과속은 교통안전에 있어서 중요한 영향요인이며, 사고 심각도에 영향을 끼칠 뿐만 아니라 사고 위험성과 밀접한 관련성이 있다. 본 연구는 청주시의 신호교차로에 설치된 36개 다기능단속카메라(신호 및 과속)에서 수집한 27,968건의 속도위반 자료에 대한 분석 결과를 제시하고 있다. 이 자료에는 위반자의 3년간 위반이력을 포함한 다양한 인구통계학적 특성들을 포함하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 속도위반과 인적, 차량 및 도로 환경요인들 간의 관련성을 알아보기 위함으로 분석방법은 통계프로그램 SPSS 20의 기술통계와 이항로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 속도위반은 지방부와 도시외곽부 지역에서 많이 일어났다. 둘째, 속도위반 운전자의 약 25.6%는 제한속도 대비 20km/h 이상의 심각한 수준의 과속운전을 한다. 셋째, 과속운전자와 정상속도 운전자에 영향을 주는 변수로는 교차로의 공간적 위치와 운전자의 성별 및 연령이 선정되었다. 마지막으로, 이항 로지스틱 회귀분석에 의해 통계적으로 유의한 모형이 개발되었다(Hosmer and Lemeshow test : 11.586, p-value: 0.171).
하이패스 이용률 증가와 함께 전국 개통 당시 261개 톨게이트, 595개 차로에 설치되었던 하이패스는 2011년 기준 316개 톨게이트, 793개 차로로 증가되었다. 톨게이트에서 하이패스 차로가 증가하는 추세지만 아직 하이패스를 이용하지 않는 차량으로 인해 톨게이트 전체를 하이패스로 적용하지 못하고 있다. 이에 따른 일반차량과 하이패스 차량의 경로선택으로 인한 엇갈림 및 속도 차에 의해 차량 간의 상충이 발생하고 접촉사고위험이 존재한다. 이러한 배경 하에, 본 연구에서는 톨게이트의 하이패스 위치에 따른 이동성 및 차량 상충의 변화를 미시교통시뮬레이션과 Surrogate Safety Assessment Model(SSAM)을 통해 수치적으로 분석하였다. 또한 전문가 설문조사를 통해 하이패스 설치 및 운영의 편리성을 조사하고, Analytic Hierarchy Process(AHP) 기법을 이용하여 이동성, 안전성 그리고 설치 및 운영의 편리성에 대한 가중치를 구성하여 하이패스 차로 설치대안들에 대한 평가방법론을 개발하였다. 사례분석지역으로는 동수원IC 진입방면으로 선정하였다. 분석대상지에 적용 가능한 다양한 시나리오에 대한 이동성과 안전성을 비교한 결과, 이동성 측면에서는 하이패스 차로 위치에 따른 큰 차이는 없었다. 하지만, 안전성 측면에서는 톨게이트의 가장 안쪽 차로에 하이패스 차로가 존재할 때 가장 안전하였으며, 하이패스의 위치가 붙어있을 때와 떨어져 있을 때를 비교해 본 결과 떨어져 있을 시 가장 위험성이 증가하는 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구에서 제시하는 방법론은 하이패스 차로의 위치에 따른 안전성, 이동성 그리고 설치 및 운영 편리성과 관련하여 중요하고 계량화된 정보를 제공함으로써 고속도로 톨게이트에서 하이패스 차로 설치 관련 의사결정에 도움이 될 것으로 사료된다.
본 논문의 안전운행 보상시스템은 안전운전을 수행한 차량운전자에게 직접적인 보상을 제공하여 안전운전의 동기를 부여하고 적극적 참여를 유도함으로써 사고의 발생을 줄여 생명과 재산의 손실을 줄이는데 목표가 있다. 기존의 디지털 운행기록계의 경우 차량의 운전상태를 기록만 하였으나, 안전운전보상시스템은 사고예방 효과를 높이기 위한 지원책으로서 안전운전을 수행한 경우 금전적 보상을 통해 위험운전을 피하고 안전운전을 하도록 유도하였다. 즉, 과속으로 인한 사고 발생 빈도가 높은 지역에서는 속도 준수, 또는 차 간 거리 유지, 지정차로 운행 등의 안전운행 지시를 수행한 경우 직접적인 보상을 제공함으로써 안전운전 동기를 부여하여 교통사고를 예방하고자 한다. 이러한 안전운행 데이터와 보상내용은 투명하고 안전하게 관리되어야 하므로 보상근거와 보상내용을 폐쇄형 블록체인 하이퍼레저 패브릭을 이용하여 구축하였다. 그러나 블록체인 시스템은 투명성과 안전성이 보장되는 반면에 낮은 데이터 처리속도가 문제가 되므로 이를 개선하고자 블록생성 가속 기능을 구현하였다. 본 연구에서는 순차적으로 블록을 생성하는 속도가 10TPS(Transaction per second) 내외의 낮은 속도를 나타내어, 블록의 생성속도를 높이기 위해 가속 기능을 적용한 결과 1,000TPS 이상의 고성능 네트워크를 구현하였다.
