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문제 정의
- 따라서 차량에 자율주행 도로교통시스템 기반기술을 적용하여 도로용량을 증가시켜 교통 혼잡의 문제를 해결 할 수 있고, 나아가 차량의 연비 개선을 통해 교통 환경성 측면의 개선이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 자율주행 도로교통시스템 기반기술 적용 시 교통 운영효율성과 환경성 측면에서 발생하는 효과를 메타분석(Meta-analysis)을 통하여 평가하고자 하였다.
- 본 연구에서는 평가지표로 선정한 용량 및 연료 절감률을 효과척도로 한 연구 결과들을 승산비로 제시하였다. 또한 앞서 가정한 랜덤효과모형을 통하여 승산비로 정리된 연구 결과들을 표준화한 효과크기로 산출하였다.
- 본 연구의 결과는 자율주행 도로교통시스템 기반기술의 상용화와 교통사고 시 관련 법 정비 및 제도 개선을 유도하고 자율주행 시 필요한 기술개발을 지원하는 근거를 마련하는데 의의가 있다. 또한 신뢰성 있고 안전한 완전 자율주행을 위해서는 앞서 언급한 이슈들의 해결을 위한 다각적인 노력이 필요할 것이다.
- 채택한 연구들에서 산출된 효과는 승산비로 정리하였고, 연구들마다 서로 상이한 분석방법으로 도출 된 결과 값들을 하나의 표준화된 지표로 평가하기 위하여 통합 효과크기를 산출하였다. 분석 결과를 바탕으로 기반기술 보급의 확대와 상용화를 위한 법‧제도적 정비의 근거를 마련하고자 하였다.
가설 설정
- 우선 고정효과모형은 각 연구들의 효과크기는 같은 모집단에서 얻어졌다는 가정으로 분석하는 통계모형이다. 또한 각 연구 결과가 서로 조금씩 다른 이유는 표본추출에서 생기는 표준편차가 원인이라고 가정한다. 따라서 고정 효과모형은 연구 내 분산만을 고려하기 때문에 모형으로 도출된 통합 효과크기는 분석에 사용된 연구들의 한정하여 설명이 가능하다(Jin, 2014).
- 00%로 나타나 연구들 간 낮은 이질성을 가진 것으로 해석되었다. 또한 앞서 수집된 연구들 간의 이질성이 존재함을 가정하였고, 랜덤효과모형을 사용하여 도출한 효과크기 값이 타당함을 입증하였다. 교통 운영 효율성 측면의 효과크기 분석 결과는 표 1에 제시하였다.
- 본 연구에서는 수집한 연구들 간의 이질성이 존재함을 가정하여 랜덤효과모형을 사용하였다.
- 교통 운영효율성 측면의 효과척도인 용량과 교통 환경성 측면의 효과척도인 연료 절감률을 종속변수로 구분하여, 각각의 통합 승산비 효과크기를 분석하였다. 통합 승산비 효과크기 산출 시 개별 연구들 간의 이질성이 존재함을 가정하였고, 랜덤 효과모형을 사용하여 효과크기를 산출하였다. 앞서 가정한 수집한 연구들 간의 이질성 존재 여부는 동질성 검정을 통하여 판단하였다.
제안 방법
- 교통 운영효율성 측면의 효과척도인 용량과 교통 환경성 측면의 효과척도인 연료 절감률을 종속변수로 구분하여, 각각의 통합 승산비 효과크기를 분석하였다. 통합 승산비 효과크기 산출 시 개별 연구들 간의 이질성이 존재함을 가정하였고, 랜덤 효과모형을 사용하여 효과크기를 산출하였다.
- 교통 운영효율성 평가지표인 용량과 교통 환경성 평가지표인 연료 절감률로 구분하여 승산비의 효과크기로 산출된 개별 효과크기들을 승산비의 통합 효과크기로 변환하여 최종적인 결과를 분석하였다. 승산비의 통합 효과크기를 산출하기 위해서는 우선 승산비로 제시된 각 연구의 결과들을 표준화된 상관계수로 변환하였다.
