자율주행 관련 기술이 빠르게 성장함과 동시에 차량 전체를 소프트웨어로 제어하는 Software Defined Vehicle을 목표로 기술 발전이 이뤄지고 있다. 이와 함께 차량의 안전 검증의 필요성은 높아지고 있으며 차량 부품의 전기 /전자 시스템에 대한 기능 안전 평가를 위한 ISO 26262가 제정되었다. 또한, 자율주행 시스템의 의도한 기능들의 성능한계로 인해 발생하는 위험을 방지 하기 위해 ISO/PAS 21448 SOTIF 국제 표준이 제정 과정에 있는 상황이며 관련 연구가 필요한 상황이다. 자율주행 시스템에서 카메라 센서는 인간 눈과 같은 역할을 하며, 자율주 행의 필수적인 요소 중 하나로 자리 잡고 있다. 테슬라 Autopilot 시스템은 120만 화소의 8개 카메라 센서를 사용하여 초당 36프레임의 데이터를 획득 하여 객체를 인식하고 분석한다. 그러나 외부에 노출된 카메라는 먼지, 흙, 혹은 빗방울과 같은 요소로 오염될 수 있다. 최근 현대자동차·기아에서는 카 메라 오염 문제를 해결하기 위해 카메라 센서의 외부 오염물질을 제거하기 위해 로테이터캠 기술을 도입했다. 그러나 카메라의 성능한계는 다양한 환 경 요소의 무작위 상호작용으로 인해 발생할 수 있으며 완벽한 대응책은 존 재하지 않고 대응 기술 개발을 위한 설계 요구사항에 관한 연구가 부족한 상황이다. 본 논문에서는 STPA 안전 분석 기법을 SOTIF 위험 분석 프로세스에 적 용하였고 카메라 기반 ACC 시스템의 위험을 분석 및 평가하였다. 카메라 센서에 성능한계가 발생한 상황을 평가하기 위해 OpenCV를 활용하여 성능 한계 상황을 묘사하였다. 이후 YOLOv8를 활용하여 객체 인식(Object recognition)을 진행하여 자 차량과 객체 간의 상대 거리를 추출할 수 있는 인지 시스템을 구현하였다. 이후 도출된 위험 시나리오를 평가할 수 있도록 Mathworks 사의 MATLAB/Simulink와 IPG Automotive 사의 CarMaker 시뮬레이션 툴을 활용하여 성능한계가 실제 차량에 미치는 영향을 평가하였 다. 본 논문에선 인지 센서의 성능한계로 인한 위험 발생 시 운전자에게 제어 권을 이양하여 위험을 회피할 수 있다고 가정하였다. 따라서 운전자의 제어 가능성(Controllability)은 자율주행 시스템에 제어권을 이양받아 위험에 대응 할 수 있는 충분한 시간이 확보되었는지로 판단하고자 하며 기준은 TTC를 사용하였다. 또한, 시뮬레이션 환경에서 시스템에 잠재된 위험을 Severity와 Controllability를 기준으로 평가하고, 위험 시나리오가 도출되는 경우 시나리 오의 위험도를 낮추기 위해 Controllability를 허용할 수 있는 수준으로 낮출 수 있도록 제어권 전환 시간을 시스템 설계 목표로 제안한다. 제어권 전환 시간은 운전자의 인지 & 반응 지연 시간을 고려했을 때 제어권 전환 요청 (TOR, Take-Over Request) 시점부터 제어권이 운전자에게 인수되어 운전 자가 위험에 대응하기까지의 시간 간격으로 정의한다. 만약 제어권 전환을 수행하는 데 필요한 시간이 시스템의 시간 예산(Time budget)보다 많은 경 우 결함 대응 시간(Fail Operational Time)을 시스템 개선 가이드라인으로 제시하여 위험을 회피할 수 있도록 제안하였다. 본 연구는 STPA기반 위험 분석 방법과 가상 환경에서 SOTIF 관점의 위 험 평가 프로세스를 제안하며, 시나리오의 위험 평가를 토대로 위험 회피를 위한 시스템 설계 목표와 개선 가이드라인을 도출하는 안전 분석 및 평가 프로세스를 제안한다.

With the rapid growth of autonomous driving technologies and the pursuit of a Software Defined Vehicle, the need for robust safety verification in vehicle components'' electrical/electronic systems has become crucial. The ISO 26262 standard has been established to assess the functional safety of electrical and electronic systems in automobiles. Additionally, the international standard ISO/PAS 21448 SOTIF is in the process of being developed to prevent risks arising from the intended functions of autonomous driving systems.
This paper applies the STPA (System-Theoretic Process Analysis) safety analysis technique to the SOTIF risk analysis process and evaluates the risks associated with an Adaptive Cruise Control (ACC) system. To assess performance limitations in camera sensors, the paper utilizes OpenCV to depict scenarios with performance limitations. Subsequently, the YOLOv8 algorithm is employed for object recognition, enabling the implementation of a perception system to extract the relative distance between the host vehicle and detected objects.
To evaluate the impact of identified risk scenarios, MATLAB/Simulink from MathWorks and IPG Automotive''s CarMaker simulation tool are used to assess the real-world implications of performance limitations on the vehicle. The paper assumes a situation where control is transferred to the driver in the event of a risk, designing a system that allows the driver to take over control to avoid the risk. Therefore, the paper proposes the design goal of analyzing potential risks from the driver''s perspective. In the case of identified risk scenarios, the paper suggests determining an appropriate Take-Over Request (TOR) timing, considering the driver''s perception and response delay, to lower controllability to a level where risks can be avoided.
Furthermore, if the time required for control transition exceeds the system''s time budget, the paper proposes the Fail Operational Time as a system improvement guideline to ensure sufficient time for defect response.
This research introduces a safety analysis and evaluation process based on STPA and proposes a virtual environment for SOTIF-oriented risk analysis and evaluation. Based on the risk assessment of scenarios, the paper proposes system design goals and improvement guidelines for risk avoidance.