기존 연구들은 대부분 특정 유형, 시점, 장소를 분석할 수밖에 없기 때문에, 향후 정책 결정 근거로 이용하는데 한계가 있다. 이에 따라, 본 연구는 향후 정책 결정에 도움이 될 수 있도록 지속 가능하며, 신뢰도 높고, 다양한 효과분석 결과를 제시하는 것을 목표로 하였다. 공공데이터인 교통사고분석시스템(TAAS), 교통단속장비 관리업무시스템 (MTS) 데이터를 융합하여 광범위한 분석데이터를 수집하였고, 비교그룹 방법을 이용하여 효과분석하였다. 다양한 분석 결과를 제시하기 위해 교통단속장비의 제한속도 및 교통사고 유형별 사고감소 효과를 분석하였다. 2019년 서울시 신호위반 단속 장비 신규 설치 지점 87개소의 대상으로 분석한 결과 전체 사고 발생, 치명적 사고 발생이 각각 28.53%, 39.44% 감소하여 사고 심각도 개선에 큰 효과를 보였다. 제한속도 30km/h, 50km/h 단속 장비들은 전체사고에 대해 각각 42.23%, 25.85%의 사고 감소율을 보였지만, 사고유형과 법규위반유형별로 상이한 분석 결과를 보였다. 이처럼 단속 장비는 제한 속도별, 교통사고 유형별로 상이한 사고감소 효과를 지니므로 향후 이를 고려한 정책 결정을 통해 교통안전 정책에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
국내 Smart Phone 수요가 급속도로 증가함에 따라 멀티미디어 서비스의 활용도 다양해졌다. Smart Phone 사용자들은 Jail Breaking과 Rooting 등 해킹을 하여 멀티미디어 저작권 콘텐츠를 불법으로 이용하고 있다. 또한 한 미 FTA 체결에 따른 법적 문제제기와 이동통신 단말로서 범죄와 관련성이 높아서, 생성, 저장된 디지털 증거는 증거의 활용도가 높아 모바일 포렌식 연구가 필요하다. 본 논문은 Smart Phone 저작권 위반을 가정한 경우 적법적인 압수 수색의 방법과 주의 할 점을 연구하였다. Smart Phone 저작권 침해 현황과 관련 위반사항들을 방송, 영화, 음악, e-book 등으로 항목별로 조사하였고, 포렌식에 기술을 적용하여 법정에 보고서를 제출하는 방법에 대해 연구하였다. 본 연구 결과는 Smart Phone 범죄 증거 자료 제공과 모바일 포렌식 기술 발전에 기여 할 수 있을 것이다.
도로에서의 안전한 주행을 위해서는 차량들의 전방 시야 확보와 주행속도가 비슷한 차량들의 동일차로 형성이 중요하다. 하지만, 화물차와 같은 대형차량은 승용차에 비해 주행속도가 낮고, 차체가 커서 승용차와 차로를 공유할 때에 사고의 위험을 높이게 된다. 이러한 피해를 줄이고자 우리나라 도로교통법은 차로통행기준을 지정하고 있으나 잘 지켜지지 않고 있는 현실이다. 이에 본 연구는 화물차량의 교통사고 심각도 분석을 통해 지정차로제의 당위성을 제공하고, 고속도로 안전대책마련에 기여하는데 목적이 있다. 사고심각도를 종속변수로 하고, 지정차로 위반여부 등 18개 독립변수로 이항 로지스틱 회귀분석을 통해 분석을 실시하였다. 분석 결과, 고속도로 화물차 교통사고 심각도에 영향을 주는 변수는 지정차로 위반여부, 날씨, 주야, 갓길주정차 관련여부 변수로 나타났다. Wald 값 비교 결과, 지정차로 위반변수가 가장 영향을 많이 미치는 것으로 나타나 지정차로 통행방법의 철저한 준수가 요구되며, 효과적인 단속활동 등 대책마련이 필요할 것으로 판단된다.
1990년대 중반 이후 어린이보호구역 개선사업 등 학교 주변 안전과 보행환경 개선을 위한 정책이 적극적으로 추진되어 왔으나, 어린이 통학 시의 주요 이동경로가 이루어지는 통학로까지는 확대되지 못해 사고예방 효과가 크지 않았다. 또한 자동차 급증으로 첨두시간대의 간선도로 교통이 이면도로로 우회함에 따라 어린이들의 주요 생활공간인 학교 권역까지 침범하는 등 어린이 안전과 환경을 위협하고 있다. 이에 본 연구는 국내 어린이 교통사고 특성을 파악하고 서울시 여의도 중고등학교 및 경기도 운중초등학교를 중심으로 현장조사를 수행하여 문제점을 분석하였다. 또한 보행자 보호구역(어린이보호구역 포함)에 가변형속도제한표지 및 비콘을 설치하여 해당시설이 차량의 통행속도에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 가변형속도제한표지는 약 8.3km/h의 통행속도 감속효과가 나타났으며 비콘의 경우 미미하나마 오히려 0.8km/h의 통행속도가 증가하는 현상이 도출되었다. 또한 설치전후의 신호위반 차량대수를 조사한 결과 승용차, 버스, 화물차의 신호위반율이 약 3% 감소하였다.
