디지털 자동차운행기록계는 교통안전법에 따라 자동차의 운행상황과 교통사고 상황과 함께 자동차의 속도, 거리, 브레이크 상황, 가속도, GPS 위치 등을 자동적으로 저장장치에 기록하는 장치이다. 유럽에서는 디지털 자동차운행기록계 장착이 2005년부터 모든 트럭에게 의무화되어 있고, 대한민국은 2011년부터 신규로 등록되는 사업용 차량은 의무적으로 장착해야 하며, 해가 지날수록 의무적으로 장착해야하는 자동차의 범위가 확대되어가고 있다. 이 장치는 운전자의 일일 운행 현황 분석 및 사고 분석을 위하여 사용된다. 자동차 사고는 장치의 안정성을 예측불가능하게 한다. 그래서 불확실한 상황아래에서 최대한 안정적으로 데이터를 저장할 수 있는 기술은 매우 중요하다. 우리는 실제 디지털 자동차 운행기록계를 설계하고 구현하였다. 본 논문은 이 장치의 설계와 구현에 있어서 저비용의 하드웨어 자원으로 안전하게 대용량 데이터를 저장하기 위해서 저용량이지만 안정적인 1차 저장장치와 대용량을 저비용으로 구현한 2차 저장장치로 구성된 계층적 저장 기법을 제안한다. 1차 저장장치는 용량이 SLC 낸드 플래시 메모리를 사용하여 로그 구조 형식으로 데이터를 저장한다. 로그 구조의 단점인 느린 부팅 문제를 해결하기 위해 역방향 부분 검색 기법을 제시한다. 이 방법은 1차 저장장치의 부팅 시간을 50분의 1로 감소시킨다. 추가적으로 사고 순간의 데이터를 신속하게 데이터를 저장하는 기법도 제시한다. 이 방법으로 저비용의 내장형 시스템에서 사고순간의 운행기록 시간을 일반적인 방법의 저장시간의 1/20만큼 단축하였다.
최근 정보통신기술의 발달은 센서를 바탕으로 수많은 데이터를 구축하고 이를 이용하여 실시간 서비스를 제공할 수 있게 한다. 교통안전공단에서는 디지털 운행기록계를 통해 전국의 상용차의 운행 정보를 수집하고 있다. 전국 상용자의 운행 정보는 교통 분야에서 다방면으로 활용이 가능하다. 그 중 특히 자율주행 분야에서는 실시간으로 운행정보를 분석하여 위험 운전에 대응을 하거나 방지하는데 도움을 줄 수 있다. 그러나 전통적인 데이터베이스 시스템을 이용하여 대용량의 데이터를 실시간 서비스에 적합한 수준의 성능으로 처리하는 데는 한계가 존재한다. 특히 국내에서는 이와 같은 기술적인 문제로 상용차 운행정보의 실시간 분석을 위한 대규모 교통 빅데이터의 처리가 이전에 시도된 적이 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 새로운 방식의 데이터베이스 서버 시스템 최적화를 진행하였고 실시간 서비스가 가능한 수준임을 확인하였다. 구축된 데이터베이스 시스템을 이용하여 디지털 트윈, 자율주행환경을 마련하기 위한 기반 데이터를 확보할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문의 안전운행 보상시스템은 안전운전을 수행한 차량운전자에게 직접적인 보상을 제공하여 안전운전의 동기를 부여하고 적극적 참여를 유도함으로써 사고의 발생을 줄여 생명과 재산의 손실을 줄이는데 목표가 있다. 기존의 디지털 운행기록계의 경우 차량의 운전상태를 기록만 하였으나, 안전운전보상시스템은 사고예방 효과를 높이기 위한 지원책으로서 안전운전을 수행한 경우 금전적 보상을 통해 위험운전을 피하고 안전운전을 하도록 유도하였다. 즉, 과속으로 인한 사고 발생 빈도가 높은 지역에서는 속도 준수, 또는 차 간 거리 유지, 지정차로 운행 등의 안전운행 지시를 수행한 경우 직접적인 보상을 제공함으로써 안전운전 동기를 부여하여 교통사고를 예방하고자 한다. 이러한 안전운행 데이터와 보상내용은 투명하고 안전하게 관리되어야 하므로 보상근거와 보상내용을 폐쇄형 블록체인 하이퍼레저 패브릭을 이용하여 구축하였다. 그러나 블록체인 시스템은 투명성과 안전성이 보장되는 반면에 낮은 데이터 처리속도가 문제가 되므로 이를 개선하고자 블록생성 가속 기능을 구현하였다. 본 연구에서는 순차적으로 블록을 생성하는 속도가 10TPS(Transaction per second) 내외의 낮은 속도를 나타내어, 블록의 생성속도를 높이기 위해 가속 기능을 적용한 결과 1,000TPS 이상의 고성능 네트워크를 구현하였다.
