고속도로 교통사고 발생의 주요 원인인 과속을 줄이기 위하여 경찰청에서는 많은 예산을 들여 과속단속카메라를 설치 운영하고 있다. 지점식 과속단속카메라의 경우 GPS 탑재장치에 의해 위치가 노출되어 과속단속 실적이 떨어지며, 과속단속카메라가 설치되지 않은 차로나 구간에서 캥거루 주행 등 회피거동에 의해 과속억제 효과 또한 감소하고 있다. 운전자의 회피거동으로 인하여 긴 내리막 구간, 터널, 교량 등에서 과속예방효과나 교통사고 감소효과는 제한적일 수밖에 없다. 따라서 중요 시설이나 위험구간에서 차량들의 속도를 일정하게 유지시켜 교통사고 예방효과를 높이기 위한 대안으로 구간과속단속의 필요성이 높아지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 우리나라 고속도로에 최초로 도입된 구간과속단속시스템의 효과평가를 위하여 시스템 적용 전 후 교통류특성과 관련된 자료를 수집하여 비교.분석하였고, 그 결과, 시스템 설치 후 속도저감 효과 및 해당 구간의 교통류 안정적 흐름을 보이는 것으로 나타나 구간과속단속 운영구간에 있어서 교통안전성 제고와 교통사고 감소효과가 있는 것으로 파악되었다.
본 연구는 이륜차 법규위반 및 교통사고 예방을 위한 무인교통단속장비 및 표준규격 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 현재 운영중인 무인교통단속장비의 이륜차 단속의 문제점 및 신기술 검토를 진행하였고, 설문조사를 통해 이륜차 무인교통단속장비 도입타당성 및 기술현황을 조사하였다. 또한 개발장비 현장실험을 통해 이륜차 단속기능을 구현하였고, 성능개선을 통해 단속대상 추가 및 번호인식률이 향상되었다. 현장실험 및 성능평가 결과를 바탕으로 이륜차 무인교통단속장비의 성능기준을 마련하였고 통신프로토콜에서는 차종분류코드 및 위반항목에 이륜차에 관한 사항을 신규로 구성하여 규격을 개발하였다.
본 논문은 무인교통 단속장비 시스템을 개선하는 것이 목적이다. 이를 위하여 기존 무인교통 단속장비에 대하여 개선이 필요한 부분을 정리하고 최신 기술을 적용하여 개선할 수 있는 사항들을 도출하였다. 또한 도출된 개선 사항을 반영하여 새로운 무인교통 단속장비의 설계 및 구현방안을 제시하고자 한다. 주요 개선사항으로서 무인교통 단속장비의 하우징 소재 변경, 장비구성의 간소화, 무게의 경량화와 소프트웨어로 단속용도 변경이 가능하도록 설계 하였다. 본 연구를 통해서 개선된 무인교통 단속장비의 객관적 성능을 평가하기 위하여 공인인증기관에 의뢰하여 KC 인증 및 내구성 시험을 통한 장비의 신뢰도를 확보하였다. 기존 무인교통 단속장비와 공사기간 및 설치비용 등을 비교 평가하여 앞으로 무인교통 단속장비 시장성 확보의 당위성을 제시하고자 한다.
