• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.149-155
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• 2020

한국도로교통공단은 교통사고분석시스템(TAAS)을 활용하여 2015년부터 발생한 교통사고 원인을 분석한 통계를 제공하고 있다. 교통사고 발생 주요 원인으로, 2018년 한해 전체 교통사고 발생원인 중 전방주시 부주의가 대부분의 원인임을 TAAS를 통해 발표했다. 교통사고 원인에 대한 통계자료의 세부항목으로 운전 중 스마트폰 사용, DMB 시청 등의 안전운전 불이행 51.2%와 안전거리 미확보 14%, 보행자 보호의무 위반 3.6% 등으로, 전체적으로 68.8%의 비율을 보여준다. 본 논문에서는 Deep Learning의 알고리듬 중 CNN(Convolutional Neural Network)를 활용하여 첨단 운전자 보조 시스템 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)을 개선한 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 영상처리에 주로 사용되는 Conv2D 기법을 사용하여 운전자의 얼굴과 눈동자의 조향을 분류하는 모델을 학습하고, 차량 전방에 부착된 카메라로 자동차의 주변 object를 인지 및 검출하여 주행환경을 인지한다. 그 후, 학습된 시선 조향모델과 주행환경 데이터를 사용하여 운전자의 시선과 주행환경에 따라, 위험요소를 3단계로 분류하고 검출하여 운전자의 전방 및 사각지대 보조한다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2017년도 추계학술발표회
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• pp.68-68
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• 2017

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.220-225
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• 2013

항구 등 선박교통이 밀집된 구역에서 선박의 사고는 빈번하게 발생한다. 해양사고는 한번 발생하면 대형사고로 이어질 확률이 높으므로, 철저한 해상교통관리가 필요하다. 본 연구에서는 실 해역의 통계적인 해상교통정보와 실시간 선박 통항분포를 바탕으로 항로 위험도를 정량적으로 평가하기 위한 시뮬레이터를 개발하고자 한다. 항로 위험도 평가 시뮬레이터는 항로정보 입력부, 통항분포 분석부, 알고리즘 실행부로 구성하였다. 또한 완도해역의 해상교통정보를 시뮬레이터에 적용하여 항로의 정량적인 항로 위험도를 산출하고자 한다.

• 대한교통학회지
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• 제35권4호
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• pp.321-331
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• 2017

이 연구는 원형교차로의 안전성을 다루고 있다. 연구의 목적은 학교와 인접한 원형교차로에서의 보행자 사고에 영향을 미치는 요인을 분석하는데 있으며, 이를 위해 이 연구는 학교 위치에 따른 보행자 사고를 비교분석하는데 중점을 두고 있다. 교통사고자료는 도로교통공단의 '교통사고분석시스템(TAAS)'를 이용하여 8개년도(2007-2014년) 자료이다. 보행자 사고모형을 개발하기 위해 다중선형회귀모형이 이용되며, 종속변수는 교통사고율이다. 독립변수에는 교차로의 기하구조 요인과 교통량 등이 포함된 28개 변수가 선정된다. 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 모형개발에 앞서 학교와 인접한 원형교차로와 인접하지 않은 원형교차로의 사고가 차이가 있는지 확인하기 위해 가설검정을 실시한 결과, 차이가 있는 것으로 분석된다. 학교와 인접한 원형교차로일수록 사고가 오히려 적게 발생하는 것으로 평가된다. 둘째, 수정된 $R^2$값이 0.651-0.788으로 통계적으로 유의한 총 5개의 모형이 개발된다. 셋째, 학교와 인접한 원형교차로(모형 I-III)의 공통변수로는 분리교통섬 유무와 횡단보도 유무, 그리고 특정변수로는 원형교차로 유형, 초등학교 유무 및 정류장 유무가 채택된다. 넷째, 학교와 인접한 원형교차로와 인접하지 않은 원형교차로(모형 III-V)의 공통변수에는 분리교통섬 유무, 그리고 특정변수로는 원형교차로 유형, 초등학교유무, 횡단보도 유무, 감속시설 유무, 제한속도표지판 유무 및 유입차로 수가 선정된다. 따라서 학교 인접 원형교차로 유무에 따라 학생들의 안전을 확보하기 위해서는 학생들이 원형교차로 횡단 시 대기할 수 있는 공간을 제공해주는 분리교통섬과 안전하게 횡단할 수 있는 횡단보도의 설치가 권장된다.