- 교통 운영효율성, 환경성측면에서 자율주행 도로교통시스템 적용 시 나타나는 효과를 종속변수별로 구분하였고, 수집된 연구들의 기준 별 수집건수와 저널 별 수집건수를 정리하였다. 교통 운영효율성측면의 종속변수로는 용량, 차두 간격으로 구분하였고 교통 환경성측면의 종속변수는 연료 절감률로 선정하였다.
- 교통 운영효율성의 평가지표로 용량, 교통 환경성의 평가지표로 연료 절감률을 설정하였으며, 메타분석을 위한 기존문헌 고찰 시 자율주행 도로교통시스템 기반기술 중 차량협력기반 순항제어장치(Cooperative adaptive cruise control: CACC)시스템, 군집주행(Vehicle platooning: VP)에 관한 자료를 채택하였다.
- 교통 운영효율성, 환경성측면에서 자율주행 도로교통시스템 적용 시 나타나는 효과를 종속변수별로 구분하였고, 수집된 연구들의 기준 별 수집건수와 저널 별 수집건수를 정리하였다. 교통 운영효율성측면의 종속변수로는 용량, 차두 간격으로 구분하였고 교통 환경성측면의 종속변수는 연료 절감률로 선정하였다. 한편, 교통안전성 측면의 효과를 분석한 기존 연구들은 ACC 시스템에 국한되어있어서 본 연구의 메타분석 대상에서 제외하였다.
- 둘째, 본 연구에서는 자율주행 도로교통시스템 기반기술에 대한 교통 운영효율성과 환경성측면의 효과를 평가하였다. 그러나 자율주행에서 가장 우선시 되어야 할 요소는 바로 교통 안전성 부분이다.
- 이러한 문제를 해결하기 위해 자동차의 첨단화 및 기존 인프라의 지능화를 통한 자율주행 교통시스템 도입이 필요하다. 따라서 본 연구는 메타분석 기법을 통해 자율주행 도로교통시스템 기반기술 적용 시 교통 운영효율성 측면의 효과척도인 용량과 환경성 측면의 효과척도인 연료 절감률의 효과를 승산비 효과크기를 통해 분석하였다. 자율주행 도로교통시스템 기반기술 중 기존 문헌 고찰 시 CACC 시스템과 군집주행과 관련된 연구가 주로 수행되어 자율주행 도로교통시스템 기반기술은 CACC 시스템과 군집주행으로 한정하였다.
- 또한 효과적인 교통 혼잡감소와 교통 환경성측면의 개선을 위해서는 자율주행 도로교통시스템을 기반으로 한 자율주행자동차의 도입이 필요하다. 따라서 본 장에서는 메타분석을 수행하기 앞서, 자율주행 자동차와 자율주행 도로교통시스템 기반기술 중 CACC 시스템, 군집 주행에 대한 정의를 제시하였다.
- 수집된 문헌들 중 CACC 시스템을 사용한 연구는 종방향만을 제어하는 연구로 한정하였다. 또한 다른 외부요인이 연구결과에 미치는 요인을 배제하기 위하여 CACC 시스템 및 군집주행 기술을 각각 적용한 실험군과 적용하지 않은 대조군을 비교ㆍ분석한 논문을 선정하였다. 이를 통하여 CACC 시스템 및 군집주행 기술만의 효과를 분석한 연구들을 분석에 활용하였다.
- 앞서 가정한 수집한 연구들 간의 이질성 존재 여부는 동질성 검정을 통하여 판단하였다. 또한 메타 회귀 분석 시 랜덤효과 회귀모형을 사용하여 연구들의 특성들이 종속변수들의 효과크기에 미치는 영향을 도출하였다.
- 본 연구에서는 평가지표로 선정한 용량 및 연료 절감률을 효과척도로 한 연구 결과들을 승산비로 제시하였다. 또한 앞서 가정한 랜덤효과모형을 통하여 승산비로 정리된 연구 결과들을 표준화한 효과크기로 산출하였다.
