자율주행차량 사고는 일반차량 사고와 다르게 기술적 문제, 환경, 운전자와의 상호작용 등 다양한 요인에 기인한 사고 발생 가능성이 존재한다. 향후 자율주행 기술의 진보로 기존의 사고원인 이외에도 새로운 이슈들이 대두될 것으로 예상되며, 이에 대응하기 위한 다양한 시나리오 기반의 접근법이 필요하다. 본 연구에서는 자율주행 사고 리포트인, CA DMV collision report와 자율주행모드 해제 보고서인 Disengagement report, 자율주행 실제 사고영상을 수집하여 자율주행차량 교통사고 시나리오를 개발하였다. 시나리오는 ISO 26262의 기능안전 시스템 failure mode에 기반하여 도출되었으며, 자율주행 기능의 다양한 이슈를 반영하고자 하였다. 본 연구를 통해 도출된 자율주행차량 시나리오는 향후 다양한 자율주행차량 교통사고 예방과 대비에 기여할 뿐만 아니라 자율주행 기술의 안전성을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.
최근 국내외에서 자율주행자동차의 상용화를 위한 연구개발이 활발히 진행중이며, 연속류 도로에서 레벨3 수준의 자율주행자동차들의 주행이 도입 및 증가될 것으로 예상된다. 이에 다양한 국내외 연구들에서 자율주행자동차의 시장점유율(MPR)에 따른 혼재 교통류 연구들이 진행되었으나, 각 연구들은 독립적으로 시행되어, 연구 결과에 따라 서로 다른 경향을 보인다. 이에 본 연구에서는 다수의 연구 결과들을 계량적으로 취합하여 통합된 결론을 내리는 메타분석 기법을 이용하여 연속류 도로에서 자율주행자동차의 혼재교통류의 영향을 분석하고자 하였다. 분석결과, 혼재율 75% 이상부터 추정된 효과크기가 통계적으로 유의미한 것으로 나타났으며, 자율주행자동차 혼재기에 연속류 도로 운영 및 관리를 위해서는 자율차 혼재기별 맞춤형 정책이 필요할 것으로 판단된다.
최근 도로 네트워크 환경에서 날로 증가하는 교통 수요를 충족시키고 각종 교통 문제를 해결하기 위해서 지능형교통시스템(ITS, Intelligent Transportation System)을 적용하고 있다. 특히, 첨단교통정보 시스템(ATIS, Advanced Traveler Information System)은 개별 차량의 주행을 최적화시키는 시스템으로서 운전자에게 출발지에서 목적지까지 빠르고 쾌적한 주행경로를 제공하는 차량 경로계획 수립을 제공한다. 하지만 이러한 시스템은 도로 구간의 비용으로 정적인 값을 이용하므로 동적으로 변화하는 구간 비용을 가지고 도로 네트워크에서 최단 경로를 제공하기는 어렵다. 따라서, 이 논문에서는 교통 혼잡을 고려한 최단 경로 탐색 연산자를 제안한다. 제안된 연산자는 현재 시간 비용과 과거의 시간 비용 변화 량을 더하여 출발지에서 목적지까지 경로를 탐색하는데 이용한다. 이러한 방법은 시간에 따라 변화하는 도로의 상황을 반영하며 출발지에서 목적지까지의 최단 경로뿐만 아니라 예상 도착 시간을 추정할 수 있다. 또한 제안된 연산자는 효율적인 도로 이용, 물류비용 감소, 응급 상황 대체, 연료 절약 및 환경 오염 감소 등의 장점을 가지며 첨단교통정보시스템에서 응용 될 수 있다.
지구 온난화에 대한 대응 노력으로 스마트그리드가 주목받고 있으며, 국내의 경우 정부는 CO2 배출량의 20%를 차지하고 있는 수송 분야를 대체하기 위한 노력으로 전기자동차 및 충전 인프라 구축을 확대하고 있다. 하지만 전기자동차 충전 인프라는 지능화를 위해 IT기술을 접목하고 있어 기존 IT기술이 가지고 있던 보안위협들을 그대로 상속받을 수 있다. 이로 인해 발생할 수 있는 보안 사고를 미연에 방지할 수 있도록 보다 안전한 전기자동차 충전 인프라 구축이 요구된다. 이에 본 논문은 전기자동차 충전 인프라에 대한 논리적 아키텍처를 제시하고 이를 바탕으로 발생 가능한 보안위협들을 식별하였다. 또한, 이러한 보안위협들을 대응하기 위한 보안요구사항을 분석 및 제시하였다.
