매년 고속도로 교통사고로 많은 사람이 목숨을 잃고 있으며 이 중 1차 사고에 이은 2차 충돌사고로 인한 교통사고는 전체 고속도로 교통사고의 14%이며, 치사율은 50%에 이른다. 본 논문에서는 고속도상의 2차 충돌사고 예방을 위한 실시간 사고 정보 분석 및 알림 기술을 제안한다. 제안 기술은 블랙박스와 내비게이션 길 안내 기술, 교통정보 및 센서를 활용한 사고 인식 기술, 통신형 내비게이션 및 위치 공유 기술 그리고 사고 정보 알림 기술을 바탕으로 현재 주행 중인 고속도로의 정보를 종합적으로 인식하여 사고 및 정차를 판별하여 사용자에게 알려줌으로써 2차 충돌사고를 예방한다.
교통사고는 차량 운전자의 부주의 및 보행자의 안전 불감증 등 여러 가지 이유로 다양한 형태의 교차로에서 사고가 발생한다. 이것을 개선하고자 본 논문에서는 보행자 위험 알림 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 YOLO v4 tiny 알고리즘 사용해 약 8,000장의 보행자와 차량의 사진을 학습시켜 객체 인식의 정확도를 높이고 웹캠과 스피커를 사용하여 보행자에게 위험을 알릴 뿐만 아니라, 사고 발생 등의 경우에 대해서 블랙박스 역할을 할 수 있도록 구현하였다.
고유가 시대에 대체 에너지를 찾고, 개인의 건강 증진 추세에 따라 점점 자전거를 이용하는 사람이 증가하고 있고, 이에 따라 자전거 교통사고 또한 증가되고 있다. 자전거 교통사고의 경우, 탑승자에게 사고의 충격량이 고스란히 전달되기 때문에 신체적 위험도가 높다. 그렇기 때문에 스스로 사고를 신고하기 어려워 사고에 대한 신속한 대응을 하지 못 할 수가 있다. 그래서 본 논문에서는 사고 발생 시 자전거에 장착된 사고 알림 장치를 통해 사고를 감지하고 감지된 신호를 바탕으로 GPS 장치에 의해 사고 위치 확인 후, 스마트폰의 어플리케이션을 이용하여 문자전송 및 사고위치 정보를 전송함으로서 탑승자의 안전성을 향상시키는 목적으로 자전거 사고 알림 시스템을 개발하였다. 그리고 실험을 통해 사고 발생 이후 2차 피해를 막기 위한 신속한 사고 대응 방법을 구축하여 구현한 시스템의 효율성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 유아보호를 위한 차량용 스마트 알림 시스템을 설치해야 한다는 것을 제안한다. 여름철 유아들이 차량에 갇혀 숨지는 안타까운 사건이 빈번히 일어났다. 현행 도로교통법에서는 어린이 통학버스를 운전하는 사람은 운행을 마친 후 어린이나 영유아가 모두 하차했는지를 확인 하도록 규정하고 있고 통학차량에 일정 인원 이상의 유아들이 탑승하면 통솔인원교사가 등.하교 길에 동행하도록 의무화 되어 있다. 그럼에도 불구하고 여전히 통학차량에 유아들이 방치되어 사망하는 사건사고가 일어나고 있다. 외국에는 챠량 내부의 모든 버튼을 인식 하여야 차량의 시동이 멈추게 된다. 하지만 유아를 차량에 두고 나오는 사고가 났다. 차량용 스마트 알림 시스템은 기존 버스 내부에 RF카드를 인식하면 유아의 학부모에게 문자가 전송되게 되며 차량 어디에 위치하였는지 표시가 되게 된다. 이로인해 차량에 유아를 두고 내리는 일이 없게 되며 유아가 차량을 언제 탑승하였는지 확인할 수 있게 된다.
본 논문에서는 안드로이드 앱 기반의 스마트폰에 내장된 GPS센서와 IoT 기반의 사고 감지 시스템을 융합하여 실시간 교통사고를 알려주는 자동화 시스템을 설계하고 구현한다. GPS 센서를 통해 사용자의 위치를 감지하고 사고 현장의 GPS와 정보를 무선 네트워크와 MQTT기반의 프로토콜로 전달받아 실시간으로 사고 현장을 알려주는 역할을 한다. 소방관이나 경찰관같은 업무 처리자의 경우 직접적인 신고가 아닌 자동화로 업무의 환경을 개선해 골든 타임을 확보를 용이하게 한다.
지난 5년 (2016~2020년) 간 고속도로 교통사고 사망자 1,035명 중 약 70%(722명)가 졸음 및 주시 태만으로 인해 발생하였다. 졸음운전 사고를 예방하기 위해 졸음 쉼터나 휴게소 등이 있지만 활용률이 높은 편은 아니다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 자동차 내부에서 즉각적으로 졸음을 판별해 알람을 제공하는 알람 기능을 구현하였다. 차량에 웹캠과 CO2 농도 측정기를 설치하여 웹캠으로는 운전자의 눈 종횡비를 계산하여 졸음을 판단하고 CO2 센서로 차량 내부 CO2 농도를 측정하여 운전자의 졸음을 판단하여 경고음과 음성 경고 메시지를 출력함과 동시에 창문 개폐 기능으로 잠을 깨워주기 때문에 교통사고 발생률 저하에 기여할 것으로 기대된다.
