2007년 경찰청 통계자료에 따르면 사업용 차량(시내, 시외, 기타버스)의 교통사고 건수는 당 해 교통사고 건수의 3.5%에 해당하지만 사업용 차량의 경우 운전자 외 다수 승객의 안전을 책임져야 하므로 더욱 심각한 사회적, 경제적 문제를 초래한다. 이러한 사업용 차량의 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부흥하기 위하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등 다양한 형태의 시스템이 사용되고 있으나, 이러한 시스템은 사고 후 차량데이터를 기반으로 위험운전여부를 분석하여 운전자를 관리하기 때문에 실시간으로 운전자를 관리하기에는 큰 한계가 있다. 또한 현재 운영되고 있는 주행기록계는 운전자에게 경고 정보를 제공하지만 실제 위험운전 여부와 상관없이 차량의 속도와 RPM정보만을 이용하여 운전자에게 경고를 제공하고 있어 효율이 매우 떨어지는 실정이다. 이에 본 연구의 선행연구에서는 차량 운전자의 운전행태에 따른 차량 동역학 데이터를 저장?판단하여 운전자에게 실시간으로 경고정보를 제공해 줄 수 있는 위험운전 판단장치를 개발하였으며, 개발된 위험운전 판단장치에서 운전자의 안전운전을 향상 시킬 수 있는 위험운전 유형에 따른 임계값을 개발하였다.
사업용 자동차 교통사고 특성 분석(도로교통안전관리공단, 2007)에 따르면, 사업용 차량의 1만대 당 교통사고 발생률과 사망률이 비사업용 차량에 비해 각각 6.7배와 5.3배 높은 것으로 나타났다. 또한 최근 10년 동안 전체 교통사고는 연평균 1.5% 감소한데 비하여, 사업용 차량의 교통사고는 연평균 2.0%씩 증가하는 추세를 보이고 있다. 최근 10년 동안 사업용 차량 중 버스와 화물트럭의 교통사고 발생건수는 꾸준히 감소하였다. 그러나 택시의 교통사고 발생건수만은 연평균 5.6%씩 꾸준히 증가하고 있다. 이와 같은 상황에서 심리성격 분석 기법인 Q분석을 통하여, 택시 운전자의 운전 성향별 특성을 파악하고, 운전 성향별 교통사고 저감대책을 마련하고자 하였다.
2007년 경찰청 통계자료에 따르면 사업용 차량(시내, 시외, 기타 버스)의 교통사고 건수는 당해 교통사고 건수의 3.5%에 해당한다. 사업용 차량의 경우 운전자 외 다수 승객의 안전을 책임져야 하므로 더욱 심각한 사회적, 경제적 문제를 초래한다. 이러한 사업용 차량의 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부흥하기 위하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등 다양한 형태의 시스템이 사용되고 있으나 이러한 시스템은 사고 후 차량데이터를 기반으로 위험운전 여부를 분석하여 운전자를 관리하기 때문에 실시간으로 운전자를 관리하기에는 큰 한계가 있다. 또한 현재 운영되고 있는 주행기록계는 운전자에게 실시간으로 경고정보를 제공하지만 실제 위험운전 여부와 상관없이 차량의 속도와 RPM정보만을 이용하여 운전자에게 경고를 제공하고 있어 효율이 매우 떨어지는 실정이다. 이에 본 연구에서는 선행연구에서 개발된 위험운전 유형과 그 유형을 판단할 수 있는 프로그램이 탑재되어있는 시뮬레이터를 이용하여 우선적으로 일반운전자를 대상으로 하여 시뮬레이터 실험을 진행하였다. 본 연구에서 산정 되어지는 가중치를 이용하여 운전자에게 경고정보를 제공한다면 매우 효율적인 시스템이 될 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 본 연구는 일반운전자의 시뮬레이터 실험에 따른 가중치이므로 실제 적용하기에는 한계성이 있는 것이 사실이므로 향후 연구에서는 실제 사업용 차량 운전자의 운전행태 데이터를 기반으로 하여 연구를 보완하여야 할 것이다.
사업용 차량은 교통안전법상 난폭운전 및 사고 방지를 위해 운행기록계, 블랙박스, ADAS를 의무적으로 장착하여야 한다. 한편 도로 위 위험요소들로 인한 피해는 2013년 대비 2016년에 1.5배로 증가하고 있으며 이에 국토교통부는 도로위험정보를 수집할 수 있는 센서를 개발하고 사업용 차량에 장착하여 프로브 차량으로 활용할 수 있는 기술을 개발 중에 있다. 본 연구는 이러한 기술개발을 대비하여 주행속도에 따른 GPS 오차 편차 발생 여부를 확인하고 이벤트 지점을 통합·분리할 적정 통합 범위(m)를 도출하는 분석을 수행하였다. 그 결과 주행속도가 100km/h일 때 평균오차는 9.72m로 주행속도가 40km/h일 때 평균오차 4.69m에 비해 오차가 약 2.1배 커지는 것으로 나타났다. 이벤트 지점 적정 통합·분리 범위(m)는 주행속도와 관계없이 동일지점 인식률 90% 이상인 20m로 분석되었다. 본 연구결과는 사업용 차량이 수집할 위치기반 정보 정확도 향상 및 정책개발의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
최근 자동차 산업은 자율주행자동차로 인해 빠르게 변화하고 있고 관련된 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 하지만 자율주행자동차의 기술에 관한 연구가 대부분이며, 도로교통 안전과 관련한 변화 예측과 개선방안에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 자율주행자동차의 도입에 따른 사업용 차량 도로교통 안전사업의 개선방안 제시와 우선순위 도출을 목적으로 수행하였다. 자율주행자동차 전문가를 대상으로 한 설문조사 결과와 AHP를 이용하여 분석한 결과 교통수단안전점검 법령 개정, 자율주행자동차 운전자 및 운영자 등에 대한 교육제도 개발 등이 가장 우선시 되어야 할 것으로 분석되었다.