In military transportation, the use of wide trailer for transporting the large and heavy weight equipments such as tank, armoured vehicle, and mobile gunnery is quite common. So, the vulnerability of causing traffic accidents for these wide military trailer to bump or collide with another car in adjacent lane is very high due to its broad width in excess of its own lane's width. Also, the possibility of these strayed accidents can be increased especially by the careless driver. In this paper, the recognition system of lane and vehicle headway direction is developed to detect the possible collision and warn the driver to prevent the fatal accident. In the system development, Kalman filtering is used first to extract the border of driving lane from the video images supplied by the CCD camera attached to the vehicle and the driving lane detection is completed with regression analysis. Next, the vehicle headway direction is recognized by using neural network scheme with the extracted parameters of the detected driving lane feature. The practical experiments for the developed system are also carried out in the real traffic road of Seoul city area and the results show us the more than 90% accuracy in recognizing the driving lane and vehicle headway direction.
긴급출동을 위한 골든타임 확보는 생명과 직결되는 것으로, 초동 출동시간 단축방안에 대한 국민적 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 초동 출동시간 단축을 위해 '긴급차량 우선신호시스템'을 실제 현장에 도입하고, 시범운영한 후 국내 도입가능여부를 판단하였다. 도입여부 판단은 긴급차량 우선신호 효과검증을 위해 통행시간을 분석하였고, 부방향과 대향직진방향에 미치는 영향 정도는 알아보기 위해 대기행렬길이 분석을 수행하였다. 분석결과, 긴급차량 효과검증에서는 우선신호를 운영할 경우에 긴급차량의 통행시간이 최대 350%에서 최소 24%까지 감소하는 것을 확인하였다. 우선신호에 의한 부방향과 대향방향의 영향은 포화상태일 때 대기행렬길이가 최대 15분, 근포화상태에서는 30분에서 45분 정도까지 지속되었으며, 비포화 상태에서는 긴급차량 통과 직후에도 대기행렬길이가 감소되는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 개미 군집 최적화 (Ant Colony Optimization; ACO) 및 A* 휴리스틱 알고리즘이 융합된 선호도 기반 경로탐색 알고리즘을 제안한다. 최근 ITS (Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 사용이 증가하면서 경로탐색 알고리즘의 중요성이 더욱 높아지고 있다. 기존의 Dijkstra 및 A*와 같은 대부분의 최단경로 탐색 알고리즘은 최단거리 또는 최단시간 경로 탐색을 목표로 한다. 하지만 이러한 경로 탐색 결과는 더 안전하고 특정 경로를 선호하는 운전자를 위한 최적의 경로가 아니다. 따라서 본 논문에서는 선호도 기반 최단 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은
주어진 맵의 링크 속성 정보를 이용하며, 각 링크에 대한 사용자 선호도는 내비게이션 사용자에 의해 설정되어 진다. 제안된 알고리즘은 C로 구현하였으며, 64노드 및 118링크로 구성된 맵에서 다양한 파라미터를 통해 성능을 측정한 결과 본 논문에서 제안한 휴리스틱 융합 알고리즘은 선호도 기반 경로뿐만 아니라 최단 경로 탐색에도 적합함을 알 수 있었다.
