자동차를 사러 매장에 갔을 때 우리는 자동차의 색상에 따른 교통사고의 발생 확률과 무관하게 자동차의 성능이나 디자인과 또는 자동차의 가격이나 안정성 등을 최우선으로 꼽고 자동차를 선택한다. 본 논문에서는 자동차의 색인 파랑, 녹색, 흰색, 빨강, 검정, 황색의 차량을 대상으로 색상별로 사고 내역을 조사하여 사고가 발생할 확률이 가장 높은 색부터 가장 낮은 색까지를 차례로 제시한다. 사고가 많고 적음은 색에서 진출색과 후퇴색의 차이로서, 사고가 많이 나는 색이나 사고 나기 쉬운 색은 실제보다 멀리 있는 것처럼 보이는 후퇴색이고, 사고가 적은 색은 실제보다 더 가까이 있는 것처럼 보이는 진출색임을 알 수 있다.
기존의 자동차 블랙박스는 기록된 사고 기록 내용(사고영상 및 기타정보)은 내장된 메모리에만 기록 되고, 확인하기 위해서는 하드웨어를 자동차에서 탈착 후 PC에 연결하여 자동차 블랙박스 제조사에서 제공하는 사고확인 전용프로그램을 통해 사고 기록 내용을 확인한다. 만일 불의의 사고로 발생해 설치된 자동차 블랙박스가 고장 날 경우 당시 사고 기록 내용을 확인 할 수 없다. 본 논문은 기존의 자동차 블랙박스의 이런 불편한 사항을 해결하기 위해 사고가 발생하면 블랙박스가 즉시 인터넷을 이용해 서버로 업로드 하고, 웹브라우저로 업로드 된 사고기록을 확인 하는 프로세스에 대한 개발내용을 다룬다.
자동차를 설계할 때에는 예술적, 기술적으로 뛰어나다 하더라도 공학적으로 실현이 가능하여야 한다. 또한 비용이라든가 품질도 중요한 고려사항이다. 하지만 이것들 보다 자동차 설계에서 더욱더 중요시되는 것은 안전이다. 사고 시 사람의 생명을 최대한 안전하게 보호할 수 있는가이다. 이번 연구는 'Design for Safety' 중에서도 보행자 안전을 고려한 자동차 설계에 관해 연구하고자 한다. 2005년 교통사고 통계에 따르면 차대사람의 사고발생건수는 총 46,594건에 사망자 2,457명 부상자 47,282명이다. 이는 한 해 전체 교통사고 발생건수에 21.8%를 차지하고 있다. 본 연구는 자동차 사고 중 보행자와 차량의 사고 유형과 상해부위를 파악하여 사례를 중심으로 살펴본 후 이를 자동차 설계에 반영하는 방법에 대한 연구이다.
자동차 산업 인프라의 발달로 자동차 사용 인구는 지속적으로 증가하고 있으며, 이에 따른 자동차 사고도 매년 증가하고 있다. 자동차 사고는 개인 및 사회의 비용손실과 즉결되므로 많은 운전자들이 자동차용 블랙박스(사고영상기록장치)를 구입하여 장착하고 있다. 이런 자동차용 블랙박스는 교통사고 시점의 영상을 저장 재생 하므로 정확한 사고원인을 규명하는데 활용되고 교통사고를 예방하는 효과가 있다. 그러나 그 이면에 자동차용 블랙박스는 자동차가 운행될 때 마다 영상을 촬영하고 저장되기 때문에 의도되지 않은 개인의 사생활이 노출 될 수 있으며 또한 저장된 사고영상 데이터를 의도적으로 조작하여 교통사고의 원인규명을 방해하는 문제가 발생 하기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 국내 관련 동향을 알아보고 보안기술을 적용 할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
운수성자동차국은 1973년에 자동차의 안전향상을 도모하기 위해 「자동차사고해석위원회」를 설치하고 자동차사고의 원인해석에 힘써왔다. 이 사고원인의 일항목으로서 당연 타이어에 관한 사례도 포함되어 있으나 이하는 작년의 조사보고서로부터 타이어에 관계가 깊은 부분을 발췌한 것이다.
