차량의 안전성능 향상을 위해서는 사고에 대한 예방안전장치, 사고후의 사고 확산 방지, 사고시의 안전대책 등 여러가지 조건들이 고려되어야 한다. 그외의 부가적인 것으로는 도로여건, 운전자를 포함한 운전자 주위의 환경요건이 있다. 본 고에서는 차량안전에 관한 일반적인 관련 사항을 소개하고, 추가적으로 충돌시험의 몇가지 simulation 방법에 대하여 기술하고자 한다.
교통사고의 재구성 해석은 도로와 사고흔적, 자동차 손상 등 다양한 자료들을 분석함으로서 이루어진다. 대부분의 자료들은 사고 해석에서 변수로 작용하며, 측정으로부터 구해지는 자료들은 조사자와 도구, 주어진 환경 등에 의해 측정 오차가 발생된다. 따라서 사고해석에서는 측정 오차에서 비롯되는 불확실성이 항상 존재한다. 본 연구는 불확실성이 존재할 가능성이 매우 높은 도로 기하구조와 타이어 흔적 등 길이와 마찰계수 등에 대해 반복 측정 실험을 함으로서 교통 사고해석에서의 불확실성을 정량화하였다. 또한 자동차 충돌 변형량의 사진 계측에 대한 불확실성에 대해서도 해석 결과를 제시하였다. 이러한 통계학적 분포들은 사고 재구성 불확실성을 추정하기 위해 입력 계수의 적절한 범위를 결정하는 것을 도울 수 있다.
알려진바 한 해 우리나라에서 200여 건 이상의 차량 급발진으로 추청 되는 사고(Sudden Unintended Acceleration, SUA)가 발생하지만 지금까지 명확하게 급발진으로 추정되는 사고의 원인을 밝혀내지 못해 사고를 당한 운전자는 막대한 정신적, 물질적 피해를 보고 있다. 이에 차량의 급발진으로 추정되는 사고 시 차량의 상태 및 원인 파악을 위하여 차량 내 설치되는 OBD-II(On Board Diagnostics-II)와 운전자의 발쪽을 촬영하는 Foot Camera를 이용하여 통합 블랙박스 시스템을 구현하고자 한다. 지금까지의 블랙박스 시스템은 단순히 사고 시 영상을 촬영 저장하여 운전자에게 보여 주는 장치라면 현재 구현하려는 통합시스템은 블랙박스 자체에서 이동 통신을 통한 차량데이터 실시간 서버 전송 및 스마트 폰과 스마트 패드의 앱(App)으로 OBD-II와 메인서버와의 통신을 통해 사용자 차량의 현재 상태, 차량의 이상 유무, 소모품 교환 시기, 차량사고 시 영상 및 급발진 추정 시 차량상태, 위치, 이동거리, 운전자의 발쪽 영상 저장 및 재생 등 사용자가 필요로 하는 다양한 기능과 정보들을 블랙박스 하나로 통합하여 구현 할 것이다. 이 시스템이 개발되면 차량 관리에 서툰 여성 운전자들, 좀 더 체계적이고 손쉽게 내 차 정보를 원하는 운전자들과 전 세계 자동차 소비자들의 관심사인 급발진에 대한 사고 분석이 정확해 질 것으로 여겨진다.
우리나라의 자동차 역사는 주요 선진국에 비해 60년 정도 짧지만 자동차와 일어나는 교통사고의 발생률이나 심각도를 고려한다면 교통사고를 줄이기 위한 여러 가지 원인을 분석해 보는 것이 중요하다. 본 연구는 방송프로그램에 방송한 차량용 영상기록장치(VDR) 제보영상을 통해 다양한 교통사고의 원인을 수집하여 운전자의 행태를 분석하여 교통사고를 발생을 감소 시킬 수 있는 방안을 제시하는 연구목적이다. 방송된 차량용 영상 전체 1,262건에 대해 운전자 행태 분석을 실시하여 DB를 구축하고 이를 교통사고 분석 시스템 TAAS 통계를 비교 분석 결과 전체 1,262건 중 노면상태가 건조 할 때가 1,153건, 기상상태가 맑을 때 1,176건, 주야별 운전시 주간이 1,0,13건으로 높게 분석되었다. 또한 사고유형으로는 차대차 860건이 68.1%로 높게 분석 되었다. 따라서 운전에 장애가 되는 요소가 없는 경우 운전자 개인이 과속과 전방주시 태만이 발생할 가능성이 높으므로 운전자들에 대한 교육을 통해 의식개혁이 필요하다.
