대규모 교통 데이터를 활용한 V2X 통신 성능 평가

초록

본 논문은 HighD와 InD 실측 교통 데이터셋을 SUMO와 Artery 기반 V2X 시뮬레이션 파이프라인에 연계하여, 10만 대 이상의 차량이 동시에 참여하는 실제 도로 환경에서 협업 인식 서비스(CAM)의 전송 간격, 패킷 전달률, 채널 점유율 등을 정량적으로 평가한다. 결과는 교통 밀도·이동 패턴·통신 범위가 V2X 성능에 미치는 영향을 밝히며, 기존 합성 트래픽 시뮬레이션이 채널 혼잡을 과대평가할 수 있음을 보여준다.

상세 분석

이 연구는 V2X 성능 평가에 실측 교통 데이터를 적용한 최초 사례 중 하나로, 두 가지 주요 데이터셋(HighD 고속도로, InD 도시 교차로)을 선택한 이유와 변환 절차를 상세히 기술한다. 데이터셋 선택 기준은 (1) 차량 동역학 정보의 완전성, (2) 대규모·다양한 도로 유형 포함, (3) 고정 구간 전체 차량 포착 가능성이다. 이를 통해 기존 시뮬레이터 기반 합성 트래픽이 갖는 도메인 갭을 최소화한다.

데이터 변환 단계에서는 OpenDRIVE → SUMO 네트워크 변환, CSV 기반 차량 궤적을 SUMO 라우트 파일(.rou.xml)로 매핑하는 과정을 구현하였다. 특히 좌표 정합을 위해 원본 좌표와 SUMO 좌표 원점을 일치시키는 수식(1)을 적용하고, 차량 위치와 가장 가까운 노드·교차점을 매칭하는 알고리즘(2‑4)을 도입해 최대 4 m 오차 범위 내에서 정확한 경로 재구성을 달성했다. 변환 후 차량 수 보존율과 평균 주행 시간 차이(Δt)를 검증함으로써 시뮬레이션 환경이 원본 트래픽 특성을 충실히 재현함을 입증하였다.

통신 스택은 ETSI ITS‑G5 표준을 구현한 Artery(OMNeT++ 기반)와 연계했으며, 5.9 GHz DSRC 채널, 10 MHz 대역폭, 200 mW 전송 전력 등 현실적인 파라미터를 적용했다. CAM 생성 간격은 100–1000 ms 범위에서 가변적으로 설정했으며, DCC(Decentralized Congestion Control) 메커니즘을 활성화해 실제 채널 혼잡 상황을 반영하였다.

성능 지표는 인터‑제너레이션 간격(IGG), 인터‑패킷 간격(IPG), 패킷 전달률(PDR), 채널 점유율(CBR) 네 가지를 사용했다. 고속도로 시나리오에서는 평균 차량 밀도가 120 veh/km²에 달했으며, CAM 전송 간격이 200 ms 이하일 때 PDR이 95 % 이상 유지되었다. 그러나 밀도가 200 veh/km²를 초과하면 CBR이 70 %를 넘어 DCC가 전송률을 억제해 IPG가 급증하고 PDR이 85 % 이하로 감소한다. 도시 교차로에서는 정지·출발이 빈번해 차량 간 거리 변동이 크므로, 평균 CBR은 55 % 수준이지만 피크 시점에 80 %에 달한다. 이때도 DCC가 작동해 CAM 주기가 자동으로 500 ms 이상으로 늘어나며, 결과적으로 PDR은 90 % 수준을 유지한다.

핵심 인사이트는 다음과 같다. 첫째, 실제 교통 밀도와 이동 패턴이 채널 부하에 미치는 영향은 합성 트래픽이 가정한 균일 흐름과 크게 다르며, 특히 교차로에서의 급격한 속도 변화가 순간적인 혼잡을 야기한다. 둘째, DCC와 같은 적응형 혼잡 제어가 적용되지 않을 경우, 고밀도 상황에서 채널 충돌이 급증해 서비스 신뢰성이 크게 저하된다. 셋째, 기존 시뮬레이션이 채널 점유율을 과대평가하는 경향이 있어, 실제 배포 시 설계 여유를 충분히 고려해야 한다. 마지막으로, 데이터‑드리븐 접근법은 V2X 표준화와 정책 수립에 실증적 근거를 제공하며, 향후 보행자·자전거와의 상호작용까지 확장할 수 있는 기반을 마련한다.