u-City는 첨단 정보통신 인프라와 유비퀴터스 정보 처리를 도시공간에 융합해서 도시민에게 편리하고, 건강하며, 안전하고, 쾌적한 생활을 누리도록 하는 목표로삶의 질을 향상시키는 신개념의 도시이다. 도시기반시설인 도로는 이러한 u-City를 구축하는데 있어 핵심 구성요소 이지만, 도로 공간에서 발생하는 인명사고는 u-City의 목표인 안전한 도시를 구축하는데 있어 걸림돌이 되고 있는 것이 현실이다. 따라서, 본 논문에서는 안전한 도시 구축을 위하여 USN 기술을 활용하여 횡단보도 주변에서 보행자의 안전을 지원하는 시마트 연석에 대한 개념과 개발 내용을 소개하고자한다. 스마트 연석은 도로 연석과 동일한 크기로 설치되어 지상에 돌출되지 않으므로 주위 환경과 잘어울리며, 상부 모서리에 경광등이 점멸되어 운전자로 하여금 횡단보도 지역임을 쉽게 알 수 있도록 하고, 측면에서 바닥비춤조명을 비춤으로써 운전자의 시인성을 높여 안전사고를 미연에 방지하는 기능을 가지고 있다.
고령보행자를 포함한 교통약자는 신체적 능력이 저하되어 보행속도가 상대적으로 낮으며, 인지반응시간이 느린 특성을 가지고 있지만, 현재 교통약자를 위한 보행신호는 0.8m/s로 일률적으로 적용하고 있다. 문제점을 개선하기 위하여 스마트 횡단시스템이 개발되어 운영되고 있지만, 보행자별 적정 보행속도를 반영한 신호운영이 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 교통약자비율이 높은 지역에서 수집된 영상정보를 활용하여, 교통약자의 종류, 보행자의 수, 도로의 기하구조 등을 고려한 신경망모형과 다중회귀모형기반의 횡단속도 추정모델을 개발하였다. 이를 통해 개발된 모델을 스마트횡단시스템에 적용하여 실시간 교통약자에 따른 최적 보행신호 제공을 지원하고자 하였다. 경기도 파주시의 도시 교통 네트워크에서 수집된 실제 교통 상황 데이터 2,400개를 사용하였다. 모델의 성능은 상관계수, 평균 절대오차 등 7개의 선택된 지표를 통해 평가되었다. 다중선형회귀모델은 상관 계수가 0.652이고 MAE가 0.182였으며, 신경망모델은 상관계수가 0.823이고 MAE가 0.105로 나타나. 신경망모델이 더 높은 예측력을 보였다.
교통 신호등 자동 제어시스템 기술은 교통 체증 현상을 방지하고 횡단 보도를 건너는 보행자들의 안전을 목적으로 시작되었다. 이는 1가구당 2차량에 가까운 보급률을 보이고 있는 현대 사회에 불가피하게 생기는 문제인데 본 연구에서는 이러한 문제로 인한 교통 신호등 자동 제어시스템 기술을 적용하고자 한다. 사거리에서 운전을 하다 보면 차량이 많이 지나가는 차선이 있는 반면 비교적 차량이 많이 지나가지 않는 차선들을 볼 수 있다. 이런 경우 차량이 많은 차선은 신호시간 내 차량이 모두 지나가지 못해서 교통체증이 발생하게 된다. 교통 체증을 최소화하기 위해서 압력 센서를 설치하여 차량이 많이 정체 되고 있는 차선에 신호의 시간을 증가시켜주고 차량이 많이 없는 차선은 기본 신호의 시간을 주어 차량이 많이 있는 차선의 차들의 교통 체증을 해소시켜 준다. 그리고 차량이 많이 지고 스마트폰의 보급이 많아지다 보니 횡단 보도에서 스마트폰을 보고있다 횡단 보도에서 사고를 당하는 경우 증가하고 있다. 이러한 보행자들을 위해 횡단 보도의 신호가 초록불이 되었을 때 간단한 음악이 나오고 발 밑에 횡단 보도 신호등과 같은 색깔이 나오게 하는 LED를 설치한다. 이렇게 하여 초록불이 들어왔다는 것을 보행자들에 인식시켜 보행자들의 안전을 지킬 수 있다.
4차 산업 시대가 도래하여 빅데이터와 딥러닝 기술은 다양한 분야에서 아주 중요한 기술로 자리 잡고 있으며, 현재 세계 여러 분야에서 이 기술들을 이용하여 일상, 산업 분야에 적용을 시키고자 한다. 국내에서는 스마트 팩토리, 스마트 시티와 같은 분야에 적용하고 있다. 본 논문에서는 스마트 시티에 적용할 수 있는 횡단보도 상황을 인지하여 교통제어에 활용할 수 있는 빅데이터를 생산하거나 효율적인 교통제어에 활용할 수 있도록 Nvidia Jetson TX2와 실시간 객체 감지 기술인 YOLO v3를 이용하여 횡단보도용 상황 인식을 위한 영상인식 장치를 개발하였다. 제안하는 기술들을 이용하여 스마트시티 구축에 활용할 수 있고, 실시간으로 추가적으로 필요한 객체를 감지하여 확장이 용이한 장점이 있다. 또한 구현에서 효율성을 높이기 위하여 에지 컴퓨팅, 스페이스 디텍션과 같은 기술들을 활용하였다.
