교통사고의 요인은 크게 운전자 요인, 도로환경 요인, 차량 요인으로 구분 할 수 있다. 운전자의 안전의식미비, 심리상태, 피로 등 운전자 요인과 차량의 고장, 정비상태 불량 등 차량요인은 운수업체의 경영과 직ㆍ간접적인 관계가 있으므로 사고예방을 위한 경영자의 안전의식이 교통사고에 영향을 끼친다는 것은 분명한 사실이다.(중략)
자율주행차량 사고는 일반차량 사고와 다르게 기술적 문제, 환경, 운전자와의 상호작용 등 다양한 요인에 기인한 사고 발생 가능성이 존재한다. 향후 자율주행 기술의 진보로 기존의 사고원인 이외에도 새로운 이슈들이 대두될 것으로 예상되며, 이에 대응하기 위한 다양한 시나리오 기반의 접근법이 필요하다. 본 연구에서는 자율주행 사고 리포트인, CA DMV collision report와 자율주행모드 해제 보고서인 Disengagement report, 자율주행 실제 사고영상을 수집하여 자율주행차량 교통사고 시나리오를 개발하였다. 시나리오는 ISO 26262의 기능안전 시스템 failure mode에 기반하여 도출되었으며, 자율주행 기능의 다양한 이슈를 반영하고자 하였다. 본 연구를 통해 도출된 자율주행차량 시나리오는 향후 다양한 자율주행차량 교통사고 예방과 대비에 기여할 뿐만 아니라 자율주행 기술의 안전성을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.
현재 국내에서는 교통사고 재현 방법이 노면 흔적물에 의존하여 이루어지고 있고, 노면 흔적물이 없는 경우 교통사고 재현은 불가능하게 된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 외국에서는 충돌모델을 이용한 교통사고 재현프로그램을 활용하고 있는 추세이다. 현재 우리나라에서 가장 많이 사용하는 교통사고 재현 프로그램 PC-CRASH를 활용하기 위해서는 각 사고마다 알맞은 충돌특성 인자 값을 사용자가 직접 입력하여 사용하여야 하나, 이를 활용할 수 있는 활용자료가 부족한 실정이다. 본 연구는 국내에서 실제 발생된 교통사고 사례에 대해 교통사고 재현 프로그램인 PC-CRASH와 충돌에 영향을 미치는 충돌 인자들로 교통사고를 재현하였고, 차량의 최종위치간 거리와 자세에 어떠한 영향을 미치는가를 알아보았다. 또한 실제 역 해석을 하기 위해 차량의 최종위치와 자세만으로 각각의 사례에 적절한 인자값을 추정할 수 있는 회귀식을 구성하였고, 통계적으로 신뢰성을 검증하였다. 사고 재현에 필요한 주요 충돌인자들의 초기치 설정시 추정식을 이용할 경우, 사고 재현 프로그램 활용 시, 시간 단축 효과를 프로그램 내부에 있는 유전자 알고리즘의 반복횟수로 추정식의 통계적 검증을 하였다.
본 연구에서는 보행자-차량 충돌사고 분석을 위한 국내외 사고재현모형을 비교하였다. 충돌 후 보행자의 전도거리를 종속변수로, 차량의 충돌속도를 독립변수로 하는 모형을 비교하였으며, 수집된 총 432건의 사고 자료 중 신뢰성 있는 전도거리와 충돌속도 자료의 확보가 가능한 49건을 선정하여 절대평균백분위오차를 산출 후 비교하였다. 또한 전도거리에 영향을 새로운 변수의 도출을 위해 차량의 전면부 형상을 조사하고 이를 변수화하여 모형 구축에 반영하였다. 분석결과 차량의 범퍼높이가 다른 변수에 비해 전도거리에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 향후 연구에서는 보다 폭넓고 많은 데이터 수집 및 분석을 통하여 신뢰성을 높은 모형개발이 이루어져야 할 것이다.
주차장에서는 다양한 형태의 사건 사고가 발생하는데, 기존 DVR(CCTV)는 단순 영상녹화 기능만 지원하므로, 이를 효과적으로 분석하는데는 한계가 있다. 따라서, DVR의 영상카메라와 마이크를 통해서 입력되는 영상과 사운드 신호를 대상으로, 해당 영상이 발생하는 음향 신호의 종류를 파악하여, 특정 음향이 발생한 영상구간을 저장하여 이를 검색할 수 있다면, 주차장 관리자가 효과적으로 사건 사고를 대처할 수 있게 된다. 본 연구에서는 주차장에서 발생하는 차량관련 음향(충돌음, 과속음, 경적음, 유리파손, 비명)을 분류하기 위해 효과적인 특징벡터를 제안하고, 제안한 특징벡터를 이용하여 신경망 차량음향분류기를 설계하여 성능을 평가함으로써, 효과적으로 차량음향을 분류하기 위한 방법을 제안하였다. 또한, 신경망 차량음향분류기를 DVR시스템과 연동하여, 마이크로부터 입력되는 음향신호를 실시간 분석하고, 특정 소리가 발생한 영상구간을 기록함으로써, 음향 키워드에 의해서 해당 사고영상을 검색 및 디스플레이하는 시스템을 개발하였다.
