해당 연구는 Insta evo 360° 카메라로 촬영한 Equirectangular 형태의 영상을 활용하여 보행자에게 위험한 차량을 구분한 후 실시간적으로 차량 접근 알림을 주는 시스템에 관한 연구이다. 360° 영상 속 위험 차량 탐지와 추적을 위해 파노라마와 일반도로 이미지 데이터 세트로 전이학습 된 You Look Only Once v5 (YOLOv5), 객체 추적 알고리즘 Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric (DeepSORT), 그리고 실험을 통해 개발한 비 위험 차량 필터링 알고리즘을 활용한다. Insta evo 360° 카메라를 머리 위에 얹어 촬영한 영상을 개발한 최종 시스템에 적용한 결과, 약 90% 정확도로 영상에서 비 위험 차량과 위험 차량을 구분할 수 있고, 위험 차량의 경우 차량의 방향을 시각적으로 알려줄 수 있다. 본 연구를 바탕으로 보행자 시야각 외부의 위험 차량에 대한 경고 알림을 주어 보행자 교통사고 발생 가능성을 줄이고, 전방위를 볼 수 있는 360° 카메라의 활용 분야가 보행 안전 시스템뿐만 아니라 더 다양해질 것으로 기대한다.
현재 우리나라에 설치된 횡단보도 형태는 횡단보도 정지선의 수, 교차로 연석선으로부터 이격된 거리 교통섬의 유.무에 따라 네 종류가 있으나 각 형태별 횡단보도 설치기준이 모호한 실정이다. 본 연구는 보행자 안전측면에서 광주광역시내 50개 신호교차로 횡단보도를 중심으로 보행자와 차량이 상충하여 발생한 횡단보도 보행자사고(113건)를 횡단보도 형태별로 차량 교통량, 횡단보도 보행량, 교차로 기하구조, 신호현시 등의 자료를 수집하여, 유의수준 0.1에서 여러 변수를 고려한 다중회귀분석으로 횡단보도 형태별 보행자사고율에 대한 회귀모형식을 도출하였다. 그리고 각 횡단보도 형태별 보행자사고율(y$_{i}$)을 사고건수(Y$_{i}$)로 재차 환산하여 가장 작은 사고건수가 추정된 횡단보도 형태를 결정하는 과정을 제시하였다. 따라서 본 연구의 결과는 각 접근로별로 신설 될 신호교차로의 횡단보도 또는 기 설치된 횡단보도의 보행자 사고를 줄이기 위해 어떠한 형태의 횡단보도를 설치해야 하는가에 대한 의사결정 문제를 해결 줄 수 있을 것이다.
본 논문에서는 실제 철도 건널목(교차로)에서 발생하는 소음 및 진동, 차량 및 보행자 사고와 같은 위험 요소로부터 발생하는 위험 상황들을 분류하고, 철도 건널목(교차로) 운행 상황을 구현한 모형 철도 주변에 센서를 부착하여 철도 건널목에서 발생하는 위험 요소들을 아두이노 센서로 감지해 데이터를 수집한다. 또한 수집된 데이터들을 활용하여 사용자의 상황에 맞는 철도데이터 운영시스템을 제안한다.
최근 전체 교통사고 보행 사상자 중 우회전 차량에 의한 보행 사상자의 비율이 2018년 9.6%, 2019년 10%, 2020년 10.4%로 증가세에 있다. 현재는 이러한 상황을 해결하기 위해 국토교통부에서는 2022년부터 보행자 보호 의무 위반 운전자에게 최대 10%의 보험료 할증을 부과하고, 경찰청은 '교차로서 일단정지'를 골자로 하는 도로교통법 개정안을 공포하고 2022년 7월 12일부터 시행한다고 밝혔다. 본 논문은 이러한 상황에서 운전자나 보행자 모두가 안심할 수 있도록 하는 '보행자 안전을 위한 횡단보도의 구현' 기술을 제안한다. 법체계가 아닌 바리케이드와 초음파 거리센서, 압력센서 등을 활용한 물리적인 시스템으로 운전자들의 혼란을 해소하고 보행자들이 안심하고 건널 수 있는 횡단보도를 구현하여 최근 증가하고 있는 우회전 보행자 사고를 예방 할 것이다.
정부와 지자체의 지속적인 주차공간 확보 노력에도 불구하고, 매년 차량 증가로 인한 주택가의 주차문제는 획기적인 교통환경개선을 보이고 있지 않다. 특히 편안함과 안전성이 확보되어야 할 생활도로 공간이 불법주차로 인해 상시 점용됨으로써 노약자와 어린이의 안전한 보행환경이 크게 저하되고 있으며 이로 인한 "차 대 보행자" 교통사고는 매년 증가추세에 있다. 또한 불법주차문제는 간선도로변에서도 심각한 양상을 띠고 있다. 야간 밤샘주차를 목적으로 하는 대형차량의 간선도로변 불법주차 증가로 인해 주행차량과의 야간추돌 사고도 빈발하고 있다. 따라서 본 연구에서는 주차시설정비지구와 미정비지구내의 생활도로 및 간선도로를 대상으로 보행자 및 주행차량의 교통안전을 위협하는 불법주차실태와 현황을 조사하고 그 문제점을 도출함으로써 생활도로와 간선도로의 장 단기적인 교통안전 개선방안을 제시하였다.