교통사고로 인한 여러 가지 사회적 문제들로 인해 정부에서는 강력하게 교통사고를 줄이기 위한 여러 가지 정책들을 시행하여 왔다. 이러한 결과들로 인해 최근 들어 교통사고 발생건수 및 사망자 수가 감소추세에 있다. 그러나 이러한 교통사고 감소를 위한 여러 가지 정책들을 시행하기 위해서는 비용이 수반되게 마련이며, 이에 대한 비용 대비 효과 평가도 이루어질 필요가 있다. 본 연구에서는 최근 교통단속에 투자되는 비용 가운데 단속효과가 입증된 무인과속단속시스템에 의한 단속과 교통경찰에 의한 인력단속의 경우를 단속이 없는 경우와 비교하였다. 그 결과 평균속도에서 설치전 조건이 평균속도 82.66km/h, 인력단속 조건이 70.57km/h, 기계적 단속조건이 67.85km/h순으로 높게 나타났고 통계적으로도 유의한 차이가 있었다. 또한 제한속도 위반율에서도 설치전 조건이 65%, 인력단속조건이 32%, 기계적 단속조건이 19%의 순으로 나타났다. 차종별로는 승용차, 승합차, 화물차의 순으로 평균속도 및 위반율이 높았으며, 차로별로는 1차로가 2차로에 비해 높게 나타났다. 이와 같은 결과를 토대로 사고율을 추정하여 투입비용 대비 편익을 측정하였는데 무인과속단속시스템 설치전 조건의 경우와 비교하여 연간비용대비편익을 추정하였다. 그 결과 교통경찰에 의한 인력단속조건의 경우 76,130,590원의 마이너스편익이 발생하였고, 무인과속단속시스템에 의한 기계적 단속의 경우 38,577,670원의 편익이 발생하는 것으로 추정되었다
교통사고의 원인은 인적 요인, 차량적 요인, 도로 환경적 요인으로 분류된다. 주어진 도로 환경과 차량 조건하에서는 운전자가 마지막으로 안전을 제어할 책임을 지고 있다. 따라서, 교통사고를 사전에 예방하기 위하여 운전자의 교통법규 위반 행위에 대하여는 도로교통법에 근거하여 징역, 벌금, 구류, 과료, 과태료, 범칙금에 처하고 있다. 교통법규 위반 행위 단속 시에는 교통사고 유발 가능성과 위험도에 따라 단속의 강약을 포함하여 차등화된 처벌이 이루어져야 한다. 교통 범칙금 기준 제시를 위하여 1991~1995년의 5년간 교통사고 및 교통법규 위반을 분석한 결과 전체 교통법규 위반 단속 중 교통사고를 야기하는 동적 위반 행위인 사고관련 위반 행위 단속의 비율이 44%로 일본의 61%에 비해 매우 낮은 수준이다. 따라서 사고유발 가능성에 근거한 교통법규 위반 행위 단속의 강화가 필요하다. 한편 범칙금 부과방안으로 피해도 모형과 빈도 모형을 비교한 결과 교통법규 위반 행위로 인해 발생된 교통사고 비용을 고려한 피해도 모형은 범칙금의 차등화가 분명하지 않고 변별력이 뚜렷이 나타나지 않아 적합하지 않은 것으로 분석되었다. 교통법규 위반 행위에 따른 빈도 모형은 교통사고 건수와 사망사고 건수의 가중치(w)설정을 위해 동적 위반행위가 우리나라와 유사한 일본 자료와 비교한 결과 가중치가 한국=0.7, 일본=0.8일 때 상대적으로 $x^2$가 31.71로 가장 낮게 나타났다. 따라서, 사고건수에 대한 가중치는 0.7로 사망사고에 대한 가중치는 0.3을 적용하였다. 마지막으로 현행 범칙금과 제안된 범칙금을 비교분석하였다.
교통사고 발생률은 매년 증가하고 있으며 대한민국은 OECD 국가 중에서 상위권에 속한다. 이를 개선하기 위해 다양한 도로교통법이 시행되고 있으며 무인 속도 카메라, 교통단속 카메라 등의 장비를 사용한 다양한 교통단속 방법이 적용되고 있다. 그러나 운전자는 네비게이션을 통해 교통단속 카메라의 위치를 사전 감지하여 단속을 회피함에 따라 불시 단속이 가능한 이동식 단속시스템이 필요하며, 정확한 단속을 위해 도로 측면에서 차량 번호판 인식률을 높일 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 영상처리를 이용한 기울기 보정 알고리즘를 적용하여 도로 측면에서의 차량 번호 인식률을 향상을 위한 방법을 제안한다. 또한 문자 인식 정확도 향상을 위해 CNN 기반의 YOLO 알고리즘을 이용하여 커스텀 데이터 학습을 진행하였다. 해당 알고리즘을 설치 장소에 대한 제약이 없는 이동식 교통단속 카메라 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.
