본 연구는 최근 사회적으로 이슈가 되고 있는 고령자 교통사고 인적요인을 평가할 수 있는 모형 개발을 목적으로 한다. 본 연구의 수행을 위해 교통안전공단의 운전자적성검사(Simulation, 설문조사) 자료를 수집하였으며, 교통사고영향 모형개발을 위해 포아송 및 음이항 회귀분석(Poisson Regression Analysis)을 실시하였다. 교통안전성 평가모형 분석결과, 고령운전자의 경우 선택적 주의능력, 속도예측능력, 주의배분능력이 교통사고에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 다음으로 비고령운전자의 경우 선택적 주의능력, 속도예측능력, 거리지각능력, 주의배분능력, 주의전환능력이 교통사고와 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과를 바탕으로 고령운전자와 비고령운전자의 사고발생에 미치는 영향요인은 서로 다르게 나타났으며, 교통사고를 미연에 방지하기 위한 최소한의 방편으로 고령운전자와 비고령운전자를 구분하여 교통사고 예방교육을 실시해야 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 전/후방 차량 검지가 가능한 차량센서를 탑재한 프로브 차량으로 수집한 주행 궤적을 이용하여 연속웨이블릿변환 기반 충격파 검지 및 소멸 시점 예측 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 효과성 분석을 위하여 충격파 소멸점 간 거리오차와 충격파 소멸점 시간-위치 오차를 평가 지표로 제시하였고, 교통혼잡 수준, 속도 감소 현상 지속시간, 프로브 차량의 비율 등을 실험요인으로 하는 미시적 시뮬레이션 기반의 실험을 통하여 제안된 방법의 개념을 검증하였다. 그 결과, 두 가지 평가 지표 모두 교통혼잡 수준 및 속도 감소 지속시간에 크게 민감하지 않음을 보임으로서, 본 연구에서 제안하는 방법이 임의의 위치와 시간 동안 발생하는 속도 감소 현상으로 인한 충격파를 검지하고 그 소멸시점을 예측하는데 효과가 있음을 보였다. 그리고 그 정확도는 전체 차량 중 프로브 차량의 비율에 많은 영향을 받는 것으로 나타났다.
최근에 도시화와 산업화 및 교통망의 지속적인 확보로 인하여 발파공사를 시행하는 공사장이 증가하고 있다. 발파공사는 주변 주민들의 주거환경과 인접시설물들의 안전에 큰 영향을 미치므로 이에 대한 대책이 필요하다. 본 연구에서는 발파피해를 줄이기 위한 방법 중에서 발파공내의 발파메커니즘을 규명하고 개선하였다. 일반적인 공법에서 발생하는 천공경과 폭약경 사이의 차이로 인한 공간에서 디커플링효과를 규명하고, 이 공간의 매질을 변화시킴으로서 발파 시 진동발생의 규모를 규명하였다. 발파시험은 도로, 철도, 산업단지에서 실시하고, 발파진동을 측정하였다. 측정된 진동속도를 회귀분석하여 발파진동추정식을 산정하고 이를 이용하여 이격거리를 산정하였다. 공내 매질이 공기보다는 물처럼 비중이 큰 경우에 충격력은 크나 폭발 지연시간이 짧아 진동전달거리가 작아 이격거리를 크게 확보할 수 있다.
우리나라에서는 2000년부터 고속도로의 지정체 해소를 위해 하이패스가 도입되어 운영중이나 이에 대한 적절한 기준이 제시되지 못한 바, 하이패스의 대표적인 안전시설물인 시선유도봉의 적절한 설치기준에 대해 알아보았다. 시선유도봉은 교통사고 발생의 위험이 높은 곳으로서, 운전자의 주의가 현저히 요구되는 장소에 노면표시를 보조하여 동일 및 반대방향 교통류를 공간적으로 분리하고 위험구간을 예고하는 목적으로 설치된다. 본 논문에서 제시 한 시선유도봉 설치 주요 고려사항은 크게 2가지로, 첫째는 일반 차량과 하이패스 차량의 상대속도차이로 사고가 발생하지 않는 것과, 둘째는 하이패스를 통과한 차량이 유출램프에서 원활하게 유출할 수 있도록 차로변경 소요거리를 고려하는 것이다. 이와 같은 고려사항을 중심으로 적절한 시선유도봉 설치거리를 제시하였으며, 아울러 우선 고려사항을 제시하였다. 향후 이를 기준으로 하이패스 구축영업소에 시선유도봉이 설치될 경우, 보다 안전하고 원활한 하이패스 운영이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 화재진압 및 피난활동을 지원하는 딥러닝 기반의 알고리즘 개발에 관한 기초 연구로 선박 화재 시 연기감지기가 작동하기 전에 검출된 연기 데이터를 분석 및 활용하여 원격지까지 연기가 확산 되기 전에 연기 확산거리를 예측하는 것이 목적이다. 다음과 같은 절차에 따라 제안 알고리즘을 검토하였다. 첫 번째 단계로, 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)모델에 화재시뮬레이션을 통하여 얻은 연기 영상을 적용하여 학습을 진행하였다. 학습된 YOLO모델의 mAP(mean Average Precision)은 98.71%로 측정되었으며, 9 FPS(Frames Per Second)의 처리 속도로 연기를 검출하였다. 두 번째 단계로 YOLO로부터 연기 형상이 추출된 경계 상자의 좌표값을 통해 연기 확산거리를 추정하였으며 이를 시계열 예측 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)에 적용하여 학습을 진행하였다. 그 결과, 화재시뮬레이션으로부터 얻은 Fast 화재의 연기영상에서 경계 상자의 좌표값으로부터 추정한 화재발생~30초까지의 연기 확산거리 데이터를 LSTM 학습모델에 입력하여 31초~90초까지의 연기 확산거리 데이터를 예측하였다. 그리고 추정한 연기 확산거리와 예측한 연기 확산거리의 평균제곱근 오차는 2.74로 나타났다.
