• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.19-29
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• 2023

우리나라 도로 사고원단위는 도로 종류와 차로 수에 따라 단순 구분하고 있으나, 국외는 사고에 영향을 미치는 다양한 요소를 적용하고 있다. 본 논문은 TAAS(Traffic Accident Analysis System)의 사고 자료를 이용하여 일반국도 사고원단위를 도시부, 지방부, Older, 및 Modern 도로로 세분하였으며, 사고절감비용 산정 모형을 제시하였다. 국도 1,416.2km의 표본을 토대로 분석된 사망원단위(인/억대·km)는 도시부-Older 4.21, 도시부-Modern 1.37, 지방부-Older 2.18 및 지방부-Modern 0.99로 Older가 Modern 도로보다 높고, 도시부가 지방부보다 높게 분석되었다. 부상원단위(인/억대·km)는 도시부-Older 182.63, 도시부-Modern 103.42, 지방부-Older 67.44 및 지방부-Modern 42.96으로 사망원단위와 유사한 패턴으로 분석되었다. Modern 도로의 경우 KDI 지침의 사고원단위보다 매우 낮은 수준이다. 본 연구의 사고원단위를 적용하여 편익을 산정한 결과 사고비용절감편익 비율이 0.6%에서 14.1%로 증가하였으며, B/C는 0.626에서 0.724로 개선되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.30-42
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• 2023

자율주행시대에 맞춰 다양한 연구에서 미시교통시뮬레이션(VISSIM)을 활용하여 자율주행차 도입시 교통류 안전성 분석을 수행중이다. 그러나, 일반자동차의 주행행태를 VISSIM 내 파라미터로 반영하여 혼재시의 교통류 안전성을 분석한 연구는 미비하였다. 따라서 본 연구에서는 실제 주행행태와 유사한 주행행태를 구현하기 위하여 일반자동차의 VISSIM 입력변수를 유전알고리즘을 통해 최적화 한 후, 자율주행차 도입률에 따른 교통류 안전성 분석을 수행하는 것을 목적으로 한다. US I-101 고속도로의 640m 구간을 대상으로 후행차량이 일반자동차인 경우에 대해서 상충횟수 분석을 수행한 결과, 전체 상충횟수는 자율주행차 도입률 20%까지 증가하였으며 20%를 초과한 이후부터는 지속적으로 감소하였다. 일반자동차와 자율주행차 사이의 상충횟수는 자율주행차 도입률 60%까지 증가하는 것으로 분석되었다. 그러나, 자율주행차의 주행행태를 기존 문헌결과를 바탕으로 하여 실제 주행행태를 표현하지 못했다는 한계가 존재한다. 그러므로 보다 정확한 분석을 위해 향후 연구에서는 자율주행차의 실제 주행행태를 반영하여 연구를 수행할 필요가 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.1-18
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• 2023

최근 빅데이터 및 딥러닝 기술의 발전으로 다양한 교통정보가 널리 수집 및 활용되고 있다. 특히 시계열 특성을 갖는 교통정보 예측 분야에서는 장단기 메모리(long short term memory, LSTM)가 널리 사용되고 있다. LSTM에 입력되는 시계열 데이터의 추세, 계절성, 주기 등이 상이하기 때문에 시계열 데이터를 기반으로 한 예측 모델에서도 데이터의 특성에 따라 하이퍼 파라미터의 적합한 값을 찾는 시행착오법이 필수적이다. 이에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론이 정립된다면, 정확도가 높은 모델 구성에 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 고속도로 차량검지기 데이터와 LSTM을 기반으로 교통정보 예측 모델을 개발하였으며, LSTM의 하이퍼 파라미터별 평가지표 변화를 통해 예측 결과에 미치는 영향평가를 수행하였다. 또한, 이를 기반으로 교통분야에서 고속도로 교통정보 예측에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론을 제시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.163-181
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• 2023

