• 지적과 국토정보
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• 제47권2호
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• pp.233-254
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• 2017

본 연구는 교통사고 가운데 인적피해를 동반한 교통사고에 대해 교통사고의 시공간적 특성과 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요인을 분석하고자 하였다. 이를 위해 2012년부터 2015년 까지 4년간 서울시에서 발생한 교통사고 데이터 가운데 인적사고가 있는 데이터를 교통사고 심각도에 따라 경상, 중상, 사망 교통사고로 분류하고, 교통사고의 시공간특성분석은 커널분석, 핫스팟분석, 스페이스타임큐브분석, EHSA(Emerging HotSpot Analysis)를 수행하였으며, 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인 분석은 데이터마이닝 기법중의 하나인 의사결정나무 모형을 활용하였다. 분석결과 서울시 교통사고는 도심부 보다는 외곽지역에서 많이 발생하며 특히 한강 이남의 상업 활동이 많은 곳에서 교통사고가 많음을 확인할 수 있었다. 특히 서초와 강남의 일부 상업 및 유흥지역을 중심으로 교통사고 집중지역이 나타나며 교통사고 다발지역은 시간이 흐름에 따라 그 현상이 더욱 심화되는 경향을 보이고 있었다. 사망교통사고의 경우 지역적으로는 영등포구, 구로구, 종로구, 중구, 성북구 일부지역에 통계적으로 유의미한 핫스팟지역이 나타나지만 시간대별로 구분해보면 오후 퇴근시간 부터 새벽까지 일부 구간에서 핫스팟이 나타나며 시간 고려 없이 분석된 결과와는 상이한 패턴이 나타남을 알 수 있었다. 서울시 교통사고 심각도에 영향을 미치는 주요 요인으로는 사고유형이 가장 중요한 역할을 하며 도로의 종류, 차량의 종류, 교통사고 발생 시간, 법규위반 종류 등의 순으로 중요도가 나타났다. 교통사고 가운데 심각한 교통사고로 이어지는 경우는 차대 사람이나 차량단독으로 사고가 나는 경우 고속도로나 특별광역시도와 같이 폭원이 넓고 차량속도가 높은 곳에서 승합차나 화물차에서 중상의 교통사고가 일어날 가능성이 높으며, 동일한 상황에서 승합차나 화물차가 아닌 승용차, 자전거, 이륜차 등의 경우에는 새벽시간에 심각한 교통사고로 이어질 가능성이 높은 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.550-560
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• 2018

세계 각국 정부는 자동차 안전성 향상을 위한 첨단 운전자 보조시스템(ADAS, Advanced Driver Assistance System)에 대해 연구 지원 및 정책을 시행하고 있다. 이러한 노력으로 교통사고 사상자수는 지속적으로 감소하고 있다. 그러나 국내 교통사고 사상자 수는 OECD 35개국 가운데 최하위이며, 사망률은 31위를 기록하고 있다. 교통사고는 사고의 원인에 따라 차대차(V2V, Vehicle to Vehicle), 차대사람(V2P, Vehicle to Pedestrian), 차량단독과 같은 세 가지 유형으로 분류된다. 사고원인은 운전자의 인지, 판단, 조작 등의 실수로 인하여 발생한다. 이러한 이유로 사고 감소 및 예방을 위해 제안된 것이 ADAS 이다. 그리고 현재 자동차 산업계에서는 각종 안전장치를 개발하고 있으나, 성능검사를 위한 실차시험은 제한적이며 위험성을 동반하고 있다. 따라서 본 연구에서는, 제한적인 실차시험의 극복을 위해 브레이크 제동력 평가 기술에 관한 시험평가 방법의 국제표준을 검토하고, 제동력에 관한 이론식과 제어 알고리즘을 제안한 뒤 이를 실차시험으로 비교하여 타당성을 검증하였다. 이 결과는 ADAS의 기능에 따른 제동력을 확인 할 수 있으며, 개발단계에서 제안한 이론식으로 경향성 예측이 가능해져 실차시험의 위험성을 감소시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제8권1호
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• pp.41-59
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• 2002