본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 보행자 교통사고 조사자료 분석을 통해 고령보행자 사고가 가지는 특성을 알아보고, 증가추세에 있는 고령보행자 사망사고를 감소시킬 수 있는 방안을 모색하고자 하였다. 2005년부터 2008년까지 4년 동안 전국에서 발생한 보행자 사망사고 가운데 65세 이상 고령보행자가 피해를 입은 3,853건과 비교군 사고로 20세에서 44세 사이의 보행자 피해사건 1,786건의 특성을 비교하였다. 이들 두 집단의 사고특성을 각 항목별 점유율로 비교한 결과, 고령자의 사고는 대도시보다는 규모가 더 작은 지역에서 가을철에 특히 많이 발생하는 것으로 나타났으며, 고령보행자가 더 안전한 환경에서 보행행동을 하고자 하는 보상행동을 보이지만 실제로는 교통사고에 더 취약한 것으로 나타났다. 고령보행자는 청년기 보행자들에 비하여 도로횡단을 하는데 취약점을 드러내고 있었으며 특히 단순한 구조보다는 복잡한 도로구조에서 더 사고를 많이 겪는 것으로 확인되었다. 또한 차량과의 상충상황에 있어서는 좌우 방향으로 회전중인 차량이나 후진중인 차량에 상대적으로 더 위험을 겪고 있는 것으로 확인되었다. 이와 같은 고령보행자 사고의 특성은 고령자들의 연령증가에 따른 신체적·정신적 능력의 손실과 확신수준의 저하와 같은 심리적 상태에 의해 설명될 수 있다.
친환경 산악철도는 산악지역 환경보전을 위해 기존 급곡선·급경사 도로 위에 매립된 콘크리트 톱니 궤도에서 운행하게 된다. 폭이 좁은 도로 특성상 단선 구간이 많아지고, 교행에 따른 분기부가 많이 존재한다. 분기부에서 기존 선로전환기와 히팅장치는 중앙 톱니 궤도의 이동 공간 확보, 두터운 결빙의 신속히 제거 등이 불가하여 산악철도에 적용하기 곤란하다. 이런 문제 해결을 위해 궤도 블록 이동 선로전환기와 고주파유도 히팅장치를 개발하였다. 개발 선로전환기는 콘크리트 톱니궤도 블록을 유압 액튜에이터를 이용하여 이동시킴으로 선로를 전환할 수 있고, 크로싱의 결선부가 없어져서 탈선의 위험이 감소되며, 쇄정도 간편해진다. 히팅장치는 고주파 유도가열을 이용하여 발열 효율을 높임으로 톱니궤도의 두터운 결빙을 신속히 제거할 수 있다. 선로전환기와 히팅장치의 시작품을 제작하여 동작시험을 실시함으로 성능을 입증하였다. 히팅장치는 기존 방식에 비해 10배 이상 발열 효율이 있음을 확인하였다. 개발된 선로전환기와 히팅장치는 동절기 산악트램의 운행을 위한 필수 핵심기술로서, 산악철도의 안전성 및 효율을 높임으로 국내외 산악관광지의 산악철도 도입 확산에 기여할 수 있다. 또한 산악철도는 동절기 교통이 두절되는 지역주민들에게 교통기본권을 제공하고, 관광 활성화와 지역경제 발전 효과를 가져올 수 있다.
