1. 서 론
2. 자율주행정보 기록장치(DSSAD) 제도 현황
2.1. DSSAD 주행데이터 기록방법
2.2. DSSAD 데이터 추출 방법
2.3. DSSAD 데이터 보고 형식
3. ADS/ADAS 위험상황 사례
3.1. 경미한 사고
3.2. 객체 오인지·오판단 상황
3.3. 화재 사고
4. DSSAD 주행데이터 관리방안
4.1. 기록방법의 혼합 활용
4.2. 데이터 추출 방법의 개선
4.3. 데이터 보고서 형식 개선
5. 결 론
1. 서 론
국내·외에서 발생한 자율주행자동차의 사고를 분석한 사례를 보면 대부분 경미한 사고였다.(1,2) 한편, 향후 자율주행자동차가 상용화되어 에어백 전개에 준하는 사고가 발생할 경우, 사고기록장치(EDR, Event Data Recorder) 및 자율주행정보 기록장치(DSSAD, Data Storage System for Automated Driving)에 기록된 운행정보를 바탕으로 사고조사를 수행 할 것으로 예상된다. 현 자율주행자동차의 사고 사례와 같이 EDR이 기록조건에 도달하지 않을 수 있는 경미한 사고 또는 위험상황에서는 DSSAD를 활용하여 사고의 책임소재 및 원인을 규명하여야 하며, 또한 자율주행시스템(ADS, Automated Driving System)의 전반적인 안전성능을 평가 및 모니터링하여 ADS 성능개선에 반영해야 한다. 다만, 현 DSSAD 제도에서는 ADS 작동상태에 따라 그 시점의 ADS 상태값을 기록하는 타임스탬프(time stamp) 방식만 채택하고 있으며 실사고 사례를 고려한 데이터 기록 및 추출 방법, 데이터 보고형식이 반영되어 있지 않아 사고 책임소재 및 원인 규명에 어려움이 있을 수 있다. 자율주행자동차에 대한 사회적 인식에 대해 조사한 결과에 따르면,(3) 응답자 10명 중 7명은 ‘자율주행자동차와 사고가 발생했을 때 책임 소재 규명이 어려울 수 있다’라고 응답한 것과 같이, 명확한 책임소재 및 원인 규명을 통해 국민적 불안을 경감하려면 사고조사 관점에서의 자율주행자동차의 주행데이터 관리 방안에 대해 지속적인 연구가 필요하다.
앞서 언급한 DSSAD와 같이 최근 자율주행자동차의 운행정보 기록장치와 관련된 연구를 보면, 공항, 항만 등 특정 지역, 위치에서 자율주행자동차의 운행기록 정보를 취득하여 주행패턴 개선에 활용할 수 있는 방안(4)과 실제 자율주행자동차의 운행정보 기록장치를 개발하여 그 효용성을 주장(5)한 연구가 존재하나, 이는 모든 도로에서 범용적으로 활용할 수 있는 방법이 아니며, 별도 기록조건 없이 지속적으로 수많은 주행 데이터를 수집해야 하는 한계가 있었다. 또한, 자율주행자동차 내 주행데이터의 기록, 저장 및 접근 관리에 대한 연구도 존재했으나 데이터 정책·보안 관점에서 연구(6,7)되었거나 실제 자율주행자동차의 사고 및 위험상황 등을 반영하지 못하였다.(8,9) 최근에는 자율주행자동차 교통사고의 책임소재를 규명하기 위해 주행데이터와 관련한 선행연구(10,11)도 진행되었으나 주행데이터 추출 및 보고 등에 대한 전반적인 주행데이터 관리 방안에 대한 논의는 이뤄지지 않았다.
