자율주행자동차는 운전자의 조작 없이 목표지점까지 스스로 주행환경을 인식하여 운행하는 최첨단 자동차를 말하며 위성항법장치, 센서 등으로 위치를 측정하고 주행환경을 인식, 연산장치로 가감속 차선변경 등 자율주행을 제어한다. 최근, 자동차 산업은 기존 기계공학과 정보통신, 센서, 위성항법 등 첨단기술이 총 집약된 자율주행 자동차로 빠르게 진화중이다. 교통안전 정책과제 분석은 Issue-Tree를 활용하여 분석하였다. Issue-Tree 방법론은 복잡한 문제를 세분화하여 구체화하고, 체계적으로 접근하는 문제해결 도구로 자율주행자동차 도입에 따른 교통안전 관련 Issue의 해결을 위한 정책과제를 도출하기 위해 사용된다. 교통안전 정책과제를 분석하기 위해는 우선 미래 사회 및 교통여건 변화로부터 Key Word를 도출하고, 이와 연계되는 국내외 도로교통 정책/계획을 확인하여 국내외 도로 교통 정책목표 Key Word를 도출하였다. 도출된 정책목표 Key Word로부터 핵심적인 Issue를 도출하였는데, 이때 Issue-Tree 방법을 통해 체계화하였다.
자율주행자동차는 운전자의 조작 없이 목표지점까지 스스로 주행환경을 인식하여 운행하는 최첨단 자동차를 말하며 위성항법장치, 센서 등으로 위치를 측정하고 주행환경을 인식, 연산장치로 가감속 차선변경 등 자율주행을 제어한다. 최근, 자동차 산업은 기존 기계공학과 정보통신, 센서, 위성항법 등 첨단기술이 총 집약된 자율주행 자동차로 빠르게 진화중이다. 교통안전 정책과제 분석은 Issue-Tree를 활용하여 분석하였다. Issue-Tree 방법론은 복잡한 문제를 세분화하여 구체화하고, 체계적으로 접근하는 문제해결 도구로 자율주행자동차 도입에 따른 교통안전 관련 Issue의 해결을 위한 정책과제를 도출하기 위해 사용된다. 교통안전 정책과제를 분석하기 위해는 우선 미래 사회 및 교통여건 변화로부터 Key Word를 도출하고, 이와 연계되는 국내외 도로교통 정책/계획을 확인하여 국내외 도로 교통 정책목표 Key Word를 도출하였다. 도출된 정책목표 Key Word로부터 핵심적인 Issue를 도출하였는데, 이때 Issue-Tree 방법을 통해 체계화하였다.
An autonomous car(driverless car, self-driving car, robotic car) is a vehicle that is capable of sensing its environment and navigating without human input. Autonomous cars can detect surroundings using a variety of techniques such as radar, lidar, GPS, odometry, and computer vision. Advanced contro...
An autonomous car(driverless car, self-driving car, robotic car) is a vehicle that is capable of sensing its environment and navigating without human input. Autonomous cars can detect surroundings using a variety of techniques such as radar, lidar, GPS, odometry, and computer vision. Advanced control systems interpret sensory information to identify appropriate navigation paths, as well as obstacles and relevant signage. Autonomous cars have control systems that are capable of analyzing sensory data to distinguish between different cars on the road, which is very useful in planning a path to the desired destination. An issue tree, also called a logic tree, is a graphical breakdown of a question that dissects it into its different components vertically and that progresses into details as it reads to the right.Issue trees are useful in problem solving to identify the root causes of a problem as well as to identify its potential solutions. They also provide a reference point to see how each piece fits into the whole picture of a problem. Using Issue-Tree menthods, transportation safety policies were developed with autonompus vehicle in mind.
