무인 자율차의 공도 주행이 허용됨에 따라 연구에 활용가능한 자율차의 실도로 주행 데이터가 증가하는 추세이다. 따라서 혼합교통류 상황에서 실제 자율차가 교통안전에 미치는 영향을 분석할 수 있게 되었다. 자율차가 교통안전에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 자율차의 주행행태를 효과적으로 반영할 수 있는 평가지표의 활용이 요구된다. 본 연구의 목적은 Waymo Open Dataset을 통해 자율차의 주행행태를 분석하여 단속류 도로 구간별 주행안정성을 평가하기 위한 주요 지표를 도출하는 것이다. 주성분 분석을 통해 단속류 도로 구간별 데이터에 대한 설명력이 높은 평가지표를 선별하고 주요 평가지표로 정의하였다. 이때, 종방향과 횡방향 주행 안정성을 구분하여 각각에 대한 주요 평가지표를 제시하였다. 이후 동일한 주요 평가지표가 도출된 단속류 도로 구간을 대상으로 주행안정성을 비교하였다. 비신호교차로 대비 곡선 단일로 구간에서 종방향 주행안정성이 약 35.48% 높게 도출되었다. 횡방향 주행안정성의 경우 비신호교차로 대비 신호교차로 구간에서 주행안정성이 76.08% 높게 도출되었으며, 직선 단일로가 곡선 단일로에 비해 146.87% 높은 것으로 도출되었다. 본 연구의 결과는 자율차의 실도로 주행 데이터를 활용한 자율차의 교통안전 영향 분석 시 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
세그웨이를 시작으로 다양한 형태의 퍼스널 모빌리티(PM)가 판매 및 이용되고 있다. PM이 갖춘 편의성으로 인해 급격히 보급되고 있으며, 이와 함께 안전사고도 급증하고 있는 추세이다. 이와 같은 추세에 발맞추어 PM과 관련된 다양한 연구 및 제도가 마련되고 있다. 그러나 안전도 향상을 위한 방안으로는 제품 자체의 기능적 인증분야로 한정되어 있으며, 탑승자의 주행 안전성에 대한 평가기준 및 지표 마련은 이루어진 바 없다. 본 논문에서는 PM의 주행 안전성 평가에 적용 가능한 지표를 검토하였으며, 도출된 지표를 이용하여 3종의 PM과 보행에 대해 안전성 평가를 수행하여 결과를 제시하였다. 타 분야에서 활용되고 있는 지표 중 최종 선정한 지표는 COG(Center of the gravity)와 SM(Stability Metric)이다. COG는 무게중심이 중력 방향에서 벗어난 정도를 평가하는 지표이며 SM은 PM이 움직일 때 발생되는 힘을 내부의 힘, 각운동량, 지면반발력으로 보고 정규화한 값으로 움직이지 않을 때는 0이 되며 음의 값은 전복됨을 의미하므로 PM의 주행안전성 평가에 활용 가능하다. COG의 경우 평균값과 분산값을 기준으로 안전도를 평가하여 결론을 제시하였다. 3종의 PM 중 Scooter의 경우 탑승형태를 입식과 좌식으로 구분하여 시행하였으며, 그 결과 COG의 움직임으로 평가하였을 경우 wheel chair가 평균 6.54mm로 가장 안전하며 kickboard가 가장 불안전한 것으로 분석되었다. SM분석 결과, wheel chair가 가장 안전하며, 좌식 탑승의 형태가 입식보다 안전한 것으로 평가되었다. 이와 같은 분석 방법을 이용하여 향후 보다 다양한 제품군에 대한 주행안전성 평가가 필요할 것으로 판단되며, 운전자 중심 뿐만 아니라 기기 자체에 대한 주행안전성 평가가 함께 이루어져야 할 것이다.
C-ITS(Cooperative-Intelligent Transportation System)는 차량과 차량 또는 차량과 인프라 간의 양방향 무선통신 기술을 기반으로 전방의 교통상황 정보를 제공하는 기술 및 시스템을 의미한다. C-ITS 환경에서는 Vehicle-to-Everything(V2X) 기반의 경고 정보를 제공함으로써 운전자로 하여금 감속을 유도하고, 급격한 감속과 가속을 지양하도록 하여 주행행태를 안정적으로 개선시킬 수 있을 것으로 추측된다. 본 연구는 서울시 C-ITS 기반의 경고 정보의 개별적인 효과를 검증하기 위해 경고정보에 대한 순응여부를 판단할 수 있는 방법론을 개발하였으며 추가로 주행안전성 변화를 분석하여 경고정보의 효과를 정량적으로 평가해 보고자 한다. 순응여부는 정보 제공 유무로 구별되는 사전 PVD (Probe Vehicle Data)와 사후 PVD의 속도 분포를 추출하여 비교하였으며, 주행안전성 평가는 Jerk와 가속소음을 계산하여 분석을 수행하였다. 정량적 분석을 위해서 서울 C-ITS 사업기간동안 수집되었던 PVD와 부족한 데이터 수집을 보완하고자 DTG (Digital Tacho Graph) 데이터를 추가 수집하여 활용하였다. 순응도 분석결과 충분한 유효샘플이 수집된 경고정보에 대해 운전자는 감속운행행태를 보였으며, Jerk와 가속소음과 같은 주행안전성 지표를 산출하여 분석한 결과 경고정보 제공으로 인해 주행안전성이 개선되었음을 알 수 있었다.
안전측면에서 교통류를 효율적으로 운영${\cdot}$관리하기 위해서는 교통류의 위험정도를 명확하게 판단할 수 있는 기준 및 모형개발이 필요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 불완전한 추종으로 인해 발생할 수 있는 교통류 위험을 후미추돌위험의 관점에서 파악하였다. 과거 사고 예측 및 도로위험도 평가모형의 경우 운전자 반응을 고려하지 않았기 때문에, 모형의 신뢰성에 다소 문제가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위해 사고발생 가능성이라는 개념을 도입함으로써 위험과 사고 사이에 존재하는 운전자 반응을 모형에 반영하였다. 즉, 추종이론 및 안정성 이론을 바탕으로 후미추돌과 관련된 미시적 변수 즉, 운전자의 반응시간과 감속도를 반영하여 운전자를 고려한 모형을 개발하였다. 위험도를 대표할 수 있는 지표 개발을 위해 소음영향평가에서 사용되는 척도를 활용하였으며, 상대적인 위험도 우위를 평가하기 위해 위험강도 및 지속시간을 고려한 ‘등가위험도’를 개발하였다. 서울시 도시고속도로를 대상으로 직접 실험${\cdot}$조사를 수행하였으며, 미시적 교통류 자료수집을 위해 직접 실험차량을 제작하였다. 수집된 자료를 바탕으로 구간별, 차로별, 교통상황별 위험도를 도출하였다. 모형에 의해 도출된 위험도를 해당구간에서 수집된 차로별 사고자료와 비교하여 본 결과, 교통상황 및 사고자료 패턴과 일치하는 결과를 보여주었다. 본 연구에서 개발된 모형은 안전진단 및 도로설계에서부터 첨단안전차량 제어알고리즘의 안전성평가에 이르기가지 다양한 분야에서 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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