영상기반의 교통정보수집시스템은 관리 및 운영상의 한계를 보이고 있는 기존의 루프검지기의 역할을 대체하는 검지기로써의 역할뿐만 아니라 다양한 교통류의 정보를 제공하고 관리할 수 있다는 점에서 여러 나라에서 보급 활용되기 시작했다. 또한 용도와 사용범위에 있어서도 획기적인 확장세에 있다. 반면에 교통사고 관리와 관련하여 현재까지는 단순히 교통사고 예상지역에 감시카메라를 설치해 두고 기록되는 자료의 디지털화를 추진하는 정도의 영상처리기술을 활용하고 있는 형편이다. 교차로 내 교통사고의 발생 전과 후의 순차적인 상황을 정확히 기록하고, 이 자료를 통해 발생된 교통사고의 사고 매커니즘을 객관적이고 명확하게 조명하고 분석하는 것은 교통사고 처리에 있어서 어느 것보다 시급하고 중요한 부분이다. 기존 기술들은 교차로의 환경적 다양한 변화로 인해 극복하기 매우 어려운 차량의 객체분리, 추적 등의 기술을 가지고 있음에도 불구하고 엄청난 데이터처리용량으로 실시간으로 적용하기 어려운 문제들을 갖고 있다. 이에 본 연구는 이를 극복할 수 있는 기술 방식을 제시하고자 한다. 또한 기존에 잘 알려진 환경적 장애요소 제거방식 중 가장 우수한 방식으로 평가받고 있는 가우시안 복합모델 분석기법에서 조차 환경적인 요인으로 인해 자주 발생하고 있는 오 검지 상황들을 효과적으로 저감시킬 수 있는 능동적이고 환경적응적인 기법을 제시하고 구현하여 그 기술의 성능을 평가하고자 한다. 기존의 교통사고자동기록장치와 비교해 본 연구의 결과가 비교우위의 성능을 구현하였음을 입증하기 위해 실제 운용되고 있는 신호교차로의 영상을 실시간 온라인으로 입력받아 시험하였으며 이 시험결과를 기존의 다른 기술의 성능과 비교평가를 실시하였다.
교통사고는 도로기하구조, 교통특성, 운전자 특성, 주변환경 등이 복합적인 상호작용을 통하여 발생하게 된다. 고속도로는 양호한 도로기하구조 조건을 가지고 있으나 고속주행 특성으로 인해 사고원인 중 부주의, 졸음, 과속 등 운전자의 인적요인(Human Factor)에 의한 사고비율이 매우 높다고 보고되고 있다. 그러나 고속도로 교통사고 추정에 대한 기존연구들은 주로 특정지점에서의 도로기하구조조건, 교통 및 환경조건들과 교통사고와의 관계를 설명하기 위한 모형의 개발에 초점을 두어왔으며, 운전자 조건을 고려한 교통사고 추정에 대한 연구는 지금까지 거의 수행되지 않았다. 따라서 기존 연구들은 도로와 교통조건이 양호한 구간에서의 높은 교통사고율을 설명하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 본 연구의 목적은 개별 기 ${\cdot}$ 종점 쌍간의 통행길이분포(Trip Length Frequency Distributions)를 이용하여 공간적 시간적으로 변화하는 운전자의 심리적 ${\cdot}$ 생리적 인적요인을 고려하여 보다 현실적으로 교통사고발생율을 예측하는데 있다. 이를 위해 사고분석변수로 구간교통량에 대한 사고위험교통량의 비율인 잠재사고비율(PAR:Potential Accident Ratio)이라는 새로운 개념을 제시하였으며, 서해안 고속도로에 대한 사례분석결과 PAR, 교통량과 교통사고는 서로 밀접한 관계를 갖는 것으로 분석되었다.