본 연구는 대각선 횡단보도의 설치기준 정립을 위한 기초 자료 구축을 목표로 교차로의 보행량 및 차량 교통량을 고려하여 대각선 횡단보도와 일반 횡단보도의 지체도를 비교하여 분석하였다. 도로구조와 신호현시를 가정하고 신호이론에 근거하여 지체도를 시간단위로 계산하였으며, 이때 차량 통행의 지체뿐만 아니라 보행자의 지체시간을 고려하였다. 산출한 지체도를 이용하여 일반 횡단보도 교차로와 대각선 횡단보도 교차로를 비교하고 대각선 횡단보도 설치적정구간을 검토하였다. 또한 이 과정에서 교차로의 신호현시를 순환식과 비순환식으로 나누어 결과를 도출하였다. 분석 결과를 통해 본 연구는 주도로의 차량 통행비율이 높은 경우에 대각선 횡단보도의 도입이 일반 횡단보도의 운영보다 적절할 수 있다는 점을 확인하였으며, 대각선 횡단보도의 운영을 위해서는 순환식 신호현시보다 비순환식 신호현시의 적용이 적절하다는 것을 확인하였다. 그러나 비순환식 신호현시의 적용에서도 대각 횡단의 수요가 너무 적은 경우에는 대각선 횡단보도 적용이 적절하지 않을 수 있다는 것을 확인하였다. 본 연구는 대각선 횡단보도 설치 가능성 판단을 위해 신호현시순서와 교통량에 따른 지체도 비교분석연구로써 대각선 횡단보도 설치 기준을 정립하는데 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
Wardrop(1952)의 확정적 사용자최적원리(Deterministic User Optimal Principle)에 의한 사용자의 통행행태는 교통망의 상황에 대하여 완전한 정보가 존재한다는 가정을 기반으로 하고 있다. 따라서 확정적 사용자최적원리에 따르면 사용자는 출발지와 도착지를 연결하는 최적경로를 선택하며, 사용자가 경로를 임의로 변경하여 통행비용을 줄일 수 없는 균형 상태에 도달함을 의미한다. 운전자의 통행경로선택기준은 다양하게 생각될 수 있으나, 일반적으로 확정적 사용자최적원리에서 운전자는 최소의 통행시간이 소요되는 경로를 선택한다. 그러나 현실의 교통망에서 발생하는 운전자의 통행행태는 통행시간으로 경로를 선택하지 않는 경향이 빈번하게 목격되며, 확정적 사용자최적원리에서처럼 통행시간만을 경로선택의 기준으로 적용하는 모형은 비합리적인 통행행태를 유도할 가능성이 높다. 이에 본 연구는 운전자의 경로를 인지하는 행태를 보다 현실적으로 모사하는 확정적 최적통행배정모형을 제안한다. 이를 위해 모형을 사용자가 경로를 결정함에 있어 출발지와 도착지에서 경로를 인지하는 일반적인 특성으로 통행시간 정보뿐만 아니라 도로주행 조건, 출발지와 도착지에 대한 교통망 정보의 유무 등을 동시에 반영한다고 가정한다. 또한 본 연구는 출발지를 기준으로 하는 통행을 전개하는 전방탐색기법과 도착지를 기준으로 통행을 후퇴하는 후방탐색기법을 동시에 수식과 알고리즘에 반영하여 사용자의 경로인지특성을 반영하는 노력이 주 내용이다.
2016년 12월 기준 우리나라 자동차 총 등록대수는 2100만대를 넘어섰으며, 이러한 영향으로 교통부문 온실가스 배출량도 매해 증가하였다. 연비와 온실가스 배출량에 영향을 미치는 주요 요인으로 알려진 주행 행태와 도로 조건을 고려한 주행전략을 개발하여 주행을 할 때, 높은 연비 개선 효과를 누릴 수 있을 것으로 판단하였다. 이에 본 연구는 오르막 구간과 곡선구간이 있는 복합 도로선형 구간에서의 연료 효율적인 주행전략 개발 및 연료소모량 절감 효과 분석을 목적으로 하였다. 도로의 시설 기준에 관한 규칙에 따른 도로지형을 설계하고, 다양한 시나리오를 선정하여 속도프로파일을 생성한 후, Comprehensive Modal Emission Model에 적용하여 연료소모량을 도출하였다. 연료소모량이 최소인 시나리오를 선택하였으며, 검증을 위해 일반 운전자의 주행과 최적주행전략의 연료소모량을 비교 분석하였다. 분석 결과, 최적 주행전략이 일반 운전자의 주행보다 연료소모량을 평균 21.2% 절감하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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