1. 공부하고 탑승해야 하는 자율주행차
2020 CES에서 자율주행 사고는?
목차
_ Introduction
_ 대표적인 자율주행자동차 사고와 원인 - Human Error
_ 자율주행셔틀 사고
_ 주요 드라이버 및 탑승자 교육 관련 문서와 내용
_ Summary
Introduction
가벼운 접촉사고에서 사망자 발생까지 자율주행자동차와 셔틀 관련 사고는 계속 발생하고 있고, 많은 국가들과 기업, 단체들도 안전 확보를 위해 (fallback) test driver나 탑승자, 일반인 교육에 대한 필요성을 제기하고 있습니다.
일반 자동차도 마찬가지지만 면허가 있어야 하고, 탑승자들도 안전벨트 착용 등 법적 혹은 규제가 있기도 하지만 급정거 대응하기 위해 반드시 손잡이나 지지대를 잡고 있어야 합니다. 2011년 국내에서 유턴하는 택시 때문에 급정거한 버스 안에서 넘어져 뇌진탕을 일으킨 탑승자에게 법원은 20%의 과실을 판결했습니다. 버스안에서 손잡이를 제대로 잡지 않아 스스로 손해를 키웠다는 거죠. 안전이 단순한 안전이 아니라, 자율주행 탑재 차량의 디자인과 사용성에도 적지 않은 영향을 줍니다.
아직까지 국내에 자율주행자동차 관련 사고는 없지만, 해외에서는 사망사고를 포함한 적지 않은 사고들이 발생하고 있습니다. waymo는 수동운전 재학습에서 자율주행까지 2주 짜리 보조운전자 교육프로그램을 운영하고 있고, 현재 Honda, Daimlar, GM, VW 등 완성차 업체와 Uber, lyft 등 자율주행자동차를 개발하는 TNC 업체들이 자율적으로 결성한 AVCS(Automated Vehicle Safety Consortium)은 2019년 12월 AVCS Best Practice를 발간해 In-Vehicle Fallback Driver 의 교육 관련 내용을 발표하기도 했습니다.
국내에도 약 80여 대의 자율주행자동차가 운행되고 있고 사고는 발생하지는 않았지만, 반드시 짚고 넘어가야 할 부분으로 자율주행자동차 설계 및 사용가이드라인 개발을 위해 매우 중요한 이슈입니다.
대표적인 자율주행자동차 사고와 원인 - Human Erorr
많은 논란과 관심을 받았던 자율주행 관련 사고는 2건입니다.
첫번째는 2016년 5월 플로리다에서 발생한 테슬라 모델 S가 자율주행모드에서 트럭을 하늘로 인식하고 충돌해 운전자 Joshua Brown이 사망한 사고와 2018년 3월 아리조나 템페에서 에서 발생한 우버 자율주행자동차의 사망자 발생사고 였습니다. (참고 : 주요 자율주행 관련 사고, 테슬라 관련 사망자 발생 사고 목록)
(출처) https://www.businessinsider.com/tesla-autopilot-fatal-crash-ntsb-2017-9
(출처) https://www.telegraph.co.uk/technology/2018/06/22/uber-safety-driver-watching-voice-self-drivin2017년 9월, 2019년 11월 미국 NTSB가 사고 원인을 발표했고, 두 사고 모두 원인은 휴먼에러(human error) 였습니다. model s 운전자 사망사고는 autopilot 모드 37분 주행시간 동안 25초 동안 만 운전자의 손이 스티어링 휠에 올려져 있었고, 사고 발생전에 차량이 7번이나 손을 스티어링 휠로 복귀하라는 경고를 줬음에도 운전자는 무시했습니다. 물론 L2 단계의 autopilot이 트럭을 발견하지 못했지만, 운전자도 미처 대응하지 못했습니다. 당시 많은 인터뷰를 했지만, autopilot이란 브랜드명이 주는 완전자율주행의 뉘앙스도 있지만, tesla 역시 할말이 있는게 model s 메뉴얼을 보면 실제 autopilot의 능력과 한계, 조작법 등에 대해 상세한 설명이 있습니다.
2019년 11월 NTSB가 발표한 20018년 우버 사고는 보조 운전자인 Rafaela Vasquez가 전체 주행시간의 34%를 스맛폰을 보고 있었고, 사고 1초 전에야 시선을 전방으로 이동했다는 결과를 발표했죠. (사고 원인 등과 관련 내용은 현대차 김우진 연구원님이 상세하게 정리하셨습니다)
Axio가 분석한 2018년 캘리포니아 자율주행 관련 사고 데이터에에 따르면, 2018년 발생한 54건 사고 가운데 자율주행모드에서 발생한 사고는 38건, 그 가운데 1건 만이 자율주행 결함이었고 나머지 사고는 모두 인간에 의한 사고 였다는 점입니다. 즉 어느 날 눈을 떴을 때, 도로 상의 모든 모빌리티 디바이스들이 자율주행으로 바뀌어 있지 않는 한 운전자, 탑승자, 보행자, 자전거 라이더 등 도로를 공유하는 모든 사람들이 함께 상호작용을 해야하기 때문에 조종, 경계, 운영, 비상상황 대응 등 인간의 역할을 존재할 수 밖에 없습니다.
