지구 온난화와 도시 열섬 현상, 그리고 도시 및 교통 환경과 도시민의 건강은 상호 직 간접적인 관계로 이어져 있다. 특히 도시 폭염 및 폭우 등과 같은 이상 기온현상은 도시민의 삶의 질과 관련되어 부정적인 영향을 미치고 있어 그 현상을 파악하기 위한 연구가 최근 다양하게 수행되고 있다. 본 연구에서는 도시 피복율이 높은 도로의 기하구조 및 교통조건이 도로 주변부 기온에 미치는 영향을 파악하기 위하여 서울시 도로 5개의 서로 상이한 도로 기하구조를 가지고 있는 지점의 기온, 습도, 풍속, 교통량, 평균 통행속도, 중앙분리대 설치 여부, 가로 식재 설치 여부 등 도로의 환경(미기상적) 조건과 더불어 도로 및 교통 현황을 조사하였다. T-test 분석 결과 기온의 특성상 오전, 낮, 밤의 기온이 서로 상이하다고 밝혀졌기 때문에 도로 주변부 기온 분석 모형은 시간대별로 각각 구축되어 타당한 결과가 도출되었다. 도로 기하구조면에서는 시간대와 상관없이 식생 중앙분리대가 설치된 도로의 경우는 설치하지 않은 도로에 비해 $1.3{\sim}2.2^{\circ}C$정도의 기온 저감효과를 보이는 것으로 나타났다. 교통조건면에서는 평균통행속도가 낮아질수록, 차로당 교통량이 많을수록 도로 주변부 기온이 올라가는 것으로 밝혀졌다. 따라서 교통 운영면에서 소통을 원활하게 하는 정책을 수행한다면 도로 주변부 기온을 낮추는 효과도 가질 수 있다고 판단된다.
본 연구에서는 기존의 차량 및 보행환경의 평가에 있어서 종합적이고 통합적인 접근방식에 한계가 있다고 진단하고, 이를 고려하는 평가 방법 개발에 중점을 두었다. 여기에서의 통합적인 평가라 함은 차량환경과 보행환경에서 쓰이고 있는 수단별 평가 지표에 대한 통합과 더불어, 공간적 개념에서 선/축의 평가방식을 포함한 면적인 차원의 평가라 할 수 있겠다. 본 연구에서는 통합 평가를 위한 이론적 배경으로 Grey System Theory(GST)를 적용하였으며, 대상지역은 보행우선구역 시범사업지로 하여 차량 및 보행환경에 대한 평가를 수행하였다. GST에 의한 종합평가 및 분석결과, 같은 서비스수준 또는 상대적으로 차량 및 보행환경의 운영지표상(도로용량편람)에서는 보다 양호한 상태라 할지라도 관측된 데이터가 Grey Category 범위에 따라 통합 평가시에는 평가지표 간 가중치 등이 고려되어 산정되었기에 Category 상에서의 종합점수는 달라지는 것을 알 수 있었다. 이러한 점을 종합적으로 고려해 볼 때, 도로운영상의 지표들이 상대적으로 좋다고 하더라도 안전상의 지표들이 나쁠 경우에는 그에 따라Grey Category상의 점수들도 변화하는 것을 알 수 있었으며, 본 평가방법을 통해 향후 도시가로 형태별로 현재 상태를 진단할 뿐 아니라 노선별(축별), 면적인 개념에서의 평가와 더불어 평가지표간 통합평가가 이루어 질 것으로 기대하고 있다.
