자율주행차(AV) 사고는 책임 귀속에서 불확실성을 야기하는데, 이는 책임이 인간과 자동화 시스템 간에 분할되기 때문이다. 2018년 애리조나 추돌 사고는 책임성에 대한 사회적 우려가 커지고 있음을 부각시켰다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 선행 연구들은 지각 센서, 주행 제어 시스템, 통신 인프라, 사이버보안 등을 고려하는 조사 절차를 제안해 왔다. 그러나 이러한 조사를 수행하려면 차량 센서, 탑재 기록 장치, V2X 통신, 도로 인프라를 포함한 여러 출처로부터의 대규모 데이터를 통합해야 한다. 원시 데이터는 종종 설명 정보가 부족하여, 실제 조사에서의 활용을 제한한다. 본 연구는 사고 단계 전반에 걸쳐 조사 절차, 책임 주체, 항목, 데이터 간의 관계를 연결하는 구조화된 매핑 프레임워크를 구축한다. 이러한 배경에서 DCAT를 확장하는 자율주행 전용 메타데이터 스키마를 설계하였으며, 10개 클래스와 76개 속성으로 구성된다. 적용 가능성을 입증하기 위해, 데이터 탐색 및 시각화 예시를 포함한 프로토타입 데이터 카탈로그 사용자 인터페이스(UI)를 개념화하였다. 제안된 스키마는 책임과 데이터 관계를 명시적으로 정렬함으로써 책임성과 상호운용성을 강화한다. 또한 정밀한 사건 위치 특정과 이질적인 데이터의 효과적인 연계를 가능하게 한다. 향후 연구에서는 DSSAD, V2X 및 보안 로그 데이터를 통합하여 스키마를 정교화하고, AV 사고 조사를 위한 실용적 지원 도구로서 사용자 테스트를 거친 UI 프로토타입을 개발할 것이다.

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