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실도로 자율주행 데이터를 활용한 제어권 전환 발생 여부 예측 모델 개발

Development of a Take-over Occurrence Prediction Model Using Real-Road Autonomous Driving Data

  • 이응주 (아주대학교 일반대학원)

초록/요약

자율주행차 실증이 복잡한 도심지로 확장됨에 따라, 자율주행 버스 (Autonomous Bus)의 운행 안정성 확보는 상용화를 위한 필수 과제로 대두되고 있다. 도심 도로는 예측 불가능한 동적 객체와 신호 체계가 혼재하여 제어권 전환(Take-Over Request, TOR) 상황이 빈번하게 발생한다. 그러나 잦은 경고와 불필요한 제어권 전환은 운전자의 인지적 피로를 가중시키고 시스템에 대한 신뢰도를 저하시키는 주된 요인으로 작용한다. 이에 본 연구는 실도로 주행 데이터를 기반으로 제어권 전환 시점을 사전에 예측하여, 운전자에게 제어권 전환을 위한 충분한 여유 시간을 제공하고 시스템 수용성을 제고하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 자율주행 버스 '판타G버스'의 주행 데이터를 활용하여 제어권 전환 예측 모델을 구축하였다. 최적의 예측 성능 도출을 위해 시간 윈도우 크기를 고정하지 않고 민감도 분석을 수행하며 로지스틱 회귀, 1D-CNN, BiLSTM, XGBoost 모델의 성능을 비교 분석하였다. 예측 모델의 성능 비교 결과, 3초 윈도우를 적용한 XGBoost 모델이 재현율과 정밀도의 균형점인 F1-score 기준 가장 우수한 성능을 나타내어 최적 모델로 선정되었다. 모델은 센서 데이터의 순간적이고 급격한 변화 패턴을 포착하여 제어권 전환 시점을 효과적으로 탐지했으며 특히, 교차로 딜레마 상황과 끼어들기 상황에서도 위험 예측에 성공했다. 또한, 모델의 변수 중요도 분석을 통해 차량의 횡방향 거동이 제어권 전환을 유발하는 핵심 인자임을 규명하였다. 본 연구는 자율주행 버스의 안전한 운행을 위한 안전 여유 시간(Safety Margin)을 확보하고, 자율주행 시스템에 대한 운전자의 수용성을 높여 자율주행 중 운전자의 불필요한 개입을 억제하고 운행 효율성을 제고한다.

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목차

제1장 서론 1
제1절 연구의 배경 및 목적 1
제2절 연구의 방법 및 범위 4
제3절 연구 수행 과정 5
제2장 선행연구 고찰 6
제1절 자율주행차 제어권 전환 연구 6
1. 자율주행차 제어권 전환 개념 및 관련 법규 6
2. 자율주행차 제어권 전환 시간 예측 연구 8
3. 자율주행차 제어권 전환 성능 및 품질 예측 연구 9
제2절 인공지능 기반 예측 모델 연구 12
1. 예측 모델의 종류 및 특성 12
2. 자율주행 분야 예측 모델 적용 사례 14
제3절 본 연구의 차별성 및 시사점 17
제3장 연구방법론 18
제1절 연구 절차 및 개요 19
제2절 자율주행 데이터 개요 및 전처리 21
1. 자율주행버스 운행 개요 21
2. 자율주행 데이터 수집 24
3. 자율주행 데이터 전처리 28
제3절 예측 모델 설계 36
1. 제어권 전환 예측 방법론 36
2. 제어권 전환 예측 모델 설계 39
3. 최적 예측 모델 선정 42
제4장 분석 결과 45
제1절 분석 개요 및 목적 45
제2절 방법론 적용 결과 46
1. 예측 모델 적용 결과 도출 46
2. 모델별 예측 결과 분석 50
3. 제어권 전환 최적 예측 방법론 도출 53
제3절 제어권 전환 예측 결과 해석 55
1. 피처 중요도 분석 55
2. SHAP 분석 57
제4절 미시적 분석 61
1. 제어권 전환 유형별 정확도 분석 61
2. 예측 실패 원인 분석 62
제5장 결론 65
제1절 결론 및 시사점 65
제2절 한계점 및 향후 연구과제 67
참 고 문 헌 68
제 2 언어 초록 74

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