교통안전과 효율적인 교통관리의 도로교통정책이 간선도로 등 일정규모 이상의 도로에서 주로 이루어지고 있어 상대적으로 생활도로의 안전성은 열악한 상황이다. 특히, 보행자의 안전이 주가 되어야 할 주거지역의 생활권 도로까지 차량이 우선시 되는 경우가 발생하는 등 상대적으로 생활도로에 대한 개선은 이루지 못한 실정이다. 이에 본 연구는 생활도로 내 교차로 알림이 설치기준을 제시하기 위하여 광주광역시를 중심으로 현장조사를 실시하였고, 생활도로내 교차로에 영향을 미치는 영향인자와의 관계를 다중회귀분석을 통한 예측모형으로 도출하였다. 나아가 생활도로내 사고예측 모형을 통한 실측값을 제시 한 후 교차로 알림이가 설치된 지점의 값과 비교 검증하여 생활도로내 교차로 알림이 설치기준을 제시하였다. 이를 통해 생활도로 내 잦은 교통사고를 예방하고 생활도로를 이용하는 이용자들의 편의성 및 안전을 고려한 교차로 알림이 설치가 이루어 질 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 교통약자의 운행지원을 위하여 내비게이션 정보와 웨어러블 밴드를 융합한 진동 알림 시스템을 제안한다. 기존 내비게이션 시스템은 정상인을 기준으로 길 안내와 위치정보 제공에 초점이 맞춰져 있어 표준시력 및 자극의 인지 지연의 장애가 있는 교통약자에게는 안전 및 편 Stick PC의 애플리케이션으로 전송하고 변환된 신호를 웨어러블 밴드로 전달한다. 웨어러블 밴드 의성 저하로 인한 교통사고 유발의 위험성을 가진다. 제안하는 시스템은 내비게이션 운행 정보를 에 전달된 신호는 유형에 따라 좌회전, 우회전, 과속 및 이벤트 등의 구분된 진동 신호를 통하여 운전자의 운행가이드 정보로 제공된다. 구현된 시스템의 성능평가 결과, 메시지의 송수신은 안정적인 상태를 유지하였고 내비게이션 정보 수신에 따른 진동 신호의 반응속도는 평균 1.875ms로 유효한 결과를 보였다. 또한, 한국장애인고용공단 일자리 안정부 장애우를 대상으로 1개월간의 현장 적응 평가에서도 편리성, 오작동, 추가 및 개선 사항과 접근용이성 측면에서 평균 9.16점으로 매우 긍정적인 사용자 평가를 받았다. 향후 카메라와 차량의 센서를 추가하여 차량 접근이나 객체 인식 등에 대한 알림 기능을 추가하여 차량 내부와 외부의 안전에 대한 인식을 높이고, 시력 및 인지 지연 장애가 있는 운전자의 안전한 주행 환경을 구축하기 위한 연구를 계속할 계획이다.
본 연구의 목적은 청각장애인이 경험하는 위험상황과 청각 대체기술로 사용하는 보조기기 사용실태를 조사하여 청각증강 기술 개발의 적용점을 모색하는 데 있다. 이를 위해 청각장애 등급을 판정받은 청각장애인을 대상으로 설문조사하여 총 355명의 자료를 분석에 사용하였다. 연구결과 첫째, 소리 및 진동을 인지한 경험이 없는 상황으로 교통수단, 사물, 자연 영역 순으로 높게 나타났다. 이 중 교통수단의 소리와 진동을 인지하지 못한 비율이 높아 일상생활에서 청각장애인이 경험하는 위험 가능성이 높은 것으로 조사되었다. 둘째, 청각장애인이 경험한 위험상황은 교통사고, 보행사고, 가정에서의 일상생활 순으로 높게 조사되었다. 셋째, 위험상황 인식과 알림을 위한 보조기기로 2G폰/스마트폰, 진동디지털알람시계, 경광등, 진동손목시계의 인지도가 높았으며, 2G폰/스마트폰의 만족도가 가장 높았다. 넷째, 의사소통을 위한 보조기기로 보청기, 스마트폰, 영상전화기, 인공와우, 2G폰 순으로 인지도가 높았으며, 스마트폰을 사용하였을 경우 만족도와 의사소통 개선정도가 가장 높게 조사되었다. 마지막으로 청각증강 기술 개발을 위해 고려할 점으로 휴대/착용 편의성, 가격, 동작 정확도 순으로 선호하였으며, 알림 전달 방식은 시각(문자와 빛)을 활용한 알림방식을 선호하였다. 연구결과에 근거하여 위험상황에서 청각장애인의 청각증강 기술 개발을 위한 정책적, 실천적 방안을 제시하였다.
해당 연구는 Insta evo 360° 카메라로 촬영한 Equirectangular 형태의 영상을 활용하여 보행자에게 위험한 차량을 구분한 후 실시간적으로 차량 접근 알림을 주는 시스템에 관한 연구이다. 360° 영상 속 위험 차량 탐지와 추적을 위해 파노라마와 일반도로 이미지 데이터 세트로 전이학습 된 You Look Only Once v5 (YOLOv5), 객체 추적 알고리즘 Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric (DeepSORT), 그리고 실험을 통해 개발한 비 위험 차량 필터링 알고리즘을 활용한다. Insta evo 360° 카메라를 머리 위에 얹어 촬영한 영상을 개발한 최종 시스템에 적용한 결과, 약 90% 정확도로 영상에서 비 위험 차량과 위험 차량을 구분할 수 있고, 위험 차량의 경우 차량의 방향을 시각적으로 알려줄 수 있다. 본 연구를 바탕으로 보행자 시야각 외부의 위험 차량에 대한 경고 알림을 주어 보행자 교통사고 발생 가능성을 줄이고, 전방위를 볼 수 있는 360° 카메라의 활용 분야가 보행 안전 시스템뿐만 아니라 더 다양해질 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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