• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.149-161
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• 2022

제한속도는 주행속도에 영향을 주기 때문에 교통흐름은 물론 교통사고와도 밀접한 관계에 있다. 기존 제한속도 산정 방법은 공학적 판단요소로 차로수, 교차로 간격, 진출입로 수, 횡단보도 수, 85백분위 속도, 토지이용 형태, 도로기하 특성 등 다양한 요소들을 고려하지만 대부분이 교통시설에 해당되고 교통량을 고려한 교통영향분석이 이루어지지 않고 있어 공학적 분석이 미흡하다고 할 수 있다. 또한 지점속도인 85%속도만으로는 도로 전체의 교통류 특성을 잘 반영해주지 못한다. 따라서 본 논문에서는 교차로 간격과 교통량 조건에서 제한속도 변화가 순행속도와 통행속도의 크기와 그 차이에 미치는 영향을 상세하게 분석하였다. 그리고 그 결과를 활용하여 제한속도 변경 전과 동일한 서비스수준을 유지토록 하여 속도개선효과를 높이고 순행속도와 통행속도의 차이를 줄이는 제한속도 산정방안을 제안하였다. 그리고 교통량 변화에 따른 가변적 제한속도 운영방안도 제시하였다. 본 방안은 속도개선효과를 확보하면서 교통사고 심각도에 영향을 주는 속도 차이를 줄이고 교통량 변화에 따른 주행속도 변화를 반영한 제한속도 운영으로 운전자들의 제한속도 준수율을 높여 안전측면에서도 효과가 기대된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.1-9
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• 2023

본 논문은 딥러닝을 통해 실시간으로 임베디드 기기에서 점자 블록을 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 고성능 컴퓨터에서 점자 블록 인식을 위한 딥러닝 모델을 학습시키고, 임베디드 기기에 적용하기 위하여 학습 모델을 경량화 도구에 적용한다. 점자 블록의 보행 정보를 인식하기 위해 영상에서 점자블록과의 거리를 이용하여 경로를 판별하는 알고리즘을 사용한다. 임베디드 기기를 통해 촬영한 영상에서 YOLOv8 모델을 통해 점자 블록, 볼라드, 횡단보도를 검출한 후 점자블록 경로 판별 알고리즘을 거쳐 보행정보를 인식한다. 실시간으로 점자 블록을 검출하기 위해 모델 경량화 도구를 YOLOv8에 적용한다. YOLOv8 모델 가중치의 정밀도를 기존 32비트에서 8비트로 낮추고, TensorRT 최적화 엔진을 적용하여 모델의 최적화를 진행한다. 제안된 방법을 통해 경량화 된 모델을 기존 모델과 비교한 결과, 경로 인식 정확도는 99.05%로 기존 모델과 거의 차이가 없지만, 인식 속도는 기존 모델 대비 59% 단축되어 1초에 약 15개의 프레임을 처리할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.166-172
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• 2022

본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.288-304
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• 2022

보행은 건강을 증진시키기 위한 요소이자 대기오염물질을 배출하지 않는 친환경 지속가능한 교통수단이다. 이처럼 보행에 대한 중요성은 매우 강조되고 있지만 우리나라의 보행안전은 여전히 심각하다. 이에 따라 보행자 교통사고 저감을 위한 다양한 연구가 진행될 필요가 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 의미론적 분할기법을 적용하여 보행자 교통사고에 영향을 미치는 인지적 특성도 함께 고려했다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 인지적 요인에서 건물이 차지하는 비율이 높고, 식생과 하늘이 차지하는 비율이 낮을수록 보행자 교통사고 발생 위험을 높이는 것으로 나타났다. 둘째, 과속방지턱은 보행자 교통사고 발생 위험을 저감시키는 것으로 나타났다. 셋째, 도로의 위계가 낮은 소로가 많은 지역에서 보행자 교통사고 발생 위험이 증가하는 것으로 나타났다. 넷째, 신호등, 횡단보도, 교통표지는 보행자 교통사고 저감에 실질적으로 영향력을 미치지 못하고 있다. 한편, 본 연구는 기존의 물리적 근린환경 요인뿐만 아니라 가로경관의 시각적 요소를 구축한 인지적 측면에서의 요인을 함께 고려하였으며, 실제로 인지적 특성이 보행자 교통사고 발생에 영향을 미치고 있다. 따라서 향후 인지적 특성을 고려한 보행친화적 도시환경 조성을 위해 다양한 기초자료로 활용될 수 있기를 기대한다.

