보행자 교통사고의 경우 사고 발생 시 사망사고로 연결되는 위험성이 있다. 국내 지능형 교통시스템(ITS)은 질 좋은 교통 인프라를 구축하고 있음에도 불구하고, 거의 교통정보 수집에만 이용되고 있어, 위험상황 발생 시 지능적인 위험 요소 분류가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서 제안하는 시스템의 주요 구성 요소인 CNN 기반의 보행자 탐지 분류 모델의 경우 제한적인 환경에서 설치 운영되는 것을 가정하여 임베디드 시스템 기반으로 구현되었다. 기존 YOLO의 인공신경망 모델을 개선하여 My-Tiny-Model3라는 새로운 모델을 생성하였고, 20,000번의 반복 학습 기준으로 평균 정확도 86.29%와 21.1 fps의 실시간 탐지 속도 결과를 보였다. 그리고, 이러한 탐지 시스템을 기반으로 하여 ITS 체계와 연계 가능한 시스템 구현 및 프로토콜 연동 시나리오를 구성하였다. 본 연구를 통해 기존 ITS 체계와 연동하는 보행자 사고 방지 시스템을 구현한다면, 새로운 인프라 구축비용을 절감하고 보행자 교통사고 발생률을 줄이는 데 도움이 될 것이다. 또한, 기존의 시스템 감시인력 소요에 따른 비용 또한 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라는 교통사고 사망자 가운데 보행자가 차지하는 비율이 43%로 매우 높으며, 이는 OECD평균의 2.5배에 이르는 수치이다 도로종류별 사고발생 특성을 보면 국도에서 보행자사고로 인한 사망자수 비율이 가장 높은 구성비를 차지하고 있다. 이에 따라 지방부 도로에서 보행자사고를 방지하기 위하여 보행자 관련 안전시설물 설치가 확대될 예정이다. 그러나 보행자 관련 연구가 주로 도시부 교차로를 대상으로 이루어짐에 따라 지방부 보행자사고 특성 분석에 대한 연구가 부족하고, 특히, 안전시설물의 보행자사고에의 효과에 대한 연구는 미미한 실정이다. 이에 본 연구에서는 지방부 4차로 국도를 대상으로 로짓모형을 이용하여 보행자사고 확률모형을 구축하고, 추정시 도로안전시설물 설치여부를 설명변수로 포함하여 그 효과도를 추정하였다. 시설물별 효과도는 승산비(Odds ratio)를 이용하여 비교위험I÷로 분석 제시하였다. 분석결과 시거개선, 보도설치, 조명설치가 보행자 사고를 줄이기 위한 효과적인 대안으로 나타났다.
Efforts are being made to prevent traffic accidents within the child protection zone. Efforts are being made to prevent accidents by enacting safety facilities and laws to prevent traffic accidents in the school zone. However, traffic accidents in school zones continue to occur. If the driver can know the situation in the child protection zone in advance, accidents can be reduced. In this paper, we design a camera that eliminates blind spots in school zones and a number recognition camera system that can collect pre-traffic information. Design a LIDAR system that recognizes vehicle speed and pedestrians. Design an LED guidance system that delivers information to drivers without smart devices. We study time series analysis and artificial intelligence algorithms that collect and process pedestrian and vehicle information recognized by cameras and LIDAR. In the artificial intelligence traffic accident prevention system learned by deep learning, before entering the school zone, the school zone information is sent to the driver through the Force Push Service and the school zone information is delivered to the driver on the LED sign. try to reduce accidents.
국내 보행자 교통사고 건당 사망자수는 차대차 사고의 3배에 달한다. 해당 사고의 약 40%가 횡단 중 발생하며 특히 교차로에서는 차량의 우회전시 보행자-차량간 상충 가능성이 높기에 심각한 사고를 초래할 수 있다. 이에 다양한 보행자 충돌 경고 서비스가 개발되었지만 교차로에서 돌발적인 행동을 하는 보행자와 차량의 충돌을 막기에는 역부족이었다. 이에 본 연구에서는 횡단 이전의 보행자들을 관찰하고 추출된 보행자의 특성을 토대로 보행자의 횡단여부를 예측하여 접근 차량에 경고하는 예측형 보행자 충돌 경고 서비스(P2CWS, Predictive Pedestrian Collision Warning Service)를 개발하였다. 서비스 성능 평가를 위해 대전광역시 유성구 교차로에서 실제 보행자 데이터를 수집하였고 보행자 특성(나이, 성별, 회두여부)의 유무에 따른 비교 분석을 수행하였다. 분석 결과 보행자 특성을 반영한 서비스가 반영하지 않은 서비스보다 성능이 뛰어났으며 이로써 보행자의 횡단 여부를 예측하는데 보행자의 특성을 파악하는 것의 중요성을 확인하게 되었다.
