가성무시(pseudoneglect)란, 신경학적 손상이 없는 정상인들이 무시증후군(visuospatial neglect)을 탐지하는데에 가장 많이 사용하는 선 이등분(line bisection)검사에서 좌측으로 치우쳐서 중심점을 표시하는 현상으로써, 우반구 손상을 입은 환자들이 공간의 좌측을 무시하고 중심점 우측으로 선을 이등분하는 것과는 반대된다. 본 연구는 시각적 주의에 영향을 미치는 가성무시현상에 대해 선 이등분과 선 사등분 전략을 적용한 도로에서의 모의운전(driving simulation)과 지필검사를 이용하여 확인하였다. 지필검사에서 선 이등분점과 좌측 사등분점이 유의미하게 좌측으로 치우친 반면, 우측 사등분 점은 유의미한 좌측 치우침을 보이지 않았다. 모의운전에서는 차량의 우측 치우침이 도로 조건과 관계없이 나타났으나 각 도로에 대한 상대적 치우침을 분석한 결과, 선 이등분 조건의 도로 1이 가장 많은 좌측 치우침을, 우측 선 사등분 조건의 도로 2가 가장 적은 좌측 치우침을 나타내어 지필검사와 모의운전의 결과가 유사하며 모두 좌측 치우침 현상이 있음을 확인했다. 또한 우측 치우침에 대한 원인으로 중앙선 회피효과를 분석한 결과, 중앙선 우측에서 주행한 도로 2와 4에서 회피경향이 나타났다. 본 연구에서는 가성무시가 운전 중에 유의미하게 나타남으로써 일상생활에서도 이와 같은 현상이 존재함을 나타냈다.
효과적인 가변제한속도(Variable Speed Limit: VSL)는 교통사고를 예방하고 교통정체를 완화시키는데 기여하는 중요한 교통류 제어방안이다. 본 연구에서는 교통사고 예방을 목적으로 가변제한속도를 적용하는 방법론을 제시하였다. 가변제한속도를 적용하는 조건을 두 가지로 분류하였는데, 사고위험도 예측모형에 따른 제한속도 변화와 도로환경조건의 변화에 따른 제한속도 조정 방안을 제안하였다. 예측된 사고위험도에 따른 가변제한속도의 적용은 검지기에서 추출되는 교통량, 속도, 점유율자료와 교통사고자료로 이항로지스틱회귀분석 기법을 사용하여 구축된 사고위험도 예측모형을 사용하였다. 한편, 도로환경조건에 따른 가변제한속도 적용에서는 안개, 폭우, 폭설로 인한 시거제약 상황과 결빙, 비, 눈으로 인한 노면마찰력감소상황 시 최소정지거리 계산을 통해 각 상황에 적용되어야 하는 제한속도를 제시하였다. 이를 바탕으로 통합도로환경조건 모니터링 시스템 하에서 사고위험도와 도로환경조건을 관측하고 제한속도를 변화시키는 가변제한속도 시스템 알고리즘을 제시하였으며, 제안된 알고리즘의 현장 적용 시 고려되어야 할 기술적 이슈를 논의하였다.
본 연구는 주행 고난이도 상황에서 인프라 정보 연계를 통해 도로 상황 인지 수준이 고도화되면 자율주행 수준을 높일 것으로 판단하여, 자율주행차량이 주행하기 어려운 고난이도 상황을 도로 인프라 운영 측면에서 도출하고자 하였다. 난이도 평가 지표를 도로 인프라 조건 및 주행상황 등 3단계로 구분하여 전문가 대상 설문조사 후 계층화 분석을 하였다. 분석결과, 단속류 도로가 연속류 도로보다 주행 난이도가 월등히 높고, 단속류 도로 하위의 비신호 교차로와 회전교차로의 주행 난이도가 높게 평가되었다. 또한 난이도가 높은 6가지 주행 상황도 비신호교차로 및 회전교차로에서 발생되는 상황인 것으로 평가되었다. 자율주행차량의 주행 난이도는 다른 차량과의 상충 가능성이 높고 도로에서 차량 스스로가 인지해야 할 요소들이 많으며 현재 주행하는 주행흐름에 급격한 변화를 겪게 될수록 높아지는 것으로 분석되었다.
