International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권4호
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pp.71-82
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2020
Traffic accidents due to excessive speed frequently occur in places where traffic signal controllers are installed, places where sharp curves exist, or places where the traffic signal cycle does not match the current time. These traffic accidents cause economic loss due to the destruction of road facilities and structures, and cause a big problem of increasing the number of traffic accident deaths. When a traffic accident occurs, leaving a tire mark before or after a car crash, pre-collision speed of the car is calculated using the law of conservation of momentum or the skid mark formula. In the skip skid mark generated in ABS brake vehicles and the combshaped yaw mark generated by tire trace caused by lateral sliding, there is a difference of 30-40% in the reliability of the vehicle speed calculated by the smite mark. In this paper, we propose an algorithm that can improve the calculation reliability in vehicle speed by using skid marks in order to compensate for this problem. In addition, we present an intelligent speed calculation algorithm for traffic safety and a computer simulation in order to prevent traffic accidents by estimating the speed of a vehicle, using Skid marks, Yaw marks, and ABS brake characteristics and fuzzy rules.
본 논문은 차량이 급제동으로 인해 도로 위에 생성된 스키드마크와 같이 형태가 모호하게 나타난 영상을 인식하기 위해 FE-SM/SONN을 제안하였다. FE-SM/SONN은 타이어 트레드 패턴이 뭉개져서 나타나는 스키드마크 경우, 그 패턴이 모호한 영상으로 취득된다. 이를 인식하기 위해 퍼지 이론과 트레드 패턴의 특징을 이용한 자기 조직 신경망 인식기를 통해 스키드마크를 인식하는 방법이다. 이러한 실험을 위해 48개 타이어모델과 144개 스키드마크가 사용되었고, 전체 인식율은 89%이며, 비교 분석을 위해서는 기존 역전파 인식기에 비해 인식률 면에서 13.51%가 향상되었고, FE-MCBP에 비해 8.78% 향상을 보였다. 이 논문의 기대효과로는 모호한 영상의 특징을 추출하여 인식이 가능하였고, 트레드 패턴 영상이 그레이 영상으로 나타날 경우도 퍼지 이론에 의해 인식이 가능한 것으로 연구결과 나타났다.
The traffic accident is the prerequisite of the traffic accident reconstruction. In this study, the traffic accident (forward collision) and traffic accident reconstruction (inverse collision) simulations are conducted to improve the quality and accuracy of the traffic accident reconstruction. The vehicle and tire models are used to simulate the trajectories for the post-impact motion of the vehicles after collision. The impact dynamic model applicable to the forward and inverse collision simulations is also provided. The accuracy of impact analysis for the vehicular collision depends on the accuracy of the coefficients of restitution and friction. The neural network is used to estimate these coefficients. The forward and inverse collision simulations for the multi-collisions are conducted. The new method fur the accident reconstruction is proposed to calculate the pre-impact velocities of the vehicles without using the trial and error process which requires the repeated calculations of the initial velocities until the forward collision simulation satisfies with the accident evidences. This method estimates the pre-impact velocities of the vehicles by analyzing the trajectories of the vehicles. The vehicle slides on a road surface not only under the skidding during an emergency braking but also under the steering. A vehicle over steering or cornering with excessive speed loses the traction and leaves tile yaw marks on the road surface. The new critical speed formula based on the vehicle dynamics is proposed to analyze the yaw marks and shows smaller errors than ones of the existing critical speed formula.
Skid mark and coefficient of friction are usually utilized to calculate the velocity and behavior of vehicles. For a critical case such as traffic accident reconstruction, however, the initial velocity of the car should be calculated precisely. In this study, the skid marks on dry asphalt pavement were measured, and the velocity at brake onset was precisely recovered. A passenger car with new tires and non-contact optical speedometer were set up for the tests. A new methodology to determine the more precise velocity for Non-ABS vehicle at braking onset were suggested.
국내외에서는 크랙실링 공법의 이점 및 도로면 유지보수 공사의 위험 요소를 인식하여 90년대 초반부터 크랙실링 자동화 장비 개발을 위한 연구를 진행하여 왔다. 기존 문헌 고찰과 도로면 크랙실링 자동화 장비(Automated Pavement Crack Sealer; APCS)의 실험실 및 현장 실험 결과, 도로면에 존재하는 크랙 네트워크를 자동으로 탐지하고 모델링하는 과정의 속도와 정확성을 향상시키는 것은 개발된 크랙실링 자동화 장비의 실용화를 위해 매우 중요한 요인으로 인식되었다 그러나, CCD 카메라를 통해 습득된 도로면 영상에서 크랙 네트워크를 완전 자동으로 인식하는 기술은 일반적인 영상 인식 분야에서 보다 외부 환경적인 요인으로 인해 낮은 인식률을 가지고 있다 본 연구를 통해 기존에 개발된 APCS 머신비전 알고리즘의 경우 도로면 영상의 환경 요인에 의해 발생된 문제점들을 많이 해결하였으나 실용화 단계에서 요구되는 크랙 인식률에는 도달하지 못하였다. 따라서, 본 연구의 목적은 기존 APCS 머신 비전 알고리즘의 완전 자동화 방식 크랙 탐지 및 모델링 알고리즘의 문제점을 분석하고 신경망 학습 기법을 이용한 크랙 인식 알고리즘을 개발하는 것이다.
