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.
자동차 보급률 증가로 인해 교통 혼잡, 불법 주정차 등의 사회적 문제가 발생하고 있다. 특히 불법 주정차는 교통 혼잡, 주차 공간 부족 등 부가적인 문제를 발생시키고 있다. 따라서 각 지방자치단체에서는 불법 주정차 문제를 해결하기 위한 방안을 연구하고 있다. 그러나 이러한 방안은 초기 비용 발생 및 인력 부족 등의 한계가 있다. 한편, 정보통신의 발달에 따라 공공 업무에도 대량의 공공데이터를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 연구 또한 빅데이터 처리 플랫폼 부족 및 분석 시스템이 미흡한 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 불법 주정차 데이터와 같은 공공 데이터를 효율적으로 처리하기 위해, 주정차 단속 시스템을 위한 하둡 기반 대용량 데이터 관리 및 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 첫째, 주차단속을 수행할 때 주차단속 데이터를 하이브(Hive)를 통해 저장하고, 단속된 차량의 차주를 검색하여 단속임을 알리거나 과태료를 부과한다. 둘째, 웹 인터페이스를 통해 수집된 주차단속 데이터에 대한 다양한 분석을 수행하고, 분석된 데이터에 대한 R을 이용한 시각화를 제공한다.
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.
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
끼어들기 행위에 대한 경찰의 인력단속이 매우 취약해 교통질서 위반자들의 현장단속이 어렵고 단속을 하더라도 위반증거를 확보하기가 어려워 단속이 거의 이루어지지 않고 있다. 램프 구간 진입 및 진출 지점에서 빈번하게 발생하는 끼어들기 위반을 무인단속장비를 이용하여 효율적으로 단속가능한지를 실험을 통해 평가를 하였다. 본 연구에서는 개별 영상 검지 방식의 한계점을 보완하기 위해 구간검지방식을 병행한 알고리즘을 제안하였다. 현장 실험 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 개별 영상검지 방식에 의해 끼어들기 위반을 단속한 결과 검지율이 58.2%인 반면 본 연구에서 제안한 방식의 검지율은 74.5%로 오검지율은 0.0%로 나타났다. 또한 단속범위를 넓게 하기 위해 기존 시설물을 이용할 수 있도록 장비를 소형화 및 경량화를 하고 별도의 제어기를 없애 카메라부에 제어기를 삽입한 일체형 카메라를 개발한 결과, 효율적으로 끼어들기 위반차량을 무인단속장비에 의해 단속이 충분히 가능할 것으로 판단된다.
구간과속단속시스템은 시점 순간속도, 종점 순간속도, 구간 평균속도를 측정하여 가장 많이 과속한 부분에 대해서만 과태료를 부과하는 방식으로 관련 연구 자료에 따르면 해당 시스템을 적용한 도로에서 속도 및 사고 감소 효과가 있는 것으로 알려져 있다. 하지만 도로교통법에 따라 시스템의 대부분은 고속도로에 설치되어 기존의 연구는 고속도로 구간을 대상으로 수행되어 왔다. 본 연구에서는 관련법령 개정에 따라 일반국도에도 구간과속단속시스템의 설치가 확대될 것으로 예상 되는 바 일반국도 자동차전용도로인 국도3호선 성남이천로에 설치된 구간과속단속시스템을 대상으로 ITS 수집 및 운영 자료를 활용하여 설치 전, 시범운영기간, 단속이후로 구분하여 통행속도, 통행속도에 대한 표준편차 및 교통사고 감소여부를 분석하였다. 분석결과 설치 후 통행속도, 표준편차, 교통사고는 각각 13%, 25%, 70% 감소하여 구간과속단속시스템 설치가 사고감소에 기여하는 바가 큰 것으로 확인되었다.
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.
우리나라의 무단 투기된 쓰레기양은 2019년 2월 기준 33만 톤이며 이를 단속하기 위해 상용화된 쓰레기 무단투기 단속 시스템은 센서를 이용하여 시스템 주변에 사람이 지나가면 영상을 촬영하기 때문에 쓰레기 무단투기자 뿐 아니라 해당 시스템 주변을 지나는 모든 사람을 촬영하기 때문에 불법 쓰레기를 배출하는지 해당 영상을 사람이 일일이 다시 분석해야한다. 본 논문에서는 쓰레기 투기 행위 이미지를 바탕으로 학습시킨 딥러닝 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLO-v4를 활용하여 실시간으로 쓰레기 무단투기를 단속하는 시스템을 제시한다.
꼬리물기는 교차로에 정체가 발생하면 녹색 현시라도 진입해서는 안 되는데 이를 무시하고 무리하게 진입, 신호가 바뀐 뒤 다른 방향의 차량흐름에 방해를 주는 행위이다. 인력에 의한 단속 방법은 한계가 있어 지속적으로 단속을 하기위해서는 대체 방안이 필요하다고 하겠다. 교차로에서의 꼬리물기 위반를 시스템을 통해 단속가능한 지 여부를 파악하기 위해 실제 현장에서 실험을 통해 평가를 수행하였다. 본 연구에서는 현재 운영 중인 신호위반 단속장비와 달리 위반 차량을 단속하는 시점을 교차로 진출부 횡단보도 부근에서 하였으며, 위반 차량을 역추적 방식으로 궤적을 추적하는 방식을 적용하였다. 현장 실험 결과 시스템에 다음과 같은 결론을 얻었다. 교차로 꼬리물기 위반 차량에 대한 단속 능력, 즉 위반차량 검지율 및 오검지율을 평가한 결과, 평균 검지율은 83.5%, 오단속률은 0.2, 오인식률 1.5%로 나타났다. 따라서 꼬리물기 위반 차량을 무인단속장비에 의해 단속을 할 수 있을 것으로 판단된다.
무인과속단속시스템은 속도위반 차량을 효과적으로 단속하기 위해 도입되었으나, 기존의 지점 과속단속시스템의 경우 차량 내비게이션, 스마트폰 등을 통해 제공되는 위치정보 서비스로 인해 단속 효과가 현격히 낮아지게 되었다. 구간 과속단속시스템은 지점 과속단속카메라 설치 지점에서 나타나는 카메라 전후에서 급감속 및 재가속을 반복하는 회피 거동으로 인한 여러 가지 부정적인 문제점을 보완하기 위해 도입되어 설치를 확대해 나가고 있다. 이에 본 연구에서는, 국내 고속도로 상에 설치된 구간 과속단속시스템에서 나타나는 교통류 특성에 대해 대조 구간을 설정하여 비교 분석하였다. 이를 위해 구간의 특성 등을 고려하여, 중부내륙선, 대전-통영선, 영동선 내의 구간 과속단속 시행구간에 대해 VDS 검지기 데이터를 수집하였으며, 데이터필터링을 통해 비교분석에 용이한 조건을 설정하고 자유속도 상태에서의 교통류 특성을 분석하였다. 분석결과, 구간 과속단속구간 내에서는 대조 구간에 비해 속도 평균 및 속도 분산이 낮아지는 경향을 보였으며, 통계적 검정 방법을 이용하여 이를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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