자율주행자동차의 센서에 대응하는 시설물의 검지성능을 향상시키는 것은 주행안전성을 향상시키는 데에 도움이 된다. 도로·교통 분야에서는 이를 위하여 도로 인프라 또는 시설물의 개선을 통해 센서에 대한 검지성능을 향상시키기 위한 연구를 수행하고 있다. 본 연구는 이러한 자율주행 지원 인프라 개발 연구의 일환으로 강우 상황에서도 충분히 LiDAR의 검지성능이 확보되어 공사구간에서 시선유도 기능을 유지할 수 있도록 교통콘과 드럼의 형상을 변형하여 이의 개선효과를 실증 실험으로 확인하였다. 개선의 원리는 반사 성능이 증대되며 기존의 시설물과 형상적으로 크게 차이가 나지 않도록 교통콘은 원뿔형 대신 사각뿔형으로, 드럼은 원기둥형 대신 6각기둥형과 8각기둥형으로 각각 제작하였다. 맑은 날과 강우 20 mm/h, 40 mm/h 상황에서 시설물에 대한 LiDAR 검지 데이터를 확인하였으며, 사각뿔형 교통콘과 8각기둥형 드럼은 기존 시설물에 비해 검지성능이 향상되었음을 확인하였다. 다만, 반복 측정에 따른 편차가 발생하였고, 통계적 해석으로는 유의미성을 확인하지 못한 것이 본 연구 결과의 한계이며, 이 결과를 반영하여 향후 연구에서는 측정환경의 다양성에도 균일하게 데이터가 취득될 수 있는 형태로 개선할 필요가 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.114-123
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• 2023

컴퓨터 비전(Computer Vision: CV) 기술 발전으로 폐쇄회로 TV(Closed-Circuit television: CCTV)와 같은 영상 센서로 돌발상황을 검지하고 있다. 그러나 현재 이러한 기술은 대부분 고정식 영상 센서를 기반으로 한다. 따라서 고정식 장비의 영상 범위가 닿지 않는 음영지역의 돌발상황 검지에는 한계가 존재해왔다. 최근 엣지 컴퓨팅(Edge-computing) 기술의 발전으로 이동식 영상정보의 실시간 분석이 가능해졌다. 본 연구는 차량 내 설치된 이동식 영상 센서(dashboard camera 혹은 dash cam)에 컴퓨터 비전 기술을 도입하여 고속도로에서 실시간으로 돌발상황 검지 가능성에 대해 평가하는 것이 목적이다. 이를 위해 한국도로공사 순찰차량에 장착된 dash cam에서 수집된 4,388건의 스틸 프레임 데이터 기반으로 학습데이터를 구축하였으며, YOLO(You Only Look Once) 알고리즘을 활용하여 분석하였다. 분석 결과 객체 모두 예측 정밀도가 70% 이상으로 나타났고, 교통사고는 약 85%의 정밀도를 보였다. 또한 mAP(mean Average Precision)의 경우 0.769로 나타났고, 객체별 AP(Average Precision)를 보면 교통사고가 0.904로 가장 높게 나타났고, 낙하물이 0.629로 가장 낮게 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.208-222
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• 2023

최근 「교통약자의 이동편의 증진법」 및 동법 시행규칙이 개정됨으로써 노선버스 운송사업자는 버스를 대폐차하는 경우 저상버스를 도입해야 한다. 다만, 저상버스 운행이 불가한 노선의 경우 운송사업자는 「교통약자의 이동편의 증진법 시행규칙」 제4조의2에 따라 소속 교통행정기관의 승인을 받아 저상버스를 도입하지 않을 수 있다. 전국버스운송사업조합연합회에서 제공받은 시도별 저상버스 도입 예외승인 현황에 의하면 전체 시내버스 노선 중 약 5.9%가 저상버스 투입 예외 노선으로 조사되나, 저상버스 운행이 불가한 노선이 많을 것으로 판단되는 지역이 제외된 자료이기 때문에 실제 저상버스 도입이 불가능한 노선의 비율은 더욱 증가할 것으로 판단된다. 지방자치단체를 통해 저상버스 예외 승인 과정을 확인한 결과 예외 승인을 위한 구체적인 조사방법, 기준 등이 전무해 체계적인 조사가 이루어지지 않고 있다. 이러한 문제로 실제 저상버스가 운행 가능한 노선임에도 저상버스 투입 예외 승인을 받는 등의 문제가 발생하고 있다. 따라서, 본 연구는 도로기하구조, 도로시설 등 저상버스 운행환경 전반을 객관적으로 진단 가능한 매뉴얼을 개발하였다. 후속연구에서는 더 많은 사례에 적용하여 다양한 맥락에서 더욱 정교하게 적용하도록 개선할 계획이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.32-48
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• 2023

