본 연구의 목적은 차내 보행자 경고정보 제공유무에 따른 운전자의 반응특성을 분석하고 충돌속도를 이용해 보행자 상해심각도를 산출하여 시스템의 교통안전효과를 평가하는 방법론을 개발하는 것이다. 운전자 반응특성 분석을 위해 드라이빙 시뮬레이터를 이용하여 피험자별 주행특성 자료를 수집하였으며, 시나리오는 보행자-차량 사고유형에 따라 2개의 시나리오로 구성하였다. 분석결과, Mid-block내의 보행자 무단횡단, 길가장자리구역의 보행자 통행 상황에서 경고정보 제공 전 후로 충돌속도는 위험운전자 그룹이 54%, 25% 감소하였고, 일반운전자 그룹은 26%, 33%감소하였다. 경고정보 제공 전 후의 충돌속도를 이용하여 산출한 보행자 사망확률은 보행자 무단횡단과 길가장자리 구역의 보행자 통행 상황에서 경고정보 제공 전 후로 위험운전자 그룹이 95%, 30% 감소하였고, 일반운전자 그룹은 80%, 89% 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 선정한 운전자 반응특성 평가지표 및 충돌속도에 따른 보행자 상해심각도를 산출하여 시스템의 효과를 평가하는 방법론은 향후 보행자-차량 간의 사고예방을 위한 기술 또는 시스템의 교통안전효과를 평가하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 딥러닝 모델 기반 보행자의 GPS 경로를 예측하는 시스템을 제안한다. 보행자 경로 예측은 보행자의 위험 및 충돌 상황들을 알림을 통해 방지할 수 있으며, 다양한 마케팅 등 비즈니스 면에서도 영향을 끼치는 연구이다. 또한 보행자 뿐 아니라 많은 각광을 받고 있는 무인 이동수단의 경로 예측에도 활용될 수 있다. 다양한 경로 예측 방식들 중 본 논문은 GPS 데이터를 활용하여 경로를 예측하는 연구이다. 시계열 데이터인 보행자의 GPS 경로를 학습하여 다음 경로를 예측하도록 하는 딥러닝 모델 기반 연구이다. 본 논문에서는 보행자의 GPS 경로를 딥러닝 모델이 학습할 수 있도록하는 데이터 셋 구성 방식을 제시하였으며, 예측 범위에 큰 제약이 없는 경로 예측 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구의 경로 예측 딥러닝 모델에 적합한 파라메터들을 제시하였으며, 우수한 예측 성능을 보이는 결과를 제시한다.
차대 보행자 교통사고는 발생빈도에 비하여 사망률이 매우 높은 특징이 있다. 전세계적으로 정부 및 보험사에서는 보행자 보호를 위한 새로운 안전기준을 수립 및 강화하는 추세이다. 보행자 보호 성능을 향상시키기 위하여 한국정부는 2007 년부터 신차안전도평가에서 보행자 안전을 평가하고 있다. 보행자 보호 성능은 점진적으로 향상되었으나 여전히 미흡한 상태이다. 전개형 후드 및 보행자 에어백 등으로 구성되어 있는 보행자 보호 시스템은 보행자 보호를 위한 대안이 될 수 있다. 보행자의 머리상해기준값을 감소시키기 위하여 새롭게 정의된 설계방법론을 바탕으로 보행자 에어백 설계 절차를 제안하였다. 제안된 설계방법론을 실용적인 측면에서 검토하였고 보행자 보호 시스템의 제작에 적용이 가능하다.
