최근 국내에 확대 설치되고 있는 자동과속단속시스템의 핵심은 주행차량의 지점속도를 측정하는 속도검지부의 정확도라 할 수 있다. 우리나라 속도검지부의 경우 대부분 2중 루프검지기를 이용하여 속도를 측정하고 있는 데 속도측정정확도는 루프검지기의 하드웨어 성능뿐 아니라 루프검지기 발생신호를 처리하는 알고리즘에 상당부분 의존한다. 따라서 본 연구에서는 2중 루프검지기의 속도측정 정확도를 높이기 위한 신호처리 알고리즘을 개발하고 이를 현장에서 평가하였다. 먼저 이론 및 현장실험에서 밝혀진 문제점들을 분석하여 원인별로 개선방향을 분류한 뒤 알고리즘을 개발하였다. 이를 위해서 첫째, 검지기의 2개의 진입시점 신호 뿐 아니라 진출시점 신호까지 포함시켜 정확도를 높이는 2중 처리 알고리즘을 개발하였다. 둘째, 속도측정 오차의 허용범위인 $\pm$5%를 초과하는 원인이 되는 검지영역내 비정상적인 주행궤적차량 즉, 대자선주행과 동시진입차량을 걸러내는 필터링알고리즘을 개발하였다. 현장실험을 통하여 개발 알고리즘의 정확성을 평가한 결과 속도측정정확도가 대폭적으로 개선됨을 확인할 수 있었다. 또한 패각선 주행차량, 동시진입차량 등 검지영역 내에서 비정상적 주행궤적을 발생시켜 심각한 오차를 발생시키는 차량들을 성공적으로 제거할 수 있었다.
교통안전을 저해하는 운전자의 과속을 감소시키기 위한 수많은 노력에도 불구하고 교통사고는 큰 변화가 없다. 청주의 39개 다기능단속카메라에서 수집한 과속단속 자료에는 최근 3년간의 과속단속 전력을 포함한 인구통계학적 특성들과 다양한 차량 및 도로환경적 요인들을 포함하고 있다. 본 연구의 목적은 과속운전자의 특성과 과속심각도의 영향요인을 알아보기 위함으로 순서형 로지스틱 회귀모형을 이용하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 사업용차량 운전자들은 일반 차량운전자들에 비해 제한속도를 30km/h 이상 초과하는 심각한 수준의 상습적 과속운전자 집단이다. 둘째, 연구대상의 76.7%를 차지하는 중간 단계의 과속운전은 주로 도시외곽부와 지방부에서 많이 발생한다. 신호교차로에서의 과속심각도에 영향을 많이 주는 요인으로는 과속단속 전력, 제한속도, 주야간 시간대, 운전자의 성별 및 교로의 공간적 위치 변수가 선정되었다. 그리고 순서형 로지스틱 회귀분석에 의해 통계적으로 유의한 모형이 개발되었다(McFadden R-square : 0.296).
낮은 제한속도 환경에서 무인 교통단속 장비의 속도위반 단속 허용범위는 매우 높으며. 이는 제한속도 준수율이 낮은 주요인 중 하나이다. 이에 따라 본 연구에서는 무인 교통단속 장비의 속도위반 허용범위를 개선하여, 새로운 제한속도별 허용범위 기준을 제시하였다. 먼저 운전자에게 과속을 유발할 수 있는 운영자·이용자 측면의 오차 실효성을 분석하고, 분석 결과에 따라 단속 장비 오차와 내비게이션 GPS 속도 오차를 적용하여 허용범위 개선안을 제시하였다. 또한, 허용범위 개선 시 운영자 측면에서 장기적으로 기대되는 사고율 및 사고 심각도 등 안전성 효과를 추정하였다. 추정 결과 모든 제한속도의 도로구간에서 제한속도 준수율, 사고율, 속도 변화에 따른 심각도별 사고건수 변화율, 보행자 교통사고 사망률 모두 개선되었다. 따라서 본 연구에서 제시한 속도위반 단속 허용범위 개선안이 도입될 경우, 추정한 개선 효과와 같이 도로의 안전성이 향상될 것으로 기대된다.
