OHSAS 18001(Occupational Health and Safety Assessment Series 18001)은 안전보건 경영 시스템으로서 기업이 자율적으로 산업재해를 예방하기 위하여 안전보건 체제를 구축하고, 주기적으로 유해위험 정도를 자체 평가하여 그에 따라 설비 및 작업환경을 개선토록 함으로써 산업재해를 체계적으로 예방 관리하도록 요구하는 표준이다. 표준의 구성은 ISO 14001 환경시스템과 그 골격이 거의 같은데 크게 4.1 일반적인 요구사항, 4.2 안전보건방침, 4.3 계획, 4.4 실행 및 운영, 4.5 점검 및 시정조치, 4.6 경영자 검토로 구성되어 있으며 전체적인 구조로 보면 지속적 개선을 이루기 위한 PDCA개념, 계획, 실행, 점검, 조치의 Cycle을 이루고 있다.(중략)
본 연구에서는 전국 고속도로를 대상으로 화물차 교통사고에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하고자 한다. 이를 위해, 고속도로 교통사고 자료들과 포아송 및 음이항 회귀모형을 이용하여 화물차 교통사고 건수 예측모형을 개발하였다. 모형에서 유의한 것으로 확인된 변수는 화물차 연속주행시간지수, 구간연장, 화물차 교통량, 구간내 교량 수, 졸음쉼터 개수이다. 또한, 구축된 예측모형을 이용하여 고속도로 구간별 안전등급(level of service of safety, LOSS)을 도출하였다. 이후 LOSS를 전국 고속도로 네트워크에 표출하여 고속도로 구간별 화물차 교통사고 위험도를 진단하였다. 본 연구에서 개발된 모형과 LOSS는 고속도로에서의 화물차 교통사고 저감을 위한 정책수립의 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 대부분 운전자들이 보유하고 있는 스마트 모바일 기기와 최소한의 중앙서버를 활용하여 구축 가능한 위치기반 고속도로 안전시스템을 제안한다. 이를 위해 중앙서버를 구축하여 GPS를 이용한 차량의 위치정보를 수집하며, 서버에서는 차량위치 업데이트 메시지 감소를 위한 위치예측 알고리즘을 수행한다. 차량에 장착된 모바일에서는 가속도 센서를 이용하여 차량의 위험 상황을 인지하여 상황을 서버에게 업데이트하고, 서버는 LTE 통신을 이용한 위치기반 유니캐스트를 통하여 주변 위험차량에게 신속하게 알려준다. 본 논문에서 제안하는 위치예측 알고리즘을 평가하기 위하여 실제 차량에 앱을 탑재한 모바일 기기를 설치하고 도심도로, 한적한 도로, 고속화도로 등 다양한 시나리오에서 실제 실험하고, 위험도 전파 등을 평가하기 위한 시뮬레이션을 수행한다. 또한 차량의 충돌상황을 감지하기 위한 충돌 모의실험을 진행하며, 모바일 기기가 거치대에서 이탈되는 등의 예외적인 상황을 처리할 수 있는 기법을 제안한다.
최근 고속도로에서 운전자가 교통운영 및 안전상 적정한 속도로 운행할 수 있도록 기상, 교통사고, 혼잡 등에 효과적으로 대응할 수 있는 교통류 관리전략에 대한 필요성이 증가하고 있다. 새로운 교통시스템을 적용하기에 앞서 해당 시스템의 효과를 극대화할 수 있는 운영구간을 결정하는 기준에 대한 연구가 선행되어야 하며, 교통사고자료를 활용한 통합적인 분석을 통하여 운영구간 우선순위 결정 기준을 마련할 수 있다. 본 연구에서는 향후 국내 가변제한속도 도입 시 교통안전을 고려하여 우선적으로 설치해야할 운영구간을 선정하기 위한 방법론을 제시하였다. 순서형 프로빗 모형을 이용한 분석결과, 교통안전을 고려한 가변제한속도 운영구간 우선순위는 교량 및 터널구간, 내리막구간, 승합차 또는 화물차의 비율이 높은 구간, 야간시, 이상기후시 차량의 평균속도가 높은 구간, 차량간 속도분산이 높게 나타나는 구간 순으로 나타났다. 본 연구의 결과는 기상대응을 목적으로한 국내 가변제한속도 시스템 도입시 운영구간 우선순위 도출에 효과적으로 활용할 수 있다.
본 연구에서는 고속도로와 같은 연속 교통류에서의 군집화 현상을 연구함으로서 보다 현실적인 고속도로의 교통류를 반영할 수 있는 방법론을 제시하고 있다. 이와 같은 연구를 통하여 안전성과 신뢰성을 확보하는 고속도로에서의 시스템 구축을 할 수 있을 것이다. 본 연구는 차량들의 '임의효과'에 의하여 차량군집을 발생되는 과정을 모형화하였으며 본 모형의 검증은 경기도 지역의 '자유로' 지점데이터를 이용하였다.
