교통사고로 인한 여러 가지 사회적 문제들로 인해 정부에서는 강력하게 교통사고를 줄이기 위한 여러 가지 정책들을 시행하여 왔다. 이러한 결과들로 인해 최근 들어 교통사고 발생건수 및 사망자 수가 감소추세에 있다. 그러나 이러한 교통사고 감소를 위한 여러 가지 정책들을 시행하기 위해서는 비용이 수반되게 마련이며, 이에 대한 비용 대비 효과 평가도 이루어질 필요가 있다. 본 연구에서는 최근 교통단속에 투자되는 비용 가운데 단속효과가 입증된 무인과속단속시스템에 의한 단속과 교통경찰에 의한 인력단속의 경우를 단속이 없는 경우와 비교하였다. 그 결과 평균속도에서 설치전 조건이 평균속도 82.66km/h, 인력단속 조건이 70.57km/h, 기계적 단속조건이 67.85km/h순으로 높게 나타났고 통계적으로도 유의한 차이가 있었다. 또한 제한속도 위반율에서도 설치전 조건이 65%, 인력단속조건이 32%, 기계적 단속조건이 19%의 순으로 나타났다. 차종별로는 승용차, 승합차, 화물차의 순으로 평균속도 및 위반율이 높았으며, 차로별로는 1차로가 2차로에 비해 높게 나타났다. 이와 같은 결과를 토대로 사고율을 추정하여 투입비용 대비 편익을 측정하였는데 무인과속단속시스템 설치전 조건의 경우와 비교하여 연간비용대비편익을 추정하였다. 그 결과 교통경찰에 의한 인력단속조건의 경우 76,130,590원의 마이너스편익이 발생하였고, 무인과속단속시스템에 의한 기계적 단속의 경우 38,577,670원의 편익이 발생하는 것으로 추정되었다
끼어들기 행위에 대한 경찰의 인력단속이 매우 취약해 교통질서 위반자들의 현장단속이 어렵고 단속을 하더라도 위반증거를 확보하기가 어려워 단속이 거의 이루어지지 않고 있다. 램프 구간 진입 및 진출 지점에서 빈번하게 발생하는 끼어들기 위반을 무인단속장비를 이용하여 효율적으로 단속가능한지를 실험을 통해 평가를 하였다. 본 연구에서는 개별 영상 검지 방식의 한계점을 보완하기 위해 구간검지방식을 병행한 알고리즘을 제안하였다. 현장 실험 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 개별 영상검지 방식에 의해 끼어들기 위반을 단속한 결과 검지율이 58.2%인 반면 본 연구에서 제안한 방식의 검지율은 74.5%로 오검지율은 0.0%로 나타났다. 또한 단속범위를 넓게 하기 위해 기존 시설물을 이용할 수 있도록 장비를 소형화 및 경량화를 하고 별도의 제어기를 없애 카메라부에 제어기를 삽입한 일체형 카메라를 개발한 결과, 효율적으로 끼어들기 위반차량을 무인단속장비에 의해 단속이 충분히 가능할 것으로 판단된다.
도로 과적 차량은 일반 승용차보다 도로를 많이 훼손하여 도로, 교량의 사용 수명을 단축시키고, 유지보수 비용을 상승시키는 원인으로 분석되고 있다. 또한 과적 화물차량은 정상차량에 비해 도로 주행 흐름을 상대적으로 떨어뜨려, 도로 용량을 저하시키며, 소음과 진동의 발생, 배기가스 배출 등 여러 가지 문제를 발생시키는 원인이다. 특히, 도심지에서의 화물차 운행은 선진적인 단속체계가 더욱 필요하다. 현재의 단속시스템은 단속인력과 계측장비를 설치한 고정식의 과적 검문소를 운영하거나 이동식의 단속 검문을 병행하는 방식이다. 그러나 도심지의 경우, 교통정체, 고정식 검문소의 부지 확보 등 현실적으로 단속업무를 실시하기 어려운 환경이다. 본 논문에서는 현재 운영하는 고정식의 단속시스템을 자동 단속시스템으로 전환시키기 위한 기술적 구성 방안에 대해서 검토하였다.
과적차량은 도로 및 교량 구조물과 도로 횡단 시설물 등에 손상요인으로 작용하며 기존의 단속 시스템은 축조작 및 인력부족등 많은 문제점을 내포하고 있어서 이에 대한 대처방안이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 주행중인 과적차량의 지능형 임베디드 단속 시스템 개발을 위하여 유전자 알고리즘 기법을 적용, 도로자체를 저울로 하여 주행중인 차량의 하중 및 주행정보를 분석을 연구하였으며 이를 통하여 효율적인 과적 단속이 이루어 질 수 있다고 판단된다. 또한 USN구성을 위한 임베디드 센서와 함께 Internal/External Network의 무선화 시스템을 통한 사용자 중심의 시스템을 구축하는 것이 최종 목적이므로 향후 WCDMA/HSDPA를 이용한 External Network의 구성과 실제 과적 단속 적용을 위하여 Test Bed를 통한 실험이 실시되어야 할 것이다.