- 각 연구결과는 용량 및 연료 절감률에 따라 승산비로 나타내었고, 랜덤효과모형으로 통합 승산비 효과크기를 도출하여 비교․분석하였다. 또한 앞서 수집한 연구들 간의 이질성이 존재함을 가정하여 랜던효과모형을 사용하였고 연구들 간의 이질성 존재 여부는 동질성 검정을 통하여 판단하였다.
- 채택된 통계적 모형을 사용하여 메타 분석을 실시하고 산출된 개별 효과크기를 하나의 통합 효과크기로 도출한다. 마지막으로 동질성 검증을 시행하여 효과크기가 동질성을 가지는지 판단한다.
- 마지막으로 상관계수로 나타낸 통합 효과크기를 승산비를 통한 통합 효과크기로 변환하였다. 통합승산비 효과크기 변환 식은 식(3)과 같다(Bonnett, D.
- 본 연구에서는 그림 3과 같이 연구들 간의 이질성을 가정한 랜덤효과모형을 이용하여 개별 연구들의 표준화된 상관계수로 계산된 효과크기를 도출하였다. 이를 가중치를 활용하여 표준화된 상관 계수로 나타낸 통합 효과크기를 산출하였고, 최종적으로 승산비를 통한 통합 효과크기로 변환하여 결과를 해석하였다.
- 메타분석은 우선 구체적인 연구문제를 설정하여, 연구 목적에 맞는 논문, 보고서를 수집한다. 수집한 연구들의 결과를 개별 효과크기로 도출하고, 연구들 간의 이질성 여부에 따라 통계적 모형을 선택한다. 채택된 통계적 모형을 사용하여 메타 분석을 실시하고 산출된 개별 효과크기를 하나의 통합 효과크기로 도출한다.
- 교통 운영효율성 평가지표인 용량과 교통 환경성 평가지표인 연료 절감률로 구분하여 승산비의 효과크기로 산출된 개별 효과크기들을 승산비의 통합 효과크기로 변환하여 최종적인 결과를 분석하였다. 승산비의 통합 효과크기를 산출하기 위해서는 우선 승산비로 제시된 각 연구의 결과들을 표준화된 상관계수로 변환하였다. 표준화된 상관계수 변환 식은 식(1)와 같다(Bonnett, D.
- 통합 승산비 효과크기 산출 시 개별 연구들 간의 이질성이 존재함을 가정하였고, 랜덤 효과모형을 사용하여 효과크기를 산출하였다. 앞서 가정한 수집한 연구들 간의 이질성 존재 여부는 동질성 검정을 통하여 판단하였다. 또한 메타 회귀 분석 시 랜덤효과 회귀모형을 사용하여 연구들의 특성들이 종속변수들의 효과크기에 미치는 영향을 도출하였다.
- 본 연구에서는 그림 3과 같이 연구들 간의 이질성을 가정한 랜덤효과모형을 이용하여 개별 연구들의 표준화된 상관계수로 계산된 효과크기를 도출하였다. 이를 가중치를 활용하여 표준화된 상관 계수로 나타낸 통합 효과크기를 산출하였고, 최종적으로 승산비를 통한 통합 효과크기로 변환하여 결과를 해석하였다.
- 또한 다른 외부요인이 연구결과에 미치는 요인을 배제하기 위하여 CACC 시스템 및 군집주행 기술을 각각 적용한 실험군과 적용하지 않은 대조군을 비교ㆍ분석한 논문을 선정하였다. 이를 통하여 CACC 시스템 및 군집주행 기술만의 효과를 분석한 연구들을 분석에 활용하였다.
- 교통 운영효율성과 환경성측면의 연구들을 본 연구의 최종 분석 자료로 활용하였다. 자율주행 도로교통시스템 적용 시 차두 간격의 단축으로 도로 용량의 증가를 통한 교통 혼잡 해소가 가능할 것으로 판단하여 교통 운영효율성측면의 효과분석 척도를 용량으로 채택하였다. 또한 차두 간격의 단축으로 주행 시 불필요한 가감속이 줄어들어 연료 소모량을 줄일 수 있고, 연료 절감을 통하여 교통 환경성측면의 개선이 가능하여 교통 환경성측면의 효과분석 척도는 연료 절감률로 설정하였다.
