현재 도로사업의 타당성 조사 시 사용하는 교통사고 감소편익 산정기준은 도로의 등급별로 사고율을 일률적으로 적용하고 있어 도로자체의 물리적인 특성이 반영되지 못하고 있는 실정이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 도로의 물리적인 특성과 교통 특성을 반영한 사고예측모형을 개발하여 도로의 신설 및 개량에서 그 도로의 안전성을 평가할 수 있는 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 초기 단계로서 도시지역 도로를 대상으로 하여 모형을 개발하였다. 우선 도로유형별로 사고에 영향을 미치는 요인을 선정하였다. 이 때 선정 기준은 도로계획단계에서도 획득할 수 있는 자료를 위주로 선정하였으며, 변수로는 교통량, 중앙분리대의 유·무, 교차로 수, 연결로 수, 횡단신호등 수, IC밀도 및 차로수 가로 선정되었다. 각 요인과 사고와의 관계를 분석해 본 결과 모두 통계적으로 유의한 수준에서 상관성이 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 도로의 규모 및 등급에 따라 4가지 유형으로 분류하고, 각각에 대하여 사고예측 모형식을 회귀분석을 통하여 도출하였으며 그 모형식을 실제 자료를 이용하여 검증하였다. 검증결과 모형식의 결과와 실제 사고 자료와의 상관성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 도로 계획 단계에서 새로운 도로의 안전성을 예측할 수 있는 방법론을 제시하였다는 데에 그 의의가 있다. 본 연구에서 이용한 자료가 전라북도 한 지역으로 한정되어 있어 전국적인 대표성을 지니는 데에는 한계가 있을 수 있다는 사실을 밝히고자 한다.
한국건설기술연구원(KICT)에서는 도로의 안전성 분석을 위해서 도로의 각종 정보를 이동하는 차량을 이용하여 신속하게 취득하고, 이를 토대로 도로의 결함구간을 분석할 수 있는 도로 안전성 조사 분석 차량(RoSSAV, Road Safety Survey and Analysis Vehicle)을 개발하였다. 본 연구를 통해 도로의 안전성에 의심이 되는 지역에 대해서 3차원 도로 모델링을 통한 도로 선형 결함 알고리즘을 개발하였으며, 이를 위해서는 신속하고 정확한 데이터가 수집되어야 한다. 차량에 회전식 레이저 스캐너, GPS(Global Positioning System), INS(Inertial Navigation System), CCD(Charge-Coupled Device) 카메라 그리고 DMI(Distance Measuring Instrument) 등 여러 센서를 장착하여 데이터를 취득하였다. 마지막으로 이들 데이터를 통합하여 3차원 도로 기하(도로 중심선, 도로 경계선), 도로 시설물과 사면을 추출하였다.
자율주행 4단계 이상에서는 차량 스스로가 목적지까지 주행하기 위해 차선 단위의 전역경로를 생성하는 것이 필수적이며, 이를 위해 정밀도로지도 활용에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정밀도로지도 기반 전역경로 생성을 위해서는 정확한 링크 정보를 통해 도로 네트워크를 구축하는 것이 필수적인데, 현재 공개된 정밀도로지도는 이 부분의 구현을 어렵게 하는 다양한 오류를 포함하는 것을 볼 수 있다. 이러한 배경을 바탕으로 본 연구에서는 정밀도로지도 기반 전역경로 생성을 위한 링크 오류 개선 및 도로 네트워크 구축에 관한 연구를 수행하였다. 전역경로 생성에 치명적일 수 있는 오류를 검출하고 링크를 포함한 정밀도로지도의 정보들을 활용하여 도로 네트워크를 구축하는 전처리 알고리즘을 개발하였다. 제안하는 방법을 통하여 실제 정밀도로지도로부터 정확한 전역경로를 생성할 수 있는 것을 확인함으로써 본 연구의 유효성을 검증하였다.
