자율주행 시스템의 안전성 확보를 위한
시뮬레이션 기반 검증과 시나리오 테스트 전략
자율주행 레벨 3, 4 시스템 검증을 위한 시뮬레이션 워크플로 구축 방법
자율주행 시스템 검증의 현재 과제
실차 테스트만으로는 자율주행 시스템의 안전성과 국제 표준 요구사항을 충족하기에 한계가 있습니다.
자율주행 시스템 검증은 자율주행 시스템이 불확실한 환경에서도 안전하게 작동할 수 있는지,
엣지 케이스를 관리할 수 있는지, 그리고 운영 설계 영역(ODD) 이탈 시 안전하게 대응할 수 있는
시스템인지를 입증하는 다양한 테스트와 데이터를 요구하고 있습니다.
이를 실제 도로에서 모두 테스트하는 것은 불가능하기 때문입니다.
이 백서는 시나리오 기반 시뮬레이션이 가상 인증(Virtual Homologation) 워크플로의 핵심으로
어떻게 활용될 수 있는지 설명합니다. 이를 통해 추적성, 재현성, 확장성을 제공하며,
현재 및 향후 규제 표준과 일치하는 검증 환경을 구축할 수 있습니다.
또한 산업 표준 프레임워크와 클라우드 기반 시뮬레이션 파이프라인 구현을 위한
실질적인 단계를 연결해 설명합니다.
백서에서 다루는 내용
자율주행 관련 국제 표준과 시뮬레이션 기반 검증을 위한 전략 및 방법 소개
ISO 21448(SOTIF)을 활용한 인지 및 시스템 한계 검증
시스템이 설계대로 작동하더라도 발생할 수 있는 안전 리스크, 특히 환경적 불확실성이나 인지 한계에 의해
유발되는 엣지 케이스를 식별하는 방법에 대해 소개.
PEGASUS 기반 시나리오 분류 체계 및 테스트 방법론
도로 레이아웃, 인프라, 동적 에이전트, 조명, 날씨 변화를 포함한 6개 계층으로
시나리오 라이브러리를 구조화하여 시나리오를 파생하고 이를 통해 테스트를 수행 할 수 있는 방법을 소개.
OpenSCENARIO 및 OpenODD를 활용한 확장형 워크플로 구현
OpenX 표준을 기반으로 시나리오 정의, 변형, 재사용을 일관되게 처리하는 방법과 팀 간의 추적성 및 상호운용성 지원.
AI 기반 시나리오 생성 및 클라우드 실행 기법
AI 기반 시나리오 변형, 실세계 데이터 재생, 클라우드 병렬 실행을 통해 테스트 커버리지를 효율적으로 확장하는 방법 소개.
인증 기준에 부합하는 테스트 세트 설계 전략
Euro NCAP, UNECE R157, 폴백/MRM 검증 기준에 맞춘 시나리오 세트 설계 방법.
**가상 인증(Virtual Homologation)**을 위한 준비 지원.
시뮬레이션을 활용한 UNECE 형식 승인
시나리오 기반 가상 테스트가 UNECE 규정 사항을 어떻게 검증 할 할 수 있는지에 제안하고, 특히 R157 규정 하의 레벨 3 자동 차선 유지 시스템 ALKS 검증 방법에 대해 소개.
시뮬레이션 기반 검증 전략이 필요한 이유
자율주행 기능이 점점 복잡해지면서 시뮬레이션은 개발 보조 수단이 아닌, 필수 검증의 핵심 도구가 되었습니다. 차량 개발사들은 AI 기반 시나리오 생성을 통해 테스트 커버리지를 효율적으로 확장하고, 블라인드 스팟을 줄이고 있습니다. 실제 차량 테스트를 위한 검증과 함께 시뮬레이션 기반 시나리오 테스트 워크플로를 통해 알려지지 않은 엣지 케이스를 식별하고 이에 시스템이 대응 할 수 있도록 광범위한 테스트 커버리지를 확보할 수 있습니다.
이러한 접근법은 지속적으로 증가하는 자율주행 시스템의 안전성, 신뢰성, 성능 기대치를 충족할 수 있도록 지원합니다.
이 백서는 자율주행 차량의 인증 또는 내부 품질 관리 마일스톤 달성을 목표로 하는 팀에게,
가장 최신의 시뮬레이션 기반 검증 프레임워크를 제시합니다.