Continuous Risk Profile(CRP)은 고속도로의 사고취약구간을 선정하는 방법론 중에서 정확성과 효율성이 뛰어난 것으로 알려져 있다. 그러나 전통적인 CRP는 데이터베이스 구축을 위한 대규모 투자를 필요로 하는 안전성능함수를 이용한다. 본 연구는 안전성능함수 대신 동질 그룹들의 평균사고건수를 규모조정계수로 이용하는 CRP를 제안하는 것을 목적으로 한다. 고속도로 구간들을 동질 그룹으로 분류하기 위하여 각 구간의 AADT와 차로 수 자료를 기반으로 하는 계층적 군집분석이 수행된다. 제안된 모형은 캘리포니아의 I-880 자료를 이용하여 다른 여러 가지 사고취약구간 선정방법들과 비교된다. 분석 결과에 따르면, 제안된 모형은 false negative를 발생시키지 않으며 false positive rate를 감소시킨다. 본 연구에서 개발된 방법론은 추가적인 복잡한 데이터베이스 없이 고속도로 사고취약구간을 선정하는 데에 활용될 수 있으며, 또한 고속도로 안전관리시스템을 개선하는 데에 기여할 수 있다.
본 연구는 고속도로 상의 반복적인 교통 혼잡 문제를 해결하기 위한 현실적인 대안 중 하나인 고속도로 갓길차로제를 효과적으로 운영하기 위해 강화학습 기법을 적용하고자 하였다. 강화학습의 DQN을 활용한 갓길차로제 운영 알고리즘을 개발하였고 미시교통시뮬레이션 프로그램 VISSIM을 활용하여 경부선 기흥IC-수원IC 구간의 데이터를 활용하여 강화학습 에이전트를 학습시켰고 그 효과를 평가하였다. 효과평가는 크게 이동성과 안전성의 두 가지 측면에서 진행하였다. 분석 결과 DQN 기반 갓길차로제 운영을 통해 시간당 최대 26km/h의 속도 개선 효과가 발생하였으며, DQN 에이전트는 기존 운영 기준인 60km/h 보다 약 10km/h 높은 속도로 갓길 차로제를 운영하였다. 안전성 효과의 경우 기존 운영 방식과 DQN 기반 운영을 통해 발생되는 차량 간 상충건수를 비교하였고 산출된 상충건수의 차이가 크지 않아 10km/h의 운영 기준 속도의 차이가 큰 영향을 주지 않은 것으로 판단하였다. 이러한 결과를 종합적으로 고려할 때 강화학습 기반 고속도로 갓길차로제 운영은 이동성 측면에서는 분명한 효과가 존재하였고 현재 운영 기준 속도의 조정을 고려해볼 필요가 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서 개발한 KARV-2의특징은 저가의 소형시스템이다. 4인승 소형지프차에 모든 컨트 롤시스템을 장착하고도 외부에 별로 표가 나지 않을 정도임에도 그 성능 면에서는 고속도로를 자율주행할 수 있다는 점이다. 첨단기술의 개발과 더불어 이 차량의 성능도 계속 개선될 것이다. 언젠가는 궤도 위를 달리는 기차와 같이 정확하고 안전하게 주행할 수 있어, 탑승자는 마음놓고 그저 신문을 읽거나 음료수를 마시면서 스쳐 가는 경관을 즐길 수 있는 시기가 곧 도래할 것 으로 믿는 다. 이를 위하여는 차량작동의 신뢰도 향상이 절대 전제조건이다. 앞으로는 일기조건 이나 주야에 관계없이 마치궤도 위를 달리는 기차처럼 안전하게 주행할 수 있는 시스템의 개발이 필요하다. 또한 고속도로가 아닌 시내주행을 위해서는 노면표식인식, 도로표지판 인식, 신호등 인식 등 해결되어야 할 문제들이 산적해 있는 상황이다.
본 논문에서는 고속도로 주변에 이미 설치되어 있는 가로등에 각종 센서를 부착하여, 지금까지의 어둠을 밝히는 기본적인 기능 이외에 전방에서의 사고를 미리 알려 안전운전을 지원하는 시스템 개발의 한가지 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 지금까지 한가지 기능인 어두운 밤에 빛을 밝히는 기능 이외에 안전 운전을 좀 더 효율적으로 지원 할 수 있는 시스템으로 향 후 ITS(Intelligent Traffic System)에 적용 및 응용이 용이하다.
본 연구에서는 고속도로 버스전용차로 단속시스템을 개발하여 현장 성능평가를 수행하였다. 영동고속도로 마성터널 입구 버스전용차로에서 조사한 결과, 버스전용차로를 위반하는 차량의 비율이 99%에 달하는 것으로 조사되었다. 하지만 현재의 경찰관에 의한 인력식 단속은 단속율도 낮고 불필요한 안전문제 및 지체를 발생시킨다. 고속도로 버스전용차로는 6인 이상 탑승한 9인승 이상 승합차도 통행이 가능하기 때문에 승합차량의 승차인원을 검지하는 기술개발이 필요하다. 조도에 관계없는 승차인원 검지를 위해 적외선 카메라를 사용하였고 짧은 차두시간을 감안한 신속한 영상처리 기법으로 YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 사용하였다. 개발시스템 성능 검증을 위해 테스트베드 및 실 현장 평가를 실시한 결과, 테스트베드와 실 현장에서 각각 7%, 8% 오차를 나타내 만족할 만한 성능을 보였다. 본 연구 결과물을 현장에 적용할 경우 고속도로 버스전용차로 운영 효율화 및 단속에 따른 불필요한 지체를 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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