많은 승객들이 이용하는 대중교통수단인 버스의 위험운전을 체계적으로 평가 및 진단하기 위한 시스템은 현재까지 매우 미흡한 상황이다. 본 연구는 실제 고속버스 운행기록장치(DTG, Digital Tacho Graph) 자료를 활용하여 버스 위험운전의 특성과 패턴에 대해 분석하였다. 위험운전 8개 유형에 대해 시간대별, 요일별, 날씨별 분포를 분석한 결과, 급가속(61.3%), 급좌우회전(20.1%), 급감속(15.1%) 유형이 대부분을 차지하였으며, 새벽시간대, 금요일, 맑은 날에 각각 위험운전이 더 많이 발생하는 패턴을 보였다. 이어서 통계분석을 통해 위험운전 유형별 상관성과 시간대별 발생건수의 차이를 규명하였으며, 위험운전의 정도에 따라 3개 그룹을 제시하였다. 본 연구의 결과는 향후 안전운전 교육기관에서 운전 시뮬레이터를 통한 신뢰성 있는 진단 및 교육을 수행하기 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
Recently Digital-TachoGraph(DTG) was mounted mandatorily in commercial vehicles(Taxi, Bus, etc.). DTG records accurate and detailed information of the running state of vehicles related to traffic accident, such as Time, Distance, Velocity, RPM, Brake ON/OFF, GPS, Azimuth, Acceleration. Thus those standardized data can play an important role in traffic accident investigation and reconstruction. To develope the accurate and objective method using the DTG data for the reconstruction of traffic accident, we had conducted several tests such as driving test, high speed circuit test, braking test, slalom test at Korea Automobile Testing & Research Institute(KATRI), and collision test at Korea Automobile insurance repair Research and Training center(KART) with the vehicle equipped with several DTG. Development of the program which enables the reading and analysis of the DTG data was followed. In the experiments, we have found velocity error, RPM error, brake signal error and azimuth error in several products, and also non-continuous event data. The cause of these errors was deduced to be related to the correction factor, the durability of electronic parts and the algorithm.
지난 10년 간 졸음운전은 전체 고속도로 사고건수의 약 23%로 교통사고 사망원인 중 가장 높은 비중을 차지하고 있다. 과속, 주시태만 등 운전자 과실이 주요원인인 일반적인 사고유형과 달리, 졸음운전은 졸음이라는 불가항력적 원인에 의해 발생한다는 점에서 타 사고유형과 차별화된 접근이 요구된다. 그 동안의 졸음운전 감소대책은 일반적인 교통사고 대책과 마찬가지로 사고다발지점과 같은 특정지점(spot)에 집중하였으나, 도로특성(해당구간의 화물차 비율 등) 또는 시간특성(누적주행시간에 따른 위험 운전행동 증가 등)을 고려한 감소대책이 필요함에 따라, 본 연구에서는 시 공간적으로 확대한 구간(link) 개념을 도입하였다. 고속도로 졸음운전 위험구간 분석을 위해 화물차 디지털 운행기록계(digital tacho graph: DTG) 자료를 활용하였으며, 이를 바탕으로 졸음운전 위험구간을 산정하였다. 위험 행동지표와 사고 발생건수 간의 상관 분석을 위해 음이항 회귀모형(negative binomial regression)을 통한 졸음사고 예측모형을 추정하였으며 모형의 결과 값을 바탕으로 경험적 베이즈(empirical Bayes: EB) 추정치와 구간별 잠재적 안전개선 지수(potential for safety improvement: PSI)를 산출하여 졸음운전 위험 구간을 선정하였다. 졸음사고 모형 추정 결과, 연평균 일교통량, 화물차 비율, DTG 수집 자료건수, 평균 과속비율(20km/h 초과), 평균 급감속비율 및 평균 급차로변경비율이 늘어날 경우 졸음운전 사고건수 역시 증가하는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 대용량 화물 DTG 데이터 분석을 위한 빅데이터 플랫폼을 설계 및 구현한다. DTG(digital tacho graph)는 차량운행기록을 실시간으로 저장하는 장치로서, 차량의 GPS, 속도, RPM, 제동유무, 이동거리 등 차량운행 관련 데이터가 1초 단위로 기록된다. 차량 운행 패턴 및 분석을 하기 위해서는 DTG 데이터의 빠른 처리가 필수적이며, 특히 대용량 DTG 데이터를 가공 및 변환하기 위해서는 별도의 플랫폼이 필요하다. 본 논문에서는 오픈소스 기반의 빅데이터 프레임워크인 스파크(Spark)를 이용하여 대용량 화물 DTG 데이터의 전처리 플랫폼을 구현하였다. 실제 대용량 화물 DTG 데이터를 대상으로 데이터를 변환 및 지도상에 표현해 보인다.
