도로 설계속도, 주행속도, 제한속도가 보완적 관계를 가지고 있음에도 불구하고, 이들 세 가지 속도의 상호 작용에 대한 검토가 미흡하였다. 이런 맥락에서 본 연구는 세 가지 속도의 상관성 조사를 위해 지방부의 왕복 4 차로 도로 구간에서 주행속도 자료를 측정하였다. 95 백분위 주행속도를 도로설계기준과 지점별 기하구조 요소로부터 결정되는 곡선부의 추정 설계속도와 상호 비교한 결과, 지점별 추정 설계속도가 100km/h 이하인 조건에서는 주행속도가 추정 설계속도 보다 높게 나타났고, 추정 설계속도가 130km/h 이상의 조건에서는 반대의 현상이 나타났다. 제한속도와 주행속도를 비교한 결과, 제한속도 80km/h 지점에서는 직선부의 85 백분위 주행속도가 $95{\sim}110km/h$ 사이로 나타났고, 제한속도 90km/h 지점에서는 $105{\sim}120km/h$ 사이로 나타났다. 다중 회귀 분석을 이용하여 접근 직선부와 곡선부 중간 지점에서 평균, 85 백분위, 95 백분위 주행속도를 예측하기 위한 모형식 개발을 시도하였다. 분석 결과, 제한속도가 증가할수록 곡선부의 평균 주행속도, 85 백분위 주행속도가 증가하는 것으로, 직선부에서는 제한속도가 증가하고 접근 직선의 연장이 길어질수록 평균, 85 백분위, 95 백분위 주행속도가 증가하는 것으로 나타났다.
현재 자율주행차량은 테스트 이후 상용화를 눈앞에 두고 있다. 그러나 아직 자율주행차량이 완벽히 상용화되지 않았음에도 81건의 사고가 발생했으며, 사고를 피하기 위한 차량의 주행 방식은 LiDAR에 많이 의존하고 있다. 현재 상용화된 3레벨 자율주행차량이 4레벨 자율주행차량으로 발전하기 위해서는 기존에 수집되는 정보보다 더 많은 정보를 수집해야만 한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 자율주행차량에서 수집하는 정보인 도로 정보, 기상정보를 포함하여 차량이 주행 중인 도로의 거칠기와 자기 자신 및 주변 차량의 탑승객 상태를 정확하게 인식하여 차량이 처한 위기 상황을 정확하게 계산하는 Driving Situation Judgment System (DSJS)을 제안한다. DSJS의 PDM에 대한 실험 결과, PDM은 기존 차량의 탑승객 인식 시스템보다 평균적으로 15.52% 더 정확하게 탑승객을 분류할 수 있었다. 본 연구는 기존 3단계 자율주행차량이 수집하는 데이터보다 더 다양한 종류를 수집하여 4단계 자율주행차량을 달성하는 기초연구가 될 수 있다.
기존의 자율주행 기술은 차량에 부착된 센서를 사용하여 환경을 감지하고 주행 계획을 수립하는 방식으로 개발되었으나, 악천후나 역광, 장애물로 인한 가려짐 등 특정 상황에서 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 인프라의 지원을 통해 자율주행 차량의 인지 범위를 확장하는 협력형 자율주행 기술이 주목받고 있으나, 단안 카메라에서는 국제 표준에서 요구하는 객체의 3D 중심점을 실시간으로 분석해내기 어렵다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 도로 인프라의 고정된 화각과 사전에 측정된 기하학적 정보를 활용하여 객체를 검출하고 실시간으로 차량의 중심점을 추정하는 방법을 제안하였다. GPS 위치 측정 장비를 활용하여 객체의 중심점을 효과적으로 추정할 수 있음을 확인하였으며, 제안된 방법은 차량 및 도로 인프라 간의 협력형 자율주행 기술에 적용 가능하여, 협력형 자율주행 인프라의 보급 및 확산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
도심 교통체증 감소와 물류의 신속한 이동을 위해 1990년대 초반 등장한 퀵서비스산업은 이륜자동차의 증가를 가속화 했으며, 경제발전에 따라 250CC 이상 대배기량의 이륜자동차들도 레저용으로 급증하고 있는 추세를 보이고 있다. 사고발생추세에서 전체교통사고대비 2005년 5.7%, 2008년 8.3%로 점차 증가추세를 보이며 사망률 또한 증가하고 있다. 본 연구에서는 이륜자동차의 자동차전용도로 통행에 대한 위험도를 알아보고자 서울시 연속류 도로를 대상으로 이륜자동차의 법규위반율과 차로변경 행태, 주행속도 행태를 분석하였으며 사고시의 차량충격량을 PCCRASH 시뮬레이션으로 산출하였다. 분석 결과, 차로변경시간과 평균통행속도가 일반차량과 상이하며 도로정체가 발생할 경우 부적절한 주행행태를 보이는 것으로 나타났다. 정부의 이륜자동차 자동차전용도로 허용 검토에 있어 본 연구는 허용여부를 판단하는데 도움이 되며 이륜자동차의 주행 행태를 연구하는데 기초자료로 활용할 수 있다.
