오늘날 자동차 시장에는 다양한 IT기술이 포함된 모델들이 출시되고 있다. 대표적으로 테슬라 사의 테슬라 모델S, 구글의 무인자동차 등이 속속 등장 하고 있다. 이렇게 IT 기술이 포함된 자동차는 운전자에게 다양한 편의성을 제공하고 제공되는 편의만큼 운전자들은 다양한 혜택을 누리고 있다. 하지만 이와 반대로 전자부품의 결함이나 오류로 인해 운전자들의 안전을 위협하는 사고의 발생이 일어나고 있는 것 또한 사실이다. 이러한 사고들 가운데 자동차 급발진 사고가 존재한다. 아직까지 자동차 급발진 사고의 원인은 뚜렷하지 않으나 자기장에 의한 ECU장치가 오류를 일으켜 자동차 급발진 사고가 발생한다는 주장이 가장 신뢰 받고 있다. 하지만 한국의 경우 자동차 급발진 사고가 일어날시 자동차 제조사 측에서는 단순히 운전자의 페달 조작 미스로 인해 사고가 일어났다고 주장하는 경우가 많으며, 운전자 측에서는 그에 대해 반박할 근거가 부족해 대부분의 운전자들이 책임을 지고 있다. 따라서 본 논문에서는 자동차 급발진 사고가 운전자의 페달 조작 실수인지 자동차의 장치 결함인지를 판별할 수 있도록 운전자의 페달 조작 영상을 획득하고 엑셀, 브레이크 등 제어부에 센서를 부착하여 정밀한 데이터를 획득, 저장하고 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현 하였다.
고속도로는 중 장거리 차량 통행을 담당하고 있으며, 공공기관들의 지방이전 등으로 인해 직장과 거주지 간의 거리가 멀어짐에 따라 운전자들의 통행거리는 증가 추세를 보이고 있다. 이러한 이유로 고속도로에서는 피로나 졸음으로 인한 운전자요인 사고의 비중이 매우 높다. 하지만 기존의 사고예측 연구에서는 주로 도로요인, 환경요인, 차량요인 등 외적인 조건만을 고려하였을 뿐 도로구간별 운전자의 통행행태를 고려하지 못하였다. 본 연구에서는 대용량 내비게이션 경로자료를 활용하여 통행행태기반의 사고지표(운전피로도지표)를 제안하고, 교통사고와의 관계를 살펴보았다. 분석결과 개발된 지표와 교통사고와는 높은 상관성을 보이는 것으로 나타났으며, 이를 통해 시설물 위주에서 통행행태기반으로 교통사고 예측연구의 패러다임 변화가 필요함을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 지표는 다양한 분야에서 활용이 가능할 것이다. 교통사고(졸음, 부주의운전 등)를 사전에 방지하기 위한 정보제공, 고속도로 안전진단 핵심요소기술로의 활용, 휴게소 및 졸음쉼터 입지 우선순위 선정 시, 피로한 구간에 대하여 운전자에게 주의환기를 위한 방법(노면요철, 그루빙 등)을 적용해야하는 구간 선정 시 활용이 가능할 것이다.
