| 1차년도 |
● LDM 기반 인프라 엣지 lidar 설계 및 신호처리 기술 개발● 도로 상황인지 센서 네트워크 요구사항 도출 및 기본 설계● LDM 기반 인프라 엣지 camera 설계 및 신호처리 기술 개발● 개방형 인지 플랫폼 상위 설계● IEEE802.11p와 3GPP C-V2X R.14/R.15 분산혼잡제어 알고리즘 설계 및 개발● MEC 요구 사항 분석 및 MEC 통합시스템 아키텍처 수립● IEEE802.11p와 C-V2X R.14 분산혼잡제어 시스템 설계● LGU+ LDM과 가이던스/센서네트워크/인지 플랫폼 인터페이스 설계● 인지 고도화 인프라 시스템 ODD 정의 및 운행 시나리오 분석● SILS/HILS 요구 사항 분석 및 통합시스템 아키텍처 수립● 인지 고도화 인프라 시스템 ODD 정의 및 인프라 센서 수집 정보 요구 상황 정의● 인지 고도화 인프라 시스템 ODD 정의 및 운행 시나리오 분석
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1-1. 한국교통대● LDM 기반 인프라 엣지 Lidar 신호 처리 기술 개발엣지 Lidar 신호 처리 동향 분석센서 전체 네크워크 고려한 전체 개발 아키텍처 수립엣지 Lidar 객체 인식 신호 처리 알고리즘 개발1-2. 한국전자통신연구원●도로 상황인지 센서 적용 기술 분석 및 요구사항 정의●저전력/저지연 상황인지 센서네트워크 요구사항 분석 및 구조 설계●도로환경 전파환경 분석 및 안테나 구조 설계●저전력/저지연 상황인지 센서네트워크 요구사항 분석 및 구조 설계센서 기기 분류 체계 및 센서 정보 관리 방식 분석 및 절차 설계센서 기기 자율 접속을 위한 기기 인증 방식 구조 설계 저전력/저지연 센서 정보 관리를 위한 전송 방식 구조 설계●도로 인프라 전파 환경 분석 및 안테나 구조 설계도로 및 노변 시설물의 전파 환경 분석 및 주파수 기술기준 분석노변 전송 장치, 상황인지 센서 네트워크 적용을 위한 안테나 요구사항 분석 및 구조 설계1-3. ㈜싸인텔레콤●일체형 카메라 하드웨어 설계영상정보 분석을 위한 처리 플랫폼 선정카메라 내부의 온도를 측정, 공기의 순환을 조절할 수 있는 제어 보드 개발열전소자, 방열판, 팬 등을 활용한 카메라의 내부 열기 순환 구조 설계●객체 검출 알고리즘 개발Yolo-v4 기반의 멀티스케일 다중 객체 검출 알고리즘 개발COCO, VOC 등 상용 데이터를 활용한 객체 검출 추론모델 프로토타입 개발●학습데이터 생성 프로세스 정립검출 클래스 정의 (ex. 차량, 버스, 트럭, 이륜차, 보행자 등)사전 보유 데이터에 대한 분류 작업 수행 상용 데이터 (COCO, VOC 등)의 활용 가능성 검토2-1. 한국교통대●개방형 인지 플랫폼 상위 설계도로의 무선 센서 네트워크, 인프라 검지기, 통신환경에 대한 데이터 요구사항 분석센서 네트워크, 인프라 검지기, 데이터 요구사항을 기반으로 엣지 클러스터에서 다음의 기능을 포함하는 개방형 인지 플랫폼에 대한 상위 설계데이터 요구사항에 대해 수집한 데이터를 그래프로 표현하여 저지연 상황인지를 가능하게 하는 그래프 데이터 스키마 설계 ●IEEE802.11p와 3GPP C-V2X R.14/R.15 분산혼잡제어 알고리즘 설계 및 개발LDM을 이용하는 DQN기반 V2X 분산혼잡제어 기술 개발 2-2.㈜싸인텔레콤●시스템 구성에 따른 요구사항 도출 및 분석인터페이스 요구사항 분석MEC통합시스템 개념 구성●MEC 통합 시스템 구성에 따른 주요 부품 선정시스템 구성에 따른 GPU, 멀티코어를 지원하는 성능의 CPU 선정다종 센서 융합 및 수집 및 연산처리가 가능한 부품 선정2-3.㈜켐트로닉스●IEEE802.11p와 C-V2X R.14 분산혼잡제어 시스템 설계V2X 혼잡제어 상위 설계2-4.