커넥티드 차량 통신의 한계 Highway Test Reveals Limits for Connected Vehicle Communication

Highway Test Reveals Limits for Connected Vehicle Communication

The results hint at how to improve collective perception at high speeds

https://spectrum.ieee.org/v2x-highway-vehicle-communication?itm_source=homepage&itm_medium=hero&itm_campaign=hero-2026-09-15&itm_content=hero4

고속도로 주행 테스트 결과, 커넥티드 차량 통신의 한계가 드러났다 이번 결과는 고속 주행 시 집단 인지 능력을 향상시키는 방법에 대한 단서를 제공합니다.

2024년 6월, 두 대의 차량이 스페인 바스크 지방의 한 고속도로를 따라 여느 차량처럼 여유롭게 달리고 있었습니다. 하지만 이 여정은 푸르른 산악 지대를 가로지르는 단순한 드라이브 이상의 의미를 지니고 있었습니다.

과학자들은 차량이 일반적인 고속도로 환경에서 다른 차량 및 도로변의 전용 인프라와 데이터를 얼마나 잘 송수신할 수 있는지, 즉 "집단 인지"라고 알려진 과정을 분석하고 있었습니다.

"집단 인지의 주요 목표는 차량에 탑재된 센서의 물리적 한계를 뛰어넘는 확장된 상황 인식을 제공하는 것입니다."라고 이번 연구에 참여한 비콤테크 재단 교통 및 안전 부서의 연구원인 존 앤더 이니게스 데 고르도 아는 설명합니다. 예를 들어, 도로 위의 물체가 차량 센서에 부분적으로 가려진 경우, 차량은 스마트 인프라와 고속도로 옆에 배치된 다른 차량에서 얻은 데이터를 활용하여 해당 물체를 더욱 명확하게 "인지"할 수 있습니다.

차량 대 모든 사물(V2X) 기술이라고 불리는 이러한 유형의 통신은 수년간 연구 주제였으며, 일부 자동차 제조업체와 도시에서는 이미 이를 도입하기 시작했습니다. 그러나 이니게스 데 고르도아는 이 기술이 주로 교통 속도가 느린 도심 지역에서 연구되었다고 말합니다. 그는 "차량이 고속으로 주행하고 반응 시간이 매우 제한적인 고속도로 환경에서는 신속하고 정확한 데이터 교환이 매우 중요하다"고 강조합니다.

IEEE 차량 기술 저널 8월호에 발표된 연구 결과 는 고속 환경에서 주요 지연 시간 및 거리 제한 사항을 밝혀냈습니다.

고속 테스트

비스카이아 주 의회의 지원을 받아 진행된 이번 실험은 스페인에 있는 비스카이 아 커넥티드 코리더 (Bizkaia Connected Corridor)에서 수행되었습니다. 이 도로는 커넥티드 모빌리티 시스템의 개발 및 테스트를 지원하기 위해 V2X 통신 인프라가 구축된 고속도로 구간입니다. 구불구불한 고속도로 곳곳에는 차량 간 집단 인지 메시지(CPM)를 교환하는 전용 노면 장치가 설치되어 있습니다. 이 데이터 패킷에는 차량의 위치와 속도뿐만 아니라 도로 장애물이나 미끄러운 노면과 같은 환경 데이터가 포함될 수 있습니다.

연구진은 CPM 메시지를 송수신하도록 설계된 칩셋이 장착된 토요타 프리우스 를 시속 80km에서 120km 사이의 속도로 주행하며 교통 상황을 관찰했습니다. 주행 중 연구진은 차량의 물체 감지 능력, 데이터를 CPM으로 변환하는 능력, 그리고 데이터를 도로변 장치로 전송하는 능력을 연구했습니다.

프리우스 와 나란히 주행하는 두 번째 차량에는 실험 전반에 걸쳐 첫 번째 차량의 실제 위치를 확인하기 위한 매우 정밀한 모니터링 시스템이 장착되어 있었습니다.

이번 연구 결과는 특히 고속도로 주행 환경에서 CPM을 교환할 때, 멀리 있는 물체를 감지하는 데 있어 여러 가지 어려움이 있음을 보여줍니다. 이니게스 데 고르도아는 "가장 큰 한계는 50미터보다 멀리 있는 물체를 감지할 수 없다는 점이었습니다."라고 설명합니다.

이 시스템은 다른 차량과의 거리를 감지하는 데 높은 정확도를 보였지만, 차량을 전혀 감지하지 못하는 경우가 빈번했습니다. 예를 들어, 차량이 주 차량으로부터 30미터 이내로 접근했을 때 시스템은 65.7%의 확률로 해당 차량을 감지했습니다. 하지만 30미터에서 50미터 사이 거리에서는 감지 성공률이 20.5%로 떨어졌고, 50미터에서 100미터 사이 거리에서는 0.1%까지 급락했습니다.

https://www.mdpi.com/1424-8220/24/11/3411

지연 시간 문제

연구진은 물체 감지 및 데이터 전송 과정에서 지연이 발생하는 시점을 정확히 파악했습니다. 그 결과, 차량의 인식 시스템이 물체를 감지하는 데 최대 132밀리초가 걸릴 수 있다는 것을 발견했습니다. 이니게스 데 고르도아는 이러한 지연 시간을 더욱 정교한 센서를 사용하면 어느 정도 줄일 수 있다고 지적했지만, 이러한 센서는 비용과 컴퓨팅 성능 향상을 요구할 것이라고 덧붙였습니다.

별도로, 연구진은 유럽의 데이터 전송 표준으로 인해 차량과 도로변 장치 간의 통신에 상당한 지연이 발생하는 것을 확인했습니다. V2X 통신의 경우 "메시지 혼잡"을 방지하기 위해 전송 빈도가 초당 최대 10개 메시지로 제한됩니다.

이 실험 환경에서는 차량의 인지 시스템과 데이터 전송 시스템이 비동기적으로 작동했습니다. 즉, 인지 시스템이 분석을 완료하는 시점과 관계없이 일정한 속도로 메시지가 전송되었습니다. 이로 인해 최악의 경우 최대 100밀리초의 버퍼링 지연이 발생했습니다. 연구진은 시스템을 동기화하여 객체 감지가 완료되는 정확한 순간에 데이터 전송이 시작되도록 함으로써 이러한 종단 간 지연을 최대 33%까지 줄일 수 있을 것으로 추정합니다.

이니게스 데 고르도아는 도심 환경에서는 100밀리초의 지연이 그다지 중요해 보이지 않을 수 있지만, 고속 주행 상황에서는 그러한 지연이 훨씬 더 심각한 결과를 초래할 수 있다고 지적합니다.

다음으로, 이니게스 데 고르도아는 연구팀이 집단 인지 통신 중에 차량이 수신하는 데이터의 신뢰성을 확보하는 방법을 모색하는 데 관심을 갖고 있다고 밝혔습니다. 예를 들어, 센서의 잘못된 보정이나 GNSS 시스템의 오류는 주변 스마트 차량 및 인프라와 부정확한 데이터를 교환하는 결과를 초래할 수 있습니다.

https://youtu.be/9B6zcM86ZYY