본 논문에서는 횡단보도의 보행자와 차량 간에 효율적인 도로 사용을 유지하면서 횡단보도 사고의 많은 부분을 차지하는 야간 횡단보도 보행자 사고를 센서, 카메라, 투광기 및 네트워크를 활용하여 사전예방하고 사고 발생 시 이를 적극적으로 추적하고 후속 조치를 취할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 보행자가 횡단보도에 진입하였을 때 보행자에게 조명을 비추어 보다 먼 거리에서 운전자가 용이하게 식별을 할 수 있으며, 횡단보도 내 사고 발생 시 관제 센터에서 현장 정보를 수신 받아 상황에 맞춰 대응할 수 있는 환경을 제공한다.
본 프로젝트는 시각장애인의 도심이동 지원 및 횡단보도에서의 안전한 보행을 위해 고안되었다. 시각장애인용 글래스를 제작하여 Custom train 한 YOLOv5 와 Lidar 센서를 통해 횡단보도 내에 객체를 감지하면 위험 음성을 송출하고 안전하게 길을 건널 수 있도록 청각적으로 지도하였다. 또한 보호자용 앱을 구현하여 보호자의 불안감을 해소하고 안정감을 주고자 하였다.
음향신호기는 횡단보도에 있는 보행신호등의 정보를 음향과 음성으로 알려주는 장치로써, 시각장애인에게 횡단보도의 이름, 음향신호기의 신호 상태 및 횡단보도의 보행 방향 정보를 제공한다. 시각장애인들은 음향신호기를 편리하게 동작시키기 위하여 358.5MHz 무선 리모컨으로 음향신호기를 동작시키고, 횡단보도를 건너가게 된다. 현재의 음향신호기는 무선 리모컨으로부터 동작 신호 수신만 가능하다. 따라서, 교차로 횡단보도와 같이 다수의 음향신호기가 설치된 교차로에서 기존의 음향신호기는 무선 리모컨의 통신 반경에 있는 음향신호기는 모두 동시에 작동하는 문제점이 있으며, 이는 시각장애인에게 혼란을 줄 수 있다. 본 논문에서는 블루투스를 이용하여 스마트폰으로 동작시킬 수 있는 양방향 통신 지원 BLE 기반 음향신호기를 제안한다. 제안하는 시스템은 상기의 문제점을 극복할 수 있으며, 신호 정보 등을 부가정보를 받을 수 있어, 횡단보도 횡단시 보다 편리하게 이용할 수 있는 장점이 있다.
지난해 국내에서 발생한 교통사고 사망자 수는 OECD 회원국 가운데 인구 10만명당 10명으로 35개국 중 6위를 기록하고 있고, 어린이나 노인과 같은 교통약자의 사고율도 높은 수준에 있다. 본 연구에서는 관련 문헌 검토, 교통사고분석시스템 자료를 이용한 사고요인분석 및 교통사고 특성 분석 등을 통하여 국내 비도심 지역 교통약자의 교통사고 저감을 위해 개발하고 있는 교통안전시설물을 소개하고자 한다. ICT기반 횡단보도용 교통안전 통합시설물은 어린이보호구역의 횡단보도를 우선 검토대상으로 하여 불법주차 차량을 배제하며, 보행자에게 횡단보도에 접근 차량이 있음을 알려주는 스마트 안전 휀스와 횡단보도 보행자가 있음을 인지하지 못한 운전자에게 경고하는 스마트 방지턱으로 구성하여 상호 작동하도록 설계하였다. 횡단보도용 교통안전시설물의 적정 형태 및 규모를 표준화하기 위하여 도로 기능, 보도 구분, 전력, 차로 수, 기학적 형태 등을 고려한 타입별 표준모델을 구축하였고, 시설물의 요구 기능을 정의하여 아이디어를 구체화하였다. 이에 따라, 교통약자의 교통사고를 저감하고, 태양광 전력공급, 기존 설치된 안전 휀스와의 호환성을 염두에 둔 디자인으로 유지관리비용 절감효과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
최근 우리나라의 자동차 보급률이 증가함에 따라 교통사고 발생 건수 또한 증가하고 있다. 특히, 차량간 사고뿐만 아니라 횡단보도 근처에서의 인명 사고 또한 증가하고 있어 횡단보도 교통안전에 대한 주의가 더욱 요구되고 있다. 본 논문에서는 NVIDIA Jetson Nano급의 엣지 디바이스를 이용하여 횡단보도에 접근하는 차량을 인식하고 속도를 추정함으로써 횡단보도 주위 안전 상태를 예측하는 시스템을 제안한다. 딥러닝 기반 차량 위치 인식을 통하여 얻은 정보들을 바탕으로 다양한 기계 학습 기법을 학습시켜 차량 속도에 따른 위험 정도를 예측한다. 마지막으로, 실제 주행 영상을 이용한 실험 및 웹 시뮬레이션을 통해 제안하는 시스템의 성능과 활용 가능성을 검증하였다.
Road traffic accidents (RTAs) are the leading cause of accidental death among children. RTA reduction is becoming an increasingly important social issue among children. Municipalities aim to resolve this issue by introducing "Smart Pedestrian Crosswalks" that help prevent traffic accidents near children's facilities. Nonetheless such facilities tend to be installed in relatively limited number of areas, such as the school zone. In order for budget allocation to be efficient and policy effects maximized, optimal location selection based on machine learning is needed. In this paper, we employ machine learning models to select the optimal locations for smart pedestrian crosswalks to reduce the RTAs of children. This study develops an optimal location index using variable importance measures. By using k-means clustering method, the authors classified the crosswalks into three types after the optimal location selection. This study has broadened the scope of research in relation to smart crosswalks and traffic safety. Also, the study serves as a unique contribution by integrating policy design decisions based on public and open data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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