컴파일 성공률 16%→76%: 자율주행 시나리오 온톨로지 구축 가이드

시나리오가 병목이 되는 지점: 규정은 텍스트, 테스트는 구조

자율주행 검증의 병목은 모델이 아니라 시나리오입니다. NHTSA·UN 차량규정 같은 법규 문서는 자연어로 "교차로에서 보행자가 갑자기 나타날 때"를 서술하지만, 시뮬레이터가 실행하려면 도로 기하·행위자 궤적·트리거 조건이 구조화된 DSL(도메인 특화 언어)로 선언돼 있어야 합니다. 법규 텍스트와 실행 가능한 시나리오 사이의 이 변환 격차가 검증 속도를 좌우합니다.

시장 규모는 이 변환 작업의 무게를 보여줍니다. Global Market Insights의 2026년 1월 보고서는 글로벌 자율주행차 시장을 2025년 2,024억 달러로 추정하고, 2026년 2,208억 달러를 거쳐 2035년 3,546억 달러(연평균 성장률 5.4%)에 이를 것으로 전망합니다. 자동화 단계별로는 2025년 기준 레벨3가 46%로 가장 큰 비중을 차지합니다.

온톨로지는 시나리오 생성이 아니라 시나리오 문법이다

최근 발표된 Chat2Scenic(상세 검증은 아래 리서치 리뷰 참고)은 이 변환을 자동화하는 접근을 보여줍니다. 대화형 인터페이스로 시나리오를 반복 정제하면서, 법규 지식에 기반한 RAG로 DSL 문법·제약을 함께 검색해 생성 결과가 실행 가능한 스크립트 형태를 유지하도록 묶습니다. ASAM OpenSCENARIO·OpenLABEL 같은 업계 표준이 이미 도로·행위자·이벤트를 기술하는 스키마를 정의해 두었다는 점에서, 온톨로지의 역할은 새 분류 체계를 만드는 것이 아니라 그 표준 스키마와 법규 조항을 연결하는 다리입니다.

표준 연결에서 운영까지: 자율주행 시나리오 온톨로지 로드맵

기획 단계에서는 시나리오를 백지에서 생성하지 않고, ASAM OpenX 스키마에 법규 조항(NHTSA·UN 규정 조항 번호)을 매핑하는 작업부터 시작합니다. 목표 지표는 생성된 시나리오의 컴파일 성공률 80% 이상, 법규 조항 하나당 매핑된 시나리오 커버리지 100%를 출발 기준으로 잡습니다.

흔히 겹치는 실패는 네 갈래입니다. DSL 문법을 매번 모델에 새로 설명해 생성 결과가 버전마다 컴파일에 실패하는 경우, 법규 조항과 시나리오 매핑을 수작업 스프레드시트로 관리해 조항 개정 시 추적이 끊기는 경우, 행위자 궤적만 생성하고 트리거 조건(예: 보행자 돌발 등장 시점)을 명시하지 않아 시뮬레이터가 실행할 수 없는 시나리오가 섞이는 경우, 그리고 ODD(운행설계영역) 경계를 스키마에 선언하지 않아 영역 밖 시나리오까지 똑같이 테스트에 투입되는 경우입니다.

복구 분기는 컴파일 실패를 되돌릴 수 있는 신호로 다룹니다. 생성된 스크립트가 DSL 문법 검사를 통과하지 못하면 즉시 폐기하는 대신 실패 원인(문법·제약 위반)을 분류해 재생성 프롬프트에 피드백하고, 반복 실패가 쌓이면 사람 검토 대기열로 넘깁니다.

운영 체크리스트로는 배포 전 법규 조항별 커버리지 표를 자동 집계하고, 생성 시나리오의 컴파일 성공률을 표준 로그 필드로 남기며, ODD 경계를 벗어난 시나리오가 섞이지 않았는지 샘플 검수를 둡니다.

지속 운영에서는 매월 컴파일 실패율 상위 원인을 추려 DSL 문법 설명이나 법규 매핑 중 어느 쪽을 보강해야 하는지 구분합니다. 레벨3 차량 비중이 46%로 가장 크다는 시장 구성을 감안하면, 레벨3 ODD에 해당하는 시나리오 커버리지를 우선순위로 추적하는 것이 투자 대비 효과가 큽니다.

한눈에 보는 적용 포인트

자율주행 시나리오 온톨로지의 핵심은 새 분류 체계가 아니라 ASAM OpenX 같은 기존 표준과 법규 조항을 연결하는 매핑입니다. 컴파일 실패를 재생성 피드백으로 되돌리는 복구 분기와 조항별 커버리지 추적을 운영에 넣으면, 법규 텍스트에서 실행 가능한 시나리오까지의 변환 병목을 체계적으로 줄일 수 있습니다.

참고 링크

Self-Driving Cars Market — Global Market Insights

Chat2Scenic 리서치 리뷰 — sunny34.com