본 연구는 운전 중 발생하는 스트레스를 측정할 수 있는 운전 스트레스 척도의 개발과 그 타당화에 대한 연구를 목적으로 실시되었다. 이 목적을 위하여 전국 7개 지역의 412명의 운전자들에게 121개의 운전 스트레스 척도 예비문항을 실시한 후 요인분석을 한 결과, 5개(진행장애, 운전환경, 사고단속, 법규준수, 시간압력) 요인으로 구성된 총 38개 문항의 운전 스트레스 척도(DSS)를 개발하였다. 이들 요인에 대한 신뢰도는 모두 .80이상으로 높게 나타났다. 타당화 연구를 위해서 운전 스트레스 척도(DSS)와 운전자 스트레스 척도(DBI-GEN) 그리고 운전자의 위험한 운전행동(음주운전, 과속운전, 법규위반, 피해사고, 가해사고)과의 상관관계 분석을 실시하였다. 상관관계 분석 결과 운전 스트레스 척도(DSS)는 운전자 스트레스 척도(DBI-GEN)와 운전자의 위험한 운전행동 모두에서 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 또한 운전 스트레스 척도(DSS) 점수의 고·저에 따라 운전자의 위험한 운전행동(음주운전, 과속운전, 법규위반, 피해사고, 가해사고)에 영향을 주는 정도를 알아보기 위하여 운전 스트레스 척도 점수를 상위 25%와 하위 25%로 구별하여 더미변수 변환을 통한 중다 회귀분석을 실시하였다. 분석결과 운전 스트레스가 높은 집단은 위험한 운전행동에 유의한 정적 영향을 주며, 운전 스트레스가 낮은 집단은 유의한 부적 영향을 주는 것으로 나타났다. 끝으로 본 연구결과를 논의하고 운전 스트레스 척도(DSS) 개발과 관련된 시사점과 한계점을 논의하였다.
우리나라의 어린이보호구역 개선사업은 어린이가 주로 활동하는 유치원, 초등학교 주변에서 많이 발생하고 있어 어린이 교통사고 예방책의 일환으로 추진하고 있다. 하지만 어린이보호구역내 안전시설물에 대한 필수 설치 시설물과 적정 설치 수준에 대한 연구가 부족한 바, 본 연구에서는 자료포락분석을 활용한 안전시설물 설치의 효율성을 상대적으로 평가하여 개선방안을 제시하였다. 화성시 관내 초등학교중 총 28개 어린이보호구역에 대한 시설물 현황과 사고현황 자료를 구축하였다. 기존 연구상에 효과가 입증된 주요 시설물 6개(고원식 교차로, 고원식 횡단보도, 방호울타리, 미끄럼방지시설, 과속방지턱, 단속카메라)만 투입요소로 하여 분석하였다. 분석결과 28개소 중 12개소만 효율성이 있는 것으로 나타났으며, 16개소는 효율성이 떨어지는 것으로 나타났다. 효율집단으로 구분된 어린이보호구역은 방호울타리, 미끄럼방지시설, 단속카메라 설치가 비효율집단으로 구분된 어린이보호구역보다 적게 설치한 것으로 나타났다. 방호울타리는 어린이보호구역 전체연장 중 47% 정도만 설치하여도 충분히 효율성이 있는 것으로 나타났으며, 미끄럼방지시설의 개소 수는 $km^2$당 8.7개 정도면 효율성이 있는 것으로 나타났다. 비교대상의 수가 28개소로 상대적 효율성 평가지표로 활용하는 데는 본 연구가 한계가 있으며, 향후 전국단위로 그룹화 하여 각 그룹별로 효율성 평가할 수 있을 것으로 판단된다.
루프 검지기, 영상 검지기 등의 기존 교통 검지기들은 설치와 유지보수에 드는 비용이 크고, 밤과 낮에 따라 상이한 검지 알고리즘이 필요하거나 날씨에 따라 검지율의 편차가 크다는 단점을 가지고 있다. 반면에 밀리미터파 레이더는 악천후에 의한 영향을 받지 않고, 주야간에 관계없이 일정한 검지 성능을 얻을 수 있다. 덧붙여 설치와 유지보수를 위하여 교통 통제의 필요가 없고, 다수의 차량을 동시에 검지 가능하다. 본 연구는 이러한 장점을 가진 레이더 센서를 활용한 다중 물체 검지 알고리즘을 기존의 단일 물체 검지 알고리즘을 응용하여 구현하였으며 이에 대한 평가를 수행하여 의미 있는 결과를 얻었다.
