Level 3 자율주행차의 자율주행모드와 수동주행모드의 주행안전성 영향요인 비교 분석
Comparative Analysis of Road Traffic Factors Affecting Autonomous vs. Manual Driving Safety
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초록
자율주행차 상용화를 앞당기기 위해 실제 도로에서 다양한 실증사업을 수행하고 있다. 그러나, 자율주행차의 안전성에 대한 판단기준이 부재하여 시범운행지구에 대한 교통안전 검증체계가 미흡한 실정이다. 본 연구의 목적은 현장에서 수집된 실제 자율주행차 데이터 분석을 통해 자율주행차의 주행안전성 평가 방법을 제시하고 안전성 저하 요인을 도출하여 시사점을 제시하는 것이다. 실제 도로를 주행한 자율주행차의 자율주행모드와 수동주행모드 운영시 수집된 자료를 이용하여 거동 특성 분석과 주행안전성 평가를 수행하였다. 자율주행 시 주행안전성 평가를 위해 advanced emergency braking system (AEBS) 작동 임계값이 반영된 지표를 제안하였다. 또한, 잠재적 위험 요인을 도출하기 위해 도로 시설 특성 자료를 수집하여 이항 로지스틱 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과, 자율주행 모드의 경우 '불법주정차', '자전거 전용차로유무', '교차로에서의 회전 동작'이 잠재적 위험 요인으로 도출되었다. 반면 수동주행 모드에서는 '좁은 차로'와 '추가 차로'가 잠재적 위험 요인으로 확인되었다. 본 연구 결과는 교통안전향상을 위한 정책 수립에 도움이 될 것으로 기대된다.
Abstract
Worldwide effortshave been made to conductvarious demonstration projects on real roads to accelerate the commercialization of autonomous vehicles (AVs). However, traffic safety issues associated with mixed traffic streams needto be systematically addressed to facilitate the adoption of AVs. this study compareand analyzethe road traffic factors that affect safety performance of autonomousand manual driving.In addition, this study attempts to identify potential risk factorsincluding road infrastructure and traffic conditions. Behaviorcharacteristics and driving safety were evaluated using data collected from AVs that drove on actual roads in ADmode and MDmode. This study also a safety evaluation indicatorthe driving risk index)based onautonomous emergency braking system eventsto evaluate driving safety. Potential risk factors identified binomial logistic regression using road facility characteristics data. Statistically significant independent variables defined as potential risk factors. Illegal parking, existence of bicycle lane, and turning movements at intersectionwere identified as potential risk factors in AD mode. The results of this study are expected to provide a foundationfor the improvement of infrastructureand to establish policies to enhance traffic safety for AVs.