한국도로교통공단은 교통사고분석시스템(TAAS)을 활용하여 2015년부터 발생한 교통사고 원인을 분석한 통계를 제공하고 있다. 교통사고 발생 주요 원인으로, 2018년 한해 전체 교통사고 발생원인 중 전방주시 부주의가 대부분의 원인임을 TAAS를 통해 발표했다. 교통사고 원인에 대한 통계자료의 세부항목으로 운전 중 스마트폰 사용, DMB 시청 등의 안전운전 불이행 51.2%와 안전거리 미확보 14%, 보행자 보호의무 위반 3.6% 등으로, 전체적으로 68.8%의 비율을 보여준다. 본 논문에서는 Deep Learning의 알고리듬 중 CNN(Convolutional Neural Network)를 활용하여 첨단 운전자 보조 시스템 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)을 개선한 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 영상처리에 주로 사용되는 Conv2D 기법을 사용하여 운전자의 얼굴과 눈동자의 조향을 분류하는 모델을 학습하고, 차량 전방에 부착된 카메라로 자동차의 주변 object를 인지 및 검출하여 주행환경을 인지한다. 그 후, 학습된 시선 조향모델과 주행환경 데이터를 사용하여 운전자의 시선과 주행환경에 따라, 위험요소를 3단계로 분류하고 검출하여 운전자의 전방 및 사각지대 보조한다.
최근에 첨단기술의 발전으로 자동차 자체의 기술 개발을 통한 운전자 안전을 확보하고자 하는 노력은 지속적이고 빠르게 진행되고 있다. 그러나 교통안전시설 개발을 통해 운전 주변 환경에 운전자를 배려하는 기술은 아직 부족하다. 따라서 본 연구에서는 개발된 도로안전지킴이 로봇 도구가 운전환경에서의 안전을 확보하는데 도움이 되는지 여부를 연구하고자 한다. 본 연구방법으로 IT 융합(보조공학 관련 전문가), 운전교육(운전재활), 자동차 관련 연구, 도로환경관련 연구, 건설업 전문분야로 26명을 선정하여 IT융합기반 도로안전지킴이로봇에 대한 안전성, 편리성, 효율성, 효과성을 중심으로 운전 환경에 미치는 영향을 사용성 평가로 조사하였다. 그 결과, LED 전광판의 정보(차량 속도, 건설현장 서행 경고, 안개나 시야확보가 어려운 날씨에 정확한 정보제공)가 운전자에게 전달되어 사고예방에 효과적인 것으로 나타났다. 따라서 본 연구 결론은 도로안전지킴이 로봇의 경우 운전자의 운전환경 개선에 도움이 되었다는 결론을 얻었다. 또한, 시야확보가 어려운 환경에서 더 정확한 정보를 제공할 수 있고, 교통위반, 사고 범죄자 추적 등의 불법 행위에 대한 결과를 기록함으로써 교통안전 예방 메커니즘으로써 중추적인 역할을 할 수 있다.
고속도로의 주요 영업소 톨부스는 일반적으로 2개 차종(경차포함 승용차, 승용차 이외의 중차량)의 교통수요 변동에 따른 사전 대응방식으로 각 차종에 대하여 운영된다. 이러한 의미에서 2개 차종에 대한 정확한 교통량 예측은 영업소의 첨단 운영에 있어 주요 요소 중 하나이다. 유감스럽게도, 기존 연구로 보고된 현행의 일변량 단기 예측 기법들을 이용하여 2개 차종의 교통량을 동시에 예측하기는 용이하지 않다. 이러한 실용적 학술적 배경으로 인해 수용 가능한 정확도의 수준에서 2개 차종의 장래 교통량 예측은 ITS 예측 분야의 매력적인 연구 주제 중 하나이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 일변량 단기 예측기법의 단점을 극복함과 더불어 2개 차종의 교통량을 동시에 예측하기 위한 다중 입출력(Multiple In-and-Out, MIO) 모형을 제시하도록 한다. 제안된 MIO 모형은 대용량 이력자료의 실시간 이용이 가능한 자료 환경에서 비모수 접근법을 기반으로 개발되었다. 실제 자료를 이용한 적용가능 실험에서, 개발모형은 다변량 예측 수준에도 불구하고 폭 넓게 이용되는 일변량 예측모형 중 하나인 Kalman filtering에 비하여 예측 정확도 측면에서 우수하게 나타났다.