An autonomous car(driverless car, self-driving car, robotic car) is a vehicle that is capable of sensing its environment and navigating without human input. Autonomous cars can detect surroundings using a variety of techniques such as radar, lidar, GPS, odometry, and computer vision. Advanced control systems interpret sensory information to identify appropriate navigation paths, as well as obstacles and relevant signage. Autonomous cars have control systems that are capable of analyzing sensory data to distinguish between different cars on the road, which is very useful in planning a path to the desired destination. An issue tree, also called a logic tree, is a graphical breakdown of a question that dissects it into its different components vertically and that progresses into details as it reads to the right.Issue trees are useful in problem solving to identify the root causes of a problem as well as to identify its potential solutions. They also provide a reference point to see how each piece fits into the whole picture of a problem. Using Issue-Tree menthods, transportation safety policies were developed with autonompus vehicle in mind.
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문제 정의
QFD는 HOQ(House of Quality)라는 도표를 작성하여 상대적 중요도와 상관성을 분석하게 되는데, 고객 요구사항(CA, Customer Attributes)과 고객 요구사항의 상대적 중요도, 설계특성(EC, Engineering Characteristics), 고객 요구사항과 설계특성의 연관관 계, 설계특성 간 상관관계, 벤치마킹 등의 입력 정보로 구성된다. HOQ를 이용한 분석의 목적은 설계특성들이 고객 요구사항을 잘 반영하는지를 나타내는 설계특성의 중요도를 산출하고, 중요도 순위에 따라 각 설계특성의 우선순위를 결정하는 것이다. 이를 적용하면 자율주행자동차의 도입으로 이한 교통안전 정책목표 달성을 위해 도출된 정책과제들의 상대적 기여도와 상관도를 분석할 수 있게 된다.
본 연구는 자율주행자동차의 도입에 따른 교통 안전 분야에의 영향을 분석하고 교통안전정책의 새로운 전략에 따라 필요한 정책과 사업을 도출하였다. 자율주행자동차의 도입에 따라 사회 및 교통여건의 변화방향을 정리하여 정책목표와 Issue－Tree 분석을 통하여 추진전략 및 정책과제를 도출하였고, 도출된 정책과제의 우선순위를 도출하였다.
QFD는 원래 요구사항을 제품개발과정으로 통합시키기 위한 구조적 접근방법이다. 소비자의 요구사항을 제품의 설계특성으로 변환하고 이를 다시 부품특성, 공정특성, 최종적으로 생산을 위한 시방으로 변환하는 것이다. 정책개발에 쓰인 QFD구조의 핵심은 정책적 요구사항 무엇 'What'과 이들 요구를 충족시키기 위해서 정책을 어떻게 'How' 설계하고 구성할 것인지? 즉, 정책의 목적과 정책 수단을 서로 관련시켜 나타내주는 매트릭스를 이용하여 구조화하는 것이다.
Issue－ Tree 분석에 사용하기 위하여 교통안전분야에서의 SWOT분석을 실시하였다[4, 5]. 앞 절에서 기술한 바와 같이 인적 요인에 의한 교통사고의 획기적 감소 와 이에 따른 기회와 위험요소를 기술하였다. 교통 안전정책의 목표를 자율주행자동차 도입을 촉진하고 약점과 위험요소를 최소화 하는데 맞추었다.
자율주행자동차의 도입을 위한 정책의 목표는 자율주행자동차의 도입에 따라 예측되는 교통안전 분야의 영향을 바탕으로 효율적인 교통안전관리 체계 확립이 우선시 되어야 하며 교통안전을 향상 시킬 수 있는 자율주행자동차를 위한 기반시설의 개선이 자율주행자동차 상용화에 필요함을 나타낸다. 또한, 2020년 이후의 장기교통계획들은 실효성을 재검토하고 새로운 도로망이나 철도망의 신규 건설은 자율주행자동차의 운행을 전제로 계획, 평가 필요함을 보인다.
제안 방법
Issue－Tree를 통한 정책과제로 발굴된 신규 정책 과제 중 내용이 유사한 과제를 통합하고, 성격에 따라 분리하는 등 재구성을 수행하였다.
앞 절에서 기술한 바와 같이 인적 요인에 의한 교통사고의 획기적 감소 와 이에 따른 기회와 위험요소를 기술하였다. 교통 안전정책의 목표를 자율주행자동차 도입을 촉진하고 약점과 위험요소를 최소화 하는데 맞추었다.