초장대교 콘크리트 고주탑 시공시에 사용되고 있는 슬립폼 시스템의 상승속도를 결정하는 요소인 초기경화시간은 콘크리트가 거푸집에서 안전하게 빠져나올 수 있는 굳기를 갖게 되는 콘크리트 타설 후 경화시간으로서, 배합 시 단위시멘트량 및 타설시 여러 현장 환경에 크게 영향을 받으므로, 콘크리트 타설 전에 초기경화시간을 정확히 파악하는 것은 매우 어렵다. 따라서 슬립폼 시스템의 안전성 확보 및 콘크리트면의 유지관리 문제가 발생하지 않도록 초기경화시간 결정을 위한 콘크리트 경화정도를 파악하는 기술이 필요하다. 더구나 슬립폼 공법은 연속적인 시공이 이루어지므로 거푸집 탈형 전 콘크리트의 경화정도를 연속적으로 파악할 수 있어야 한다. 초음파를 이용한 기법은 콘크리트면에 초음파를 투과시켜 투과된 신호를 측정 및 분석하는 방법으로 정량적이며 연속적으로 콘크리트의 경화정도를 파악할 수 있다. 특히 표면파 속도를 이용하는 기법은 표면을 따라 전파하는 표면파의 특성을 이용한 것으로서 표면파 속도의 변화를 통해 콘크리트 경화정도를 알 수 있으며, 주탑과 같이 두께가 두꺼운 콘크리트 구조물에 적용이 적합하다. 따라서 본 논문에서는 표면파 속도를 이용하여 콘크리트의 경화정도를 추정함으로서 슬립폼 시스템의 상승속도를 결정하는 연구를 수행하였다. 먼저 슬립폼 시스템 상승속도와 초기경화시간과의 관계식을 유도하였으며, 표면파 진행문제의 수치해석 결과를 연속웨이블릿변환 하여 표면파 속도를 추정하였다. 이때 탄성파 발생위치와 두 개의 수신점 거리에 따른 추정된 표면파 속도의 정밀도를 조사하였으며, 추정된 표면파 속도와 탄성계수와의 관계를 조사하였다.
