Earticle

초록

영어

The autonomous-vehicle disengagement reports of the California DMV have long served as a de facto measure of driving safety, and the decline in disengagements with cumulative mileage has often been read as a learning effect. As concerns grew that disengagements reflect the testing conditions and reporting practices of each operator rather than safety itself, the DMV moved in 2026 to retire these reports in favor of a new system-failure reporting scheme. This study asked two questions using a multi-year, operator-level panel from California: whether the observed decline is a robust learning signal once a few dominant operators and common time trends are properly accounted for, and whether narrowing the metric to system-initiated events genuinely makes it more reliable. The apparent learning trend lost significance under appropriate inference, is driven by a single operator, and even reverses in direction across operators. Narrowing the metric offers no improvement because the system-initiated series is governed by the entry of a new operator and by non-standardized reporting rather than by technology. These results suggest that the credibility of a safety metric depends less on what is counted than on how consistently it is reported and verified. Hence, redefining the metric is meaningful only on top of a standardized reporting system.

한국어

캘리포니아 차량관리국(DMV)의 자율주행 해제(disengagement) 보고서는 자율주행 안전을 가늠하는 사실상의 지표로 활용되어 왔고, 누적 주행거리가 늘수록 해제가 줄어드는 현상은 흔히 학습효과로 해석되었다. 그러나 해제가 운영자의 시험 환경과 보고 관행에 좌우되어 비교가 어렵다는 문제가 누적되면서, DMV는 2026년 이 보고를 폐지하고 시스템 실패 중심의 새 보고체계로 전환하기로 했다. 본 연구는 캘리포니아의 다년간 운영자별 패널 자료로 두 가지를 검정한다. 첫째, 해제율의 감소가 소수의 운영자와 시간 효과를 적절히 통제한 뒤에도 유지되는 견고한 학습 신호인지, 둘째, 사건을 시스템 개시로 좁히는 전환이 지표의 신뢰성을 실제로 높이는지이다. 분석 결과 표면적 학습 추세는 적절한 통계적 추론에서 유의성을 잃고 특정 운영자에 의해 좌우되었으며, 운영자별 추세의 방향조차 엇갈렸다. 사건을 시스템 개시로 좁혀도 그 집계가 소수 운영자의 진입과 표준화되지 않은 기재에 좌우되어 개선이 나타나지 않았다. 이는 안전 지표의 신뢰성이 무엇을 세는가보다 어떻게 표준화해 보고·검증하는가에 달려 있으며, 지표의 재정의는 보고 체계의 정비 위에서만 의미를 가짐을 시사한다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
1. 해제 데이터 기반 학습·성숙도 연구
2. 해제 지표의 타당성 비판과 보고체계 전환
3. 희소사건 카운트 자료의 통계적 추론
4. 본 연구의 차별성
Ⅲ. 자료 및 방법
1. 자료 및 패널 구축
2. 모형
3. 추론: 과대산포와 소수클러스터
4. 보고체계 전환의 평가 설계
Ⅳ. 분석 결과
1. 기준 학습효과
2. 추론의 취약성
3. 운영자 간 이질성
4. 운영자 간 비교 불가능성
5. 보고체계 전환의 사전 검토
Ⅴ. 논의
1. “학습효과”의 재해석
2. 지표 전환이 문제를 해결하지 못하는 이유
3. 함의: 정책·방법론·국내 적용
4. 한계
Ⅵ. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 홍석재 [ Seokjae Hong | 고려대학교 기술경영전문대학원 박사과정 ] 주저자
• 강석중 [ Seokjoong Kang | 고려대학교 기술경영전문대학원 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338