- 종속변수로 용량, 연료절감률로 설정하고 실험집단과 통제집단이 있는 논문으로 한정하였다. 또한 국내 논문는 학술지에 개재된 논문, 국외 논문은 SCI(E)급 저널의 학술지 및 기관보고서를 선정하여 총 91건의 연구결과를 수집하였다.
- 자료 수집은 자율주행 도로교통시스템 구성요소 중 CACC 시스템과 군집주행을 통하여 교통 운영 효율성의 평가지표인 용량 및 교통 환경성의 평가 지표인 연료 절감률의 효과를 평가한 연구들을 수집하였다. 즉 CACC 시스템 및 군집주행을 통하여 분석한 연구들을 용량 및 연료 절감률로 구분하여 연구의 결과들을 통합하였다.
- 수집한 연구들의 결과를 개별 효과크기로 도출하고, 연구들 간의 이질성 여부에 따라 통계적 모형을 선택한다. 채택된 통계적 모형을 사용하여 메타 분석을 실시하고 산출된 개별 효과크기를 하나의 통합 효과크기로 도출한다. 마지막으로 동질성 검증을 시행하여 효과크기가 동질성을 가지는지 판단한다.
- 채택한 연구들에서 산출된 효과는 승산비로 정리하였고, 연구들마다 서로 상이한 분석방법으로 도출 된 결과 값들을 하나의 표준화된 지표로 평가하기 위하여 통합 효과크기를 산출하였다. 분석 결과를 바탕으로 기반기술 보급의 확대와 상용화를 위한 법‧제도적 정비의 근거를 마련하고자 하였다.
대상 데이터
- 교통 운영효율성과 환경성측면의 연구들을 본 연구의 최종 분석 자료로 활용하였다. 자율주행 도로교통시스템 적용 시 차두 간격의 단축으로 도로 용량의 증가를 통한 교통 혼잡 해소가 가능할 것으로 판단하여 교통 운영효율성측면의 효과분석 척도를 용량으로 채택하였다.
- 국내 논문은 한국교육학술정보원 학술연구정보 서비스(RISS), 한국학술정보(KISS), 누리미디어(DBPIA) 등을 검색하여 연구재단 등재 학술지에 개재된 논문을 선정하였다. 국외 논문은 SCI(E)(Science citation index (expanded) : SEC(E))저널의 학술지 및 기관보고서를 선정하였다.
- 국내 논문은 한국교육학술정보원 학술연구정보 서비스(RISS), 한국학술정보(KISS), 누리미디어(DBPIA) 등을 검색하여 연구재단 등재 학술지에 개재된 논문을 선정하였다. 국외 논문은 SCI(E)(Science citation index (expanded) : SEC(E))저널의 학술지 및 기관보고서를 선정하였다. 자료 수집 결과 자율주행 도로교통시스템 구성요소 중 CACC 시스템과 군집주행과 관련된 총 17건의 논문과 11건의 보고서가 채택되었고 이에 따른 연구 결과는 총 93건으로 수집되었다.
- 따라서 본 연구에서는 자율주행 도로교통시스템 구성요소 중 CACC 시스템, 군집주행을 통하여 교통 운영효율성 및 환경성 효과를 평가한 연구들을 수집하였다. 수집된 문헌들 중 CACC 시스템을 사용한 연구는 종방향만을 제어하는 연구로 한정하였다.
- 종속변수로 용량, 연료절감률로 설정하고 실험집단과 통제집단이 있는 논문으로 한정하였다. 또한 국내 논문는 학술지에 개재된 논문, 국외 논문은 SCI(E)급 저널의 학술지 및 기관보고서를 선정하여 총 91건의 연구결과를 수집하였다.
- 연도 별로 살펴보면, 2000년도 이전의 연구건수는 20건, 이후의 연구건수는 71건으로 최근 15년간의 연구 건수가 더 많은 것으로 나타났다. 또한 시뮬레이션을 통하여 실험한 연구가 81건으로 대부분의 연구가 시뮬레이션을 사용하였다. 자료 수집 결과는 그림 2에 제시하였다.
