오늘날 자동차 시장에는 다양한 IT기술이 포함된 모델들이 출시되고 있다. 대표적으로 테슬라 사의 테슬라 모델S, 구글의 무인자동차 등이 속속 등장 하고 있다. 이렇게 IT 기술이 포함된 자동차는 운전자에게 다양한 편의성을 제공하고 제공되는 편의만큼 운전자들은 다양한 혜택을 누리고 있다. 하지만 이와 반대로 전자부품의 결함이나 오류로 인해 운전자들의 안전을 위협하는 사고의 발생이 일어나고 있는 것 또한 사실이다. 이러한 사고들 가운데 자동차 급발진 사고가 존재한다. 아직까지 자동차 급발진 사고의 원인은 뚜렷하지 않으나 자기장에 의한 ECU장치가 오류를 일으켜 자동차 급발진 사고가 발생한다는 주장이 가장 신뢰 받고 있다. 하지만 한국의 경우 자동차 급발진 사고가 일어날시 자동차 제조사 측에서는 단순히 운전자의 페달 조작 미스로 인해 사고가 일어났다고 주장하는 경우가 많으며, 운전자 측에서는 그에 대해 반박할 근거가 부족해 대부분의 운전자들이 책임을 지고 있다. 따라서 본 논문에서는 자동차 급발진 사고가 운전자의 페달 조작 실수인지 자동차의 장치 결함인지를 판별할 수 있도록 운전자의 페달 조작 영상을 획득하고 엑셀, 브레이크 등 제어부에 센서를 부착하여 정밀한 데이터를 획득, 저장하고 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현 하였다.
고속도로는 중 장거리 차량 통행을 담당하고 있으며, 공공기관들의 지방이전 등으로 인해 직장과 거주지 간의 거리가 멀어짐에 따라 운전자들의 통행거리는 증가 추세를 보이고 있다. 이러한 이유로 고속도로에서는 피로나 졸음으로 인한 운전자요인 사고의 비중이 매우 높다. 하지만 기존의 사고예측 연구에서는 주로 도로요인, 환경요인, 차량요인 등 외적인 조건만을 고려하였을 뿐 도로구간별 운전자의 통행행태를 고려하지 못하였다. 본 연구에서는 대용량 내비게이션 경로자료를 활용하여 통행행태기반의 사고지표(운전피로도지표)를 제안하고, 교통사고와의 관계를 살펴보았다. 분석결과 개발된 지표와 교통사고와는 높은 상관성을 보이는 것으로 나타났으며, 이를 통해 시설물 위주에서 통행행태기반으로 교통사고 예측연구의 패러다임 변화가 필요함을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 지표는 다양한 분야에서 활용이 가능할 것이다. 교통사고(졸음, 부주의운전 등)를 사전에 방지하기 위한 정보제공, 고속도로 안전진단 핵심요소기술로의 활용, 휴게소 및 졸음쉼터 입지 우선순위 선정 시, 피로한 구간에 대하여 운전자에게 주의환기를 위한 방법(노면요철, 그루빙 등)을 적용해야하는 구간 선정 시 활용이 가능할 것이다.
현재 국내의 모든 CNG자동차에는 용기용 밸브로 수동밸브가 부착되어 있으며 가스누출 사고 시 운전자가 차량을 정지하고 수동밸브를 잠궈야 하는 불편한 점이 있어 누출 사고 시에는 운전자 등이 가스누출사고를 대응하는데 어려운 부분이 있다. 유럽의 선진국에서는 가스누출 시 운전자가 시동을 끄면 자동으로 닫히는 구조를 가진 전자밸브의 장착을 의무화 하고 있어 우리나라에서도 기능성이 증가된 전자식 용기밸브를 적용하는 것이 CNG 버스의 안전성을 향상 시킬 수 있는 좋은 기회일 것이다. 본 논문에서는 개개의 전자밸브의 작동상태를 운전자가 파악하기 어려운 구조적인 문제를 보완하기 위해서 충전 중 압력의 상승에 따라서 온도가 상승하는 현상에 착안하여 문제에 접근하였다. 충전 중 온도상승이 압력차에 따라서 약 $30^{\circ}C$ 이상이 발생하는 것을 이용하여, 데이터 확인 시 온도상승이 발생하지 않는 용기는 밸브가 작동하지 않아 충전이 이루어지지 않는 것으로 판단할 수 있는 실험적 결론을 얻었다.