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.
2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판과 구 차량 번호판이 혼합되어 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 형태학적 특징 및 차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 번호판 영상에서 차 연산을 이용하여 에지를 추출한 후에 블록 이진화를 한다. 이진화 된 차량 영상에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다 추출된 번호판 영역에 대하여 평균 이진화와 최대 최소 이진화를 적용하여 번호판의 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 분류된 개별 문자 및 숫자 코드를 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식을 한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 이미지 각각 100장을 대상으로 실험한 결과, 제시 된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판 차량이 꾸준히 증가하고 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차 관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 신 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지능형 신 자동차 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 신 차량 영상을 그레이 레벨로 변환한 후에 블록 이진화한다. 블록 이진화된 차량 영상을 대상으로 차량의 형태학적 특징을 적용하여 잡음을 제거한 후, 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에 대해 Grassfire 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 차량 번호판을 인식하기 위하여 추출된 개별 코드를 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 100장의 차량 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
최근 들어 기존의 녹색 바탕의 차량 번호판에서, 흰색 바탕의 신 차량 번호판으로 교체되고 있다. 하지만, 아직 기존의 차량 번호판이 신 차량 번호판으로 전면 교체 되지 않아 두 번호판 모두 사용되고 있기 때문에 주차 관리 시스템, 속도위반, 신호 위반 등 무인 카메라를 이용한 시스템에서, 기존 차량 번호판과 신 차량 번호판 특징에 맞는 인식 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 녹색 번호판과 흰색 번호판 모두를 추출하고 인식 할 수 있는 알고리즘에 관한 연구를 수행하였다. 다양한 환경 에서 획득한 차량 영상으로부터 번호판 영역을 추출하기 위하여 형태학적 특징을 이용하였고, 추출된 번호판 영역의 수평, 수직 히스토그램과 문자의 상대적 위치 정보를 이용하여, 문자를 분리하였다. 최종적으로, 분리된 문자를 인식하기 위해 주성분 분석법(PCA : Principal Component Analysis)과 선형 판별 분석법(LDA : Linear Discriminant Analysis)을 적용하여 인식 시스템을 구성하였다. 실험 결과, 불규칙한 조명 상태에서도 상대적으로 높은 추출률과 문자 인식률을 나타내었다.
In order to overcome the limitations of the mobile speed system for 1 lane, this study is used a multi-laser beam to develop a mobile speed measuring system, using a multi-phase beam. By using multi-laser beam, least squares algorithms and speed error processing algorithms were developed to improve speed accordancy and speed error rates compared to conventional mobile speed meters using a single laser beam. A field test showed that 80.0 percent of 3 lane and 87.0 percent of 4 lane were appropriate for the mobile speed system. With the development of the mobile speed measuring system, it is expected to dramatically reduce the accidents caused by the speed of traffic. It is also expected to effectively operate equipment and manage the cost by improving manpower and providing improved enforcement accuracy, by contributing positively to public institution and public affairs.
현 도로교통법상 도로 이용의 효율성과 교통안전 확보의 목적으로 차로 별 통행 가능 차종을 지정한 제도로써, 2020년 개정안이 현재 시행되고 있다. 독일과 국내의 자동차 1만 대당 교통사고 사망자 수를 비교하였을 때, 독일의 교통사고 사망자는 국내보다 현저히 낮은 수치를 기록하고 있다. 대표적으로 속도의 제한을 두지 않은 독일 아우토반의 사례는 한국의 속도위반법만이 사고율의 경감에 정답이 되지 않는다는 점을 시사한다. 아우토반 고속도로의 킵 라이트 원칙(keep right principle)에 따라 준수되는 지정차로제는 교통사고 감소에 큰 역할을 한다. 이러한 사실을 기반으로 지정차로제 위반 차량의 단속과 준수율 향상을 위한 교통 단속 시스템을 제안한다. 딥러닝 객체 인식 모델인 Yolo5를 이용하여 차종을 인식하고 OpenCV를 이용하여 차량 번호판과 차선을 인식 및 추출된 데이터를 서버에 저장하여 법규의 위반 여부를 판별하는 지정차로제 단속시스템을 개발한다. 이에 따라 운전자의 제도 인식 및 준수율의 향상을 통한 교통사고율의 감소 효과가 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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