현재 자동차 시장에서는 IT와 자동차가 결합되며 여러 가지 편리한 기능을 사용할 수 있는 모델들이 출시되고 있다. 이러한 변화는 운전에 관련하여 편리하고 유용한 기능을 많이 쓸 수 있다는 장점이 있는 반면 이러한 전자장비들의 오작동으로 인해 간간히 발생하는 차량의 결함은 심각한 사고를 유발할 수 있다. 그중 가장 심각하다고 판단되는 자동차 급발진 사고는 운전자의 목숨까지도 위협하는 심각한 결함이다. 하지만 급발진사고는 사고의 원인조차 정확하게 규명되지 않았으며 대비가 충분히 이루어지지 않아 제조사 측에서는 운전자 부주의라는 답변으로 책임을 회피하고 있으며 그에 따라 운전자의 부담은 계속해서 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 통합 모듈을 통해 운전석 내부의 영상과 자동차의 엑셀과 브레이크 등 제어부분의 상태를 데이터화 시켜 급발진 사고를 대비하기 위한 시스템을 설계 하였다.
본 자동차 충돌사고는 인간이 자동차 문명을 발전시킨 이래 누려온 편의성의 대가이기 때문에 많은 사람들이 충돌사고 시 승객의 사망과 상해를 기술적으로 감소시키기 위해 여러 가지 노력을 기울여 왔다. 도로교통공단 통계자료에 따르면 승용차 충돌사고로 인한 사망자 충 측면충돌사고에 의한 사망자가 정면충돌사고의 사망자보다 많다. 자동차 설계자들은 이에 대응하기 위해 도어 내부에 임팩트 빔(Impact Beam)과 임팩트 프레임(Impact Frame)이라는 보강재를 추가시켜 왔다. 이러한 보강재 개발을 위해 충돌실험은 필수적이다. 충돌실험의 경우 많은 비용과 시간이 소모되게 된다. 본 연구는 임팩터를 떨어뜨려 충격량과 변형량을 얻을 수 있는 실험장치 개발이 목적이다. 경제적 비용을 줄일 수 있는 이상적인 실험장치 구성을 제시하고, 수치해석 값과 실험결과 값을 비교 분석한 결과 충돌 시작 후 3.5E-3sec에서 각각 3.49E-3, 3.99E-3의 변형량을 나타냈다.
자율주행자동차 기술이 급속히 발전함에 따라 예상치 못한 사고가 발생하고 있어 자율주행 교통안전교육 개발을 통해 이용자 사고 피해를 최소화 시켜야 한다. 현실적 교육을 위해 엣지케이스, 사고 사례, 위험요인 분석이 중요하므로 해외 사례 연구와 실증을 진행하였고, 이를 기반으로 서비스 제공자, 일반이용자 2가지 교육 과정을 개발하였다. 서비스 제공자 과정은 사물인지대응, 급정지, 끼어들기, 제어권 전환, 방어운전, 시스템오작동, 정책 및 정보보안 교육으로 구성하였고 일반이용자 과정은 주의의무, 제어권 전환, 운행설계범위, 사고유형, 법규, 기능, 정보보안 교육으로 구성하였다.
The event data recorders (EDR) have been used as a device to help understand traffic accidents. With the recent development of autonomous vehicle (AV), it has become important to prepare the new EDR for AV. Therefore, the purpose of this study is to propose the direction of EDR-AV recording. First of all, the recent EDR data elements and the data elements of AV under discussion at UNECE WP29 EDR/DSSAD (Data Storage System for Automated Driving) were analyzed. The consumer complaint database in Motor Vehicle Recall Center in Korea was analyzed in order to utilize cases of domestic traffic accidents related to advanced driver assistance systems (ADAS). Consequently, problems with existing EDR were identified through unclear accident cases related to ADAS. In the future, it was proposed to record images in which the ADAS perception systems recognize the surroundings of the accident site as an EDR-AV recording item.
최근 자동차 연구개발에 있어 내연기관을 대체하는 친환경 자동차기술과 더불어 무인자동차, 자율주행기술이 많은 부분에서 시도되고 실현되어가고 있다. 지능형 자동차라는 개념에서 적용되었던 운전자안전보조시스템, 편의지원과 사고경감 시스템 등이 하나로 통합되어 무인자동차 기술로 발전하고 있다. 또 차량에 고가의 센서를 장착하여 주변환경이나 운전자를 모니터링하는 방식에서 IT 융합기술을 이용한 네트워크기술 (V2I, V2V, V2N & V2X)을 접목시키는 방안을 통하여 개개의 차량은 물론 교통체계의 전체적인 변화를 추구하고 있다. 이러한 첨단차량기술은 새로운 교통문화(차량공유시스템, 군집주행)의 개발과 또다른 교통체계의 연구로 확장되어가고 있다.
We have developed a planar impact model with a capability of reverse calculation to reconstruct various types of automobile collisions. This topic is the main part of what is referred to as accident reconstruction. The model uses the principle of impulse and momentum, and introduces a restitution coefficient and an impulse ratio at the impact center. Based on the car-to-car collision test results, we present how to estimate the restitution coefficient and the impulse ratio from some impact conditions. To validate the model and improve its reliability in accident analysis, the collision analysis has been performer with the estimated parameters. The analysis and experimental results agree well in the kinetic energy loss and the post-impact velocity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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