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운전자를 중심으로 살펴본 ITS 개발 방향

페이지 정보

글 : 채영석(webmaster@global-autonews.com)
승인 2013-12-16 01:45:06

본문

1. 서론
지능형교통체계(ITS)는 교통수단 및 교통시설에 전자∙제어 및 통신 등 첨단 교통 기술과 교통 정보를 개발∙활용함으로써 교통체계의 운영 및 관리를 과학화∙자동화하고, 교통의 효율성과 안전성을 향상시키는 교통체계를 뜻한다. 우리나라에서는 1990년대부터 도로인프라 확립을 중심으로 교통체계효율화법을 제정하는 등 ITS를 도입하고 근거법을 마련하였으며, 2000년 대에는 하이패스 시범사업 및 전국확대, 첨단교통모델도시 구축 사업 등으로 ITS 및 기반기술이 성장하고 확산하였다.

글 / 양지현 (국민대학교)
출처 / 한국자동차공학회 오토저널 2013년 11월호

그리고 현재 2010년대는 C-ITS(Cooperative ITS)를 바탕으로 새로운 지능형교통세대를 준비하고 있는 시기로 볼 수 있다. 기존 ITS가 도로인프라 및 유선망을 기반으로 관리자 중심의 정보 유통 및 서비스를 수행한 반면, C-ITS는 차량과 인프라(V2I), 차량과 차량(V2V), 차량과 운전자(V2H) 등 고속 무선통신을 기반으로 하는 V2X이용 고안전/고편의/고효율의 수요자 중심의 서비스를 지향하는 차세대 ITS라고 할 수 있다(그림 1). 이러한 차세대 ITS의 활발한 개발 분야 중 하나로 운전자지원시스템(ADAS), 자율주행자동차 등 개별 차량의 지능화도 가속화되는 추세이다.

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차세대 ITS인 C-ITS 개발에서 특히 중요한 분야는 요소 기술 개발과 더불어 수요자(운전자)와 기술간의 인터랙션(Interaction)에 대한 연구인 HVI(Human-Vehicle Interaction) 분야이며, 이는 요소 기술이 차량 및 C-ITS에 성공적으로 통합(Integration)되기 위해 필수적으로 고려해야 하는 사항임을 알 수 있다. 예를 들어 최근 ICT 기술의 융합 가속화로 주행상황 등 정보제공 목적인 내비게이션과 안전운전보조장치인 ADAS 시스템 등 여러가지 첨단기능의 탑재가 증가하고 있으나, 주행 상황 및 운전자 상태를 고려하지 않은 무분별한 정보제공 및 번잡한 기기 조작으로 인하여 운전자의 주의력 분산 및 운전부하를 가중시키는 결과를 초래하는 등 안전운전에 위협이 되는 상황도 발생하고 있다. 이는 개발 단계에서부터 운전자 요소를 고려하여 통합적인 C-ITS 개발이 이루어져야 함을 알 수 있다.

2. 운전자 중심의 자동차 자동화
앞서 언급된 충돌 감시 장치, 자율 운행 장치, 운전자 감시 장치 등 ITS의 개발은 현재까지는 해당하는 센서 기술의 진보 여부에 따라 구현 가능성 및 성공 확률이 정해진다고 해도 과언이 아니다. 하지만, 이러한 자동차 자동화 시스템인 ITS가 도입되었을 경우 운전자 요소를 중심으로 반드시 고려되어야 할 문제를 세 가지로 나누어 살펴볼 수 있다.

첫째, 자동차에 장착된 ITS에 대한 운전자의 신뢰도를 고려하여 자동화 시스템의 도입이 이루어져야 할 것이다. 예를 들어 운전자가 추돌 경보 시스템을 필요 이상 신뢰한 결과 오랫동안 도로 위의 상황을 주시하지 않는 등 상황 인식(Situational Awareness)이 부족한 경우 추돌 경보가 발생하더라도 운전자의 반응이 늦게 되어 추돌을 피할 수 없는 경우가 발생하기도 한다. 반면, 추돌 경보 시스템의 잦은 오경보(False Alarm)의 영향으로 운전자가 해당 시스템을 신뢰하지 못할 경우, 제공되는 모든 경보를 무시하여 실제 위험상황에서도 적절히 대처하지 못하는 등 운전자와 시스템 신뢰도의 악순환(Viscious Cycle)이 발생하여 전체시스템의 안전도를 저하시킬 수도 있다(그림 2).