승용차를 운전하는 사람들과 교통사고를 처리하는 전문 경찰을 대상으로 교통사고의 발생에 영향을 미친 중요한 운전자 행동들과 환경요인들을 알아내고자 조사를 실시했다. 자가용 승용차 운전자들 가운데 운전 도중 교통사고를 경험한 사람들의 경우에는 가장 최근에 경험한 교통사고를 구체적으로 하나 선택해서 그 사고에 관해서 응답하도록 했다. 교통사고 경험이 없는 운전자의 경우에는 가까운 친척, 친지, 혹은 친구가 운전자로서 경험한 교통사고를 구체적으로 하나 생각해서 귀인하도록 했다. 조사 결과, 교통사고의 주요 원인은 대부분 운전자와 관련된 요인들로 설명되었다. 전체 조사 대상이 공통적으로 교통사고를 유발하는데 가장 많이 기여했다고 지적한 원인은 운전한 당사자의 주의/경계 소홀이었으며, 그 다음이 운전에 필요한 능력, 기술, 및 경험의 부족이었다. 교통사고 경험자들과 교통사고 처리 경찰의 귀인 차이를 살펴보면, 교통사고 경험자들은 위급상황에 대처하는 능력 부족, 방어운전 기술 부족 등 상대 운전자의 운전 행동에 적절히 대처하지 못한 행동과 관련된 요인을 교통사고의 중요한 유발요인으로 지적했다. 반면에 교통사고 처리 경찰들은 안전수칙의 무시, 중앙선 침범, 과속운전, 끼어들기 운행 등 의도적 위반행동을 많이 지적했다. 본 연구의 중요한 의의와 시사점이 논의되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권2A호
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• pp.203-212
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• 2007

같은 도로를 달리고 있는 차량들 사이에서 긴급메시지를 이용하여 긴급정지, 사고, 방해물, 차량 고장 등의 위험 관련 정보를 교환하는 고도화된 차량안전 시스템을 구축할 수 있다. 차량의 고속 이동성으로 말미암아 네트워크위상 변화가 심하고, 미리 설정된 연계성이 없는 상태에서 전달되기 때문에, 브로드캐스팅의 형태로 긴급메시지를 전파하고 있다. 하지만, 다중 홉의 영역과 무선 충돌 문제로 말미암아 효율성에 많은 문제점이 제시되고 있다. 차량안전통신을 위한 메시지 전달 방법으로 본 논문에서는 줄기와 가지 구조를 이용하는 선별적 재송신 방법을 제시한다. 제안된 방법은 같은 도로를 이동 중인 후방의 차량들에게 네트워크 플러딩과 유사한 방법으로 메시지를 전파하나 적절한 위치의 노드에게 높은 우선순위 부여하는 선택적인 전달 방법으로 메시지 전달의 효율성을 극대화 한다. 본 논문에서 제시한 방법과 유사연구를 비교하여 성능을 분석, 평가한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권10호
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• pp.295-300
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• 2012

차량과의 교통사고를 예방하기 위해 다양한 전방충돌사고경보 시스템이 연구되었다. 이를 위해 일반적으로 카메라와 센서 등과 같은 외부 장치를 이용하는 알고리즘으로 전방충돌 위험 경보를 발생시킨다. 하지만 이런 외부장치를 사용할 경우 안개나 비가 내릴 때 장비 특성에 따른 오차가 발생할 수 있다. 또한, 충돌 위험이 전방에 있는 차량에 대해서만 경보가 발생하는 시스템이기 때문에 연쇄 추돌 사고에 대한 예방은 미흡하다. 이를 차량 안전 통신에 결합하면 연쇄 추돌 사고도 예방할 수 있는 방안이 될 수 있다. 하지만 외부 장치와 차량 안전 통신 프로토콜 간의 호환성 문제가 있다. 그래서 본 논문에서는 무선 통신 기술, 운전자 정보, 제동거리, 속도를 이용한 개선된 전방충돌사고경보 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안된 알고리즘과 기존 알고리즘들을 비교 및 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.2153-2159
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• 2013

자동차를 안전운행하기 위해선 운전자는 항상 자동차 상태를 점검해야 한다. 많은 현대인이 자신의 주된 업무 이외에 시간을 따로 할애하여 전문 정비 업소에 방문해 자신의 자동차 상태를 점검받는 것은 정말 어려운 일이다. 지속적으로 자동차 상태를 점검 받지 못하면 운전자 자신의 생명은 물론 주변의 상황까지 어렵게 만드는 큰 사고를 발생할 가능성이 크다. 이를 방지하기 위해 운전자 스스로 자동차 상태를 손쉽게 확인 할 수 있게 도와주는 점검 도구 및 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 운전 중 변화하는 데이터(위치 및 자동차 내부 데이터)를 근거로 주행정보를 기록 후 스마트폰을 활용해 운전자가 스스로 자동차 상태를 손쉽게 점검할 수 있고, 좀 더 나아가 인터넷을 이용해 주행정보를 전문 정비업소에게 공유하여 자동차 상태를 자세히 점검 받을 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제18권5호
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• pp.105-115
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• 2016

