운전자 사고와 교통 위반의 원인은 행동심리학적 요소에 의해 영향을 받고 있기 때문에, 운전자와 보행자의 행태 및 심리학적 연계성을 파악하고 세부적인 분석을 통해 개선점을 탐색하는 서비스디자인의 접근방법이 점차 중요해지고 있다. 서비스디자인은 눈에 보이지 않는 무형의 요소까지 통합하여 가시화하고 고객이 보다 높은 가치로 느낄 수 있게 하는 서비스 중심의 디자인 개발 방법론을 의미한다. 이에 따라 본 연구에서는 스쿨존 도로환경에 대한 근본적인 문제점들을 발견하여 서비스디자인 관점에서 해결하고, 디자인 사고를 통한 행동유도 시설물 및 쾌적한 도로환경 구축을 위한 연구를 시행하였다. 먼저 국내외 도로 현황조사 및 행동심리 분석을 통한 문제점을 도출하고 교통사고 발생원인 및 대책 등의 해외개선 사례를 조사 분석하여 스쿨존 도로환경을 개선하기 위한 아이디어를 도출하였다. 이중 차량의 속도를 줄이기 위한 행동 유도 방법이 가장 중요한 것으로 파악되었으며, 이에 대한 해결방법으로 로봇 신호등을 활용하여 차선의 폭을 가변적으로 줄일 수 있도록 함으로써 차량의 속도를 줄이는 것과 동시에 학생들이 횡단보도를 쉽게 건너갈 수 있도록 하였다. 이러한 스쿨존 환경을 조성하기 위해서는 차량의 흐름을 유도하기 위한 로봇 신호등, 횡단보도의 그래픽과 공간디자인에 대한 종합적인 접근방법이 유효하였고, 펜스와 도로 환경의 공공디자인을 통합하여 스쿨존의 새로운 서비스디자인을 제안할 수 있었다.
This study analyzes the influence factors on elderly pedestrian accident. Elderly people are easy to be badly injured by car accidents compared to younger people. Therefore, various plans and measures are required to protect elderly pedestrian from accidents. However, pedestrian accidents studies only focused on microscopic factors such as attribute of driver, pedestrian, road design. In order to prevent pedestrian accident and reduce the severity of the accident, not only microscopic factors but macroscopic variables such as urban planning and facility should be considered. In this regard, this study develops an ordered probit model introduced the characteristics of urban facility which were not considered in the previous studies. The result shows that there is higher level of accident severity in such areas as large commercial area, well-developed area with transportation infrastructure service and non-pedestrian safety zone. Thus, various and appropriate countermeasures should be prepared in order that pedestrian accident can be prevented in the areas mentioned above. In addition to the aforementioned variables, it is revealed that other variables including vehicle speed, gender and age of pedestrian, weather condition, type of vehicle, etc. partly affect the severity of pedestrian accident.
The purpose of this study is to analyze the factors affecting the roundabout accidents near schools. This study gives particular attentions discussing characteristics by pedestrian accident severity using the ordered logit models. In pursuing the above, 63 roundabouts installed before 2014 are surveyed for modeling. the traffic accident data from 2014 to 2016 are collected from TAAS data set of Road Traffic Authority. Such 35variables explaining the accidents as environment, human, geometries, school and roundabout factor are selected from literature reviews. The main results are as follows. First, the ordered logit models (${\rho}^2$ of 0.272, $x^2$ of 24.723) which is statistically significant have been developed. Second, environment factor variable is analyzed to be day or night ($X_1$ ), human factor variables are evaluated to be driver gender($X_4$), older driver($X_5$), pedestrian gender($X_7$) and children pedestrian($X_8$ ). Third, geometries factor variable are analyzed to be speed limit sign($X_{16}$) and median barrier($X_{21}$), school factor variables are evaluated to be hump-type crosswalk($X_{25}$), CCTV($X_{26}$) and school zone sign($X_{27}$), roundabout factor are analyzed to be roundabout sign($X_{30}$) and number of circulatory roadway lane($X_{32}$). Finally, this study could give some implications to decreasing the accidents severity at roundabout near schools.