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둘째, 내비게이션 및 인포테인먼트 장치 등 주행 임무 외에 2차적인 정보를 제공하는 자동화 장치 등이 사용될 경우, 운전자의 시각적인 주의(Attention)가 주행 환경인 일차 시각 주의영역을 벗어나 자동차 안으로 더욱 집중될 위험성이 있다. 이러한 시각적인 주의 분산과 더불어 청각적 주의 분산, 인지적 주의 분산, 신체적 주의 분산이 고려된 안전하면서도 편리한 자동차 자동화 시스템이 설계되어야 한다.

셋째, 자동화 장치는 운전자의 안전과 생산성이라는 상호교환적인(Tradeoff) 관계를 만들어낸다. 생산성은 운전자가 목적지에 빠르게 도달하여 업무를 신속히 수행하는 것으로 볼 수도 있으며, 운전 중에 휴대전화 혹은 인터넷을 사용함으로써 업무량을 증가시켜 생산성에 기여하는 것으로도 볼 수 있다. 2003년의 한 연구에 따르면, 운전 중 휴대전화를 통하여 일을 할 수 있는 경우 430억 달러에 이르는 경제적인 효과를 볼 수 있다고 하였지만, 이 추정치가 운전 중 휴대전화를 통해 사업 거래를 할 경우 발생할 수 있는 의사결정(Decision making)의 질적 저하의 측면을 고려하지 않았다는 점을 주목해야 한다. 또한 운전 중 휴대전화사용으로 인한 생산성 향상보다 안전 비용이 더 클 수 있다는 점 또한 간과할 수 없다.

이러한 문제점 및 고려할 점으로 인해 자동차의 자동화가 바람직하지 않다는 것을 의미하는 것은 아니다. 자동차 자동화는 인간 중심적 틀 안에서 도입되어야 하며, 일방적인 높은 수준의 자동화를 지양하고, 운전자와의 상호작용을 고려한 적응형 자동화(Adaptive Automation)의 도입이 바람직할 것이다.

3. 운전자 요소를 고려한 ITS 관련 연구 예시
운전자 요소를 고려한 ITS 연구 예시를 몇 가지 살펴봄으로써 운전자 중심의 차세대 ITS 개발의 이해를 돕고자 한다. 차량간 추돌 경보 시스템을 개발하는 경우, 일반적으로 GPS 혹은 레이더 등 센서를 이용하여 차간 거리 및 속도를 측정하고, 정확한 차량의 동역학 모델 및 센서 모델에 근거하여 추돌시점을 추정하는 알고리즘을 개발한다.

이와 더불어 추돌 경보의 유무에 따른 운전자의 반응 및 행동을 필수적으로 고려하여
최적의 경보 시점 및 모달리티 구현이 필요하다. 센서측정값에 따라 차량간 충돌 시점을 정확히 추정할 수 있는 알고리즘을 개발하더라도, 운전자의 개입이 있을 경우(혹은 있을지 없을지 확실하지 않은 경우) 어느 시점에 추돌 경보를 제공하는 것이 사고를 방지하고 운전자가 위험 상황에 가장 효과적으로 대처할 수 있는지는 별개의 문제이다.

경보 발생 후 운전자가 경보에 순응하여 브레이크를 밟거나 운전대 입력을 주는 등 행동에 옮길 것인지, 옮긴다면 어느 정도 빠르게 반응할 것인지, 혹은 경보에 순응하지 않고 무응답을 보일 것인지 등 각각의 시나리오에 대한 연구가 필수적이다.

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이러한 운전자 요소의 불확실성을 고려하여 경보의 긍정적인 결과와 부정적인 결과를 모두 고려하여 최적의 경보시점을 설계하는 기법을 성능기반기법(Performance-Based Approach)이라고 하며, 운전자 추돌 방지 시스템 설계에 적용되기도 하였다(그림 3).