교통안전 정책과제를 분석하기 위해서는 우선 미래 사회 및 교통여건 변화로부터 Key Word를 도출하고, 이와 연계되는 국내외 도로교통 정책/계획을 확인하여 국 내외 도로 교통 정책목표 Key Word를 도출하였다. 도출된 정책목표 Key Word로부터 핵심적인 Issue를 도출하였는데, 이때 Issue－Tree 방법을 통해 체계화하였다.
이를 위하여 정책목표에 대한 가중치 평가항목을 설정하여 정책목표 중요도 평가를 수행하고, 도출된 후보 정책과제가 정책목표를 얼마나 잘 반영하는지에 대한 연관성 평가를 5점 척도로 평가하였다. 마지막으로 연관성 평가결과를 종합하여 후보 정책과제에 대한 평가점수를 산정하고 평가점수에 따라 정책과제를 선정하였다.
본 연구에서는 Issue－Tree 분석방법을 사용하여 도로 및 교통안전 정책과제를 도출하였다. Issue－ Tree 분석에 사용하기 위하여 교통안전분야에서의 SWOT분석을 실시하였다[4, 5].
이를 위하여 정책목표에 대한 가중치 평가항목을 설정하여 정책목표 중요도 평가를 수행하고, 도출된 후보 정책과제가 정책목표를 얼마나 잘 반영하는지에 대한 연관성 평가를 5점 척도로 평가하였다.
본 연구는 자율주행자동차의 도입에 따른 교통 안전 분야에의 영향을 분석하고 교통안전정책의 새로운 전략에 따라 필요한 정책과 사업을 도출하였다. 자율주행자동차의 도입에 따라 사회 및 교통여건의 변화방향을 정리하여 정책목표와 Issue－Tree 분석을 통하여 추진전략 및 정책과제를 도출하였고, 도출된 정책과제의 우선순위를 도출하였다.
이에 따라 자율 주행자동차를 만든 제조사의 보험 부담이 커질 것으로 보이며 제조사들이 아예 보험업에 진출할 가능성도 생긴다. 자율주행차의 도입에 따른 미래 도로 및 교통안전 정책과제 분석은 Issue－Tree를 활용하여 분석하였다. Issue－Tree 방법론은 복잡한 문제를 세분화하여 구체화하고, 체계적으로 접근하는 문제해결 도구로 자율주행자동차 도입에 따른 교통 안전 관련 Issue의 해결을 위한 정책과제를 도출하기 위해 사용되었다.
도출된 정책목표 Key Word로부터 핵심적인 Issue를 도출하였는데, 이때 Issue－Tree 방법을 통해 체계화하였다. 핵심 Issue는 1차적으로 연구진 브레인스토밍을 통하여 도출하였으며, 연구진 도출 결과물에 대해서는 자문위원 검토를 통해 보완하였다. Issue－Tree는 복잡한 문제를 세분 화하여 구체화하고, 체계적으로 접근하는 문제해결 도구이다.
데이터처리
본 연구에서는 Issue－Tree 분석방법을 사용하여 도로 및 교통안전 정책과제를 도출하였다. Issue－ Tree 분석에 사용하기 위하여 교통안전분야에서의 SWOT분석을 실시하였다[4, 5]. 앞 절에서 기술한 바와 같이 인적 요인에 의한 교통사고의 획기적 감소 와 이에 따른 기회와 위험요소를 기술하였다.
이론/모형
도출된 정책과제는 QFD(Quality Function Deployment) 방법론을 이용하여 정책과제의 정책목표 달성 기여도와 필요성을 평가하고, 평가결과에 따라 우선순위를 도출하였다[5]. 이를 위하여 정책목표에 대한 가중치 평가항목을 설정하여 정책목표 중요도 평가를 수행하고, 도출된 후보 정책과제가 정책목표를 얼마나 잘 반영하는지에 대한 연관성 평가를 5점 척도로 평가하였다.