사업용 차량은 교통안전법상 난폭운전 및 사고 방지를 위해 운행기록계, 블랙박스, ADAS를 의무적으로 장착하여야 한다. 한편 도로 위 위험요소들로 인한 피해는 2013년 대비 2016년에 1.5배로 증가하고 있으며 이에 국토교통부는 도로위험정보를 수집할 수 있는 센서를 개발하고 사업용 차량에 장착하여 프로브 차량으로 활용할 수 있는 기술을 개발 중에 있다. 본 연구는 이러한 기술개발을 대비하여 주행속도에 따른 GPS 오차 편차 발생 여부를 확인하고 이벤트 지점을 통합·분리할 적정 통합 범위(m)를 도출하는 분석을 수행하였다. 그 결과 주행속도가 100km/h일 때 평균오차는 9.72m로 주행속도가 40km/h일 때 평균오차 4.69m에 비해 오차가 약 2.1배 커지는 것으로 나타났다. 이벤트 지점 적정 통합·분리 범위(m)는 주행속도와 관계없이 동일지점 인식률 90% 이상인 20m로 분석되었다. 본 연구결과는 사업용 차량이 수집할 위치기반 정보 정확도 향상 및 정책개발의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 사업용 차량 수집정보를 통해 도로위험을 계량화하고 검증할 수 있는 네 가지 알고리즘과 관련 지수를 개발하였다. 도로위험도 산정을 위해서 사업용 차량의 블랙박스와 디지털 운행 기록계로 부터 원시 데이터를 수집하였다. 포트홀, 도로 결빙, 안개 등 가공 처리된 데이터는 사업용 차량 수집정보 공유시스템에서 생성이 가능하다. 도로 위험도 산정 알고리즘은 기본적으로 이러한 수집정보와 도로 기하구조 자료를 활용하였다. 가공 처리된 데이터에 따라 총 4개의 서로 다른 도로 위험 알고리즘과 관련 지표를 개발하였다. 과거 이력자료를 근거로 상습결빙구간 및 안개다발구간인 국도 19호선(강원도)과 국도 1호선(세종시 인근)을 대상으로 수동형 운행기록계를 이용하여 알고리즘 검증을 수행하였다. 단기적으로 실제 도로위험정보 취득에 어려움이 있어 가상으로 위험정보를 수집하여 알고리즘을 검증한 결과 특징적인 알고리즘 오류는 발생하지 않았다. 본 연구는 지점이 아닌 구간을 기반으로 도로 위험정보를 제공하기 때문에 도로 이용자는 물론 도로 유지관리기관에도 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
운전자의 인적요인분석을 위한 기초자료를 제공하는 디지털 운행기록계에서는 GPS 속도, 방위각, RPM정보 등 극히 제한된 운행정보만을 기록하여 실제 운전자의 운전행태를 분석하는 데는 많은 한계가 있다. 또한, 현재 상업화가 활발히 이루어지고 있는 차량용 블랙박스는 운전자의 운전행동보다는 차량에 대한 위험사항을 기록하고 있는 방식으로서 운전자의 실제 운전행태를 분석하기에는 많은 문제점을 보이고 있다. 따라서 기존의 교통안전관련 연구들을 살펴보면 인적요인분석에 필요한 운전자의 위험운전분석이 극히 제한적으로 이루어져 있는 현실이다. 이에 본 연구에서는 사업용자동차의 위험운전유형과 각 운전유형을 결정하는 임계치를 이용하여 버스운전자의 운전행태를 분석하였다. 또한, 버스운전자에게 위험운전에 대해 단말기를 통해 실시간으로 경고정보를 자동 제공하여 실시간경고정보에 따른 효과분석을 실시하였다. 운전자들의 행태분석에 대한 해석은 차량의 가속도 센서와 회전 각속도 센서의 종방향 가속도(Ax), 횡방향 가속도(Ay), 회전 각속도(Yaw rate) 등에 대한 분석을 통해 이루어졌다.
