1.6 운용 설계 영역(Operational Design Domain)의 개념

1.6 운용 설계 영역(Operational Design Domain)의 개념

1. ODD의 정의

운용 설계 영역(Operational Design Domain, ODD)이란 자율주행 시스템(ADS)이 설계 의도대로 안전하게 작동할 수 있는 운용 조건의 총체적 범위를 의미한다. SAE International의 J3016 표준은 ODD를 “운전 자동화 시스템 또는 그 기능이 작동하도록 설계된 특정 조건(operating conditions)“으로 정의한다(SAE International, 2021).

ODD는 자율주행 시스템의 능력 범위를 명시적으로 규정하는 프레임워크이다. 동일한 SAE Level 4 시스템이라 하더라도 ODD의 범위에 따라 실질적인 자율주행 능력이 크게 달라진다. 예를 들어, 맑은 날 도심 지역의 정해진 경로에서만 운용되는 로보택시와, 고속도로를 포함한 넓은 지역에서 다양한 기상 조건에서 운용되는 자율주행 트럭은 동일한 Level 4이지만 ODD의 범위가 상이하다. 따라서 자율주행 시스템의 기술 수준을 정확히 기술하기 위해서는 SAE 자동화 등급과 함께 ODD의 구체적 내용을 명시하는 것이 필수적이다.

2. ODD의 구성 요소

BSI PAS 1883:2020 표준은 ODD를 체계적으로 기술하기 위한 분류 체계(Taxonomy)를 제공한다(BSI, 2020). 이 분류 체계에 따르면 ODD는 다음의 주요 범주로 구성된다.

2.1 도로 환경 (Scenery)

도로 환경은 자율주행 시스템이 운용되는 물리적 도로 인프라의 특성을 기술한다.

하위 요소설명
도로 유형고속도로, 도시 일반 도로, 주거 도로, 비포장 도로 등
차선 구성차선 수, 차선 폭, 차선 표시의 유무 및 상태
도로 기하 구조곡률 반경, 경사도, 교차로 유형
도로 표면 상태포장 유형, 표면 상태(건조, 습윤, 결빙)
도로 경계중앙 분리대, 가드레일, 연석의 존재 여부

2.2 환경 조건 (Environmental Conditions)

환경 조건은 자율주행 시스템의 센서 성능과 차량 동역학에 영향을 미치는 외부 요인을 기술한다.

  • 기상 조건: 맑음, 흐림, 강우, 강설, 안개, 우박 등. 기상 조건은 카메라의 가시성, 라이다의 반사 특성, 레이더의 클러터(Clutter)에 직접적인 영향을 미친다.
  • 조도 조건: 주간, 야간, 여명/황혼, 터널 진출입 시 급격한 조도 변화 등. 카메라 기반 인지 시스템의 성능에 특히 영향이 크다.
  • 연결성(Connectivity): GNSS 신호 수신 가능 여부, V2X(Vehicle-to-Everything) 통신 인프라의 가용성 등.

2.3 동적 요소 (Dynamic Elements)

동적 요소는 주행 환경에서 시간에 따라 변화하는 요소를 기술한다.

  • 교통 참여자: 승용차, 트럭, 이륜차, 자전거, 보행자, 동물 등 ODD 내에서 마주칠 수 있는 교통 참여자의 유형.
  • 교통 밀도: 교통 흐름의 밀도 수준(자유 흐름, 혼잡 등).
  • 특수 차량: 긴급 차량(소방차, 구급차, 경찰차)의 존재 및 대응 요구.
  • 공사 구간: 도로 공사로 인한 임시 차선 변경, 표지판, 교통 통제원의 존재.

2.4 운용 제약 (Operational Constraints)

운용 제약은 자율주행 시스템의 운용에 적용되는 규칙적, 법적 제약을 포함한다.

  • 속도 범위: 시스템이 안전하게 운용될 수 있는 최소 및 최대 속도.
  • 지리적 범위(Geofence): 시스템이 운용되는 지리적 영역의 경계.
  • 시간대 제약: 특정 시간대에만 운용이 허용되는 경우.
  • 교통 법규: 해당 운용 지역에 적용되는 교통 법규의 범위.

