자율주행차의 안전한 미래를 위한 새로운 평가 기준: 행동 안전

미시간 대학교 연구팀의 연구는 기존의 기능적 안전 평가의 한계를 지적하고, 자율주행 자동차의 안전성을 평가하기 위한 새로운 패러다임인 '행동 안전'과 그 평가 프레임워크를 제시합니다. Autoware.Universe를 활용한 실험 결과를 통해 행동 안전 평가의 중요성을 입증하며, 대규모 배포 전에 자율주행 자동차의 안전 성능 개선을 위한 지속적인 연구개발의 필요성을 강조합니다.

최근 몇 년 동안 자율주행 자동차(AV) 기술은 놀라운 발전을 이루었지만, 안전성 문제는 여전히 대중화의 가장 큰 걸림돌입니다. 기존의 기능 안전 평가는 주로 차량 중심적인 관점에서 하드웨어와 소프트웨어 시스템의 신뢰성, 견고성, 적절성을 검증하는 데 초점을 맞춰왔습니다. 하지만 이러한 접근 방식은 주변 교통 환경과의 상호 작용 및 행동적 영향에 대한 고려가 부족하다는 한계를 가지고 있습니다.

미시간 대학교 연구팀(Henry X. Liu 외)은 이러한 한계를 극복하기 위해 행동 안전(Behavioral Safety) 이라는 새로운 패러다임을 제시했습니다. 행동 안전은 AV의 반응과 교통 환경 내 상호 작용을 평가하는 포괄적인 접근 방식입니다. 연구팀은 AV의 행동 안전을 체계적으로 평가하기 위해 두 가지 평가 요소, 즉 **'운전 면허 시험'**과 **'운전 지능 시험'**으로 구성된 제3자 AV 안전 평가 프레임워크를 도입했습니다.

'운전 면허 시험'은 통제된 시나리오에서 AV의 반응 행동을 평가하여 기본적인 행동 능력을 검증합니다. 반면 '운전 지능 시험'은 자연스러운 교통 상황에서 AV의 상호 작용 행동을 평가하여 안전 위험 이벤트의 빈도를 정량화하고, 대규모 배포 전에 통계적으로 의미 있는 안전 지표를 제공합니다.

연구팀은 오픈소스 레벨 4 AV인 Autoware.Universe를 사용하여 이 프레임워크를 검증했습니다. 시뮬레이션 환경과 미시간 대학교의 Mcity 테스트 시설에서 실제 도로 테스트를 모두 수행한 결과, Autoware.Universe는 14개 시나리오 중 6개를 통과했으며, 마일당 3.01e-3의 충돌률을 기록했습니다. 이는 평균적인 인간 운전자의 충돌률보다 약 1,000배 높은 수치입니다. 테스트 중 Autoware.Universe의 알려지지 않은 여러 가지 위험한 시나리오도 발견되었습니다.

이러한 결과는 대중적인 배포 전에 AV의 안전 성능을 향상시키기 위해 행동 안전 평가가 필수적임을 강조합니다. 단순히 기능적인 측면만 평가하는 것이 아니라, 실제 교통 환경에서의 복잡한 상호 작용과 예측 불가능한 상황까지 고려해야 자율주행 기술의 안전성을 확보할 수 있다는 것을 시사합니다. 앞으로 더욱 정교한 행동 안전 평가 기준 마련과 지속적인 기술 개발을 통해 안전하고 신뢰할 수 있는 자율주행 시대를 열어갈 수 있을 것입니다.