본 연구에서는 Solomon이 제안한 속도편차 (주행속도와 평균속도와의 차) 개념을 이용하여 주행위험도를 정립하고, 순서프로빗모형을 이용하여 주행속도선택 기반 주행위험도평가모델을 개발한다. 제안모델을 고속도로의 차내 교통안전정보 제공효과 평가실험에 적용하여, 주행위험에 미치는 다양한 요인의 효과를 분석한 결과, 다음과 같은 연구결과가 도출되었다. 첫째, 남성이 여성보다, 경력 운전자가 초보 운전자보다, 교통사고의 경험이 적은 운전자가 고속도로를 안전하게 주행할 확률이 높다. 둘째, 고속도로를 오후에 주행하는 경우, 도로표면이 젖어있는 경우, 교통량이 한산하여 서비스수준이 너무 좋은 경우 주행위험도는 증가한다. 셋째, 경사진 회전구간을 주행하는 경우와 도로연장이 긴 곡선부 구간을 주행하는 경우 주행위험도는 증가한다. 한편, 주행위험도 증가는 차내 교통안전정보를 제공함으로써 어느 정도 감소될 수 있는 것으로 나타나 차내 교통안전정보의 제공의 중요성이 확인되었다. 본 제안 모델은 새로 도입된 교통안전시설물의 교통안전도 효과를 평가 시 교통사고 자료가 부족하거나 없는 경우 교통안전도를 평가하는데 활용할 수 있다.
고속도로를 주행 중인 차량에 강풍이 작용할 경우 차량의 주행안정성 저하와 운전자의 상황에 따른 치명적인 교통사고로 이어질 수 있다. 특히, 최근에 건설되거나 추진 중인 고속도로는 교량과 터널의 연속적인 조합으로 강풍발생위험에 노출되어 있어 적극적인 강풍저감 대책이 필요하다. 효과적인 방풍 시설 설치나 사전예고 시스템의 도입을 위해서는 차량의 동역학적 거동 분석, 주행 중인 차량의 위험도 판단기준 연구, 강풍위험지역의 정확한 풍속 추정기법 연구, 지능화된 방풍벽 개발, 방풍시설 설치판단 기준 제시, 합리적인 차량 속도 규제정책 등의 연구 개발이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 강풍 발생 구간을 주행하는 차량의 동역학적 거동모델을 제시하고, 이를 기반으로 기존에 제안된 위험도 판단기준의 합리성을 제고하였으며, 운전자의 상황을 고려한 현실적인 차량주행위험도 판단기준 제시를 목표로 하였다.
각국의 자율주행시스템 기술개발 경쟁이 심화함에 따라 정부도 자율주행시스템의 시장 진입을 전방위에서 지원하고 있다. SAE(Society of Automotive Engineers) 3단계 기술은 운전자가 위험 상황을 회피해야 하고, 4단계 기술은 자율주행시스템 스스로 위험 상황에 대응할 수 있어야 한다. 이에 따라, 공공부문은 도로 위험 상황을 모니터링하고, 도로 인프라 정보를 운전자와 자율주행시스템에 제공하여 대응할 수 있도록 지원할 필요가 있다. 본 연구는 도로 인프라 위험 요소를 자율주행시스템의 ODD(Operational Design Domain) 특성에 따라 모니터링 대상별 위험 요소를 세분화하고, 각 위험 요소가 차량에 미칠 영향에 따른 위험도 등급화 및 평가 방안을 제시하였다. 위험 상황 발생 시 자율주행차의 운행 특성을 시뮬레이션하고, 위험 요인 특성과 물리적인 차량 조건 사이의 영향 관계를 파악하여 등급화함으로써 위험도를 평가할 수 있다. 또한 수집된 모니터링 정보는 관리 센터와 공유하고, 요소별 특성에 따른 노드 혹은 링크 형태로 정밀지도에 표출하여 위치정보와 위험도 등급 등 종합적 관리가 가능한 모니터링 체계를 정립할 것을 제안하였다.
