최근 불안정한 기상상태가 계속되며 집중호우, 태풍, 범람 등에 의한 수해가 늘어가고 있다. 특히 하천범람이나 도로침수 발생 피해가 속출하고 있으며 이로 인해 차량 통행의 제한으로 도심에서 교통이 마비되기도 한다. 본 연구에서는 집중호우로 인한 도로침수 및 도로 상에서 일어나는 사건 사고를 실시간 교통정보를 활용하여 돌발 상황을 우선 감지함으로 운전자와 보행자가 도로 상황에 즉각적으로 대처할 수 있는 방안에 대해 알아보고자한다.
자율주행차량에서 핵심적인 역할을 수행하는 LiDAR의 주변 환경 검지 시인성을 향상시키기 위해서는 LiDAR 성능의 개선 뿐만 아니라, 검지 물체의 개선도 필요하다. 이에 본 연구는 LiDAR 센서를 통해 수집되는 point cloud 데이터 기반의 형상인식 알고리즘을 활용하여 자율주행차량이 인식하기에 유리한 교통안전표지 형상과 개선방안을 제시하였다. 실험을 위해 point cloud 활용 연구에서 보편적으로 활용되는 DBSCAN 기반의 도로표지 인식·분류 알고리즘을 개발하고 실도로 환경에서 32ch LiDAR를 활용, 도로표지 5종에 대한 인식 성능 실험을 수행하였다. 연구결과, 정사각형이나 원형보다는 상하 비대칭이 있는 정삼각형, 직사각형과 같은 형상이 보다 적은 점군의 수로도 검지가 가능하고, 83% 이상의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한, 정사각형 표지의 크기를 1.5배 확대할 경우, 분류 정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 결과는 미래 자율주행 시대의 센서를 위한 전용 도로·교통안전시설물 개선 및 신규 시설물 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
교통안전에 대한 관심이 높아짐에 따라 교통사고의 발생률을 줄이는 자율 주행에 대한 연구가 지속적으로 진행되고 있다. 객체의 인식과 탐지는 자율 주행을 위한 필수적인 요소이다. 때문에 도로 상황을 판단하기 위하여 교통 영상 빅데이터에서 객체 인식 및 탐지에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 하지만 기존 연구들은 대부분 주간 데이터만 사용하기 때문에 야간 도로에서 객체 인식이 어렵다. 특히 광원 객체의 경우 빛 번짐과 백화 현상으로 인해 주간의 특징을 그대로 사용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 교통 영상 빅데이터 처리를 위한 Yolo 기반 광원 객체 탐지를 제안한다. 제안하는 방법은 야간 교통 영상을 대상으로 색상 모델 변화를 적용하여 이미지 처리를 수행한다. 이미지 처리를 통해서 객체의 특징을 추출하여 객체의 후보군을 결정한다. 후보군 데이터를 활용하여 딥러닝 모델을 통해 야간 도로에서 광원 객체 탐지의 인식률을 높이는 것이 가능하다.
그동안 어린이 교통안전 관련 자료 및 정책수립은 교통사고 발생 후 교통사고 건수 및 발생현황 중심으로 이루어져 왔으나 개별 어린이의 교통사고 노출 가능성 정도를 미리 진단함으로써 전체 어린이 가운데 위험정도가 높은 어린이들을 분류하여 이들에 대한 교통사고 예방교육에 주의를 기울일 필요가 있다. 이에 어린이의 교통안전행동을 측정함으로써 위험에 노출될 가능성 정도를 미리 파악할 수 있는 측정도구를 개발하는데 연구의 목적을 두고 있다. 예비검사용 문항(259문항)으로 서울시와 광역시 소재 초등학교 2곳을 임의 선정하여 총 600명을 대상으로 예비검사를 실시하였으며, 본검사는 약 3,500명을 대상으로 저학년은 53문항을, 고학년은 72문항을 사용하여 실시하였다. 연구결과 저학년용은 4개요인(행동통제부족성향, 공격성향, 자기 조절성향, 충동성향)으로 44문항을 추출하였고, 고학년용은 4개요인(행동통제부족성향, 우울성향, 자극추구성향, 공격성향)으로 69문항을 추출하였다. 교통안전행동에 문제를 지닌 학생과 문제를 가지지 않은 학생을 구분하기 위한 기준점수 산출시 남녀간 성별 차이를 고려하였다. 이로써 산출된 저학년용의 남자 어린이 기준점수는 63점, 여자 어린이 기준점수는 50점이다. 그리고 고학년용 남자 어린이 기준점수는 110점, 여자 어린이 기준점수는 99점이다.