• 자동차안전학회지
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• 제16권1호
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• pp.35-41
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• 2024

In order to verify autonomous driving scenarios and safety, a lot of driving and accident data is needed, so various organizations are conducting classification and analysis of traffic accident types. In this study, it was determined that accident recording devices such as EDR (Event Data Recorder) and DSSAD (Data Storage System for Automated Driving) would become an objective standard for analyzing the causes of autonomous vehicle accidents, and traffic accidents that occurred from 2015 to 2020 were analyzed. Using the database system of IGLAD (Initiative for the Global Harmonization of Accident Data), approximately 360 accident data of EDR-equipped vehicles were classified and their characteristics were analyzed by comparing them with accident types of ADAS (Advanced Driver Assistance System)-equipped vehicles. It will be used to develop autonomous vehicle accident investigation guidelines in the future.

• 대한교통학회지
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• 제26권5호
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• pp.51-62
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• 2008

최근 각종 센서 및 통신기술의 발달은 다양한 교통류의 정보를 실시간으로 수집하고 관리, 제공 할 수 있는 환경을 제공하게 되었다. 본 연구에서는 이러한 실시간 모니터링 환경에서 차량추종 및 차로변경 이벤트 발생 시 안전도를 평가할 수 있는 방법론을 개발하였다. 이를 위해 이미지 트랙킹을 통해 추출된 개별차량 주행 정보와 기존 교통상충분석기법을 응용하였다. 차량 간 안전거리 개념을 반영한 RSI(Real-time Safety Index)와 첨단안전차량의 효과 및 성능평가 등에 주로 사용되는 TTC(Time-to-Collision), 모멘텀 보존의 법칙을 이용한 충돌에너지 개념을 추출된 개별차량의 주행정보에 적용하여 교통사고 위험도를 분석하였다. 본 연구에서 제시된 방법론은 향후 교통사고 분석 및 실시간 안전평가를 위한 자료수집이 가능한 검지시스템의 개발과 평가 등에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.93-99
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• 2017

지난해 국내에서 발생한 교통사고 사망자 수는 OECD 회원국 가운데 인구 10만명당 10명으로 35개국 중 6위를 기록하고 있고, 어린이나 노인과 같은 교통약자의 사고율도 높은 수준에 있다. 본 연구에서는 관련 문헌 검토, 교통사고분석시스템 자료를 이용한 사고요인분석 및 교통사고 특성 분석 등을 통하여 국내 비도심 지역 교통약자의 교통사고 저감을 위해 개발하고 있는 교통안전시설물을 소개하고자 한다. ICT기반 횡단보도용 교통안전 통합시설물은 어린이보호구역의 횡단보도를 우선 검토대상으로 하여 불법주차 차량을 배제하며, 보행자에게 횡단보도에 접근 차량이 있음을 알려주는 스마트 안전 휀스와 횡단보도 보행자가 있음을 인지하지 못한 운전자에게 경고하는 스마트 방지턱으로 구성하여 상호 작동하도록 설계하였다. 횡단보도용 교통안전시설물의 적정 형태 및 규모를 표준화하기 위하여 도로 기능, 보도 구분, 전력, 차로 수, 기학적 형태 등을 고려한 타입별 표준모델을 구축하였고, 시설물의 요구 기능을 정의하여 아이디어를 구체화하였다. 이에 따라, 교통약자의 교통사고를 저감하고, 태양광 전력공급, 기존 설치된 안전 휀스와의 호환성을 염두에 둔 디자인으로 유지관리비용 절감효과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.263-263
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• 2023

