현재 국내 인구수가 약 5000만, 차량대수는 인구수의 절반가까이에 해당하는 2100만대를 넘어서고 있다. 이에 따라 국내 교통 혼잡도는 도로를 넓히고 대중교통을 장려하는 등의 노력을 기울이고 있음에도 증가하고 있다. 교통 혼잡도가 증가함에 따라, 사건 사고를 처리하는 응급차량의 이동이 수월하지 않은 편이다. 1분1초가 중요한 응급차량의 교통을 수월하게 하기 위해 고속도로에 갓길을 설치하는 등의 노력은 하고 있지만, 이것을 일반차량이 이용해도 제재수단이 없어 실효성이 부족하다. 이에 본 논문에서는 gps(네비게이션)를 이용하여 응급차량의 경로를 입력받았을 때 경로상의 차량에게 응급차량이 지나간다는 신호를 보내 사전에 응급차량이 지나갈 수 있는 도로를 확보하여 응급차량이 이동하는 시간을 단축시키는 것을 목적으로 한 시스템이다.
이 논문에서 우리는 응급상황에 대응하여 일정 구간의 교통신호를 능동적으로 제어함으로써 재산과 인명 손실을 최소화할 수 있는 응급상황 대응 교통신호 제어 시스템을 개발하였다. 응급 차량 단말기에서 식별정보 및 GPS 정보를 포함한 응급신호를 송출하면 카메라에서 주위 영상을 획득하게 되고, 딥러닝 기반으로 객체를 분석하여 객체의 위치, 종류, 크기 등 정보를 가지는 객체정보를 출력한다. 이 객체를 트래킹한 정보를 생성하여 신호체계를 검출한 후 신호체계를 응급모드로 전환하여 수신받은 GPS 정보를 기준으로 응급 차량을 식별·추적하고 이 응급 차량의 진행 경로 기준으로 긴급 제어신호를 교통신호 제어기로 전송할 수 있는 체계이다. 이 시스템은 응급신호에 따라 우선 적용되는 긴급 제어신호에 의해 응급 차량의 진행이 저지되지 않도록 하여, 교통상 장애에 따른 인명과 재산의 손실을 최소화할 수 있다.
교통사고나 안전사고로 인한 중증 피해자를 사망으로부터 지켜내기 위해서는 앰뷸런스가 병원으로까지 환자를 이송하는 "골든타임(Golden time)"이 중요하다. 본 연구는 사람들에게 미리 "라이프 라인(Life Line)"을 시각적으로 알려줌으로써, 복잡한 도로에서 응급상황이 왔을 때 자연스럽게 앰뷸런스의 길을 터 주어 빠른 시간 안에 환자를 병원까지 이송하도록 하는 응급도로 표시를 연구하였다. 현재 설치되어 있는 도로 노면표시 중 기존차량에 관한 노면표시를 살펴보고 응급차량 관련 새로운 노면표시 디자인의 가이드 라인을 제시하였다.
우리나라 응급의료체계의 구축은 선진국이 1960년대 초 시작한 반면 1980년 이후 구축되기 시작하여 아직까지 미흡한 편이다. 사고 및 재해 발생시 응급환자에 대한 적절한 처치는 관련정보가 빠르게 전달되고, 적절하게 사용되어 응급환자로 하여금 지체시간내에 얼마나 적합한 응급의료서비스를 수혜토록 하느냐가 가장 중요하다. 이를 위해 본 연구는 의료기관, 소방서 등 의료체계의 실태조사를 통하여 현재의 응급의료체계의 현황과 문제점을 분석하였다. GIS를 이용하여 119구급차 등 응급차량이 가는 경로와 일반 시민들이 이용할 수 있는 응급경로탐색에서 많은 영향을 미치는 교통요소, 좌회전, 우회전, 경유지, 시간대별 교통량을 고려하였다. 그리고 환자의 상태에 따른 병원을 찾도록 정보를 제공하였다. 이러한 교통요소 및 병원에 대한 정보를 제공함으로서 보다 나은 환자이송에 최적경로를 제시하고자 하였다.
환자의 긍정적인 예후에 있어 골든 타임을 최대한 확보하는 것은 중요한 요소로 손꼽힌다. 현재 응급의료 체계에서는 사고가 일어난 직후부터 응급 차량이 도착하기 전까지 응급구조요원이 환자의 상태를 파악 할 수 있는 방법은 제보자가 전달한 정보로 한정된다. 따라서 환자 상태의 수치적 측정의 부재 및 부족한 환자 정보는 골든 타임 확보에 있어 중요한 응급 처치를 결정하는데 큰 어려움을 야기한다. 이 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문은 사고 직후부터 응급 차량이 도착하기 전까지 응급 구조 요원이 도착하기 전까지 환자의 생체 정후를 파악할 수 있도록 하여 적절한 응급 처치를 예측할 수 있도록 돕는다 또한 환자 주변에 전문지식을 보유한 사람이 없는 경우에도 환자의 상태에 따른 최소한의 조치를 취할 수 있도록 도움을 줌으로써 응급 차량이 도착하기 전까지 환자가 최상의 상태를 유지할 수 있도록 한다.
