일반적으로 교차로에서의 보행자 사고는 대부분이 횡단보도에서나 횡단보도 주변에서 발생하는 것이 많다. 이것은 운전자의 안전의식부족뿐만 아니라 보행자들이 교통법규를 지키지 않기 때문이다. 교통사고는 운전자나 보행자를 막론하고 안전의식 수준 및 안전시설의 질적 수준과 밀접한 관련이 있다. 특히 횡단보도 위치와 관련한 정지선에 대한 기준이 없어서 횡단보도 전후에 정지선이 2개가 설치된 곳이 많아 차량간의 사고를 유발하고, 보행자는 보행동선을 단축하기 위해 횡단보도 주변횡단이라는 위험한 행태를 유발하지만 이에 대한 연구나 대안제시가 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 요인분석법이란 다변량 통계기법을 통해서 사고기록과 형태자료를 분석하였다. 사고기록은 정지선이 2개에서 1개로 변경된 25개 교차로에 대한 보행자와 차량의 유형별, 위치별, 피해정도별 사고기록을 조사 분석하고 행태분석은 현재 정지선이 2개인 곳과 기하구조가 유사한 정지선 1개인 곳을 하나의 쌍으로 해서 모두 8쌍(16개의 교차로 횡단보도)를 조사 분석하였으며, 마지막으로 설문조사를 통해서 보행자의 교통법규 준수와 인식정도에 대한 조사를 통해 보행자들의 인식과 행태조사를 통한 교통법규 준수 정도를 알아보았다. 사고자료의 분석을 통해서 첫째, 정지선이 2개인 교차로는 교차로내 차량사고, 접근부의 후면 추돌사고, 횡단보도에서 보행자사고가, 둘째, 정지선이 1개인 교차로는 유출부 차량사고가 많은 것으로 나타났으며, 행태자료의 분석을 통해서는 첫째, 정지선이 2개인 곳은 횡단보도를 이탈 또는 진입하면서 횡단하는 보행자, 점멸신호에 횡단 시작하는 보행자의 행태와 보행자 신호에 횡단보도를 통과하는 차량, 둘째, 정지선이 1개일 때는 횡단보도를 침범해서 정지하는 차량, 도로에 내려서서 기다리는 보행자가 많은 것으로 나타났다. 마지막으로 설문조사와 행태조사를 종합하면, 보행자들의 인식으로는 약 71%의 응답자와 점멸신호의 의미를 알고, 전체 응답자의 약 58%가 점멸신호에 건너지 않고 기다린다는 응답(교통법규준수)을 했으며, 실제 행태에서는 약 12.4%가 위반하는 것(87.6% 법규준수)으로 나타났다. 보행자들이 응답한 것보다 실제 행태에서는 더 많은 보행자가 교통법규를 준수하는 것으로 나타났으며, 횡단보도를 이용하는데 있어서 횡단보도를 침범하는 차량과 신호시간이 적다는 의견이 많았다.
한국손해사정인 협회의 자동차 사고 손해사정 가이드(1999년 개정판)에 나와있는 횡단보도 부근의 정의를 살펴보면 "간선도로가 아닌 경우에는 횡단보도로부터 15m 이내의 장소를 말하며, 간선도로인 경우에는 횡단보도로부터 25m 이내의 장소"로 정의하고 있다. 횡단보도와 정지선 사이에서 발생한 사고는 횡단보도 부근의 사고로 분류가 된다. 현행 법령과, 법원 판례를 검토한 결과 3가지 교통사고 장소 즉, 횡단보도. 횡단보도 부근, 횡단보도와 정지선 사이의 이격공간에서 발생되는 교통사고는 과실상계에 있어서 차별성을 두어야 한다고 판단되어 차별성의 정도를 알아보기 위하여 횡단보도와 정지선 사이의 이격공간에서 발생되는 교통사고에 대한 과실상계에 대하여 대한교통학회 회원들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 본 연구결과 아래와 같은 사항이 도출되었다. (1) 현행 횡단보도 사고와 횡단보도 부근 사고로 분류되어 있는 2단계 분류를 횡단보도 사고, 횡단보도와 횡단 보도 정지선 사이의 이격공간 사고, 횡단보도 부근 사고의 3단계 분류로 바꿔야 한다. (2) 3단계로 분류된 과실상계의 순위는 횡단보도 사고의 보행자 기본 과실상계가 가장 낮으며, 다음으로 이격공간의 사고, 횡단보도 부근의 사고 순으로 되어야 한다. (3) 이격공간 사고의 보행자 기본 과실상계는 〈표 8〉, 〈표 9〉, 〈표 10〉과 같다. (4) 보행자 신호등이 적색 등화시 횡단보도 사고의 보행자 기본 과실상계는 횡단보도 부근 사고의 보행자 기본 과실상계보다 낮은 과실상계로 수정되어야 한다.