자동차 번호판 인식 기술은 도로의 교통상황 통제, 과속차량 단속, 도주 차량의 추적 등 현대 교통 시설 및 교통 안전망을 책임지고 있는 핵심 기술 중 하나이다. 이 기법은 과거에도 연구되었던 분야였으나 최근 딥러닝 기술의 발전으로 다양한 기법들을 적용하여 향상된 성능을 보이는 분야이며, 크게 자동차 번호판 검출과 번호판 인식으로 나뉜다. 본 연구에서는 다양한 객체 검출 모델과 WPOD-Net(Warped Planar Object Detection Network) 모델을 활용하여 자동차 번호판 검출 성능을 향상시키기 위한 실험을 진행하였으며, 객체 검출 모델을 활용하여 번호판을 검출하는 기존 방식들 대신 차량을 검출한 다음 번호판을 검출하는 방식을 택하여 정확도를 높였다. 특히 Super-Resolution 기법 중 하나인 Fast-SRGAN 모델을 활용하여 이미지 내에 존재하는 노이즈를 제거하는 처리를 통해 최종 성능을 향상시켰다. 결과적으로 92.38%에서 96.72%로 선행 연구 대비 평균 4.34% 향상된 성능이 실험을 통해 확인되었다.
교통사고 잦은 곳 개선사업은 교통사고 예방을 위하여 도로상에 도로안전 관련 시설물을 설치함으로써 도로 환경적 요인에 대한 결함을 제거하는 대표적 교통안전개선사업이다. 그러나 개선사업으로 인해 설치된 각 시설물들에 대한 효과평가에 대한 연구는 미비하였다. 따라서 본 연구에서 도로 교통안전 관련 시설물의 교통사고 감소효과도를 추정하기 위하여 최근 2004년부터 2013년까지 교통사고 잦은 곳 개선사업 공사가 완료된 4,171개 지점을 대상으로 비교그룹방법을 활용하여 5가지 시설물에 대한 교통사고 감소효과도를 추정하였다. 분석 결과, 전체 교통사고에 대해서는 교통섬 4.45%, 표지병 32.17%, 과속단속카메라 24.13% 사고감소 효과를 나타냈으며, 반면 무단횡단금지시설 0.61%, 미끄럼방지포장은 1.67% 만큼 증가한 것으로 나타났다. 또한 표지병, 무단횡단금지시설, 미끄럼방지포장과 같이 국토교통부의 "도로안전시설 설치 및 관리지침"에서 특정유형의 교통사고 예방에 효과가 있다고 언급된 시설물들의 교통사고 감소효과도를 추가적으로 분석하였다. 그 결과, 표지병은 악천후 시 교통사고에 대해서 52.96%, 무단횡단금지시설은 차대보행자 교통사고에 대해서 62.77%, 미끄럼방지포장은 추돌사고에 대해서 26.60%의 순수 교통사고 감소효과가 있는 것으로 분석되었다.
교통사고의 발생의 주요 원인의 대부분은 운전자의 법규 위반 행위이며, 특히 과속 및 불법유턴은 대형 사고로 이어질 잠재적 위험성을 내포한다. 사업용 차량의 경우 불법유턴 위험성에 대한 지각이 부족하고, 단속장비 및 감시 인력 또한 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 사업용 운전자의 불법유턴 위반행위를 예방하고, 안전운행 습관을 유도하고자, 맵 연동기반 운행행태 판단 기술을 개발에 대해 소개한다. 이를 위해 전국 총 26만개 링크자료 중 23,782 건의 유턴 허용 정보와 14만 6천 건의 제한속도 정보를 수집하였다. 또한 운행행태 분석을 위해 판단알고리즘을 구축하였으며, 최종적으로 안드로이드 기반 애플리케이션을 개발하였다. 개발된 애플리케이션의 맵 매칭, 운행행태 판단 및 기타 데이터 산출의 정확도를 평가하기 위해 테스트를 수행하였으며, 분석결과 맵 매칭은 86%, 운행행태 판단 정확도는 83%로 평가되었다. 또한 정보출력 표출에 대한 정확도는 모두 100%로 평가되었다. 향후 과제로서는 기술의 정확도 향상을 위해 모니터링 시스템 설계가 필요할 것으로 판단되며, 개발된 기술을 활용할 수 있는 서비스 시나리오의 검토가 필요하다고 판단된다.