PURPOSES : This study was initiated to analyze the characteristics of bus traffic accidents, by bus types, using the decision tree in order to establish customized safety alternatives by bus types, including the intra-city bus, rural area bus, and inter-city bus. METHODS : In this study, the major elements involved in bus traffic accidents were identified using decision trees and CHAID algorithm. The decision tree was used to identify the characteristics of major elements influencing bus traffic accidents. In addition, the CHAID algorithm was applied to branch the decision trees. RESULTS : The number of casualties and severe injuries are high in bus accidents involving pedestrians, bicycles, motorcycles, etc. In the case of light injury caused by bus accidents, different results are found. In the case of intra-city bus accidents, the probability of light injury is of 77.2% when boarding a non-owned car and breaching of duty to drive safely are involved. In the case of rural area bus accidents, the elements showing the highest probability of light injury are boarding an owned car, vehicle-to-vehicle accidents, and breaching of duty to drive safely. In the case of intra-city bus accidents, boarding owned car, streets, and vehicle-to-vehicle accidents work as the critical elements. CONCLUSIONS : In this study, the bus accident data were categorized by bus types, and then the influential elements were identified using decision trees. As a result, the characteristics of bus accidents were found to be different depending on bus types. The findings in this study are expected to be utilized in establishing effective alternatives to reduce bus accidents.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.229-231
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• 2018

자율주행 차량 기술이 점차 발전해 오면서 점차 산업 현장 및 사고 현장과 같이 인명하고가 많이 일어나는 분야에 자율주행 시스템을 도입한 로봇으로 대처를 많이 해 오고 있다. 이러한 이유로 자율주행시스템을 탑재한 무인이송장치는 사람의 접근이 어려운 유해환경 등에 많이 이용된다. 또한 자율주행 시스템의 도입은 산업현장과 같이 정신없이 움직이는 환경 속에서 일어나는 충돌 사고 및 인명피해를 줄이고, 효율성 있는 업무처리를 도와준다. 또한 자율주행 차량끼리 매인서버로 차량별 주변 환경을 전송하여 매인서버에서 이를 통재하면 더욱 넓은 지역에서 보다 안전하고 신속한 업무처리가 가능하다. 본 논문에서는 자율주행이 가능한 무인지게차 시스템에 대한 V2X 통신을 활용함으로써, 보다 넓은 지역의 지게차들을 통재하여 산업 업무량을 높이며, 인명피해와 재산피해를 줄일 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권3호
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• pp.73-84
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• 2010

본 연구에서는 고속도로에서 GPS(Global Positioning System)수신기를 장착한 프로브차량을 이용하여 수집한 속도자료를 이용하여 사고 위험구간을 추출하는 방법론을 제시하였다. 위험구간 추출을 사고발생 유 무를 판단하는 분류문제(Classification)로 정형화하고 베이지안 신경망을 적용하였다. 개별차량의 속도자료를 이용하여 다양한 잠재적 독립변수를 설정하고 이항 로지스틱 회귀분석을 이용하여 통계적으로 유의미한 변수만을 추출하여 베이지안 신경망의 입력자료로 사용하였다. 제안된 방법론의 성능 평가를 위해 사고 발생 경험이 있는 위험구간을 정확히 추출하는 분류정확도를 효과척도로 활용하였다. 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 60%의 분류정확도를 통해 확인할 수 있었다. 고속도로 신설노선의 교통안전성을 평가하고 사고예방을 위한 대응책 개발 및 적용에 본 연구의 결과가 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제7권6호
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• pp.97-102
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• 2017

본 논문에서는 연구목적과 관련하여, 협업 지능형교통체계와 자율주행체계에 관심을 가지고 있으며, C-ITS 특성 가운데 핵심 전달 메시지인 CAM과 DENM 특성 분석, 또한 V2X 통신의 보안 특성과 함께 CAM 및 DENM 메시지의 보안 인증서 및 헤더 구조를 중심으로 분석에 초점을 맞추고 있다. 연구방법에 대해, 우리는 CAM 메시지인 차량의 위치와 상태를 알리는 메시지를 분석하고, DENM 메시지인 차량 사고와 같은 이벤트를 알리는 메시지를 분석하고, 이를 지원하는 보안통신 특성을 분석한다. 차량통신에 사용하는 보안헤더와 인증서 형식과 함께, 차량용 서명된 인증서 검증 절차, 그리고 차량용PKI 특성을 얻었다. 아울러, V2X 보안통신을 위해 필요로 하는 보안 동기패턴에 대한 특성과 전송능력에 대해서도 함께 유도할 수 있었다. 그러므로 본 논문은 C-ITS 환경에서 DENM 및 CAM을 전송하는 통신 서비스를 위한 보안 특성을 고려할 때 의미 있는 결과라 할 수 있다.