최근 무인 자율 주행 자동차를 실현하기 위한 기술 개발이 활발히 이루어지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 무인 자율 주행 자동차의 핵심 기술인 컴퓨터 비전을 이용한 무인 자율 주행 자동차를 위한 횡단보도 및 정지선 인식 시스템을 제안한다. 본 논문의 컴퓨터 비전 시스템은 먼저 무인주행을 위하여 반드시 필요로 하는 차선을 RANSAC 알고리즘과 Kalman 필터를 이용하여 인식하고 인식된 차선이 실제로는 평행하다는 점을 이용하여 원근 시점인 입력 영상을 평면 시점으로 변환하여 횡단보도의 크기가 일정하게 만든다. 그런 후, 변환된 영상에서 횡단보도의 기하학적 특징을 이용하여 횡단보도를 인식하고 횡단보도 앞의 영역을 관심 영역으로 설정한 후 설정된 관심 영역에서 정지선을 추출한다. 구현된 알고리즘을 다양하게 실험한 결과 차선, 횡단보도, 정지선에 대하여 높은 인식률을 보였다.
보행자 사고는 총 교통사고의 32.9%(사망 5,070명, 부상 87,943명)을 차지하고 있으며, 그 중 횡단보도 사고는 13.0%(사망 542명, 부상 10,056명)로 대책이 시급하다. 교차로 내에서 횡단보도의 위치가 부적절하면, 보행자 안전과 차량 교통소통에 악영향을 준다. 또한 우리 나라에선 명확한 기준이 없어 횡단보도 노면표지 설치 및 유지 관리에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 현재 교차로에서 횡단보도의 위치는 다음과 같이 3종류로 구분할 수 있다. 1) 차량 정지선이 횡단보도 전방에 설치되어 진행 차량이 횡단보도를 통과하여 대기할 수 있는 공간이 있는 경우, 2) 횡단보도가 측면차량 진행방향의 연석선상(가각선의 끝 지점)에 근접하여 설치된 경우, 3) 횡단보도가 측면 좌·우회전 차량1대가 대기할 수 있는 공간의 약 4∼5m 후방(가각선의 시작지점)에 설치된 경우로 구분할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 차량소통 및 보행자/차량 상층에 분석하여 교차로 내 횡단보도 위치기준을 제시하는데 연구 목적이 있다. 본 연구를 통한 기대효과를 살펴보면 다음과 같다, 첫째 횡단보도 내 보행자 관련 교통사고를 예방할 수 있으며, 둘째 교차로에서 보행자 및 차량소통을 원활히 할 수 있고, 셋째 횡단보도 설치 및 관리를 효율적으로 할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 우리나라는 고도의 경제 성장과 더불어 급격한 도시화로 인하여 인구, 환경, 주택문제가 발생하고 있고, 특히 교통문제는 심각한 사회 문제로 대두되고 있는 실정이다. 현재까지의 교통정책 방향은 차량소통 중심으로 시행되어 온 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 운전자 관점이 아닌 보행자 관점의 교통정책의 필요성을 부각시키고자 한다. 2015년 전체 교통사고 사망자수(4,621명) 대비 보행 중 사망자수(1,795명) 비율은 38.8%로 보행자 교통사고 해결 방안 수립이 요구되고 있다. 