많은 나라에서 정규 운전면허 발급 기준을 만족시키지 못할 때, 특정한 조건을 만족시키는 경우에서만 운전을 허용하는 조건부 운전면허제도를 운영하고 있다. 우리나라에서는 시각, 청각, 신체 활동 등에 어려움을 겪는 사람들이 특별히 운전할 수 있도록 자동차의 구조를 개선하거나 신체 활동 보조수단을 이용하는 조건으로 면허를 발급하고 있다. 하지만 고령 운전자가 늘어나면서 기존 조건부 운전면허의 허용 조건을 다양화하자는 주장이 제기되고 있다. 본 연구는 외국의 다양한 조건부 운전면허제도 운영 사례를 벤치마킹하여 고령자를 위한 조건부 운전면허제도의 개선 방향을 모색하고자 한다. 특히 우리나라에 없는 조건부 운전면허 조건인 시간 제한, 공간 제한, 속도 제한, 도로 제한, 차량 제한, 개인 맞춤형 등 차원에서 주요 특징을 국제 비교를 통하여 도출하고자 한다. 조건부 운전면허제도의 허용기준 다양화는 고령자뿐만 아니라 차를 운전하지 않으면 일상생활에 어려움을 겪는 모든 운전자들에게 혜택이 될 것으로 기대된다.
현대 사회는 갈수록 대형화되는 자연재해와 잦은 재난사고에 의한 인적·사회적 피해가 해마다 증가하고 있다. 난접근 지역이거나 접근 불능의 위험한 재난 현장을 인공위성이나 드론, 조사로봇과 같은 첨단 조사장비를 활용하여 신속하게 접근하고 유의미한 재난 정보를 적시적으로 수집·분석함으로써, 사전 예방·대비 대책 마련뿐만 아니라 적절한 재난 현장 대응 및 중장기적 복구 계획 수립 등 재난관리 전주기에 걸쳐 국민의 재산과 생명을 지킬 수 있는 중차대한 역할을 수행할 수 있다. 본 특별호에서는 지구 원격 관측 수단인 인공위성 기술뿐만 아니라 근거리 재난현장 관측센서가 탑재된 이동형 조사차량, 드론, 조사로봇 등 다양한 조사 플랫폼을 활용한 연구원의 재난관리 현업화 기술을 소개하고 있다. 주요 연구 성과로 구글어스 엔진을 활용한 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측, Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상과 인공지능을 활용한 저수지 수체 탐지, 산불 재난시 주민 이동 패턴 분석과 재난안전 연구 데이터의 효율적인 통합 관리와 활용방안 연구성과를 소개하였다. 아울러, 접근 불능의 위험한 재난현장 조사시 드론, 조사로봇을 활용한 재난원인 과학조사 연구성과를 기술하였다.
첨단 운전자 보조 시스템(advanced driver assistance system)의 주요 기능 중 하나인 주행 가능 영역 검출은 차량이 안전하게 주행할 수 있는 영역을 검출하는 것을 의미한다. 주행 가능 영역 검출은 운전자의 안전과 밀접한 연관이 있으며 실시간 동작과 높은 정확도 성능을 요구한다. 이러한 조건들을 충족하기 위해, 영상의 각 행에서 도로 시차 값을 계산하여 주행 가능 영역을 검출하는 V-시차 기반 방법이 폭넓게 사용된다. 그러나 V-시차 기반 방법은 시차 값이 정확하지 않거나 객체의 시차 값이 도로의 시차 값과 동일한 경우, 도로가 아닌 영역을 도로로 오검출할 수 있다. 또한, 고속도로 및 시골길과 같이, 초목을 포함한 도로 환경에서 초목의 시차는 도로의 시차 특성과 매우 유사하기 때문에 초목 영역이 주행 가능 영역으로 오검출될 수 있다. 이에 본 논문에서는 V-시차의 특성으로 인한 오검출 횟수를 감소시킴으로써 초목 영역을 포함한 도로 환경에서 높은 정확도를 갖는 주행 가능 영역 검출 방법 및 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 KITTI road dataset의 289장 영상을 사용하였을 때, 제안하는 방법은 90.12%의 정확도와 97.96%의 재현율을 보인다. 또한, 제안하는 하드웨어 구조를 FPGA 플랫폼에 구현하였을 때, 제안하는 하드웨어 구조는 8925개의 slice registers와 7066개의 slice LUTs를 사용한다.