이러한 운전자의 일반적인 행동 및 반응 패턴의 불확실성에 대한 연구와 더불어 청소년 및 고령자, 음주운전자, 졸음 운전자 등 다양한 집단별 특성에 대한 연구도 활발히 이루어지고 있다. 연령에 따른 안전사고 사망률을 조사한 여러 결과를 살펴보면, 20대 중반까지는 주행거리당 사망자수가 감소하다가 50대 중반을 넘어서면 다시 증가하는 U자 모양을 나타내는데, 10대 운전자와 고령 운전자에게서 보이는 높은 사고율에 대한 이유가 다르기 때문에 각각의 집단에 대한 대응 방법 및 안전 시스템은 해당 이유에 맞게 개발되어야 할 것이다. 10대 운전자의 높은 사고율은 주로 운전 미숙 혹은 빈번한 위험 요소의 노출에 의한 것이지만, 고령 운전자들의 높은 사고율은 노화에 따른 감각기관의 성능 저하 및 정보 처리 능력의 한계에 의한 것이라고 알려져 있다. 하지만 고령 운전자들은 젊은 층에 비해 운전 숙련도가 높으며, 조금 더 조심스럽게 운전하거나 야간 운전과 같은 위험 가능성이 높은 운전 환경을 의식적으로 피함으로써 저하된 운전 역량을 전략적으로 보완한다.

한편, 고령화 사회의 도래 및 고령자의 우수한 경제력으로 첨단의 ITS와 연동된 자동차를 구매할 확률이 상대적으로 높으므로 이러한 첨단 시스템에 익숙하지 않은 고령자를 필수적으로 고려한 자동화시스템을 설계해야 한다.

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정상적인 운전자 외에도 부주의한 운전자, 졸음 운전자, 음주 운전자 등 비정상상태의 운전자들의 특성 및 감시 장치에 대한 연구도 운전자 모니터링 센서개발을 중심으로 활발히 진행되고 있다. 졸음 운전 탐지의 경우 영상 혹은 생체 신호를 이용하여 머리의 끄덕임, 눈의 깜빡임 등 졸음 이후에 나타나는 변화를 탐지하는 시스템이 주를 이루지만, 졸음 운전의 특성을 근본적으로 연구하여 그에 대응하는 졸음 운전 탐지 및 방지(Countermeasure) 시스템을 개발하여야 한다. 졸음의 관성(Inertia) 현상으로 인해 졸음 발생 이후에는 벗어나기 어려우므로, 보다 신속히 졸음의 발현(Unmasking)
을 예측하고 대응하는 시스템의 개발이 필요하다. (그림 4)에 보이는 것처럼 졸음이 다양한 운전 임무에 미치는 영향이 동일하지 않음이 알려져 있으므로, 보다 효과적인 졸음 운전 예측, 탐지 및 대응 지표를 찾아 해당 시스템을 개발할 필요가 있다.

4. 체계적인 HVI 연구의 필요성
앞서 소개된 연구들과 같이 운전자 요소를 고려한 ITS 개발 연구가 세계적으로 진행되고 있고 그 중요성 또한 공감대가 증가하고는 있지만, 미래형 자동차 개발에 있어서 차지하는 비중이 아직까지는 그리 크지는 않은 실정이다.

인간 중심의 안전하고 편리한 미래형 스마트카를 개발하기 위해서는 운전자의 다양한 행동과 인지∙감정 상태, 예컨대 인지부하, 부주의, 피로, 졸음, 음주 여부 등을 모니터링하고 운전자의 의도를 파악하여야 한다. 이러한 운전자 모니터링에 근거하여, 운전자 혹은 스마트카에 적절한 정보를 알맞은 모달리티를 통해 제공하여, 운전 경고, 회피 기동 등을 수행하는 것이 필요하다.

그러나 지금까지의 연구는 비젼 기반 환경 인식 시스템, 충돌 제어 시스템, 항법 시스템 개발 등 주로 스마트카 및 인프라의 입장에서 외부 환경을 인지하고 처리하는 센서 및 알고리즘 중심의 연구에 초점이 맞춰져 왔으며, 인간에 관한 연구라 하더라도 단편적인 생체 및 업무수행 성능 데이터를 바탕으로 운전자 지원시스템의 개별 기능을 작동시키는데 국한되어 왔다. 이러한 체계적인 인간-차량 상호작용(Human-Vehicle Interaction or HVI) 연구의 미비함은 다음과 같은 두 가지 요인에 의해 설명될 수 있다.