전국 고속도로의 포트홀 발생으로 인한 보상금액과 건수는 2015년 대비 2019년에 각각 약 4.2배, 3.5배 수준으로 증가하고 있으며, 이러한 도로 위 위험요소들로 인한 피해 증가로 국토교통부는 사업용 차량 내 장치(운행기록계, 블랙박스, ADAS)가 수집하는 정보를 활용하여 도로위험정보를 수집하고 제공할 수 있는 기술 및 서비스를 개발 중에 있다. 본 연구는 이러한 기술개발을 대비하여 운전자 및 도로관리자에게 도로위험정보를 제공하기 위해서 연속류 및 단속류를 대상으로 개발한 알고리즘에 대한 통합평가를 실시하여 설정한 3개 시나리오들을 검증하였다. 그 결과, 통합평가 전체 정확도가 81.88%로 도출되었고 통합평가의 목적과 가정을 고려하여 1분 미만 데이터의 누락, GPS 좌표 위치와 알고리즘 관련 오류들만 본 통합평가 시 발생한 오류로 간주하였다. 그 중에서 GPS 오류 데이터들을 보정하여 전체 90.15%(도로파손의 확률: 99.38%, 결빙: 84.45%,안개: 94.42%)의 정확도로 도출하였다. 본 연구결과는 사업용 차량이 수집할 위치기반 정보 정확도 향상 및 정책개발의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 사업용 차량 수집정보를 통해 도로위험을 계량화하고 검증할 수 있는 네 가지 알고리즘과 관련 지수를 개발하였다. 도로위험도 산정을 위해서 사업용 차량의 블랙박스와 디지털 운행 기록계로 부터 원시 데이터를 수집하였다. 포트홀, 도로 결빙, 안개 등 가공 처리된 데이터는 사업용 차량 수집정보 공유시스템에서 생성이 가능하다. 도로 위험도 산정 알고리즘은 기본적으로 이러한 수집정보와 도로 기하구조 자료를 활용하였다. 가공 처리된 데이터에 따라 총 4개의 서로 다른 도로 위험 알고리즘과 관련 지표를 개발하였다. 과거 이력자료를 근거로 상습결빙구간 및 안개다발구간인 국도 19호선(강원도)과 국도 1호선(세종시 인근)을 대상으로 수동형 운행기록계를 이용하여 알고리즘 검증을 수행하였다. 단기적으로 실제 도로위험정보 취득에 어려움이 있어 가상으로 위험정보를 수집하여 알고리즘을 검증한 결과 특징적인 알고리즘 오류는 발생하지 않았다. 본 연구는 지점이 아닌 구간을 기반으로 도로 위험정보를 제공하기 때문에 도로 이용자는 물론 도로 유지관리기관에도 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
현재 사업용 차량의 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부흥하기 위하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등 다양한 형태의 시스템이 사용되고 있으나, 이러한 시스템은 주행 후 저장된 차량데이터를 기반으로 위험 운전 여부를 분석하기 때문에 위험운전을 실시간으로 예방하기에는 큰 한계성을 있는 것이 사실이다. 이에 본 연구의 선행연구에서는 차량 운전자의 운전행태에 따른 차량동역학 데이터를 저장 판단하여 운전자에게 실시간으로 경고정보를 제공하여 운전자의 안전운전을 향상 시킬 수 있는 위험운전 판단장치를 개발하였으나, 이에 대한 성능평가가 이루어 지지 않고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기 개발된 위험운전 판단장치의 성능평가를 위하여 DGPS를 이용한 정밀위치 인식시스템을 구축하였다. 실험 결과 위험운전 판단장치에서 취득되는 차량 동역학 데이터와 DGPS를 통하여 취득되는 데이터가 거의 일치하는 것으로 분석되었다. 따라서 구축된 정밀위치 인식시스템을 통하여 위험운전 판단장치의 성능이 검증되면 차량의 위험운전 관리에 매우 효과가 있을 것으로 판단된다.
Cooperative-Intelligent Transport System(C-ITS)는 차량 대 차량 및 차량 대 인프라 무선 통신을 기반으로 교통사고예방을 목적으로 운전자에게 전방위험상황에 대한 정보를 제공한다. 또한 C-ITS 인프라에서 수집되는 차량의 주행행태 정보는 사고발생 개연성 분석을 통해 실시간 도로교통안전성 평가에 활용될 수 있다. 본 연구에서는 차량의 주행정보를 이용하여 도로의 교통안전성을 평가할 수 있는 방법론을 제시하였으며, 시뮬레이션 분석을 통해 방법론의 활용성을 검증하였다. 교통안전대체지표인 Jerk와 Stopping Distance Index(SDI)를 이용하여 개별차량의 주행 위험성을 분석하였으며, 위험성 분석결과를 집계하여 도로 구간별 안전성을 계량화하는 방법을 제시하였다. Jerk 기반의 안전성 평가 결과, 5% 이상의 차량 정보 샘플이 확보되면 본 연구의 방법론이 도로 구간의 교통안전성 평가에 적용 가능한 것으로 분석되었다. 한편, SDI의 경우에는 20% 이상의 샘플이 요구됨을 확인하였다. 이러한 결과는 일정 수준 이상의 사업용차량 센서 자료로 수집된 Jerk와 SDI가 도로 구간의 안전성을 대표할 수 있음을 의미한다. 본 연구의 결과물은 도로의 교통안전성을 실시간으로 평가하고 모니터링하는 시스템 개발의 핵심요소로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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