본 연구의 목적은 도로상에 설치된 CCTV에서 수집되는 영상정보를 이용하여 노면 상태를 판단하는 것이다. 이를 위해 먼저 야간의 젖은 노면을 검지하는 기술을 검증하였다. 지금까지 도로상의 젖음 정보를 추출하는 기술은 편광(polarization) 특성을 활용하는 것이다. 그러나 태양광이 없는 야간 도로상황에서는 편광특성을 활용할 수 없다. 이에 본 연구에서는 CCTV 야간 영상의 특징을 활용하여 마른 노면과 젖은 노면을 판별하는 방법을 제안한다. 노면의 젖음 여부를 판단하는 판별 방법론으로 웨이블릿(wavelet) 패킷 변환을 활용한 질감분석 방법론 및 영상의 명도분포 특성을 반영하기 위한 HSI 색상 모형 기반 명도(intensity) 히스토그램 활용 방법론을 적용하였다. 현장장비에서 취득한 총 200장의 샘플영상을 활용하여 영상을 분석, SVM (Support Vector Machine) 분류기 기반 판별 초평면을 구성한 후, 검지 기법을 검증하기 위한 현장테스트를 수행하였으며 유의한 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구결과는 교통류의 안전성 향상을 위한 효율적인 야간 노면상태 수집에 활용될 수 있을 것이다.
운전자 생명선인 차선은 주간 시인성, 야간 시인성, 야간 젖은 상태 시인성, 야간 강우시 시인성으로 구분된다. 본 연구는 특히, 비와 관련되어 기상이 불안전한 조건에서 운전자의 주행 안전 확보를 목적으로 하였다. 차선의 시인성은 사전 인지시간(Preview time) 과 감지거리(Detection distances)와 밀접한 관계가 있으며, 야간 교통사고 감소를 위하여 차선 재료 성능을 향상시켜 차선의 주야간과 우천시 주야간 시인성의 척도인 Dry 재귀반사도(Dry retroreflectivity) 및 Wet 재귀반사도(Wet Retroreflectivity)를 높이기 위한 방안을 마련하는 데 있다. 이를 위하여 일반적으로 사용되고 있는 차선 도료용 유리알 굴절률 nD=1.50의 분석과 시인성의 척도인 재귀반사도를 향상시키기 위하여 가장 중요한 변수인 기능성 차선 도료용 유리알 굴절률 nD=2.2.을 도입하였다. 국내외 최소 한계 재귀반사도(Minimum threshold retroreflectivity) 및 최소 인지 재귀반사도(Install minimum retroreflectivity)를 조사하여 차선의 시인성 확보를 위한 최소한의 관리 수치를 규명하였으며 아울러 국내기존 차선 재료의 물리적 특성 그리고 재귀반사도의 시험을 통하여 우천 시 야간 재귀반사도 향상 방안을 마련하였다.
도로의 결빙, 적설, 젖음 등 기상상황 및 표면 상태에 의한 안전사고 발생은 지속적으로 발생하고 있는 상황이다. 이는 운전자 본인의 부주의 및 안전 운전의식 부족 등 개인의 역량에 기인하는 부문도 있지만, 도로관리 주체(정부 및 공공 등)의 도로 상태 정보제공 미흡으로 인한 경우도 있어 이와 관련된 연구의 필요성이 대두되고 있는 추세이다. 본 연구는 카메라(Stereo camera)의 영상 정보를 수집하여, 편광계수 및 웨이블릿 변환(Wavelet transform) 등을 통해 기존의 단일 차원 분류알고리즘과 달리 다차원 분석이 가능한 SVM 분류기법을 활용하여 노면상태 판별 알고리즘을 개발하였으며, 실제 도로상에서 4개의 상태(마른노면, 젖은노면, 적설노면, 결빙노면)에 대한 검지 인식 성공률을 실험 및 분석하였다.
차량이 도로를 안전하게 주행하기 위해서는 기본적으로 운전자의 안전과 차량의 성능을 최적화시킬 수 있는 형태의 도로설계와 시공이 필요하다. 교통량이 많은 고속도로는 이러한 요인들을 반영하여 건설하고 있으나 여전히 일반국도와 지방도의 경우는 많은 문제점을 안고 있는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 강원도 홍천에 위치한 굴운교차로에서 교통사고재현을 위한 PC-Crash 프로그램을 이용하여 도로의 유출부 노면이 마른 노면, 젖은 노면, 빙판 노면일 때, 차량의 속도변화에 따른 차량의 거동특성을 분석하였다. 그 결과로 굴운교차로내 유출부의 차량거동특성에 노면상태에 따른 마찰계수와 차량속도가 영향을 미친다는 사실을 확인하였으며, 이러한 시뮬레이션을 통하여 도로설계에 대한 문제점을 사전에 검증할 수 있다는 가능성을 보여주었다.
차 대 보행자 교통사고는 다른 유형의 사고에 비해 피해가 매우 크고 사고의 비중도 높으나 사고의 특성 상 과학적 접근이 어렵다. 기존 보행자 사고에 관한 연구의 대부분은 차 대 보행자의 충돌 실험에 대한 실험식 도출에 집중되어 있고, 실험식에서 중요한 변수로 작용되는 인체 활주 마찰 계수에 대한 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 인체와 노면간의 마찰계수에 대한 현장실험을 실시하여 이에 대한 실험값을 측정하여 제시하였다. 본 연구에서 조사된 인체노면 마찰계수 값은 건조한 아스팔트 도로에서 0.59~0.62, 건조한 콘크리트 도로는 0.59~0.61로 측정되었다. 또한, 젖은 아스팔트와 콘크리트 도로에서는 각각 0.56~0.59, 0.51~0.54로 나타나 건조한 노면 상태와 비교하여 5.0%와 8.3% 감소하는 것으로 파악되었다. 도출된 마찰계수를 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 검증한 바, 실험 수치와 시뮬레이션 결과가 유사함을 확인하였다. 본 연구결과를 활용하여 국내 교통사고 조사 시 사용되는 인체 마찰계수의 적용 값의 범위를 축소할 수 있고, 이는 사고 조사의 정확성 향상에 큰 도움을 줄 것으로 기대한다.
본 연구에서는 인휠 전기구동 시스템의 장점을 바탕으로 첨단능동안전지원 기술의 일종인 적응순항제어(Adaptive Cruise Control, ACC) 알고리즘의 고도화 방안을 제시한다. 본 연구에서 대상 차량은 전륜은 엔진에 의해, 후륜은 인휠모터에 의해 구동되는 4륜 하이브리드 구동계를 갖는 것을 특징으로 하는데, 이러한 구성은 기존 내연기관 차량을 개선하여 차량의 출력을 증가시키거나 4륜 하이브리드 형태로의 변화를 용이하게 하는 장점이 있다. 본 연구에서는 이러한 차량의 구성을 바탕으로 기본 상태에서는 엔진만을 이용하여 차간거리 제어를 수행하되, 젖은 노면 등 주행 환경에서 제어오차가 커지게 되면 후륜의 인휠모터를 구동하여 제어성능을 확보할 수 있는 ACC 알고리즘을 제안한다. 제안된 ACC 알고리즘은 상기와 같은 방법으로 ACC 제어성능을 최적화함과 동시에 기존 4륜 자동차가 갖는 장점을 그대로 유지하도록 한다. 또한 본 연구에서는 고정밀 동역학 SW를 기반으로 대상 인휠모터 및 인휠 하이브리드 구동계, 해당 구동계 기반의 ACC 제어시스템을 모델링하였으며, 이를 통해 시뮬레이션 환경을 기반으로 제안된 알고리즘의 검증 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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