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이 책은 KIB의『자율주행 자동차 핵심 기술개발 동향 및 부품시장 현황』을 다룬 정부간행물입니다.

Ⅰ. 자율주행차 관련 시장 동향 29
1. 자율주행차 29
1-1. 자율주행차 분석 29
1) 정의 29
2) 필요성 30
3) 가치사슬 32
4) 대표적 분류 방법 33
5) 기술로드맵 전략 분야의 범위 35
1-2. 자율주행차 시장 현황 및 전망 37
1) 세계시장 동향 및 전망 37
2) 세계시장 핵심플레이어 동향 38
3) 국내 시장 분석 39
4) 국내 생태계 현황 40
5) 생태계 핵심플레이어 동향 41
6) 해외기술 분석 42
7) 해외 주요 javascript:void(null);자동차업체 동향 45
8) 자율주행 관련 서비스업계 동향 46
9) 국내 기술 동향 48
10) 국내 자율주행차 산업 특징 48
11) 국내 주요 업체 동향 49
12) 정책 분석 52
13) 전략제품 58

Ⅱ. 자율주행차 기술 시장 현황 분석 61
1. 드라이빙 시뮬레이터 소프트웨어 61
1) 정의 및 필요성 61
2) 드라이빙 시뮬레이터 소프트웨어 외부환경 분석 64
3) 드라이빙 시뮬레이터 소프트웨어 시장환경 분석 64
4) 드라이빙 시뮬레이터 소프트웨어 기술 분석 65
5) 드라이빙 시뮬레이터 소프트웨어 기술환경 분석 71
6) 드라이빙 시뮬레이터 소프트웨어 기술개발 전략 74
2. 커넥티드카 서비스 76
1) 커넥티드카 서비스 정의 76
2) 커넥티드카 서비스 필요성 77
3) 커넥티드카 서비스 범위 및 분류 79
4) 커넥티드카 서비스 산업 및 시장 분석 81
5) 커넥티드카 서비스 기술 개발 동향 85
6) 커넥티드카 서비스 생태계 기술 동향 87
7) 커넥티드카 서비스 특허 동향 91
8) 커넥티드카 서비스 전략제품 기술로드맵 93
9) 커넥티드카 서비스 중소기업 기술개발 전략 95
3. 고해상도 차량 충돌 방지 레이더 분석 96
1) 고해상도 차량 충돌 방지 레이더 정의 및 필요성 96
2) 고해상도 차량 충돌 방지 레이더 범위 및 분류 100
3) 고해상도 차량 충돌 방지 레이더 산업 및 시장 분석 102
4) 고해상도 차량 충돌 방지 레이더 시장 분석 105
5) 고해상도 차량 충돌 방지 레이더 기술개발 동향 106
6) 고해상도 차량 충돌 방지 레이더 생태계 기술 동향 108
7) 고해상도 차량 충돌 방지 레이더 특허 동향 110
8) 고해상도 차량 충돌 방지 레이더 최종 요소기술 도출 112
9) 고해상도 차량 충돌 방지 레이더 전략제품 기술로드맵 112
4. 스마트자율협력 주행 도로시스템 115
1) 스마트자율협력 주행 도로시스템 정의 및 필요성 115
2) 스마트자율협력 주행 도로시스템 범위 및 분류 118
3) 스마트자율협력 주행 도로시스템 산업 및 시장 분석 120
4) 스마트자율협력 주행 도로시스템 시장 분석 124
5) 스마트자율협력 주행 도로시스템 기술개발 동향 125
6) 스마트자율협력 주행 도로시스템 생태계 기술 동향 127
7) 스마트자율협력 주행 도로시스템 특허 동향 131
8) 스마트자율협력 주행 도로시스템 전략제품 기술로드맵 132
9) 스마트자율협력 주행 도로시스템
중소기업 기술개발 전략 133
5. 자율주행 정밀지도 시스템 분석 135
1) 자율주행 정밀지도 시스템 정의 및 필요성 135
2) 자율주행 정밀지도 시스템 범위 및 분류 139
3) 자율주행 정밀지도 시스템 산업 및 시장 분석 142
4) 자율주행 정밀지도 시스템 시장 분석 146
5) 자율주행 정밀지도 시스템 기술개발 동향 147