휴게소 진 출입부는 설계속도 등이 급변하는 구간으로 교통안전 취약구간이며 특히, 휴게소 진입부는 감속과 주차공간 검색 두 가지 작업이 동시에 수행되므로 이용차량의 안전성을 확보할 수 있는 설계기준이 필요하다. 국내의 경우 영업소나 나들목, 분기점 같은 출입시설에 대한 기하구조 기준은 수립되어 있는 반면, 도로의 부속시설인 휴게소에 대한 상세한 기하구조 기준은 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 일반형 휴게소 135개소를 대상으로 한 현장조사 및 사고조사 자료를 활용하여 휴게소진 출입부 기하구조에 대한 문제점을 도출하였다. 휴게소 진 출입부의 설계구간을 분류하고 각 구간에 대한 설계요소를 도출한 후, 휴게소 진 출입부를 대상으로 속도조사 및 차량주행행태 조사를 수행하고 분석을 통해 설계요소별 최소 기준을 도출하였다. 진입 연결로의 시/종점 속도에 따라 감속거리 산정식을 이용하여 진입 연결로의 최소길이는 40m를 제안하였고, 주행행태를 기반으로 선형 안전성 평가를 통해 접속 설치각은 12~$17^{\circ}$를 제안하였다. 개발된 휴게소 진입부 설계기준은 신설되는 휴게소 뿐만 아니라 기존 휴게소에 대해 현실적으로 적용 가능한 개선방안을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
선원들은 선박의 충돌, 침몰, 좌초 및 화재 등의 여러 가지 원인으로 긴급 피난을 감행해야 하는 경우가 많이 발생한다. 이러한 사고 발생 시 인명 생존율을 높이기 위해서는 피난시간 단축이 아주 중요한 요소이나 선박의 좁고 복잡한 구조는 신속한 피난에 장애 요소가 되고 있다. 또한, 선박은 해상에서 운항하는 특성으로 좋지 않은 바다 상태에서는 행동의 제약이 발생한다. 이 연구에서는 선원들의 피난시간을 증가 시킬 수 있는 요인을 확인하기 위해 현재 승선중인 선원들을 대상으로 다양한 실험을 실시하고 그 데이터를 정리하였다. 실험 시나리오는 선원들에게 피난 공간 구조를 설명한 후와 하지 않은 후로 구분하였으며 가시거리를 0 m, 3 m, 5 m으로 구분하여 피난 시간을 확인하였다. 그 결과 피난속도는 구조 설명 여부에 따른 영향은 크지 않았으나, 가시거리의 경우 5 m와 0 m 및 3 m는 최대 2.5 ~ 2.6배 차이가 있음을 알 수 있었다. 즉, 피난시간을 감소에 필요한 요인인 가시거리는 5 m 이상 확보가 중요한 요소임이 확인되었다. 향후 선박에 승객 및 선원들의 인명 생존율을 향상시키기 위해서 가시거리 확보를 위한 노력이 필요할 것이다.
본 논문은 전동 휠체어 시스템에서 반 자율주행 및 안전 주행, 장애물 회피를 위한 퍼지 신경망 제어 주행 시스템을 제안, 디자인 및 임베디드 리눅스 시스템을 통해 구현하고 검증한다. 자율주행 장애물 검출 알고리즘을 위해 거리측정 센서를 통해 장애물의 크기를 파악하고 회피할 수 있는 폭과 각도, 거리 및 속도를 계산하여 계획된 경로대로 이동할 수 있는 알고리즘을 구현한다. 또한 거리측정 센서를 최소화하기 위해 휠체어 앞쪽에 2개의 스텝모터를 통해 거리측정 센서를 좌우로 움직이면서 패닝 스캔을 한다. 퍼지 신경망 제어 주행 시스템은 센서 스캐닝을 통한 맵 데이터를 분석하고 주행 알고리즘에 따른 자율 주행 경로를 설정한다. 정해진 자율 주행 경로는 퍼지 신경망 제어 주행시스템을 통해 전동 휠체어 컨트롤 주행을 제어 운용한다. 그리고 보호자를 위한 전동 휠체어 보호자 트래킹 알고리즘을 구현한다. 본 시스템은 장애인 및 움직임이 불편한 노인을 위한 반 자동 전동휠체어 시스템을 구축하여 안전하게 사용자가 운용할 수 있게 한다. 그리고 휴대용 생체 신호 측정센서를 부착하여 실시간 몸이 불편한 장애인의 생체신호를 모니터링 하여 이상 시 알람 경보를 보호자 및 관계자에게 전달한다.
최근 들어 고령운전자의 이동편의 및 안전증진을 위한 차량 및 도로시설의 운전환경개선에 대한 관심이 높아지고 있는 실정이다. 본 논문은 65세 이상 고령운전자의 특성을 설문조사를 통하여 분석하여, 일반운전자와 비교한 자기인식 및 운전특성의 차이점을 도출하고, 이를 바탕으로 개선방안을 제시하였다. 분석결과 고령운전자의 통행목적은 출퇴근 50%, 업무 33%로 나타나 자가운전을 하는 고령자의 경우 아직 경제활동을 하는 경우가 많은 것으로 나타났고, 이는 일반운전자와 매우 유사하였다. 고령운전자는 차량선택 시 안전성을 가장 중시하였고, 일반운전자는 브랜드인지도를 더 중시하였다. 그리고 고령운전자는 운전경력이 일반운전자에 비해 상대적으로 오래되어 교통상황에 대한 기술적인 대처능력은 일반운전자와 큰 차이가 없지만, 신체적인 능력저하에 따른 차이, 즉 거리 감각이나 반응속도 등은 일반운전자와 비교하여 차이점을 인식하고 있고 이에 따른 심리적 불안감을 갖고 있다. 또한 고령운전자는 워크로드가 많은 도로환경에 대하여 심리적인 위축감을 크게 느끼는 것으로 파악되어, 향후 도로시설물에 대하여 시인성 향상을 포함한 개선을 통하여 안전한 도로환경을 구축하는 노력이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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