1. 서 론
2. 차대차 충돌시나리오 파라미터 세부 정의
2.1. 충돌속도와 충돌각도 파라미터 세부 정의
2.2. 충돌 위치 파라미터 세부 정의
2.3. Overlap 파라미터 세부 정의
3. 자율차 충돌시나리오 파라미터화 분석
4. 차대차 충돌 해석 DB 구성 및 충돌심각도
4.1. 차대차 충돌 모드 DB 구성
4.2. 차대차 충돌심각도 분석
5. 결 론
1. 서 론
최근 시판되는 차량에 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)이 이미 장착되고 있고 자율주행차량에 대한 관심도가 높아지고 있다. 이미 유럽을 포함한 많은 자동차 회상에서는 자율주행차에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다.(1)
자율주행차는 주행안전성이 가장 우선시 되나 실제 여러 사고가 보고되고 있다.(2) 이에 현재 차량의 안전성을 포함한 포괄적인 차량의 안전성에 대한 연구가 진행되고 있다. 자율주행차의 충돌안정성에 대한 연구는 CAE(Computer Aided Engineering) 기술을 이용하여 차대차 충돌시나리오와 다양한 자세의 탑승자 안전에 대한 연구를 진행하고 있다.(3,4)
본 연구도 자율주행자율주행차의 충돌 사고 시 안전성 연구와 안전법규 개발을 위한 연구의 일환으로 차대차 충돌해석 모델 개발과 충돌펄스 데이터베이스 구축을 우선 진행하였다. 탑승자 안전해석 연구시 다양한 충돌조건에 대한 충돌 펄스 데이터 확보가 선행적으로 필요하다. 국내보험사의 실제 교통 사고 데이터에 대한 조사(5)를 기반으로 국내 대학에서 자율자동차 기능을 포함한 사고재현 해석 결과(6) 바탕으로 자율주행차 사고시나리오 25개를 선정하였다. 자율주행차 사고 시나리오는 차대차 해석의 시간과 비용을 고려하여 유사한 충돌모드를 선별하고 다양한 속도 범위를 포함하도록 시나리오를 선정하였다. 향후 추가적인 해석을 통한 데이터의 보강이 필요하다.
충돌해석모델은 NHTSA(NATIONAL HIGHWAY TRAFFIC SAFETY ADMINISTRATION)의 Honda Accord 차량의 유한요소모델(7~9)을 해석 수행에 적합하도록 수정하여 해당 시나리오에 대한 차대차 충돌해석 모델을 구성하고 해석을 실시하였다. 해석결과의 향후 활용과 데이터 분석을 위하여 차대차 충돌시나리오 파라미터를 선정하고 세부 정의 방법을 고안하였다.
세부 파라미터는 충돌속도, 충돌 각도, 충돌 부위 및 충돌 시 겹침량 등으로 구성하고 각 세부 파라미터는 데이터 분석을 위하여 수치화하였다.
향후 데이터베이스를 확장하여 민감도 분석, 딥 러닝을 활용한 충돌 안정성 확보 연구 진행에 활용할 수 있도록 하였다. 사고시나리오에 대한 차대차 충돌데이터베이스의 충돌심각도(충돌 시 위험성, 탑승자 상해와의 연관성)를 비교하기 위하여 해석을 통하여 차량의 객실부에서 측정된 감가속도를 적분한 충돌심각도지수(SI, Severity Index)라는 값을 도입하여 정리하였다. 기존 연구(참고문헌)와 달리 자동차업계 내부에서 차대차 충돌심각도 비교를 위한 지수로 제안되어 아직 널리 사용되고 있지는 않으나, 고정벽 시험모드의 SI를 구하고 비교하여 차대차 충돌시나리오의 충돌심각도 수준을 이해하는데 도움이 되도록 하였다.
2. 차대차 충돌시나리오 파라미터 세부 정의
2.1. 충돌속도와 충돌각도 파라미터 세부 정의
정면 경사충돌 사고시나리오에 대한 충돌속도, 충돌각도에 대한 충돌 파라미터 세부 정의는 Fig. 1, 2와 같다. 반대 방향의 경우 교각을 크게, 같은 방향의 경우 교각을 작게 정의하였다.
2.2. 충돌 위치 파라미터 세부 정의
차대차 충돌 위치를 지수화하는 파라미터를 다음과 같이 정의한다.
자차/상대차 ⇒ 정면/정면 ⇒ 1+1 ⇒ 11
자차/상대차 ⇒ 정면/측면 ⇒ 1+2 ⇒ 12
자차/상대차 ⇒ 정면/후면 ⇒ 1+3 ⇒ 13
자차/상대차 ⇒ 측면/정면 ⇒ 2+1 ⇒ 21
자차/상대차 ⇒ 측면/측면 ⇒ 2+2 ⇒ 22
자차/상대차 ⇒ 후면/정면 ⇒ 3+1 ⇒ 31
자차와 상대차의 위치 지정은 Fig. 3과 같다.