본 연구는 지속 확대 설치되고 있는 교통신호기가 교통사고 예방에 어떤 효과가 있는지 분석하기 위한 것이다. 대전광역시 교통신호기 1,602개소 중에서 2013~2019년까지 7년간 TCS에 등록된 신호위반 등 교통사고 자료 7,045건을 수기 검색하였다. 교통사고 다발 상위 20개소 교차로를 특정하고, 교통사고 조사기록과 현장지도를 열람하여 위반차량의 주행 방향, 신호현시를 비교분석하고, 신호위반 교통사고 원인을 신호운영 설계(운영) 미흡과 운전자 과실(고의)을 구분해서 문제점 및 개선안을 제안하였다. 분석 결과 직좌동시신호와 중복현시 등에서 신호위반 교통사고 75%가 발생하였고, 황색신호에서 발생하는 교통사고 대책으로 황색신호시간 연장 또는 전적색(All Red)신호 운영시 교통사고가 줄어들었다. 비보호 좌회전은 정상신호로 개선이 필요하다. 또한, 경찰에서는 교통사고 현장지도 및 신호관련 자료에 대하여 수기 열람으로 교통사고 예방대책 수립시 많은 인력과 활용도가 떨어져 교통업무관리시스템(TCS)의 개선이 필요하다. 본 연구는 현장에서 수집한 방대한 데이터를 분석하여 개선방안을 제시한 것으로 신호운영에 기여할 것으로 판단된다.
최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고 급증이 사회 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조 시스템에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적으로 자동차 사고 원인의 70% 이상이 운전자 과실에 의해서 발생되고 전체 추돌사고의 75%가 시속 29km 이하의 속도에서 발생한다는 점을 고려할 때, 이를 예방하기 위해서는 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 가장 많은 추돌사고가 일어나는 저속 주행 및 후진 시에 차량 또는 장애물과의 거리를 실시간으로 감시하는 차량 전 후방 감시 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 10[m]의 감지거리 및 $10^{\circ}$의 지향각을 갖는 고지향각 초음파 센서, 3[m]의 감지 거리 및 $180^{\circ}$의 지향각을 갖는 광지향각 초음파 센서, ATmel 사의 ATmega128로 구성된다.
본 논문에서는 영상 및 인체 감지 센서를 활용한 새로운 슬리핑 차일드 체크 시스템을 설계 및 제작 할 계획이다. 그에 따라 아두이노 기반의 주 제어 장치로 인체감지 센서 및 온도 센서의 데이터 수집을 통해 차량 내부에 사람 유무와 특정한 온도에 따라 발생 할 수 있는 차량 내 사고에 대해서 방지 할 수 있는 시스템을 구현할 계획이다. 또한 센서들의 값을 블루투스 통신이나 와이파이 통신 방식과 연동하여 휴대폰에 정보 전송을 하여 어플 화면에 센서값을 텍스트로 출력 할 수 있다. 또한 라즈베리파이와 카메라 모듈을 활용하여 차량 내부에 상황을 디스플레이와 스마트폰 스트리밍 서비스를 구축할 계획이다. 이를 통해 본 논문에서 실험과 연구를 통해 정량적 목표인 인체감지 센서로 차량 내부를 100% 인식하게 함으로써 통학 차량 내 안전사고를 방지 하는 것이 본 연구의 목표이다.
제4차 산업혁명 시대가 도래하면서 전 세계적으로 자율주행자동차에 대한 연구개발이 활발히 진행되고 있다. 이러한 국제적인 기조 속에서 국토교통부는 2020년 SAE 기준 레벨 3이상의 자율주행자동차 상용화를 목표로 자율주행자동차 관련 연구개발을 적극적으로 추진하고 있다. 레벨 3 수준의 자율주행자동차에서는 운전자와 자동차 상호 간의 운행주체를 주고받는 제어권 전환이 필수적으로 발생하게 된다. 본격적인 자율주행자동차 시대에 앞서 본 연구에서는 우선적으로 고속도로를 대상으로 가상현실을 이용한 제어권 전환 안전성 평가를 위하여 대표 시나리오를 개발하였다. 이를 위해 자율주행자동차의 고속도로 주행 시나리오를 만들었고, 2014년 발생한 고속도로 교통사고 경위자료와 제어권 전환 특성을 고려하여 6개의 제어권 전환 시나리오를 개발하였다. 개발된 시나리오에서 고려된 변수는 운전자, 차량, 그리고 환경요인으로 크게 나눌 수 있으며, 총 36개의 변수가 포함되었다.