(참고) 주요 자율주행차 사고 및 휴먼에러 관련
(2014~2019년 캘리포니아 발생 자율주행자동차가 연관된 사는 총 217건 리스트 및 보고서
https://www.dmv.ca.gov/portal/dmv/detail/vr/autonomous/autonomousveh_ol316
(GM Cruise, waymo, Zoox, Lyft, Aurora Innovation 외에 apple도 사고 목록에 포함)
(BI) Many self-driving car accidents have been caused by humans
자율주행셔틀 사고
현재 전 세계 주요 도시에서 운행 중인 자율주행차 사고도 경미하지만 계속 발생하고 있습니다.
2019년 7월 미국 Salt Lake에서 미국교통부(U.S. DOT)의 파일럿 프로그램으로 운행중인 EasyMile 자율주행셔틀의 급브레이크로 담당직원이 넘어저 얼굴이 부상을 입는 사고가 발생했습니다. 셔틀의 속도를 낮추고 탑승자에게 셔틀이 급정거할 수 있다는 표지판을 설치하기도 했습니다.
CES에서도 2건의 경미한 사고가 발생했었죠.
2017년에는 시속 20마일로 주행하는 자율주행셔틀이 교차로 진입 직전 후진하는 트럭을 감지하고 멉췄으나, 트럭운전사는 자율주행셔틀을 미처 확인하지 못하고 후진하면서 경미한 충돌이 발생했습니다. Navya Arma 모델로 배송업체 Keolis와 미국자동차협회(AAA)이 함께 시험운행 프로젝트를 하던 차량으로 첫운행에서 사고가 난 거죠. 범퍼만 살짝 파손되었을 뿐 인명피해는 없었습니다. 미국자동차협회는 시스템 결합이 아니라 트럭운전기사 과실로 설명했지만, 자율주행이 존재를 알리는 시그널을 알려주는 시스템 필요성이 제기되었습니다.
일본 koito는 라이다를 이용해 주변을 탐색하고 보행자 등에게 적절한 신호와 경고를 제공하는 시스템 프로토타입을 개발하기도 했습니다.
2019년에는 완전자율주행 모드에 막 선택한 테슬라 모델 S와 부츠로 이동하던 Promobot 자율주행로봇이 충돌해 로봇이 박살나는 사고가 발생하기도 했죠.
(출처) Jeff Zurschmeide/Digital Trends, https://www.digitaltrends.com/cars/self-driving-bus-crash-vega자율주행셔틀은 속도가 저속이고, 대부분 일정한 경로만 운행하기 때문에 사고 피해가 자율주행자동차 보다는 경미한 특징이 있습니다.
주요 드라이버 및 탑승자 교육 관련 문서와 내용
자율주행차와 연관된 사람들의 역할과 교육훈련 필요성을 담은 문서들입니다.
1. Waymo - Test Driver Program & Video
Waymo Fully Self-Driving Chrysler Pacifica - Emergency Response Guide and Enforcement Interaction Protocol
웨이모의 training video test driver (2019. 11)
2. Automated Vehicle Safety Consortium - In-Vehicle Fallback Test Driver
AVSC Best Practice for In-Vehicle Fallback Test Driver Selection, Training, and Oversight Procedures for Automated Vehicles Under Test (2019. 11)
3. European Commission
Guidelines on the Exemption Procedure for EU Approval of Automated Vehicle ver. 4.1. (2019. 2)
4. Japan - Manufacturer, User, Dealer
Guideline regarding Safety Technology for Automated Vehicles in Japan (2018. 9)
5. U.K. - Driver, Operator
Code of Practice-Automated Vehicle Trialing (2019. 2)
일반적 요구사항(General Requirement), 개입(Engatement), 운전자와 조작자 안전 요구사항(Safety Driver and Operator Requirements), 차량 요구사항(Vehicle Requirements)로 구성되어 있으며, 운전자와 조작자 안전 요구사항에 교육 및 훈련 내용이 포함
6. U.S.
Federal Automated Vehicle Policy-Accerating the Next Reoluvtion in Roadway Safety(2016. 9)
Automated Driving Systems-A Vision for Safety 2.0(2017. 9)
Autonomous Vehicle Policy 3.0(2018. 9)
7. Human Factors and Ergonomics Society
Human Factors and Ergonomics Society Policy Statement on Autonomous and Semiautonomous Vehicles (2018. 9)
Automated Driving Systems-A Vision for Safety 2.0 (2017. 9)
Autonomous Vehicle Policy 3.0 (2018. 9)
8. Germany
Strategy for Automated and Connected Driving-Remain a lead provider, become a lead market, introduce regular operations(2015. 9)
Summary
위의 자료들을 요약하면 아래의 표와 같습니다.