Changwon City has the second highest accident rate with 79.6 according to the city bus accident rate. In fact, 250,000 people use the city bus a day in Changwon, The number of accidents is increasing gradually. In addition, a recent fire accident occurred in the engine room of a city bus (CNG) in Changwon, which has gradually expanded the public's anxiety. In the case of business vehicles, the government conducts inspections with a short inspection cycle for the purpose of periodic safety inspections, etc., but it is not in the monitoring stage. In the case of city buses, the operation records are monitored using Digital Tacho Graph (DTG). As such, driving records, methods, etc. are continuously monitored, but inspections are conducted every six months to ascertain the safety and performance of automobiles. It is difficult to identify real-time information on automobile safety. Therefore, in this study, individual automobile management solutions are presented through machine learning techniques of inspection results based on driving records or habits by linking DTG data and Vehicle Inspection Management System (VIMS) data for city buses in Changwon from 2019 to 2020.
최근 정보통신기술의 발달은 센서를 바탕으로 수많은 데이터를 구축하고 이를 이용하여 실시간 서비스를 제공할 수 있게 한다. 교통안전공단에서는 디지털 운행기록계를 통해 전국의 상용차의 운행 정보를 수집하고 있다. 전국 상용자의 운행 정보는 교통 분야에서 다방면으로 활용이 가능하다. 그 중 특히 자율주행 분야에서는 실시간으로 운행정보를 분석하여 위험 운전에 대응을 하거나 방지하는데 도움을 줄 수 있다. 그러나 전통적인 데이터베이스 시스템을 이용하여 대용량의 데이터를 실시간 서비스에 적합한 수준의 성능으로 처리하는 데는 한계가 존재한다. 특히 국내에서는 이와 같은 기술적인 문제로 상용차 운행정보의 실시간 분석을 위한 대규모 교통 빅데이터의 처리가 이전에 시도된 적이 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 새로운 방식의 데이터베이스 서버 시스템 최적화를 진행하였고 실시간 서비스가 가능한 수준임을 확인하였다. 구축된 데이터베이스 시스템을 이용하여 디지털 트윈, 자율주행환경을 마련하기 위한 기반 데이터를 확보할 수 있을 것으로 기대된다.
C-ITS(Cooperative-Intelligent Transportation System)는 차량과 차량 또는 차량과 인프라 간의 양방향 무선통신 기술을 기반으로 전방의 교통상황 정보를 제공하는 기술 및 시스템을 의미한다. C-ITS 환경에서는 Vehicle-to-Everything(V2X) 기반의 경고 정보를 제공함으로써 운전자로 하여금 감속을 유도하고, 급격한 감속과 가속을 지양하도록 하여 주행행태를 안정적으로 개선시킬 수 있을 것으로 추측된다. 본 연구는 서울시 C-ITS 기반의 경고 정보의 개별적인 효과를 검증하기 위해 경고정보에 대한 순응여부를 판단할 수 있는 방법론을 개발하였으며 추가로 주행안전성 변화를 분석하여 경고정보의 효과를 정량적으로 평가해 보고자 한다. 순응여부는 정보 제공 유무로 구별되는 사전 PVD (Probe Vehicle Data)와 사후 PVD의 속도 분포를 추출하여 비교하였으며, 주행안전성 평가는 Jerk와 가속소음을 계산하여 분석을 수행하였다. 정량적 분석을 위해서 서울 C-ITS 사업기간동안 수집되었던 PVD와 부족한 데이터 수집을 보완하고자 DTG (Digital Tacho Graph) 데이터를 추가 수집하여 활용하였다. 순응도 분석결과 충분한 유효샘플이 수집된 경고정보에 대해 운전자는 감속운행행태를 보였으며, Jerk와 가속소음과 같은 주행안전성 지표를 산출하여 분석한 결과 경고정보 제공으로 인해 주행안전성이 개선되었음을 알 수 있었다.