본 연구는 향후 자율주행자동차의 사고 원인을 규명하고 책임소재를 확인하기 위한 사고조사 관점에서의 주행데이터의 관리방안을 제안한다. 이를 위해 현 국내·외 DSSAD 제도를 분석하여 제도적 보완해야할 부분을 논하고 자율주행시스템이 탑재된 국내 임시운행 자율주행자동차 및 첨단운전자보조기능(ADAS, Advanced Driver Assist System) 관련 사고조사 사례를 바탕으로 향후 자율주행자동차의 사고조사를 실제 수행함에 있어 DSSAD에 필요한 주행데이터 기록방법, 데이터 추출 방법, 회수된 데이터 보고서 형식에 대한 개선방향을 제시하였다.
2. 자율주행정보 기록장치(DSSAD) 제도 현황
2.1. DSSAD 주행데이터 기록방법
DSSAD는 자동차로유지기능(ALKS, Automated Lane Keeping System) 관련한 국제기준(UN Regulation No. 157)(12)에 속해 있었다. 현재까지 국제기준상 DSSAD는 ALKS에 한하여 제도화되어 있었기 때문에, DSSAD가 기록해야할 기록항목 또한 ALKS에 초점이 맞춰져 있었다. DSSAD가 기록해야할 기록항목은 ALKS의 작동, 꺼짐, 실패와 자동차로 유지, 변경, 실패와 관련한 다양한 ADS 상태 관련 기록항목이 존재한다. 다만, 해당 기록항목들은 타임스탬프 방식으로 기록하도록 규정되어 있었다. 타임스탬프 방식은 기록항목들 중 하나의 항목이 정의하는 조건이 발생했을 때 해당 기록이 발생한 사유와 그 시간을 1회씩 기록하는 방식이다. 이러한 타임스탬프 방식은 표기하는 내용이 단순하여 향후 자율주행자동차의 책임소재를 규명할 때, 해당 시점의 자율주행모드의 작동상태를 구별하여 인간운전자와 ADS 간 책임소재를 구분함에 참고할 수 있겠으나, 문제되는 시점에서 자율주행자동차의 동적 상태를 알 수 없으므로 ADS 성능평가 및 모니터링하거나 명확한 사고원인 규명이 어려울 수 있을 것으로 여겨진다. 따라서 DSSAD도 EDR과 같이 일정한 시간 범위 및 기록 주기를 갖고 순차적으로 기록하는 타임시리즈(time series) 방식을 활용하여 차량의 연속적인 동적 상태를 확인하고 분석하는 방안을 고려할 수 있었다.
2.2. DSSAD 데이터 추출 방법
2.1절에서 설명한 DSSAD 관련 국제기준에는 타 국제기준에서 정한 충돌시험 요건 수준의 충돌 후에도 데이터가 추출 가능해야 한다고 정하고 있었다. 또한, OBD 포트를 통해 전자 통신 장비를 활용하여 DSSAD 기록정보를 추출할 수 있어야 하며, 차량에 주 전원 공급장치를 사용할 수 없을 경우에도 국가별로 정하는 바에 따라 DSSAD에 기록된 데이터 검색할 수 있어야 한다고 정하고 있었다. 현재까지 DSSAD 관련 국제기준은 충돌시험 수준의 외부 충격에서 차량 내부에 저장된 데이터를 보존하며, 데이터 추출은 온보드(on-board) 방식으로 정하고 있음을 확인할 수 있었다.
2.3. DSSAD 데이터 보고 형식
DSSAD 관련 국제기준 제정을 논의할 때, 일본은 DSSAD의 기록 저장 용량에 대해 시나리오를 세워 실험하고 그 결과를 국제기준 논의를 위한 전문가 그룹에 발표하였다.(13) 발표내용은 총 6개월간 DSSAD의 타임스탬프 데이터를 저장한다고 하면, 대략 몇 건이 기록될 것인지 확인하는 내용이었다.
