Currently, sharp increase of car is on the rise as a serious social problem due to loss of lives from car accident and environmental pollution. There is a study on ITS (Intelligent Transportation System) to seek coping measures. As for the commercialization of ITS, we aim for occupancy of world market through ASV (Advanced Safety Vehicle) related system development and international standardization. However, the domestic environment is very insufficient. Core factor technologies of ITS are Adaptive Cruise Control, Lane Keeping Assist System, Forward Collision Warning System, AEB (Autonomous Emergency Braking) system etc. These technologies are applied to cars to support driving of a driver. AEB system is stop the car automatically based on the result decided by the relative speed and distance with obstacle detected through sensor attached on car rather than depending on the driver. The purpose of AEB system is to measure the distance and speed of car and to prevent accident. Thus, AEB will be a system useful for prevention of accident by decreasing car accident along with the development of automobile technology. This study suggests a scenario to suggest a test evaluation method that accords with domestic environment and active response of international standard regarding the test evaluation method of AEB. Also, by setting the goal with function for distance, it suggests theoretic model according to the result. And the study aims to verify the theoretic evaluation standard per proposed scenario using car which is installed with AEB device through field car driving test on test road. It will be useful to utilize the suggested scenario and theoretical model when conducting AEB test evaluation.
본 연구에서는 안드로이드 기기와 차량에서 발생하는 안전을 위한 제반정보를 수집, 전송시켜주는 MCU (Micro-control Unit)를 기반으로 개발한 융합형 차량용 스마트 기기인 OSD (On-board Smart Device)를 제안한다. OSD는 RRA (Record, Report & Alarm)의 핵심 기능을 제공하는 안전 및 편의지향 스마트 시스템으로 주행 중 모니터링 데이터의 저장 기능 (Recording as a blackbox), 사고 발생 후 사고 및 긴급 구조의 자동신고 기능 (Report on Accident & Rescue) 및 안전 예방 기능으로 차량의 상태를 알려주는 (Alarm for Status of Vehicle) 경고 시스템을 갖추고 있다. 또한 운전자가 기기를 편리하게 제어하기 위한 음성인식 인터페이스를 도입해 운전자의 안전 운행을 도모하였으며 차량의 정보를 Database 서버에 업로드하여 보다 쉽고 편리하게 정보에 접근할 수 있도록 설계하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 OSD는 상대적으로 단순 기능만 제공하는 기존의 차량용 안전 기기와 달리, 친사용자 환경에서 종합적으로 차량안전 데이터 무선전송 뿐만 아니라 영상 그리고 음성인식 기술을 함께 적용한 스마트 기기로서 향후 차량 안전 및 사고예방을 위한 필수 차량 무선 스마트 시스템이 될 것으로 예상된다.
In this study, we aimed to identify the important hazard factors and determine their criticality in causing serious accidents in vehicle-mounted mobile elevated work platforms (MEWPs). Fuzzy failure modes and effects analysis (FMEA)was performed using accident data and a survey of experts. To determine the hazard factors, the accident data for the last 10 years were used and a questionnaire survey was designed. The questionnaire survey was sent to four experts in the field of occupational safety to determine the severity, occurrence, and detectability of serious accidents in MEWPs. Furthermore, objective RPN scores and risk priority were obtained using fuzzy FMEA. Finally, the criticality of hazard factors in descending order was found to be overloading, non-installation or defective installation of outriggers, breakage due to wire rope aging, and illegal remodeling of vehicle structures. The results were verified by comparing the occurrence data of serious disasters.
The Korean government announced its goal of commercializing autonomous vehicle by year 2020. With such changes, it is expecting to decrease car accident mortality by half. To commercialize autonomous car, not only worries on safety of autonomous vehicle has to be solved but at the same time, institutional system has to be clear to distinguish legal responsibilities in case of accident. This paper will present the legal improvement direction of the introduction of autonomous vehicles as follows. First, it is necessary to re-establish concept of 'driver' institutionally. Second, it is appropriate to focus on Level 3 autonomous vehicle which is about to be commercialized in year 2020 and organize legal responsibility. Third, we should have a clear understanding on how level 3 autonomous vehicle will be commercialized in the future. Fourth, it is necessary to revise The Traffic Law, Act on Special Cases concerning the Settlement of Traffic Accident, and Automobile Accident Compensation Security Law in line with level 3 autonomous vehicle. Fifth, it is necessary to review present car insurance system. Sixth, present Product Liability Law is limited to movable products (Article 2), however, it is necessary to include intangible product which is software. Seventh, we should review on making special law related to autonomous car including civil, criminal, administrative, and insurance perspectives.
Commercial use of autonomous vehicles is to come soon. So far most of responsibility of the accident is on the human driver with conventional vehicles whereas that will be on the car OEM and transportation related organizations with autonomous vehicles, which asks car OEM's and government to do vast study of car crash in various conditions. Test protocols need amendment and to be newly enacted to reflect new findings from the study aforementioned. Rigid stationary barrier and moving or stationary deformable barrier as well as car to car test which is same as actual accident can be utilized to simulate the crash happening on the road. Among those 3 test methods, rigid stationary barrier is most economic and has good repeatability. Limitation as well as advantage of the rigid stationary barrier is studied through comparison between car to car crash and oblique rigid barrier crash.
