본 연구는 신호위반 단속건수에 영향을 미치는 요인들에 관하여 자료를 수집하고 분석하여 신호위반 단속건수와의 관계를 규명하고 모형을 개발하여 예측된 모형을 통해 신호위반 단속건수에 영향을 미치는 요인에 대한 규칙을 파악하는 방법으로 교통사고의 위험을 항시 내포하고 있는 교통법규 위반행위가 빈번한 지역에 대한 무인다기능단속시스템의 설치기준을 제시하고자 하는 연구이다.
본 논문에서는 YOLO(You Only Look Once) 기반의 교통 신호등 인식을 통해 오토바이 운전자의 신호 위반 여부를 확인하는 기술을 제안하고자 한다. 오토바이 전면에 탑재될 하드웨어 모듈은 YOLO 기반의 객체 탐지를 위한 카메라 모듈과 라즈베리 파이, 신호 위반 시 오토바이의 현재 위치 정보 수집을 위한 GPS 모듈, 그리고 수집 정보를 클라우드 DB로 전송하는 LoRa 통신 모듈로 구성된다. 소프트웨어 기능의 핵심은 오토바이의 교통 신호 위반 여부를 판단하는 컴포넌트이다. 본 논문에서는 카메라 앵글 내에 있는 교통 신호등 객체를 먼저 인식한 후 빨간색 신호일 때에만 이 객체가 화면 상에서 오른쪽(좌회전의 경우)이나 위쪽(직진의 경우)으로 사라지면 신호 위반으로 판단하는 기능을 제안한다. 그리고, 오토바이 운전자가 신호를 위반한 것으로 판단되면 운전자의 신상 정보(이름, 휴대폰 번호 등), 오토바이 정보(번호판, 등록번호 등), 위반 상황의 스냅샷 사진, 위치 정보 및 날짜/시각 정보를 클라우드 DB로 전달하도록 한다. 이러한 위반 정보는 운전자의 스마트폰에 푸시 알림으로 전달하여 위반 사실을 인지하도록 하고, 관할 경찰서에서는 신호 위반 스티커를 발부하는 데 활용될 수 있으므로 궁극적으로는 오토바이 운전자의 교통 신호 위반을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 이제까지 필자들이 교통문제와 관련하여 교육부의 BK 21 연구지원 과제를 수행하면서 발표한 여러 논문들의 결과를 정리하는 작업의 일환으로 쓰여졌다. 필자들의 이러한 작업은 교통문제와 관련한 여러 논문을 쓰는 개별 과정(주차위반, 신호위반, 과속운전, 음주운전)에서 비록 연구의 주제는 다르고 구체적 주제에 따른 위반의 상황과 일반인의 심리가 상이한 측면이 있지만, 그럼에도 불구하고 그 면면에는 공통점이 많다는 경험과 이를 종합해서 정리할 필요성을 느꼈기 때문이다. 따라서 이러한 작업은 종합적이고 포괄적인 시각에서 한국사회의 교통문화를 파악하고, 이를 토대로 교통문제와 관련된 여러 사회문제를 풀 수 있는 기초를 마련하는데 일조할 수 있을 것으로 기대된다.
교통 신호 위반 사고는 운전자의 주장이 서로 상반되면 원인 규명이 어렵다. 본 연구에서는 사례를 중심으로 교통 사고 분석을 위해 사용하는 차량 충돌 해석 시뮬레이션 프로그램인 PC-CRASH을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였고, 이를 통하여 교차로에서 신호 위반 차량을 규명하는 과정을 제시하였다. 첫째, 신호 위반의 원인 규명이 분명하지 않은 운전자나 목격자의 진술을 배제한다. 둘째, 사고 차량의 최종 자세, 최종위치, 파손 부위, 조향 여부, 제동 여부, 노면 흔적을 수집하고, 정지선으로부터 충돌지점까지 조사한다. 셋째, 사고 차량의 충돌 상황과 최종 정지 자세에 부합될 때까지 시뮬레이션 자료를 수정 입력한다. 넷째, 시뮬레이션 결과가 충돌 상황과 부합되면 운전자의 진술과 부합되는지 교차 검증하여 사실 규명을 입증한다. 본 연구의 시뮬레이션의 결과는 교차로 내 좌회전 신호에 렉서스는 약 55 km/h로 진입하였고 소나타는 교차로의 차량 직진 신호를 보고 72km/h로 교차로에 진입하여 렉서스와 충돌하였다. 그러므로 소나타의 신호위반으로 규명되고 소나타 운전자, 목격자, 경찰의 주장은 모순이다.
