고속도로를 주행 중인 차량에 강풍이 작용할 경우 차량의 주행안정성 저하와 운전자의 상황에 따른 치명적인 교통사고로 이어질 수 있다. 특히, 최근에 건설되거나 추진 중인 고속도로는 교량과 터널의 연속적인 조합으로 강풍발생위험에 노출되어 있어 적극적인 강풍저감 대책이 필요하다. 효과적인 방풍 시설 설치나 사전예고 시스템의 도입을 위해서는 차량의 동역학적 거동 분석, 주행 중인 차량의 위험도 판단기준 연구, 강풍위험지역의 정확한 풍속 추정기법 연구, 지능화된 방풍벽 개발, 방풍시설 설치판단 기준 제시, 합리적인 차량 속도 규제정책 등의 연구 개발이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 강풍 발생 구간을 주행하는 차량의 동역학적 거동모델을 제시하고, 이를 기반으로 기존에 제안된 위험도 판단기준의 합리성을 제고하였으며, 운전자의 상황을 고려한 현실적인 차량주행위험도 판단기준 제시를 목표로 하였다.
본 논문에서는 대학 캠퍼스 내 배달로봇 사용 시 환경적 특성에 의한 유해위험요인을 사전에 발굴하고 로봇의 출발지에서 목적지까지 발생할 수 있는 위험을 단계별로 추정·판단하여 위험을 감소에 대한 필요성에 관한 연구를 수행하였다. 캠퍼스 내 주행 구간별 유해위험요인을 파악 및 단계별 위험성 추정을 위하여 배달로봇을 사용하기 전 위험성을 사전에 확인할 수 있는 위험성평가의 필요성을 제시한다. 배달로봇 시장의 확대로 인한 사람과의 접촉 증가에 비하여 안전대책 연구가 미흡한 실정이며, 로봇의 기술적 진보와 사용자들의 정서적 수준에 뒤처지지 않는 적절한 안전대책을 마련해야 한다.
본 연구는 자율주행 차량이 혼재된 교통류의 안전성 평가에 적합한 안전성 지표를 선정하여 차량 추종 조합별 안전성을 분석하였다. 고속도로 엇갈림구간은 기본구간에 비해 차로 변경이 빈번하여 상충 빈도가 높은 구간으로, 일반 차량과 자율주행 차량의 주행행태 차이로 인한 위험이 증가할 것으로 예상하여 고속도로 엇갈림구간을 분석구간으로 설정하였다. 미시적 교통 시뮬레이션인 VISSIM을 활용하여 분석을 수행하였으며, 혼합 교통류의 환경은 본선-연결로 형태의 엇갈림구간을 300, 600m의 길이로 구분하고, IDM을 활용하여 자율주행 차량의 주행행태를 구현하였다. 혼합 교통류 평가에 적합한 안전성 지표는 운전자가 체감하는 위험도와 유사하게 위험 수준을 나타내는 것을 기준으로 4개의 지표를 선정하였다. 선정된 4개 지표의 위험 기준을 넘는 차량 추종 궤적을 대상으로 안전성을 분석한 결과, 자율주행 차량이 자율주행 차량을 추종하는 상황이 가장 안전한 추종 쌍이며, 인간 운전자 차량이 자율주행 차량을 추종할 경우가 가장 위험한 추종 쌍인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 순찰로봇이 도시 환경을 주행하는 경우에 대하여 CPTED 및 문헌 연구를 통해 순찰 경로를 선정하였으며, 발생 가능한 위험 요소에 대한 위험성평가를 실시하였다. 로봇과 함께 도보를 사용하는 시민은 로봇에 대한 전문성이 부족하며, 위험에 대한 인식이 부족하고 또한 도시환경의 경우 돌발적 상황 및 환경관리의 어려움이 존재한다. 현재 순찰로봇 안전평가를 하기 위하여 순찰로봇과 관련된 기업들은 ISO 13482 국제표준을 사용하고 있다. 이는 개인 서비스 로봇의 안전 관련 국제 표준이며 순찰로봇의 특징과 주행환경의 특성을 고려한 안전기준에 대한 연구가 필요한 것으로 판단하였다. 순찰로봇이 주행하면서 발생할 수 있는 위험요인과 안전관리에 관한 연구가 부족하여, 순찰로봇의 안전성 확보를 위한 초기연구 목적으로 제시하고자 한다.