6) 자율주행 정밀지도 시스템 생태계 기술 동향 148
7) 자율주행 정밀지도 시스템 특허 동향 152
8) 자율주행 정밀지도 시스템 전략제품 기술로드맵 154
9) 자율주행 정밀지도 시스템 중소기업 기술개발 전략 155
6. 자율주행 인지 및 판단 시스템 157
1) 자율주행 인지 및 판단 시스템 정의 및 필요성 157
2) 자율주행 인지 및 판단 시스템 범위 및 분류 161
3) 자율주행 인지 및 판단 시스템 산업 및 시장 분석 163
4) 자율주행 인지 및 판단 시스템 시장 분석 167
5) 자율주행 인지 및 판단 시스템 기술개발 이슈 168
6) 자율주행 인지 및 판단 시스템 생태계 기술 동향 172
7) 자율주행 인지 및 판단 시스템 특허 동향 176
8) 자율주행 인지 및 판단 시스템 전략제품 기술로드맵 178
7. 자율주행 평가-개발 장비 181
1) 자율주행 평가-개발 장비 정의 및 필요성 181
2) 자율주행 평가-개발 장비 범위 및 분류 184
3) 자율주행 평가-개발 장비 산업 및 시장 분석 186
4) 자율주행 평가-개발 장비 기술개발 동향 190
5) 자율주행 평가-개발 장비 생태계 기술 동향 192
6) 자율주행 평가-개발 장비 특허 동향 200
7) 자율주행 평가-개발 장비 전략제품 기술로드맵 202
8. 차량용 지능형반도체 206
1) 차량용 지능형반도체 정의 및 필요성 206
2) 차량용 지능형반도체 범위 및 분류 209
3) 차량용 지능형반도체 산업 분석 210
4) 차량용 지능형반도체 산업 분석 212
5) 차량용 지능형반도체 기술개발 동향 213
6) 차량용 지능형반도체 기술개발 동향 214
7) 차량용 지능형반도체 생태계 기술 동향 217
8) 차량용 지능형반도체 특허 동향 219
9) 차량용 지능형반도체 기술개발 전략 222
Ⅲ. 전기동력 · 자율주행자동차산업의 현황 및 전망 227
1. 국내외 자동차 산업의 환경 227
1) 국내 자동차 산업 동향 227
2) 글로벌 자동차 산업의 패러다임 변화 229
3) 수출 현황 231
4) 내수 현황 233
5) 국내 완성차업체 동향 234
6) 시사점 및 전망 236
2. 글로벌 자동차 생산량 및 판매량 239
1) 글로벌 자동차 생산량 239
2) 글로벌 자동차 판매량 240
3) 친환경 자동차 판매량 241
4) 주요시장 동향 243
3. 전기동력ㆍ자율주행자동차 산업 육성 방향 247
3-1. 기업의 경쟁 전략 방향 247
1) 개방형 생태계의 조성 247
2) 전기동력ㆍ자율주행자동차 부품 소재 개발 249
3) 디지털화 통한 공급망 효율성 제고 252
4) 불공정한 전속거래의 공정한 장기거래로의 전환 253
3-2. 정부의 지원 정책 방향 256
1) 네트워크형 협업기업에 대한 지원 확대 256
2) 중견기업의 육성 257
3) 전기동력ㆍ자율주행자동차산업 육성 지원 체계의 효율화 258
4) 전기동력ㆍ자율주행자동차산업 생태계 조성 지원 260
5) 범부처 차원의 자율주행자동차 산업기술 로드맵 작성 263
4. 국내외 자율주행자동차의 법과 정책 266
4-1. 국내ㆍ외 자율주행자동차 법ㆍ정책 현황 266
4-2. 자율주행자동차 관련 법적쟁점 및 정책적 이슈 275
4-3. 자율주행자동차 특별법(안) 주요내용 281
4-4. 한국과학기술기획평가원에서 제안한 입법(안) 291
5. 자율주행 AI운전능력평가 운영사례 분석 개요 303
5-1. 자율주행 AI운전능력평가 운영사례 분석 개요 303
1) 안전운전 능력 평가 테스트베드 303
2) 정부 중심의 인프라 구축 필요성 304
5-2. 유럽 305