㈜LG유플러스●LGU+ LDM과 센서네트워크/인지 플랫폼 인터페이스 설계●U+ LDM 솔루션에 포함된 연동 모듈을 활용한 기본기능 제공●센서네트워크/인지플랫폼 연동 API에 대한 설계3-1.한국교통대●운행 시나리오 개발국내외 교통안전 관련 자료조사국내 자율주행차 운행과 연관한 리스크 매트릭스 수립●도로교통법 상 법령의 주체를 정의하고, 주체별, 주체간 인터페이스를 정의함본 과제에서 자율주행차란 SAE Level 3 이상의 차량에 대한 제어권 및 그 책임을 시스템으로 이관하는 상황으로 정의●차마의 인터페이스를 고려하여 도로의 위치와 상황, ODD 및 ODC를 고려한 운행 시나리오 개발●가상환경 기반 인지 고도화 인프라 시스템 시뮬레이션 시스템 및 기술 동향 분석●인지 고도화 인프라 시스템의 인지, 판단, 전송 단계별 성능 평가를 위한 방법론 개발●가상환경 기반 인지 고도화 인프라 시스템에 대한 성능 검증을 위한 HILS 상위 설계 인지 고도화 인프라 시스템 MEC의 사양을 분석하고, 평가 항목에 따라 Prescan/VTD- MEC를 연결하여 가상 환경 기반의 인지 고도화 시스템의 MEC에 대한 평가 환경 구축 Prescan/VTD에서 설정된 도로 및 주행 환경에 따라 발생되는 센서들의 데이터를 MEC에 입력하면, MEC의 센싱 정보 융합 인지, 로컬 가이던스 매칭 단계에서 최적 가이던스를 생성하고, 각 차량에 가이던스를 Prescan/VTD 가상환경의 차량들에게 전송 가상환경에서 차량은 해당 가이던스를 준용하여 가상환경에서 주행하고, 이의 과정을 반복하면서 MEC의 성능을 평가 및 분석 수행3-2.한국교통연구원●인프라 센서 수집 정보가 필요한 요구 상황 정의자율주행차 개발자 대상 전문가 심층인터뷰를 통한 도로 상황 인지 고도화 요구 상황 조사자율주행 DDT fallback 및 Lv3 제어권 전환 요구 상황 조사3-3.국토연구원●다양한 교통상황 별 운영 시나리오 수립 및 시나리오에 따른 평가지표 및 기준 개발교통상황 구성통신 가상환경 내 자율주행차량 비율 및 방향별 유출입 교통량 설정시나리오 평가를 위한 평가지표(MoE) 및 평가 기준 개발
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| 연구성과 |
기술적 기대성과 |
1. 자율주행 기술개발 혁신사업의 목표인 “융합형 레벨4+ 자율주행”은 도심로, 전용도로, 비정형도로에서 다양한 물체(비포장도로, 경찰수신호 포함)에 대응하여 주행하고, 차량-클라우드-도로교통 등의 인프라 융합 및 사회적 현안 해결용 융합서비스를 포함하는 넓은 범위의 자율주행을 의미함2. 자율주행 차량 단독인지 및 판단능력 한계로 발생할 수 있는 위험상황과 회전교차로, 무신호교차로, 그리고 돌발 교통 상황 등에서, 인프라의 고도 상황인지를 바탕으로 차량들에게 운행 가이던스를 제공함으로써 자율주행 Lv.4/4+ 차량의 안전하고 유연한 운행을 지원할 수 있음 - 엣지 컴퓨팅 기반의 센싱 데이터 융복합 및 상황인지는 클라우드 컴퓨팅 기반 기술에 비해 시간 지연이 매우 적기 때문에 혼잡 및 돌발 상황을 초 저지연으로 차량에 전달할 수 있음- V2X 통신의 분산혼잡제어 기능을 탑재한 V2X 통신 네트워크는 다양한 교통 밀집 환경에서도 요구되는 신뢰도와 초저지연, 특성을 만족시키면서 메시지 전송이 가능함- 개방형 인지플랫폼은 도로 및 운용 환경에 따라 다양한 검지 장치 및 센서들을 다양한 규격의 무선 센서 네트워크를 통해 용이하게 접속 및 추가토록 하고, 다양한 센싱 정보들을 융복합하여 도로 상황인지 능력을 개선 시킬 수 있음3. 