최근에 상하수관로, 지역난방 열공급관로 등의 유지보수가 증가하면서, 도로절단기에 의한 도로절단 작업도 급증하고 있다. 이러한 도로절단 작업은 소음과 함께 분진(절단슬러지)을 많이 발생시키므로, 저소음, 분진회수 등 친환경적인 기술이 적용될 필요가 있다. 기존에 이러한 문제점을 해결하고자 분진을 회수하는 장비가 개발된 사례가 있으나, 친환경성이 정량화되지 않았다는 한계가 있었다. 이에 본 연구에서는 소음 및 분진과 같은 환경위해요인의 발생원인을 근본적으로 제거할 수 있는 저소음·분진회수형 도로절단기를 개발하고, 이 절단기로 수행하는 도로절단작업 과정에 대한 친환경성을 평가하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 진공장치와 슬러지흡입부로 구성된 수냉-슬러지회수 통합시스템을 개발하고, 개발된 시스템을 도로절단기에 적용하였다. 그리고 개발된 장비를 테스트 베드에 적용하고, 친환경성 관련 데이터를 수집하여, 친환경성을 평가하였다. 평가 결과, 개발된 장비의 절단슬러지 회수율은 83% 이상이었으며, 소음도는 82~83 dB, 음향파워레벨은 115 dB 수준이었다. 본 연구의 결과는 향후 도로절단기를 개선하는 과정에서 절단슬러지 회수성능과 저소음 성능을 향상시키는 데에 기초자료로 활용될 예정이다.
이 연구는 청주시의 가로구간 교통사고를 다루고 있다. 연구의 목적은 가로구간의 기능별 사고모형을 개발하는 데 있다. 이를 위해서 이 연구는 전체 472개의 세부구간으로 분리된 주간선도로와 보조간선도로의 사고 자료를 이용하여 적합한 모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 주간선과 보조간선도로의 사고특성에 대한 t 검정은 두 도로의 사고건수와 EPDO에 차이가 있는 것으로 나타나 기능별 사고모형 개발이 적절한 것으로 분석된다. 둘째, 주간선도로의 EPDO와 사고건수는 모두 ZINB모형이 적합한 것으로 분석된다. 셋째, 보조간선도로 EPDO는 ZINB모형, 그리고 사고건수는 ZIP모형이 최적인 것으로 분석된다. 마지막으로 주간선도로 사고모형(ZINB)의 공통변수는 교통량과 굴곡점수, 보조간선도로의 EPDO모형(ZINB)과 사고건수모형(ZIP) 공통변수는 평균종단경사인 것으로 평가된다.
본 연구에서는 세종시의 도로포장 구간을 대상으로 도로포장의 균열률 파손모델을 개발하였다. 파손모델개발에 필요한 모니터링 데이터는 딥러닝 기반의 도로자산 모니터링 시스템을 활용하여 취득하였다. 모니터링 조사는 동일 구간을 대상으로 2021년도와 2022년도에 수행하였다. 도로포장 파손모델은 연평균 파손량을 추정하기 위한 방법론과 계층적 베이지안 마르코프 혼합 해저드 (Bayesian Markov Mixture Hazard) 모델을 활용한 방법론으로 구분하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 기존 전문조사장비에서 취득된 데이터를 기반으로 개발된 균열률 파손모델과 유사한 분석 값을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 지자체의 도로관리계획수립을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
무인 주행 차량에 있어서, 포장 또는 비포장 도로의 시각적 추적은 매우 중요한 문제중의 하나이다. 따라서, 비디오 이미지로부터 비포장 도로를 추적할 수 있는 신속한 비젼 알고리즘의 개발이 필요하다. 이 논문에서는 칼만 필터와 EM(Expectation Maximization) 이론을 이용해 도로를 예측하고 시스템 파라미터를 갱신하는 방법을 제시한다. 시스템 파라미터, 도로 state, 도로 경계선, 그리고 모든 과거 데이터들을 각각 EM 파라미터, hidden data, incomplete data와 complete data로 정의함으로서 도로 state를 예측하고 시스템 파라미터를 추정할 수 있는 시간 회귀적 수식을 유도해 낼 수 있다. 이러한 방법을 이용하여 도로 state는 칼만 필터에 의해 매 프레임마다 예측되며, 시스템 파라미터들은 주기적으로 갱신되는 것이다. 결과적으로 이 방법은 주변환경과 날씨에 많은 영향을 받는 도로의 모양과 특징을 잘 찾아낼 수 있다. 또한 도로의 다음 state를 예측할 수 있는 점을 이용하면 계산량을 줄일 수 있으므로 실시간 구현에 용이하다. 이와 같은 방법으로 우리는 0.1 sec/frame 처리속도를 보장하는 도로추적 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 유니티 엔진을 활용하여 도로교통 시뮬레이터 에셋을 제안한다. 제안하는 에셋은 유니티 좌표계 내에서 오브젝트를 이용하여 가상의 도로를 설계함으로서 도로교통 시뮬레이터의 진입장벽과 단순 작업비용을 낮추고, 가상의 도로에서 다양한 속성을 가진 차량과 신호등을 생성하고 시뮬레이션 함으로서 차량과 교통신호, 도로설계 등이 교통에 미치는 영향을 시각화하여 관찰 할 수 있다. 제안한 에셋을 이용하여 도로를 보다 용이하게 설계하여 도로교통 시뮬레이션을 할 수 있으며, 간단한 시나리오를 제작하여, 도로정체의 원인을 설명 할 수 있다. 사용자가 도로설계 시의 작업량을 더 줄일 수 있도록 도로생성 부분에서 보다 다양한 기능 지원과 시뮬레이터의 타당성 검토를 위한 추가적인 시나리오 테스트 등이 향후 과제이다.