연구목적: 본 연구는 건축물 및 교통 시설물 등에 사용중인 강재류가 시간에 흐름에 따라 부식이 발생됨에 따라 부식된 강재의 성능을 향상시키고 유지보수 효율성을 확보하기 위해 수분 경화형 방식 코팅액을 개발하였고, 그 성능 시험을 통해 최적의 성분 배율을 결정하도록 하였다. 연구방법: 연구를 위하여 다양한 배율의 코팅액에 대해 내식성 평가, 물리적 성질 평가, 저장안전성 평가 등을 시행하여 그 결과를 분석하였다. 연구결과: 분석결과 마그네슘을 추가로 첨가한 액체에서 컷팅 부위에 발청이 거의 없어 방식효과가 우수하였고, 블리스터 발생도 거의 없어 가장 우수한 배율로 분석되었다. 결론: 본 연구를 통해 그 성능이 인정된 수분 경화형 방식 코팅액에 대해 향후 새로운 성분 배율 실험을 통한 기능 향상과 시행 확대를 위한 제도적 개선 노력이 필요하다.
교통안전 측면에서 화물차 관련 교통사고 심각도는 화물차의 차량 중량, 물류수송특성, 후행차량의 시거제약 등과 관련된다. 본 연구는 고속도로 화물차사고의 심각도에 미치는 기상 및 도로 교통요인을 도출함에 그 목적이 있다. 이항 로지스틱 회귀분석을 이용하여 사고심각도의 확률적 증가에 영향을 미치는 요인을 기상별로 비교분석하였다. 분석 결과 속도 단속, 속도 관리전략, 화물차 전용차로 등과 같은 교통류 관리전략이 사고심각도 감소를 위한 대책으로 제안되었다. 본 연구의 결과는 향후 화물차 사고발생 및 사고심각도 감소를 위한 교통 관제 및 운영관련 전략 수립시 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
2016년 이후부터 경찰당국에서는 드론을 활용하여 고속도로 상에서의 교통위반 차량을 단속하기 시작했다. 경찰은 교통 혼잡이 야기되는 시간이나 시즌에 갓길을 사용하거나 음주운전, 난폭운전 등의 차량들을 감시한다. 지금까지는 30분 단위로 단속을 하는 '스팟 이동식' 방식을 사용하고 있다. 그러나, 이러한 방식은 많은 경찰인력이 각각의 드론을 충전하고 데이터를 수동으로 수집 및 분석해야하는 번거로움이 있기 때문에 매우 비효율적인 방식이다. 따라서, 본 논문에서는 다수의 드론을 무선망으로 연결하여 넓은 지역의 고속도로 상에서 적은인력으로 효과적으로 관리할 수 있는 시스템을 제안한다. 이를 위해 효율적인 드론 패트롤 네트워크 시스템의 토폴로지를 OPNET 시뮬레이터로 디자인하고 성능을 평가하였다.
In the field of optimization, many studies have been performed on various types of Vehicle Routing Problem (VRP) for a long time. A variety of models have been derived to extend the basic VRP model, to consider multiple truck terminal, multiple pickup and delivery, and time windows characteristics. A lot of research has been performed to find better solutions in a reasonable time for these models with heuristic approaches. In this paper, by considering realtime traffic characteristics in Map Navigation environment, we proposed a method to manage realistic optimal path allocation for the logistics trucks and cargoes, which are dispersed, in order to realize the realistic cargo mixing allowance and time constraint enforcement which were required as the most important points for an online logistics brokerage service company. Then we developed a prototype system that can support above functionality together with delivery status monitoring on Map Navigation environment. First, through Map Navigation system, we derived information such as navigation-based travel time required for logistics allocation scheduling based on multiple terminal multiple pickup and delivery models with time constraints. Especially, the travel time can be actually obtained by using the Map Navigation system by reflecting the road situation and traffic. Second, we made a mathematical model for optimal path allocation using the derived information, and solved it using an optimization solver. Third, we constructed the prototype system to provide the proposed method together with realtime logistics monitoring by arranging the allocation results in the Map Navigation environment.
