자율주행차 사고는 기존 조사서로 설명할 수 없습니다

자율주행차와 일반 차량이 혼재하는 교통 환경에서 사고 분석은 점점 복잡해지고 있습니다. 기존 보고서는 차량 위치, 파손 정도 같은 물리적 요소에 집중하도록 설계되어 있어 자동화 수준, 센서 상태, 의사결정 과정, 제어권 전환 이력 같은 AV 특화 정보를 기록하는 항목이 없습니다. 사고 해석이 일관되지 않고 책임 소재 판단에도 어려움이 발생하는 이유입니다.

기존 사고 보고서의 공백

Uber(2016), Tesla Model 3(2021), Cruise(2023), Waymo(2024) 등 주요 AV 사고를 분석한 결과, 인지 한계 → 판단 오류 → 사후 조치 미흡이 순차적으로 연결되는 세 가지 반복 패턴이 확인됐습니다. 문제는 이 흐름이 기존 보고서에 기록되지 않는다는 점입니다. 국내 교통사고 조사 양식은 사고 시간, 위치, 파손 정도에 한정되어 있어 자율주행 시스템의 작동 모드, 센서 감지 내용, 제어권 전환 과정이 체계적으로 누락되어 있습니다.

6축 핵심 정보 요소 프레임워크 제안

System, Perception, Judgment, Control, HMI, Traceability 6개 축으로 구성된 프레임워크를 제안했습니다. 인지–판단–제어의 순서에 따라 연결되며, 각 축은 사고 재현에 필요한 핵심 변수와 데이터 출처를 명시합니다. 이 연구는 이후 KCI 저널 논문으로 확장되었습니다.