• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권4호
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• pp.153-163
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• 2017

본 연구에서는 운전자 별로 생활 중에 이동하는 주행 도로의 특징 및 교통상황이 서로 다르며 운전습관이 상이함을 고려하여, 운전자 혹은 운전자 그룹별 기계학습모형을 구성하고, 학습된 모델을 분석하여 운전자의 주행모드 별 특징을 탐색하여 자율 주행 자동차를 시뮬레이션 하였다. 운전지식을 활용하여 주행조작 전후 센서의 동작 상황에 따라 8종류의 종방향 모드와 4종류 회전모드로 구분하고, 종방향 모드와 회전모드를 결합한 21개의 결합형 주행모드로 세분화 하였다. 주행모드가 레이블 된 시계열 데이터에 대해 딥러닝 지도학습 모델인 RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long Short-Term Memory), Bi-LSTM 모델을 활용하여서 운전자 별 혹은 운전자 그룹별 주행데이터를 학습하고, 학습된 모델을 테스트 데이터 셋에서 주행 모드인식률을 검증하였다. 실험 데이터는 미국 VTTI 기관에서 수집된 22명의 운전자의 1,500개의 실생활 주행 데이터가 사용되었다. 주행 모드 인식에 있어, 데이터 셋에 대해 Bi-LSTM 모델이 RNN, LSTM 모델에 비해 향상된 성능을 보였으며, 최대 93.41%의 주행모드 인식률을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권3호
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• pp.95-109
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• 2017

긴급출동을 위한 골든타임 확보는 생명과 직결되는 것으로, 초동 출동시간 단축방안에 대한 국민적 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 초동 출동시간 단축을 위해 '긴급차량 우선신호시스템'을 실제 현장에 도입하고, 시범운영한 후 국내 도입가능여부를 판단하였다. 도입여부 판단은 긴급차량 우선신호 효과검증을 위해 통행시간을 분석하였고, 부방향과 대향직진방향에 미치는 영향 정도는 알아보기 위해 대기행렬길이 분석을 수행하였다. 분석결과, 긴급차량 효과검증에서는 우선신호를 운영할 경우에 긴급차량의 통행시간이 최대 350%에서 최소 24%까지 감소하는 것을 확인하였다. 우선신호에 의한 부방향과 대향방향의 영향은 포화상태일 때 대기행렬길이가 최대 15분, 근포화상태에서는 30분에서 45분 정도까지 지속되었으며, 비포화 상태에서는 긴급차량 통과 직후에도 대기행렬길이가 감소되는 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.29-39
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• 2020

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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.89-103
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• 2020

고령화 사회에 접어들면서 거동이 어려운 장애인과 고령자의 개인 교통수단에 대한 수요가 증가하고 있다. 실제로 2017년 기준 전국 전동보장구 보급수는 9만여 대로 지속해서 증가하는 추세다. 하지만 장애인 및 고령자의 판단 능력과 조정 능력은 정상인보다 상대적으로 차이가 있는 관계로 주행 중 사고 발생의 가능성이 크다. 다양한 사고의 원인 중 하나는 도로 노면상태의 불균형으로 인해 개인 이동 수단 조향 제어의 간섭이다. 본 논문에서는 이 같은 사고를 예방하고자 도로 노면 상태를 고속으로 인지할 수 있는 암호화 형식 의미론적 분할 알고리즘을 소개한다. 이를 위하여 도로 노면 파손이 포함된 1,500여 장의 학습용 데이터와 150여 장의 테스트용 데이터를 새롭게 구성하였다. 그리고 이를 활용하여 기존의 Encoder와 Decoder 단계로 구성된 Auto-encoder 방식과 달리 Encoder 단계로 이루어진 심층 신경망을 제안하였다. 이 심층 신경망은 기존의 방식과 비교했을 때 평균 정확도(Mean Accuracy)는 4.45% 증가하였고 파라미터는 59.2% 감소하였으며 연산 속도는 11.9% 향상되었다. 이 같은 고속 알고리즘을 활용하여 안전한 개인 이동 수단이 확대 적용되길 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권6호
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• pp.49-59
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• 2012