본 논문은 도심환경에서 차량과 보행자가 위치하고 있는 도로 정보에 따라 위험도를 추론하고, 이 정보를 이용하여 차량 간의 충돌사고와 차량과 보행자간의 충돌사고를 예방하는 퍼지 기반 차량 충돌 예방 시스템을 제안한다. 제안하는 퍼지기반 차량 충돌 예방 시스템은 첫째, 보행자의 스마트 기기로 보행자의 위치를 파악하고, 차량은 차량에 장착된 GPS로 차량 위치를 파악하여, 보행자와 차량의 자신의 정보를 이웃들에게 전달한다. 둘째, 보행자와 차량은 이동방향과 속도, 도로 정보를 고려하여 위험도를 추론한다. 셋째, 추론한 정보를 보행자와 차량에게 전달하여 경로 우회 또는 속도 감속과 같은 정보를 보행자와 차량에게 제공한다. 그 결과, 퍼지기반 차량 충돌예방 시스템은 보행자와 차량에게 발생할 수 있는 위험성을 미리 추론하고 예방함으로 인해 충돌사고를 미연에 방지할 수 있을 뿐만 아니라 사고와 교통체증을 방지함으로써 다양한 자원 손실을 줄일 수 있다.
스쿨존에서 교통사고를 사전에 예방하려고 노력하고 있다. 하지만, 스쿨존 내 교통사고는 계속 발생하고 있다. 운전자가 어린이보호구역 내 상황 정보를 미리 알 수 있으면, 사고를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 스쿨존 내 사각지대를 없애는 카메라, 사전 교통정보를 수집할 수 있는 번호인식 카메라 시스템을 설계한다. 차량속도 및 보행자를 인식하는 LIDAR 시스템을 개선하여 설계한다. 카메라 및 LIDAR에서 인식된 보행자 및 차량 영상 정보를 수집하고 가공하여, 인공지능 시계열 분석 및 인공지능 알고리즘을 적용한다. 본 논문에서 제안한 딥러닝으로 학습된 인공지능 교통사고 예방 시스템은, 스쿨존 진입 전 차량 내 모바일 장치에 스쿨존의 정보를 운전자에게 전달하는 강제 푸시서비스를 한다. 그리고 LED 안내판에 스쿨존 교통정보를 알람으로 제공한다.
연구목적: 일반적으로 교통사고는 산발적으로 발생하기 때문에 예방 및 방지대책 마련을 위한 현장조사 시 시간적·비용적으로 다양한 한계가 있다. 특히, 코로나 사태 이후 비대면 사회로의 전환으로 현장조사를 대체할 방안 마련이 더욱 필요한 실정이며, 이에 본 연구에서는 부산광역시 사상구를 대상으로 다양한 웹사이트에서 제공하고 있는 로드뷰에 대한 현장조사 대체 활용 가능성을 평가하였다. 연구방법: 연구방법은 '16~'22년간 발생한 교통사고 취약지점을 추출하여 교통안전법 「교통안전진단지침」에서 제공하고 있는 현장조사 평가항목을 기반하여 로드뷰를 분석하였다. 연구결과: 주요 결과 사상구는 사상로, 대동로, 학장로 지점에서 고령 보행자 사고가 가장 취약하였다. 로드뷰를 통해 취약지점을 상세분석한 결과 사상로는 영업용 차량의 통제, 시장 상권에 대한 교통약자 보호 등이 필요하였다. 대동로는 불법 노상 주정차, 경사로 합류 구간 등이 취약하였고, 학장로는 과속이 쉬운 도로 등이 취약하였다. 이러한 분석 결과를 토대로 로드뷰의 현장조사 대체 가능성을 평가하였을 때, 로드뷰는 보·차도 분리성, 안전 시설물의 위치 및 간격 등 대부분 항목을 효과적으로 평가할 수 있었다. 하지만, 실측 수행 등 항목에서는 한계가 있었다. 결론: 즉, 로드뷰는 대부분의 현장조사를 대체할 수 있고, 실측 평가항목은 보조자료로 활용성을 높여 시간적·비용적 절감효과와 동시에 높은 효율성을 나타내는 것으로 판단할 수 있다.
