전방향 VR 트레드밀은 걷기, 뛰기, 앉기 등 신체 동작을 현실적으로 수행할 수 있어 가상환경에 대한 몰입도가 높은 보행 시뮬레이터이다. 하지만 현실동작을 모사한 시뮬레이터이므로 조작 난이도가 높아 데이터의 신뢰성 문제를 야기할 수 있다. 따라서, 본 연구는 현실 및 일반적인 VR 조건과의 공간지향 능력 비교를 통해 전방향 VR 트레드밀의 유효성 검증을 목적으로 한다. 이를 위해 참가자의 공간지향 능력을 정량적으로 분석할 수 있는 회전 및 경로탐색 실험이 설계되었다. 실험 결과, 각 환경 조건 사이에서 공간지향 능력에 대해 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 특히, 현실 및 VR 조건 사이에서 주관적인 난이도에 대해 유의한 차이가 발견되지 않았다. 이러한 연구 결과는 전방향 VR 트레드밀을 통해 안전 문제없이 양질의 데이터를 수집할 수 있음을 뒷받침한다. 나아가 차량과 보행자 사이의 상호작용과 같은 안전과 직결된 문제를 해결하기 위한 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 신호교차로의 적정황색신호시간 산정을 위한 것으로, 황색신호시간 산정 시 접근속도와 교차로 폭에 따른 연관성을 알아보고 신호 운영에 따라 변화되는 교차로 내 상충과 딜레마구간을 최소화하여 교차로 운영 안전성을 확보하는 데 있다. 이를 위해 5개 교차로의 6824건의 자료를 수집 분석하였다. 주요 연구결과는 첫째, 차로별 개별차량 접근속도를 분석하고 방향별 상충을 고려해 교차로 폭을 정의하였다. 둘째, 기존 산식의 문제점을 보완한 접근속도와 상충 지점 기반 다중회귀모형식을 개발하였다. 셋째, 개발 산정식을 통해 접근속도와 교차로 폭에 따른 적정황색신호시간 적용 기준표를 제시하였으며, 와의 관계를 이용해 황색신호시간과 딜레마구간을 교차 분석할 수 있는 산정표를 제시하여 황색신호시간 변화에 따른 딜레마 길이의 안전성을 판단하는 방안을 제시하였다.
최근 충분한 주차공간 확보의 어려움으로 심각한 주차문제가 발생하고 있으며 또 다른 교통문제나 사회문제로 이어지기도 한다. 일정 범위 이상의 지역·지구에서 발생하는 주차문제를 해결하기 위해서는 지역특성을 반영한 노상 및 노외주차장에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 지역·지구의 특성을 고려한 노상 및 노외주차 공급 정책을 수립하는데 기초 연구로 활용하기 위한 주차수요 산정모형을 구축하였다. 연구수행을 위해 대구광역시 동구를 행정동으로 구분하여 주차시설, 주차수요를 조사하였다. 조사시간은 평일에 주간과 야간으로 구분하였으며 차종은 승용차 소형트럭·버스, 대형트럭·버스 3종으로 구분하였다. 주차수요 산정을 위한 설명변수로 단독주택, 공동주택, 근린생활시설, 문화·집회시설, 업무시설, 판매시설 등 6가지의 용도별 건축물 연면적을 사용하였다. 상관분석 결과 6가지 설명변수 중 근린생활시설의 연면적이 노상 및 노외 주차수요와 유의미한 상관관계를 나타내었다. 근린생활시설의 연면적을 설명변수로 하여 회귀분석 모형을 구축하였고 통계적으로 유의미한 결과를 얻었다.
자율주행자동차(Automated Vehicle, AV)의 상용화를 위해서는 ADS의 운행가능영역(Operational Design Domain, ODD)이 명확하게 정의되어야 하며, AV 관련 이해관계자들이 ODD에 대해 모두가 동일한 기준을 가지고 동일한 수준으로 이해할 수 있도록 공통된 언어와 일관된 양식이 마련되어야 한다. 따라서, 국외에서는 표준화된 ODD 프레임워크를 제시하고, ODD를 기반으로 ADS 특정 기능을 평가할 수 있는 시나리오 개발에 박차를 가하고 있다. 하지만, ODD는 도로환경, 기상환경, 교통환경 등 해당 국가별 특성이 반영된 조건이 포함되기 때문에 국외에서 정의된 항목을 그대로 적용하는 것이 아니라, 그 항목의 의미를 명확히 이해하고 국내의 여건을 반영하여 이를 정합화할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 국제표준을 기반으로 국내 주행환경을 분석하여 ODD 분류 체계 국내 최적화를 수행하였으며, 개발된 국내 ODD 항목을 기반으로 현재 운영 중인 자율주행차 시범운행지구(서울 상암, 광주)의 주행환경을 조사하고 그 결과를 바탕으로 시험운행지구별 ODD의 범위를 비교하였다.