Today, the number of vehicle increased rapidly with the development of modem science technology, and it caused serious problems; traffic jam, accident and pollution etc. One of the solve methods these problems it is necessary to develope the vehicle navigation systems and it is already widely used to in field of military etc. Vehicle navigation system can increase the efficiency of traffic flow and offer at a drivers at a best driving conditions. In the vehicle navigation, most important thing is to measure of correct position. There are classifiable as three types. The first is G.P.S., method at artificial satellites which measures the present position and velocity any time, any where in the world at the same time. Secondly, a vehicle can determine its position and path information with a gyroscope and odometer signal, which is called Dead-Reckoning method. Thirdly, hybrid navigation system is the combined of two methods to make utilize the advantage of each navigation system. In the paper, we are analyzed to characteristics at a gyro sensor and introduce at a composition of hybrid navigation system which is combined with the G.P.S., D.R., and map-matching technique. We analyze deeply for the Map-Matching method and explain the coordinate transformation for G.P.S., and the Hybrid navigation algorithm is developed and experimented. Finally, we conclude and comment about our road test results.
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.
경전철은 중전철에 비하여 건설비가 50% 정도 소요되며 친환경적이어서 최근 국내의 많은 지자체에서 여러 가지 형식의 경전철을 계획하고 있으며 일부 건설이 진행중인 곳도 있다. "도시철도법제22조의 2(도시철도차량의안전기준)"에서는 "구조 및 장치가 안전운행에 필요한 기준(구조 및 장치)에 적합하지 아니하면 운행하지 못한다." 도시철도차량안전기준에관한규칙 제3조에는 도시철도의 건설자 또는 운영자가 안전기준에 맞게 차량을 발주하거나 운영하도록 되어있다. 도시철도차량안전기준에관한규칙은 2000년에 제정되어 대구지하철사고이후 화재안전기준등이 강화되어 2004년에 한번 개정이 되었다. 이는 전적으로 중 대형 전동차를 위주로 작성되었다. 완전무인운전을 기본으로 하여 신호장치 등에 대한 안전기준이 다르고 연절형 대차등을 적용 및 축중등에 대한 안전기준 내용등이 달라 국내 경전철과 관련된 많은 기관 등에서 전반적인 개정요구가 많은 실정이다. 본 논문에서는 현재 국내 경전철 차량의 특징 및 개정의 필요성등을 다루어 향후 경전철 관련 안전기준의 개정 방향을 설정하는데 그 목적이 있다.
자율주행차는 교통사고로 인한 인명피해나, 운전으로 인해 발생하는 시간 및 비용을 줄일 수 있는 장점 때문에 개발 및 운용이 확대되고 있다. 이러한 자율주행차의 운행을 위해서는 정밀한 측위가 필수적이다. 본 연구에서는 고가의 센서를 사용하지 않고 차량 내장센서, 위성센서, 영상센서와 사전에 구축해둔 기준영상 정보를 통합하여 차량의 위치를 정밀하게 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 기준영상 정보는 센서 정보만 사용하였을 경우 발생하는 측위 정밀도 한계를 극복할 수 있으며, 위성신호 단절과 같은 문제 발생시에도 안정적으로 취득이 가능한 장점이 있다. 센서 및 기준영상 정보를 결합하기 위한 필터는 개별 센서의 다양한 확률 밀도 분포를 반영할 수 있는 파티클 필터를 사용하였다. 알고리즘의 성능평가를 위해 데이터 취득 시스템을 구축하고 이를 이용한 주행 데이터 및 기준영상 정보를 취득하였다. 위성센서에 의한 오차가 비교적 큰 주행 경로에 대해서도 주행영상 및 기준영상 정보를 함께 결합할 경우 약 0.7 m 이내의 정확도로 차량 측위가 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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