현재 민간 항공기의 기술 수준은 일반인들, 그리고 비행기의 선구자인 라이트 형제조차 상상하지 못할 만큼 발전되어 있다. 초기 조종사들과 달리 오늘 날의 조종사들은 항법사, 통신사, flight engineer 등 3명을 대신한 Flight Control Computer(FCC)등의 computer 탑재 장비들을 이용하여 안전하게 운항, 착륙할 수 있다. 그러나 불행하게도 이러한 최첨단의 항공기에서도 사고가 발생하고 있으며 대부분의 원인은 인간의 실수에서 기인한다. 조종사가 치명적인 실수를 하게 되는 이유 중의 하나는 복잡한 logic으로 운영되는 탑재 computer 장비와 아직도 완벽히 통제할 수 없는 기상 현상 때문이다. 항공기가 첨단화될수록 더 복잡한 절차의 운항이나 혹독한 기상에서 운항이 가능하지만 이와 비례하여 안전 운항에 대한 최종적인 의무를 부여받은 조종사들의 부담은 커져갈 수밖에 없는 것이 현실이다. 그러나 현재 우리나라의 과실이론은 현실적으로 빈번히 발생되고 있는 차량 사고나 의료 사고에 맞추어 발전하였기에 다양한 원천에서 발생하는 크고 작은 위협 환경을 갖고 있는 첨단의 항공 분야의 과실이론과 간극이 있다고 할 수 있다. 허용된 위험 이론을 고려해볼 때 현재 운항되고 있는 고속철이나 우주선은 이미 운용하는 인간의 능력을 초과하여 운행되고 있기에 첨단 분야에 적합한 과실이론이 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 2007년 항소심 판결이 난 자동 조종 장치(autopilot)와 조종사 그리고 불상의 원인들이 복합적으로 작용하여 발생한 JAL 706 항공 판례를 중심으로 일본 항공 판례 및 우리 항공판례를 비교 검토하고 기존의 과실 이론을 비교하여 항공 사고에 적합한 과실이론을 제시하고자 한다. 우리 나라도 항공사고 특성의 하나인 복합성을 고려하여 사고 조사나 판결에서도 사고와 직접적으로 연결되지 않는 사항에 대하여 주의의무 위반 관계를 과감히 배제하는 것이 필요하다. 모든 구체적 사건을 포섭할 수 있는 완벽한 형법 이론이 존재하지 않지만 상당인과관계설은 구체적 사건에서 판단자의 평가 여하에 따라 서로 다른 결론에 도달할 수 있고 항공기는 때때로 조종사가 통제할 수 있는 영역을 넘어서 운항되는 고속화된 교통수단이고 인간과 computer 그리고 기상이 interface되어 운항되기에 일반적 교통사고의 이해를 적용하기에는 무리가 따르기에 우리나라의 항공사고에서 객관적 귀속의 척도 사용을 고려할 때가 되었다고 생각된다.
기계경비시스템은 대부분 전자 정보 통신기기로 구성되기 때문에 사회전반적인 환경, 범죄동향적인 환경적인 면에서 기계경비시스템 등에 영향을 미치게 되며 RFID의 무선인식과 추적기능은 사람 또는 차량의 출입통제나 반입, 감시, 통제 등을 위해 유용하게 쓰여질 부분으로 사회전반적인 환경 즉 고령화사회에 맞는 실버를 위한 케어 및 여성의 사회진출이 늘어가고 동시에 흉악범죄의 증가로 인한 첨단 도난방지기계시스템의 본격화 할 것으로 그 중요성은 더해가고 있다. 유비쿼터스 센서 네트워크의 이론적인 고찰을 알아보고, 기술 및 응용분야를 중점을 두고 향후 시큐리티업체의 발전적인 방향을 제시하는 것을 연구 목적으로 두고 있다. 시큐리티업체의 새로운 환경에 대응전략 제시를 한다면, 첫째, 시큐리티업체의 다각화 전략이 요구된다. 자율시장 경쟁의 원칙에 의하여 높은 수준의 시큐리티업체만 시장에 생존함으로써 시큐리티 시장의 질적 성장과 경쟁력을 가져올 것이다. 둘째, 시큐리티업체의 적극적 홍보가 요구된다. 현대사회를 살아가는 우리의 광고와 선전의 홍수에 묻혀 살고 있다해도 과언이 아니다. 시큐리티업체에 대한 국민들의 의식전환을 위해 대중매체를 이용하여 시큐리티의 활동영역이나 중요성을 강조하는 홍보활동을 활발하게 전개해야하며 최근에는 영화나 드라마에서도 시큐리티요원의 활동을 소재로 삼을 만큼 국민들에게 가깝게 부각되고 있는 점을 잘 활용하여 시큐리티의 공공적 측면을 함께 강조하는 홍보활동을 병행하는 방안을 강구해야한다. 셋째, 유비쿼터스 센서네트워크와 전자태그의 기술적 보안적 구축이 요구된다. U-Home, U-Health Care 등 모바일 전자태그서비스를 이용하기 때문에 모바일 전자태그 단말기의 상용화 지원, 통신요금 및 정보이용료 인하, 지속적인 기술개발 및 프라이버시 보호 강화하기 위해 기존 프라이버시 가이드라인을 기반으로 안전한 유비쿼터스 센서네트워크 안에 전자태그 환경을 조성하여 우리 생활 전반에 이용되며, 이러한 부분은 학계, 민간 연구소 등 산 학 연 협력체계를 구축해야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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