본 연구의 목적은 도로의 안전성 평가 방법을 제시하여 안전성 평가 기준을 확립하는데 기여하고 궁극적으로 도로 안전에 기여하는 데 있다. 연구는 사고자료와 현장자료(종단경사, 곡선반경. 속도특성)를 수집하고, EXCEL과 SPSS를 이용하여 정리되고 분석되었다. 문헌고찰에서 기존 안전성 평가방법의 문제점과 수집된 자료 분석의 결과를 가지고 새로운 안전성 평가 방법을 제시하였다. 제시된 안전성 평가 방법은 기존 방법과의 비교를 통하여 그 타당성을 검증하였다. 연구 수행으로 얻어진 결과는 다음과 같다. 1)속도분산차,. 차량 진행방향 가속도차, 곡선반경방향 가속도차를 이용하여 새로운 안전성 평가 방법을 제시하였다. 2)속도 차, 에너지 차. 본 논문에서 제시한 안전성 평가 방법을 현장 조사된 지점을 대상으로 비교하고, 제시된 방법이 더 적절하다는 결과를 얻었다. 3)선행차량에 의해 속도 영향을 받는 차두간격은 6초 이하이다 4)곡선부 내의 최저 속도 위치는 곡선시작점으로부터 약 35m 이다. 5)도로의 위험도(EPDO)와 통계적으로 유의한 상관관계를 보이는 속도특성은 속도분산이다. 그러나 제시된 안전성 평가의 현장 적용을 위해서는 기하구조가 다른 많은 지점에 대한 연구로 평가 방법을 재검증하고, 각 기준별 등급과 가중치에 대한 연구가 수행되어져야 할 것이다.
장애물제거기는 선로 내 장애물에 의한 충돌사고 발생 시 장애물을 선로 밖으로 밀어내거나 에너지흡수부재를 통해 충돌에너지를 흡수하여 열차 탈선을 방지하고 충돌사고에 의한 피해를 최소화하기 위한 장치이다. 본 연구에서는 인장형 에너지흡수부재와 4절 링크를 이용하여 장애물제거기의 작동 메커니즘을 구성하여 장애물제거기를 설계하였다. 또한 EN 15227에서 요구하는 정적강도 및 에너지흡수조건을 확인하기 위한 성능검증시험 방법을 고안한 뒤 유한요소해석 및 UTM (Universal Test Machine)을 이용한 성능검증시험을 수행하였다. 본 연구를 통해 EN 15227의 요구조건을 만족하는 장애물제거기를 개발하였으며, 제안된 장애물제거기의 설계 및 검증 절차에 따라 붕괴하중의 조절이 가능하며 이를 실험을 통해 검증할 수 있는 방법을 제안하였다.
교통안전과 효율적인 교통관리의 도로교통정책이 간선도로 등 일정규모 이상의 도로에서 주로 이루어지고 있어 상대적으로 생활도로의 안전성은 열악한 상황이다. 특히, 보행자의 안전이 주가 되어야 할 주거지역의 생활권 도로까지 차량이 우선시 되는 경우가 발생하는 등 상대적으로 생활도로에 대한 개선은 이루지 못한 실정이다. 이에 본 연구는 생활도로 내 교차로 알림이 설치기준을 제시하기 위하여 광주광역시를 중심으로 현장조사를 실시하였고, 생활도로내 교차로에 영향을 미치는 영향인자와의 관계를 다중회귀분석을 통한 예측모형으로 도출하였다. 나아가 생활도로내 사고예측 모형을 통한 실측값을 제시 한 후 교차로 알림이가 설치된 지점의 값과 비교 검증하여 생활도로내 교차로 알림이 설치기준을 제시하였다. 이를 통해 생활도로 내 잦은 교통사고를 예방하고 생활도로를 이용하는 이용자들의 편의성 및 안전을 고려한 교차로 알림이 설치가 이루어 질 수 있을 것으로 기대된다.
