자율주행 안전 평가를 위한 테스트 케이스·시나리오 생성 및 검증 연구

Safety Assessment for Autonomous Driving: Test Case and Scenario Generation

연구 내용

자율주행의 안전성을 평가하기 위해 법규·규제 기반의 계층형 모델과 실제 사고 데이터를 활용한 위험 시나리오를 생성하고, 센서 및 도로 환경 변화에 대한 성능을 통계적으로 검증하는 연구

자율주행 안전 평가를 위해 사고 기반 위험 시나리오를 계층화하고 검증 가능 형태로 변환하는 연구를 수행합니다. 사고 보고의 비정형 텍스트를 주제 모델링으로 군집화하여 예측이 어려운 엣지 케이스의 특성을 구조화하고, Pegasus 레이어 기반 시나리오를 구성합니다. 또한 한국 도로교통 관련 규정 정보를 분석해 평가용 법적 레이어를 정립하고, 센서 성능은 환경 조건 변화에 따른 기능 수준 변이를 비교 분석하여 신뢰성 기준 수립의 근거를 마련합니다. 이를 통해 한국형 가상 자율주행 테스트 케이스 생성·평가 체계를 구현합니다.

관련 프로젝트

1건

연구 흐름

초기에는 자율주행 안전 평가를 위해 국내 교통 규정을 분석하고, 평가를 위한 법적 레이어를 구축하는 방향으로 연구를 진행했습니다. 이후 사고 데이터 기반으로 위험 상황을 Typical, Critical, Edge Case로 분류하고, 예측이 어려운 상황에 대해 Pegasus 레이어와 토픽 모델링을 결합한 시나리오 생성 방법을 정립했습니다. 다음 단계로 환경 조건에 따른 센서 기능 수준 변화를 실제 데이터 기반 통계 분석으로 검증하여 평가 기준과 시험 설계의 근거를 확장했습니다. 최근에는 도시 환경에서 충돌 심각도를 유발하는 핵심 위험요인을 도출하여 안전한 운행 조건과 시나리오 운영 관점으로 연구를 확장하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

자율주행 시뮬레이션 테스트 표준 프레임워크
사고 위험도 기반 운행 조건 가이드라인
규제 준수 자동 검증 모듈
환경 변화 감응형 센서 신뢰성 평가체계
취약 환경 적합성 인증 시나리오
도로 운영자용 안전 운영대시보드
테스트 케이스 재사용 가능한 레이어드 아키텍처
디지털 트윈 연계 검증 플랫폼
사고조서 기반 위험 지표 생성 파이프라인
안전 대응 훈련용 시뮬레이션 콘텐츠