횡단보도는 보행자가 안전하게 횡단할 수 있어야 하지만 현행 횡단보도의 폭원 산정 및 정지선 설치위치에 대한 명확한 기준 없이 도로의 폭을 기준으로 설치되어 있다. 특히 보행량이 많은 대학교나 상업시설 주변 지역은 횡단보도 설계 시 보행자 통행을 고려하지 않고 설계되고 있는 실정이다. 횡단보도 녹색시간 동안 수용할 수 있는 보행자 통행량보다 실제 통행량이 많을 경우, 대기 보행자가 주어진 녹색시간 동안 횡단하지 못하거나 주어진 횡단보도 면적을 벗어난 상태로 무리하게 횡단하여 교통 안전상의 문제가 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 차량소통 위주의 신호시간 결정, 보행 신호시간 부족, 대로 상에서의 보행자 횡단거리 등 많은 문제점을 내재하고 있는 횡단보도 내 보행자 사고율을 낮추고자 보행자 통행량과 보행속도를 고려한 횡단보도 제원을 산정하고자 한다. 먼저 횡단보도 제원 산정을 위해 횡단보도, 보행자, 정지선에 관한 법규와 기존 연구문헌을 고찰하였다. 기존 횡단보도 제원과 정지선의 문제점을 분석하여 횡단보도 제원 산정을 위한 방법론을 제시하고, 이를 토대로 횡단보도 제원을 산정하였다. 결론적으로 본 연구에서 제시한 횡단보도 제원 및 정지선 개선방안은 해당 교통안전시설물 설치 및 기준 정립 시 기초 자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.
정지선과 횡단보도는 자율 주행에서 가장 기본적으로 인식해야 하는 인식대상임에도 불구하고 추출할 수 있는 특징이 매우 제한적이고 영상기반의 인식기술을 제외한 레이저나 RF, GPS/INS 인식기술로는 인식이 어려운 분야다. 이러한 이유로 이 분야에 대한 연구는 매우 제한적으로 수행되어왔다. 본 논문에서는 비전센서를 통해 입력된 정지선과 횡단보도 영상을 영상기반으로 인식할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현한다. 제안한 알고리즘은 3개 부분으로 구성된다. 즉 특징추출에 필요한 영역을 사전에 선정하여 처리속도를 향상시키는 관심영역 설정 부분, 일정비율 이상의 백색이 검출된 영상만 인식되도록 하여 불필요한 연산을 제거하는 색상패턴 검사 부분, 에지특징을 추출하고 추출된 에지특징을 사전에 모델링한 특징모델과 비교하여 정지선과 횡단보도 여부를 식별하는 특징 추출과 인식 부분이다. 특징추출과 인식 부분에는 유형별 특징비교 알고리즘을 적용하여 정지선과 횡단보도가 병행하여 존재하거나 각각 존재하는 경우에 대해 모두 식별되도록 한다. 또한 제안한 알고리즘은 기존연구를 발전시키기 위해 카메라의 차량내부 설치의 효과, 역광 및 그림자와 같은 다양한 제약조건에 대한 인식률 변화와 거리에 따른 적정 인식률 평가를 비교 분석하였다.