일본 내 6개 도심 구간을 주행하면서 하루 당 몇 번의 타임스탬프 기록이 발생하는지 확인한 결과, 하루 평균 13번으로 확인되었다. 하루 평균 13번과 1주당 자주 타임스탬프 데이터가 발생할 여유분까지 생각하면 6개월간 약 2,500건의 타임스탬프 데이터가 발생한다고 추정하였다. 이에 따라 국제기준 내 데이터 가용성(data availability)에는 해당 연구내용이 주석으로 포함되어 있고, 우리나라는 자동차 안전기준(14)에서 DSSAD는 6개월 이상 또는 2,500건 이상의 기록을 저장할 수 있어야 한다고 정하고 있었다. 다만, 2,500건의 데이터가 1건당 1~2쪽만 기록하여도 향후 데이터를 추출하여 분석하려면 상당한 시간이 소요될 것이며 이에 따라 향후 DSSAD 데이터 추출 시 적절히 분석할 수 있는 데이터 추출 양식이 필요할 것으로 예상되었다.
3. ADS/ADAS 위험상황 사례
본 절에서는 향후 DSSAD에 필요한 주행데이터 기록방법, 데이터 추출 방법, 회수 방법을 논하기 위해 국내에서 조사했던 ADS 및 ADAS 차량의 사고와 데이터 추출이 불가능한 사례를 고려하였다. 여기서 ADS 차량은 국내에서 자율주행자동차의 개발을 목적으로 국토교통부고시에서 정하는 자율주행자동차의 안전운행요건을 갖추고 허가를 받은 임시운행 자율주행자동차로 한정한다.
3.1. 경미한 사고
Table 1과 같이 임시운행 자율주행자동차의 사고 사례를 보면 에어백 전개까지 이뤄지지 않는 경미한 사고였다. 또한, 일부 사고는 EDR 조차 미기록되는 단순 접촉사고였다. 경미한 사고가 발생하는 원인으로 첫째는 시험운전자가 탑승하여 위험상황 발생 시 신속히 대응하기 때문이고, 둘째는 주변 객체를 감지하는 ADS가 충돌 직전까지 감속하는 등 차량 주행을 제어하기 때문으로 여겨진다. 셋째는 도심구간 내 차로 변경·진입 등 복잡한 도로구간에서 저속으로 일어나기 때문으로 여겨진다. 이러한 경미한 사고에서 ADS의 성능을 연구하고 모니터링하거나 사고원인을 조사하기 위해서는 단순 DSSAD의 타임스탬프 데이터를 활용할 수 없을 것으로 판단한다. ADS 차량의 인지·판단·제어와 관련한 종·횡방향의 가속도, 요 변화율(yaw rate) 등 차량의 연속적인 동역학적 주행데이터가 요구되었다.
Table 1.
DSSAD triggers proposed by VMAD
| Case | A | B | C | D | E | F | G |
| Accident | single | with non-AV* | single | single | |||
| Mode | Driver | ADS | Driver | ADS | ADS | ADS | ADS |
| EDR | Recorded | No Recorded | |||||
| Airbag | Non-deployment | ||||||
3.2. 객체 오인지·오판단 상황
ADS 또는 ADAS는 일반적으로 차량의 객체 감지 센서를 활용하여 전방 객체를 분류하여 인지하고 각 객체의 위협수준을 판단하여 감속 또는 회피 등 주행 관련 시스템을 제어하였다. 그러나 전방에 주행을 방해할만한 객체가 없음에도 주변의 다른 객체를 잘못 인지하여 감속 또는 정차하는 경우도 존재하였다. 이러한 경우 감속의 정도에 따라 후행차량과의 추돌할 위험성이 존재하므로 향후 주행 데이터 바탕으로 지속적으로 보완해 나가야 한다. 다만, 객체를 잘못 감지하여 주행 관련 시스템을 제어할 경우 DSSAD에는 전방 객체로 인한 정상적인 ADS 주행 제어가 이뤄졌다고 기록될 것이므로 실제로 해당 시점에서 ADS가 올바르게 객체를 감지하고 주행 관련 시스템에 명령을 내렸는지 확인하기 위해서는 텍스트 기반 기록 외에도 영상 또는 이미지 기반 기록이 함께 기록되어야 한다.(15)
3.3. 화재 사고
소방청 보도자료(16)에 따르면 최근 3년간 내연기관 차량의 화재는 총 10,933건이 발생하며, 전기차의 경우도 소방청 보도자료(17)에 따르면 매년 누적대수 증가(18)에 따라 화재 건수도 증가하고 있는 추세이다. 차량 화재의 경우 내부의 모든 사고 관련 증거를 훼손시킬 수 있다. Fig. 1은 충돌 후 화재사고 후 탈거한 EDR이 장착된 에어백 제어장치이며, Fig. 1(b)와 같이 화재 양상이 심할 경우 EDR 데이터 회수가 불가하였다. 따라서, 온보드(on-board) 방식으로만 데이터를 기록·관리하다가 ADS가 주행 중 알 수 없는 오류로 충돌 및 화재가 발생한다면 DSSAD 데이터를 회수하지 못하여 명확한 사고 원인 규명 활동이 어려울 수 있을 것으로 예상되었다.