우리 나라는 계절 동토지대로서 겨울에는 기온이 영하로 떨어져 지반에 동상현상이 발생하고, 봄에는 얼었던 지반이 융해하면서 도로포장을 파손하거나 그 수명을 단축시킨다. 이러한 동상 및 융해로 인한 도로포장의 파손을 방지하기 위하여 도로포장 하부에 동상방지층을 설치하고 있다. 그런데 국내에서는 도로 동상방지층의 두께 결정시 사용되는 동결깊이 추정식으로서 미국이나 일본에서 개발된 식을 이용하고 있다. 그러나 이 식들은 자국의 기후 및 지반 조건에서 만들어진 것이므로 국내에서 그대로 적용하는 것이 합리적이라고 말하기는 어렵다. 우리 나라의 기후 및 지반조건에 맞지 않는 동결깊이 산정식을 도로 설계시 적용할 경우 전국에 새로 설치하는 도로 동상방지층의 두께가 달라질 수 있으며, 이에 따라 공사비가 잘못 산정될 수도 있다. 따라서 도로 공사비의 효율적인 집행과 도로의 내구성 향상을 위해 국내 기후 조건과 지반 여건에 맞는 동결깊이 산정식의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 전국 89개 포장국도에서 측정한 동결깊이와 기상청 측정 기온으로부터 산정한 동결지수를 함수로 하여 동결깊이 산정식(안)을 만들어 보았다. 아울러 지역별, 음/양지(陰/陽地) 조건별로 동결깊이가 어떻게 다르게 나타나는지 분석하였다. 또한 국내에서 기존에 이용하고 있던 동결깊이 산정식 및 외국의 동결깊이 산정식들과 그 결과가 어떻게 다르게 나타나는지 분석하였다.
차량에 부착된 CCD 카메라를 이용하여 취득된 도로 주변의 영상에 존재하는 사람의 얼굴을 추출하여 제거하는 처리를 할 경우, 사생활 침해의 문제 없이 사용자들에게 원하는 지역의 도로영상의 제공이 가능해진다. 이 실험의 목적은 차량에서 취득된 도로 주변의 칼라 영상에서 사람의 얼굴을 자동으로 추출하는 기술을 개발하는데에 있다. 도로 주변의 CCD영상에서의 얼굴 추출을 위해, HSI(색상, 채도, 명도) 칼라 모델과 YCrCb 칼라 모델을 사용하여 이들 모델에 임계값을 적용하여 피부색을 검출하였으며, 두 개의 모델을 사용한 결과 효과적인 피부색의 검출이 가능함을 확인할 수 있었다. 검출된 피부색 영역을 연결성과 밝기 차이를 이용하여 클러스터링을 실행하고 이렇게 나뉘어진 각각의 구역들에 구역의 면적, 구역내 존재하는 화소의 개수, 구역의 가로와 세로 비율 그리고 타원조건을 적용하여 얼굴 후보 구역을 결정하였다. 그리고 최종적으로 남겨진 구역을 이진화 하고, 이진화 된 영상 중 검은 부분이 5% 이상일 때 이들을 눈, 코, 입 등으로 간주하여 최종적인 얼굴로 결정하였다. 실험 결과 추출되지 않은 얼굴과 잘못 추출된 구역이 발생했으나, 얼굴에 해당하는 임계값등의 조건을 약화시킬 경우 대부분의 얼굴의 추출이 가능할 것으로 여겨지며, 추출된 구역을 흐리게 처리할 경우 오인식된 부분에 대한 사용자의 거부감도 줄일 수 있을 것 으로 예상된다.
일반적으로 도로의 혼잡상태나 운영상태를 평가하기 위한 효과척도로서 연속류에서는 V/C비를 이용하고, 단속류에서는 평균통행속도를 이용한다. 연속류 및 단속류의 운영상태를 평가하기 위한 효과척도에는 도로조건과 교통조건이 주요한 변수로 적용된다. 그런데 도로 및 교통조건외에 강우시와 같은 기상여건이 도로의 운영상태에 영향을 준다. 연속류에서는 강우시 기상상태를 반영한 보정계수에 대한 연구가 선행되어 있으나, 단속류에서는 관련 연구가 미비하다. 본 연구에서는 단속교통류에서 평균통행속도를 산정할 때 반영할 수 있는 강우시 통행속도 감소에 대한 보정계수를 산정하였다. 도로 및 교통조건이 동일하고 강우시 및 비강우시 등 기상조건이 다를 때 강우시 통행속도를 종속변수로 하는 회귀분석을 시행함으로써 강우시 통행속도 보정계수를 산정하였다. 회귀분석을 통하여 산정된 강우시 보정계수는 첨두시간대, 비첨두시간대, 전시간대로 구분하여 산정하였다. 본 연구를 통한 강우시 통행속도 보정계수를 이용하여 기존에 이용되고 있는 도시내 도로의 운영상태를 평가하기 위한 평균통행속도 산정식을 보완할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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