교차로는 일반 도로와 달리 서로 다른 기하구조 및 교통운영을 가진 도로가 결합되는 지점으로 매우 복잡한 도로 환경적 요인을 내포하고 있다. 특히, 교차로 접근도로에서 진입하는 차량 간의 상충과 정지 신호시 급정지, 녹색 등화시 급출발 등 다양한 주행패턴의 변화로 인해 교통사고는 지속적으로 발생되며, 교통사고의 주요 발생원인은 인적요인으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 교차로 영향권 내에서의 운전자 행동에 영향을 주는 요인을 도출하기 위해 최첨단 계측장비를 활용한 뇌파, 시각, 주행속도 등의 생리적 반응을 측정하였다. 개별 교차로의 집중도 뇌파는 보조 간선도로에 비해서 주 간선도로, 사고다발 교차로에서 피실험자의 생체적 반응 뇌파가 높게 출현되고 있음을 규명하였다. 또한, 사고다발 교차로에 서 운전자의 시각활동은 넓게 분포함으로써 주변 차량으로부터의 주의운전을 강화하고 있는 것으로 분석되었다. 또한, 운전자 부하를 유발하는 주요 요인으로 감속과 가속, 주변 차량의 차로변경, 주행속도 변화 등의 요인이 운전자 부하에 직접적인 요인으로 나타나 교차로의 교통사고의 발생원인과 매우 밀접한 관계가 있음을 규명하였다. 본 연구의 결과는 향후 운전자의 생체반응을 고려한 교차로의 안전성 평가를 위한 기초자료로 할용이 가능할 것으로 판단된다.
대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.
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.
본 논문에서는 차량용 반도체가 제품 출하 후 사용 환경에 따라 발생되는 불량률을 데이터 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 20세기 이후 가장 보편적인 이동수단인 자동차는 전자 컨트롤 장치와 자동차용 반도체의 사용량이 급격히 증가하면서 매우 빠른 속도로 진화하고 있다. 자동차용 반도체는 차량용 전자 컨트롤 장치 중 핵심 부품으로 소비자들에게 안정성, 연료 사용의 효율성, 운전의 안정감을 제공하기 위해 사용되고 있다. 자동차용 반도체는 가솔린엔진, 디젤 엔진, 전기 모터를 컨트롤하는 기술, 헤드업 디스플레이, 차선 유지 시스템 등 많은 부분에 적용되고 있다. 이와 같이 반도체는 자동차를 구성하는 거의 모든 전자 컨트롤 장치에 적용되고 있으며 기계적인 장치를 단순히 조합한 이상의 효과를 만들어 내고 있다. 자동차용 반도체는 10년 이상의 자동차 사용 기간을 고려하여 높은 신뢰성, 내구성, 장기공급 등의 특성을 요구하고 있다. 자동차용 반도체의 신뢰성은 자동차의 안전성과 직접적으로 연결되기 때문이다. 반도체업계에서는 JEDEC과 AEC 등의 산업 표준 규격을 이용하여 자동차용 반도체의 신뢰성을 평가하고 있다. 또한 자동차 산업에서 표준으로 제시한 신뢰성 실험 방법과 그 결과를 이용하여 개발 초기 단계 및 제품 양산 초기단계에서 제품의 수명을 예측 하고 있다. 하지만 고객의 다양한 사용 조건 및 사용 시간 등 여러 변수들에 의해 발생되는 불량률을 예측하는 데는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 학계와 산업계에서 많은 연구가 있어왔다. 그 중 데이터 마이닝 기법을 이용한 연구가 다수의 반도체 분야에서 진행되고 있지만, 아직 자동차용 반도체에 대한 적용 및 연구는 미비한 상태이다. 이러한 관점에서 본 연구는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 반도체 조립(Assembly)과 패키지 테스트(Package test) 공정 중 발생 된 데이터들간의 연관성을 규명하고, 고객 불량 데이터를 이용하여 잠재 불량률 예측에 적합한 데이터 마이닝 기법을 검증하였다.