2.3. Overlap 파라미터 세부 정의
차량 전면부 후드의 침입량을 기준으로 overlap 점수를 부여한다. 후드의 전면부를 12.5%씩 나누어서 1~8번 구역으로 할당한다. Fig. 4의 왼쪽은 37.5%, 오른쪽은 62.5%의 overlap 양을 나타낸다. 최소 overlap 양은 12.5%이다.
차량 측면부의 overlap 양은 하나의 도어가 50%, 도어와 차량 축사이의 부분에 25% overlap 점수를 부여한다. 총 150%의 overlap을 가지지만 차량 전폭을 고려하여 100%를 초과하지 못하게 한다. Fig. 5는 측면의 overlap량 표시이다. Fig. 6은 측면 시나리오 중 75%, 100% overlap을 보여준 예이다.
3. 자율차 충돌시나리오 파라미터화 분석
기존의 연구결과(6)에 따라 자율차 충돌시나리오를 분석하기 위해 차대차 충돌시나리오 파라미터를 세부 정의하고 이에 맞추어서 분석하였다.
아래 Table 1과 2와 같이 차대차 사고시나리오를 Ego(자차) 조건/ Traffic(상대차) 조건/ 충돌조건으로 크게 구분하여 각각의 항목을 선정하였다.
Table 1.
Car to car impact scenario series 1
Table 2.
Car to car impact scenario series 2
Fig. 7 ~ 11은 Table 1의 시나리오 각 case 별 충돌상황이다. Fig. 12 ~ 19는 Table 2의 시나리오 각 case 별 충돌상황이다. 빨간색은 자차(Ego vehicle), 파란색은 상대차(Traffic vehicle)이다.
4. 차대차 충돌 해석 DB 구성 및 충돌심각도
4.1. 차대차 충돌 모드 DB 구성
Table 1, 2와 Fig. 7 ~ 19와 같이 자율주행차 사고시나리오에 따라 차대차 충돌해석으로 자차(Ego Vehicle), 상대차(Traffic Vehicle)의 ACU(Airbag Control Unit) 위치와 B-pillar 하단에서의 가속도 값을 구하였다.
충돌해석결과 시나리오 1의 No. 1 ~ 10 중에서 No. 4의 자차와 상대차의 속도가 비교적 높아 상대차 가속도 값이 20 G 보다 높고 나머지 경우는 상대적으로 높지 않다. 시나리오 2의 No. 11에서는 자차가 37.8 G, No. 12에서는 자차의 ACU 가속도 값이 61.7 G로 높게 나온다.
시나리오 2의 No. 14 ~ 16의 경우는 자차, 상대차 모두 가속도 값이 높지 않다. 시나리오 No. 19는 상대차의 충돌속도가 비교적 높아 ACU의 가속도 값이 자차는 20 G, 상대차는 29.43 G로 높은 편이다. 시나리오 No. 20은 자차, 상대차 모두 가속도 값이 28.7 G에서 35.8 G로 높은 편이다. 시나리오 No. 23 ~ 24 자차의 ACU 가속도 값이 각각 20 G, 30.3 G로 높은 편이다. 나머지 시나리오는 가속도 값이 높지 않다. Fig. 20~Fig. 26은 자차의 가속도 파형이다.
차대차 사고 시나리오를 바탕으로 해석한 결과 자차와 상대차의 충돌 상대 속도가 높고 비교적 정면충돌에 가까운 예각으로 사고가 발생한 경우에서 탑승자의 상해가 많을 것으로 예상할 수 있는 높은 Peak 감가속도 값이 발생한다.
4.2. 차대차 충돌심각도 분석
차량 충돌시 충돌심각도는 더미의 상해치 발생과 상관성이 높은 인자를 적용할 필요가 있다. 일반적으로 승객거동해석 모델링 방식에서는 객실부를 고정하고 더미에 차체에서 발생하는 감가속도장을 부여하는 방법을 편이상 사용한다. 이는 일반적인 충돌시험 및 승객상해해석에서도 차량의 감가속도가 클 경우 승객의 상해치가 높게 나온다.
차체 충돌해석결과 만을 기준으로 충돌심각도의 1차적인 비교를 위하여 차량의 중심부에 위치한 ACU 감가속도파형을 이용한 충돌심각도 분석을 하였다. 충돌심각도는 아래의 과정으로 구하였다. 본 논문에서 제시한 충돌심각도 비교 방법은 차대차 충돌모드와 같이 다양한 형태의 충돌 결과의 비교를 위한 하나의 방법론으로 학계에서 널리 사용되는 방식은 아니나, 자동차업계에서 분석을 위한 방법으로 고안된 것이다.