크랙실링 자동화 장비는 도로면에 존재하는 크랙 네트워크의 위치를 정확히 탐지 및 맵핑(mapping)하고 이를 모델링(modeling)한 후 경로 계획(path planning) 과정을 통해 크랙 네트워크의 중앙(spine)을 따라 실런트(sealant)를 분사하여 크랙을 효과적으로 실링할수 있도록 하는 장비이다. 따라서 실링될 크랙 네트워크의 정확한 위치를 모델링하기 위한 디지털 영상처리 알고리즘 및 최적 경로계획 알고리즘의 개발은 품질 및 생산성, 경제성 측면에서 크랙실링 자동화 장비의 성공적 개발을 위한 핵심 연구 주제로 인식되어 왔다. 기존 국외 도로면 크랙실링 자동화 장비에 적용된 디지털 영상처리 알고리즘은 크랙을 탐지하고 모델링하는 일련의 과정을 전적으로 컴퓨터에 의존하는 완전자동화 방식과 인간과 컴퓨터 간의 협업체제를 이용한 반자동화 방식으로 양분되어 개발되었다. 그러나 도로면에 존재하는 다양한 노이즈 및 그림자 등을 포함한 작업영역 내에서의 열악한 영상처리 여건 등으로 인해 만족할 만한 성과를 제시하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 크랙실링 자동화 장비를 개발함에 있어 디지털 영상처리 기술을 기반으로 한 완전자동화 방식과 그래피컬 프로그래밍을 활용한 반자동화 방식이 지닐 수 있는 강점만을 혼용하여 신속하고도 정확하게 크랙 네트워크를 모델링하고 최적 경로계획을 바탕으로 크랙실링 작업을 수행할 수 있는 머신비전 알고리즘을 제시하고자 한다.
국내에서 차대 자전거사고 분석시 사용되는 충돌속도 예측모형은 외국의 연구결과를 그대로 인용하여 사용하고 있다. 그러나 이러한 결과는 제한된 실험조건 하에서 인체모형을 이용하여 도출되었고, 국내 도로 환경 및 자동차의 특성을 반영하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 국내사고 자료를 이용하여 차대자전거 사고시 충돌속도를 예측하는 모형을 개발하였다. 이를 위하여 충돌속도와 자전거 전도거리가 정확하게 확인된 23건의 사고 자료를 수집하여 자전거 전도거리와 충돌속도의 상관관계를 선형 회귀모형으로 도출하고 모형의 변수들에 대한 통계적인 검증을 실시하였다. 그리고 개발된 모형의 실제적인 검증을 위하여 2건의 실제 사고 자료와 비교 분석한 결과, 제시된 모형이 실제 충돌속도와 약 3%이내의 오차를 갖는 매우 유사한 결과를 나타내었다. 따라서 본 연구에서 제시된 모형은 향후 국내 차대자전거사고를 재현 및 분석하는 과정에 매우 유용하게 사용될 수 있다.
교통사고가 발생하면 사고 당사자들은 민 형사적인 문제에서 자유롭지 못하기 때문에, 교통사고 조사자는 사고 상황을 정확하게 재현 또는 분석을 하여야 한다. 또한, 이러한 교통사고 발생과 관련한 요인에 대한 분석을 통해 얻어진 자료를 활용하여 교통사고 다발지역의 개선 및 보완작업을 시행하게 된다. 현재까지 알려진 바로는 수많은 교통사고, 교통시설물, 도로설계 등과 관련하여 가장 많은 영향을 미치는 요인은 차량의 속도와 가속능력, 제동능력 등이다. 이는 자동차의 성능과 노면의 마찰계수가 가장 밀접한 영향을 미치는 부분이다. 특히, 사고 순간의 속도의 추정은 교통사고처리특례법의 11개 주요항목인 과속과 관련하여 매우 중요한 사항이기에 정확성이 요구되는 부분이다. 하지만, 국내에서는 아직 이러한 부분에 대한 심도 있는 연구가 많이 진행되지 못하는 것이 현실이다. 이러한 현실을 반영하여 본 연구에서는 차량의 급제동에서 제동흔적이 발생되기 시작할 때까지의 시간인 제동경과시간을 정밀가속도계(Vericom VC2000PC)로 측정하여 제동경과시간과 노면의 마찰계수를 정확히 추정하였다. 실험결과를 분석하여, 여러 가지 특수 아스팔트 포장 및 미끄럼방지포장 종류에 따른 제동경과시간과 마찰계수를 계산하여 연구의 목적에 맞도록 기초자료를 제공하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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