본 연구는 중앙버스전용차로시행에 따라 등장한 중앙부 버스 정류장이 가지는 시각적 이미지와 선호도, 주변 환경과 의 관계성을 알아보기 위한 것이다. 이를 위해 중앙부 버스 정류장이 위치하는 대상지를 달리하여 그에 대한 경관평가를 시행하고 그 차이를 알아보았다. 중앙버스전용차로제가 시행되고 있는 서울시내 간선 도로 중 각기 다른 환경의 중앙부 버스 정류장을 대표할만한 간선도로 하정로, 한강로, 강남대로의 3곳을 선택하였으며, 대상지의 조건은 소폭가로, 도심 내 광폭가로, 도심 외곽부의 광폭가로였다. 각각의 대상지는 중앙부 버스 정류장이 있는 기존경관, 중앙부 버스 정류장에 수목을 식재한 경관, 중앙부 버스 정류장을 삭제한 경관으로 시뮬레이션하여 경관평가를 시행하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 중앙부 버스 정류장이 가지는 시각적 영향은 중앙부 버스 정류장이 위치하는 가로 환경의 시각적 복잡성 정도에 따라 달라지는 것으로 나타났다. 시각적 복잡성이 낮은 지역에서는 중앙부 버스 정류장에 대한 선호도가 높았으나, 시각적 복잡성이 높은 지역에서는 중앙부 버스 정류장에 대한 선호도가 낮았다. 둘째, 중앙부 버스 정류장이 위치하는 지역적 환경에 상관없이 삭제경관보다는 중앙부 버스 정류장이 있는 기존경관과 중앙부 버스 정류장에 수목이 식재된 경관이 더 인상적인 것으로 나타났다. 셋째, 중앙부 버스 정류장에 수목이 있는 것이 없는 것보다 선호도가 높았으며, 심리적으로 편안함을 준 것으로 나타났다. 이상과 같은 결과를 감안하면 추후 계획되는 중앙부 버스 정류장에서는 인상적인 가로경관의 조성과 경관미 추구를 위해 수목을 식재하는 것이 바람직할 것으로 생각된다.
본 연구의 목적은 우회전 교통처리를 위한 합리적인 신호운영방법을 제시하는데 있다. 우회전 차량 보조등은 현재 일정한 규정이나 기준없이 다양한 형태로 운영되는 것으로 나타났다. 우회전 차량 보조등을 일관성 없이 사용하고 있고, 전방차량 신호등과 불일치하여 교통사고의 위험이 있다. 우회전 차량 보조등이 적색일 때 우회전이 금지된다는 근거가 부족하며, 법과 다른 의미로 적색점멸신호가 사용되는 문제점이 있는 것으로 분석되었다. 우회전 차량보조등 설치가 신호위반에 미치는 영향을 알아보기 위해 현장 조사를 하였다. 우회전 차량 보조등이 설치된 접근로의 신호위반 비율이 높게 나타나서 우회전 차량 보조등이 우회전시 신호위반 비율을 낮추는 효과는 없는 것으로 분석되었다. 우회전 보조신호등의 유무에 따라 운전자가 신호등 해석에 차이가 있는지에 대한 설문조사를 실시결과, 우회전 보조신호등의 유무나 우회전 보조신호등의 형태에 따라 신호등 해석에는 차이가 없는 것으로 분석되었다. 신호체계변경에 따른 운전자의 혼란을 방지하고, 적신호시 우회전 허용에 따른 교통사고가 심각하지 않음을 고려하여 적신호시 우회전을 전면 금지시키는 것은 신중한 검토가 있어야 할 것으로 판단된다. 적신호시 일시정지후에 다른 차마나 보행자에게 방해가 되지 않는다면 우회전이 가능하도록 도로교통법에 반드시 일시정지할 것을 명시할 필요가 있다. 우회전 보조신호등을 설치하고자 한다면 운전자에게 명확한 신호전달을 위해 화살표 삼색등을 우회전 차량보조등으로 사용하기를 제안하였다.