일정구간의 도로를 주행하는 차량에 대한 단위시간대별 위치정보를 취득하게 되면, 도로의 교통상황에 대한 정보와 개별차량의 미시적인 주행행태를 파악할 수 있게 된다. 기존 사용되는 영상기술은 짧은 지점에 대한 교통량, 속도 등의 제한적인 자료만의 취득이 가능하여 도로구간의 교통상황을 대표하는데 한계가 있다. 또한 기존 영상기술은 주행차량의 미시적행태분석을 위해서 비디오로 촬영된 영상을 한 프레임씩 수동으로 작동하여 데이터를 수집함으로써 많은 인력과 시간이 소요되었다. 본 연구에서는 차량의 단위시간대별 위치자료를 자동으로 얻어낼 수 있는 규칙기반 차량추적기술을 개발하였다. 또한 기술의 검증을 위해 130m의 도로구간에서 차량의 주행위치를 0.05초 단위로 추적한 기초 자료를 추출하였으며, 이 데이터의 가공을 통해 산출된 속도와 실측된 속도와의 비교를 통해 차량추적의 정확도를 검증하였다. 향후 이러한 차량추적기술은 도로의 교통상황에 대한 주요 정보의 제공 등의 실용적 측면과 차량의 주행행태 분석 등의 학문적 분야에 널리 활용될 수 있을 것이다.
최근에 자율주행자동차에 대해 매우 활발한 연구와 개발이 진행되고 있다. 자율주행자동차를 구현하기 위해서는 매우 많은 기술들이 융복합적으로 해결되어야 한다. 이를 위해 차량에 장착된 블랙박스는 단순히 녹화기능 뿐만 아니라 신호등인식, 보행자검출, 정지선인식 등과 같이 자율주행차량을 구현하기 위한 핵심적인 기능을 제공할 수 있어 많은 연구 대상이 되고 있다. 따라서 자율주행차량을 구현하기 위한 한 가지 접근방법으로서 본 논문에서는 차량에 장착된 블랙박스 카메라를 이용하여 도로상에 위치한 거리를 효과적으로 예측할 수 있는 수식적인 모델을 제시한다. 제안한 모델은 도로의 기준선과 관찰선의 폭 또는 블랙박스 장착 높이 정보만을 이용함으로써 실제 도로상의 거리를 예측하는데 효과적으로 활용할 수 있음을 보인다. 다양한 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 도로상의 거리 예측 모델이 타당함을 보인다.