기존의 첨단 운전자 지원 시스템 (Advanced Driver Assistance System, ADAS)들은 전방 위험탐지와 같은 한정적 상황에서의 사고 예방에 집중하고 있어 다양한 사고 시나리오가 존재하는 교차로에 적용하기에는 한계를 가지고 있다. 또한 기존 연구는 주로 사고 요인 분석에 집중하고 있어 첨단 운전자 지원 시스템의 사고 예방 성능에 관한 연구는 미비한 편이다. 이에 본 연구에서는 비전 및 레이더 센서 기반 첨단 운전자 지원 시스템의 다양한 교차로 사고 예방에 대한 성능을 평가하고 대책을 마련하고자 한다. 이를 위하여 미국의 Second Strategic Highway Research Program(SHRP2)의 naturalistic driving study(NDS)에서 수집된 사고/준사고 상황의 거리 측정 데이터를 기반으로 16개의 교차로 사고 시나리오를 도출하였고, 총 363건의 차량과 차량 간 사고를 분석하였다. 분석 결과 16개의 사고 시나리오 중 0.7의 사고 예방율을 기준으로 카메라 기반 시스템은 5개, 레이더 기반 시스템은 4개의 사고 시나리오에서 사고를 예방할 수 있었다.
An intelligent safety vehicle(ISV) should have an ability to predict the possibility of an accident and help a driver avoid the accident in advance. The basic function of the ISV is to alert the driver by warning when the collision is to occur. For this purpose, the ISV has to function efficiently in sensing the environmental context. While image processing provides lane information, laser radar senses road obstacles including vehicles. By applying a simple clustering algorithm to radar signals, it is possible to obtain the vehicle information. Consequently, we can identify the existence of the vehicle of interest on my lane. The reliability of the sensing algorithm is evaluated by running on the highway with a test vehicle.
자율주행 기술이 고도로 발전하고, 관련 시장이 급격하게 성장하고 있어 머지않은 시기 내에 완전 자율주행 시대가 도래할 것으로 예상된다. 한편, 자율주행 기술의 발전과 함께 기술 안전성에 대한 의문이 제기되고 있으며, 관련 사고 소식이 보도되면서 기술에 대한 우려는 증대되고 있다. 자율주행차의 안전성 향상을 위해, 사고 사례를 분석하고 사고 원인을 규명하는 행위가 선행될 필요가 있다. 이에, 본 연구는 자율주행 사고데이터를 통해 자율차 사고의 심각도에 대한 영향요인을 분석하였다. 연구 데이터는 CA DMV에서 수집·배포하고 있는 자율주행차 사고 레포트를 중심으로 사고 지점의 공간 정보, 교통 정보를 사용하였다. 중점 데이터가 사고 레포트임을 고려할 때, 사건 발생 횟수의 기댓값이 반영될 수 있도록 포아송 회귀 분석을 사용하여 모델링을 진행하였다. 모형 분석 결과, 자율주행차 사고 심각도는 조도가 낮을 때, 자전거·버스 전용 차로가 존재할 때, 보행자와 자전거 사고 이력이 많은 지역에서 증가한다는 결과가 도출되었다. 본 연구 결과는 향후, 자율주행차 안전성 개선을 위한 알고리즘 개발 및 관련 교통 인프라 설치를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
차량 안전 통신은 교통사고 예방에 중요한 기술 중 하나이다. 이를 위해 교통사고가 발생하면 연쇄 추돌 사고를 예방하기 위한 안전 메시지를 전달하는 많은 프로토콜이 연구되었다. 이러한 프로토콜은 노드가 안전 메시지를 발생시키는 시점을 교통사고가 발생 했을 경우로 가정한다. 만약, 교통사고 위험을 예측하여 안전 메시지를 전달한다면 운전자는 빠른 대응 조치가 가능하다. 그래서 본 논문에서는 통신 기법을 이용한 교통사고 위험 예측 알고리즘을 제안한다. 결과적으로, 제안된 알고리즘을 기존 프로토콜에 적용한 결과 약 4~5 %의 더 높은 프레임 수신율을 보여주었다.
On December 19, 2015, as Article 29-3 (Installation of Accident Recording Devices and Provision of Information) of Motor Vehicle Management Act came into force, In Korea, the EDR (Event Data Recorder) reports are often used for the analysis of various traffic accident cases such as multiple collisions, traffic insurance crimes, and sudden unintended acceleration (SUA), and the others. So many investigators have analyzed the driver's behavior and vehicle situation by comparing the time zero in the EDR report to the actual crash time in dash-cam (or CCTV). Time zero (T0) is defined as the reference time for the record interval or time interval when recording an accident in Article 56-2, Enforcement rule of Performance and Standard for Automobile and Automotive parts. Also in the EDR report, time zero (T0) is defined as whichever of the following occurs first; 1. "wake-up" by an air-bag control system, 2. Continuously running algorithms (by monitoring of longitudinal or lateral delta-V), 3. Deployment of a non-reversible deployment restraint. We have already proposed the "Flowchart & Checklist" to adopt the EDR report for traffic accident investigation and the necessity of specialized institutions or courses to systematically educate or analyze the EDR data. Therefore, in this paper, we report to traffic accident investigators notable points and analysis methods based on some real-world traffic accidents that can be misjudged in specifying time zero (T0).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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