인구의 감소 및 고령화 사회가 진행되면서 운전자의 평균 연령은 높아지게 된다. 그에 따라 잠재적인 사고의 위험성이 높은 고령 운전자들은 자율 주행형 개인 이동체가 필요하게 된다. 이러한 이동체가 도로 주행 중에 안전성을 확보하기 위하여 여러 장애물에 대응할 기술이 요구된다. 그 중에서도 주행 중에 마주할 수 있는 차량, 자전거, 사람과 같은 동적 장애물뿐만 아니라 도로 노면의 불량 상태와 같은 정적 장애물을 인식하는 기술이 가장 우선적으로 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 두 종류의 장애물을 동시에 탐지할 수 있는 심층 신경망 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘을 개발하기 위해서 1,418장의 영상을 이용하여 7종의 동적 장애물에 표기한 annotation data와 도로 노면 파손을 표시한 label 영상을 확보했다. 이를 이용하여 학습한 결과, 46.22%의 평균 정확도로 동적 장애물을 탐지하고 74.71%의 mean intersection over union으로 도로 노면 파손을 탐지했다. 또한 한 장의 영상을 처리하는데 평균 소요시간은 89ms로 일반 차량보다 느린 개인 이동 차량에 사용하기 적합한 알고리즘을 개발했다. 향후 주행 중 마주할 있는 도로 장애물을 탐지하는 기술을 활용하여 개인 이동 차량의 주행 안전성이 향상되길 기대한다.
교통사고는 운전자가 주변 차량 및 도로기하구조 상태 변화에 대한 인지부족과 적절한 회피 행동을 능동적으로 수행하지 못하는 경우에 순간적으로 발생하는 차량의 물리적 충돌사건으로 정의 될 수 있다. 따라서, 운전자가 도로를 주행하면서 만들어 내는 주변 환경과의 상호작용을 지속적으로 모니터링하고, 교통사고를 유발할 개연성이 높은 이벤트를 검지하는 것은 교통사고 예방을 위한 선결조건이다. 본 연구에서는 연속류 도로를 대상으로, GPS(Global Positioning System)-IMU(Inertial Measurement Unit), 카메라, 레이더, 라이다가 부착된 조사 차량을 이용하여 도로기하구조 및 교통환경 정보를 취득하였다. 취득된 정보를 가공하여 차량의 상호 작용 및 도로기하구조 특성을 고려한 주변차량과의 충돌 가능성여부를 평가할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 특히, 도로기하구조를 제한속도(직선부), 안전 속도(곡선부)로 구분하여 평가하고, 교통안전지표인 SDI를 이용하여 차량의 주행안전성을 평가하였다. 본 연구에서 개발한 방법론은 도래하는 자율주행시대에 차량의 센서로 부터 수집이 가능한 자료를 이용하여 안전성을 평가한다는 관점에서 향후 유용하게 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.
화물차 군집주행 차량과 일반차량이 혼재된 상황은 불안정한 교통흐름을 유발하여 소통뿐만 아니라, 안전성 측면에서 부정적인 영향을 미칠 가능성이 높다. 따라서 본 연구에서는 화물차 군집주행 기술 상용화시, 그 주변을 주행하는 운전자의 심리상태와 주행안전성에 대해 알아보고자 하였다. 이를 위해 도로주행 시뮬레이터를 활용하여 군집주행 대열로 끼어드는 상황과 군집주행대열 내에서 주행하는 상황으로 실험환경을 구성하였으며, 모의주행 실험을 통해 운전자의 심리상태와 주행안전성에 대해 정성적·정량적으로 분석하고자 하였다. 그 결과, 운전수행능력이 상대적으로 저하되는 운전자 그룹의 경우, 군집내 끼어들기 또는 군집내 주행에서 위험한 상황을 야기했음에도 불구하고, 스스로 안전하게 주행했다고 판단한 경우가 많았다. 특히, 차량간격이 좁을수록 오인지 비율이 크게 증대하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 연결로 구간 등 화물차의 군집주행 간격을 일시적으로 넓혀야하는 경우 최적간격을 도출하거나, 군집주행/일반차량 분리방안 등 비자율차량 운전자를 위한 교통관리 전략을 수립하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 차량에 각종 센서를 장착한 도로안전성 조사 분석 차량을 이용하여 도로의 횡단경사를 측정하는 방법에 관해 소개하였다. 횡단경사는 평면선형, 종단선형과 더불어 도로 설계의 중요한 요소이며, 도로의 안전성을 평가하는 데에도 필수적인 요소이다. 그러나 횡단경사의 경우 도로의 잦은 덧씌우기로 도면과 다르게 나타날 수 있으며, 교통량이 많은 도로에서 횡단경사를 측정하는 데에는 많은 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 GPS/INS 및 레이저 스캐너 등을 장착한 도로 안전성 조사 분석 차량으로 주행 종횡단경사를 측정하는 알고리즘을 개발하였다. 또, 현장에서 개발된 알고리즘의 적용성을 검토하기 위해 횡단경사 중 편경사가 설치된 곡선구간을 선택하여 레이저 스캐너와 GPS/INS 통합시스템을 사용하여 주행중 편경사를 측정하고. 이를 통계적으로 검증하였다.
도로교통 안전분야에 투자되는 예산분야는 일반적으로 교통안전시설분야(Engineering), 교통단속분야(Enforcement), 교통안전교육 및 홍보분야(Education)의 3가지로 구분하고 있으며, 이것을 3E 정책이라 한다. 본 연구에서는 이러한 항목별 투자가 도로교통사고 감소에 어느 정도의 영향을 미치는 가에 대해 패널분석을 통해 추정하고자 하였다. 종속변수는 교통사고 건수, 사망자, 부상자수로 구분하였고, 설명변수로는 기존 연구에서 주로 이용되었던 인구, 자동차등록대수, 도로연장거리에 본 연구의 주된 관심사인 교통안전시설투자예산, 교통안전교육 및 홍보예산, 단속건수를 15개 지방자치단체의 지역자료와 1992년부터 2007년까지의 연도별 자료를 사용하였다. 전체 교통사고를 종속변수로 한 분석결과 동일한 투자액에 대비하여 교통안전교육 및 홍보투자가 시설투자에 비해 효과가 큰 것으로 분석되었다, 또한 6가지 세부교통사고로 분리한 분석결과에서도 동일한 결과를 보여 현재 교통 안전시설투자 위주로 이루어지고 있는 교통안전예산을 교통안전교육 및 홍보에도 분배될 필요성이 있음을 시사하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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