최근 마을 중심부를 통과하는 일반국도 구간에서 교통량 증가와 지나치게 높은 차량속도로 인해 교통사고 위험성이 높아지고 있다. 마을 내 넓은 도로와 중앙분리대, 좁은 보도 및 화단은 보행자에게 매우 위험하며 지역 주민들의 생활환경까지 파괴하고 있다. 이러한 문제는 국도 마을통과구간이 소규모 마을과의 조화를 고려하지 않고 단순히 도로 기능 향상에 초점을 맞추어 2차로에서 4차로로 확장된데 그 원인이 있다. 이를 해결하기 위해 우회도로 건설 및 기능 재분류를 통해 설계속도를 낮추는 방법이 있으나 많은 비용과 시간을 투자해야 하는 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 국도 마을통과구간에 대한 안전성 향상을 위해 적은 투자로 높은 효율을 낼 수 있는 Positive Guidance 기법을 활용하여 사례분석을 실시하고 개선방안을 도출하였다. 분석 결과, 국도 마을통과구간에서 가장 큰 문제점은 차량의 높은 속도였으며 감속을 위한 시설 및 정보조차 적절히 제공되고 있지 않았다. 이에 대한 해결책으로 감속시설의 설치와 적절한 정보제공의 필요성을 밝히고 개선대안을 제시하였다.
This study proposes severity analysis for pedestrian accidents by improving variables which were used for general severity analysis. The existing variables were collected based on the interviews with policeman or witnesses and evidence of accidents. Therefore, existing variables were subjective and had several measurement errors. In order to improve such problems, this study collected variables from vehicle recorder of taxi which recorded the moment of accidents. As a result, explanatory power of independent variables was enhanced and the complete objective variables could be collected. After collecting variables, ordered probit model was developed by utilizing vehicle recorder database. Fitness of ordered probit model was 0.23. Vehicle speed and pedestrian's eye direction variables were the most critical factors for severity of pedestrian accident. In addition, severity analysis for vulnerable pedestrian was carried out. As a result, it was revealed that vehicle speed, pedestrian's eye direction and safety zone variables affected the severity of pedestrian accidents most. Particularly, vehicle speed variable is the most important factor. Consequently, driver's defensive driving and compliance to the regulations are the priority to reduce severity of pedestrian accidents and prevent pedestrian accident.
최근 2층 버스 등 전고가 높은 차량이 증가함에 따라 지정된 경로 이탈 및 운전자 부주의로 인해 교량 및 터널 등에서 차량 상부 충돌 사고가 발생하고 있다. 기존 전방 충돌 경고 시스템의 경우 차량 및 보행자 등에 한정되어 경고를 발생하기 때문에 전고가 높은 차량을 위한 통과 높이 경고 시스템으로는 사용이 어렵다. 이에 본 논문에서는 복수개의 라이다 센서를 사용하여 세그먼트별 데이터의 상관도 및 시계열 특성을 판단한 후 차량 상부 충돌 가능성을 미리 판단하여 경고를 발생시키는 시스템을 제안한다. 또한, 제안하는 시스템은 실도로 주행 테스트 및 한국 자동차 안전 연구원에서 시스템 성능 평가를 통해 정상 동작을 확인하였다.
