1. 연구 배경 및 목적
 

□ 최근 자동차 산업은 SDV(Software Defined Vehicle, 소프트웨어 정의 차량)로 전환되면서,

    차량의 기능이 기계적 하드웨어가 아닌 소프트웨어와 데이터를 중심으로 재정립되는 추세

ㅇ 특히, 자율주행 기술과 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS, Advanced Driver Assistance System)은 빠르게 상용화되어

    글로벌 시장에서 확산 중
ㅇ 또한 무선 업데이트(OTA, Over-The-Air)와 클라우드 기반 제어를 통해 지속적으로 성능을 개선·진화하며

    이동성 혁신과 사용자 편의 향상을 동시에 이끌 수 있는 기반 마련

□ 이러한 변화는 글로벌 차원에서 진행되는 세 가지 전환 축, GX(Green Transformation: 녹색 전환),

     DX(Digital Transformation: 디지털 전환), AX(AI Transformation: 인공지능 전환)와 긴밀히 연결

ㅇ GX: 탄소중립과 지속가능성 요구에 따라 내연기관에서 전기차·수소차 등 친 환경차 중심으로 급속히 이동
ㅇ DX: 커넥티드카, 자율주행, 데이터 기반 서비스 확산을 통한 차량·모빌리티 서비스의 디지털 전환
ㅇ AX: 인공지능 기술의 비약적 발전으로 자율주행 판단·제어 시스템, 운전자 모니터링, 예측 유지보수 등 AI 기반 기능 강화

Ⅲ. 자율주행 관련 표준 및 제도 현황
 

□ ADAS 및 자율주행 기술의 안전성을 포괄적으로 보장하기 위해, 자동차 산업은 전통적인 기능 안전 표준을 넘어

    기능적 불충분성과 AI 안전까지 다루는 프레임워크로 발전하는 과정

ㅇ ISO 26262은 전통적 기능 안전(FuSa, Functional Safety)을 다루는 차량 내 전기/전자(E/E) 시스템의 기능 안전에

    대한 표준(2011년 제정 및 2018년 개정)

- 무작위 하드웨어 오류나 SW 오류와 같은 시스템 고장으로 인한 위험을 체계적으로 관리하고 완화하는 것이 주요 목표
- 주요 방법론으로 위해요인 분석 및 위험도 평가(HARA, Hazard Analysis and Risk Assessment),

  자동차 안전 무결성 수준(ASILs, Automotive Safety Intergrity Lavel) 설정, 고장 모드 및 영향 분석

  (FMEA, Failure Mode & Effects Analysis), 그리고 이중화 및 Fail-safe 메커니즘 구축 등
- 또한, V-model을 통해 개발 단계별 업무를 정의하고 단계별 개발 활동을 확인하기 위한 검증의 종류 및 그 수준을 정의

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