1) AdaptIVe 306
2) Autonet 2030 306
3) L3Pilot 307
4) ASTAZero(스웨덴) 308
5) UK Centre for Connected and
Autonomous Vehicles(영국) 309
6) PEGASUS(독일) 309
5-3. 일본 318
5-4. 중국 319
5-5. 미국 324
1) M-City 324
2) American Center for Mobility (ACM) 325
3) Texas Automated Vehicle Proving Ground Partnership 325
4) SunTrax and the Central Florida
Automated Vehicle Partnership 326
5) Iowa AV Proving Grounds Iowa City, Iowa 326
6) GoMentum Station Contra
Costa Transportation Authorit, Concord 326
7) A Framework for Automated Driving System
Testable Cases and Scenarios NHTSA 326
5-6. 국내 344
1) ITS 기반 지능형 자동차부품시험장(자동차부품진흥원) 344
2) 자율주행실험도시(K-City, 한국교통안전공단) 345
3) 기상환경 재현 도로 성능평가
시험시설(한국건설기술연구원) 347
4) 판교 제로시티(경기도) 347
5) 대구 테크노폴리스(대구시) 348
5-7. 시사점 349
5-8. 국내 350
5-9. 자율주행 AI운전능력 평가시나리오 기본설계 354
1) 국외 자율주행 시나리오 개발 동향 354
2) 국내 자율주행 시나리오 개발 동향 358
3) 자율주행 운전능력 평가 시나리오 동향 분석 361
5-10. 자율주행 AI운전능력 평가 시스템 기본설계 364
1) 자율주행 AI운전능력 평가 시스템 364
2) 차량 성능 및 평가 366
3) 시뮬레이션 평가 369
4) 자율주행 AI안전운전능력 평가 절차 382
5-11. 결론 및 향후 연구과제 386
1) 결론 386
2) 향후 연구과제 387

Ⅰ. 자율주행차 관련 시장 동향 2
표목차
9
〈표1-1〉 글로벌 자동차 산업의 패러다임 변화 31
〈표1-2〉 자율주행차 기술로드맵 전략제품 및 핵심기술 범위 36
〈표1-3〉 자율주행차 세계 시장규모 및 전망 37
〈표1-4〉 자율주행차 국내 시장규모 및 전망 39
〈표1-5〉 국내 자율주행차 관련 기업 동향 42
〈표1-6〉 주요 S/W 기업과 완성차 업체 간의 제휴 44
〈표1-7〉 자율주행차 관련 서비스업계 개발 동향 48
Ⅱ. 자율주행차 기술 시장 현황 분석 61
〈표2-1〉 드라이빙 시뮬레이터 세계 시장 규모 64
〈표2-2〉 드라이빙 시뮬레이터 국내 시장 규모 65
〈표2-3〉 커넥티드카 서비스 분야 산업구조 80
〈표2-4〉 미래 커넥티드카 서비스 종류 81
〈표2-5〉 세계 커넥티드카 서비스 시장규모 및 전망 84
〈표2-6〉 국내 커넥티드카 서비스 시장규모 및 전망 84
〈표2-7〉 커넥티드카 서비스 핵심기술 94
〈표2-8〉 고해상도 차량충돌 방지 레이더 분야 산업구조 101
〈표2-9〉 세계 차량용 레이더 시장 규모 및 전망 105
〈표2-10〉 국내 차량용 레이더 시장 규모 및 전망 106
〈표2-11〉 고해상도 차량충돌 방지 레이더 분야 요소기술 도출 112
〈표2-12〉 고해상도 차량충돌 방지 레이더 핵심기술 113
〈표2-13〉 스마트자율협력 주행 도로시스템 분야 산업구조 119
〈표2-14〉 스마트자율협력 주행 도로시스템 기능의 5가지 영역 120