최근 전 세계적으로 자율주행자동차 개발을 위한 연구가 증가하고 있으며, 자율주행자동차의 실도로 도입이 증가되고 있는 추세이다. 하지만, 자율주행자동차의 교통사고 발생으로 인해 자율주행자동차 안전성에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한, 자율주행자동차 교통사고에 대한 특성 파악 및 분석 방법론 개발의 필요성이 대두되고 있다. 특히 미국 캘리포니아 차량관리국(California Department of Motor Vehicles, DMV)에서는 자율주행자동차의 교통사고 데이터를 수집하여 리포트 형태로 제공하고 있다. 본 연구에서는 DMV에서 제공하는 자율주행자동차 교통사고를 분석하는 방법론을 제시하였다. 또한, 텍스트 임베딩 기법을 이용하여 주요 키워드 및 주요 토픽 도출을 통해 개발된 방법론의 활용도를 검토하였다. 본 연구에서 개발된 방법론은 향후 자율주행자동차 교통사고 데이터가 충분히 수집된다면 자율주행자동차 교통사고 분석 및 자율주행자동차 개발시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라의 자동차 관리제도가 2003년 1월 1일을 기하여 국가 형식승인제에서 제작사 자기인증제로 전환되었다. 자동차 리콜제도는 자동차 안전결함의 책임을 제작사에게 묻는 조치로 자기인증제에서는 교통사고로부터 소비자보호를 위하여 꼭 필요한 제도이다. 본 연구에서는 자동차 리콜제도의 시행에 따른 편익을 교통사고 감소편익과 교통사고의 심각도 감소편익으로 구분하여 계량화 할 수 있는 방법을 개발하였으며 개발된 방법을 적용하여 우리나라의 리콜제도의 시행에 따른 편익을 산정하였다. 본 연구에서 개발된 방법을 이용하여 2002년 기준 자동차 리콜의 편익 효과를 분석한 결과 연간 745건의 교통사고가 자동차 리콜로 인하여 감소되었고, 교통사고의 심각도 감소측면에서 12건의 사망사고와 1473건의 부상사고를 경감시키는 효과를 가져 온 젓으로 추정되었다.
지난 30년간의 LPG(Liquified Petroleum Gas)자동차의 사용으로 현재 전국에는 500여 곳의 LPG자동차 충전소가 운영되고 있다. LPG자동차의 운행대수에 비하면 충전소의 수가 절대적으로 부족하고, 또한 LPG자동차의 보급확대를 위해서는 충전소 확충이 필수적이다. 그러나 최근의 아현동 도시가스 밸브기지 폭발사고나 대구 지하철 공사장 도시가스 폭발사고와 같은 대형 가스 폭발사고의 여파로 충전소 설치 부지의 확보에 큰 어려움을 겪고 있다. 특히, 대도시 지역 내에서의 충전소 설치는 인근 지역주민의 강력한 반대로 거의 불가능한 실정이다. (중략)
국내에서 발생하는 교통사고는 손해보험협회에서 작성한 「자동차사고 과실비율 인정기준」에 따라 과실비율을 산정하며, 이를 통해 보험사의 합의나 판결이 내려진다. 하지만, 과실비율 산정에 있어 분쟁이 빈번하게 일어나고 있다. 따라서, 교통사고 발생 시 경찰공무원에 의해 작성되는 교통사고 정보를 이용하여 「자동차사고 과실비율 인정기준」 상의 교통사고 유형을 신속하게 확인할 수 있다면, 보다 효과적인 대응이 가능할 것으로 사료된다. 이에 본 연구에서는 경찰에 의해 작성된 교통사고 정보를 학습시켜 「자동차사고 과실비율 인정기준」 에서 제시하는 교통사고 유형으로 분류하는 모델을 개발하고자 한다. 특히, 데이터마이닝을 통해 경찰청 교통사고 데이터에서 「자동차사고 과실비율 인정기준」 의 교통사고 유형으로 분류하는 데 필요한 핵심어들을 추출하였다. 그리고, 키워드를 의사결정나무 및 랜덤 포레스트 모델을 통해 학습시켜 교통사고 유형을 도출하는 모델을 개발하였다.
지능형 교통 시스템을 설계하는데 있어서, 통신, 외관, 환경, 부수 기능, 안전 등이 반드시 고려되어야 한다. 또한, 자동차를 선택하는데 있어서도, 소비자는 이러한 특성들을 고려한다. 본 논문에서는, 지능화된 교통 서비스를 운영하거나 자동차 구매 의사결정을 하는데 있어서, 자동차 색깔이 자동차 안전에 있어서 매우 중요한 의미를 갖는다는 것을 밝히고자 한다. 자동차 안전과 관련이 있는 자동차 색깔에 따른 자동차 사고 확률에 대해 연구하였다. 그리고, 전진색과 후퇴색의 개념에 대해서도 연구하였다. 전진색은 실제보다 가깝게 보이기 때문에 사고를 적게 유발하지만, 후퇴색은 실제보다 멀리 보이기 때문에 사고를 많이 유발한다. 우리는 자동차 사고 건수를 고려하여, 자동차 색깔을 8개로 분류하고 이들의 등급을 부여하였다. 또한, 우리의 연구를 실증하기 위해서, 군산에 있는 거주자를 대상으로 전화상담을 통해 조사를 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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