• 한국노년학
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• 제30권3호
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• pp.843-853
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• 2010

본 연구는 노인들의 보행 교통안전 환경을 개선하기 위한 정책제안을 목적으로 한다. 어린이 교통사고를 비롯하여 전체적으로 우리나라의 교통사고는 감소추세에 있지만 아직도 노인교통사고는 줄지 않고 있기 때문에 앞으로 급속히 진행되는 고령화 사회에 대응하기 위해서 노인 보행교통사고 저감대책 마련이 시급하다. 본 연구에서는 도로교통공단에서 제공한 최근 보행관련 교통사고를 유형별로 분석하여 노인 보행교통사고의 특성을 이해하고, 추가적으로 노인들을 대상으로 설문조사를 실시하여 보행안전을 위협하는 요인과 개선대책을 파악하였다. 연령대별 차대사람 교통사고 자료 분석결과 노인교통사고는 횡단보도나 교차로보다는 횡단보도 부근, 교차로 부근에서 사고가 많이 발생하고 있으며 보행자 과실 사고는 감소추세인 반면 운전자 과실로 인한 사고는 오히려 증가추세에 있음을 알 수 있다. 또한 연령대별 교통사고 발생비율을 살펴보면 ;U'자형 분포를 보이고 있어 향후 교통안전개선지점의 우선순위는 12세 이하의 어린이와 65세 이상의 노인연령대의 교통사고 잦은 지점을 통합한 기준을 고려할 필요가 있다. 설문조사를 통하여 파악된 내용으로써는 노인들은 도로교통 안내 표지판을 식별하는데 어려움이 있으며 많은 노인들이 교통정보내용을 이해하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 또한 노인들이 교통안전상 불안을 느끼는 때는 교차로 횡단 시와 이면도로 보행시로 나타났으며 교통안전을 가장 위협하는 대상은 보도를 주행하는 오토바이와 보도에 불법 주차된 차량이라고 응답하였다. 교통사고자료와 설문조사의 결과를 토대로 교차로 및 횡단보도의 시설개선이 시급하며, 운전자를 대상으로 노인 보행특성에 대한 교육의 필요, 노인을 위한 휴게시설의 확충, 보도의 자전거도로 공유 금지, 보행교통사고지도 작성 등이 대책으로 제시되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.81-89
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• 2023

현대사회에서 시각장애인들은 도보, 승강기, 횡단보도 등 일반적인 환경에서 보행을 하는데 어려움이 있다. 시각장애인의 불편 해소를 위한 연구로 영상이나 음성을 이용한 연구가 있으며, 이런 연구는 고비용의 웨어러블 장치, 고성능 CCTV, 음성 센서 등을 사용하여 실생활에 적용하는 데는 한계가 있다. 본 논문에서 시각장애인이 보행 중에 안전한 이동을 위해서 스마트폰에 포함된 저비용의 영상 센서를 활용하여 주변 도보 공간을 인지하는 인공지능 융합 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 이동 중인 사람 탐지를 위해서 모션 캡처 알고리즘과 장애물 탐지를 위한 객체 탐지 알고리즘을 융합하여 개발하였다. 모션 캡처 알고리즘으로 mediapipe을 사용하여 이동 중에 있는 주변 보행자들을 모델링 및 탐지하였다. 객체 탐지 알고리즘을 사용했으며 도보 중에 발생하는 다양한 장애물을 모델링 하였다. 실험을 통하여 인공지능 융합 알고리즘을 검증했으며, 정확도 0.92, 정밀도 0.91, 재현율 0.99. F1 score 0.95로 결과를 얻어서 알고리즘의 성능을 확인하였다. 본 연구로 보행 중에 발생하는 볼라드, 공유 킥보드, 자동차 등의 주변 장애물 및 이동 중인 보행자 회피하여 시각장애인들의 통행에 도움을 줄 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.119-125
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• 2023