〈표2-15〉 제2차 자동차 정책기본계획 전략 및 추진과제 124
〈표2-16〉 세계 지능형 교통시스템(ITS) 시장규모 및 전망 124
〈표2-17〉 국내 지능형 교통시스템(ITS) 시장규모 및 전망 125
〈표2-18〉 스마트자율협력 주행 도로시스템
핵심기술 선정 프로세스 133
〈표2-19〉 스마트자율협력 주행 도로시스템 핵심기술 133
〈표2-20〉 스마트자율협력 주행 도로시스템 기술개발 로드맵 134
〈표2-21〉 기존 전자지도와 정밀도로지도의 비교 137
〈표2-22〉 자율주행 정밀지도 시스템 분야 산업구조 140
〈표2-23〉 자율주행 정밀지도 시스템 용도별 분류 140
〈표2-24〉 자율주행 정밀지도 세계 시장규모 및 전망 146
〈표2-25〉 자율주행 정밀지도 국내 시장규모 및 전망 147
〈표2-26〉 자율주행 정밀지도 분야 핵심기술 155
〈표2-27〉 자율주행 정밀지도 시스템 분야 기술개발 로드맵 156
〈표2-28〉 자율주행의 단계적 구분 158
〈표2-29〉 자율주행 인지 및 판단 시스템 분야 산업구조 162
〈표2-30〉 세계 자율주행차 센서 시장규모 및 전망 168
〈표2-31〉 국내 자율주행차 센서 시장규모 및 전망 168
〈표2-32〉 자율주행 인지 및 판단 시스템 핵심기술 179
〈표2-33〉 자율주행 인지 및 판단 시스템 기술개발 로드맵 180
〈표2-34〉 자율주행 평가-개발 장비 분야 산업구조 184
〈표2-35〉 자율주행 평가-개발 장비 세계 시장 규모 및 전망 189
〈표2-36〉 자율주행 평가-개발 장비 국내 시장 규모 및 전망 190
〈표2-37〉 자율주행 평가-개발 장비 분야 핵심기술 203
〈표2-38〉 자율주행 평가-개발 장비 기술개발 로드맵 204
〈표2-39〉 자율주행 평가-개발 장비 분야 핵심기술 연구목표 204
〈표2-40〉 차량용 지능형 반도체 산업 구조 209
〈표2-41〉 차량용 반도체 세계시장 규모 및 전망 213
〈표2-42〉 차량용 반도체 국내 시장 규모 및 전망 213
〈표2-43〉 시스템반도체 분야 상대 기술수준(최고수준:100%) 215
〈표2-44〉 차량용 반도체 분야 상대 기술수준(최고수준:100%) 215
〈표2-45〉 차량용 지능형 반도체 핵심기술 223
Ⅲ. 전기동력 · 자율주행자동차산업의 현황 및 전망 227
〈표3-1〉 미래 유망 부품 및 기술 249
〈표3-2〉 수요 감소 및 퇴출 부품 및 기술 250
〈표3-3〉 자율주행 기능 상용화 현황 및 전망 253
〈표3-4〉 부처별 정책현황 268
〈표3-5〉 미국 도로교통안전국(NHTSA)의 자율주행기술 단계 271
〈표3-6〉 자율주행자동차 사고에 따른 손해배상 분담 287
〈표3-7〉 AdaptIVe 자율주행 평가 시나리오 306
〈표3-8〉 베이징시 자율주행 시험 요구사항(1) 320
〈표3-9〉 베이징시 자율주행 시험 평가 요소 321
〈표3-10〉 베이징시 자율주행 시험 요구사항(2) 323
〈표3-11〉 운영 설계 영역(ODD) 분류(구역) 328
〈표3-12〉 운영 설계 영역(ODD)
분류(운영적 제약, 환경조건, 연결성) 329
〈표3-13〉 레벨 3 조건부 자율주행의 교통정체 상황에 대해
정의된 ODD예시(NHTSA) 332
〈표3-14〉 레벨 3 조건부 자율주행의 교통정체 상황의
각종 이벤트 및 관련 반응 예시(도로이용자 관련) 335
〈표3-15〉 레벨 3 조건부 자율주행의 교통정체 상황의
각종 이벤트 및 관련 반응 예시(비도로 이용자 관련) 335
〈표3-16〉 레벨 3 조건부 자율주행의 교통정체 상황의
각종 이벤트 및 관련 반응 예시(기타 상황) 336
