Abstract
This study developed four algorithms and their associated indices that can quantify and qualify road hazards along roadways. Initially, relevant raw data can be collected from commercial vehicles by camera and DTG. Well-processed data, such as potholes, road freezing, and fog, can be generated from the Integrated management system. Road hazard algorithms combine these data with road inventory data in the Data Sharing Platform. Depending on well-processed data, four different road hazard algorithms and their associated indices were developed. To test the algorithms, an experimental plan based on passive DTG attached in probe vehicles was performed at two different test locations. Selection of the test routes was based on historical data. Although there were limitations using random data for commercial vehicles, hazardous roadways sections, such as fog, road freezing, and potholes, were generated based on actual historical data. As a result, no algorithm error was found in the entire test. Because this study provides road hazard information according to a section, not a point, it can be practically helpful to road users as well as road agencies.
본 연구에서는 사업용 차량 수집정보를 통해 도로위험을 계량화하고 검증할 수 있는 네 가지 알고리즘과 관련 지수를 개발하였다. 도로위험도 산정을 위해서 사업용 차량의 블랙박스와 디지털 운행 기록계로 부터 원시 데이터를 수집하였다. 포트홀, 도로 결빙, 안개 등 가공 처리된 데이터는 사업용 차량 수집정보 공유시스템에서 생성이 가능하다. 도로 위험도 산정 알고리즘은 기본적으로 이러한 수집정보와 도로 기하구조 자료를 활용하였다. 가공 처리된 데이터에 따라 총 4개의 서로 다른 도로 위험 알고리즘과 관련 지표를 개발하였다. 과거 이력자료를 근거로 상습결빙구간 및 안개다발구간인 국도 19호선(강원도)과 국도 1호선(세종시 인근)을 대상으로 수동형 운행기록계를 이용하여 알고리즘 검증을 수행하였다. 단기적으로 실제 도로위험정보 취득에 어려움이 있어 가상으로 위험정보를 수집하여 알고리즘을 검증한 결과 특징적인 알고리즘 오류는 발생하지 않았다. 본 연구는 지점이 아닌 구간을 기반으로 도로 위험정보를 제공하기 때문에 도로 이용자는 물론 도로 유지관리기관에도 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