초 저전력 무선 센서 네트워크 기반 데이터 수집 기술은 다양한 도로 및 교통상황에 대응하는 상황인지를 위해서 필요한 정보를 제공할 수 있음 - 엣지 인프라 라이다와 엣지 인프라 카메라는 원 영상 데이터를 압출 및 해제 과정 없이 바로 딥러닝에 의해 객체를 추출하고 측위를 수행함으로써, 클라우드 컴퓨팅 기반의 기술에 비해, 광대역 데이터 전송 없이 초저지연으로 인지 정보 추출이 가능함.- 자가 구성(self configurable) 센서 네트워크는 도로 및 운용 환경에 따라 다양한 검지 장치 및 센서들을 다양한 규격의 무선 센서 네트워크를 통해 용이하게 접속 및 추가할 수 있음- 분산형 센서 네트워크 접속 및 관리 기술은 도로 및 도로변 보수 공사, 교통사고 등 이동형 도로교통 정보 표시를 위해 운영되는 이동형 임시 도로교통 시설물 및 표시 장치의 센서네트워크 접속 및 관리를 용이하게 운영할 수 있게 함- 센서 네트워크 전송단계에서 센서 데이터를 선별, 식별하는 기술은 자율주행 자동차의 안전 주행과 관련된 도로교통 시설물에 대한 정보를 저지연으로 전송할 수 있도록 보장할 수 있음 V2X 통신의 초저지연 고신뢰 전송 기술은 다양한 교통 혼잡상황에 대응하면서 다중 표준의 V2X 통신 기술을 사용하는 차량들에게 상황 인지 정보를 초저지연 고신뢰 전송할 수 있음- 우선 순위와 시급성, 전송 범위(unicasting, multicasting, broadcasting)에 있어서 매우 상이한 메시지와 데이터가 혼재되어 전송될 경우, 센싱 데이터 수집 및 처리와 전송 단계에서부터 이를 고려하여 처리함으로서 개별 메시지와 데이터에 요구되는 QoS(Quality of Service)를 만족시킬 수 있음- V2X 통신의 분산혼잡제어 기술은 도로 및 교통 혼잡도가 증가하더라도 도로 및 교통 상황을 종합적으로 인지하고 이에 기반하여 V2X 통신 자원을 배분함으로써 개별 메시지와 데이터가 요구하는 초저지연 고신뢰 성능을 만족시킬 수 있음 4. 스마트 도로 상황 인지 노변장치 시스템은 다양한 교통환경에서 안전하고 효율적인 자율주행 Lv.4/4+를 지원할 수 있음- 돌발상황 및 공사구간의 교통처리는 비정형화 또는 수신호 등이 사용되고 있는 바, 안전성이 보장된 도로상황정보를 제공하여 자율주행 차량의 인지능력을 보완하고 안전하고 도로교통 상황에 조화로운 통행을 할 수 있도록 지원하는 서비스 개발과 적용이 가능함- 도심 환경의 일반자동차와 혼용하는 교통류 환경에서 자율주행 자동차의 인지능력이 제한 또는 저하되는 곳(비신호교차로, 회전교차로, 돌발상황 처리구간, 공사구간 등)에서 인프라 기반의 초저지연 고신뢰 협력 센싱 서비스 제공이 가능함5. 도로 인프라의 라이다, 카메라, 각종 센서(온도, 습도 등)와 같은 다중센서 융복합을 통해 종합적으로 도로상황을 인지하고, 인지 정보를 바탕으로 운행 가이던스를 생성하여 V2X 통신을 통해 차량에 전달함으로써 자율주행 차량의 인지 및 판단 능력을 향상시키고 자율주행 차량의 ODD 확장에 기여할 수 있음
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| 사회 경제적 파급효과 |
사회적 측면1. 지능형 인프라의 지원으로 자율주행 차량의 ODD를 확장하고 안전 운행을 보장함으로써 국민들이 가지는 자율주행에 대한 불안감을 낮추어 자율주행 기술에 대한 수용성을 확대시킬 수 있음 2. 지능형 인프라에 의한 도로교통 시스템에 대한 안전성 증대로 사회적 인적 안전성 확대에 기여3. 자율주행 교통인프라의 고도화에 의한 국내 자율주행차 상용화 촉진4. 정보통신기술과 도시 인프라의 융합을 통해 언제 어디서나 시민들이 안전하고 쾌적하고 편리한 삶을 누릴 수 있는 생활환경 및 서비스 실현에 기여할 수 있음- 국내의 도시에 산재한 교통, 안전 및 환경 관련 다양한 문제의 예방·해결과 삶의 질 향상을 위한 다양한 편의 서비스 운영을 통한 도시경쟁력 제고를 바탕으로 글로벌 시장 진출 추진이 가능함- 야간이나 연휴 등 취약 시간에도 위험상황 자동 감지를 통해 도로상의 보행자 및 차량 운전자 안전 확보할 수 있음경제적 측면1. 