3. ODD의 경계와 최소 위험 상태 (Minimal Risk Condition)

ODD의 경계(ODD Boundary)는 시스템의 안전한 운용이 보장되는 조건과 그렇지 않은 조건 사이의 전이점을 의미한다. 자율주행 시스템은 현재 운용 조건이 ODD의 경계에 접근하거나 이를 이탈하는 상황을 감지(ODD Exit Detection)하여야 하며, 이탈 시 적절한 대체 행동(Fallback)을 수행하여야 한다.

SAE J3016 표준은 ODD 이탈 시 시스템이 도달하여야 하는 안전 상태를 최소 위험 상태(Minimal Risk Condition, MRC)로 정의한다. MRC는 충돌의 위험을 최소화하는 상태를 의미하며, 대표적인 예로 안전한 장소에서의 차량 정지가 있다. Level 3 시스템에서는 인간 운전자에게 제어권 전환(Transition of Control)을 요청하여 MRC를 달성하며, Level 4 시스템에서는 시스템 자체적으로 MRC에 도달하여야 한다.

ODD 이탈과 관련된 핵심 개념은 다음과 같다.

  • ODD 이탈 감지(ODD Exit Detection): 현재 운용 조건이 ODD 범위를 벗어나고 있음을 인식하는 기능이다. 센서 데이터의 열화, 기상 조건 변화, 미지의 도로 유형 진입 등이 이탈 신호가 될 수 있다.
  • 제어권 전환 요청(Transition Demand): Level 3 시스템에서 ODD 이탈 시 인간 운전자에게 제어권을 인수하도록 요청하는 절차이다. 적절한 전환 시간(Transition Time)의 확보가 안전에 필수적이다.
  • 최소 위험 기동(Minimal Risk Maneuver): ODD 이탈 시 MRC에 도달하기 위해 수행하는 안전 기동이다. 차로 유지 및 속도 감소, 갓길 정차 등이 포함된다.

4. ODD 기술의 표준화

ODD를 명확하고 일관되게 기술하기 위한 국제 표준화 노력이 진행 중이다. 주요 표준은 다음과 같다.

  • BSI PAS 1883:2020: 영국 표준 협회(British Standards Institution)에서 발행한 ODD 분류 체계 규격으로, ODD를 기술하기 위한 속성과 범주를 체계적으로 정의한다(BSI, 2020).
  • ISO 34503: ODD의 분류 체계와 기술 방법에 관한 국제 표준이다. BSI PAS 1883을 기반으로 개발되었으며, ODD의 정의, 구조, 기술 형식에 대한 국제적 합의를 목표로 한다(ISO, 2023).
  • ASAM OpenODD: 자동차 시뮬레이션 표준화 기구(Association for Standardization of Automation and Measuring Systems)에서 개발 중인 ODD의 기계 판독 가능(Machine-Readable) 표현 형식이다. ODD를 형식 언어로 기술하여 시뮬레이션 및 자동 검증에 활용하는 것을 목표로 한다.

5. ODD의 기술적 의의

ODD는 자율주행 기술의 개발, 평가, 상용화의 전 과정에서 핵심적인 역할을 한다.

첫째, ODD는 시스템 설계의 범위를 명확히 정의함으로써 개발의 초점을 제공한다. 무한히 다양한 주행 시나리오를 모두 처리하는 시스템을 개발하는 것은 현실적으로 불가능하며, ODD를 통해 시스템이 처리하여야 하는 시나리오의 범위를 합리적으로 한정한다.

둘째, ODD는 안전성 평가의 기준 프레임워크를 제공한다. 시스템의 안전성은 ODD 내에서의 성능으로 평가되며, ODD 외부에서의 안전은 ODD 이탈 감지와 MRC 도달 능력으로 평가된다.

셋째, ODD는 규제 기관과의 소통 도구 역할을 한다. 자율주행 시스템의 상용 허가 과정에서 ODD의 명확한 기술은 규제 기관이 시스템의 운용 범위와 안전성을 평가하는 기초 자료가 된다.

6. 참고 문헌

  • BSI. (2020). PAS 1883:2020 Operational Design Domain (ODD) taxonomy for an automated driving system (ADS) – Specification.
  • ISO. (2023). ISO 34503:2023 Road vehicles — Test scenarios for automated driving systems — Operational design domain.
  • SAE International. (2021). Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles (J3016_202104).
  • Thorn, E., Kimmel, S., & Chaka, M. (2018). A Framework for Automated Driving System Testable Cases and Scenarios. NHTSA Technical Report DOT HS 812 623.

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