본 연구에서는 실시간 주행환경에서 전방의 위험상황에 대해 운전자가 효과적으로 반응 할 수 있는 교통안전 경고정보 컨텐츠 도출을 위한 연구를 수행하였다. 차내 단말기를 통해 제공되는 경고정보 유형에 따른 운전자 반응특성을 분석하였다. 운전자 반응특성자료를 수집하기 위하여 DGPS를 장착한 실험차량을 이용하여 개별차량 주행궤적을 수집하여 속도 및 가감속도를 산출하였다. 차내 경고정보 유형은 사고위험성과 직접적인 연관이 있는 긴급영향권과 긴급영향권에 진입하는 차량에게 위험발생의 사전정보를 제공하기 위한 일반영향권으로 분류하였다. 컨텐츠는 시각적 정보인 Text, 이미지와 청각적 정보인 경고음, 그리고 음성 메시지를 고려하여 다양한 시나리오를 제작하여 현장실험에 활용하였다. 분석 결과 긴급영향권에서는 음성+이미지+text와 경고음+text로 구성된 경고정보를 제공하는 것이 가장 효과적인 것으로 분석되었으며, 일반영향권에서는 경고음+음성+이미지+text로 구성된 경고정보를 제공하는 것이 가장 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 향후 운전자의 반응특성을 고려한 보다 효과적인 실시간 경고정보를 설계하기 위한 유용한 정보로 활용 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 소형차도로 방호울타리 형식선정의 필수요소인 충돌계수 분석 및 방호울타리 높이 선정을 위해 현재의 기준을 적용하는 과정에서 생긴 문제점을 파악하여 개선점을 제시하고 이를 해외기준과 비교분석하여 방호울타리의 형식결정을 위한 기준을 제시하였다. 이를 위해 소형차관련 사고사례분석을 실시하였고, 사고사례를 토대로 방호울타리의 형식선정에 중요인자인 충돌각도, 충돌차량, 충돌속도를 비교 분석 및 소형차 방호울타리의 소요높이를 결정하였다. 충돌각도의 경우 편도 2차로 고속도로 사고사례를 분석하여 유럽 RISER 연구 결과와 비교하여 상향조정의 필요성을 도출하였다. 충돌차량의 경우 경차, 소형승용차, 중형 및 대형승용차, 승용차(SUV), 승합차 및 소형 트럭으로 나누어 분석을 실시하였으며, 충돌사고소형차 사고누적율에 기반한 차량중량 및 충돌속도를 회귀분석하였으며 수도권고속도로 누적통행비율을 감안 충돌중량을 결정하였다. 또한 그 결과를 토대로 소형차도로 방호울타리 높이를 계산하였다. 본 연구의 결과는 향후 소형차도로 형식선정에 중요한 인자가 된다.
영상기반의 교통정보수집시스템은 관리 및 운영상의 한계를 보이고 있는 기존의 루프검지기의 역할을 대체하는 검지기로써의 역할 뿐만 아니라 다양한 교통류의 정보를 제공하고 관리할 수 있으며, 교통사고의 발생전과 후의 순차적인 상황을 정확히 기록하고, 이 자료를 통해 발생된 교통사고의 사고 매커니즘을 객관적이고 명확하게 조명하고 분석하는 것은 교통사고 처리에 있어서 중요한 부분을 차지함으로서, 여러 나라에서 보급 활용되고 있다. 본 논문에서는, 기존 기술들이 연속류 도로의 특성인 속도변화, 교통량 변화, 점유율 변화와 같은 교통류 흐름을 반영하여 1차 예비판단을 실시하였다. 또한, 1차 예비판단된 경우 영상추출 및 처리를 통해 최종 사고판단을 실시하게 된다. 이 때, 도로상의 다양한 환경적 변화로 인해 극복하기 어려운 차량의 객체추출, 객체분리, 추적 등의 정확성을 확보하기 위해서 계산속도와 정확도 측면에서 우수함을 보이고 있는 Adaptive GMM(Gaussian Mixture Model) 기반으로 실시하였으며, 환경적인 요인으로 인해 자주 발생하고 있는 오 검지 상황들을 효과적으로 저감시킬 수 있는 능동적이고 환경적응적인 기법을 통해 사고 최종판단을 실시하였다. 이렇게 구현된 기술의 성능을 평가하고자 중부내륙 실험도로에서 12건의 사고 모의실험을 실시하였으며, 실제 운용되고 있는 장항IC에서의 사고영상을 실시간 온라인으로 입력받아 시험하였다. 결과적으로, 검지율 93.33%, 오검지 6.7%로 높은 신뢰성을 보였다.