4. DSSAD 주행데이터 관리방안
본 절에서는 자율주행자동차 사고조사 과정에서 사고의 책임소재를 규명하고 ADS 성능을 평가 및 모니터링하기 위하여 DSSAD에 필요한 주행데이터 기록방법, 데이터 추출 방법, 회수된 데이터 보고서 형식에 대한 개선방향을 논하였다.
4.1. 기록방법의 혼합 활용
기존 DSSAD 제도의 타임스탬프 기록방식을 유지하면서 EDR이 기록되거나 전방 객체로 인해 일정시간 동안 정차하여 ADS 명령에 의한 주행경로를 더 이상 주행하지 못할 경우 추가적으로 차량의 동적 거동을 나타낸 타임시리즈 데이터를 기록하는 방안을 제안할 수 있다(Fig. 2). 정상적인 자율주행자동차의 주행 상황에서는 ADS 작동 상태에 따라 타임스탬프로 기록하되 향후 ADS 전반적인 성능을 평가 및 모니터링하고 사고원인을 규명하기 위해 자세한 ADS 및 차량 거동상태를 확인하기 위한 조건에서는 타임시리즈로 기록한다. 이를 통해 지속적으로 자율주행자동차의 전반적인 주행기록을 기록하는 부담을 완화시킬 수 있을 것으로 예상한다. 한편, 타임시리즈로 기록할 경우 3.2절에서 제안한 바와 같이 영상 또는 이미지 데이터를 같이 기록하여 ADS 센서 데이터가 오인지 및 오판단하여 정상적인 주행으로 기록하는 경우를 대비해야 할 것이다.
4.2. 데이터 추출 방법의 개선
사고조사를 위해 EDR을 추출하는 기존 방식은 차량 내 통신시스템이 원활할 경우 OBD 포트를 이용해 데이터를 추출했었고, 원활하지 않은 경우 EDR이 장착된 제어장치를 탈거하고 제어장치와 통신할 수 있는 특수 통신 케이블을 연결하여 데이터를 추출하였다. 만약 특수 통신 케이블을 연결하여 데이터 추출도 어려울 경우 EDR 데이터가 기록된 칩(chip)을 이식하는 등의 부가적인 방법으로 데이터를 추출할 수 있었다.
일반적인 사고 상황에서는 OBD 포트나 제어장치에서 직접 데이터를 추출할 수 있으며, 차량 내 화재나 침수 등이 발생하는 경우 부가적인 추출방법을 택하기도 하였는데 이는 주행데이터가 온보드에만 저장되는 방식이었기 때문이다. 데이터를 보다 안전하게 기록 및 보관하기 위해서는 차량 내 기록하는 방법도 지속 요구되나 차량 내 화재 또는 침수 등 부가적인 사고 여파로 데이터 손실의 우려가 있을 경우를 고려하여 차량 내 데이터 기록 후 무선 데이터 전송을 통한 추가적인 데이터 확보 방안을 마련하는 것이 필요할 것으로 여겨지며, 이러한 경우 개인정보보호나 데이터 보안 측면을 추가로 고려해야할 것으로 판단된다.
