교통사고 발생은 도로 여건이나 운전자 의식 등의 문제로 발생할 수 있으나 운전자 상호간 또는 운전자와 보행자 사이의 지켜야할 사항을 규정하는 교통법규를 위반할 경우 차량 또는 보행자의 교통사고 노출 가능성이 높아져 교통사고로 이어지는 경우도 상당부분 발생한다. 따라서 교통안전 선진국에서는 이러한 메커니즘의 교통법규 준수율을 높이기 위해서 교통법규를 위반하는 운전자들이 경제적으로 부담을 느껴 "교통법규 준수"라는 행동을 선택할 수 있을 정도의 수준으로 교통법규 위반 범칙금을 책정하고 있으며, 경제가 발전 할수록 범칙금 수준도 향상 시키고 있는 실정이다. 반면, 우리나라는 국민 정서 문제를 앞세워 지난 20년간 교통법규 위반 범칙금 수준을 크게 향상시키지 않았다. 따라서 본 연구는 운전자의 교통법규 준수율을 높일 수 있는 방안에 대하여 경제논리를 적용하여 효율적 교통법규 위반 범칙금 수준을 책정하는 방안을 도출하였다. 속도위반 및 신호위반 등 교통사고와 연관성이 높은 교통법규 사항에 대하여 운전자의 "법규 위반" 또는 "법규 준수"의 행동 선택에 있어서의 기대효용을 수치화 하여 현재 운전자가 기대하는 "교통법규 위반시 단속기대 확률"을 유지할 경우 적정 범칙금 수준과 현재의 범칙금 수준을 유지할 경우 "효율적 단속기대 확률" 등 두 가지의 교통정책 방안을 제시하였다.
2011년부터 하도급법 위반행위에 대한 과징금 상한액이 높아지고 현금결제 우수업체에 대한 감경이 폐지된다. 공정거래위원회는 이같은 내용을 담은 '하도급법 위반사업자에 대한 과징금 부과기준에 관한 고시'를 일부 개정해 지난 1월 1일부터 시행에 들어갔다. 공정위 관계자는 "이번 고시 개정으로 법 위반 사업자에 대한 시정조치를 강화해 법위반으로 인한 기대이익을 감소시킴으로써 불공정 하도급 거래를 예방할 것으로 기대된다"고 밝혔다.
교통량이 증가됨에 따라 높아지는 사고율을 줄이기 위해 효율적이며, 다양한 교통 위반 단속이 요구되고 있다. 기존의 유무인 교통법규 위반 단속 시스템의 도입으로 단속 구역 확대를 시도하고 있으나 높은 비용의 문제로 한정된 지역에서만 실시되고 있다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 적용하여 차량의 교통법규 위반을 인식하며 이에 대한 정보를 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOv4와 실시간 객체추적기술인 deepSORT 알고리즘을 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 과속, 버스 전용 차로, 주정차, 급속 다차선 변경에 대한 인식 결과를 제공한다. 기존 설치된 CCTV 영상을 대상으로 시스템 적용이 가능하여 저비용으로 넓은 지역에 대한 교통법규 위반 상황 인식을 기대할 수 있다.
공정거래위원회(위원장 권오승)는 최근 하도급법 위반사업자에 대한 과징금 부과시 과징금 부과여부 결정 및 과징금액 산정을 위한 세부 기준을 마련하고 지난 8월 22일 하도급법 위반사업자에 대한 과징금 부과기준에 관한 고시를 제정한데 이어 지난 8월 30일부터 시행에 들어갔다. 공정위는 과징금 부과를 위해 종전에는 위원회 사무준칙인 지침을 운용하였으나, 이번 고시 제정을 통해 과징금 부과의 예측가능성, 객관성 및 투명성을 제고하였다. 고시에 따르면 원사업자의 위법행위를 신고한 중소 하도급업체에 거래단절 등 불이익을 주는 보복행위를 하거나 하도급대금·어음할인료·지연이자 등을 지급한 후 이를 회수 또는 납품대금에서 공제하는 탈법행위 등 악성 위법행위에 대해서는 과징금을 부과하기로 했다. 또 위반사업자가 하도급거래시장에서 영향력이 큰 대기업자 이거나 과거 위반전력이 많은 경우로서 부당 하도급대금 결정, 부당감액 등 중대하거나 파급효과가 큰 위반행위를 했을 때도 과징금을 부과하기로 했다. 공정위가 하도급법 위반사업자에 대한 과징금 부과여부의 결정기준과 과징금액 산정방식을 보다 구체화하여 시행함으로써, 법위반의 정도에 상응하는 제재로 인하여 법집행의 실효성이 강화되어 재발방지 효과가 클 것으로 기대된다. 아울러 과징금 부과의 객관성과 투명성을 높이는 한편, 예측가능성을 높임에 따라 대기업 등 원사업자의 자율적인 하도급법 준수 의식을 제고하여 법위반을 사전에 방지함으로써 중소기업의 피해를 예방하는데 크게 기여할 것으로 보여진다.