최근 사업용 자동차에 대한 다양한 대책방안이 요구되고 있으며, 디지털 운행기록장치가 새로운 대안으로 제시되고 있다. 국내에서는 2011년 1월 1일부터 단계별로 사업용 자동차의 디지털 운행기록장치(DTG, Digital Tachograph) 장착을 법적으로 의무화하였으며, 2011년 이후 교통안전공단에서는 디지털 운행기록장치를 활용한 운행기록분석시스템을 구축 중에 있다. 운행기록분석시스템에서 실시간으로 수집되는 운전자의 위험운전행동, 운행거리 등 실시간 운행기록을 바탕으로 한 기대효과를 분석한 사례는 국내외 모두 미미한 상태이다. 본 연구에서는 운행기록분석시스템을 통해 수집된 자료와 운수회사 자료를 바탕으로 운전자별 위험운전행동변화 추이, 교통사고변화 추이 및 교통사고 절감비용, 연료소모량 변화 추이 및 연료비 절감비용, $CO_2$를 중심으로 한 사회적 편익 증가효과를 추정하였다. 또한 위험운전행동건수를 통해 차량을 3개의 위험운전그룹으로 구성하여 연료비 절감비용과 사회적 편익 증가효과를 재추정하였다. 고위험운전군의 연비는 저위험운전군 대비 버스, 택시는 약 15%이상 낮고 트럭은 30%이상 낮다. 고위험운전군에서 저위험운전군간 $CO_2$ 배출량의 격차는 버스, 택시, 트럭이 각각 25%, 25%, 42%로 매우 큰 것으로 분석되어 저위험군으로 전이가 중요한 것으로 판단된다. 본 연구는 실시간 운행기록을 활용한 안전 및 경제적, 사회적 기대효과를 단기간이지만 거시적인 측면에서 효과분석을 수행하였으며, 향후 장기간 자료가 수집될 경우 효과분석 할 수 있는 틀을 제시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.19-33
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• 2012

그동안 교통시스템은 지역간 교통수단과 지역내 교통수단의 연계체계가 미흡하고 공항, 철도역, 터미널과 같이 다양한 교통수단이 연계되는 대형 교통결절점의 경우 이용자 관점에서의 시설운영이 미흡했다. 국토해양부에서는 "국가통합교통체계효율화법(이하 법)"을 전부 개정하여 연계교통체계를 고도화하기 위한 방안들을 마련하였는데, 그 중 핵심사항이 복합환승센터의 개발이다. 복합환승센터는 대중교통 중심의 복합수단 교통연계환승체계를 기반으로 문화 업무 상업 등의 다양한 기능이 어우러진 교통시설이라 할 수 있다. 복합환승센터 관련 법 지침에서 이용자의 환승편의성 향상을 위해 환승정보안내시설 설치 운영을 의무화 하고 있다. 그러나 이용자 서비스와 관련된 환승지원정보시스템 구축방안, 제공 서비스 내용, 세부서비스에 대한 이용자 선호도 등 참고할 수 있는 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 김포공항에 적용된 복합환승센터 환승지원정보시스템을 기반으로 시범운영 과정에서 수행된 환승지원정보서비스에 대한 이용자 서비스 만족도 조사를 통해 서비스 선호분석, 제공 정보별 중요도, 서비스 만족도, 서비스 구현 시 고려사항 등을 제시하였다. 또한 환승지원정보서비스 중 이용자의 상황과 교통수단 운행현황 등에 대응하여 개인 맞춤형 정보를 제공하는 스마트환승정보서비스의 가치를 조건부가치측정법(CVM)으로 평가하여 복합환승센터 환승지원시설에 대한 투자를 효과적으로 추진할 수 있는 기초자료로 제공하고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.58-76
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• 2019

국내에서 발생하는 교통사고에 의한 인적피해의 정도는 꾸준히 감소하고 있으나 경상자와 부상신고자수는 증가하는 추세이다. 그러나 도덕적 해이로 인한 허위 과다 치료와 입원으로 발생하는 사회적 비용은 전 세계적으로 사회, 경제적 문제로 대두되는 실정이다. 경미한 교통사고의 유형 중, 추돌사고의 경우 피해차량 즉, 피추돌차량 탑승자가 주로 호소하는 질병은 해부학적, 방사선학적 근거가 없는 임상적 추정에 의한 목 상해(경추염좌)이다. 그러나 국제적인 상해 분류기준인 AIS(Abbreviated Injury Scale)와 경추염좌를 비교했을 때 임상적 추정에 의한 목 상해는 상해라 보기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 추돌사고에 연루된 추돌차량과 피추돌 차량의 중량과 충돌속도가 탑승자의 목 상해에 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위해, MADYMO를 활용하여 중량과 충돌속도를 다양하게 반영한 총 100가지 시나리오의 추돌사고를 재현하였다. 그리고 결과 값인 피추돌차량의 속도변화량과 충격가속도 값을 상해역치와 비교하였다. 그 결과 동일한 중량 간의 추돌사고에서 충돌속도 15km/h 이상일 때 상해가 발생할 가능성이 큰 것으로 나타났으며, 중량을 고려하지 않을 경우 충돌속도 15km/h 일 때 36%, 20km/h이상일 때 약 84%의 상해 발생 가능성이 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.44-57
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• 2019