첫 번째는, C-ITS, 자율주행자동차 등 미래형 교통시스템이 기존의 운전자 혹은 오퍼레이터의 역할을 완벽히 대체하여 전체 시스템에서 인간 요소의 고려가 필요 없을 것이라는 막연한 기대감으로 인해 인간 요소의 중요성을 인지하지 못한 것이다. 하지만, 다양한 운전 임무 요소의 자동화로 인해 전통적인 운전자 임무가 새롭게“변화”할 것이라는 1970년대의 연구에서도 볼 수 있듯이, 스마트/고자동화/무인 기술의 도입으로 운전자의 역할을 대체하여 운전자를 고려할 필요성이 없어지는 것이 아니라, 인간과 시스템간의 새로운 관계가 형성되는 것이며, 그에 따른 다양한 문제점 - 각 요소 간 신뢰(Trust) 형성, 커뮤니케이션, 임무 재분배 등-이 발생하는 것이다.

앞서 소개한 것과 같이, 자동차 추돌 방지 시스템 연구에서는 레이더를 비롯한 센서의 완벽한 성능을 가정하더라도 추돌 방지 알고리즘에 대한 운전자의 신뢰도, 인지 및 행동 패턴 등에 대한 이해가 전체 추돌방지시스템의 성능을 좌우하는 요소(Dominant Factor)이기 때문에 지능형 자동차의 개발에 운전자-차량 상호작용의 이해가 필수이다. 지능형 능동 안전 시스템 등 첨단 기술이 운전 성능(Driving Performance)을 향상시키는 것은 확실하지만, 다른 한편으로는 운전자가 이러한 첨단 기술을 과잉 의지(Overrelying)하고 위험 상황을 더욱 감수하여 결과적으로 안전 운행(Driving Safety)을 담보하지 않음을 고려하여야 한다(Risk Homeostasis Model).

두 번째는, 현재까지 대부분의 운전자 관련 연구는 외부 자극(Stimuls)이 주어졌을 경우 반응을 살펴보거나 운전자의 감각기관/운동기관을 모니터링하는 상향식 접근법(Bottom-up) 위주의 첨단 센서 기술 및 탐지 알고리즘 연구가 중심이 되었기 때문이다. 기존의 자동차에서는 운전자의 다양한 행동과 인지∙감정상태를 모니터링하는 능동안전시스템 등의 기술만으로도 시스템 안전 향상에 충분히 기여할 수가 있었다.

하지만 C-ITS의 도입으로 운전임무를 운전자 혼자가 아닌 운전자와 스마트카의 팀으로써 수행하는 것으로 보게 되면, 다양한 자동화 수준에 대응하는 운전자에 대한 연구와 더불어 운전자의 다양한 상태를 스마트카에“이해”시키기 위한 토대가 필요하다. 즉, 여러 운전 상황 및 임무에 대해서 하향식(Top-down) 정보처리 및 인지과정에 대한 이해가 필요한데, 이러한 정보 처리 모델은 C-ITS의 컨넥티비티 기술을 이용한 데이터베이스 등을 기반으로 HMI 디자인에 국한하지 않고, 운전자와 자동차의 보다 근본적인 인터랙션에 대한 연구에 중심을 두도록 한다.

이와 같이 기술의 발달로 인해 운전자-차량의 상호작용(HVI)에서 새롭게 고려해야 할 점들이 오히려 증가하는 것을 알 수 있으며, 시스템의 안전과 편리성을 위해 HVI 연구가 필수적임은 자명하다. 자동화 시스템의 도입이 선제적으로 이루어진 항공 분야에서는 다양한 자동화 수준에서 발생하는 항공기와 조종사의 인터랙션에 대한 연구가 활발히 수행되고 있다. C-ITS로 대변되는 고자동화 시스템의 성공적인 통합을 위해서는 항공 분야의 자동화와 휴먼팩터 중심 연구를 벤치마킹하면 도움이 될 것이다.
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