농촌지역 사고의 발생정도를 파악하고 이와 관련된 인적, 환경요인을 알고자 1988년 1월 1일 부터 1988년 12월 31일 까지 1년 동안 경상북도 상주군 중동면 신암리 전 주민 1,360명을 대상으로 시행된 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 대상자 1,360명 중 85건의 각종 사고가 발생하여 1,000명당 연간 발생률은 62.5였다. 연령별 발생률을 보면, 남자의 경우가 30-39세 군에서 1,000명당 연간 발생률 255.8로 가장 높았고, 여자의 경우는 60-69세가 1,000명당 연간 발생률 92.1로 가장 높았다. 성별 발생건수는 남자가 59건, 여자가 26건으로 남자에서 유의하게 높았으며, 1,000명당 연간 발생률도 남자가 86.5, 여자가 38.3으로 남자가 2배 이상 높았다. 사고를 월별, 계절별로 살펴보면 2월, 5월과 7월에 가장 많았고, 계절별로 보면 봄과 여름이 가장 많았다. 요일별로 보면 금요일에 24.7%로 가장 많이 발생하였고 그 다음이 월요일과 토요일로 각각 20.0% 발생하였다. 시간대 별로 나누어 보면 오전 9시에서 12시 사이에 전체손상의 42.2%가 발생하여 가장 많았고, 오후 9시와 오전 8시 사이에는 전체손상의 5% 미만이 발생하였다. 사고 발생시 이용한 의료기관은 보건진료소가 44건으로 51.8%를 차지하였고, 의원이 33건으로 38.8%를 차지하였다. 의료기관 이용일수는 일주일 이내에 완치된 경우가 54건으로 63.5%를 차지하였고, 한달 이상 치료한 경우도 9.4%에 이르렀다. 사고가 일어난 장소는 방과 마루, 부엌과 같은 가옥내 구조물에서 일어난 것이 23.5%, 창고나 운동장 등에서 일어난 것이 23.5% 그리고 길에서 일어난 손상이 22.4%, 논이나 밭에서 일어난 것이 20.0%를 차지하였다. 사고의 원인은 교통사고와 창상 또는 자상이 각각 17건(20.0%)으로 가장 많았다. 손상의 형태로는 개방창이 37건으로 43.5%를 차지하였고, 골절과 표면성 손상이 각각 12.9%, 다음이 중독으로 12.8%를 차지하였다. 사고의 원인이 된 도구는 농기구에 의한 것이 20건으로 가장 많았다. 손상의 부위는 손과 다리 부분이 각각 18.8%와 20.0%로 나타났고 다음이 안면부 손상이었다.
고령화가 다른 국가에 비해 상대적으로 빠르게 진행되고 있는 상황에 대비한 고령운전자의 연구가 부족한 실정이다. 본 연구는 고령운전자의 교통사고 원인을 신체적 능력저하보다도 심리적 요인의 변화에 입각하여 고찰해 보려고 한다. - 고령운전자의 교통사고 고령운전자의 교통사고에서 가장 두드러지게 나타나는 행동적 특징은 좌회전시 발생하는 교통사고가 많다는 것이다. 그리고 사고장소에 따른 분석결과에 의하면, 교차로에서 발생하는 사고가 많다는 것이 확인되었다. - 고령운전자의 조심성과 보상행동 고령운전자의 조심성이 운전행동에 미치는 알아보기 위하여 운전자의 운전확신수준을 비교해 보았다 운전확신수준은 4개 요인으로 구분되었고, 고령운전자와 젊은 운전자의 운전확신수준 차이를 검증한 결과를 보면, 고령운전자의 운전확신수준이 젊은 운전자에 비해 현저하게 떨어지는 것을 알 수 있었다 그리고 좌회전을 선택시 소요되는 시간을 분석하여 고령운전자의 조심성을 이해하려고 하였다 고령운전자는 젊은 운전자에 비해 선택소요시간이 현저하게 길어진다는 사실을 발견하였다. - 고령운전자의 운전일탈행동 연령에 따른 운전일탈행동의 변화를 보면, 연령이 증가함에 따라 운전일탈행동의 위반, 오류, 착오의 평균 점수는 감소하는데, 각 요인이 감소하는 정도는 차이가 있었다. 위반점수는 연령의 증가에 따라 급격하게 감소하는 모습을 보이는데 비해 오류와 착오점수는 연령의 증가에 따라 완만하게 감소하는 경향을 보였다.
최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통 안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만장의 대형차, 소형차, 중형차 별 적재 불량 차량과 일반차량으로 구분 된 데이터 셋 중 종류별로 제공되는 CCTV, 블랙박스, 카메라 시점의 적재 불량 차량 데이터 셋을 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
SMART Highway 사업은 첨단 IT통신과 자동차 및 도로 기술이 접목된 세계 최고수준의 빠르고 편안한 지능형 녹색도로 실현을 목표로 하고 있다. SMART Highway의 도로-자동차 기반 교통운영의 핵심기술인 VANET(Vehicular Ad-hoc Network)은 다수의 차량들이 무선통신을 이용하여 차량 간 통신 또는 차량과 RSU(Road Side Unit)사이의 통신을 제공하는 차세대 네트워킹 기술이다. 특히, 운전자의 안전에 직접적인 영향을 끼칠 수 있는 V2V 통신의 경우 차량 간의 안전한 통신을 위해 안전한 키 교환이 반드시 고려되어야 한다. 이처럼 빠른 속도로 이동하는 차량 간 안전한 키 교환이 원활이 이루어지기 위해서는 기존의 네트워크에서 사용된 방식은 그대로 적용시키기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 다수의 차량 간 통신 시에 보다 효율적이고 안전한 키 교환을 위해 사인크립션을 이용한 차량 간 그룹키 교환기법을 제안한다.