[자율주행자동차 보조드라이버, 탑승자들의 교육 훈련 관련 내용 요약]교육 주체는 대부분 제조사, 대상은 당연히 제조사의 다양한 업무 담당자 부터, 사용자와 보조운전자들을 포함하고 있습니다. 물론 자율주행자동차를 사용하지 않는 분들을 위한 온라인 교육등도 필요하죠. 특히 교육 항목에서 가장 중요한 것은 시스템 한계와 능력의 이해로 특히 레벨 3, 4, 5 대상 내용들이 많습니다. 당연히 셔틀도 포함이 되죠. 시스템 통합 대상을 software, hardware 등을 일반적으로 이야기 하지만, 사용 혹은 활용하는 humanware의 중요성도 자율주행자동차에 적용된다는게 포인트 입니다.
2019년 Stephen M. 등이 발표한 논문에 따르면,
자율주행 운전자 교육은 거의 사용되지 않은 글로브 박스의 추가된 사용자 메뉴얼에 지나지 않고
일부 자동화된 기능의 20%는 운전자가 자신의 차량에서 사용할 수 잇는지 조차 모르고 있으며,
운전자는 경고에 지나치게 의존하거나 무시, 자동화 작동 방식의 낮은 이해도로 자율주행자동차의 가능한 기능과 운전자가 자율주행 모드에서 자유롭게 할 수 있는 행동에 대한 가정이 증가
자동차 매뉴얼의 복잡성, 자율주행자동차 기능과 비정상 케이스에 대한 대응의 한계와 함께 현재까지 자율주행 영향에 대한 지식과 인식을 제공하기 위한 업계의 계획이 없음
운전자 52%는 새로운 차를 구입할 때 구입한 딜러에게 교육을 받기를 선호하지만 딜러에 따라 교육 품질의 차이가 있어 표준화된 교육의 필요성을 제기하기도 했습니다.
인간공학 최대 학회인 Human Factors and Ergonomics Soceity도 2018년 9월 발표한 HFES Policy Statement on Autonomous and Semiautonomous Vehicles를 통해 Human Factors and Ergonomics Soceity는 자율주행자동차의 교통시스템 안전성과 효율성 향상에 잠재력은 있지만, 시스템에 자동화 기능이 다수 추가되고 자동화의 신뢰성과 안정성이 높을수록 자동화를 감독하는 작업자가 중요도를 인식 할 가능성이 줄어들어 필요한 경우 정보를 수동으로 제어 할 수 있어야 한다”는 결론을 제시하기도 했습니다.
그만큼 비상상황에 닥쳤을 때도 인간의 역할이 매우 중요하다는 점을 강조한 것이죠.
물론 비상상황에 대응하기 위한 제조사 역할도 중요하고 기존 사고에 대한 책임이 없다고 할 수 없지만, 사용자 시스템 이해를 위한 교육과 역할도 중요하다는 점을 이야기 하고 싶습니다.사용자는 가능하면 메뉴얼을 꼼꼼히 읽어야 하고, 제조, 판매, 유통 담당자들이 표준화된 정확한 정보를 전달하고 사용자가 인지했음을 확인하는 과정이 필요할지도 모릅니다.
실제 도로 혹은 트랙에서 실차 교육, 가상현실, 시뮬레이터, 온라인 등 다양한 교육 방법들이 제시되고 있지만 장단점이 있어 좀 더 교육 방법에 대한 연구는 필요합니다. 박사학위 논문을 위해 자동주행 시뮬레이터를 개발했었고, 2017년 Tokyo Motor Show에서는 Sony Playstation을 이용한 상호작용이 가능한 가상현실 시뮬레이터가 제공되기도 했습니다. 앞으로 점점 다양한 교육 훈련 장비와 방법들이 등장할 거 같습니다.
사실 저 역시 5년 전 구매한 자동차 메뉴얼을 본적도 없고, 얼마전 우연히 자동일렬주차 기능, 음성인식 기능 등을 한번도 사용해 보지 않았다는 것을 우연히 알게되었습니다. 그 만큼 사용자 역할도 중요합니다.
아직 국내에 자율주행자동차와 셔틀을 일반인들이 사용하기 쉽지는 않지만, 혹시나 탑승할 기회가 생기시면 반드시 참고하시기 바랍니다.
