자율주행의 룰베이스(Rule-based)란? E2E와 차이, 장단점, 실제 적용

자율주행의 룰베이스(Rule-based)란?

“이 상황이면 이렇게 해라”를 사람이 미리 규칙(if-then)으로 정의해 두고, 차량이 그 규칙대로 판단·행동하는 자율주행 방식입니다.

 

자율주행 자동차

 

I. 한 줄 정의

룰베이스(Rule-based)는 사람이 미리 정한 규칙과 조건문(If-Then)으로 차량의 판단과 행동을 설계하는 방식입니다. 예: “앞차 거리가 가까우면 감속”, “빨간불이면 정지”, “보행자가 횡단보도에 있으면 멈춤” 등.

 

II. 목차

2-1) 룰베이스 자율주행의 구조

룰베이스는 보통 모듈형(파이프라인) 자율주행 구조에서 핵심 의사결정 로직으로 쓰입니다.

센서 → 인지(차선·차량·신호 인식) → 규칙 판단(룰 엔진) → 제어(조향·가속·제동)

1. 룰 엔진(Decision Rules)

인지 모듈이 만든 “상황 정보”를 입력으로 받아, 미리 설계된 규칙에 따라 운전 행동을 결정합니다.

2. 제어(Control)

결정된 목표(감속/정지/차선 유지)를 실제 차량 제어값(스티어링, 토크, 브레이크)으로 변환합니다.

2-2) 대표 규칙 예시(if-then)

룰베이스는 아래처럼 조건문을 쌓아가는 방식입니다. (실제 시스템은 더 복잡하지만, 개념은 동일합니다.)

1. 신호등/표지판

IF 신호등 = 빨간불 → 정지
IF 신호등 = 노란불 AND 정지선까지 거리 < X → 감속 후 정지
IF 제한속도 표지 = 60km/h → 목표 속도를 60으로 설정

2. 보행자/안전

IF 보행자 인식 AND 횡단보도 영역 → 정지
IF 보행자 인식 AND 차도 가장자리 접근 → 감속 및 경계

3. 차간거리/차선

IF 앞차 거리 < 10m → 감속
IF 차선 이탈 감지 → 조향 보정
IF 우측 차선 비어있고 추월 필요 → 차선 변경 시도

• 포인트규칙이 많아질수록 “예외”도 늘어나며, 예외를 막기 위해 또 규칙이 늘어나는 규칙 폭발(rule explosion)이 생기기 쉽습니다.
• 포인트같은 입력에는 같은 출력이 나와 예측 가능성이 높지만, 애매한 상황에서는 “인간다운 유연함”이 떨어질 수 있습니다.

2-3) 룰베이스의 장점과 한계

1. 장점

• 설명 가능왜 멈췄는지/왜 감속했는지 규칙으로 추적 가능
• 예측 가능같은 상황이면 항상 같은 행동(재현성)
• 법규 반영 용이교통 법규·안전 규정을 규칙으로 직접 반영
• 디버깅 용이문제가 생기면 해당 규칙을 수정/추가

2. 한계

• 규칙 폭발현실 도로의 상황이 무한 → 규칙이 기하급수적으로 증가
• 애매한 상황 약함공사 구간·비정형 차선·눈/비/안개 같은 불확실성
• 부자연스러움너무 보수적이거나 갑작스런 급정거 등 “로봇 같은 운전”
• 유지보수 비용규칙 간 충돌/우선순위 관리가 어려워짐

 

핵심 이슈: “예외의 예외”
도로는 예외가 기본입니다. 하나의 규칙을 추가하면, 그 규칙이 통하지 않는 상황(예외)이 생기고, 그 예외를 막기 위한 규칙이 또 생기는 식으로 복잡도가 커집니다.

2-4) 룰베이스 vs E2E(End-to-End) 비교

E2E는 센서 입력부터 제어 출력까지를 하나의 모델이 직접 학습하는 접근입니다. 룰베이스는 사람이 규칙을 설계합니다.

 

구분	룰베이스(Rule-based)	E2E(End-to-End)
판단 주체	사람(규칙 설계)	AI(데이터로 학습)
설명 가능성	높음(어떤 규칙이 발동했는지 추적)	낮음(블랙박스가 되기 쉬움)
복잡 상황 대응	상대적으로 약함	데이터가 충분하면 강해질 여지
확장 방식	규칙 추가/수정	데이터 추가 + 학습/튜닝
안정성/예측성	높음	상황·데이터 품질에 민감

 

주의: “E2E = 모든 것을 대체”는 아닙니다. 현실에서는 안전/규제 요구 때문에 룰 기반 안전장치가 함께 들어가는 경우가 많습니다.

2-5) 실제로는 어떻게 쓰이나: 하이브리드가 대세

현실의 자율주행은 보통 아래처럼 룰베이스 + AI(E2E/학습기반)을 섞습니다.

 

안전 임계(최후 방어선)

충돌 방지, 비상 제동, 법규 위반 방지 같은 영역은 “명시적인 규칙”과 검증 가능한 로직을 두어 안전성을 확보합니다.

 

복잡한 상황 판단(사람 같은 주행)

합류·교차로·비정형 차로처럼 규칙이 폭발하기 쉬운 영역은 데이터 기반 AI가 보완하는 형태가 많습니다.

 

규칙기반 AI vs 머신러닝...최적 활용 조건은? - AI타임스

 

2-6) 한 문장 요약

룰베이스는 “운전 규칙을 사람이 전부 써놓고 그대로 따르게 하는 방식”이고, E2E는 “운전 자체를 데이터로 통째로 학습시키는 방식”입니다.