급속한 경제발전으로 인한 차량중심의 도로교통정책으로 보행자 환경은 상대적으로 열악해졌고, OECD 회원국 평균 보행자 사고율은 17.8%인데 비하여 우리나라는 36.4%의 높은 보행자 사고율을 기록하였다(2009년 기준). 보행환경 개선을 위한 관심이 증가하고 있으며, 보행을 보장하고 안전하게 보행할 수 있는 환경을 만들기 위한 노력을 기울이고 있다. 이에 본 연구는 보행자 안전성 증진을 위하여 집 앞 도로, 즉 집 분산도로를 포함할 수 있도록 폭원 9m 미만 도로에 대하여 분석을 수행하였다. 이분형 로지스틱회귀모형을 사용하였으며, 종속변수는 폭원 9m 미만 도로에서 발생한 교통사고 여부, 독립변수는 교통사고 자료에서 얻을 수 있는 변수를 추출하였다. 폭원 9m 미만 도로 내 교통사고에 영향을 미치는 변수로는 운전자가 직진 중 일 때, 운전자가 여성일 때, 보행자가 차도로 통행 중일 때, 자전거 운전 중 일때 등의 순으로 나타났다. 이를 예방하기 위해 폭원 9m 미만 도로에 직진차량 속도저감 기술, 교통약자 보호, C-ITS를 이용한 안전한 보행환경 조성 등 노력을 기울여야 한다.
신호교차로 교통사고는 도시가 발달하고 산업이 고도화됨에 따라 교통혼잡 문제와 함께 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 특히 이와 같은 교통사고는 대부분 인적 요인, 차량적 요인, 환경적 요인 등이 상호 복합적으로 작용하여 발생한다. 이전 교통사고와 교통량과의 관계는 운전자 과실과 함께 교통사고 발생에 주요요인으로 작용하고 있다. 본 연구에서는 교통사고 예측모형을 개발하기 위해 1996년부터 1998년까지 3년 동안에 실제 광주광역시 4-지 신호교차로 73개소에서 발생한 교통사고자료를 기초로 하였다. 또한 4-지 신호교차로 교통사고 분석에 단순통계분석과 교차분석 및 다중회귀분석을 사용하였다. 특히 다중회귀분석에는 교차로 사고분석을 위해 사고유형을 종속변수로, 방향별 접근 교통량을 독립변수로 각각 적용하여 교통사고 예측모형을 도출하였다. 그리고 본 연구에서 도출된 예측모형을 이용하여 전라남도 4-지 신호교차로에 대한 교통사고 잦은 지점으로 선정된 30개소를 선택, 사고유형을 분석한 후 교통사고 예측모형에 적용하여 사고모형을 검증하였다. 결론적으로 본 연구에서는 사고유형과 방향별 접근 교통량과의 관계를 이용하여 광주광역시 4-지 신호교차로 교통사고 예측모형을 개발하였고, 향후 연구과제로 타 지역 신호교차로 교통사고 예측모형 연구와 교차로 교통사고에 대한 안전대책 및 안전한 교차로 설계에 대한 지속적인 연구가 수행되어 져야 할 것이다.
수소는 차세대 에너지원으로 부각되고 있으며, 수소차(FCEV)개발 및 보급이 급속도로 이루어질 것으로 예상된다. 이에 수소차 사고에 대응하기 위한 대책이 요구되고 있으며, 수소차의 안전성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존 실험 및 연구자료에 대한 분석을 통해 도로터널에서 수소차 안전성 평가를 위하여 국내 실정에 맞는 수소차 사고시나리오를 개발하였으며, 수소차 사고시나리오의 사고결과에 대한 위험거리를 분석·제시하였다. 수소차 사고시나리오에 따른 사고결과는 경미한 사고, 일반화재, 제트화염, 폭발로 구분되며, 각각의 발생확률을 93.06%, 1.83%, 2.25%, 2.31%로 예측된다. 표준단면(72 m2)의 도로터널에서 국내에서 시판되는 수소차량의 수소탱크제원을 적용하는 경우, 사고결과에 따른 위험 거리는 폭발의 경우 약 17.6 m (폭발압력 16.5 kPa기준), 제트화염은 약 6 m, 파이어볼 형성에 따른 위험거리는 최대 35 m로 분석되었다.