교통계획에서 사람들의 수단선택 의사 결정과정을 이해하고 이를 토대로 수요예측의 정확성을 높이는 것은 매우 중요하다. 이를 위해 여러 계층마다 수단선택 영향요인들이 다르게 나타나는 이질성(taste heterogeneity)을 반영한 모형들이 개발되어 왔다. 본 연구에서는 목적지의 토지이용 특성에 따라 수단선택에 미치는 요인의 영향력이 다를 것이라는 가설을 세우고 2010년 서울시 가구통행실태조사 자료를 활용하여 서울시내 출근통행에 대한 잠재계층모형을 분석하였다. 먼저 목적지의 토지이용 특성을 활용하여 수단선택에 대한 잠재계층을 구분하고, 각각의 잠재계층에 대한 수단선택 모형을 개발하였다. 잠재계층모형 추정결과, 서울시내 출근통행 수단선택의 경우 두 개의 잠재계층으로 분석되었다. 첫 번째 계층은 승용차와 대중교통의 수단분담이 비슷하고, 목적지가 상대적으로 도심이 아닌 주거시설이 많은 지역들이고, 두 번째 계층은 주로 대중교통의 분담률이 높고 목적지가 상대적으로 도심에 속하는 업무/상업시설이 많은 지역이다. 또한 이들 계층간의 수단선택 모형의 경우, 인구 및 사회경제지표들의 수단선택에 미치는 영향이 계층간에 차이가 있는 것으로 분석되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.64-78
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• 2019

본 논문은 공간 상관성을 고려하여 서울의 택시통행에 영향을 미치는 요인을 분석한 것으로 택시의 GPS 자료를 이용하였다. 먼저 이들 자료를 이용하여 택시통행의 평균 통행시간, 평균 통행거리, 시공간적 분포 등의 통행특성을 분석하였다. 분석결과, 상당수의 택시통행이 평일 오전 첨두(8-9시)와 심야(0-1시) 시간대에 집중하는 것으로 나타났으며, 평균 통행거리와 통행시간은 각각 5.9km와 13분으로 나타났다. 이는 택시가 주로 단거리 통행수단이나 심야에 대중교통의 대체수단으로 활용되고 있음을 보여주고 있다. 다음으로 Moran's I 검정을 통해 교통존 기반의 택시통행들이 공간적으로 상관성이 있음을 규명하였다. 따라서 이를 고려한 택시통행에 대한 공간회귀모형(공간시차모형과 공간오차모형)을 추정하였으며, 인구사회 변수(가구수, 고령자수, 여성인구비, 자동차대수 등), 교통서비스 변수(지하철역수, 버스 정류장수 등), 토지이용 변수(인구밀도, 고용밀도, 주거면적 등) 등을 독립변수로 고려하였다. 모형분석 결과 이들 변수들이 통계적으로 유의하게 택시통행에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.208-221
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• 2020

본 연구는 첨단운전자보조시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)이 빠르게 보급됨에 따라 표본 프로브 차량에 설치된 ADAS로부터 얻은 개별차량의 궤적 데이터와 전방차량과의 차두거리 데이터를 이용하여 연속류의 교통밀도를 추정 및 분석하는 것을 목적으로 한다. 과거 연속류 교통밀도는 주로 차량검지시스템(Vehicle Detection System, VDS)에서 수집되는 교통량, 속도, 점유율 등의 데이터를 가공하여 추정되거나, CCTV등의 영상정보를 활용하여 직접 차량 대수를 계수하여 추정되었다. 이러한 방식은 교통밀도 추정의 공간적 제약이 있고, 교통 혼잡시 추정의 신뢰도가 낮다는 한계를 보였다. 이에 본 연구에서는 선행연구의 한계를 극복하기 위해 ADAS로부터 수집된 개별차량 궤적 데이터와 차두거리 정보를 활용하여 도로의 공간을 검지하고 일반화된 밀도(Generalized Density)방식을 이용하여 시공간적 교통밀도를 추정한다. 이에 따라 ADAS차량의 표본율에 따른 교통밀도 추정의 정확도를 분석한 결과, 30%의 표본율일 경우 교통밀도 참 값과 약 90% 일치하는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 향후 ADAS 및 자율주행차량이 혼재되는 도로 상황에서 신뢰도 높은 교통밀도 추정을 가능하게 하며 효율적인 교통운영관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.