최근 4차 산업혁명 기술의 발전에 힘입어 교통시스템은 차량 및 사람의 개별 이동궤적과 관련된 모빌리티 데이터를 대용량으로 산출하고 있다. 개인정보가 포함된 모빌리티 데이터를 활용하는 데에는 많은 제약이 존재하므로, 우리나라는 데이터 3법 개정과 데이터 기본법 제정을 통해 가명정보의 생성 및 가공과 이에 대한 분석 및 활용을 별도의 기관 및 기술을 적용하여 이원적으로 관리하고 있다. 그러나 이러한 이원적 접근은 데이터 생명주기 전 과정을 안전하게 지원하지 못할 뿐만 아니라 처리 시간 및 비용 측면의 비효율성의 문제를 갖고 있다. 따라서 본 연구는, 기존의 결합전문기관과 데이터안심구역이 갖는 문제점을 보완하기 위하여, 모빌리티 데이터의 생성 및 가공, 그리고 분석 및 활용 과정을 통합 및 일원화한 통합 데이터안심구역 프레임워크를 제시한다. 즉, 데이터 처리를 위한 통합 프로세스를 재설계하고 공통 요구사항 및 핵심요소기술을 도출하여 모빌리티 데이터의 생명주기 전체를 원스톱으로 활용, 관리할 수 있는 차세대형 통합 데이터안심구역 시스템의 아키텍처를 제시한다.
자율주행 차량은 레이더, 라이다 카메라 등 다양한 로컬 센서들을 활용하여 주변 환경을 인지하고 판단하여 주행한다. 하지만 로컬 센서만을 활용하여 주행할 경우 인지 범위 한계로 장애물에 가려진 보행자나 자전거와 같은 VRU(Vulnerable Road User, 취약 도로 사용자)의 거동 정보를 예측하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 로컬 센서의 한계를 극복하기 위해 V2X 통신 정보를 활용한 VRU 충돌 회피 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 인프라로부터 충돌 위험이 있는 VRU의 정보를 전달 받아 미래 거동을 예측하고 주변 환경에 따라 적절하게 조향 및 제동 회피를 수행하도록 설계하였다. 개발된 알고리즘을 검증하기 위하여 다양한 조건의 시나리오에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과, 기존 로컬 센서 정보만을 활용하였을 때보다 개선된 충돌 회피 성능을 보일 뿐만 아니라, 차량의 안정성 또한 확보할 수 있음을 확인하였다.
이륜차 전체 사고는 연평균 10.01% 증가하며, 사망자 수 또한 2.64% 증가하는 추세이다. 사륜차의 경우 도로에서 안전 운전을 강제할 수 있도록 단속 카메라가 설치되어있다. 그러나 이 단속 카메라는 사륜차 단속이 주목적이기 때문에 이륜차 단속 기능을 기대할 수 없다. 이륜차 단속은 현장 인력 투입을 통한 현장 단속에 의존할 수밖에 없다. 최근 이륜차 위법 행위 단속을 위해 경찰청에서는 '경찰청 SMART 국민제보'를 통한 이륜차 위법 행위를 국민 신고를 통해 수행 중이나 장기 지속되기 어렵다. 인력을 지속적으로 투입해야하는 유인 단속의 효과를 극대화 시킬 수 있는 적절한 단속 방안의 마련이 필요하다. 본 연구를 통해 배달 이륜차 라이더를 관리할 수 있도록 하는 제도적 장치인 배달 이륜차 라이더 자격증 ID 4종을 제안하였다. 또한, 배달 이륜차 자격증 ID 체계를 활용한 단속 실험을 수행하여 배달 이륜차 라이더 자격증 단속이 가능 여부를 D-MESO 프로그램을 통해 확인하였다.