자율주행기술의 발달은 점차 개인화된 통행을 유도하며, 자율주행차량으로의 전환으로 인한 도로운영 측면에서 교통 영향력은 개인차량을 이용한 수요에 의해 가장 큰 영향력을 받는다. 따라서, 교통 영향력 검토를 위해서는 개인통행특성 이해를 기반한 통행발생량 산정이 필요하다. 개인 통행특성 반영이 가능한 Activity-based model(ABM)은 개인의 모든 이동을 다루므로 통행과 통행 사이의 관계에 대한 이해가 선행되어야 한다. 하지만, ABM은 실제 수요예측에서 데이터 구득문제와 같이 많은 한계점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 가구통행실태조사자료를 기반으로 통행간 관계를 설명할 수 있는 Tour-based 모형을 활용하였다. 또한, 샘플조사 자료의 전수화를 위해 차량등록대수 및 인구수 데이터를 활용하여 개인차량발생량 보정방안을 제시하였다. 통행발생량 분석결과, KTDB와 비교하였을 때 본 연구에서 전체통행발생량은 약 13% 높았으며, 업무통행의 경우 약 9% 차이로 합리적인 오차수준으로 분석되었다. 결과적으로 본 연구의 궁극적인 목표인 도로운영 측면의 자율주행차량 도입에 따른 수요예측을 위해 Activity-based 모형 구축에 앞서 개인통행특성을 반영할 수 있는 Tour를 기반으로 발생량 보정방안으로 활용될 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.246-263
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• 2023

제어권 전환 안정화 시간(Stabilization time of take-over)은 제어권 전환 이후 운전이 안정화 될 때까지의 시간을 의미한다. 자율주행시스템(autonomated driving system)의 제어권 전환 요청(take-over request) 직후, 운전자는 도로의 주행환경을 인지하고 수동운전을 수행해야하기 때문에 주행환경과 제어권 전환 안정화 시간의 관계를 명확히 규명하는 것은 매우 중요하다. 반면, 제어권 전환 안정화 시간에 대해 특정하여 수행된 기존 연구는 드물었으며, 주행환경을 고려한 연구도 부족한 실정이다. 이 점에 기인하여 본 연구는 드라이빙 시뮬레이터를 활용한 제어권 전환 실험을 수행하고, 실험 결과를 선형혼합모형(linear mixed model)을 통해 분석하여 제어권 전환 안정화 시간에 영향을 미치는 주행환경 요소를 정량적으로 도출하였으며, 각 영향요인에 따른 제어권 전환 안정화 계수를 도출하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권2호
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• pp.69-78
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• 2024

최근 CCTV 영상을 기반으로 인파사고를 예방하는 방안이 추진되고 있다. 그러나 CCTV는 공간적 한계점이 있어 이를 보완하기 위한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 드론 영상을 사용하여 보행자의 밀도를 측정하는 연구를 수행하였다. 기존 연구문헌을 통해 군중의 인파사고 임계값인 1m²당 6.7명을 위험수준으로 선정하였다. 또한 드론의 파라미터를 도출하기 위해 선행연구를 수행한 결과, 고도 20m, 각도 60°에서 보행자의 인식률이 높은 것으로 나타났다. 이후 선행연구를 기반으로 보행자가 밀집한 대상지를 선정하여 밀집도를 측정한 결과, 단위 면적당 0.27~0.30명 수준으로 나타났다. 본 연구를 통해 드론 영상을 사용하여 대상지의 보행자 밀집도에 따른 위험수준 측정이 가능한 것으로 확인되었으며, 향후 인파사고 안전관리 대체 수단으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권2호
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• pp.32-49
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• 2024

본 논문에서는 도로교통 여건과 제한속도 변화가 교통소통과 안전에 미치는 영향을 분석하였다. 교통소통지표로 통행속도와 순행속도, 「순행속도-통행속도」, 편차, 대편차비율, 상충횟수 등을 안전지표로 설정하고 도로교통 여건과 제한속도 변화가 이들에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과에 의하면 제한속도는 소통지표에는 크게 영향을 주지만 안전지표에는 크게 영향을 주지 않는 것으로 분석되었다. 통계적 유의성 검정 결과 제한속도가 증가함에 따라 소통지표는 증가한다는 것이 유의하다고 입증되었다. 그러나 안전지표들은 증가하는 경우가 많지만 통계적으로는 유의성이 입증되지 않았다. 그러므로 다양한 도로여건과 교통량 변화에 따른 교통흐름 상태를 현실적으로 고려해서 제한속도가 설정되고 운영된다면 운전자들이 주행하는 속도에 부합되고 교통소통과 안전이 향상된다고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서 제시한 교통소통지표와 안전지표들을 고려하여 제한속도를 산정하고 교통량 변화에 따라 제한속도를 운영할 경우 도로상의 교통 흐름을 안정화시키는 데 기여할 것으로 기대된다.