• 대한교통학회지
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• 제30권2호
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• pp.127-136
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• 2012

다중추돌사고의 형태는 연쇄 추돌이라고 불리우는 뒤로부터의 순차적인 추돌과 앞으로부터의 순차적인 추돌, 그리고 순서가 섞여 있는 추돌형태로 구분된다. 다중추돌사고에 대하여 몇가지 효과적인 재구성 해석 방안을 제시한다. 브레이크 다이브 등으로 인한 차량 파손과 승객 부상을 활용하는 전통적인 경험적 수법과 강체역학 범주내에서의 이론적인 해석 결과를 구하여 당장에의 실용적인 적용이 가능하도록 하였다. 국내에 보급이 확산되고 있는 영상사고기록장치를 활용하고 시뮬레이션 프로그램 등을 병행 활용하여 다중추돌사고를 효과적으로 해석하는 방안을 제시하였다. 저장 동영상에 대한 단순 직관적인 조사를 넘어설 수 있도록 동영상 분석 결과에 근거한 시뮬레이션 해석을 수행하여 다중추돌사고에 대한 구체적이고 다양한 정보의 획득을 가능하게 하여 원인 규명 및 책임 소재 등을 명확하게 구분할 수 있도록 하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권2호
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• pp.303-310
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• 2018

충격적인 헤드라인 중 하나는 심각한 연쇄추돌 교통사고(chain collision accident, CCA)이다. CCA의 진행과정은 시공간적으로 국부성을 가지며, 그 정보는 시간 임계적(time-critical)이다. 따라서 연쇄추돌을 감소시키기 위해서는 1차 사고 발생 직후 교통사고 정보를 운전자에게 신속하게 전파시켜야 한다. 국부적 긴급 정보전파의 유력한 대안 중 하나는 Ad hoc 통신에 기반을 둔 차량 간 통신(Inter-Vehicle Communication, IVC)이다. 이러한 IVC의 잠재력에도 불구하고, CCA 감소에 대한 IVC의 효과에 대한 연구는 현재까지 보고되지 않고 있다. 따라서 본 연구는 미시적 차량 시뮬레이터와 IVC 시뮬레이터가 결합된 병렬 플랫폼을 개발하고, 이를 이용하여 CCA 감소에 대한 IVC의 효과를 분석하였다. CCA를 감소시키기 위한 IVC기반 긴급 교통사고정보 전파의 가능성을 증명하기 위하여, IVC 장치의 시장 점유율과 교통량 시나리오에 따른 차량의 접근속도 감소, 사고정보의 전파속도, 그리고 CCA의 감소를 분석하였다. 분석결과, IVC 장비의 시장 점유율 10%와 50%에서 CCA는 40~60% 그리고 80~82%로 각각 감소될 수 있는 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권8호
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• pp.179-184
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• 2012

고속도로의 교통사고는 차량의 빠른 속도로 연쇄 추돌 사고를 발생시킨다. 이를 예방하기 위해 사고 차량은 주변 차량에게 안전 메시지를 브로드캐스트 해야 한다. 여기서 이웃 노드의 개수가 많으면, 프레임 충돌 확률이 높아진다. 이를 해결하기 위해, 선행 연구로 채널을 분리하여 충돌 없이 안전 메시지를 전달하는 시스템이 제안되었다. 하지만, 여러 채널의 분리는 하드웨어의 개발 비용의 증가로 실현가능성이 낮아진다. 그래서 본 논문에서는 하나의 채널로 통신할 수 있는 수퍼프레임을 적용한 TDMA 기반 MAC 프로토콜을 제안한다. 결과적으로, 제안된 프로토콜이 기존 프로토콜과 거의 같은 프레임 수신율을 보여주었다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권10호
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• pp.295-300
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• 2012

차량과의 교통사고를 예방하기 위해 다양한 전방충돌사고경보 시스템이 연구되었다. 이를 위해 일반적으로 카메라와 센서 등과 같은 외부 장치를 이용하는 알고리즘으로 전방충돌 위험 경보를 발생시킨다. 하지만 이런 외부장치를 사용할 경우 안개나 비가 내릴 때 장비 특성에 따른 오차가 발생할 수 있다. 또한, 충돌 위험이 전방에 있는 차량에 대해서만 경보가 발생하는 시스템이기 때문에 연쇄 추돌 사고에 대한 예방은 미흡하다. 이를 차량 안전 통신에 결합하면 연쇄 추돌 사고도 예방할 수 있는 방안이 될 수 있다. 하지만 외부 장치와 차량 안전 통신 프로토콜 간의 호환성 문제가 있다. 그래서 본 논문에서는 무선 통신 기술, 운전자 정보, 제동거리, 속도를 이용한 개선된 전방충돌사고경보 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안된 알고리즘과 기존 알고리즘들을 비교 및 분석한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.319-324
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• 2012

