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.
아시아의 도시교통사고는 빠른 인구증가와 경제성장으로 인한 자동차 보급 확대로 인해 OECD 국가에 비해 2${\sim}$3배 높은 수준으로 교통사고절감을 위한 대안 마련이 시급한 실정이다. 이에 본고에서는 ITS기반 도로교통 안전시스템의 정착을 통해서 아시아 도시의 공통된 교통안전문제를 해소하기 위한 공동대응방안을 제시하고 있다. 이를 요약하면, 첫째, 도로사고와 ITS관계를 규명하고 사고요인을 도로상에서 제거할 수 있는 ITS기술을 소개하였다. 교통사고원인의 95%가 운전자관련인자로 나타나 운전자관련 ITS요소기술(HMI 등)의 개발이 시급한 것으로 나타났다. 또한 현재 도로 안전분야에서 적용 가능한 실용기술로는 돌발상황관리시스템, 충돌경고시스템, 비상연락시스템, 단속시스템 등인 것으로 판단된다. 둘째, ITS기반 도로교통 안전시스템의 조기 정착을 위해서는 기존 조직 법 제도의 정비가 필요하다. 아시아 도시에서는 ITS 도입 초기 정부주도형으로 추진하는 것이 바람직한데, 이를 위해서는 정부조직 내 ITS 전담기구 (Headquarter)를 신설하고, 도로안전 ITS관련 법령 및 ITS Master Plan에 근거한 권한과 사업, 예산을 확보해야한다. 또한 인프라 및 ITS 구축 운영과 함께 RSA(Road Safety Audit)와 같은 선진안전제도 시스템을 벤치마킹하여 국내 현실에 맞도록 접목시켜 나가야한다. 셋째, 교통관제 (광역)정보센터, 버스센터, 구간속도단속 등 혁신적인 도로안전사업을 지속적으로 발굴 확충하여 노하우를 축적해야 한다. 넷째, 아시아 도시의 공통된 교통문제를 해소하기 위한 공동대응방안을 마련하기 위하여 각국의 노하우를 전파하고 공유하는 창구로 아시아 태평양지역 ITS포럼을 더욱 육성해야 하겠다.
본 연구는 신호위반 단속건수에 영향을 미치는 요인들에 관하여 자료를 수집하고 분석하여 신호위반 단속건수와의 관계를 규명하고 모형을 개발하여 예측된 모형을 통해 신호위반 단속건수에 영향을 미치는 요인에 대한 규칙을 파악하는 방법으로 교통사고의 위험을 항시 내포하고 있는 교통법규 위반행위가 빈번한 지역에 대한 무인다기능단속시스템의 설치기준을 제시하고자 하는 연구이다.
최근 지능형 교통 시스템의 발전에 따라 딥러닝을 기술을 적용한 다양한 기술들이 활용되고 있다. 도로를 주행하는 불법 차량 및 범죄 차량 단속을 위해서는 차량 종류를 정확히 판별할 수 있는 차종 분류 시스템이 필요하다. 본 연구는 YOLO(You Only Look Once)를 이용하여 이동식 차량 단속 시스템에 최적화된 차종 분류 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 차량을 승용차, 경·소·중형 승합차, 대형 승합차, 화물차, 이륜차, 특수차, 건설기계, 7가지 클래스로 구분하여 탐지하기 위해 단일 단계 방식의 객체 탐지 알고리즘 YOLOv5를 사용한다. 인공지능 기술개발을 위하여 한국과학기술연구원에서 구축한 약 5천 장의 국내 차량 이미지 데이터를 학습 데이터로 사용하였다. 한 대의 카메라로 정면과 측면 각도를 모두 인식할 수 있는 차종 분류 알고리즘을 적용한 지정차로제 단속 시스템을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 동태성과 시간을 고려한 시스템다이내믹스 관점에서 낚시어선의 낚시활동에 있어서 단속 및 처벌의 강화(정책개입)에 따라 시스템 구조가 어떻게 변화하는지 알아보고 그에 따른 전략수립 방향을 논의하고자 한다. 