2010년 서울의 교통사고 사망자는 424명이며, 이들 중 227명(54%)이 보행자 사고이다. 또한 보행자 사망사고 중 보행자 사망사고의 40%가 무단횡단에 의한 사고로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 보행자 사고에서 큰 비중을 차지하는 무단횡단을 예방하는 방법을 제안하며 문헌 고찰, 인적 요인 및 차량 특성, 사고지점의 기하학적 특성을 반영하여 연구를 수행하였다. 방법 제시에 앞서 사고 요인을 밝히기 위해 무단횡단 사고의 실험 및 통계 분석을 수행하였다. 첫째, 인적요인 분석을 통해 고속으로 주행하는 운전자가 무단횡단 사망사고에 큰 비중을 차지하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 보행자 측면에서는 고령자들이 무단횡단 사망사고에 취약했으며 버스나 택시와의 사고에서 사고 심각도가 높았다. 마지막으로 도로 및 환경 측면에서 차로수와 노면상태에 관련하여 분석했을 때, 일반적인 예상과 다른 결과를 보이기도 했다. 본 연구는 보행자 사망사고를 예방하는 방법을 증진시키고, 보행자 안전에 대한 논의에 이용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 신호등이 설치되지 않은 위험 구역에 대해 신호등을 설치하는 것이 아닌 객체 인식 기반의 반응형 교통 시스템을 설계하여 보행자나 운전자 모두에게 사고의 위험을 줄이는 시스템을 구현한다. 특정 구역에 보행자가 길을 건너기 위해 존재한다면 운전자에게 보행자가 있음을 직관적으로 보여주며, 보행자가 길을 건너고 있으면 운전자에게 보행자가 건너고 있다는 것을 나타내어 기존의 경직적인 신호 체계가 아닌 유동적으로 보행자와 운전자 간의 안전한 환경을 만드는 것을 목표로 구현했다. 데이터는 CGMU dataset과 MIO-TCD dataset에서 사람과 차량의 이미지를 추가로 수집한 이후 학습에 사용하였으며, 객체 인식은 YOLOv5를 기반으로 사용하였으며 이때 성능은 mAP 0.753을 보여주었다.
우리나라 2015년 차량과 보행자간의 교통사고는 전체 사고의 38.8%에 달한다. 본 연구는 차량과 보행자간의 상충상황에 대한 위험도를 측정할 수 있는 시스템의 설계방안을 제안한다. 1차적으로 차량과 보행자의 위치, 속도, 방향성을 검지하고 이를 간의 상충지점을 추정한다. 이후 상충지점까지의 횡단지점의 보행자의 도착과 그 지점에 접근하는 차량과의 시간 차이인 보행자안전간격(PSM, Pedestrian Safety Margin)을 추정하여 상충위험도를 정량화한다. 본 연구에서는 외부 모니터링 기반 평가모듈과 개인의 착용형 모듈을 통하여 각 데이터를 취득하고 이를 위한 하드웨어 및 소프트웨어 설계 내용을 제시하고 구현하였다. 향후 이러한 시스템은 도로의 위험도 개선시설 설계, 노인보호구역 지정 등의 의사결정에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 철도 건널목(교차로)에서 발생하는 차량, 보행자 및 야생 동물 사고 등의 상황에서 발생하는 위험 요소를 설정하고 철도 건널목(교차로)의 운행상황을 확인할 수 있도록 모형 철도 주변에 유형별 센서들을 설치하고 데이터를 인지하여 시스템에 저장하고, 유효한 데이터 분석을 통해 Orange3 머신러닝 기법을 적용한다. 철도 건널목에 관련된 이미지 중 위험인자로서 차량, 보행자 및 야생동물등의 객체를 감지하고 데이터를 수집하여 활용한다. 또한 이러한 데이터들은 이용자 상황에 맞는 철도 데이터 운영 시스템으로 적용할 수 있도록 위험 예측 시스템을 제안한다.
교통사망사고중, 고령자 교통사고가 30%이상을 차지하고 있으며, 해마다 증가추세인 고령 노인교통사고와 관련, 고령화사회에 진입한 현실을 반영하여, 향후 특단의 대책을 수립해야할 필요성이 절박한 실정이다. 본 연구에서는 노인 고령자들이 주로 지방도시 지역의 지방부도로 주변에 밀집거주 및 이동하는 현실을 착안하여 지방부도로 고령보행자사고 특성을 분석하고, 이에 따른 사고심각도 모형을 개발하는 데 주안점을 두었다. 경찰청 교통사고자료를 720건 입수하여, 경상 중상 사망등 가중치를 반영한 사고심각도 모형을 중회귀분석에 의해 도출하였으며, 그 결과 사고심각도에 가장 영향력이 큰 독립변수는 역시 과속차량임을 통계적으로 입증할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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