1995년 이후 연평균 6.2%의 증가율을 보이는 자동차 등록대수에 반해 연평균 교통사고 발생건수는 1.5%, 사망자 4.7% 및 부상자 0.3%씩 감소추세를 보이고 있어 매우 다행스러운 일이나, OECD국가와 비교해서는 여전히 높은 교통사고율을 보이는 것이 사실이다. 이에 정부 및 각 기관에서는 교통사고를 감소시키기 위해 지속적인 교통안전사업을 추진하고 있으나, 각 제도 및 사업에 대한 시행 효과를 측정하는 부분에 대해서는 소홀히 하고 있는 현실이다. 정부가 교통안전을 위한 사업의 일환으로 시행중인 자동차검사제도는 차량의 도로운행 적합성 확인을 통해 자동차의 안전도 확보 및 교통사고로 인한 국민의 생명과 재산을 보호하는 것을 목적으로 하고 있다. 하지만. 이 제도에 대한 효과분석이 제대로 이루어지지 않은 상황이고, 자동차검사제도와 무관하게 운전자 스스로 자동차의 안전관리 상태를 수시 점검한다는 의견 등 자동차 검사방법, 검사기준, 검사의 실효성 저하에 대한 논의가 지속적으로 제기되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 자동차검사제도가 구조장치의 안전성을 향상시키고. 자동차성능을 유지시킴으로써 자동차결함으로 인해 발생 가능한 교통사고의 사전예방에 어느 정도 기여하는지 정량적으로 보임으로써 자동차검사제도의 효과를 측정 해 보고자 하였다. 2005년도 자료를 기준으로 교통사고 감소건수를 추정해 본 결과 자동차검사제도 시행을 통한 교통사고 감소건수는 약 23,735건으로, 이는 2005년 총 교통사고 건수 214,171의 11%에 달하는 것으로 나타났다.
현재 자율주행차량 시장은 3레벨 자율주행차량을 상용화하고 있으나, 안정성의 문제로 완전 자율주행 중에도 사고가 발생할 가능성이 있다. 실제로 자율주행차량은 81건의 사고를 기록하고 있다. 3레벨과 다르게 4레벨 이후의 자율주행차량은 긴급상황을 스스로 판단하고 대처해야 하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 CNN을 통하여 차량 외부의 정보를 수집하여 저장하고, 저장된 정보와 차량 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 0~1 사이의 수치로 출력하는 차량 내·외부 데이터 및 딥러닝 기반 차량 위기 감지 시스템을 제안한다. 차량 위기 감지 시스템은 CNN기반 신경망 모델을 사용하여 주변 차량과 보행자 데이터를 수집하는 차량 외부 상황 수집 모듈과 차량 외부 상황 수집 모듈의 출력과 차량 내부 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 수치화하는 차량 위기 상황 판단 모듈로 구성된다. 실험 결과, VESCM의 평균 연산 시간은 55ms 였고, R-CNN은 74ms, CNN은 101ms였다. 특히, R-CNN은 보행자수가 적을 때 VESCM과 비슷한 연산 시간을 보이지만, 보행자 수가 많아 질수록 VESCM보다 많은 연산 시간을 소요했다. 평균적으로 VESCM는 R-CNN보다 25.68%, CNN보다 45.54% 더 빠른 연산 시간을 가졌고, 세 모델의 정확도는 모두 80% 이하로 감소하지 않으며 높은 정확도를 보였다.
HILS system consists of hardwares which are engine and dynamometer and softwares which is vehicle model without the engine. It is well-known that because of engines's nonlinearity it is difficult to describe an engine exactly and not to lose it reality coincidently. But HILS system is the high technology that can compensate this weakness by using a real engine instead of model. The various experiments regarding the ACC which are not normally available for real vehicle tests have been performed by the HILS system. From the results , the HILS system is expected to decrease the experimental accident rate and save costs and time. Compared with simulation, HILS experimental results show similarities and expected to increase road capacity.
This study presents a methodology to evaluate the driving safety of vehicles against localized high wind on the roads over the valleys or along the coasts. Risk level for vehicle accident is derived from the side slip caused by cross wind, and then safety criteria based on reliability for driving stability are defined. The level of safety is classified according to probability of exceeding against wind speed using the concept of extreme value statistics. To attain the safety level of vehicle on bridges, numerical simulations using Computational Fluid Dynamics(CFD) are performed. Based on this result, risk reduction and quality improvement is expected through analysis for each alternative in bridges design, construction and operation & maintenance stage with proposed process
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[게시일 2004년 10월 1일]
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