차량 안전 통신은 교통사고 예방에 중요한 기술 중 하나이다. 이를 위해 교통사고가 발생하면 연쇄 추돌 사고를 예방하기 위한 안전 메시지를 전달하는 많은 프로토콜이 연구되었다. 이러한 프로토콜은 노드가 안전 메시지를 발생시키는 시점을 교통사고가 발생 했을 경우로 가정한다. 만약, 교통사고 위험을 예측하여 안전 메시지를 전달한다면 운전자는 빠른 대응 조치가 가능하다. 그래서 본 논문에서는 통신 기법을 이용한 교통사고 위험 예측 알고리즘을 제안한다. 결과적으로, 제안된 알고리즘을 기존 프로토콜에 적용한 결과 약 4~5 %의 더 높은 프레임 수신율을 보여주었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.276-281
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• 2014

현대 사회에서 자동차는 교통수단의 필수품이 되어 생활의 편리함을 인간이 누리고 있습니다. 반면 늘어나는 차량에 비례하여 교통사고 증가로 인한 피해도 인간의 몫이 되었다. 자동차 주행을 하다보면 전방에 갑자기 나타나는 장애물과 급정거한 차량 등으로 필연적으로 급제동을 한다. 급제동시 시간적 여유가 있을 때는 수동으로 비상등을 켜고, 끌 수 있지만 다급하게 나타나는 장애물에 대해서는 급제동은 인간이 본능적으로 하지만 뒤 차량에 비상을 알릴 수 없어 추돌사고가 발생한다. 본 장치는 GPS를 이용하여 차량의 속도를 종합 분석하여 운전하는 자동차가 비상등을 켜야 하는 상황에서 자동으로 비상등을 작동시킨다. 또한 고속주행이나 저속주행에서 차량의 속도가 계속 감속하거나 정지되면 비상등은 상시 켜져 있고, 차량의 속도가 다시 상승하면 위험을 벗어 난 것으로 판단하여 비상등을 자동으로 꺼준다. 운전차량이 만약 뒤 차량에 추돌되었거나 운전차량이 전복되었을 때 추돌센서가 작동하여 비상등을 수동 리셋 할 때까지 작동하도록 되어있다. 이장치를 이용하면 대형의 교통사고인 연쇄추돌교통사고를 현저히 줄일 것으로 기대 되고 운전 중 운전자가 불필요한 동작과 여유 있는 안전운전에 도움이 됨을 실험을 통해서 확인 했다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권7호
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• pp.161-166
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• 2012

고속도로에서 교통사고가 발생하면 연쇄 추돌 사고를 예방하기 위해 주변 차량에게 안전 메시지를 브로드캐스트 해야 한다. 또한, 표본 개수의 증가는 메모리의 한계 때문에 추정치의 정확도가 낮은 문제점을 가진다. 본 논문에서는 가우시안 모델에 백오프 알고리즘을 적용한 RVC 시스템을 제안한다. 그리고 이웃 노드 개수의 수집 채널, 데이터 채널, RSU 통신 채널로 분리하여 통신 지연을 예방하는 MAC 프로토콜을 제안한다. 결과적으로, 기존 기법보다 제안된 프로토콜이 프레임 수신율의 약 10% 정도 개선되었음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1164-1167
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• 2021

동절기, 야간 등 도로에서 결빙으로 인한 연쇄 추돌 사고는 교통 체증 및 2차 사고의 위험으로 이어진다. 도로 중 결빙 발생 다발 지역인 지방도로, 터널 출입구, 교량 구간, 산기슭 도로, 그늘진 곡선 도로를 대상으로 C-ITS 관점 안전운전 결빙 주의보 애플리케이션을 제공하여 결빙으로 발생하는 사고를 미리 예방하고자 한다. 노면/기상 상태를 아두이노, 기상 api로 측정, 차량 운전자용 앱(GIS/맵 기반) 구현을 통해 앱 사용 운전자 간 양방향 V2V, 운전자와 아두이노 센서 간 V2I 통신으로 결빙으로부터 운전자를 보호함에 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1794-1799
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• 2022

최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만 장의 데이터셋을 비교 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 또한 객체 추적을 통해 실시간 검지를 수행하는 방법을 제안한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.562-565
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• 2022

최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통 안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만장의 대형차, 소형차, 중형차 별 적재 불량 차량과 일반차량으로 구분 된 데이터 셋 중 종류별로 제공되는 CCTV, 블랙박스, 카메라 시점의 적재 불량 차량 데이터 셋을 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.