효율적인 도로의 설계와 관리를 위해서는 도로건설의 경제성 분석이 중요하며 이를 위해서는 도로 상태별 차량별 유류소모량의 평가가 필요하다. 도로에서는 초기 건설비용, 유지보수비용, 차량운행비용, 지정체비용 등이 발생되는데, 도로의 경제성 분석을 위해서는 초기 건설비용, 유지보수비용 등과 같은 관리자비용과 차량운행비용, 지정체비용 등과 같은 이용자비용을 모두 포함한 사회적 비용이 고려되어야 한다. 이 중 차량운행비용은 교통량에 따라 그 비용이 변화되므로 차량운행비용 항목의 큰 부분을 차지하는 유류소모량 또한 교통량에 따라 변화하게 된다. 그런데 유류소모량은 차량의 주행속도 및 도로포장의 상태, 특히 평탄성에 따라 크게 변화되므로 도로의 경제성 분석을 위한 차량운행비용의 산정을 위해서는 주행차량에 대해 도로 상태에 따른 유류소모량을 평가하여 경제성 분석에 반영해야 할 필요가 있으나 아직 이를 고려하지 못하고 있는 상황이다. 본 연구에서는 국내에서 운행되는 승용차에 대해서 도로 상태별 유류소모량 추정모델을 개발하였다. 우선 우리나라의 교통시설 투자평가 및 도로건설의 예비타당성 조사에서 차량운행비용 산정을 위해 사용되고 있는 주행속도와 유류소모량의 관계식을 고찰하고, 승용차를 대상으로 도로포장의 평탄성에 따른 유류소모량 변화의 관계를 실제 도로에서 실측하여 평탄성과 유류소모량 변화의 관계를 분석하였다. 실험 결과, 평탄성에 따른 유류소모량의 변화는 평탄성이 1m/km 증가하였을 경우 100km 주행시 약 $80m{\ell}$ 정도의 비율로 유류소모량이 증가하는 것으로 확인되었다. 따라서 도로의 설계 및 유지관리에 있어서 보다 정확한 경제성 분석을 수행하기 위해서는 도로포장의 평탄성에 따른 유류소모량 변화를 고려해야 할 필요가 있다.
본 논문에서는 주행 중 가속도 센서와 카메라로부터 데이터를 실시간으로 수집, 분석하여 자동으로 도로 포장의 다양한 손상을 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 도로의 포장 손상을 탐지하는 즉시 해당 이미지와 가속도 신호, GPS좌표를 도로관리자에게 전송하며 이를 서버에도 전송하여 데이터베이스에 이력화한다. 이를 통해, 도로 포장 손상 탐지 시스템은 도로관리자로 하여금 1) 신속, 정확, 편리하게 도로의 상태를 관리할 수 있게 하며, 2) 다양한 종류의 도로 포장 손상을 조기에 발견하여 관리할 수 있도록 하며, 3) 도로의 포장 손상을 추적 관리할 수 있도록 한다. 결과적으로, 제안하는 시스템은 10번의 고속도로 주행 실증 평가에서 평균 100 km/h로 주행 중 74%의 민감도와 84%의 정밀도로 도로 포장의 손상을 탐지하여 그 유효성이 입증되었다.
자동 과속 단속 시스템은 중요한 교통사고 예방 대책의 하나이다. 운전자는 자동과속단속시스템 설치 지점 부근에서 속도를 감속하고 설치지점 통과 후 다시 가속한다. 따라서 단속의 목적을 둔 과속단속시스템은 충분한 안전 효과를 발휘하는데 한계가 있으며, 속도 관리 개념의 설치 방안이 마련될 필요가 있다 본 연구는 연속된 도로 구간을 주행하는 운전자의 주행속도 변화를 일정 범주 내로 유지시키는 도로 설계 일관성 개념을 과속단속시스템의 설치위치 선정에 적용하였다. 또한 과속단속시스템도 도로 곡선부 등 선형 요소와 마찬가지로 운전자의 주행속도를 변화시키는 설계 요소의 하나로 간주하고, 설계 일관성 개념 및 평가기준을 동일하게 적용한 설치 방안을 제안하였다.
본 논문에서는 좁고 곡률이 큰 도로에서의 자율 주행을 위한 AVM 시스템 기반의 알고리즘을 제안한다. 기존의 전방을 주시하는 모노/스테레오 카메라를 이용한 차선 인식 방법을 이용한 자율주행 알고리즘은 모노/스테레오 카메라의 제한된 FOV (Field of View)로 인해 좁고 곡률이 큰 도로에서의 자율 주행에 한계가 있다. 제안하는 알고리즘은 AVM 시스템을 기반으로 하여 이 한계를 극복하고자 한다. AVM 시스템에서 얻은 영상을 차선의 색상 정보를 이용해 차선의 영역을 이진화 한다. 이진화 영상으로부터, 차량의 뒷바퀴 주변의 관심영역을 시작으로 재귀적 탐색법을 이용하여 좌, 우 차선을 검출한다. 검출된 좌, 우 차선의 중앙선을 차량의 경로로 삼고 조향각을 산출해 낸다. 제한하는 알고리즘을 실제 차량에 적용시킨 실험을 수행하였고, 운전면허 시험장의 코스를 차선의 이탈없이 주행 가능함을 실험적으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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