블랙아이스는 눈에 쉽게 구분되지 않아 많은 교통사고를 초래하고 있다. 한국교통연구원 교통사고분석시스템에 따르면, 2017년부터 2021년까지 5년간의 서리/결빙으로 인한 교통사고 사망자는 122명, 적설로 인한 교통사고 사망자는 40명으로, 블랙아이스는 적설에 비해 위험성이 높은 것으로 나타난다. 과거의 다양한 연구에서 블랙아이스 생성조건을 기압과 한기 축적등의 조건에서 예측해왔지만, 이러한 기상학적 모델은 봄철 해빙기의 일교차로 인한 눈의 해동과 재냉각과 같은 다양한 기상 조건에서의 블랙아이스 탐지가 어렵다는 한계가 있어 최근에는 이미지 판별과 딥러닝모델(YOLO 등)을 기반으로 한 센서가 제시되고 있다. 그러나, 이러한 방법은 충분한 컴퓨팅 자원이 뒷받침되어야 하며, 블랙아이스 탐지까지 걸리는 속도가 빠르지 못한 편으로, 블랙아이스 초입 구간에서의 제동에 취약하다는 잠재적인 약점을 가지고 있다. 그러므로 본 연구에서는 블랙아이스의 주 원인인 서리나 어는비가 발생하기 위해서 주변 공기가 이슬점 온도 이하, 노면온도와 이슬점이 어는점보다 낮아야 함을 이용, IoT 센서 모듈을 통해 Magnus 방정식으로 계산한 이슬점 온도와 노면 온도를 사용하는 이동식 블랙아이스 추정 장치를 제시한다. 본 장치는 대기압, 온도, 습도로부터 계산된 이슬점 온도와 노면 온도를 통한 서리발생 가능성과 대기 온도, 노면 온도를 통해 어는비의 발생환경 여부를 계산한다. 본 연구 결과를 통해 블랙아이스 추정과 기상정보 생산을 동시에 가능케 하며, 추정 결과를 통합 수집서버에 전송함으로서 운전자에게 전방 블랙아이스 위험 구간을 조기에 전달하는 시스템과 이를 관리하기 위한 인프라를 구축하여 운전 시 결빙 미끄러짐 사고를 저감하고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권2호
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• pp.79-88
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• 2024

교통사고에 가장 취약한 도로는 이면도로 비신호교차로이며, 이들 취약지점에 AI 및 엣지 컴퓨팅 융합 기술을 적용하여 교통사고를 예방하고자 하는 시도가 이루어졌다. 본 연구에서는 현장 데이터를 활용하여 AI 및 엣지컴퓨팅 기술이 어떻게 교통사고 감소에 영향을 미칠 수 있고 한계가 무엇인지 교통공학적 측면에서 분석하였다. AI 객체인식으로 20m 후방에서 객체정보를 취득함으로써 운전자는 약 3.6초의 대응시간을 확보하게 되고, 엣지기술에 의해 0.5~0.8초만에 정보가 표출되어 운전자는 교차로 상황에 대응할 수 있는 시간을 얻게 된다. 또한, 교차로 접근로 10m지점에서는 11~12km, 20m지점에서는 20km/h 수준으로 속도관리가 이루어질 때 교차로 진입 전 정지가 가능한 것으로 분석되었다. 따라서 이들 시스템 도입 후 실증 교차로의 데이터를 Taylor 모형에 적용하면 교통사고 확률이 약 40% 감소하는 것으로 분석되었다. 결과적으로 높은 AI 기술의 높은 객체인식률, 엣지기술의 실시간 정보제공 그리고 교차로 접근로의 적정 속도관리가 함께 이루어질 때 교통사고 감소가 가능한 것으로 나타났다.

• 전자통신동향분석
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• 제30권4호
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• pp.174-180
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• 2015

교통사고나 체증 등의 고질적인 교통문제를 해결하기 위한 다양한 연구들이 진행되어 오고 있다. 최근 Internet of Things(IoT)기술이 교통 시스템에 접목되면서 기존의 교통문제들을 해결 할 수 있는 좋은 대안으로 제시되고 있다. 이러한 IoT기술은 지능형 교통시스템을 가능하게 함으로써 추돌경고, 전자 톨링, 원격진단 등과 같은 새로운 서비스들을 창출하고 있다. 이러한 기술연구 및 개발은 현재 전 세계적으로 활발히 진행되고 있으며 일부 상용에 가까운 제품들이 시장에 선을 보이고 있는 추세다. 본 논문에서는 세계 각국에서 지능형 교통시스템을 구축하기 위해 진행되어 왔던 각종 프로젝트를 소개하고 대표적인 업체들의 제품과 특징을 소개한다. 또한, 국내에서 개발 중인 IoT기술을 활용한 지능형 교통시스템 연구가 활발히 진행되고 있으며 국내에서 개발한 통신장치 및 서비스에 관해서도 소개한다.