〈표3-17〉 자율주행시스템 테스트 시나리오 예시(NHTSA) 343
〈표3-18〉 K-City 시설별 평가환경 및 항목 346
〈표3-19〉 K-City 도로 구성 346
〈표3-20〉 K-City 평가환경 및 구성요소 347
〈표3-21〉 긴급성, 예측성, 위험성, 운전자 반응성 분류 356
〈표3-22〉 테스트 시나리오 분류 357
〈표3-23〉 5 레이어 포맷의 각 레이어별 속성 363
〈표3-24〉 VILS 평가 방법 비교 378
〈표3-25〉 주행평가 방법 비교 382
〈표3-26〉 자율주행 연구 관련 VR 소프트웨어 비교 390
〈표3-27〉 데이터 사양 작성 예시
(GPS 수신 및 플러그인 -〉 UC-win/Road) 392

그림목차

Ⅰ. 자율주행차 관련 시장 동향 29
〈그림1-1〉 자율주행차 기술 범위 30
〈그림1-2〉 글로벌 자동차 산업의 가치사슬 변화 33
〈그림1-3〉 자율주행 자동차 부품 클러스터 분류 33
〈그림1-4〉 2021 자율주행차 리더보드 38
〈그림1-5〉 자율주행차 성장목표 40
〈그림1-6〉 자동차 산업의 변화 방향(CASE 혁명) 43
〈그림1-7〉 임시운행 허가제도 주요 개정내용 53
〈그림1-8〉 미래자동차 산업 발전전략 54
〈그림1-9〉 미래자동차 확산 및 시장선점 전략 56
Ⅱ. 자율주행차 기술 시장 현황 분석 61
〈그림2-1〉 자율주행차 전략분야 내 커넥티드카 서비스 위치 76
〈그림2-2〉 커넥티드카 기반의 자율형 모빌리티
서비스산업 성장 77
〈그림2-3〉 도요타의 스마트모빌리티 서비스 플랫폼의 구조 79
〈그림2-4〉 자율주행차가 가져올 변화들 82
〈그림2-5〉 중국 커넥티드카 시장규모 추이 83
〈그림2-6〉 자율주행과 전기 파워트레인, 커넥티드카 개념이
융합된 미래자동차의 실내 83
〈그림2-7〉 현대자동차 2025 사업전략 87
〈그림2-8〉 커넥티드카 서비스 연도별 출원동향 91
〈그림2-9〉 커넥티드카 서비스 국가별 출원현황 92
〈그림2-10〉 핵심기술 선정 프로세스 93
〈그림2-11〉 자율주행차 전략 분야 내 고해상도 차량
충돌 방지 레이더 97
〈그림2-12〉 차량용 레이더 구성 98
〈그림2-13〉 자율주행차의 주요 센서에 대한 기능/성능 비교 99
〈그림2-14〉 현재의 차량용 레이더와 4D 이미지 레이더의 차이 100
〈그림2-15〉 고해상도 차량충돌 방지 레이더 분야 시스템 구성 100
〈그림2-16〉 고해상도 차량충돌 방지 레이더의 5가지 용도 102
〈그림2-17〉 자율주행에 사용하는 LIDAR 센서의 작동방식 103
〈그림2-18〉 정부의 2030 미래자동차 국가 비전 104
〈그림2-19〉 차량에 적용되는 충돌방지 레이더의
기술이슈(현재와 미래) 107
〈그림2-20〉 차량충돌방지를 위한 레이더센서의
테스트베드 구축의 예 108
〈그림2-21〉 고해상도 차량 충돌 방지 레이더 연도별 출원동향 110
〈그림2-22〉 고해상도 차량 충돌 방지 레이더 국가별 출원현황 111
〈그림2-23〉 고해상도 차량 충돌 방지 레이더
핵심기술 선정 프로세스 113
〈그림2-24〉 자율주행차 전략분야 내
스마트자율협력 주행 도로시스템 위치 115
〈그림2-25〉 자율주행차의 레벨에 따른 구현방식의 변화 117
〈그림2-26〉 자율주행차 사고사례(테슬라, 우버) 121
〈그림2-27〉 자율주행 상용화를 위한 스마트
교통시스템 구축 방안 추진 방향 123
〈그림2-28〉 LDM(Local Dynamic MAP)의 계층별 정보특징 126
〈그림2-29〉 한국도로공사에서 추진한
스마트자율협력 주행 도로시스템 개발사업의 구성 129