개인교통수단(PM, Personal mobility)이란 신개념 교통수단으로 전기를 이용하여 1인 또는 2인이 이용하는 교통수단이다. 개인교통수단은 목적지까지 차를 타기에는 너무 가깝고 걷기에는 멀게 느껴지는 애매한 거리를 빠르고 편리하게 이동하는 것을 목적으로 한다. 특히 최근에는 전동킥보드 공유서비스가 보편화되면서 시민들에게 큰 호응을 얻고 있다. 그러나 이용자들은 물론 거리의 보행자, 도로의 운전자에게도 위험요소로 작용하고 있어 이에 대한 대안 마련이 필요한 상황이다. 이에 본 연구에서는 안전한 퍼스널모빌리티 이용환경 구축 및 개선 방안을 제시하고자 다음과 같이 연구를 진행하였다. 첫째, 공유 전동킥보드의 GPS 데이터를 기반으로 일상 속 이용실태를 세밀하게 살펴보고 분석하였다. 둘째, 공유 전동킥보드는 시간에 구애받지 않고 어플리케이션으로 직접 대여 반납 할 수 있어 편리하며 이동 할 때 자신의 위치에서 가장 가까운 곳에서 대여하고 목적지 앞까지 도달할 수 있다는 점에서 접근성도 굉장히 높은 편이기 때문에 주된 대여, 반납 장소를 찾고자 분석하였다. 본 연구에서는 이러한 연구 결과를 토대로 무질서한 기기 배치, 이용지역 확장 보다는 사용이 많은 장소에 거치대를 설치하여 대여와 반납에 대한 세심한 접근을 한다면 이용자와 보행자에게 더욱 긍정적인 효과를 불러일으킬 수 있을 것으로 보인다.
본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.
산악지역을 지나가는 도로계획의 경우 그 특성상 절토 및 터널구간을 시공하게 되고, 겨울철에는 일정 구간에 일조가 적게 나타나고 음영이 오래 지속되어 결빙구간이 발생함으로써 교통안전에 주의되고 있다. 본 연구는 GIS를 이용하여 도로의 노선계획시 예상되는 일조영향을 평가하고 예상되는 노면결빙구간을 추출하여 도로 안정성 확보에 대안을 제시하고자 한다. 동해고속도로중 약 290구간을 선정하여 설계도면 자료의 수치 변환을 통하여 3차원 지형표면을 생성한 후 동일좌표체계의 도로선형자료를 반영하여 3차원 도로 모델링을 생성하였다. 동지시 태양의 궤적에 따른 도로 노면상의 음영시간을20분 간격으로 설정하여 일조영향지역을 시각화하고 이음영지역들을 수동 벡터라이징하여 폴리곤화하였다. 이 음영구간의 도형 및 속성자료를 지오데이터베이스로 구축하고 GIS의 공간분석중 중첩기능을 이용하여 결빙예상구간을 추출하였다. 또한 온도, 강수량, 적설량 및 습도 등의 동절기 기상자료를 함께 분석하여 노면결빙위험 구간을 보다 효과적으로 파악함으로써 기본설계시 반영하는 사전 안정성 평가의 대안으로 사용할 수 있을 것이다.
최근 도심지의 인구 집중 및 인프라 과밀현상에 따라 인프라 시설의 지하화 건설이 새롭게 부각되고 있으며, 기반 시설의 건설 및 운영 과정에서 안정성을 평가하기 위한 모니터링 시스템 구축은 중요한 부분이다. 이러한 모니터링 중 지반의 안정성을 평가하고 설계의 타당성을 확인, 위험 예측, 안전한 운영 관리, 건설 비용 절감에도 유용한 방법으로 건설 및 운영 중까지 사용 가능한 광역적 지역 대상으로 비용과 정확성을 고려한 지반조사 기법에 관한 연구가 필요한 부분이다. 이에 본 연구에서는 도심부 지하도로 건설 시 주변 지표 변위 관찰을 위해 SAR 자료를 이용하여 시계열 레이더 간섭기법을 통한 분석을 수행하였다. 그 결과, 일부 지점에서는 지속적인 지표 변위가 일어나고 있음을 확인할 수 있었으며, 추후, 주요 관심 지점 등에 대해서는 현장 실측한 계측자료와의 비교·분석을 한다면 터널 굴착 영향에 따른 변위 발생 여부 확인 및 굴착 영향 범위 산정에 도움이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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