자율주행 기술의 고도화 및 상용화에 따라 자율주행 도로 인프라에 대한 수요가 점차 증가하고 있으며, 특히 V2X 차량 통신 인프라와 디지털 엣지 인프라는 가파르게 수요가 증가하고 있음. - 차량통신 인프라는 2020년 기준으로 전 세계 V2X 시장 규모는 약 35억 달러를 기록한 이후 연평균 35.2% 성장하여 2025년에는 약 158억 달러에 이를 것으로 전망됨. - 디지털 엣지 인프라, 특히 MEC는 노변 기지국에 위치하여 지역 정보를 실시간으로 처리하고 전송을 수행하기 때문에 클라우드 컴퓨팅에 의해 발생하는 시간 지연 문제를 해결할 수 있어, 지역 동적 지도(Local Dynamic Map, LDM)을 매우 짧은 주기로 업데이트 하고 이를 차량에 전달해주어야 하는 자율주행 도로 인프라의 핵심 요소임. 글로벌 MEC 관련 시장은 20년 6억 3270만 달러에서 연평균 38.5% 성장하여 25년에는 26억 2390만 달러에 달할 것으로 예상됨.2. 본 과제에서는 개발하는 인프라-차량 협력 도로상황 인지 및 인프라 가이던스 제공 노변 시스템은 단독인지 및 판단능력 한계로 발생할 수 있는 위험상황과 회전교차로, 무신호교차로 등에서 고도의 상황인지를 바탕으로 인프라 가이던스를 제공 할 수 있는 이동식/고정식 노변시스템으로 활용할 수 있음.3. 개발하는 인프라-차량 협력 도로상황 인지 및 인프라 가이던스 제공 노변 시스템은 자율주행차 확산 보급을 위한 지능형 인프라 구축 시 필수적으로 요구되며, 상용화를 통해 스마트 도로를 위한 플랫폼 시장을 선점함으로써 큰 폭으로 증가가 예상되는 자율주행차 지원을 위한 스마트 도로 인프라 시장에 대응할 수 있음.4. V2X 혼잡제어 기술은 현재 V2X 통신 단말기를 개발하는 타 업체들에게 중요치 않은 이슈로 인식되고 있으나, 단말기 보급이 늘어남에 따라 경쟁기반의 다중접속 기술의 한계에 의한 메시지 충돌과 그에 의한 전송 지연의 증가와 신뢰도 감소가 중요한 문제로 부각될 것임. 본 과제 수행을 통해 필요 기술인 분산혼잡제어 기술은 선제적으로 확보하고 관련 통신 단말을 개발하여 공급함으로써, 경쟁이 치열해지는 V2X 통신 시장을 선도할 수 있음.5. 엣지 딥러닝 기반 카메라와 라이다 시스템은 감시 및 상황인지가 필요한 다양한 서비스 및 영역에 확대 적용이 가능함. 6. 노변의 엣지 컴퓨팅 시스템은 5G 통신의 주요한 서비스로서 자율주행을 위한 인프라 뿐만 아니라 스마트 시티와 스마트 팩토리 등 다양한 분야에서 새로운 시장을 창출할 수 있음
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| 활용방안 |
활용 방안 - 자율주행 차량 단독의 인지 및 판단 능력 한계로 인해 발생할 수 있는 위험 상황(공사구간, 교통사고 처리)과 회전교차로/무신호 교차로에서 고도의 상황인지를 바탕으로 인프라 가이던스를 제공 할 수 있는 이동식/고정식 노변 시스템으로 활용- 자율주행 차량 확산 보급을 위한 지능형 인프라 구축에 적용기대 효과- 인프라-차량 협력 도로 상황 인지 및 인프라 가이던스 제공 노변 시스템의 상용화- 스마트 도로를 위한 플랫폼 시장의 선점을 통해 큰 폭으로 증가가 예상되는 자율주행차 지원을 위한 스마트 도로 인프라 시장의 선점- 지능형 인프라 구축을 통한 Lv.4 자율주행 차량의 운행가능 영역(ODD)의 확대에 기여
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