교통사고는 인간의 생명과 직결되는 문제이므로, 교통사고 예방 및 심각도 감소를 위한 연구는 매우 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 교통사고 심각도에 영향을 줄 수 있는 다양한 영향요소들을 고려하여 교통사고로 인한 피해를 최소화할 수 있는 대응책을 수립하고자 하였다. 본 연구에서는 2004~2006년 동안 서해안 고속도로에서 발생한 174개의 구간별 사고자료를 이용하여 사고 심각도 예측모형을 만들었다. 이렇게 분석된 모형을 이용하여 사고심각도에 영향을 미치는 주요요인을 찾고 이를 이용하여 교통사고로 인한 피해를 줄일 수 있는 다양한 방법들을 고려해 보았다. 분석결과 과속으로 인한 사고, 차량결함, 차대차 사고, 차대사람 사고, 교통량, 곡선반경 및 종단경사 변동계수에 의해 사고심각도가 정의되는 것을 알 수 있다. 이와 같은 사고심각도와 밀접한 관련이 있는 독립변수들을 대상으로 구간에 따른 각 영향의 정도를 그래프를 나타내 보았으며, 그 결과 심각한 사고를 유발하는 특정원인이 몇 가지 존재하며 이러한 특정원인 및 사고유형은 서해안 고속도로의 특정구간에서 주로 발생한다는 것을 알 수 있다. 이러한 결과들은 서해안 고속도로의 특정 구간에 속도제한 단속 카메라, 차내/외 경고정보제공등과 같은 선택적 교통정보 및 교통시설을 제공함으로써 사고를 예방하는 방법에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 수리 형태론과 대칭성을 이용한 번호판 검출 방법을 제안한다. 일반적으로 번호판의 모양, 색상, 크기, 위치 등은 사람이 쉽게 인식할 수 있도록 규격화되어 있다. 특히, 번호판의 바탕과 문자의 명암은 큰 대조를 이루며 번호판을 기준으로 하여 좌우 영상은 대칭성을 갖고 있다. 먼저, 번호판 영역을 부각시키기 위해 번호판의 문자 간격 크기의 사각 형태소로 입력 영상의 열림과 붙임 영상을 구하고 두 영상의 차 영상을 얻는다. 둘째, 번호판 크기의 마스크를 사용하여 차 영상의 평균 필터링을 수행한다. 셋째, 평균 필터링 영상의 각 열의 최대값 그래프를 구한 후 대칭성을 계산한다 넷째, 평균 필터링 영상의 피크들을 찾는다. 마지막으로 그래프에서 대칭성이 가장 큰 좌표의 언저리에 번호판이 있다는 가정 하에 번호판을 검출한다. 실험은 약 1,000장의 과속 단속 영상을 대상으로 수행하였으며, 약 93%의 검출률을 보였다.
최근 4차 산업의 발달로 공공분야에서 드론을 활용하여 다양한 목적으로 수색 및 실시간 모니터링에 대한 관심이 높아지고 있다. 실종자 수색, 치안, 해안 순찰 및 감시, 과속 단속, 고속도로 및 도심지역 교통상황 모니터링, 화재 및 산불감시, 저수지 불법 낚시 감시 모니터링, 집회 현장 상황에서 다양한 수색 및 감시 임무 목적을 가지고 활용되고 연구되고 있다. 그러나 경찰, 소방, 군에서는 드론의 하드웨어적인 부분에 집중되고 있어 고성능의 해상도 카메라, 열화상 카메라에 집중되고 카메라로 수집된 데이터의 실시간 모니터링을 위해 원활한 통신시스템 및 특수 임무에 부합하는 분석 프로그램 관련 연구가 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 수색의 임무를 목적으로 하는 드론의 효용성을 높이기 위해 드론에서 취득되는 이미지를 기반으로 수색 임무에 적합한 이미지 데이터 생성하고자 한다. 이를 통해 수색의 정밀도를 높이는 이미지 분석 기법을 제안하고 실제 현장 사례 및 실험을 통하여 관련 정책개선 및 플랫폼 구축을 위한 이미지 분석 기술을 제시하고자 한다.
우리나라는 교통안전법에 의해 지역교통안전기본계획을 수립 시행하고 있다. 지자체별 맞춤형 교통안전시책 수립을 통해 교통안전 향상을 위한 대책 수립 및 역할분담이 강조되고 있으며, 이는 곧 지자체가 지역실정에 맞는 내실 있는 지역교통안전 정책을 실질적으로 주도하여 추진하는 것을 의미한다. 지자체들이 가지고 있는 다면적인 특성에 부합되는 효율적인 교통안전정책이 시행되기 위해서는 지역특성을 고려한 지역단위 교통사고를 예측하고 사고에 미치는 영향요인 분석이 선행되어야 하지만 이에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 지역을 기반으로 하는 교통사고 예측에 관한 기존 연구들은 자료 수집의 한계로 대부분 국가 또는 도시를 분석단위로 사고노출환경과 관련되는 사회경제변수들을 활용한 연구가 대부분이었다. 교통사고 예측모형을 개발하는 이유는 교통사고 발생특성을 파악하여 교통사고를 줄일 수 있는 효율적인 대책을 발굴하는 것이 주요 목적이다. 이에 본 연구에서는 기존연구에서 다루지 못한 보다 작은 지역단위인 행정동을 단위로 지역교통사고 예측모형을 개발하였으며, 사고 노출환경 측면의 사회경제적 변수 외 교통안전정책가가 제어할 수 있는 교통안전시설 및 정책변수를 모형에 반영하여 지역교통안전 정책 수립시 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 모형개발 결과 사고노출환경 측면에서는 도로연장, 건축물 총 연면적, 버스전용차로 설치율, 교차로 및 횡단보도 개소수는 사고와 양(+)의 관계를 보이고 있으며, 횡단보도예고 설치율, 과속방지턱 개소수 및 경찰인력에 의한 단속실적은 사고와 음(-)의 관계에 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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