고속도로에서 발생하는 차량간의 응급상황은 사람과 차량의 안전을 위해 후방 차량들에게 신속하게 전달되어야 한다. 지금까지 차량간 메시지 전송은 802.11을 이용한 무선환경에서 브로드캐스트 방식으로 전달되어 왔다. 이는 메시지를 수신을 할 필요가 없는 차량에 까지 메시지를 전송하여 메시지 충돌과 무선 네트워크의 대역폭을 낭비한다. 메시지 충돌은 최후방 차량의 메시지 수신 시간이 오래 걸리는 요인이 된다. 본 논문은 기존의 문제를 극복하고자 차량을 셀(cell) 단위로 그룹화하고 셀 대표(CP: Cell Primary) 차량이 멤버 차량에게 메시지를 브로드캐스트하는 셀기반의 응급 메시지 브로드캐스트 기법(Message Broadcast based on Cell, MBC)을 제안한다. 실험에서는 제안 기법이 동일 환경의 브로드캐스트 보다 후방 차량의 메시지 수신율이 향상되어 응급메시지의 전송에 뛰어난 성능을 보인다.
본 연구는 차량 사고에서 병원 전 응급의료 대응시간을 단축시키기 위한 방안을 모색한 융합연구이다. 연구방법은 한국형 교통사고 심층조사 분석 체계(Korea In-Depth Accident Study)에서 2011년 1월 1일부터 2016년 7월 30일까지 3개의 응급의료센터에 119구급대로 내원한 차량 탑승자 353명을 대상으로 날씨, 도로유형, 사고유형, 구조대 출동 여부를 활용하여 병원 전 응급의료 대응시간에 대해 요인 분석하였다. 연구결과에서 고속도로는 병원 전 응급의료 대응시간을 가장 많이 소요하였고 전체시간에 영향을 주는 요인으로 확인되었다(${\beta}=.543$, p<.001). 따라서 고속도로에서 소요되는 시간을 단축시키기 위해 고속도로 119구급대의 운영과 비상회차로의 적극적인 사용, 개별 장치를 부착한 자동 긴급구조신호 서비스의 제공을 제시하였다.
유비쿼터스 사회(Ubiquitous Society)로의 진입에 발맞추어 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기반의 인간 중심적 편의 시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그 중 대형 시장을 갖는 차량 편의시설에 관한 연구는 지능형 차량 시스템(Intelligent Car System)을 중심으로 활발히 이루어지고 있다. 지능형 차량 시스템의 주요 연구는 자동 항법 장치, 사고 예방 장치, 자가 진단 시스템 등 탑승자의 편의성과 안전성을 중심으로 진행되었다. 그러나 탑승자의 사고 발생 시 응급 상황 처리를 위한 지원 시스템은 미미하다. 탑승자 부상으로 사고 신고를 하지 못할 경우, 사고지점 확인, 탑승자의 위급(현재) 상황, 부상 정보와 같은 정보를 얻을 수 없어 응급 상황 대처에 신속하지 못할 수 있다. 따라서 본 논문은 다양한 센서를 이용하여 차량의 정보를 수집하고, 사고 판단 시 차량 위치 정보, 탑승자 상황 정보를 응급 기관에 전달할 수 있는 차량용 스마트 안전장치를 설계 및 구현하였다. 테스트를 위해 Intel PXA255 MCU와 AM-3AXIS(3축 가속 센서), MDSM-1000A(지자기 센서), RX-M800S CDMA, GPS520, Alpha cam, Flex Sensor로 시스템을 제작하였으며 모의 도로 모형에서 테스트 하였다.
응급상태가 발생하면 여러 가지 응급구조장비를 탑재한 차량이 출동하여 현장에서 각종 구조 활동을 진행한다. 긴급 구난차량에는 각종 구조장비를 보유하고 있으며, 구조대원의 숙련도에 따라 구조결과는 약간씩 다르게 나타날 수 있지만 구조장비의 성능과 사용상의 편리성에 많은 영향을 받을 수 있다. 본 논문에서는 응급구조 차량의 엔진출력의 잉여분을 충분히 활용하여 엔진실 내에 장착이 가능한 고효율 발전을 설비하여 엔진의 시동만으로 전력을 생산하고 발생된 전압을 전력변환기를 통해 안정적인 전력을 확보하여 사용의 편의성을 도모할 수 있는 전원장치를 개발하였다.
이 논문에서는 지진이나 해일과 같은 자연재해가 발생했을 때 생존자의 수를 최대화하기 위한 응급차량의 배차 문제에 대하여 살펴본다. 이 경우에는 도로 네트워크상에서 최단거리에 있으리라 예상되는 환자부터 실어 나르는 스케줄링 규칙을 많이 이용한다. 이 스케줄링 규칙을 SEPT(Shortest Expected Processing Time) 라고 한다. 이 논문에서는 SEPT보다 효율적이라 생각되는 새로운 스케줄링 규칙을 제안한다. 이 스케줄링 규칙은 처리시간과 납기일이 확정적인 경우에 생존자의 수를 최대화시켜주는 스케줄링을 제공하는 Moore의 알고리즘을 처리시간과 납기일이 확률적인 경우로 확장한 것이다. 다음으로 이 스케줄링 규칙을 지진이 많이 발생하는 미국 캘리포니아 주 로스앤젤레스의 한 지역을 대상으로 몇 가지 생존확률 하에서 생존자의 수를 기준으로 SEPT와 비교한다. 그 결과 모든 생존확률 하에서 제안된 스케줄링 규칙이 SEPT보다 평균적으로 생존자의 수를 더 늘려주는 스케줄링을 제공한다. 그리고 많은 경우 제안된 스케줄링 규칙은 최적 스케줄링을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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