장대터널은 터널이 갖는 고유 특성으로 인하여 운전자의 주행안정성이 저하되고 사고위험성이 높기 때문에 신규 터널 설계시 사전에 충분한 검토가 필요하다. 특히 터널 주행시 나타나는 안정적인 속도유지 곤란과 졸음운전 가능성의 증가, 사고발생 시 높은 치사율 및 운전자가 경험하는 주관적인 불안감 등으로 인하여 설계 단계부터 시공에 이르기까지 교통심리학 및 인간공학적인 측면에서 숙고가 요구된다. 본 연구에서는 차량시뮬레이터를 이용하여 10km 이상의 장대터널(고속국도 60호선 춘천~양양간 건설공사 제14공구 내인제터널) 기본 설계안에 대한 운전자의 주행안정성을 평가한 후, 터널주행에 따른 문제점들을 파악하여 사고위험성이 높을 것으로 추정되는 위험구간 및 개선방안 등을 제시하였다. 실험 결과, 양양 및 춘천 방면 모두 도로선형이 바뀌는 변곡점을 전후하여 주행안정성이 저하되고 운전부하가 높아 위험구간으로 드러났다. 마지막으로 본 연구의 제한점 및 시사점에 대해 논의하였다.
V2X를 활용한 자율주행차량은 기존의 자율주행차량보다 더욱 많은 정보를 바탕으로 자율주행차량의 센서 커버리지 밖의 영역의 정보를 통하여 안전한 주행이 가능하다. V2X 기술이 자율주행차량의 핵심 구성 요소로 부각되면서 V2X 보안 문제에 대해 연구가 활발히 진행되고 있지만 자율주행차량이 V2X의 의존도가 높은 자율주행시스템에서 V2X 통신의 고장으로 인한 위험성에 대한 부분은 상대적으로 부각되고 있지 않으며 관련 연구도 미진한 편이다. 본 논문에서는 자율주행차량의 교차로 시나리오를 제시하여 V2X를 활용한 자율주행시스템의 서비스 시나리오를 정의 하였으며 이를 기반으로 기능을 도출하고 V2X의 위험 요인을 분석하여 오작동을 정의하였다. ISO26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA 및 고장 주입 시나리오의 시뮬레이션을 통해 V2X 모듈의 고장으로 인한 위험성과 이를 확인하는 검증 과정을 제시하였다.
군집주행은 여러 대의 자율 주행 차량이 통신을 사용하여 서로 정보를 교환하며 하나의 군집을 이루어 주행하는 것이다. 이러한 군집주행 기술은 더 좁은 차량 간 간격을 유지하며 주행함으로써 도로의 통행량 증대, 에너지 소비 및 오염물질 배출 감소 등의 다양한 장점을 가진다. 그러나 군집주행의 좁은 차량 간 간격은 긴급한 사고 발생 시 대처를 더 어렵게 만들며, 이에 따라 필수적으로 확보되어야 할 군집주행의 안전성을 보장하는데 어려움을 주고 있다. 특히 주행 중 나타날 수 있는 가변성은 군집주행의 안전에 악영향을 미칠 수 있다. 이러한 가변성은 발생 예측이 어렵고, 재현이 어려운 특성으로 인해 가변성으로부터 발생하는 위험 요소를 방지하는 안전대책 마련에 어려움이 있다. 본 논문에서는 군집주행 중에 생겨날 수 있는 가변성에 따른 위험을 회피하기 위한 시뮬레이션 방법을 연구하였다. 이를 위해 가변성을 고려하는 다양한 시나리오를 개발하고, 가변성을 핸들링할 수 있는 안전 대책을 고안, 적용하였으며, 또한 오픈소스 군집주행 시뮬레이터인 VENTOS를 확장하여 시나리오 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 가변성으로 인한 군집주행의 위험성을 제거하여 안전한 군집주행이 가능함을 확인하였다. 제시하는 가변성 대응 시나리오 시뮬레이션은 군집주행에서의 안전성을 확보하기 위한 연구 개발에 기여할 것으로 판단한다.