- 본 연구에서는 자율주행 1단계 기술 중 하나인 ACC 시스템의 발전된 형태로 차량 센서와 V2X 통신을 이용하여 차량을 제어하는 기술인 CACC 시스템과 군집주행을 통하여 효과를 분석한 연구들을 수집하였다.
- 자료 수집은 자율주행 도로교통시스템 구성요소 중 CACC 시스템과 군집주행을 통하여 교통 운영 효율성의 평가지표인 용량 및 교통 환경성의 평가 지표인 연료 절감률의 효과를 평가한 연구들을 수집하였다. 즉 CACC 시스템 및 군집주행을 통하여 분석한 연구들을 용량 및 연료 절감률로 구분하여 연구의 결과들을 통합하였다.
- 또한 차두 간격의 단축으로 주행 시 불필요한 가감속이 줄어들어 연료 소모량을 줄일 수 있고, 연료 절감을 통하여 교통 환경성측면의 개선이 가능하여 교통 환경성측면의 효과분석 척도는 연료 절감률로 설정하였다. 종속 변수로 용량, 연료절감률을 사용한 16건의 논문과 11건의 보고서를 채택하였고, 이에 따른 연구결과는 91건으로 선정되었다.
데이터처리
- 각 연구 별 결과 값 비교를 위한 통계량은 승산비(Odds ratio)로 정리하였다. 승산비란 비교대상간의 관계를 수량화한 값으로, 1을 기준으로 승산비의 값이 1보다 크면 자율주행 도로교통시스템 적용 유무와 그에 따른 효과와의 관계가 양의 관계로 해석할 수 있다.
- 각 연구결과는 용량 및 연료 절감률에 따라 승산비로 나타내었고, 랜덤효과모형으로 통합 승산비 효과크기를 도출하여 비교․분석하였다. 또한 앞서 수집한 연구들 간의 이질성이 존재함을 가정하여 랜던효과모형을 사용하였고 연구들 간의 이질성 존재 여부는 동질성 검정을 통하여 판단하였다.
성능/효과
- Cochran’s Q 방법을 이용하여 효과크기의 동질성 검정 결과, x2은 1.03이고 유의확률 p=1.00(p>0.05)으로 연구 들 간 효과크기에 서로 차이가 없는 것으로 분석되었다.
- Higgin’s I2방법을 이용하여 동질성 검정을 한 결과 I2값이 12.1%로 분석되어 각 연구들은 낮은 이질성을 보이는 것으로 나타났다.
- 교통 운영효율성 측면에서는 통합 승산비 효과 크기가 1.24로 분석되어 CACC 시스템과 군집주행 적용 시 용량이 24% 증가하는 것으로 도출되었고, 환경성 측면에서는 통합 승산비 효과크기가 1.23으로 분석되어 연료 절감률이 23% 증가하는 것으로 분석되었다.
- 교통 운영효율성 측면의 효과크기 분석 결과, 승산비의 효과크기는 1.24로 분석되어 CACC 시스템의 적용과 군집주행 시 용량이 24% 증가 하는 것으로 도출되었다. 또한 관련성 검정을 통한 유의확률은 z=1.
- 교통 환경성 측면에서는, 승산비의 효과크기가 1.23으로 도출되어 CACC 시스템과 군집주행 적용 시 연료 절감률이 23% 증가 하는 것으로 분석되었다. 또한 CACC 시스템과 군집주행을 적용한 실험집단과 통제집단의 관련의 정도를 판단하기 위한 유의확률은 z=2.
- 넷째, 자율주행은 자율주행자동차만으로 이루어지지 않으므로 자율주행자동차를 지원하는 도로교통시스템 기반기술과 도로인프라의 연계가 필요하다. 자율주행자동차에 장착된 자율주행 도로교통 시스템 적용기술의 처리 범위는 한계가 있고, 자동차 기술만으로 자율주행 시 고가의 시스템 비용으로 자동차 가격이 상승되는 문제가 발생할 수 있다.
