정은 물론 현재 진행 중인 실험 자율주행 차량에 대해서도 책임 범위의 명확한 한계와 신속한 피해구제를 위해 다양한 노력을 펼치고 있다. 그러나 앞으로 자율주행자동차의 상용화가 이루어지면 보험사기 역시 더욱 복잡하고 지능화될 것으로 예상됨에 따라 보험사기에 대처하는 방향 역시 지금과는 다른 모습으로 바뀌어야 할 것이다. 우선, 보험 경영학 측면에서 보다 적극적인 홍보 및 교육이 요구된다. 매체 접촉률이 높은 동영상 위주의 홍보와 함께, 보험 계약 시의 법정 의무교육 등의 제도 도입이 요구된다. 한편으로 보험사기에 대처하기 위한 DB의 구축과 보험 사기범에 대한 운전면허의 중지나 금융 거래 및 해외 출국금지 등의 강도 높은 제재방안도 검토해야 할 것이다. 또한, 자율주행자동차 사고는 매우 복잡하고 난해한 사고가 많아지기 때문에 새로운 보험제도 도입의 필요성이 있는데, 이 새로운 보험제도는 피해자 보호에 너무 치중하는 나머지 보험사기에 쉽게 노출될 수 있다는 단점을 보완해야 한다. 이런 문제점들을 해결하기 위해서는 사이버 보안에 있어 전문 인력의 확충과 양성을 통한 조직적이고 전문적인 조사와 수사체계를 구축해야 할 것이다. 더불어서 자율주행자동차 사고 보험사기 조사 조직을 일원화하고 일선 수사기관에 전담조직을 설치 운영함으로써 보험사기를 미연에 방지하려는 노력이 필요하다. 이러한 노력이 결실을 이룬다면 보험사기로 인해 낭비되는 사회적 비용의 절감과 더불어 선량한 보험계약자의 피해를 최소화 할 수 있을 것이다.