도시 가로에서 보행자와 자동차는 공간 배분 관점에서 상호 경쟁 관계에 있다. 따라서 제한된 시설 한계 범위 내에서 두 이용자의 필요성을 절충할 수 있는 균형적 설계가 필요하다. 본 연구는 가로의 균형적 설계에 대한 실현 방안으로 가로의 계획 및 설계 단계에서 보행자와 자동차의 서비스수준을 동시에 평가하는 방안을 제안하였다. 특히 가로의 기능과 지역 토지이용 특성에 따라 가로의 설계에 있어 보행자와 자동차에 대한 고려 비중에 차이를 반영할 필요성이 있음을 강조하고, 이를 균형적 설계에 반영할 수 있는 방안을 검토하였다. 가로 계획 및 설계 단계에서 보행자 통행 수요가 고려되지 못하여 현 도로용량편람에 제시된 보행자 서비스수준을 이용한 평가가 어려운 현실적 한계를 감안하여, 보행자의 신체적 한계와 이에 따른 쾌적성을 토대로 가로 설계단계에서 활용 가능한 보행자 서비스수준 평가 방안을 제안하였다 아울러, 보도의 균형적 계획 및 설계방안에 대해 헌 설계 방법과의 차이를 설명하고 설계 예제를 토대로 구체적인 적용 방법을 검토하였다.
자동차 주요 생산국인 우리나라 보행자의 교통사고 사망률은 OECD 평균의 약 2.5배에 달한다. 보행자를 감지하고 운전자에게 경보를 보내주는 시스템이 개발되어 보행자 교통사고를 조금이라도 줄일 수 있다면, 그 자체만으로도 보행자 감지 시스템(PDS)의 가치는 충분할 것이다. 보행자 교통사고율은 야간에 특히 그 비율이 더 높기 때문에, 야간 보행자 감지 시스템이 주요 자동차 회사에 의해 점점 표준 사양으로 채택되어 가고 있는데, 그들은 주로 고가의 나이트비젼 또는 복합적 센서를 사용하는 장비를 채택하고 있다. 본 논문에서는 흑백 카메라 한 대만을 사용하는 PDS를 위한 보행자 영역 검출 기법을 제안한다. 몇몇 다른 환경에서 촬영된 야간 동영상에 대해 실험한 결과, 제안 알고리듬이 기존 알고리듬보다 더 빠르면서도 보행자 후보 영역을 더 정확하게 검출함을 관찰할 수 있었다.
본 논문에서는 전기자동차의 주행에 있어 발생되는 소음이 아주 적다는 장점이 보행자들에게 있어서는 차량이 접근하고 있다는 인지능력을 감소시키는 단점으로 발생된다. 따라서 인위적인 가상의 엔진음을 발생시켜 보행자들로 하여금 차량이 접근하고 있다는 인지능력을 향상시키기 위한 전기자동차 가상 엔진음 발생기 설계에 대한 연구내용 및 방법을 제시한다. 이 시스템은 전기자동차의 전원이 ON됨과 동시에 동작하여 가상의 엔진음을 발생시키고 적정 거리의 보행자도 무리없이 소리를 인지하여 차량의 접근을 인지할 수 있도록 하여 보행자의 안전을 보장하기 위한 시스템 개발이 최종 목적이다.