〈그림2-30〉 스마트자율협력 주행 도로시스템 연도별 출원동향 131
〈그림2-31〉 스마트자율협력 주행 도로시스템 국가별 출원현황 132
〈그림2-32〉 자율주행차 전략분야 내
자율주행 정밀지도 시스템 위치 135
〈그림2-33〉 자율주행 시 차로 인지가 어려운 비정형 구간 예 138
〈그림2-34〉 국토지리정보원 정밀지도 구축 프로세스 139
〈그림2-35〉 자가진화가 가능한 자율주행 정밀지도의 구성 142
〈그림2-36〉 ISO 20524-2에서 정의하는 Belt 도식화 사례 143
〈그림2-37〉 제주 C-ITS 차량 단말기 표출화면 예시 144
〈그림2-38〉 정밀도로지도 데이터 모델 간 변환 148
〈그림2-39〉 현대엠엔소프트의 고정밀지도 151
〈그림2-40〉 SK텔레콤 고정밀 지도를
적용한 서울시 시내버스 운영 152
〈그림2-41〉 자율주행 정밀지도 시스템 연도별 출원동향 153
〈그림2-42〉 자율주행 정밀지도 시스템 국가별 출원현황 154
〈그림2-43〉 자율주행 정밀지도 시스템 핵심기술 선정 프로세스 154
〈그림2-44〉 자율주행차 전략분야 내
자율주행 인지 및 판단 시스템 위치 157
〈그림2-45〉 자율주행 레벨에 따른 센서적용 확대 160
〈그림2-46〉 자율주행 기술구현의 핵심이동 161
〈그림2-47〉 자율주행 프로세스 및 단계별 주요기술 163
〈그림2-48〉 코로나 사태 이후 ‘무인 자율주행 기술’ 활용 사례 165
〈그림2-49〉 2021 자율주행차 리더보드 167
〈그림2-50〉 자율주행 인지기술 아키텍처 및 인지 결과 170
〈그림2-51〉 자율주행 인지/판단/제어 통합 구성 171
〈그림2-52〉 자율협력주행(도로인프라) 연계 기술의 예 172
〈그림2-53〉 자율주행 인지 및 판단 시스템 연도별 출원 동향 177
〈그림2-54〉 자율주행 인지 및 판단 시스템 국가별 출원 현황 178
〈그림2-55〉 자율주행 인지 및 판단 시스템
핵심기술 선정 프로세스 178
〈그림2-56〉 자율주행차에서 자율주행 평가-개발 장비 181
〈그림2-57〉 프로세스에 의한 개발 도구와 지원 도구의 추적성 182
〈그림2-58〉 자동차 시스템 엔지니어링 프로세스 구조 183
〈그림2-59〉 자율주행 평가 및 개발을 위한 구성요소 185
〈그림2-60〉 자율주행차 레벨 고도화를 위해
소요되는 테스트 시간 187
〈그림2-61〉 2021 소부장 미래선도품목 중 자동차 분야 189
〈그림2-62〉 다양한 XiL 레벨에서 툴 체인의 구성 191
〈그림2-63〉 매드웍스의 Automated Driving Toolbox 193
〈그림2-64〉 자율주행 전자제어장비(ECU)개발에
필수적인 디버깅 툴 194
〈그림2-65〉 자율주행 전자제어장비(ECU) 프로젝트를
위한 표준 서비스 195
〈그림2-66〉 마이크로소프트 사의 AirSim 196
〈그림2-67〉 엔비디아의 DRIVE SDK 197
〈그림2-68〉 한컴MDS-크루덴의 HIL 198
〈그림2-69〉 이노시뮬레이션 사의 가상공간 시뮬레이터 199
〈그림2-70〉 트리즈엔지니어링 사의 Dr.SIM 200
〈그림2-71〉 자율주행 평가-개발 장비 연도별 출원 동향 201
〈그림2-72〉 자율주행 평가-개발 장비 국가별 출원 현황 202
〈그림2-73〉 자율주행 평가-개발 장비 핵심기술 선정 프로세스 202
〈그림2-74〉 전장반도체와 차량용 지능형반도체 206
〈그림2-75〉 국제자동차공학회의 자율주행 단계에 따른
차량용 지능형 반도체의 분류 207
〈그림2-76〉 차량용 지능형 반도체의 필요성 209
〈그림2-77〉 차량용 지능형 반도체 해외업체 출원 연도 220