자율주행자동차의 센서에 대응하는 시설물의 검지성능을 향상시키는 것은 주행안전성을 향상시키는 데에 도움이 된다. 도로·교통 분야에서는 이를 위하여 도로 인프라 또는 시설물의 개선을 통해 센서에 대한 검지성능을 향상시키기 위한 연구를 수행하고 있다. 본 연구는 이러한 자율주행 지원 인프라 개발 연구의 일환으로 강우 상황에서도 충분히 LiDAR의 검지성능이 확보되어 공사구간에서 시선유도 기능을 유지할 수 있도록 교통콘과 드럼의 형상을 변형하여 이의 개선효과를 실증 실험으로 확인하였다. 개선의 원리는 반사 성능이 증대되며 기존의 시설물과 형상적으로 크게 차이가 나지 않도록 교통콘은 원뿔형 대신 사각뿔형으로, 드럼은 원기둥형 대신 6각기둥형과 8각기둥형으로 각각 제작하였다. 맑은 날과 강우 20 mm/h, 40 mm/h 상황에서 시설물에 대한 LiDAR 검지 데이터를 확인하였으며, 사각뿔형 교통콘과 8각기둥형 드럼은 기존 시설물에 비해 검지성능이 향상되었음을 확인하였다. 다만, 반복 측정에 따른 편차가 발생하였고, 통계적 해석으로는 유의미성을 확인하지 못한 것이 본 연구 결과의 한계이며, 이 결과를 반영하여 향후 연구에서는 측정환경의 다양성에도 균일하게 데이터가 취득될 수 있는 형태로 개선할 필요가 있다.
정부는 2021년부터 다부처 연구개발사업으로 자율주행기술개발혁신사업을 추진해오고 있다. 해당 연구개발사업에서 개발되는 자율주행차와 서비스 기술은 추후 선정된 리빙랩 도시를 대상으로 일반인들에게 제공한다는 계획이다. 특히 서비스분야는 해당 서비스별 목적과 특성에 따라 안전하고 안정적인 서비스가 가능한 공간적 범위와 운행구간을 선정하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 향후 Level 4 수준의 자율주행서비스 제공 구역 설정 방법론을 개발하기 위한 기초 연구로서 기존 공개된 논문 및 관련 문헌조사를 통해 Level 4 수준의 자율주행서비스를 위한 정적인 ODD 구성요소를 재분류하고, 자율주행의 안전성에 미치는 공간적인 영향 요인에 대하여 Level 3 자율주행차 실제 주행데이터 및 공간정보분석 기법을 활용하여 분석하였다. 공간정보분석 기법을 통해 총 6개의 주행모드변경(제어권전환) 다발 지점이 도출되었고, 해당 지점의 중복된 정적인 ODD 구성요소 확인 결과 자율주행의 안전성에 영향을 미치는 요인은 횡단보도, 신호등, 교차로, 자전거 도로, 포켓차로, 주의 표지판, 중앙분리대로 나타났다. 이러한 공간정보분석을 통한 자율주행의 공간적 요인분석은 자율주행기술개발혁신사업의 리빙랩 도시뿐만 아니라 현재 확대·운영되고 있는 자율주행차 시범운행지구에서 자율주행서비스 운영지구 선정에도 기초연구로 활용될 것으로 기대한다.
교통류에서는 거시적인 지표로 속도, 교통량, 밀도가 중요한 파라미터로 활용되고 있으며, 미시적인 지표로는 가속도와 차두거리가 중요한 파라미터로 활용되고 있다. 속도와 교통량은 현재 설치된 교통정보 수집장치로 수집이 가능하지만 가속도와 차두거리는 안전과 자율주행분야 등에 필요성이 있지만 현재 교통정보 수집장치로는 수집이 불가능한 실정이다. 객체인식 기법인 YOLO는 정확도와 실시간성이 우수하여 교통분야를 포함하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 YOLO를 활용하여 가속도와 차두거리를 측정하기 위해 측정 간격을 조밀하게 설정하여 간격별 차량의 속도 변화와 차량 간 통행시간 차이를 통해 가속도와 차두거리를 측정하는 모델을 개발하였다. 지점별 교통특성에 따라 가속도와 차두거리의 범위가 다름을 확인하였고, 측정률 확보를 위한 기준거리와 화면각도에 따른 비교분석을 수행하다. 측정간격은 20m, 각도는 직각에 가까울수록 측정률이 높아짐을 분석하였다. 이를 통해 교차로별 안전도 분석과 국내 차량행태모델 분석에 기여할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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