Lv.4 자율주행의 상용화를 위하여 안전한 도로환경과 자율주행차량이 안전하게 운행할 수 있는 구체적인 정의가 필요되고, 미래 교통안전 문제에 대비하기 위해 자율주행차량의 안전한 운행 여부를 판단할 수 있는 위험도 평가모델이 요구된다. 자율주행차량의 운행 위험요소를 선정 및 등급화를 수행하였으나, 자율주행차량의 사고 발생 원인과 운행 자료 구득에 어려움이 있어 자율주행 분야 전문가 설문조사를 활용하여 정성적 자료로 의사결정방법을 적용하였다. 의사결정자의 애매모호한 언어적 표현, 불확실함을 정량적 수치로 변환하는 퍼지-계층화 분석법을 통해 다기준 의사결정에 있어 기존의 계층화 분석법(AHP)의 단점을 보완할 수 있었다. 상위·하위속성들의 가중치 도출 과정을 거쳐, 물리적 인프라인 도로선형이 자율주행차량의 운행 위험도에 가장 중요한 위험요소로 분석되었다. 또한, 자율주행차량의 운행 위험도 범례를 통하여 평가 대상지 5곳에 대한 자율주행차량 운행 위험 여부를 도출하였다.
본 논문에서는 대학 캠퍼스 내 배달로봇 사용 시 환경적 특성에 의한 유해위험요인을 사전에 발굴하고 로봇의 출발지에서 목적지까지 발생할 수 있는 위험을 단계별로 추정·판단하여 위험을 감소에 대한 필요성에 관한 연구를 수행하였다. 캠퍼스 내 주행 구간별 유해위험요인을 파악 및 단계별 위험성 추정을 위하여 배달로봇을 사용하기 전 위험성을 사전에 확인할 수 있는 위험성평가의 필요성을 제시한다. 배달로봇 시장의 확대로 인한 사람과의 접촉 증가에 비하여 안전대책 연구가 미흡한 실정이며, 로봇의 기술적 진보와 사용자들의 정서적 수준에 뒤처지지 않는 적절한 안전대책을 마련해야 한다.
본 연구는 자율주행 차량이 혼재된 교통류의 안전성 평가에 적합한 안전성 지표를 선정하여 차량 추종 조합별 안전성을 분석하였다. 고속도로 엇갈림구간은 기본구간에 비해 차로 변경이 빈번하여 상충 빈도가 높은 구간으로, 일반 차량과 자율주행 차량의 주행행태 차이로 인한 위험이 증가할 것으로 예상하여 고속도로 엇갈림구간을 분석구간으로 설정하였다. 미시적 교통 시뮬레이션인 VISSIM을 활용하여 분석을 수행하였으며, 혼합 교통류의 환경은 본선-연결로 형태의 엇갈림구간을 300, 600m의 길이로 구분하고, IDM을 활용하여 자율주행 차량의 주행행태를 구현하였다. 혼합 교통류 평가에 적합한 안전성 지표는 운전자가 체감하는 위험도와 유사하게 위험 수준을 나타내는 것을 기준으로 4개의 지표를 선정하였다. 선정된 4개 지표의 위험 기준을 넘는 차량 추종 궤적을 대상으로 안전성을 분석한 결과, 자율주행 차량이 자율주행 차량을 추종하는 상황이 가장 안전한 추종 쌍이며, 인간 운전자 차량이 자율주행 차량을 추종할 경우가 가장 위험한 추종 쌍인 것으로 나타났다.