자율주행자동차의 센서에 대응하는 시설물의 검지성능을 향상시키는 것은 주행안전성을 향상시키는 데에 도움이 된다. 도로·교통 분야에서는 이를 위하여 도로 인프라 또는 시설물의 개선을 통해 센서에 대한 검지성능을 향상시키기 위한 연구를 수행하고 있다. 본 연구는 이러한 자율주행 지원 인프라 개발 연구의 일환으로 강우 상황에서도 충분히 LiDAR의 검지성능이 확보되어 공사구간에서 시선유도 기능을 유지할 수 있도록 교통콘과 드럼의 형상을 변형하여 이의 개선효과를 실증 실험으로 확인하였다. 개선의 원리는 반사 성능이 증대되며 기존의 시설물과 형상적으로 크게 차이가 나지 않도록 교통콘은 원뿔형 대신 사각뿔형으로, 드럼은 원기둥형 대신 6각기둥형과 8각기둥형으로 각각 제작하였다. 맑은 날과 강우 20 mm/h, 40 mm/h 상황에서 시설물에 대한 LiDAR 검지 데이터를 확인하였으며, 사각뿔형 교통콘과 8각기둥형 드럼은 기존 시설물에 비해 검지성능이 향상되었음을 확인하였다. 다만, 반복 측정에 따른 편차가 발생하였고, 통계적 해석으로는 유의미성을 확인하지 못한 것이 본 연구 결과의 한계이며, 이 결과를 반영하여 향후 연구에서는 측정환경의 다양성에도 균일하게 데이터가 취득될 수 있는 형태로 개선할 필요가 있다.
본 연구는 운전자의 위험운전행동을 평가하고 정량화한 방법에 관한 것이다. 정량화 방법은 차량의 운행을 시작 이후 휴식 없이 연속적으로 주행한 시간, 과속, 급가속, 과속주행 시간 등 다양한 주행정보를 실시간으로 산출하도록 한다. 이러한 정량화된 위험운전행동 값은 개별로 안전운전지수로 제공하거나, 도로를 운행하는 운전자에 대하여 집단에 대한 평가 혹은 차량군에 대한 평가 등으로 객관화하는데 사용할 수 있다.
4차 산업 혁명 시대의 각 분야에서 딥러닝, IoT 기술이 접목되면서 최신 기술이 빠르게 발전을 하는 추세이다. 동시에 최근 몇 년간 전동 킥보드 사용자가 급증하면서 사고 수는 배로 늘어나 교통 분야에서는 전동 킥보드에 많은 관심이 쏠리고 있다. 본 연구는 이 두 가지 분야를 접목하여 안전한 전동 킥보드 이용 문화 확립을 통해 스마트 도시에 이바지하고자 한다. 이를 위해서는 사용자들을 단속하는 것이 아닌 자율적으로 올바른 교통 문화에 이바지할 수 있도록 유도하는 것이 효과적이며 이 점이 기존 시스템과의 주요한 차이점이다. 본 논문에서는 영상인식과 IoT를 통한 안전 주행 장려 시스템을 제안하고 이를 앱에서 구현한 모습을 소개한다. 이를 통해 안전한 도로교통 문화뿐만 아니라 친환경 교통수단 이용 장려로 인한 탄소 저감 효과까지 기대한다.