본 연구는 대표적인 국내 전동킥보드 공유 서비스인 킥고잉과 라임을 사용자 경험 측면에서 비교·분석하고, 이를 통해 애플리케이션과 킥보드의 개선 및 발전 방향을 제안하는 데 목적이 있다. 일정 빈도 이상으로 전동킥보드 공유 서비스를 이용하고 있는 실험집단을 대상으로 자신이 가장 빈번히 사용하는 특정 서비스를 선택하게 한 뒤, 피터모빌(Peter Morville)의 허니컴 모델을 재구성하여 작성한 설문지를 통해 평가를 진행하였다. 실험 결과를 바탕으로 현재 서비스들은 내비게이션 기능 추가, 고장 또는 사고 발생 후 신고 절차 및 보험 관련 정보 제공 시 직관성 개선, 게임화 등을 통한 사용자 및 보행자 안전 수준 향상이 필요하다는 결론을 도출하였다. 본 연구는 빠르게 성장하는 스마트 모빌리티 시장과 이를 대표하는 공유 킥보드 서비스들이 사용자 중심으로 발전하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
최근 자율주행에 관한 기술은 고부가가치 신기술로서 주목받고 있으며 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다. 상용화 가능한 자율주행을 위해서는 실시간으로 정확하게 진입하는 객체를 탐지하고 이동속도를 추정해야 한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반 딥러닝 알고리즘과 밀집광학흐름(Dense Optical Flow)을 사용하는 기존 방식은 실행 속도가 느려 실시간으로 객체를 탐지하고 이동속도를 추정하기에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 트램에 설치된 카메라를 통해 획득된 주행영상에서 딥러닝 알고리즘인 YOLOv5 알고리즘을 활용하여 실시간으로 객체를 탐지를 수행하고, 탐지된 객체영역에서 기존의 밀집광학흐름(Dense Optical Flow) 대신 연산량을 개선한 부분 밀집광학흐름(Local Dense Optical Flow)을 사용하여 객체의 진행 방향과 속력을 빠르게 추정하는 방식을 제안한다. 이를 바탕으로 충돌 시간과 충돌 지점을 예측할 수 있는 모델을 설계하였으며, 이를 통해 트램(Tram)의 주행 중 전방 충돌사고를 방지할 수 있는 시스템에 적용하고자 한다.
새로운 기술 혹은 정책의 도입에는 반대의견과 찬성의견이 양립하는 것이 일반적이다. 특히, 반대의견에 영향을 미치는 요인의 파악은 새로운 기술 혹은 정책을 성공적으로 도입하기 위한 첫 단계가 될 수 있다. 본 연구의 목적은 제주 도심지역에 신교통수단인 트램 도입 수용성에 영향을 미치는 주요 요인을 파악하여, 성공적인 트램도입에 대한 기반을 마련하는 것이다. 이를 위해 약 8일간 제주도민 326명과 관광객 104명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 조사된 자료는 구조방정식(Structural Equation Modeling, SEM) 기반 수용성 영향 요인을 분석하였다. 분석 결과, 트램 운영 특성에 대한 인지도가 높을수록 수용성에 긍정적인 것으로 나타났다. 특히, 제주 시내에서 트램 운영은 대중교통 이용 편의성이나 도시 환경 측면에서는 긍정적으로 평가하는 반면, 교통상충으로 인한 교통사고, 혼잡, 보행자 안전 측면에서는 부정적으로 평가하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 향후 제주시에서 성공적인 트램 도입을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
세계 최대 차량공유업체 우버의 자율주행에 의한 보행자 사망사고에 이어 지난 4월에는 테슬라의 자율주행 교통사고로 2명이 사망하는 등 자율주행의 안전성 문제가 대두됨에 따라 자율주행 도입에 따른 도로 이용자의 안전성 확보가 필요한 실정이다. 이에 자율주행의 안전성을 확보하기 위해서는 실제로 자율주행자동차가 주행할 도로 및 교통 환경을 기반으로 다양한 상황에서의 자율주행 운전능력을 평가할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 다양한 운전능력 시험방법 중 가상현실 기반 자율주행 운전능력 평가도구를 제시하고자 일반 운전면허시험 문제를 기반으로 UC-win/Road ver.14.0을 활용하였다. 이를 바탕으로 복합적이고 다양한 주행환경에서 돌발상황에 대한 운전능력을 시험하고자 하였으며 자율주행 운전능력 시험평가의 최적의 도구로서의 실제 적용가능성을 확인하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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