차량용 블랙박스는 사고 및 평시 주행 정보를 저장 제공한다. 이러한 주행 사고 정보들을 가지고 과학적인 교통사고 데이터베이스를 구축할 수 있으며, 여러 산업 분야에서 활용될 수 있다. 본 연구에서는 주행 데이터 특성 분석과 위험 운전 인지 체계 구축을 목적으로 한다. 위험 운전 유형을 차량의 거동(가속, 감속, 선회)과 교통사고 통계 자료들을 고려하여 4가지 유형으로 분류하였다. 위험 운전 데이터는 차량용 블랙박스를 활용한 실차 실험을 통해 수집하였으며, 위험 운전 분류를 위하여 주행 데이터의 특성을 분석하였다. 위험 운전 인지를 위하여, 기준 임계치를 선정하고 위험 운전 인지 알고리즘을 구성하였다. 개발한 알고리즘을 구현한 차량용 블랙박스 탑재 실차 실험을 통하여 검증하였다. 본 논문에서 제시하는 위험 운전 인지 방안은 온라인/오프라인 운전자 및 차량 관리 등 시스템에 활용할 수 있다.
안전한 도로교통 환경 조성을 위하여 운전행동에 영향을 미치는 인적요인에 관한 연구가 필요하지만, 실제 주행행태에 영향을 미치는 개인별 인적요인 특성을 도출하기에는 많은 어려움이 있다. 이에, 개별 운전자의 자기 보고를 통하여 도출되는 위험운전성향을 분석하여 주행 행태 특성과 상관성이 있는지 확인하고, 교통상황에 따른 주행행태에 영향을 미치는 운전성향을 추정하는 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 기존에 고안된 설문 기법을 활용하여 실험 참가자들의 위험운전성향을 여러 방법으로 도출하고, 가상환경 기반의 주행 시뮬레이터 실험을 통하여 도출된 주행행태 특성을 분석하여 위험운전성향과 주행행태 특성 간 유의미한 상관관계가 있는지 확인하였다. 실험 결과, 한국형 DBQ를 통하여 도출되는 난폭운전성향이 높은 사람들이 상대적으로 빠른 주행속도와 가속도 행태를 보이는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통하여 상대적으로 위험운전행동을 보이는 운전자를 추정할 수 있는 평가 방법을 확인할 수 있었다.
도로를 주행하는 차량이 강풍구간을 지날 때 바람에 의한 횡력으로 경로를 벗어나 추돌사고를 일으킬 수 있다. 또한 높은 풍속에서는 차량이 전도하면서 대형 사고를 유발할 수 있다. 본 연구에서는 우선 횡풍에 의한 차량의 경로이탈과 전도에 대한 해석 매카니즘을 고찰하였다. 그리고 차량의 횡풍 위험도를 파악하기 위해 승용차와 트럭 등 10종의 대표 차량에 대한 위험도 해석을 실시하였다. 또한 횡풍 위험도가 차량의 주행속도와 특성 등에 따라 많은 편차가 있으며, 편차 발생 원인을 분석하였다. 본 연구 결과는 강풍이 잦은 도로환경에서 주행안전성 확보 방안을 마련하기 위한 기초자료로 활용 가능할 것이다.
본 논문에서는 순찰로봇이 도시 환경을 주행하는 경우에 대하여 CPTED 및 문헌 연구를 통해 순찰 경로를 선정하였으며, 발생 가능한 위험 요소에 대한 위험성평가를 실시하였다. 로봇과 함께 도보를 사용하는 시민은 로봇에 대한 전문성이 부족하며, 위험에 대한 인식이 부족하고 또한 도시환경의 경우 돌발적 상황 및 환경관리의 어려움이 존재한다. 현재 순찰로봇 안전평가를 하기 위하여 순찰로봇과 관련된 기업들은 ISO 13482 국제표준을 사용하고 있다. 이는 개인 서비스 로봇의 안전 관련 국제 표준이며 순찰로봇의 특징과 주행환경의 특성을 고려한 안전기준에 대한 연구가 필요한 것으로 판단하였다. 순찰로봇이 주행하면서 발생할 수 있는 위험요인과 안전관리에 관한 연구가 부족하여, 순찰로봇의 안전성 확보를 위한 초기연구 목적으로 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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