4.3. 데이터 보고서 형식 개선
기존 EDR은 데이터 추출 시 1개에서 최대 6개까지 이벤트에 대한 세부적인 주행데이터가 나열된 PDF 보고서 형식으로 제공되었다. 다만, DSSAD는 2.3절에서 언급한 바와 같이 ADS 작동, 해제 등의 이벤트에 따라 방대한 타임스탬프 기록이 이뤄질 것이므로 신속한 사고조사 및 ADS 성능 평가 및 모니터링 분석이 원활하지 않을 것으로 예상된다. 따라서 정상적인 주행상황에서 ADS 작동상태에 따라 기록해야 할 다수의 타임스탬프 기록을 기존 EDR 추출 보고서와 같이 나열하는 것이 아니라, Fig. 3과 같이 시간과 기록항목에 의한 표 형식으로 제공한다면 해당 차량의 정상적인 주행상황의 ADS 작동상황을 원활히 분석할 수 있을 것이며, 타임시리즈 데이터는 타임스탬프 데이터와 분리하여 기존 EDR 추출보고서와 동일한 방식을 활용한다며 중요한 이벤트에 사고조사가 보다 쉽게 분석에 집중할 수 있을 것으로 예상된다.
5. 결 론
본 논문에서는 향후 DSSAD를 활용하여 자율주행자동차의 원활한 사고조사 및 ADS의 전반적인 성능을 평가 및 모니터링하기 위해, DSSAD 관련 제도 현황을 세부적으로 분석하였고 국내 ADS 및 ADAS 주행 중 위험상황을 고려하여 DSSAD의 주행데이터 기록방법, 기록데이터 추출 방법, 기록데이터 보고서 형식에 대한 개선점을 제시하였다. 본 논문의 주요 결과를 요약하면 아래와 같다.
1) DSSAD는 ADS의 전반적인 성능을 평가하고 모니터링하기 위함이며, 사고조사 시 도움을 줄 수 있는 장치이다. 또한, 사고유형에 따라 EDR이 미기록되는 경우도 존재할 것이다. 따라서 ADS 작동상태에 따라 기록하는 타임스탬프 데이터 외에도 특정 조건에서 차량의 동적 거동 등을 기록할 수 있는 타임시리즈 데이터를 기록하여 사고조사자가 명확한 사고원인을 규명할 수 있도록 도움을 주어야 한다. 한편, 더 명확한 사고원인 규명을 위해서는 영상 또는 이미지 데이터를 기록해야 한다.
2) 앞으로 인간운전자가 존재하지 않을 수 있는 자율주행자동차에서 DSSAD 기록은 사고의 책임소재를 규명함에 중요한 근거자료가 될 것이므로 기존 온보드 방식의 데이터 저장·관리에서 무선 데이터 전송 등 오프보드(off-board) 방식의 데이터 저장·관리 방안도 고려해야 한다.
3) DSSAD 데이터를 신속하게 조사하기 위해서는 방대한 타임스탬프 데이터를 사고조사자에게 어떠한 보고서 형식으로 제공할 것인지가 관건이며, 신속한 사고조사를 위해 타임스탬프 데이터는 기록시간과 기록항목간의 표 형식의 타임 테이블로 제공하는 것이 사고조사에 도움이 될 것으로 판단된다.
본 논문에서 다룬 DSSAD 주행데이터 관리방안은 자율주행자동차의 데이터 기록·보관과 관련한 데이터 처리 성능과 방대한 양의 주행데이터를 관리·처리하기 위한 개인정보보호 및 데이터 보안 측면이 함께 고려하여 세부 방향성이 추가적으로 마련되어야 한다.
