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영어

This paper proposes a VILs testing approach that integrates a real autonomous vehicle with a virtual traffic environment in real time via co-simulation using CarMaker and VISSIM. This approach aims to overcome the practical constraints of field validation and reflect irregular traffic flows. Validation was conducted through repeated experiments combining various traffic volumes and random seeds under interrupted-flow and continuous-flow scenarios. The AV driving outcomes in each scenario were evaluated by comparing the real and virtual vehicle speed profiles using, and the coefficient of determination R². The results revealed low errors and high explanatory power under most conditions, confirming the effectiveness of the proposed framework. These findings suggest that this approach can meaningfully extend conventional VILs by better capturing the interactions with non-deterministic surrounding traffic during empirical AV testing. This framework is expected to provide a foundation for future research as a novel approach for practical validation of autonomous vehicles.

한국어

본 연구는 자율주행자동차 실증 테스트의 현실적 제약을 극복하고 불규칙적인 교통류를 반 영하기 위해 실제 AV와 가상 시뮬레이션(CarMaker, VISSIM)을 실시간 Co-simulation 방식으로 통합한 VILs 테스트 방안을 제안하고 실증 테스트를 통한 검증을 수행하였다. 테스트는 단속 류·연속류 시나리오에 대해 교통량과 무작위 시드를 조합한 반복 실험을 수행하였다. 각 시나 리오에서의 AV 주행 결과를 확인하고 실제 AV와 가상 AV의 속도에 대해 MAE, MSE, RMSE, R²로 검증하였다. 검증 결과, 대부분 조건에서 낮은 오차와 높은 설명력을 보여 유효성이 확인 되었다. 본 연구 결과는 AV 실증 테스트 과정에서 비정형 교통류와의 상호작용을 통해 기존 VILs의 한계를 개선하여 자율주행자동차의 실용적 검증을 위한 새로운 접근 방법으로서 향후 관련 연구의 기반을 제공할 것으로 기대된다.