가속도를 시간에 대하여 적분하게 되면 차량이 받는 충격량을 차량의 무게로 나눈 값을 갖게 된다.(10) 이점에 착안하여 본 연구에서는 충돌해석으로 구한 감가속도의 G-T Curve(가속도-시간 곡선)를 적분한 결과를 SI(Severity Index, 충돌심각도)라 칭하고 4.1절에서 정리한 차대차 충돌데이터 데이터베이스에서 구한 가속도 값을 이용하여 SI 값을 구하여 분석하였다. 다양한 충돌 각도를 고려하여 ACU 위치의 가속도 합력성분으로 SI 값을 구하였다. SI 값은 다음 식으로 구한다. Fig. 27은 각속도 파형을 적분하여 SI를 구한 예이다. SI 최대값 0.79이다.
Table 1, 2의 차대차 충돌시나리오에서 구한 가속도파형을 이용하여 SI 최대값을 구하여 정리하면 Table 3과 같다. Fig. 28은 차대차 충돌시나리오의 해석으로 구한 ACU 가속도합을 이용하여 구한 SI 최대값을 충돌상대속도를 x축으로 하여 표시한 것이다. 시나리오 No. 12(21KR00038)를 제외하고 SI 최대값은 2이하이다. 4.1절에서 가속도 값이 높았던 충돌시나리오 No. 11, 20, 24는 SI 최대값이 1.7에서 1.91 사이이다. 충돌상대속도가 85 Kph이상으로 높고 Overlap량이 많을 경우 충돌심각도가 높게 나타난다.
Table 3.
Car to car scenario maximum SI
이와 같은 결과로 SI 값이 높은 충돌시나리오는 사고시 승객에 상해를 입히는 정도가 심할 것으로 유추할 수 있다. 다음 단계로 더미를 포함한 승객해석모델을 통한 승객의 상해치와의 상관성 분석을 바탕으로 이 연구에서 제시한 충돌심각도 분석 방법에 대한 추가적인 타당성 검토가 요청된다.
전체 시나리오의 충돌심각도 수준을 비교하기 위하여 북미 자동차안전기준(FMVSS, Fedral Motor Vehicle Safety Standard)에서 실시하는 30도 고정벽 충돌시험모드에 대한 해석을 실시하였다. Table 4는 각 고정벽 시험 속도별 SI를 보여준다. 30도 고정벽 경사충돌시험모드의 SI 선도와 비교하여 검토된 차대차 시나리오의 충돌심각도 수준을 현행 충돌시험으로 평가 경우 필요한 속도를 추정할 수 있다.
Table 4.
30 deg rigid barrier mode simulation results, SI
최대 심각도를 보이는 12번, 11번 시나리오를 제외하면 30도 고정벽 충돌시험모드의 시험속도 50 kph 수준의 심각도를 보여준다. 시험의 경제성 등을 고려할 때 검토된 시나리오를 기준으로 추가적인 법규 시험을 고려할 때 이와 같은 판단 기준을 제시할 수 있다.
5. 결 론
본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.
1) 실제 사고 데이터를 기반으로 자율주행차 차대차 충돌시나리오에 대한 충돌해석 모델을 개발하고 충돌특성 연구를 위한 데이터베이스를 구축하였다.
2) 향후 차대차 충돌시나리오 데이터 분석을 위하여 차대차 충돌 파라미터를 선정하고 정의하였다.
3) 충돌파라미터는 수치적인 분석, 딥러닝 분석 등을 위하여 숫자화된 방식을 적용하여 개발하였다.
4) 차대차 충돌시나리오의 차량충돌해석으로 구한 감가속도를 이용하여 승객의 상해정도를 유추할 수 있도록 자동차 업계에서 고안된 SI(Severity Index)를 제안하고 적용하여 승객의 상해치가 높을 것으로 예상되는 충돌 시나리오를 유추할 수 있었다.
5) 차대차 충돌시나리오의 충돌해석결과를 바탕으로 자율 주행차의 시험 모드 개발을 위해 승객모델을 포함한 충돌해석과 차량충돌시험을 향후 진행하는 것이 필요할 것으로 보인다.
6) 향후 차대차 충돌시나리오 데이터베이스를 활용하여 승객상해에 대한 추가적인 연구를 통하여 승객상해 메커니즘 연구, 충돌조건과 상해 발생 위험성에 관한 연구를 진행할 계획이다.