교통사고 발생은 도로 여건이나 운전자 의식 등의 문제로 발생할 수 있으나 운전자 상호간 또는 운전자와 보행자 사이의 지켜야할 사항을 규정하는 교통법규를 위반할 경우 차량 또는 보행자의 교통사고 노출 가능성이 높아져 교통사고로 이어지는 경우도 상당부분 발생한다. 따라서 교통안전 선진국에서는 이러한 메커니즘의 교통법규 준수율을 높이기 위해서 교통법규를 위반하는 운전자들이 경제적으로 부담을 느껴 "교통법규 준수"라는 행동을 선택할 수 있을 정도의 수준으로 교통법규 위반 범칙금을 책정하고 있으며, 경제가 발전 할수록 범칙금 수준도 향상 시키고 있는 실정이다. 반면, 우리나라는 국민 정서 문제를 앞세워 지난 20년간 교통법규 위반 범칙금 수준을 크게 향상시키지 않았다. 따라서 본 연구는 운전자의 교통법규 준수율을 높일 수 있는 방안에 대하여 경제논리를 적용하여 효율적 교통법규 위반 범칙금 수준을 책정하는 방안을 도출하였다. 속도위반 및 신호위반 등 교통사고와 연관성이 높은 교통법규 사항에 대하여 운전자의 "법규 위반" 또는 "법규 준수"의 행동 선택에 있어서의 기대효용을 수치화 하여 현재 운전자가 기대하는 "교통법규 위반시 단속기대 확률"을 유지할 경우 적정 범칙금 수준과 현재의 범칙금 수준을 유지할 경우 "효율적 단속기대 확률" 등 두 가지의 교통정책 방안을 제시하였다.
In this paper, we introduce a system that detects all kinds of violations at a street intersection such as red light running, speed violation, stop line violation and lane violation by tracking individual vehicles. Two cameras are used for defecting violations. One is an analog camera for real-time tracking and the other is a digital camera for license plate reading. This system is connected to the traffic signal system controller and monitors the red, arrow, yellow and green phases of an approach. Two loops in the road are used to detect vehicle approach and speed. The system takes pictures of all vehicles passing a second loop and tracks the vehicles until they go out a street intersection...
This research was verified detection way of intercept vehicles and performance evaluation after system installation using image detector as detection way of ground installation. By image recognition algorithm was on the trace of moving orbit of violation vehicles for detection way of intercept vehicles. When moving orbit is located special site, utilized geometric image calibration and DC-notch filter. These are cognitive system of license plate by making signal. Then, Bright Evidence Detection and Dark Evidence Detection were applied to after mixing. It is applied to way of Backward tracking for detection way of intercept vehicles. After the field evaluation of developed system, it should be analyzed the more high than recognition rate of minimum standards 80%. It should rise in the estimation of the site applicability is highly from now.
본 연구의 목적은 우회전 교통처리를 위한 합리적인 신호운영방법을 제시하는데 있다. 우회전 차량 보조등은 현재 일정한 규정이나 기준없이 다양한 형태로 운영되는 것으로 나타났다. 우회전 차량 보조등을 일관성 없이 사용하고 있고, 전방차량 신호등과 불일치하여 교통사고의 위험이 있다. 우회전 차량 보조등이 적색일 때 우회전이 금지된다는 근거가 부족하며, 법과 다른 의미로 적색점멸신호가 사용되는 문제점이 있는 것으로 분석되었다. 우회전 차량보조등 설치가 신호위반에 미치는 영향을 알아보기 위해 현장 조사를 하였다. 우회전 차량 보조등이 설치된 접근로의 신호위반 비율이 높게 나타나서 우회전 차량 보조등이 우회전시 신호위반 비율을 낮추는 효과는 없는 것으로 분석되었다. 우회전 보조신호등의 유무에 따라 운전자가 신호등 해석에 차이가 있는지에 대한 설문조사를 실시결과, 우회전 보조신호등의 유무나 우회전 보조신호등의 형태에 따라 신호등 해석에는 차이가 없는 것으로 분석되었다. 신호체계변경에 따른 운전자의 혼란을 방지하고, 적신호시 우회전 허용에 따른 교통사고가 심각하지 않음을 고려하여 적신호시 우회전을 전면 금지시키는 것은 신중한 검토가 있어야 할 것으로 판단된다. 적신호시 일시정지후에 다른 차마나 보행자에게 방해가 되지 않는다면 우회전이 가능하도록 도로교통법에 반드시 일시정지할 것을 명시할 필요가 있다. 우회전 보조신호등을 설치하고자 한다면 운전자에게 명확한 신호전달을 위해 화살표 삼색등을 우회전 차량보조등으로 사용하기를 제안하였다.
This paver has presented the architecture and function of the traffic signal enforcement system to detect and capture a image of the violating car in the street intersection. Also in the paper, the algorithm and method of detecting the violation car have been presented and the microwave detection method has been explained. And then this paper has showed the operation software interface for system and presented the experiment data carried out in the field.
지능형 차량의 안전 주행을 위해서 주변 차량의 상태를 파악하고, 충돌 위험도를 판단하는 일은 매우 중요하다. 특히 중앙선을 침범하여 주행하는 차량과의 충돌은 치명적일 수 있다. 맞은편에서 다가오는 차량의 중앙선 침범을 지능형 차량의 주요 센서 가운데 하나인 레이더 센서만을 이용하여 예측하면 센서의 특성상 발생하는 노이즈로 인해 오인식의 가능성이 높다. 오인식은 중앙선 침범보다 더 위험한 결과를 초래하기도 한다. 본 논문에서는 레이더 신호에 IMM을 사용한 추적 알고리즘과 퍼지 논리를 적용하여 중앙선 침범 예측의 정확도를 높이고 오인식을 감소시킬 수 있는 알고리즘을 제안한다. 퍼지 로직은 레이더 신호와 IMM알고리즘의 결합을 적절히 조절하는 기능을 한다. 제안된 알고리즘은 컴퓨터 모의 실험을 통해 오인식의 감소가 효과적으로 이루어짐이 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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