본 연구에서는 보행자가 갈림길을 만났을 때 랜드마크로 활용할 수 있는 건물을 기 구축된 공간정보로부터 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 각 갈림길에서 보행자의 시야를 바탕으로 랜드마크 후보군을 정의한 뒤, 후보군의 기하 정보와 속성 정보를 상대적 기준과 절대적 기준으로 구분하여 평가함으로써 랜드마크를 추출하였다. 제안된 방법을 도로명 주소 전자지도의 수원 일부지역에 적용하여 추출된 랜드 마크를 기존의 차량용 랜드마크와 비교한 결과 차량용 랜드마크가 추출되는 것으로 나타났으며, 각 선택점에서 주로 보행자의 눈에 띄기 쉬운 모퉁이에 위치한 건물들이 랜드마크로 선정되었다. 따라서 추출된 랜드마크를 활용하여 보행자 내비게이션 시스템에서 보다 정확한 길안내를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
기존 보행자 충돌사고 분석모형식은 모형식에 따라 분석결과에 대한 오차가 크게 발생하여 실용성에 많은 문제점을 내포하고 있다. 본 연구는 충돌 후 보행자의 최종정지위치를 이용하여 차량충돌속도 및 보행자 충돌위치를 최적화방법으로 분석하는 기법을 개발하였다. 충돌 후 보행자의 동역학적 선회특성에 대한 분석은 승객거동 해석 프로그램인 MADYMO을 이용하여 모의충돌실험을 통해 분석하였다. 모의충돌실험을 통해 분석된 보행자 가슴 및 머리부위의 최종정지위치와 실제사고에서 보행자 머리 및 가슴부위의 최종정지위치와의 차를 목적함수로, 차량충돌속도와 보행자 충돌위치를 설계변수로 정의하여 이를 최소로 수렴하는 최적화 모형식을 정식화한 후 최적설계 전문 소프트웨어인 VisuaIDOC2 프로그램을 이용하여 반응표면 근사최적화기법으로 목적함수를 최소로 수렴하는 차량충돌속도 및 보행자 충돌위치를 분석기법을 개발하였다. 최적화기법을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션 분석기법을 이용하여 차량충돌속도 및 보행자 충돌위치를 분석한 결과. 기존 분석모형식에 비해 분석 오차율이 매우 낮아 보다 정확하고 과학적인 분석기법인 것으로 연구결과 도출되었다. 따라서, 추후 보행자 충돌사고를 분석함에 있어 기존 분석모형식이 아닌 보행자 선회특성을 고려한 최적화기법을 이용하여 보다 신속하고 정확한 분석을 수행함으로써 사고당사간의 의견대립으로 인한 시간적, 경제적 비용의 최소화는 물론 사고관련자의 권익을 보호할 수 있을 것으로 기대된다.
보행자시설은 자동차의 통행이 배제된 상태에서 보행자만의 통행을 위한 시설로서 보행자 도로, 계단, 대기공간 등이 있다. 보행자시설별 보행자 특성과 용량은 보행 통행체계의 설계 및 운영에 중요한 요소이기 때문에, 도로용량편람에서 보행자시설에 대한 용량과 서비스수준 분석방법을 제시하고 있다. 그러나 자동차 위주의 교통정책으로 인해 보행자시설에 대한 분석 방법은 상대적으로 발전이 더디며, 그 결과 현실적인 평가가 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 변화된 도로교통 여건을 반영하고 보행자시설 중 대기공간에 대한 서비스수준 평가의 기준이 되는 인체타원에 한국인 인체 치수 변화를 반영함으로써 현행화된 점유공간을 제시하였다. 또한 새롭게 정의된 점유공간을 바탕으로 대기공간의 서비스수준에 대한 기준값을 새롭게 제시하였다. 현장조사 결과, 본 연구에서 제시한 서비스수준 기준값은 실제 보행 현황을 현실적으로 반영할 수 있음을 확인하였다.
많은 인구가 몰리면 군중 추돌 현상과 도미노 현상이 발생하여 압사 사고가 일어나 이에 대한 해결책이 요구된다. 본 논문에서는 위 문제를 개선하고자 보행자 상황 인식을 이용한 재난 경고 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 재난관리기관에서 기존에 운영하고 있는 것과 같은 CCTV영상을 이용하여 딥러닝 영상인식 기술을 사용하여 보행자 안전 규정에 따른 보행자 상황을 인식해 재난 상황을 표시해주고, 경고를 한다. 보행자 상황 인식하기 위해 엣지컴퓨터에서 연결된 카메라 영상을 받아 상황인식을 하고, 인식된 상황과 영상을 서버로 전송하여 정보를 저장하고, 상황을 경고 한다. 상황인식을 위해 보행자 데이터는 직접 수집하여 학습시킨 weights 파일을 사용하였다. 보행자 인식은 YOLOv4-tiny를 사용하였고, 위험 단계는 총 4단계로 설정하였다. 이를 활용하여 기존의 CCTV영상을 활용하여 관리자를 보조하여 보행자 재난 상황시에 신속하게 재난을 인식하여 구호 조치를 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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