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영어

Since 2021, government departments have been promoting Automated Driving Technology Development and Innovation Project as national research and development(R&D) project. The automated vehicles and service technologies developed as part of these projects are planned to be subsequently provided to the public at the selected Living Lab City. Therefore, it is important to determine a spatial area and operation section that enables safe and stable automated driving, depending on the purpose and characteristics of the target service. In this study, the static Operational Design Domain(ODD) elements for Level 4 automated driving services were reclassified by reviewing previously published papers and related literature surveys and investigating field data. Spatial analysis techniques were used to consider the reclassified ODD elements for level 4 in the real area of level 3 automated driving services because it is important to reflect the spatial factors affecting safety related to real automated driving technologies and services. Consequently, a total of six driving mode changes(disengagement) were derived through spatial information analysis techniques, and the factors affecting the safety of automated driving were crosswalk, traffic light, intersection, bicycle road, pocket lane, caution sign, and median strip. This spatial factor analysis method is expected to be useful for determining special areas for the automated driving service.

한국어

정부는 2021년부터 다부처 연구개발사업으로 자율주행기술개발혁신사업을 추진해오고 있다. 해당 연구개발사업에서 개발되는 자율주행차와 서비스 기술은 추후 선정된 리빙랩 도시를 대상으로 일반인들에게 제공한다는 계획이다. 특히 서비스분야는 해당 서비스별 목적과 특성 에 따라 안전하고 안정적인 서비스가 가능한 공간적 범위와 운행구간을 선정하는 것이 중요하 다. 본 연구에서는 향후 Level 4 수준의 자율주행서비스 제공 구역 설정 방법론을 개발하기 위 한 기초 연구로서 기존 공개된 논문 및 관련 문헌조사를 통해 Level 4 수준의 자율주행서비스 를 위한 정적인 ODD 구성요소를 재분류하고, 자율주행의 안전성에 미치는 공간적인 영향 요인에 대하여 Level 3 자율주행차 실제 주행데이터 및 공간정보분석 기법을 활용하여 분석하였 다. 공간정보분석 기법을 통해 총 6개의 주행모드변경(제어권전환) 다발 지점이 도출되었고, 해당 지점의 중복된 정적인 ODD 구성요소 확인 결과 자율주행의 안전성에 영향을 미치는 요인은 횡단보도, 신호등, 교차로, 자전거 도로, 포켓차로, 주의 표지판, 중앙분리대로 나타났다. 이러한 공간정보분석을 통한 자율주행의 공간적 요인분석은 자율주행기술개발혁신사업의 리빙랩 도시뿐만 아니라 현재 확대·운영되고 있는 자율주행차 시범운행지구에서 자율주행서비스 운영지구 선정에도 기초연구로 활용될 것으로 기대한다.