〈그림2-78〉 차량용 지능형 반도체 해외업체 국가별 출원 동향 220
〈그림2-79〉 차량용 지능형 반도체 국내업체 연도별 출원 동향 221
〈그림2-80〉 차량용 지능형 반도체 국내업체 국가별 출원 동향 222
Ⅲ. 전기동력 · 자율주행자동차산업의 현황 및 전망 227
〈그림3-1〉 국내 자동차 산업의 주요 유발계수 및
국가별 생산량 현황 228
〈그림3-2〉 국내 자동차 산업의 생산 및 수출 대수 현황 229
〈그림3-3〉 글로벌 자동차 산업의 패러다임 변화 229
〈그림3-4〉 글로벌 자동차 산업의 밸류체인 변화 231
〈그림3-5〉 뉴노멀 시대 글로벌 자동차 비즈니스 환경 변화 231
〈그림3-6〉 한국 자동차 수출입 동향 233
〈그림3-7〉 한국 자동차 판매량 추이 234
〈그림3-8〉 2021년 3분기 국내 자동차 생산량ㆍ판매량 236
〈그림3-9〉 국내 완성차업체 매출과 영업이익률 236
〈그림3-10〉 전 세계 자동차 생산량 추이 및
3분기 주요 업체별 생산량 240
〈그림3-11〉 전 세계 자동차 생산량 추이 및 3분기
주요업체 생산량 243
〈그림3-12〉 전 세계 친환경 자동차 판매량 추이 및
3분기 주요 업체별 판매량 243
〈그림3-13〉 주요 자동차 시장 판매량 추이 246
〈그림3-14〉 전기차 배터리 소재 수요 전망 251
〈그림3-15〉 주요국별 우량 공급업체 수익성(EBIT) 추이 252
〈그림3-16〉 데이터 기반 기업의 협력 구조 256
〈그림3-17〉 자동차 산업 가치사슬의 변화 전망 259
〈그림3-18〉 자동차 산업의 신생태계 261
〈그림3-19〉 고편의ㆍ고안전 자동차 기술 및 관련
서비스산업 로드맵 264
〈그림3-20〉 자율주행자동차 주행 조건 265
〈그림3-21〉 자율주행자동차 단계별 기술과 도로운행 272
〈그림3-22〉 최근 미국에서의 자율주행자동차 사고에 따른
책임 논의 277
〈그림3-23〉 최근 영국에서의 자율주행 모드에서의 보험에 의한
피해구제 절차에 관한 논의 279
〈그림3-24〉 유럽의 자율주행 프로젝트 현황 304
〈그림3-25〉 시나리오의 종류 및 예시 305
〈그림3-26〉 L3PILOT 개요 307
〈그림3-27〉 L3PILOT 참여국가, 적용동시, 참여 OEM 현황 308
〈그림3-28〉 스웨덴 ASTAZero 시험시설 구성 308
〈그림3-29〉 고도 자율주행 기술개발의 현재 상황 309
〈그림3-30〉 PEGASUS 프로젝트를 통한 고도 자율주행
기술개발 촉진 계획 310
〈그림3-31〉 PEGASUS 프로젝트 개요 310
〈그림3-32〉 PEGASUS 하위 프로젝트 312
〈그림3-33〉 시나리오 분석 및 품질 측정 312
〈그림3-34〉 PEGASUS 평가 기준 관점 313
〈그림3-35〉 PEGASUS 실행 프로세스 313
〈그림3-36〉 PEGASUS 시나리오 생성 314
〈그림3-37〉 PEGASUS 테스트 315
〈그림3-38〉 PEGASUS 결과 반영 및 탑재 317
〈그림3-39〉 일본의 LDM 기반 자율협력주행 개념도 318
〈그림3-40〉 일본 C-ITS 기반 자율주행 셔틀 318
〈그림3-41〉 미국 미시간 대학교 M-City 개념 324
〈그림3-42〉 미국 미시간 대학교 M-City 전경 325
〈그림3-43〉 제어시스템의 시간 수준에 따른 자율주행시스템의
작업ㆍ요소 327
〈그림3-44〉 ODD 요소 분류 프레임워크(NHTSA) 328
〈그림3-45〉 물리적 인프라 분류 예시(NHTSA) 330
〈그림3-46〉 운영적 제약 및 물체 분류 예시(NHTSA) 330
