표제지
목차
요약 7
제1장 서론 16
제1절 연구의 배경 및 목적 17
1. 연구의 배경 및 필요성 17
2. 연구의 목적 18
제2절 연구의 범위 및 방법 19
제3절 선행연구 검토 및 본 연구와의 차별성 20
제2장 자율주행기반 모빌리티 서비스 운영과 센터 플랫폼 사례 분석 및 문제점 도출 22
제1절 자율주행기반 모빌리티 서비스 운영 사례 분석 23
1. 국내외 운영 사례 23
2. 혼재시 사고 유형 분석 29
제2절 자율주행기반 모빌리티 센터 플랫폼 사례 분석 32
1. 국내 사례 32
2. 국외 사례 36
제3절 서비스 운영 및 센터 플랫폼 문제점 도출 50
1. 교통운영 측면에서의 일반차-자율차 혼재시 문제점 50
2. 센터 플랫폼 운영 측면에서의 일반차-자율차 혼재시 문제점 52
제4절 자율주행기반 모빌리티 센터 플랫폼 관련 기술 SWOT 분석 56
1. SO 연구 개발 전략 57
2. WO 연구 개발 전략 57
3. ST 연구 개발 전략 57
4. WT 연구 개발 전략 58
제5절 자율주행기반 모빌리티 관련 법령 및 추진계획과의 부합성 검토 59
제3장 자율차-일반차 혼재 상황을 위한 교통 운영 최적화 방안 도출 61
제1절 혼재시 미래 자율협력주행모빌리티센터 개념 및 세부 기술 정의 62
1. 자동화 프레임워크 기반 아키텍처 기술 63
2. 탄력적 자율협력주행모빌리티센터 운영 플랫폼 기술 65
3. 플랫폼 확장 연계 기술 67
4. AI기반 데이터 분석 및 교통운영 최적화 기술 69
제2절 혼재시 미래 자율협력주행모빌리티센터 플랫폼 도출 71
1. 제안 플랫폼 아키텍처의 주요 특징 71
2. 혼재시 미래 자율협력주행모빌리티센터 플랫폼(안) 75
제3절 자율차-일반차 혼재 상황을 위한 교통운영 최적화 방안 마련 77
1. 모빌리티 측면의 운영 전략 77
2. 센터 플랫폼 측면의 실용화 전략 81
제4장 결론 및 정책 제언 84
제1절 결론 85
제2절 정책 제언 88
참고문헌 90
Abstract 94
판권기 96
〈표 1-1〉 본 연구와 선행연구와의 차별성 20
〈표 2-1〉 서울시 자율주행 운영 현황 29
〈표 2-2〉 INFRAMIX 프로젝트의 핵심연구요소별 주요 연구내용 및 성과 44
〈표 2-3〉 센터 플랫폼 관련 국내외 주요 표준화 현황 54
〈표 3-1〉 자율차-일반차 혼재기의 교통운영 최적화 서비스(안) 77
[그림 1-1] 연구의 주요내용 및 수행 방법 19
[그림 2-1] 경기도 제로셔틀 운행노선 25
[그림 2-2] 세종ㆍ충북 자율주행버스 노선안내도 27
[그림 2-3] 미국 캘리포니아 DMV의 이력자료를 활용한 자율주행자동차 사고 유형 및 자율주행차량 사고시 주행 상태에 대한 통계 현황 31
[그림 2-4] 서울 C-ITS 신호정보연계 개념도 33
[그림 2-5] 경기도 자율주행 관제 플랫폼 34
[그림 2-6] 세종시 자율주행 빅데이터 관제센터 시스템 개념도 35
[그림 2-7] Intelligent Operation Center(IOC) 아키텍처 38
[그림 2-8] ARC-IT 서브시스템 아키텍처 41
[그림 2-9] INFRAMIX 시스템 연계 개념도 43
[그림 2-10] TransAID 시스템 연계 개념도 45
[그림 2-11] TransAID의 유즈케이스 1.1 46
[그림 2-12] TransAID의 유즈케이스 1.2 46
[그림 2-13] TransAID의 유즈케이스 1.3 46
[그림 2-14] TransAID의 유즈케이스 1.4 47
[그림 2-15] TransAID의 유즈케이스 1.5 47
[그림 2-16] TM 2.0의 기본 개념 48
[그림 2-17] 혼재교통과 자율주행 모빌리티 서비스의 이용자 및 교통운영 측면에서의 문제점 50
[그림 2-18] 센터 플랫폼 시스템 및 서비스 관련 문제점 52
[그림 2-19] 센터 시스템 표준화 현황 55
[그림 2-20] SWOT 분석 기반 연구 개발 전략 도출 56
[그림 2-21] 정부 정책과의 연관성 및 법령ㆍ추진계획과의 부합성 60
[그림 3-1] 미래 자율협력주행모빌리티센터 개념도(안) 63
[그림 3-2] 자동화 프레임워크 기반 아키텍처 기술 65
[그림 3-3] 탄력적 자율협력주행모빌리티센터 운영 플랫폼 기술 66
[그림 3-4] 플랫폼 확장 연계 기술 69
[그림 3-5] AI기반 데이터 분석 및 교통운영 최적화 기술 70
[그림 3-6] 마이크로 서비스 아키텍처(MSA) 기반의 자율주행 모빌리티 서비스 플랫폼 기대효과 72
[그림 3-7] 하이브리드 인프라 기반 미래 모빌리티 센터 시스템 효과 73
[그림 3-8] 분산형 데이터 아키텍처 기반의 센터 플랫폼 구성 효과 74
[그림 3-9] 미래 자율협력주행모빌리티센터 플랫폼 아키텍처(안) 76
[그림 3-10] 자율차-일반차 혼재기의 교통운영 최적화 서비스 시나리오(안) 80
[그림 3-11] 보급형 전략과 선도형 확산전략 82