차량·도로 연결해 자율주행 사각지대 위험 포착

국립부경대학교 연구팀이 차량과 도로 인프라를 연결해 자율주행차 주변의 위험 요소를 실시간으로 탐지하는 사물인터넷 아키텍처를 개발했다. 차량 자체 센서의 시야만으로 파악하기 어려운 사각지대의 장애물과 돌발 상황을 통신망을 통해 미리 확인하고, 주행 위험을 예측할 수 있도록 설계한 안전 모니터링 구조다.

대학원 인공지능융합학과 최혜림 석사과정생과 김태국 교수 연구팀은 차량 간 통신인 V2V, 차량과 인프라를 잇는 V2I, 차량과 네트워크를 연결하는 V2N을 하나의 체계로 통합했다. 차량과 도로 곳곳의 센서가 수집한 대규모 데이터를 지연 없이 처리하도록 데이터 흐름을 구성해 교차로나 악천후처럼 시야 확보가 어려운 환경에서도 돌발 위험을 탐지할 수 있게 했다.

기존 자율주행 방식은 차량에 장착된 센서를 중심으로 주변 상황을 인식해 시야가 가려진 구간에서 한계가 있었다. 연구팀은 차량·사물 간 통신인 V2X와 IoT 기술을 결합하고, 도로 인프라와 네트워크까지 센서 단위로 촘촘하게 연계해 이 문제를 보완했다. 이론적인 구조를 제시하는 데 머물지 않고 실제 도로 환경에 적용할 수 있는 통신 센서 데이터의 흐름도 체계적으로 규명했다.

이 연구는 베트남 호이안에서 열린 제13회 국제 사물인터넷 융합학회(ICTC 2026)에서 우수 논문상을 받았다. 연구팀은 V2X 통신과 IoT를 결합한 실시간 위험 탐지 체계를 바탕으로 후속 개발을 이어갈 계획이다. 앞으로 엣지 컴퓨팅과 인공지능 기반 예측 기술을 추가하고, 실제 도로 환경에서 안전 모니터링 구조의 작동과 적용 가능성을 검증할 예정이다.