4차 산업혁명으로 자율화·지능화됨에 따라 육·해상의 교통수단에 ICT 기술을 활용한 자율운행차 자율운항선박 등 신기술 및 서비스 개발이 점차 확대되고 있다. 본 연구에서는 해상분야의 자율운항선박 자율주행에 필요한 기술 도출을 위한 방법으로 육상분야의 자율주행차량의 핵심기술인 센서기술과 AI기술에 대해 알아보고 비교 분석하고자 한다. 자율주행차 주행을 위한 기술개발은 센서와 정밀도로정보(지도) 2트랙으로 개발이 진행되고 있으나, 최근 센서 오류 등으로 인한 사고발생이 잦아 정밀도로정보(지도) 중요성이 증가하고 있어 정밀도로 정보 구축을 서두르고 있다. 반면 자율운항선박의 경우 충돌회피 기술, 최적항로 개발, 정보보안 등 기술개발이 이루어지고 있으나 AI용 수로정보에 한 대비는 진행되고 있지 않고 있다. 따라서, 자율운항선박의 안전한 자율주행을 위한 방법으로 AI 알고리즘 연산과정에서 기계적으로 이용 가능하고 목적에 적합한 수로정보 구축이 필요하며 우리나라 선박의 안전운항을 위해 국가차원에서 수로정보 수집 및 생산을 담당해야 하므로 국가에서 주도하에 연구개발이 진행되어야 할 것이다.
2차로 양방향 도로(이하 2차로 도로)의 주요한 특징은 화물차량 등의 저속차량으로 인하여 발생하는 차량군과 차량추월 행태이다. 차량추종과 차량추월모형이 결합된 2차로 도로 교통류 모형을 개발하기 위해서는 2차로 도로에 적합한 차량추종모형의 개발이 필수적이다. 2차로 도로에서 고속차량은 저속차량의 후미에서 차량추종을 수행함과 더불어 추월을 수행하게 되며, 이 과정에서 짧은 차간거리가 발생하게 된다. 또한 저속차량을 추종하는 차량은 대항교통류의 차두시간분포 내에서 적정 공간을 이용하여 차량추월을 결정하게 된다. 따라서 2차로 차량추종모형은 짧은 차간거리에서 차량주행과 더불어 차두시간분포를 설명해야 한다. 추가적으로 국내의 2차로 도로규모를 고려하면 대규모 도로망을 모의실험할 수 있는 모형이 필요한 실정이다. 국내의 경우, 2차로 차량추종모형에 대한 연구는 거의 보고되고 있지 않다. 본 연구에서는 대규모 가로망에 적용이 가능하면서 2차로 도로의 차량추종행태를 보다 현실적으로 구현할 수 있는 모형을 개발하였다. 개발된 모형의 실험적 평가 결과, 혼잡 교통류의 특성 중 하나인 가다서다(stop-and-go) 현상과 차두시간분포를 효과적으로 설명하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제시된 차량추종모형이 차량추월모형과 결합된 경우, 보다 현실적으로 2차로 도로 교통류를 설명할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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