C-ITS(Cooperative-Intelligent Transportation System)는 차량과 차량 또는 차량과 인프라 간의 양방향 무선통신 기술을 기반으로 전방의 교통상황 정보를 제공하는 이용자 안전중심의 기술 및 시스템을 의미한다. 2016년 대전-세종 시범사업을 시작으로 고속도로 및 지자체 실증사업을 통해 통신 인프라 구축, 단말기 보급, C-ITS 안전 서비스를 제공하고 있다. 본 연구에서는 광주광역시 C-ITS 실증사업을 통해 수집된 개별차량 데이터를 활용하여 경고 정보의 개별적인 효과를 검증하기 위한 방법론을 개발하였다. 효과분석은 크게 주행영향 분석과 환경분석으로 나뉘며 주행영향 분석을 위해 순응도 분석과 주행안전성 평가를 수행하였다. 추가로 C-ITS 실증사업 기간동안 수집되었던 PVD (Probe Vehicle Data)의 부족한 데이터 수집을 보완하고자 DTG (Digital Tacho Graph) 데이터를 추가 수집하여 효과분석에 활용하였다. 순응도 분석결과 충분한 유효샘플이 수집된 경고정보에 대해 운전자는 감속운행행태를 보였으며, Jerk와 가속 소음과 같은 주행안전성 지표를 산출하여 분석한 결과 경고정보 제공으로 인해 주행안전성이 개선되었다. 반면 감속운행행태로 C-ITS 구축 이후 배출가스 양은 소폭 증가한 것을 알 수 있었다.
대량수송이 가능한 대중교통 수단의 경우 사고 발생 시 대형인명피해가 우려되며, 이로 인해 다량의 사회적 경제적 손실이 발생할 가능성이 크다. 특히, 최근 들어 버스 운전자의 피로 및 부주의 등으로 인한 중 대형 버스사고가 잇따라 발생하며 버스사고 및 운전자의 근무환경에 대한 사회적 관심이 나날이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 버스운전자의 근로 환경(업종별 근로 형태별)에 따른 근로여건 및 사고 특성을 비교 분석하고자 한다. 이를 위하여 국내 271개 버스회사에 대한 2017년 1월~12월까지의 운행기록계 자료 및 업체 정보(업종구분, 근로형태)를 수집하였으며, 이를 통계적 방법론을 활용하여 분석하였다. 그 결과 버스운전자의 근로조건에 따른 사고빈도 및 운행환경의 차이가 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 특히, 격일제 근무 형태를 따르는 시내버스(특광역시 제외)에서 교통사고가 비교적 빈번히 발생함을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 향후 노선버스 사고 감소를 위한 근무여건 개선의 기초자료로 활용될 수 있기를 기대한다.
본 논문의 안전운행 보상시스템은 안전운전을 수행한 차량운전자에게 직접적인 보상을 제공하여 안전운전의 동기를 부여하고 적극적 참여를 유도함으로써 사고의 발생을 줄여 생명과 재산의 손실을 줄이는데 목표가 있다. 기존의 디지털 운행기록계의 경우 차량의 운전상태를 기록만 하였으나, 안전운전보상시스템은 사고예방 효과를 높이기 위한 지원책으로서 안전운전을 수행한 경우 금전적 보상을 통해 위험운전을 피하고 안전운전을 하도록 유도하였다. 즉, 과속으로 인한 사고 발생 빈도가 높은 지역에서는 속도 준수, 또는 차 간 거리 유지, 지정차로 운행 등의 안전운행 지시를 수행한 경우 직접적인 보상을 제공함으로써 안전운전 동기를 부여하여 교통사고를 예방하고자 한다. 이러한 안전운행 데이터와 보상내용은 투명하고 안전하게 관리되어야 하므로 보상근거와 보상내용을 폐쇄형 블록체인 하이퍼레저 패브릭을 이용하여 구축하였다. 그러나 블록체인 시스템은 투명성과 안전성이 보장되는 반면에 낮은 데이터 처리속도가 문제가 되므로 이를 개선하고자 블록생성 가속 기능을 구현하였다. 본 연구에서는 순차적으로 블록을 생성하는 속도가 10TPS(Transaction per second) 내외의 낮은 속도를 나타내어, 블록의 생성속도를 높이기 위해 가속 기능을 적용한 결과 1,000TPS 이상의 고성능 네트워크를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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