교통안전 정책과제를 분석하기 위해서는 우선 미래 사회 및 교통여건 변화로부터 Key Word를 도출하고, 이와 연계되는 국내외 도로교통 정책/계획을 확인하여 국 내외 도로 교통 정책목표 Key Word를 도출하였다. 도출된 정책목표 Key Word로부터 핵심적인 Issue를 도출하였는데, 이때 Issue－Tree 방법을 통해 체계화하였다. 핵심 Issue는 1차적으로 연구진 브레인스토밍을 통하여 도출하였으며, 연구진 도출 결과물에 대해서는 자문위원 검토를 통해 보완하였다.
우선순위 결정방법으로 QFD(Quality Function Deployment)를 사용하였다. QFD는 원래 요구사항을 제품개발과정으로 통합시키기 위한 구조적 접근방법이다.
성능/효과
가중치에 따른 Issue－Tree의 전략목표 중 가장 높은 중요도를 나타낸 것은 ‘효율적인 교통안전관리 체계 확립’로 95점으로 평가되었고, 다음으로 ‘자율주행자동차를 위한 기반시설 확대’가 88점으로 ‘자율주행자동차 관리체계 확립’이 72점으로 높게 평가되었다.
후속연구
자율주행자동차는 고해상도 지도와 각종 정보, 그리고 항상 연결된 중앙 교통관제 시스템의 해당 도로의 제한속도, 어린이 보호구역, 주의, 규제 정보에 따라 자동으로 운전을 하므로 시인성에 맞춘 도로의 표지판들도 없어지거나 기계가 인식할 수 있는 방식으로 변경이 될 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
자율주행자동차는 무엇을 제어하는가?
자율주행자동차는 운전자의 조작 없이 목표지점까지 스스로 주행환경을 인식하여 운행하는 최첨단 자동차를 말하며 위성항법장치, 센서 등으로 위치를 측정하고 주행환경을 인식, 연산장치로 가감속 차선변경 등 자율주행을 제어한다. 최근, 자동차 산업은 기존 기계공학과 정보통신, 센서, 위성항법 등 첨단기술이 총 집약된 자율주행 자동차로 빠르게 진화중이다.
자율주행자동차는 무엇인가?
자율주행자동차는 운전자의 조작 없이 목표지점까지 스스로 주행환경을 인식하여 운행하는 최첨단 자동차를 말하며 위성항법장치, 센서 등으로 위치를 측정하고 주행환경을 인식, 연산장치로 가감속 차선변경 등 자율주행을 제어한다. 최근, 자동차 산업은 기존 기계공학과 정보통신, 센서, 위성항법 등 첨단기술이 총 집약된 자율주행 자동차로 빠르게 진화중이다.
도로의 효율성 증가가 될 수 있는 원인은 무엇인가?
자율주행을 가능하게 하는 정보통신기술과 지능 형교통체계의 발전, 그리고 교통정보 서비스의 발전에 따라 도로교통체계 또한 많은 변화가 예상된다. 인공지능이 운전하는 자율주행자동차는 사람과 달리 예측이 가능하고 오차도 없으므로 도로의 안 내와 규제를 정확히 지키게 된다. 신호위반, 속도위 반이 사라질 것이고 모든 차들이 차선변경이나 진로변경은 정확하게 예측된 방법으로 하게 된다. 이로 인해 사고는 획기적으로 줄어들고 도로용량도 증대되어 많은 부분이 공원이나 보행자나 자전거 도로로 변경될 수 있다.
참고문헌 (6)
James M. Anderson, et al.(2014), Autonomous Vehicle Technology A Guide for Policymakers, RAND Corporation.
McKinsey & Company(2011), Problem-Solving and Decision-Making.
Korea Transport Institute(2014 Conception of National Road Transport Policy and Action Plan.
NHTSA(2013), Preliminary Statement of Policy Concerning Automated Vehicles, National Highway Traffic Safety Administration.
Victoria Transport Policy Institute(2015), AutonomousVehicle Implementation Predictions Implications for Transport Planning.
SmartDraw.com(2008). House of Quality Matrix. The Project Management Hut.
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