게임 엔진 Unity3D 기반 연결·자동차 협동 합류 시뮬레이션 연구

초록

본 논문은 Unity3D 게임 엔진을 활용해 연결·자동차(CAV)의 에이전트 기반 모델을 구축하고, 분산 합의 기반 협동 온램프 합류 프로토콜을 구현한다. 인간 운전자를 포함한 실험과 비교했을 때 평균 여행시간 7 %, 에너지 소비 8 %, 오염물 배출 58 % 감소 효과를 보이며 안전성도 확보한다.

상세 분석

본 연구는 세 가지 핵심 기술적 기여를 제시한다. 첫째, Unity3D의 렌더링·물리 엔진과 C# 스크립팅 API를 이용해 CAV를 에이전트로 모델링함으로써, 센서 데이터, V2X 통신, 자율 제어 로직을 하나의 통합 환경에 구현하였다. Unity의 Asset Store와 풍부한 문서·커뮤니티 지원을 활용해 실제 산악 지역(Mountain View) 기반의 도로망을 고해상도로 재현했으며, 이는 기존 교통 시뮬레이터에 비해 시각적 직관성과 확장성을 크게 향상시킨다.

둘째, 제안된 차량 순서 지정 프로토콜은 V2I를 통해 각 차량의 현재 속도·가속도·위치 등을 실시간으로 수집하고, 추정 도착시간(EAT)을 기반으로 저주파(0.2 Hz)로 정렬한다. 이때 선형 가속 가정과 최대 가속·속도 제한을 이용해 온램프 차량의 최대 도달 속도를 계산하고, 도착시간 충돌을 방지하기 위해 순차적 시간 보정(선행 차량보다 일정 시간 뒤) 방식을 적용한다. 이러한 순서 지정은 차량 간 협동을 위한 전제 조건으로, 기존 연구에서 흔히 간과되는 ‘실시간 순서 변동에 따른 제어 불안정’ 문제를 효과적으로 완화한다.

셋째, 분산 합의 기반 종방향 제어는 Cooperative Adaptive Cruise Control(CACC) 개념을 확장한 형태이다. 각 차량은 자신의 전임 차량(순서 번호에 의해 정의)과의 상대 거리·속도 오차를 이용해 가속도를 업데이트하며, 두 개의 튜닝 파라미터(α, β)를 통해 응답 속도와 승차감(안전성)을 조절한다. 이때 V2V 통신 지연을 고려한 헤드웨이(Δt) 보정이 포함되어 있어, 실제 V2X 환경에서 발생할 수 있는 지연에 대한 강인성을 확보한다.

실험 설계에서는 온램프 차량을 인간 운전자가 직접 조작하는 Human‑in‑the‑Loop(HIL) 시나리오와, 제안 프로토콜을 적용한 완전 자동 시나리오를 동일한 도로·교통 조건에서 비교하였다. 결과는 평균 여행시간이 7 % 단축되고, 에너지 소비와 CO₂·NOₓ 배출량이 각각 8 %와 58 % 감소했으며, 충돌이나 급제동 등 안전 위협이 발생하지 않았음을 보여준다. 이는 협동 합류가 교통 흐름 효율성뿐 아니라 환경적 지속가능성에도 크게 기여할 수 있음을 실증한다.

전반적으로 본 논문은 게임 엔진을 교통 시뮬레이션에 적용하는 방법론을 체계화하고, V2X 기반 실시간 순서 지정과 분산 합의 제어를 결합한 새로운 협동 합류 프레임워크를 제시한다. 향후 연구에서는 다중 램프·다중 차선 상황, 비정상적인 차량(비연결 차량) 포함, 그리고 강화학습 기반 순서 최적화와 같은 확장 가능성을 탐색할 여지가 있다.