지금까지 낚시어선의 단속과 처벌은 사고예방이라는 사전적 차원에서 일시적 단기적으로 단속을 실시하고 처벌을 부과했다. 그러나 변칙적이고 다양한 부작용으로 소기의 성과를 거두지 못하였고, 안전사고는 끊임없이 발생하고 또 다시 후속조치가 뒤따라가는 형국을 보이고 있다. 본 연구의 결과에 따르면, 낚시어선의 단속과 처벌이 강화된 안전기준으로 사고 예방을 위한 시설 장비 산업 등 관련 사항 개선 및 기술개발(시간지연 발생)보다는 즉각적이고 큰 저항이 없는 음성적(불법적) 활동을 지속함에 따라 사고예방을 위한 안전사각지대를 최소화하지 못하고 있다. 이와같이 동태적 매커니즘과 시간이라는 변수를 충분히 고려하지 않고 단선적 사고에 입각한 정책개입으로는 정책이 추구하는 기본적 가치를 오히려 왜곡시킬 수 있다. 낚시어선의 단속과 처벌에 있어서 강화된 안전기준의 마련에 앞서 관련 기술의 개선 및 개발, 낚시인·낚시산업체·관련기관 등 다양한 주체들에 대한 교육시간 의무화, 낚시관련 산업 육성을 위한 낚시 관리 및 육성법의 구체적인 방안 제시와 같은 매커니즘을 보완하는 전략을 마련해야 한다.
'97년 속도위반 단속장비 도입으로 교통사고 발생 건수와 사망자수를 현저하게 감소시키는 효과를 가져와 지속적으로 확대 설치하여, 2012년 12월말 현재 5,348대를 설치 운영하고 있다. 대교, 터널 및 경사구간 등 위험도로구간에서는 치사율이 일반도로부의 3배 이상 높게 나타나 연속적인 속도관리가 필요하다. 그러나 고정식 속도위반 단속장비는 한 지점에서의 속도만으로 과속을 단속하는 장비로 단속지점에서만 속도를 줄이는 캥거루효과가 발생하는 문제가 있다. 따라서 연속적인 위험이 존재하는 도로구간에서는 교통사고예방을 위해 평균 구간통행속도를 단속하는 구간속도위반 단속장비 도입이 필요하게 되었다. 이에 본 논문에서는 미시령동서관통도로를 중심으로 구간속도위반 단속장비 설치 전, 설치 후 및 철거 후의 구간통행속도와 교통사고를 비교 분석하여 효과분석을 실시하였다. 그 결과 무인구간과속단속시스템의 설치효과는 첫째, 평균 구간통행속도가 약 21.4%~31.0% 감속효과가 있는 것으로 분석되었다. 둘째, 구간속도위반 단속장비를 터널입구부터 요금소 전방까지 전구간에 설치하였을 때는 월간 교통사고 건수가 45.9% 감소하였으나, 철거 후에는 설치 전에 비해 월간 교통사고 건수가 65.1% 증가한 것으로 분석되었다. 따라서 미시령동서관통도로와 같이 위험구간이 연속으로 이루어진 구간에서는 전 구간에 걸쳐 구간단속을 설치하여야 할 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 현행 개발제한구역 단속 및 관리체계의 문제점을 진단하고 데이터 기반 모니터링 체계로 전환할 수 있도록 구축방안을 마련하는 것이다. 개발제한구역은 타 용도지역지구와 달리 최소한의 유지 외 모든 개발행위를 금지하고 지자체에서 엄격히 단속 및 관리해야 하는 구역이다. 그러나 현재의 개발제한구역 관리체계는 지자체별 여건에 따라 분산 운영되고, 설문 결과와 같이 전체 개발제한구역의 변화를 모니터링하기보다 민원(신고)에 의존하거나 단속업무 수행에 어려움을 겪는 등 데이터 기반의 모니터링체계를 필요로 하고 있다. 