고화질 블랙박스의 확산과 '스마트 국민제보', '안전신문고' 등 모바일 애플리케이션의 도입에 따른 영향으로 교통법규 위반 공익신고가 급증하였으며, 이로 인해 이를 처리할 담당 경찰 인력은 부족한 상황이 되었다. 본 논문에서는 교통법규 위반 공익신고 영상 중, 가장 많은 비중을 차지하는 차선위반에 대해 딥러닝 알고리즘을 활용하여 자동 검출할 수 있는 시스템의 개발내용에 관해 기술한다. 본 연구에서는 YOLO 모델과 Lanenet 모델을 사용하여 차량과 실선 객체를 인식하고 deep sort 알고리즘을 사용하여 객체를 개별로 추적하는 방법, 그리고 차량 객체의 바운딩 박스와 실선 객체의 범위가 겹치는 부분을 인식하여 진로변경 위반을 검출하는 방법을 제안한다. 본 시스템을 통해 신고된 영상에 대해 교통법규 위반 여부를 자동 분석해줌으로써 담당 경찰 인력 부족난을 해소할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 YOLO(You Only Look Once) 기반의 교통 신호등 인식을 통해 오토바이 운전자의 신호 위반 여부를 확인하는 기술을 제안하고자 한다. 오토바이 전면에 탑재될 하드웨어 모듈은 YOLO 기반의 객체 탐지를 위한 카메라 모듈과 라즈베리 파이, 신호 위반 시 오토바이의 현재 위치 정보 수집을 위한 GPS 모듈, 그리고 수집 정보를 클라우드 DB로 전송하는 LoRa 통신 모듈로 구성된다. 소프트웨어 기능의 핵심은 오토바이의 교통 신호 위반 여부를 판단하는 컴포넌트이다. 본 논문에서는 카메라 앵글 내에 있는 교통 신호등 객체를 먼저 인식한 후 빨간색 신호일 때에만 이 객체가 화면 상에서 오른쪽(좌회전의 경우)이나 위쪽(직진의 경우)으로 사라지면 신호 위반으로 판단하는 기능을 제안한다. 그리고, 오토바이 운전자가 신호를 위반한 것으로 판단되면 운전자의 신상 정보(이름, 휴대폰 번호 등), 오토바이 정보(번호판, 등록번호 등), 위반 상황의 스냅샷 사진, 위치 정보 및 날짜/시각 정보를 클라우드 DB로 전달하도록 한다. 이러한 위반 정보는 운전자의 스마트폰에 푸시 알림으로 전달하여 위반 사실을 인지하도록 하고, 관할 경찰서에서는 신호 위반 스티커를 발부하는 데 활용될 수 있으므로 궁극적으로는 오토바이 운전자의 교통 신호 위반을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 이제까지 필자들이 교통문제와 관련하여 교육부의 BK 21 연구지원 과제를 수행하면서 발표한 여러 논문들의 결과를 정리하는 작업의 일환으로 쓰여졌다. 필자들의 이러한 작업은 교통문제와 관련한 여러 논문을 쓰는 개별 과정(주차위반, 신호위반, 과속운전, 음주운전)에서 비록 연구의 주제는 다르고 구체적 주제에 따른 위반의 상황과 일반인의 심리가 상이한 측면이 있지만, 그럼에도 불구하고 그 면면에는 공통점이 많다는 경험과 이를 종합해서 정리할 필요성을 느꼈기 때문이다. 따라서 이러한 작업은 종합적이고 포괄적인 시각에서 한국사회의 교통문화를 파악하고, 이를 토대로 교통문제와 관련된 여러 사회문제를 풀 수 있는 기초를 마련하는데 일조할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 드론에 대한 관심이 높아지면서 이를 활용하는 분야도 지속적으로 증가하고 있다. 향후 드론시장은 크게 향상될 것으로 기대되며, 활용 또한 점점 더 높아지게 될 것이다. 하지만 그에 따른 부작용 역시 적지 않다. 드론을 보다 안전하고 보편적으로 이용하기 위해서는 안전과 사생활보호 등 고려해야 할 문제도 많다. 본 연구는 드론비행으로 인한 사생활침해 등 법률위반 관계를 검토하고, 이를 해결하기 위반 방안을 연구하였다. 드론비행으로 인한 인간의 삶과 행동에 평안함과 즐거움을 제공하고 있지만 이로 인한 문제점도 새롭게 발생하고 있다. 때문에 드론비행으로 인한 역기능을 줄이는 대책도 반드시 필요하다.