본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.1297-1308
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• 2015

우리나라는 교통안전법에 의해 지역교통안전기본계획을 수립 시행하고 있다. 지자체별 맞춤형 교통안전시책 수립을 통해 교통안전 향상을 위한 대책 수립 및 역할분담이 강조되고 있으며, 이는 곧 지자체가 지역실정에 맞는 내실 있는 지역교통안전 정책을 실질적으로 주도하여 추진하는 것을 의미한다. 지자체들이 가지고 있는 다면적인 특성에 부합되는 효율적인 교통안전정책이 시행되기 위해서는 지역특성을 고려한 지역단위 교통사고를 예측하고 사고에 미치는 영향요인 분석이 선행되어야 하지만 이에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 지역을 기반으로 하는 교통사고 예측에 관한 기존 연구들은 자료 수집의 한계로 대부분 국가 또는 도시를 분석단위로 사고노출환경과 관련되는 사회경제변수들을 활용한 연구가 대부분이었다. 교통사고 예측모형을 개발하는 이유는 교통사고 발생특성을 파악하여 교통사고를 줄일 수 있는 효율적인 대책을 발굴하는 것이 주요 목적이다. 이에 본 연구에서는 기존연구에서 다루지 못한 보다 작은 지역단위인 행정동을 단위로 지역교통사고 예측모형을 개발하였으며, 사고 노출환경 측면의 사회경제적 변수 외 교통안전정책가가 제어할 수 있는 교통안전시설 및 정책변수를 모형에 반영하여 지역교통안전 정책 수립시 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 모형개발 결과 사고노출환경 측면에서는 도로연장, 건축물 총 연면적, 버스전용차로 설치율, 교차로 및 횡단보도 개소수는 사고와 양(+)의 관계를 보이고 있으며, 횡단보도예고 설치율, 과속방지턱 개소수 및 경찰인력에 의한 단속실적은 사고와 음(-)의 관계에 있는 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권5호
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• pp.847-856
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• 2016

최근 우리나라는 고도의 경제 성장과 더불어 급격한 도시화로 인하여 인구, 환경, 주택문제가 발생하고 있고, 특히 교통문제는 심각한 사회 문제로 대두되고 있는 실정이다. 현재까지의 교통정책 방향은 차량소통 중심으로 시행되어 온 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 운전자 관점이 아닌 보행자 관점의 교통정책의 필요성을 부각시키고자 한다. 2015년 전체 교통사고 사망자수(4,621명) 대비 보행 중 사망자수(1,795명) 비율은 38.8%로 보행자 교통사고 해결 방안 수립이 요구되고 있다. 횡단보도는 보행자가 안전하게 횡단할 수 있어야 하지만 현행 횡단보도의 폭원 산정 및 정지선 설치위치에 대한 명확한 기준 없이 도로의 폭을 기준으로 설치되어 있다. 특히 보행량이 많은 대학교나 상업시설 주변 지역은 횡단보도 설계 시 보행자 통행을 고려하지 않고 설계되고 있는 실정이다. 횡단보도 녹색시간 동안 수용할 수 있는 보행자 통행량보다 실제 통행량이 많을 경우, 대기 보행자가 주어진 녹색시간 동안 횡단하지 못하거나 주어진 횡단보도 면적을 벗어난 상태로 무리하게 횡단하여 교통 안전상의 문제가 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 차량소통 위주의 신호시간 결정, 보행 신호시간 부족, 대로 상에서의 보행자 횡단거리 등 많은 문제점을 내재하고 있는 횡단보도 내 보행자 사고율을 낮추고자 보행자 통행량과 보행속도를 고려한 횡단보도 제원을 산정하고자 한다. 먼저 횡단보도 제원 산정을 위해 횡단보도, 보행자, 정지선에 관한 법규와 기존 연구문헌을 고찰하였다. 기존 횡단보도 제원과 정지선의 문제점을 분석하여 횡단보도 제원 산정을 위한 방법론을 제시하고, 이를 토대로 횡단보도 제원을 산정하였다. 결론적으로 본 연구에서 제시한 횡단보도 제원 및 정지선 개선방안은 해당 교통안전시설물 설치 및 기준 정립 시 기초 자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.