The intelligent safety system for level crossing which employs information and communication technology has been developed in USA and Japan, etc. But, in Korea, the relevant research has not been performed. In this paper, we analyze the cause of railway level crossing accidents and the inherent problem of the existing safety equipments. Based on analyzed results, we design the intelligent safety system which prevent collision between a train and a vehicle. This system displays train approaching information in real-time at roadside warning devices, informs approaching train of the detected obstacle in crossing areas, and is interconnected with traffic signal to empty the crossing area before train comes. Especially, we present the video based obstacle detection algorithm and verify its performance with prototype H/W since the abrupt obstacles in crossing areas are the main cause of level crossing accidents. We identify that the presented scheme detects both pedestrian and vehicle with good performance. Currently, we demonstrate developed railway crossing intelligence system at one crossing of Young-dong-seon line of Korail with Sea Train cockpit.
Hyun, Tae gyu;Yeom, Seok-Ran;Park, Sung-Wook;Lee, Deasup;Kim, Hyung bin;Wang, Il Jae;Bae, Byung Gwan;Song, Min keun;Cho, Youngmo
Journal of Trauma and Injury
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제32권3호
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pp.143-149
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2019
Purpose: No previous study has assessed elderly pedestrian traffic accidents based on a nationwide database. This study aimed to help primary physicians who examine patients in emergency departments to determine and make prompt and accurate treatment decisions. Methods: This study used data from the Emergency Department-based Injury Indepth Surveillance from 2013 to 2017, managed by the Korea Centers for Disease Control and Prevention. Pedestrians aged ${\geq}65years$ were included, and using multivariate logistic regression multiple factors were analyzed to determine their relationship with injury severity. Results: Of 227,695 subjects, 6,498 were included, of whom 2,065 (31.8%) were severely injured. There were more female than male patients in all severity groups. Most accidents occurred in the afternoon and on general roads. In the multivariate analysis, the odds ratio (OR) of injury severity for male pedestrians was 1.165 (95% confidence interval: 1.034-1.313, p=0.012). Older age of patients and the use of ambulances were associated with greater injury severity. The accident time affected the degree of injury severity; i.e., compared to dawn, injury severity increased in the morning (OR: 1.246, p=0.047) and decreased at night (OR: 0.678, p<0.001). A significant difference was noted in the correlation between the type of vehicle causing the accident and the accident severity; i.e., motorcycle accidents had lower severity than bicycle accidents (OR: 0.582, p=0.047). Conclusions: Injury severity was correlated with sex, age, transportation to the ED, TA onset time, and type of vehicle. The study results suggest that injury severity may be positively reflected in initial assessments and overall integrated treatments by physicians and in the related policies.
교통사고는 화재와 더불어 도시지역에서 발생하는 인위적 재해 중 가장 높은 비중을 차지하고 있어서 보다 과학적인 원인분석과 더불어 다양한 예방대책수립이 필요하다. 본 연구에서는 지방중소도시인 진주시를 대상으로 2013년 발생한 교통사고 데이터를 교통사고 발생 원인별 분석, 발생 시간 및 계절적 특성분석 등 위치정보와 연계하여 시공간적 분포특성을 분석하고 토지이용계획에 따른 도시공간개발 특성과 연계함으로서 교통사고와의 공간적 상관성을 분석하였다. 그 결과 사고유형별 사고 분포특성을 보면 측면직각추돌(차 대 차), 횡단중사고(차 대 사람)가 밀도분석과 최근린분석에서 가장 군집도가 높았으며, 중심상업지역과 고밀도 주거지역, 공업지역을 연결하는 도로상에서 가장 많이 발생하는 특성을 보였다. 또한 피해상황에서는 인적피해가, 기상상태에서는 맑은 날이, 노면상태는 건조할 때가, 도로형태는 삼지교차로 일 때가 가장 높은 군집도를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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