자율주행자동차는 센서를 통해 수집되는 정보에 의존해 주행을 한다. 따라서, 센서로부터 수집되는 정보의 불확실성은 해결해야 할 중요한 부분이다. 이를 위하여 도로·교통 분야에서는 인프라 또는 시설물을 통해 이러한 센서의 불확실성을 해결하기 위한 연구를 수행한다. 본 연구는 이러한 자율주행 지원 인프라 개발 연구의 일환으로 강우 상황에서도 충분히 LiDAR의 검지성능이 확보되어 공사구간에서 시선유도 기능을 유지할 수 있는 교통콘을 개발하여 이의 개선효과를 실증을 통해 검증하였다. 연구진이 개발한 개선 교통콘은 기존의 원뿔형보다 반사 성능이 증대될 수 있도록 직교형과 평면형 2가지 형태로 제작하였다. 실증수행 결과, 평면형 교통콘은 운전자의 시야확보가 불가능한 수준인 50 mm/h 강우 환경에서도 기존 교통콘에 비하여 우수한 검지성능이 확보됨을 확인할 수 있었다. 또한 두 개선 교통콘 모두 강우 비중이 높은 20 mm/h 수준에서는 맑은 날 수준의 검지수준이 유지되는 것도 확인하였다. 향후, 자율주행의 안전을 유도할 수 있는 교통콘이 현장에서 실제로 적용될 수 있도록 개선방안을 발전시켜 나가야 할 것이다.
최근 지속가능한 교통체계의 일환으로 자전거는 보행과 대중교통을 연계하는 근거리 녹색교통수단이자 현행 자동차 교통수단의 문제를 해결하기 위한 대안으로 각광 받고 있다. 이미 유럽이나 미국과 같은 선진국에서는 자전거 이용활성화를 위한 연구와 정책들이 나오고 있다. 국내외 대부분의 연구들은 자전거 도로 서비스 수준, 자전거 보관소나 휴게시설과 같은 인프라 선정 등 공급자 중심 자전거 이용 활성화 방안에 대한 내용이 대부분으로 되어 있다. 이에 본 연구에서는 인천시를 대상으로 자전거 이용자 만족도 수준에 초점을 맞추어 대중교통과의 연계성, 이용자 안전성, 자전거 도로 설치 적합성 등을 종합적으로 고려한 새로운 평가 모형을 개발하여 차별화하고자 하였다. 특히, 평가 모형의 신뢰도 향상을 위해 일반적인 다기준 의사결정의 계층화분석과정(AHP) 대신 분석방법 측면에서 평가 지표 간 다중공선성 상관관계를 고려할 수 있는 ANP(Analytic Network Process) 모델을 이용하였다. 결과적으로 인천시 남동구와 부평구에 자전거 도로의 유지관리와 시설물 개선 대상 도로를 사례별로 도출하고 이를 비교 분석할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 자전거 도로 이용의 유형과 목적에 따른 종합 평가 지수를 도출할 수 있었으며 향후 자전거 도로 선정과 개선을 위한 차별화된 정책 의사결정 수립에 활용 가능할 것으로 판단된다.
도로변 크랙실링 공법은 도로면에 발생된 크랙을 초기에 효과적으로 보수함으로써 후속 크랙 방지 및 동결피해를 방지하고 도로 하부 구조를 보호하여 도로의 평균상태지수를 높일 수 있는 예방적 유지보수 공법이다. 그러나 재래식 도로면 크랙실링 공법은 작업의 특성상 교통량이 많은 대도시나 고속도로에서 대부분의 작업이 수행되므로 작업 노무자의 안전성을 확보하기 어렵고, 숙련공의 부족으로 인해 작업 생산성 및 품질이 저하되는 등 문제점을 지니고 있다. 1990년대 초반부터 북미 등 선진 외국에서는 재래식 도로변 크랙실링 공법을 자동화하기 위한 연구를 지속적으로 수행하고 있으며 국내에서도 2001년부터 2004년까지 도로면 크랙실링 자동화 장비를 개발하고 현장 실험을 수행한 바 있으나, 작업 품질, 제어의 복잡성, 고가의 장비 구입 가격 등은 개발 장비를 실용화함에 있어 문제점으로 지적되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 재래식 크랙실링 공법 및 국내외에서 연구 개발된 도로면 크랙실링 자동화 장비의 문제점을 해결하고 국내 도로 상황과 규정에 부합되는 도로면 크랙실링 자동화 장비의 최적 개념 디자인을 제안하고 원척의(Full-scale) 장비 개발을 위한 제안 기술의 타당성을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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