- 다섯째, 자동차에 장착되는 자율주행 도로교통 시스템 기반기술의 한계를 극복해야한다. CACC 시스템이나 군집주행의 경우 차량이 끼어들기를 할 경우 일정 차두 간격을 유지하기 위해 차량들 간의 급정거 현상이 나타나 사고의 위험성이 높아질 수 있다.
- 둘째, Pearson’s r로 사용되는 두 변수 간 표준화된 관련의 정도인 효과크기가 있다.
- 또한 CACC 시스템과 군집주행을 적용한 실험집단과 통제집단의 관련의 정도를 판단하기 위한 유의확률은 z=2.02(p0.05)로 연구들 사이의 효과크기가 서로 차이가 없는 것으로 도출되었다.
- 또한 관련성 검정을 통한 유의확률은 z=1.98(p<0.04)으로 나타나 CACC 시스템과 군집주행을 적용한 실험집단과 통제집단의 관련의 정도는 유의하다고 분석되었다.
- 자율주행 도로교통시스템 적용 시 차두 간격의 단축으로 도로 용량의 증가를 통한 교통 혼잡 해소가 가능할 것으로 판단하여 교통 운영효율성측면의 효과분석 척도를 용량으로 채택하였다. 또한 차두 간격의 단축으로 주행 시 불필요한 가감속이 줄어들어 연료 소모량을 줄일 수 있고, 연료 절감을 통하여 교통 환경성측면의 개선이 가능하여 교통 환경성측면의 효과분석 척도는 연료 절감률로 설정하였다. 종속 변수로 용량, 연료절감률을 사용한 16건의 논문과 11건의 보고서를 채택하였고, 이에 따른 연구결과는 91건으로 선정되었다.
- 셋째, 채택된 연구들은 자율주행 도로교통시스템 중 개별 기술에 대한 효과분석이 대다수였다. 자율주행기반 교통시스템 기반기술을 장착한 자율 주행자동차의 개발과 상용화를 위해서는 자동차 스스로 도로교통 상황 및 주변 정보를 수집하여 상황을 판단하고 제어하는 통합 기술에 대한 연구가 필요하다.
- 국외 논문은 SCI(E)(Science citation index (expanded) : SEC(E))저널의 학술지 및 기관보고서를 선정하였다. 자료 수집 결과 자율주행 도로교통시스템 구성요소 중 CACC 시스템과 군집주행과 관련된 총 17건의 논문과 11건의 보고서가 채택되었고 이에 따른 연구 결과는 총 93건으로 수집되었다.
- 첫째, Cohen’s d와 Glass’s ∆로 계산되는 두 집단 간 평균의 차이를 표준화한 효과크기가 있다.
후속연구
- 아직 완전한 자율주행을 위한 도로교통시스템 기반기술이 상용화되지 않았고 자율주행자동차의 개발도 진행단계이지만, 가상 시뮬레이션 주행 실험의 효과를 현실 도로에 적용하여 판단하기는 어렵다. 따라서 앞으로의 자율 주행 도로교통시스템 기반기술의 연구방향은 시뮬레이션 실험의 결과를 토대로 실제 도로에서 자율 주행자동차에 적용하여 분석하는 방향으로 연구가 진행되어야 한다. 이를 위해서는 우선 자율주행차량의 도로 시범 운행이 가능한 허가 요건과 자율주행자동차의 성능 및 안전기준 연구를 위한 테스트 베드 구축이 필요하다.
- 또한 자율주행 도로교통시스템 도입에 따른 교통 안전성측면의 연구들은 ACC 시스템 적용에 따른 효과 분석이 대부분인 것으로 확인되었다. 따라서 향후 연구에서는 CACC 시스템과 군집주행을 통한 자율주행 교통 안전성측면의 연구가 더 필요하다.
- 본 연구의 결과는 자율주행 도로교통시스템 기반기술의 상용화와 교통사고 시 관련 법 정비 및 제도 개선을 유도하고 자율주행 시 필요한 기술개발을 지원하는 근거를 마련하는데 의의가 있다. 또한 신뢰성 있고 안전한 완전 자율주행을 위해서는 앞서 언급한 이슈들의 해결을 위한 다각적인 노력이 필요할 것이다.
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