이 논문은 자동차보험분야에서 고의사고를 통한 보험사기에 대한 게임이론적 분석을 통하여 개선안을 제시한다. 보험사기범이 고의로 교통사고를 유발하여 보험금과 합의금을 받아내는 상황을 게임모형으로 분석한다. 현행제도 하에서는 최초 교통법규를 위반하여 사고를 낸 운전자(즉 궁극적인 보험사기의 피해자)의 교통법규 위반행위에 대한 처벌수준이 너무 높아서 최초법규위반자와 보험사기범과의 협상게임에서 협상력이 과도하게 약화된다. 보험사기범은 이를 악용하여 과도한 합의금을 (협박하여) 요구하게 되는 것이다. 즉, 최초 법규위반 운전자에 대한 과다한 처벌이, 본래 목적이 교통질서를 유지하려는 것임에도 불구하고, 오히려 보험사기범죄를 유발하는 역효과를 발생시키고 있는 것이다. 이러한 보험사기에 대한 대책으로 보통 제시되는 방안은 범죄에 대한 적발확률을 높이고 적발시 처벌강도를 높여서 보험사기범에 대한 기대처벌비용을 높이자는 것이다. 이러한 제안에 추가하여 이 논문에서 보이려는 것은, 보험사기범과 사기피해자(최초 법규위반/사고원인 제공자)의 게임상황에서 사기 피해자의 협상력을 낮추지 않는(즉 올리는) 것이 보험사기를 억제하는 데에 보다 더 중요하다는 점이다. 보험사기를 억제하기 위해서는 보험사기범에 대한 공권력 등을 사용한 적발 처벌도 중요하지만, 그와 병행하여 사기 피해자의 협상력을 높이는 것이 중요하다. 중요 교통법규위반 중 선량한 운전자가 어쩔 수 없이 위반하게 되는 법규위반 행위에 대한 처벌을 적절한 수준으로 낮추는 것이 고의사고를 유발하는 보험사기 범죄를 줄이는 방안이 될 것이다.
한국 문화에서 '사람'에 대한 지각이나 평가의 차원으로 '도덕성'과 '능력' 등이 중요한 것으로 나타나고 있다. '사람은 어떠해야 한다'는 문화적으로 공유된 신념이나 가정 혹은 표상이 있다는 것은 어떤 행위자가 사람으로서의 기대와 신념을 위반하는 행동을 했을 때 도덕적 평가를 받게 됨을 의미한다. 이러한 도덕적 판단이나 평가와 관련된 정서 중 하나가 화(火)이다. 화 표현은 도덕적 관례 속에서 문화적이고 규범적인 양식에 따라 나타나는 것이라고 할 수 있고, 화를 내는 것은 타인의 행위에 대한 도덕적 판단이 개입된다. 따라서 본 연구에서는 사람됨의 준거가 무엇이고 사람됨의 준거를 위반했을 때 화 반응을 분석하기 위해 두 가지 연구를 수행하였다. 연구 1에서는 사람됨의 준거와 이를 위반했을 때 평가와 이유를 질적인 접근법 중 FGI와 면접을 통해 알아보았고, 연구 2에서는 사람됨의 준거 위반을 대인관계 차원과 개인의 자율 차원으로 구분하여 행위자에 대한 평가를 측정하였다. 면접 분석 결과 사람됨의 준거는 대인관계 윤리를 지키는 것이 중요한 차원으로 나타났고, 실험 결과 자율성 영역보다는 대인관계 윤리 영역을 위반했을 때 더욱 화가 나는 것으로 나타났다. 또한 화 반응은 비난이나 책임과 밀접한 관련이 있고, 사회규범을 위반했다는 판단에 행동을 억제하거나 제지하는 심리적 기능이 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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