2003년 1월부터 2008년 6월까지 5년 6개월 동안 대전지역에서 발생한 교통사고와 같은 기간 경찰에서 단속한 통계를 근거로 통계적으로 의미가 있다고 판단된 전체분석, 중앙선침범 분석, 신호위반 분석, 음주운전 분석, 무면허운전 분석, 이륜차 분석, 보행자 분석, 교통사망자 분석 및 교통안전시설 분석, 안전홍보 및 교육 분석, 차량등록 수와 교통사고와의 관계를 SPSS12.0 통계프로그램을 이용하여 분석을 시도한 결과, 의미 있는 결과들이 산출되었다. 교통단속과 교통사고가 일정한 상관관계가 있음이 증명되어 모형이 산출되었고, 교통단속의 효과는 일정한 시간적 간격을 가지고 나타났다. 교통단속과 교통사망자와의 관계는 상관계수가 너무 낮아 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타나 경찰의 단속이 교통사망사고 예방에는 거의 효과가 없는 것으로 분석되었다. 이는 지금까지 추진되어온 교통안전대책의 방향전환이 시급함을 나타내는 것이어서 보다 효과적인 대안수립이 필요하다고 할 수 있다.
현행 무인교통단속장비는 특정한 지점에서의 위반 여부를 판단하여 단속하는 특징을 갖고 있어 운전자들이 시스템 설치 지점 앞에서만 속도를 줄이고 통과하자마자 다시 속도를 증가시키는 경향을 보이고 있다. 특히 터널, 교량 및 커브 구간에서의 사고 위험도는 다른 구간에 비해 높은 것으로 분석되고 있다. 따라서 일정구간에 걸쳐 도로나 교통여건으로 과속교통사고의 위험이 높거나 과속사고가 많이 발생되는 도로구간에서 안정적인 속도관리를 위해 구간과속단속시스템의 도입이 필요하다고 판단된다. 본 연구에서는 터널, 교량 구간의 교통류 특성을 분석하여 기존 지점과단속시스템의 한계를 분석하였다. 그리고 구간과속단속시스템을 적용하기 위한 도로구간의 적정거리를 현장 도로구조, 교통여건, 사고발생 내용을 검토하여 제시하였다. 또한 각 교량이나 터널에 대하여 적절한 구간과속단속시스템의 설치 위치를 제시하였다.
현재 대한민국에서는 교통 혼잡을 해결하기 위해 다인승 전용차로 (HOV, High Occupancy Vehicle Lanes)와 지정차로제를 시행하고 있다. 현행의 교통단속 시스템은 단속 지역 구역에 인원이 필수로 배정되며 무인 단속에 어려움이 있다. 또한, 고정식 교통단속시스템은 속도 위반 단속은 가능하나 운전자가 네이게이션을 통해 단속을 회피할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLO를 통한 교통 통합 단속 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 멀티스레딩 기술 기반의 병렬처리 차량번호 인식 기술을 적용하여 불시 단속이 가능한 이동식 교통 통합 관리시스템을 제안한다. Yolo5를 이용한 차선 인식, 차량탑승인원 판별, 차량 번호 인식 등의 알고리즘을 통합 모델을 설계하고 이를 적용한 통합시스템을 제시하였다.
이륜차 전체 사고는 연평균 10.01% 증가하며, 사망자 수 또한 2.64% 증가하는 추세이다. 사륜차의 경우 도로에서 안전 운전을 강제할 수 있도록 단속 카메라가 설치되어있다. 그러나 이 단속 카메라는 사륜차 단속이 주목적이기 때문에 이륜차 단속 기능을 기대할 수 없다. 이륜차 단속은 현장 인력 투입을 통한 현장 단속에 의존할 수밖에 없다. 최근 이륜차 위법 행위 단속을 위해 경찰청에서는 '경찰청 SMART 국민제보'를 통한 이륜차 위법 행위를 국민 신고를 통해 수행 중이나 장기 지속되기 어렵다. 인력을 지속적으로 투입해야하는 유인 단속의 효과를 극대화 시킬 수 있는 적절한 단속 방안의 마련이 필요하다. 본 연구를 통해 배달 이륜차 라이더를 관리할 수 있도록 하는 제도적 장치인 배달 이륜차 라이더 자격증 ID 4종을 제안하였다. 또한, 배달 이륜차 자격증 ID 체계를 활용한 단속 실험을 수행하여 배달 이륜차 라이더 자격증 단속이 가능 여부를 D-MESO 프로그램을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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