유비쿼터스 사회(Ubiquitous Society)로의 진입에 발맞추어 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기반의 인간 중심적 편의 시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그 중 대형 시장을 갖는 차량 편의시설에 관한 연구는 지능형 차량 시스템(Intelligent Car System)을 중심으로 활발히 이루어지고 있다. 지능형 차량 시스템의 주요 연구는 자동 항법 장치, 사고 예방 장치, 자가 진단 시스템 등 탑승자의 편의성과 안전성을 중심으로 진행되었다. 그러나 탑승자의 사고 발생 시 응급 상황 처리를 위한 지원 시스템은 미미하다. 탑승자 부상으로 사고 신고를 하지 못할 경우, 사고지점 확인, 탑승자의 위급(현재) 상황, 부상 정보와 같은 정보를 얻을 수 없어 응급 상황 대처에 신속하지 못할 수 있다. 따라서 본 논문은 다양한 센서를 이용하여 차량의 정보를 수집하고, 사고 판단 시 차량 위치 정보, 탑승자 상황 정보를 응급 기관에 전달할 수 있는 차량용 스마트 안전장치를 설계 및 구현하였다. 테스트를 위해 Intel PXA255 MCU와 AM-3AXIS(3축 가속 센서), MDSM-1000A(지자기 센서), RX-M800S CDMA, GPS520, Alpha cam, Flex Sensor로 시스템을 제작하였으며 모의 도로 모형에서 테스트 하였다.
고속도로를 주행하는 차량에 작용하는 순간적인 강풍은 차량의 주행경로이탈, 차체의 수평회전 과다와 전도를 발생시키는 원인이 되며, 이로 인한 교통사고는 치명적인 대형사고로 이어질 가능성이 높다. 최근에 건설되거나 추진중인 고속도로는 고속운행에 필요한 도로선형을 확보하기 위해 계곡부를 통과하는 높은 위치에 교량을 건설하거나 산악터널을 내는 경우가 많으며, 지형적인 특성으로 발생하는 국지적인 강풍의 영향이 매우 크기 때문에 적극적인 강풍저감대책이 필요하다. 본 연구에서는 강풍 발생지역을 주행중인 차량의 안전성 및 쾌적성확보를 위하여 차량의 동역학적 거동을 규명하고 차종별 주행속도와 순간풍속의 상관관계를 정립하였다. 또한 차량사고의 영향인자별 분석을 통하여 기존에 제시된 연구결과와 기준안에 대한 고찰을 실시하였고, 강풍발생 지역을 통과하는 차량에 대한 규제와 운영방법에 대해 위험풍속을 정의하고 차량속도규제(안)을 제시하였다.
사업용 자동차 교통사고 특성 분석(도로교통안전관리공단, 2007)에 따르면, 사업용 차량의 1만대 당 교통사고 발생률과 사망률이 비사업용 차량에 비해 각각 6.7배와 5.3배 높은 것으로 나타났다. 또한 최근 10년 동안 전체 교통사고는 연평균 1.5% 감소한데 비하여, 사업용 차량의 교통사고는 연평균 2.0%씩 증가하는 추세를 보이고 있다. 최근 10년 동안 사업용 차량 중 버스와 화물트럭의 교통사고 발생건수는 꾸준히 감소하였다. 그러나 택시의 교통사고 발생건수만은 연평균 5.6%씩 꾸준히 증가하고 있다. 이와 같은 상황에서 심리성격 분석 기법인 Q분석을 통하여, 택시 운전자의 운전 성향별 특성을 파악하고, 운전 성향별 교통사고 저감대책을 마련하고자 하였다.
블랙박스는 많은 운전자들이 사고 발생 시 사고 경위를 파악하는데 널리 쓰이고 있다. 하지만 블랙박스의 시야각과 용량의 한계로 인해 사고 경위 파악에 어려움을 겪는다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 차량 간 블랙박스 영상을 공유하는 시스템을 소개하고자 한다. 이 시스템을 통해 사고 차량은 다각도에서의 사고 영상을 얻을 수 있어 사고 경위 분석에 도움이 된다. 또한 이 시스템을 확장하여 차량뿐만 아니라 주변 영상 촬영기기 (CCTV 등)와도 영상을 공유할 수 있다.
자동차 사고는 차량 간의 충돌로 인해 발생되며, 이로 인해 차량의 손상과 함께 인적, 물적 피해가 유발된다. 본 연구는 CCTV에 의해 촬영되어 YouTube에 업로드된 차량사고 동영상으로 부터 추출된 2,550개의 이미지 프레임을 기반으로 차량사고 탐지모델을 개발하였다. 전처리를 위해 roboflow.com을 사용하여 바운딩 박스를 표시하고 이미지를 다양한 각도로 뒤집어 데이터 세트를 증강하였다. 훈련에서는 You Only Look Once 버전 8 (YOLOv8) 모델을 사용하였고, 사고 탐지에 있어서 평균 0.954의 정확도를 달성하였다. 제안된 모델은 비상시에 경보 전송을 용이하게 하는 실용적 의의를 가지고 있다. 또한, 효과적이고 효율적인 차량사고 탐지 메커니즘 개발에 대한 연구에 기여하고 스마트폰과 같은 기기에서 활용될 수 있다. 향후의 연구에서는 소리와 같은 추가 데이터의 통합을 포함하여 탐지기능을 정교화하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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