가상현실 기반 교통 시뮬레이션(VR-based Transportation Scenario Testing)

가상현실 기반 교통 시뮬레이션(VR-based Transportation Scenario Testing)은 물리적 제약이 있는 실제 도로나 환경에서 실험하기 어려운 다양한 교통 시나리오를 가상공간에서 현실감 있게 재현하여, 사람의 행동 반응, 인지 변화, 시스템 효용 등을 검증하는 시뮬레이션 기법이다. 이 기술은 최근 자율주행차 테스트, 보행자 반응 분석, 도로 설계 평가, 스마트 모빌리티 UX 실험 등 다양한 분야에서 비용 효율성과 안전성, 행태 데이터 수집 능력을 동시에 만족시키는 방법으로 각광받고 있다. 실제 세계를 반영한 몰입형 실험이 가능하다는 점에서, 기존의 수치 기반 교통 시뮬레이터와 차별화된다.

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1. VR 기반 교통 시뮬레이션의 개념과 적용 필요성

가상현실 기반 교통 시뮬레이션이란, VR 장치(Head-Mounted Display, 센서, 컨트롤러 등)를 착용한 피험자가 몰입형 3차원 가상 공간에서 교통 상황에 반응하는 형태의 실험 환경이다. 이는 기존의 SUMO, VISSIM, MATSim과 같은 전통 교통 시뮬레이터가 ‘교통 흐름’ 위주로 분석하는 반면, VR 시뮬레이션은 ‘인간 행동’을 중심으로 평가하는 특징을 가진다.

실제 도로에서 실험이 어렵거나, 윤리적·안전성 문제로 인해 제약이 있는 다음과 같은 상황에서 VR 기반 시뮬레이션은 효과적이다

• 보행자-자율차 상호작용 실험
• 어린이, 고령자의 교차로 행동 반응 측정
• 위험한 도로 설계 변경 전 반응 예측
• 신호 없는 횡단보도에서의 운전자 반응
• 도심 내 새로운 모빌리티 서비스 도입 평가

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2. 시뮬레이션 구성 요소와 설계 절차

VR 기반 교통 시뮬레이션은 하드웨어–소프트웨어–시나리오 설계–데이터 수집 및 분석의 네 가지 축으로 구성된다.

① 하드웨어 구성

• HMD(Head-Mounted Display): Oculus Quest, HTC Vive 등
• 모션 캡쳐 시스템: 보행자의 보폭, 시선, 회전 반응 등을 기록
• 조향 휠 및 페달 시뮬레이터: 운전자용 환경 구현 시 사용
• 웨어러블 생체 센서: 심박, 땀, 눈동자 움직임 등 스트레스 지표 기록

② 시뮬레이션 소프트웨어 플랫폼

• Unity 3D / Unreal Engine 기반 커스터마이징
• VR4T (Virtual Reality for Transportation) – 교통 실험용 VR 템플릿 제공
• CARLA + Unreal Engine – 자율주행 차량과 보행자 행동을 함께 시뮬레이션 가능

③ 시나리오 설계

• 실험 목적에 따라 교통 상황 구성: 신호유무, 차량 접근 속도, 보행자 밀도 등
• 행위자(role player): 운전자, 보행자, 자율차, 전동 킥보드 등 선택
• 외부 환경 변수 설정: 시간대, 날씨, 도로 시야, 조명, 장애물 등

④ 데이터 수집 및 분석

• 반응 시간, 경로, 판단 시점, 충돌 여부 등 행동 기반 지표
• 생리학적 지표: 심박수(HR), 피부전도(GSR), 눈동자 움직임
• 행동 패턴: 보행자 주저/진입/후퇴, 운전자의 급제동 빈도 등

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3. 대표적 활용 사례

① TU Delft – 보행자 횡단 행동 분석

실제 도심 교차로를 3D로 재현한 VR 환경에서, 보행자가 차량 접근 시 어떤 기준으로 도로를 건너는지를 분석했다. 이 실험은 특히 시선 방향, 머리 각도, 멈춤 여부 등을 데이터화하여 보행자 의도 추정 알고리즘 개발에 활용되었다.

② MIT Media Lab – 자율주행차와의 눈맞춤 실험

보행자와 자율차 간의 비언어적 신호(eye contact)가 보행자의 도로 진입 결정에 미치는 영향을 실험. 자율차가 보행자를 ‘바라보는 듯한’ 라이트 애니메이션을 작동했을 때, 보행자의 진입 확률이 통계적으로 유의하게 증가하는 것으로 나타남.

③ 서울시 – 스마트 횡단보도 설계 평가

시민을 대상으로 한 VR 기반 횡단보도 시뮬레이션 실험을 통해, 도로 바닥에 설치된 LED 경고등이 보행자의 도로 진입 판단에 미치는 영향을 분석. 다양한 교통 상황을 반복 구현하면서 디자인 적합성을 사전 검증함.

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4. 평가 지표와 분석 방법

VR 시뮬레이션에서는 정량적 행동 데이터와 생리적 반응 데이터가 모두 수집되며, 이를 통합하여 분석한다. 주요 평가지표는 다음과 같다

지표	유형측정	요소활용 목적
행동 반응	도로 진입 시점, 정지 빈도, 보행 속도	판단 타이밍 분석, 위험 행동 예측
시간 지표	반응 시간, 안전 여유시간(Gap Acceptance)	위험 회피 가능성 분석
경로 및 공간 지표	보행 경로 편차, 횡단 중 위치 변화	도로 설계 개선 근거
생리적 지표	HRV, GSR, Eye Blink Rate	스트레스 반응 감지
행동 분류	도전형/수동형/신중형 등 운전·보행 스타일	맞춤형 모빌리티 서비스 UX 설계

이러한 지표는 전통적인 통계 분석 외에도, 머신러닝 기반 행동 군집화(K-means, HMM), 경로 예측 모델(RNN), 스트레스 분류모델(SVM 등)로 확장 적용 가능하다.

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5. 기술적 이점과 정책 활용성

VR 기반 교통 시뮬레이션은 다음과 같은 기술적 장점을 지닌다

• 안전한 위험 상황 재현: 실제 도로에서 구현이 불가능한 상황을 시뮬레이션
• 시간·비용 효율성: 도로공사 없이 신호체계, 구조 변경 전 효과 예측 가능
• 대상별 맞춤 실험 가능: 어린이, 고령자, 장애인 등 특수 집단 대상 정밀 실험
• 디자인·UX 평가 기능: 모빌리티 HMI, 차량 외부 시각 요소의 반응도 테스트

정책적 적용 가능성도 매우 넓다

• 교통약자 안전 중심 도로 설계 검토
• 자율주행차 인간행동 기반 대응 알고리즘 훈련
• 교통 신호 설계 사전 검증
• 모빌리티 서비스 사용자 경험 기반 개선
• 교육 및 훈련용 교통 사고 체험 콘텐츠 제공

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6. 향후 발전 방향

VR 기반 교통 시뮬레이션은 다음과 같은 방향으로 기술이 고도화되고 있다

• 혼합현실(MR) 기반 실도로 반영형 실험: 실제 도로를 배경으로 가상 요소를 중첩
• AI 자동 생성 시나리오: 교통 혼잡, 돌발 상황을 알고리즘으로 다양하게 생성
• 디지털 트윈 연동: 실시간 교통 상황 데이터를 가상 시뮬레이션에 실시간 반영
• 웨어러블 센서 통합: 생체 정보와 행동 반응을 통합한 다차원 실험 환경 구축
• 다중 사용자 인터랙션 실험: 복수 보행자/운전자 간 상호작용 동시 분석