특히 본 연구에서는 AI 기반 모니터링체계를 도입하여 국토교통부에서 매년 정기적 시점(월별·분기별)을 두고 동일한 단속 기준으로 전국 권역별 변화를 탐지한 결과를 지자체에 송부하고 지자체에서는 단속 결과를 입력하면서 신뢰할 수 있는 개발제한구역 관리현황 통계정보가 생산될 수 있는 체계로의 전환 방법을 구체적으로 제안하였다. 이러한 방법론 제안을 위해 첫째, 지자체와 관련 전문가를 대상으로 설문조사 및 인터뷰를 수행하였다. 설문 결과 현장 단속과 인허가 관련 행정업무에 어려움을 겪고 있으며, AI 기반 모니터링체계 도입에 대해서는 긍정적 답변이 우세하였다. 둘째, AI 영상분석을 통한 객체 검출 방법론을 실증 지자체에 적용한 사례를 분석하여 모니터링체계 도입에 따른 단속업무 효율화 방안을 제안하였다. 셋째, (현(現))개발제한구역관리정보시스템의 고도화를 기반으로 한 개발제한구역 모니터링체계 구축방안을 마련하였다. 지자체업무 수요에 기반해 드론 촬영 및 분석, 모바일 단속지원체계 등 필요한 서비스들이 지원될 수 있도록 프레임워크를 구성하였다. 이러한 모니터링체계는 향후 주기적 단속과 관리가 필요한 토지를 대상으로 확대 적용이 가능하며 본 연구에서는 이를 실현하기 위한 방법론과 정책을 제안하고자 하였다.
주차장에서 일어날 수 있는 비매너 주차로 인한 충돌을 사전에 예방하기 위한 단속시스템이다. 주차장에서 일어날 수 있는 장애인, 전기차 전용 주차구역에 일반차량 주차, 2개 차선을 물고 주차하는 차량이 있다. 위와 같은 차량을 딥러닝 객체인식 기능을 통해 비매너 주차를 감지하여 알려준다. 비매너 주차 상황이 찍힌 사진이나 영상을 학습데이터로 사용하여 상황을 인식할 수 있도록 학습데이터를 제작하고 그 상황을 인식하여 비매너 주차 유무를 판단한다. 주차장의 환경을 좀 더 쾌적하게 함으로써 주차장 이용자간 충돌을 줄이는데 목적이 있다.
장애인 주차구역은 보행장애인을 위한 주차시설로써, 장애인의 보행 안전 통로를 확보하기 위한 주차공간이다. 하지만 장애인 전용구역에 대한 사회적인 인식 부족으로 실제 주차구역을 이용해야 하는 장애인의 이용이 제한되고 불법 주차 행위 및 주차 방해 행위 등 위반사례들이 매년 급증하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 장애인 주차 구역의 불법 주차 차량 및 주차공간 내부에서 주차를 방해하는 행위를 개선하기 위해 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLOv5 모델을 적용한 장애인 주차구역 불법행위 단속시스템을 제안한다.
국내에는 도로의 교통혼잡을 효율적으로 운영하기 위해서 지능형 교통체계(ITS)가 구축되어 있으며 교통정보 수집 및 과속단속 시스템에 활용되고 있다. 현재, 교통순환과 교통안전 확보를 위해 차로마다 통행 차량을 지정하는 지정차로제 및 전용차로제가 시행되고 있으며 인공지능 기술을 적용한 체계적이고 정확한 불법 차량 단속시스템이 필요하다. 본 연구에서는 지정차로제의 차량 통행의 효율성을 향상 할 수 있는 차량번호 인식 모델을 제안한다. 컴퓨터 비전 기술을 적용하여 실시간으로 3차선과 4차선의 다차선 도로를 인식하고 차로별 차량번호를 검지하여 지정차로제 위반 차량의 단속방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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