교통사고로 인한 인체 상해를 최소화할 수 있는 안전벨트의 착용이 전 좌석에서 의무임에도 불구하고, 안전벨트를 착용하지 않은 교통사고 사상자수는 여전히 많은 비율을 차지한다. 주행차량 내 전 좌석 안전벨트 착용 검지시스템은 탑승자의 안전벨트 착용 여부를 판단하고 착용을 유도하는 시스템으로 안전벨트 미착용 사상자수 감소를 위한 유용한 기술적 대응방안이 될 수 있다. 본 연구에서는 첫 번째로 순서형프로빗 모형을 활용한 교통사고 상해심각도 영향요인 평가를 통해 시스템 도입에 대한 타당성을 제시하였다. 분석결과, 안전벨트 착용 여부는 교통사고 상해심각도에 통계적으로 유의한 영향을 미치며 안전벨트 착용 시 사망 및 치명상에 이를 확률이 0.054배 감소하는 것으로 나타났다. 두 번째로 안전벨트 및 교통사고 상해와 관련된 선행연구를 기반으로 메타분석을 수행하여 시스템 도입 시 기대되는 사고심각도 감소효과를 추정하였다. 사고심각도 감소효과 분석결과, 안전벨트 착용 시 사망사고가 63.3% 감소할 것으로 분석되었으며 앞좌석은 75.7%, 뒷좌석은 58.1%의 사망사고 감소효과를 갖는 것으로 나타났다. 마지막으로 메타분석 결과와 교통사고 통계자료를 기반으로 시스템 도입 시 기대되는 교통사고 사상자수 감소효과를 도출하여 시스템의 교통안전 측면 효과를 분석하였다. 시스템 도입률이 증가함에 따라 안전벨트 미착용 교통사고 사상자수가 감소하였으며 시스템 도입률이 60%일 경우 사망자수는 현재 대비 3배 이상 감소할 것으로 예상되었다. 분석결과를 활용하여 안전벨트 착용률을 높이고 사고심각도를 저감시킬 수 있는 시스템 운영 방안을 제시하였다.
이상기후는 도로교통 사고 위협요소로써 빈번하게 심각한 영향을 주고 있다. 특히, 도로교통에서 기상변화 또는 재해에 의한 영향은 장대교량, 터널, 사면 및 결빙 지역에서 영향이 크기 때문에 이들 지역에 대한 관심 있는 관리가 필요하며 발생할 수 있는 사고를 줄이기 위해서도 집중적인 도로 관리와 도로 기상 정보 제공 및 조기 경보, 도로 순찰, 교통통제와 같은 요소들이 필요하다. 도로의 눈과 결빙은 제설로 위험을 줄일 수는 있으나, 강풍은 피할 수 없는 요소이다. 본 연구에서는 도로 기상 정보와 기후, 재해 정보를 활용하여 국지 지역에서 안전운전을 위한 경보 정보를 설계를 하고자 한다. 극한 기상에 노출된 운전자를 위한 최상의 경보 정보 설계는 도로 상황 감시 개선, 도로 기상정보 감시, 정확한 사용자 정보전달들이 될 것이며, 또한 바람 및 재해 상황에 대한 통계, 표면 조건 통계, 차종 및 차종에 따른 바람에 의한 사고 통계와 조기 경보 정책과 교육들도 이를 위해서는 수반되어야 할 요소들이다.
최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통 안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만장의 대형차, 소형차, 중형차 별 적재 불량 차량과 일반차량으로 구분 된 데이터 셋 중 종류별로 제공되는 CCTV, 블랙박스, 카메라 시점의 적재 불량 차량 데이터 셋을 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
현재 출시되는 자동차는 운전자에게 편리성과 안정성을 보장해주기 위한 전자 기기장치들을 개발하여 시중에 보급하고 있다. 전자기기중 블랙박스는 현재 자동차 운행, 주차, 후진 시 도움을 주기위한 것이다. 이 블랙박스는 차량 사고 시에 꼭 필요하다. 이것들은 After-market을 통하여 많이 보급되어 있다. 하지만 이러한 제품들은 후방이나 전방의 영상만 알 수 있을 뿐, 운전 중이거나 사고 시에 좌우 측방과 전방의 자동차 경계의 영상은 확인 할 수가 없다. 하지만 시중에 나와 있는 전자기기장치들은 이러한 문제점을 해결해 줄 수가 없다. 이러하여 본 논문에서 제안하고자 하는 어라운드 뷰 알고리즘은 운전자가 자동차 운행 중 차량의 전후측방, 좌우측방의 영상을 통합한 블랙박스 설계를 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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