〈그림3-47〉 운영적 제약 및 물체 분류 예시(NHTSA) 331
〈그림3-48〉 연결성 분류 예시(NHTSA) 331
〈그림3-49〉 구역 분류 예시(NHTSA) 332
〈그림3-50〉 ODD 환경 정의 예시(NHTSA) 333
〈그림3-51〉 OEDR 능력 확인 과정(NHTSA) 334
〈그림3-52〉 자율주행시스템 시험 및 평가 방법
개발 과정(NHTSA) 337
〈그림3-53〉 자율주행 시험 평가방법 구조(NHTSA) 337
〈그림3-54〉 자율주행 시험 시뮬레이션 아키텍처(NHTSA) 339
〈그림3-55〉 테스트 요구사항 및 테스트 시나리오의
우선순위 선정(NHTSA) 340
〈그림3-56〉 자율주행시스템 폐쇄 환경
테스트 아키텍처(NHTSA) 341
〈그림3-57〉 자율주행시스템 공공도로 환경
테스트 아키텍처(NHTSA) 342
〈그림3-58〉 ITS 기반 지능형 자동차부품시험장 344
〈그림3-59〉 K-City 구성도 345
〈그림3-60〉 경기도 연천 기상환경 재현 도로
성능평가 시험시설 347
〈그림3-61〉 판교 자율주행자동차 시범운행단지 개념 348
〈그림3-62〉 대구 자율주행자동차 시범운행단지 계획 348
〈그림3-63〉 운전면허시험 절차 350
〈그림3-64〉 기존 시험단지의 한계 및 시사점 도출 351
〈그림3-65〉 Functional-Logical-Concrete 시나리오 354
〈그림3-66〉 시나리오 예측 및 평가 흐름도 355
〈그림3-67〉 Scene, Scenario and Use-Case 관련 요소 356
〈그림3-68〉 정면충돌을 일으킬 수 있는 차선변경 시나리오 358
〈그림3-69〉 고속주회로에서 헌터차량, 대상차량
실험 진행 방법 359
〈그림3-70〉 제어권 전환 시나리오 예시와 실험방법 360
〈그림3-71〉 실제사고분류와 시뮬레이션 검증위한 재설정 과정 361
〈그림3-72〉 자동차 평가 방법의 변화 365
〈그림3-73〉 Euro NCAP ADAS Test Report 366
〈그림3-74〉 AEB 시나리오 367
〈그림3-75〉 Cut-In 시나리오 368
〈그림3-76〉 Cut-Out 시나리오 368
〈그림3-77〉 자동차 테스트의 검증 방법의 변화 370
〈그림3-78〉 SILS 블럭다이어그램 371
〈그림3-79〉 HILS 블럭다이어그램 372
〈그림3-80〉 PreScan-Nvidia PX2 HILS 연동 예 373
〈그림3-81〉 평가 검증 방법의 문제점 373
〈그림3-82〉 VILS 적용 방법 374
〈그림3-83〉 VILS 평가 구성도 375
〈그림3-84〉 투사 모드 블럭다이어그램 375
〈그림3-85〉 투사 모드 376
〈그림3-86〉 주입 모드 블럭다이어그램 377
〈그림3-87〉 VTD 시뮬레이션 379
〈그림3-88〉 날씨, 빛을 고려한 시뮬레이션 결과 379
〈그림3-89〉 PreScan을 이용한 HILS 시스템 380
〈그림3-90〉 시뮬레이션 수행 절차 381
〈그림3-91〉 시뮬레이션 검증 방법 381
〈그림3-92〉 VILS를 이용한 비상제동 시스템 테스트 382
〈그림3-93〉 Virtual Test 절차 383
〈그림3-94〉 VILS를 적용한 parking manoeuvre 384
〈그림3-95〉 실도로 주행 테스트가 필요한 환경 385
〈그림3-96〉 VILS를 이용한 자율주행 안전운전능력 평가 방법 388
〈그림3-97〉 자율주행 안전운전능력평가 결과창 구성 예시도 389
〈그림3-98〉 데이터 변환 예시(GPS 위치 데이터) 391
〈그림3-99〉 자율주행 안전운전능력 평가용 VILS
하드웨어 구성 예시도 393