자동차 번호판 인식 기술은 도로의 교통상황 통제, 과속차량 단속, 도주 차량의 추적 등 현대 교통 시설 및 교통 안전망을 책임지고 있는 핵심 기술 중 하나이다. 이 기법은 과거에도 연구되었던 분야였으나 최근 딥러닝 기술의 발전으로 다양한 기법들을 적용하여 향상된 성능을 보이는 분야이며, 크게 자동차 번호판 검출과 번호판 인식으로 나뉜다. 본 연구에서는 다양한 객체 검출 모델과 WPOD-Net(Warped Planar Object Detection Network) 모델을 활용하여 자동차 번호판 검출 성능을 향상시키기 위한 실험을 진행하였으며, 객체 검출 모델을 활용하여 번호판을 검출하는 기존 방식들 대신 차량을 검출한 다음 번호판을 검출하는 방식을 택하여 정확도를 높였다. 특히 Super-Resolution 기법 중 하나인 Fast-SRGAN 모델을 활용하여 이미지 내에 존재하는 노이즈를 제거하는 처리를 통해 최종 성능을 향상시켰다. 결과적으로 92.38%에서 96.72%로 선행 연구 대비 평균 4.34% 향상된 성능이 실험을 통해 확인되었다.
본 연구에서는 국내 과적차량 단속 대상에서 제외된 소형트럭에 대한 과적 운행 여부를 파악하기 위하여 국도 3개 지점에서 소형트럭의 교통량과 중량 자료를 수집하였다. 그리고 이를 차종별, 요일별, 시간대별로 구분하여 차량 총중량별 과적 분포를 분석하였다. 차종별 분석 결과, 평균적으로 1.5톤 이하 트럭은 6.2%, 2.5톤 이하 트럭은 31.7%, 그리고 3.5톤 이하 트럭은 13.7%의 과적비율로 나타났다. 그리고 동일한 차종에 대하여 수집 지점별로 차이가 나타났고, 소형트럭의 총중량 무게가 적을수록 과적 비율이 높게 나타났다. 요일별 분석 결과, 특정요일에 과적비율이 높게 나타나는 경향은 없었으나 각 지점별로 요일별 예측 가능한 발생 패턴이 있는 것으로 보였다. 그리고 시간대별 분석 결과 모든 지점에서 점심시간 이후 시간(13:00~15:59)대에 과적차량의 비율이 평균적으로 가장 높은 것으로 파악되었다.
In roadside workplaces, more attention should be paid to the safety of workers. The roadside workers underestimate the effect of the brightness of their clothes and judge that drivers will recognize them easily, and the drivers misjudge that the roadside workers are far away and that the vehicle can be stopped in sufficient time. Therefore, customized safety education reflecting this and wearing work clothes with certified visibility functions are required. In Korea, it is not compulsory for roadside workers and vehicle guide attendants to wear work clothes with a visibility function. In this study, the distance ahead perceived by drivers was measured using manikins wearing certified and non-certified reflective safety vests. The perception distance of the non-certified reflective safety vest was 1.4 times longer than that of the certified reflective safety vest, thus confirming the importance of wearing a certified reflective safety vest. To prevent roadside workers from suffering traffic accidents, we propose the enactment of a law that makes it mandatory for them to wear high-visibility safety clothing. Specifically, Article 32 of the Enforcement Regulation of the Road Traffic Act should include high-visibility safety clothing in life protection equipment, and additionally, to prevent secondary accidents, we propose the enactment of a law requiring the installation and wearing of certified reflective safety vests in vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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