교통사고는 단일요인에 의해 발생하기도 하지만 대부분 다양한 요인이 복합적으로 작용하여 교통사고의 사후분석시 명확한 인과관계를 규명하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 초보운전자에 의한 교통사고를 대상으로 교통사고의 심각도에 영향을 주는 요인들에 대해 분석하였다. 사고발생 시 인명피해가 큰 보행자-차량 교통사고의 사고 심각도를 종속변수로 설정하고 사고 심각도의 증가에 유의한 영향을 미칠 것으로 판단되는 성별, 연령, 교통법규위반 횟수, 교통사고위치 등의 운전자 특성에 관련된 각종 변수들을 독립변수로 설정하여 운전자 운전 경력에 따라 분류하였다. 이항 로지스틱 회귀분석(BLR)을 적용하여 운전경력별 사고심각도 영향 요인을 도출하였다. 분석결과, 운전경력 그룹에 관계없이 운전자 연령, 교통법규위반 횟수, 교통사고위치가 보행자-차량 교통사고 심각도 증가에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 교통사고 심각도에 영향을 미치는 운전자 특성은 향후 운전자 인적 특성과 더불어 도로환경 및 차량관련 요소에 관련된 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인 분석에 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
최근 운전자의 보행자-차량 충돌사고 감소를 목적으로 한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 본 연구에서는 보행자-차량 사고 발생 특성 및 심각도 영향요인 분석을 위하여 다양한 분석방법론을 활용한 보행자 교통사고 분석을 수행하였다. 통계모형과 휴리스틱모형 적용시 각 기법에 따른 결과를 도출함으로써 보행자 사고분석시 분석목적에 적합한 방법론을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 최근 3년간 발생한 경기도 교통사고자료(2008-2010년)를 활용하여 보행자 교통사고의 발생특성을 분석하였다. 또한, 통계모형인 이항 로지스틱 회귀분석, 순서형 프로빗 모형을 이용하여 보행자 교통사고 심각도 증가에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 변수를 도출하였으며, 휴리스틱모형인 서포트 벡터 머신, 의사결정나무를 적용하여 교통사고 심각도 분류를 위한 모형을 개발하고 그 결과를 비교분석 하였다. 본 연구의 분석결과는 보행자 교통안전분석의 기초자료로 활용할 수 있으며 향후 국내 보행자-차량 충돌사고 분석시 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
안개가 발생하였을 시 운전자는 시야가 확보되지 않아 운전에 어려움을 가지게 되고 이 경우 교통사고의 발생 확률이 매우 높다. 이러한 사고를 줄이고 운전자의 안전을 확보하기위한 방안으로는 운전자에게 현재의 상황을 인지하여 서비스를 제공하는 것이다. 본 논문에서는 안개가 발생할 경우 사고를 방지하기 위해 차량 안전 시스템을 이용하여 적절한 경고 및 제어를 하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 차량외부에 설치된 습도, 조도 센서로부터 수집된 정보를 자동차 내부의 안개검출 시스템 컨트롤러에서 조건을 확인한 후 영상장비를 이용하여 최종적으로 안개가 발생하여 운전자의 시야가 확보되지 않을 경우 이벤트를 발생시키는 시스템이다.
본 연구의 목적은 저속충돌에서 승용차량의 범퍼체결구조를 분석하기 위한 것이다. 차량의 손상성-수리성 향상 연구를 위해 범퍼체결구조가 서로 상이한 3개 차종에 대해 RCAR(세계자동차 수리기술위원회)의 저속충돌시험(전,후면 40% 오프셋 충돌시험) 기준을 적용하였다. 시험결과 충격흡수능력은 직사각형 단면형상을 가지고 그 부분이 범퍼레일에 삽입되는 크래시박스식의 범퍼스테이가 대부분의 차량에 적용되고 있는 다른 두 유형의 범퍼체결구조에 비해 우수하게 나타났다. 우수하게 설계된 직사각형 단면형상을 가지는 범퍼체결구조가 저속충돌사고 시 차량의 손상성-수리성을 향상시킴으로써 승객의 안전성도 강화시킬뿐만 아니라 수리비 절감에도 기여할 수 있다는 것이 본 연구에서 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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