교통문화 선진화 사업의 일환으로 2010년 회전교차로건설을 시작한 이후 현재까지 약 350개 이상의 회전교차로 건설되어 운영되고 있다. 최근에는 회전교차로 설치에 따른 효과가 검증됨에 따라 도시부 도로 뿐만 아니라 일반국도 등의 지역 간선도로로 확대되어 설치되고 있다. 본 연구에서는 회전교차로 설치를 추진되고 있는 교차로 조건이 점점 다양해짐에 따라 다양한 조건들을 검토를 하기 위해 수행되었는데, 특히 어린이보호구역 등에 설치된 신호횡단보도의 영향을 분석하고, 회전교차로와 인접한 신호횡단보도 설치를 위한 최고 거리기준을 제시하고자 한다. 안전한 도로환경을 위한 어린이 보호구역 같은 지역에서 회전교차로를 설치할 경우, 인접 신호횡단보도의 설치를 통해 보행자의 안전성을 확보하면서 회전교차로의 운영효율을 확보할 수 있는 적정 이격거리를 산정해야 한다. 교통시뮬레이션 프로그램인 VISSIM을 이용하여 어린이보호구역 내 회전교차로 설치 시 인접한 신호횡단보도의 이격거리에 따른 평균지체를 산출하였다. 이를 통해, 회전교차로 인접 신호횡단보도 설치 시 교통량, 방향별 교통량비율, 보행녹색시간 별 회전교차로의 운영 효과를 유지할 수 있는 최소 이격거리 기준을 제시하였다. 각 조건별로 일정 이격거리 이후부터는 어린이보호구역 같은 지역에서 신호횡단보도를 설치하여도 기존에 회전교차로의 효과를 유지할 수 있는 것으로 분석되었다. 결과적으로 진입교통량이 200-500대/시 이하, 좌회전 비율이 20-40%, 보행신호시간이 15초 이상인 경우 평균적으로 50m의 최소이격거리가 필요한 것으로 산정되었다. 본 연구에서의 회전교차로 인접 신호횡단보도 이격거리 산정결과는 어린이보호구역과 인접한 도로에서 최소 40m이상의 이격거리를 고려한다면 회전교차로의 설치 가능을 확인하였다.
안전측면에서 교통류를 효율적으로 운영${\cdot}$관리하기 위해서는 교통류의 위험정도를 명확하게 판단할 수 있는 기준 및 모형개발이 필요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 불완전한 추종으로 인해 발생할 수 있는 교통류 위험을 후미추돌위험의 관점에서 파악하였다. 과거 사고 예측 및 도로위험도 평가모형의 경우 운전자 반응을 고려하지 않았기 때문에, 모형의 신뢰성에 다소 문제가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위해 사고발생 가능성이라는 개념을 도입함으로써 위험과 사고 사이에 존재하는 운전자 반응을 모형에 반영하였다. 즉, 추종이론 및 안정성 이론을 바탕으로 후미추돌과 관련된 미시적 변수 즉, 운전자의 반응시간과 감속도를 반영하여 운전자를 고려한 모형을 개발하였다. 위험도를 대표할 수 있는 지표 개발을 위해 소음영향평가에서 사용되는 척도를 활용하였으며, 상대적인 위험도 우위를 평가하기 위해 위험강도 및 지속시간을 고려한 ‘등가위험도’를 개발하였다. 서울시 도시고속도로를 대상으로 직접 실험${\cdot}$조사를 수행하였으며, 미시적 교통류 자료수집을 위해 직접 실험차량을 제작하였다. 수집된 자료를 바탕으로 구간별, 차로별, 교통상황별 위험도를 도출하였다. 모형에 의해 도출된 위험도를 해당구간에서 수집된 차로별 사고자료와 비교하여 본 결과, 교통상황 및 사고자료 패턴과 일치하는 결과를 보여주었다. 본 연구에서 개발된 모형은 안전진단 및 도로설계에서부터 첨단안전차량 제어알고리즘의 안전성평가에 이르기가지 다양한 분야에서 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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