현재 우리나라에 설치된 횡단보도 형태는 횡단보도 정지선의 수, 교차로 연석선으로부터 이격된 거리 교통섬의 유.무에 따라 네 종류가 있으나 각 형태별 횡단보도 설치기준이 모호한 실정이다. 본 연구는 보행자 안전측면에서 광주광역시내 50개 신호교차로 횡단보도를 중심으로 보행자와 차량이 상충하여 발생한 횡단보도 보행자사고(113건)를 횡단보도 형태별로 차량 교통량, 횡단보도 보행량, 교차로 기하구조, 신호현시 등의 자료를 수집하여, 유의수준 0.1에서 여러 변수를 고려한 다중회귀분석으로 횡단보도 형태별 보행자사고율에 대한 회귀모형식을 도출하였다. 그리고 각 횡단보도 형태별 보행자사고율(y$_{i}$)을 사고건수(Y$_{i}$)로 재차 환산하여 가장 작은 사고건수가 추정된 횡단보도 형태를 결정하는 과정을 제시하였다. 따라서 본 연구의 결과는 각 접근로별로 신설 될 신호교차로의 횡단보도 또는 기 설치된 횡단보도의 보행자 사고를 줄이기 위해 어떠한 형태의 횡단보도를 설치해야 하는가에 대한 의사결정 문제를 해결 줄 수 있을 것이다.
심각한 노인교통사고를 줄이기 위하여 가장 높은 점유율을 보이는 노인보행자의 횡단사고 유형, 특성 및 사고원인을 분석했다. 횡단사고의 약 60%가 횡단보도 및 그 부근에서 발생했고, 70%이상이 노인여성이었으며, 절반정도가 야간에 발생했고 피해정도는 치사율이 12%, 부상은 평균 6주의 중상이었다. 사고원인은 특히 횡단보도 및 그 부근에서의 운전미확인이 가장 많았고, 노인보행자측의 원인은 고의위반 또는 법의 부지가 가장 많았다. 노인보행자의 횡단사고를 줄이기 위해서 운전자에게 횡단보도 정지선 엄수, 횡단보도 부근뿐 아니라 생활도로 및 상업지역 도로에서의 철저한 안전확인 등의 교육, 홍보, 훈련이 필요하다. 노인보행자를 위한 훈련프로그램은 성별로는 특히 노인여성에게 집중적 훈련이 요구되며, 훈련내용으로는 야간횡단의 위험성 인식 및 반사재 부착, 안전한 횡단장소 선택 및 횡단절차의 훈련, 상대방은 운전자와의 의사소통 훈련 등이 중점적으로 개발되어야 한다.
경찰은 2005년 정지선 준수율 향상을 위하여 '정지선 지키기 생활화 운동'과 함께 정지선위반 단속을 수행하였다. 단속기간 동안 정지선 준수율이 향상되었으나, 단속기간 이후 정지선 준수율은 단속 이전 수준으로 회귀되어 캠페인 및 단속을 통한 정지선 준수율 향상 노력의 장기적인 실효성 문제가 지적되었다. 교통안전시설물(신호기) 설치위치 조정 등의 교통환경 개선을 통해 장기적이며 근본적인 정지선 준수율 향상 필요성이 공론화 되고 있으나 해당분야의 기초 연구가 부재하다. 본 연구는 신호기 설치위치에 따른 차량의 정지선 준수율 변화 여부를 분석 및 제시한다. 현장자료를 토대로 수행한 통계분석 결과 신호기 위치에 따라 정지선 준수율이 변화하며, 정지선으로부터 신호기까지의 거리가 $10{\sim}20m$일 경우 정지선 준수율이 높아지는 것으로 분석되었다. '교통신호기설치관리매뉴얼'에서 허용하는 신호기 설치위치 범위에 포함되는 정지선 하류 $10{\sim}20m$의 위치를 신호기 적정 설치위치로 제안한다.
This paper proposes an algorithm to detect the stop line and crosswalk on the road surface using edge information and blob coloring. The detection has been considered as an important area of autonomous vehicle technologies. The proposed algorithm is composed of three phases: 1) hypothesis generation of stop lines, 2) hypothesis generation of crosswalks, and 3) hypothesis verification of stop lines. The last two phases are not performed if the first phase does not provide a hypothesis of a stop line. The last one is carried out by the combination of both hypotheses of stop lines and crosswalks, and determines the stop lines among stop line hypotheses. The proposed algorithm is proven to be effective through experiments with various images captured on the roads.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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