고화질 블랙박스의 확산과 '스마트 국민제보', '안전신문고' 등 모바일 애플리케이션의 도입에 따른 영향으로 교통법규 위반 공익신고가 급증하였으며, 이로 인해 이를 처리할 담당 경찰 인력은 부족한 상황이 되었다. 본 논문에서는 교통법규 위반 공익신고 영상 중, 가장 많은 비중을 차지하는 차선위반에 대해 딥러닝 알고리즘을 활용하여 자동 검출할 수 있는 시스템의 개발내용에 관해 기술한다. 본 연구에서는 YOLO 모델과 Lanenet 모델을 사용하여 차량과 실선 객체를 인식하고 deep sort 알고리즘을 사용하여 객체를 개별로 추적하는 방법, 그리고 차량 객체의 바운딩 박스와 실선 객체의 범위가 겹치는 부분을 인식하여 진로변경 위반을 검출하는 방법을 제안한다. 본 시스템을 통해 신고된 영상에 대해 교통법규 위반 여부를 자동 분석해줌으로써 담당 경찰 인력 부족난을 해소할 수 있을 것으로 기대한다.
나날이 심각해지는 교통문제에서 차량에 대한 정보를 이용하여 교통흐름을 개선해 줄 뿐만 아니라, 교통위반 차량을 효율적으로 적발할 수 있다. 차량 번호판은 차량정보를 인식하는데 중요하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 이동식 형태인 차량에 탑재한 카메라를 이용하여 촬영한 영상에서 차량의 번호판을 인식하는 새로운 기법을 제안한다. 여러 단계의 영상처리 과정과 인식 과정을 거쳐서 실시간에 처리할 수 있는 시스템으로 일반 차량뿐 아니라 특장차에 대한 인식도 가능하게 한다. 제안한 기법을 이용한 실제적 환경에서의 영상과 인식에 대한 결과가 실험결과에서 보여진다.
A review of accidents involving farm machinery, which occurred in Korea during 2002, shows that $90.7\%$ of farm-work accidents and $9.3\%$ of traffic accidents were linked to agricultural machinery. The frequency of accidents per annum amounts to 72.2 out of 10,000 vehicles, $94.4\%$ of which relates to tillers and tractors. An analysis of the causes of the accidents revealed that $49.1\%$ of farm-work accidents were due to the tiller driver's fault or error. In the case of traffic accidents, $83\%$ of farm machinery mishaps were found to be due to violation of traffic regulations while $60.4\%$ of the farm machinery damage resulted from faulty driving or lack of safe driving practices. The average casualty count of farm machinery-related accidents is 1.39 persons per case, which consist of 0.07 deaths, 0.74 serious injuries, and 0.58 slight injuries.
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.
비보호좌회전 및 우회전 차량으로 인해 보행신호 시 보행자가 교통사고 위험에 노출되어 있는 신호교차로에서 보행자의 안전이 담보될 수 있는 교통신호체계에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 본 연구는 비보호좌회전 및 우회전 차량과 보행자 상충 예방을 위한 보행자 우선 출발신호(leading pedestrian interval, LPI) 교통신호체계의 국내 도입에 따른 적정 운영방안을 수립하고자 한다. 이를 위해 객관적이고 현실성 있는 연구 수행을 위해 전문가와 일반인을 대상으로 보행자 우선 출발신호 도입이 필요에 대한 설문조사를 실시하였다. 국내 여건에 맞는 보행자 우선 출발신호 도입을 위한 현장 적용 조건을 수립하고 비보호좌회전 및 우회전 시범운영 대상지를 선정하여 산출된 보행자 우선 출발신호의 적정시간을 대상교차로에 적용하였다. 횡단보도 내 도착차량 속도 분석과 보행신호 위반율을 분석한 결과 보행신호 등화 시 횡단보도 내 도착차량 속도가 감소되었고, 보행신호 위반율이 개선되어 보행자가 보다 안전한 환경에서 보행하는 것이 현장에서도 확인되었다.