대량수송이 가능한 대중교통 수단의 경우 사고 발생 시 대형인명피해가 우려되며, 이로 인해 다량의 사회적 경제적 손실이 발생할 가능성이 크다. 특히, 최근 들어 버스 운전자의 피로 및 부주의 등으로 인한 중 대형 버스사고가 잇따라 발생하며 버스사고 및 운전자의 근무환경에 대한 사회적 관심이 나날이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 버스운전자의 근로 환경(업종별 근로 형태별)에 따른 근로여건 및 사고 특성을 비교 분석하고자 한다. 이를 위하여 국내 271개 버스회사에 대한 2017년 1월~12월까지의 운행기록계 자료 및 업체 정보(업종구분, 근로형태)를 수집하였으며, 이를 통계적 방법론을 활용하여 분석하였다. 그 결과 버스운전자의 근로조건에 따른 사고빈도 및 운행환경의 차이가 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 특히, 격일제 근무 형태를 따르는 시내버스(특광역시 제외)에서 교통사고가 비교적 빈번히 발생함을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 향후 노선버스 사고 감소를 위한 근무여건 개선의 기초자료로 활용될 수 있기를 기대한다.
지난 10년 간 졸음운전은 전체 고속도로 사고건수의 약 23%로 교통사고 사망원인 중 가장 높은 비중을 차지하고 있다. 과속, 주시태만 등 운전자 과실이 주요원인인 일반적인 사고유형과 달리, 졸음운전은 졸음이라는 불가항력적 원인에 의해 발생한다는 점에서 타 사고유형과 차별화된 접근이 요구된다. 그 동안의 졸음운전 감소대책은 일반적인 교통사고 대책과 마찬가지로 사고다발지점과 같은 특정지점(spot)에 집중하였으나, 도로특성(해당구간의 화물차 비율 등) 또는 시간특성(누적주행시간에 따른 위험 운전행동 증가 등)을 고려한 감소대책이 필요함에 따라, 본 연구에서는 시 공간적으로 확대한 구간(link) 개념을 도입하였다. 고속도로 졸음운전 위험구간 분석을 위해 화물차 디지털 운행기록계(digital tacho graph: DTG) 자료를 활용하였으며, 이를 바탕으로 졸음운전 위험구간을 산정하였다. 위험 행동지표와 사고 발생건수 간의 상관 분석을 위해 음이항 회귀모형(negative binomial regression)을 통한 졸음사고 예측모형을 추정하였으며 모형의 결과 값을 바탕으로 경험적 베이즈(empirical Bayes: EB) 추정치와 구간별 잠재적 안전개선 지수(potential for safety improvement: PSI)를 산출하여 졸음운전 위험 구간을 선정하였다. 졸음사고 모형 추정 결과, 연평균 일교통량, 화물차 비율, DTG 수집 자료건수, 평균 과속비율(20km/h 초과), 평균 급감속비율 및 평균 급차로변경비율이 늘어날 경우 졸음운전 사고건수 역시 증가하는 것으로 분석되었다.
전국 고속도로의 포트홀 발생으로 인한 보상금액과 건수는 2015년 대비 2019년에 각각 약 4.2배, 3.5배 수준으로 증가하고 있으며, 이러한 도로 위 위험요소들로 인한 피해 증가로 국토교통부는 사업용 차량 내 장치(운행기록계, 블랙박스, ADAS)가 수집하는 정보를 활용하여 도로위험정보를 수집하고 제공할 수 있는 기술 및 서비스를 개발 중에 있다. 본 연구는 이러한 기술개발을 대비하여 운전자 및 도로관리자에게 도로위험정보를 제공하기 위해서 연속류 및 단속류를 대상으로 개발한 알고리즘에 대한 통합평가를 실시하여 설정한 3개 시나리오들을 검증하였다. 그 결과, 통합평가 전체 정확도가 81.88%로 도출되었고 통합평가의 목적과 가정을 고려하여 1분 미만 데이터의 누락, GPS 좌표 위치와 알고리즘 관련 오류들만 본 통합평가 시 발생한 오류로 간주하였다. 그 중에서 GPS 오류 데이터들을 보정하여 전체 90.15%(도로파손의 확률: 99.38%, 결빙: 84.45%,안개: 94.42%)의 정확도로 도출하였다. 본 연구결과는 사업용 차량이 수집할 위치기반 정보 정확도 향상 및 정책개발의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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