도로를 주행하는 차량이 강풍구간을 지날 때 바람에 의한 횡력으로 경로를 벗어나 추돌사고를 일으킬 수 있다. 또한 높은 풍속에서는 차량이 전도하면서 대형 사고를 유발할 수 있다. 본 연구에서는 우선 횡풍에 의한 차량의 경로이탈과 전도에 대한 해석 매카니즘을 고찰하였다. 그리고 차량의 횡풍 위험도를 파악하기 위해 승용차와 트럭 등 10종의 대표 차량에 대한 위험도 해석을 실시하였다. 또한 횡풍 위험도가 차량의 주행속도와 특성 등에 따라 많은 편차가 있으며, 편차 발생 원인을 분석하였다. 본 연구 결과는 강풍이 잦은 도로환경에서 주행안전성 확보 방안을 마련하기 위한 기초자료로 활용 가능할 것이다.
자율주행차는 GPS 및 레이더, 라이다, 카메라, IMU 등 다수의 센서가 장착되어 도심 교차로 주행 환경에서 다양한 교통체계를 인지하고 판단하여 주행하지만 장착된 센서의 감지 거리를 벗어나는 영역에 대한 예측 및 판단의 한계 등으로 자율주행차의 교차로 사고 비율은 전체 사고의 88%로 사고 비율이 높다. 따라서 ITS 도입으로 V2V, V2I를 통한 비신호 교차로 사고 회피 전략 연구가 진행되고 있을 뿐만 아니라 고장 상황에서 안전한 교차로 주행에 대한 연구도 진행되고 있지만 단순한 교차로 시나리오를 통한 검증과 단편적인 V2V 고장만을 제시하고 있다. 본 논문에서는 V2V 모듈의 아키텍쳐를 분석하여 V2V 모듈별 위험 요인을 분석하여 고장모드를 정의하였다. 또한 다양한 도로 조건 및 교통량에 따라 교차로 시나리오를 제시하여 ISO-26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA를 수행하여 자율주행차의 오작동에 대해 시뮬레이션 기반 위험성을 분석하여 ASIL을 제시하였다. V2V 모듈의 각 컴포넌트별 모니터링 컨셉을 제안하였고 시뮬레이션을 통해 모니터링 커버리지를 제시하였다.
안전한 도로교통 환경 조성을 위하여 운전행동에 영향을 미치는 인적요인에 관한 연구가 필요하지만, 실제 주행행태에 영향을 미치는 개인별 인적요인 특성을 도출하기에는 많은 어려움이 있다. 이에, 개별 운전자의 자기 보고를 통하여 도출되는 위험운전성향을 분석하여 주행 행태 특성과 상관성이 있는지 확인하고, 교통상황에 따른 주행행태에 영향을 미치는 운전성향을 추정하는 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 기존에 고안된 설문 기법을 활용하여 실험 참가자들의 위험운전성향을 여러 방법으로 도출하고, 가상환경 기반의 주행 시뮬레이터 실험을 통하여 도출된 주행행태 특성을 분석하여 위험운전성향과 주행행태 특성 간 유의미한 상관관계가 있는지 확인하였다. 실험 결과, 한국형 DBQ를 통하여 도출되는 난폭운전성향이 높은 사람들이 상대적으로 빠른 주행속도와 가속도 행태를 보이는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통하여 상대적으로 위험운전행동을 보이는 운전자를 추정할 수 있는 평가 방법을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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