본 연구에서는 초보운전자의 교통사고 위험성을 줄이고 초보운전자 교육프로그램 개발의 기초자료를 제공하기 위하여 초보운전자에 대한 심리적 특성 및 운전행동에 관한 분석을 실시하였다. 이때 초보운전자의 심리적 부분은 위험인식정도 및 교통상황 이해도를 확인하는 설문조사를 실시하였으며 주 내용은 위험예측 및 예측불허행동에 관한 특성별 범주로 분류하여 파악하였다. 그리고 차량시뮬레이터를 활용하여 초보 및 일반운전자와의 운전행동 특성을 비교 분석하고 통계결과를 토대로 초보운전자의 실제 운전행동에 있어서의 안전진단과 교통안전교육 기초연구의 방향성을 제시 하였다. 본 연구 분석결과, 운전자의 위험예측, 과속, 위반, 정보제공생략, 갑작스러운 변화, 사고건수 모든 부분에서 초보운전자가 일반운전자에 비해 높은 평균값이 나타났다. 또한 초보운전자가 일반운전자에 비해 통계적으로 유의한 위험수준을 보여주었는데 확인된 대상은 위험예측능력, 위반, 갑작스러운 변화, 교통사고건수이었고 그 이외의 과속 수준과 정보제공생략 수준은 초보운전자와 일반운전자 모두 유사한 결과를 보여주었다. 그리고 차량시뮬레이터 실험 결과는 초보운전자가 일반운전자들에 비해 전반적으로 운전 수행능력이 저조한 것으로 나타났다. 특히 충돌횟수에서의 확연한 차이를 보여주었는데 이는 초보운전자들이 일반운전자들에 비해 복잡한 도로교통 상황에서 운전경험과 학습능력이 부족하기 때문인 것으로 판단된다. 한편 초보운전자들은 일반운전자들에 비해 속도조절 능력, 위험예측 능력, 도로교통상황에 대한 인식 및 대처능력 등 전반적인 운전기술의 부족으로 인해 주행안정성이 낮은 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 초보운전자들이 일반운전자에 비해 안전운전교육 학습기회의 결여와 운전경험 미숙 등에 따른 것으로 판단되며 운전 상황에 대한 위험예측능력이 낮은 것으로 해석할 수 있다. 결론적으로 이러한 분석결과는 실제 운전상황에서 초보운전자 자신뿐만 아니라 타인에게도 위험 요소로서 작용할 가능성이 높으므로 적절한 안전대책이 필요한 것으로 판단된다.
경찰청에서는 국내 교통문제를 해결하고 국제적 교통운영체계를 수립하기 위하여 "교통운영체계 선진화 방안"사업을 추진하고 있다. 본 연구는 교통운영체계 선진화 방안의 추진 효과를 분석하였으며, 그 결과 교통소통 및 교통안전측면에서 효과가 있는 것을 밝혔다. 그러나 정책에 대한 시민들의 낮은 인지도, 부적절한 현장적용 등으로 인한 교통사고의 위험 및 정체가중, 교차로 꼬리물기 위반행위 발생 등의 문제점들이 도출되었다. 현재 선진화 방안은 주로 직진우선신호, 비보호좌회전, 점멸신호 운영 등 교통신호운영 방법 개선을 위주로 추진되고 있는데, 향후 최종적으로 교통운영체계 선진화 모든 과제가 복합적으로 도입될 경우 현재 보다는 더 나은 효과를 기대할 수 있을 것이다.
We propose and experimentally demonstrate a service-aware optical transport system. The proposed service-aware optical transport system makes a flow based on service type and priority of traffic. The generated flow is mapped to a corresponding sub-${\lambda}$ for transport over an optical network. Using sub-${\lambda}$ provided by the centralized control plane, we could effectively provide quality-of-service guaranteed Ethernet service and best-effort service simultaneously in a single link. The committed information rate (CIR) traffic and best-effort traffic are assigned to different sub-${\lambda}s$. The bandwidth of the CIR traffic is guaranteed without being affected by violation traffic because the bandwidth is managed per each sub-${\lambda}$. The failure detection time and restoration time from a link failure is measured to be about 60 ${\mu}s$ and 22 ms, respectively, in the ring network. The measured restoration time is much smaller than the 50 ms industry requirement for real-time services. The fast restoration time allows the proposed service-aware optical transport system to offer high availability and reliability which is a requirement for transport networks.
본 연구는 이륜차 법규위반 및 교통사고 예방을 위한 무인교통단속장비 및 표준규격 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 현재 운영중인 무인교통단속장비의 이륜차 단속의 문제점 및 신기술 검토를 진행하였고, 설문조사를 통해 이륜차 무인교통단속장비 도입타당성 및 기술현황을 조사하였다. 또한 개발장비 현장실험을 통해 이륜차 단속기능을 구현하였고, 성능개선을 통해 단속대상 추가 및 번호인식률이 향상되었다. 현장실험 및 성능평가 결과를 바탕으로 이륜차 무인교통단속장비의 성능기준을 마련하였고 통신프로토콜에서는 차종분류코드 및 위반항목에 이륜차에 관한 사항을 신규로 구성하여 규격을 개발하였다.
최근에 이르러 자동차의 대수는 급격히 증가해 왔다. 이런 경향성의 결과로 나타난 교통사고의 인적 및 물질적인 손실이 최악의 상태에 이르른 것이 사실상 오늘날 우리들의 불행한 현실이다. 대다수의 교통사고가 운전자의 교통법규 위반에 기인되고 있다는 전제하 에 본 논문은 심리학적인 관점에서 그와같은 위반적인 운전자 행동의 이론적 배경을 비판적으로 분석하고자 시도한다. 아울러 이 논문에서는 운전자의 법규 위반적 행동에 대해 취할 수 있는 기본적이 대책을 마련 하는데 있어 특별히 기여할 수 있을 "인간-환경-경험" 모델을 구축하는 기초를 마련하고자 노력하고 있다.자 노력하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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