이륜차 전체 사고는 연평균 10.01% 증가하며, 사망자 수 또한 2.64% 증가하는 추세이다. 사륜차의 경우 도로에서 안전 운전을 강제할 수 있도록 단속 카메라가 설치되어있다. 그러나 이 단속 카메라는 사륜차 단속이 주목적이기 때문에 이륜차 단속 기능을 기대할 수 없다. 이륜차 단속은 현장 인력 투입을 통한 현장 단속에 의존할 수밖에 없다. 최근 이륜차 위법 행위 단속을 위해 경찰청에서는 '경찰청 SMART 국민제보'를 통한 이륜차 위법 행위를 국민 신고를 통해 수행 중이나 장기 지속되기 어렵다. 인력을 지속적으로 투입해야하는 유인 단속의 효과를 극대화 시킬 수 있는 적절한 단속 방안의 마련이 필요하다. 본 연구를 통해 배달 이륜차 라이더를 관리할 수 있도록 하는 제도적 장치인 배달 이륜차 라이더 자격증 ID 4종을 제안하였다. 또한, 배달 이륜차 자격증 ID 체계를 활용한 단속 실험을 수행하여 배달 이륜차 라이더 자격증 단속이 가능 여부를 D-MESO 프로그램을 통해 확인하였다.
자동차 보급률 증가로 인해 교통 혼잡, 불법 주정차 등의 사회적 문제가 발생하고 있다. 특히 불법 주정차는 교통 혼잡, 주차 공간 부족 등 부가적인 문제를 발생시키고 있다. 따라서 각 지방자치단체에서는 불법 주정차 문제를 해결하기 위한 방안을 연구하고 있다. 그러나 이러한 방안은 초기 비용 발생 및 인력 부족 등의 한계가 있다. 한편, 정보통신의 발달에 따라 공공 업무에도 대량의 공공데이터를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 연구 또한 빅데이터 처리 플랫폼 부족 및 분석 시스템이 미흡한 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 불법 주정차 데이터와 같은 공공 데이터를 효율적으로 처리하기 위해, 주정차 단속 시스템을 위한 하둡 기반 대용량 데이터 관리 및 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 첫째, 주차단속을 수행할 때 주차단속 데이터를 하이브(Hive)를 통해 저장하고, 단속된 차량의 차주를 검색하여 단속임을 알리거나 과태료를 부과한다. 둘째, 웹 인터페이스를 통해 수집된 주차단속 데이터에 대한 다양한 분석을 수행하고, 분석된 데이터에 대한 R을 이용한 시각화를 제공한다.
꼬리물기는 교차로에 정체가 발생하면 녹색 현시라도 진입해서는 안 되는데 이를 무시하고 무리하게 진입, 신호가 바뀐 뒤 다른 방향의 차량흐름에 방해를 주는 행위이다. 인력에 의한 단속 방법은 한계가 있어 지속적으로 단속을 하기위해서는 대체 방안이 필요하다고 하겠다. 교차로에서의 꼬리물기 위반를 시스템을 통해 단속가능한 지 여부를 파악하기 위해 실제 현장에서 실험을 통해 평가를 수행하였다. 본 연구에서는 현재 운영 중인 신호위반 단속장비와 달리 위반 차량을 단속하는 시점을 교차로 진출부 횡단보도 부근에서 하였으며, 위반 차량을 역추적 방식으로 궤적을 추적하는 방식을 적용하였다. 현장 실험 결과 시스템에 다음과 같은 결론을 얻었다. 교차로 꼬리물기 위반 차량에 대한 단속 능력, 즉 위반차량 검지율 및 오검지율을 평가한 결과, 평균 검지율은 83.5%, 오단속률은 0.2, 오인식률 1.5%로 나타났다. 따라서 꼬리물기 위반 차량을 무인단속장비에 의해 단속을 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 고속도로 버스전용차로 단속시스템을 개발하여 현장 성능평가를 수행하였다. 영동고속도로 마성터널 입구 버스전용차로에서 조사한 결과, 버스전용차로를 위반하는 차량의 비율이 99%에 달하는 것으로 조사되었다. 하지만 현재의 경찰관에 의한 인력식 단속은 단속율도 낮고 불필요한 안전문제 및 지체를 발생시킨다. 고속도로 버스전용차로는 6인 이상 탑승한 9인승 이상 승합차도 통행이 가능하기 때문에 승합차량의 승차인원을 검지하는 기술개발이 필요하다. 조도에 관계없는 승차인원 검지를 위해 적외선 카메라를 사용하였고 짧은 차두시간을 감안한 신속한 영상처리 기법으로 YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 사용하였다. 개발시스템 성능 검증을 위해 테스트베드 및 실 현장 평가를 실시한 결과, 테스트베드와 실 현장에서 각각 7%, 8% 오차를 나타내 만족할 만한 성능을 보였다. 본 연구 결과물을 현장에 적용할 경우 고속도로 버스전용차로 운영 효율화 및 단속에 따른 불필요한 지체를 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
2016년 이후부터 경찰당국에서는 드론을 활용하여 고속도로 상에서의 교통위반 차량을 단속하기 시작했다. 경찰은 교통 혼잡이 야기되는 시간이나 시즌에 갓길을 사용하거나 음주운전, 난폭운전 등의 차량들을 감시한다. 지금까지는 30분 단위로 단속을 하는 '스팟 이동식' 방식을 사용하고 있다. 그러나, 이러한 방식은 많은 경찰인력이 각각의 드론을 충전하고 데이터를 수동으로 수집 및 분석해야하는 번거로움이 있기 때문에 매우 비효율적인 방식이다. 따라서, 본 논문에서는 다수의 드론을 무선망으로 연결하여 넓은 지역의 고속도로 상에서 적은인력으로 효과적으로 관리할 수 있는 시스템을 제안한다. 이를 위해 효율적인 드론 패트롤 네트워크 시스템의 토폴로지를 OPNET 시뮬레이터로 디자인하고 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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