정부는 2027년까지 수준 4수준의 자동 운전 기술과 인프라를 완성시키고 전국의 주요 도로에서 완전 자동 운전을 실현하겠다고 밝혔다.현재의 자동 운전 기술은 고속 도로와 자동차 전용 도로에서 운용 가능하지만 도심에서 자동 운전을 할 수 있도록 V2X(Vehicle to Everything communication), 자동 운전 전용 차선 등의 인프라가 뒷받침돼야 할 뿐 아니라 고속 도로와 자동차 전용 도로에서의 자동 운전에 비해서 훨씬 어려운 검증 과정을 필요로 한다.이로써 자동 운전 기술의 발전과 상용화에서 자동 운전의 검증에 책임을 진 시뮬레이션 기술의 중요성이 더 부각됐다.자동 운전 시뮬레이션 기술은 현실과 같은 가상의 도로 환경을 디지털 트윈으로 구축하고 실제 도로에서 발생하는 수만 종류의 사고나 위험 상황을 재현할 수 있다.특히 최근 자동 운전 관련 교통 사고가 증가하고 자동 운전 자동차에 적용되는 자동 운전 기술에 대한 검증 요구가 늘어나고 있다.실제 도로 환경에서 자동 운전 차가 사람의 운전자보다 20%이상 운전이 잘 되려면 약 177.02억킬로미터 이상의 긴 거리를 주행[1] 하면서 다양한 경우에 대한 데이터 수집, 분석하는 차량의 인지/판단/제어 로직을 개발해야 한다.이는 자동 운전 자동차 100대가 약 40Km/h의 속도로 365일 동안 주행 시험을 계속할 경우 400년의 시간이 필요하다.또한 자동 운전 자동차를 실제로 주행 환경에서 개발하고 검증하기 위해서는 다양한 사고 위험이나 돌발 상황에 대해서 테스트할 수이어야 하지만 재현이 어려운 문제가 있다.본 논문의 비정형 주행 환경 자동 운전 시뮬레이터는 가상의 주행 환경에서 자동 운전 자동차 주행 성능 테스트를 가능하게 하는 SW플랫폼이다.가상의 주행 환경은 실제 도로에선 재현이 불가능한 각종 사고나 위험 상황 자동차 주행 중에 발생할 수 있는 여러 돌발 상황, 그리고 악의 조건을 포함한 날씨 등을 제공하고 안전 사고에 대한 걱정 없이 안전하게 자동 운전 자동차의 기능을 테스트할 수 있다.자동 운전 자동차의 안전성 확보에 오랜 시간이 걸리는 문제에 대해서도, 시뮬레이터에서 테스트를 행하는 자동 운전 자동차 대수를 늘리고 병렬로 검증을 할 수 있다.https://journal-home.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/site/2021s/presentation/0435.pdfDriving to Safety:How Many Miles of Driving Would It Take to Demonstrate Autonomous Vehicle Reliability?https://www.jstor.org/stable/10.7249/j.ctt1btc0xw.1