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개별차량 주행패턴 분석을 통한 교통사고 위험도 분석 기법
Methodology for Evaluating Collision Risks Using Vehicle Trajectory Data 원문보기

大韓交通學會誌 = Journal of Korean Society of Transportation, v.26 no.5 = no.104, 2008년, pp.51 - 62  

김준형 (한양대학교 교통시스템공학과) ,  송태진 (한양대학교 교통시스템공학과) ,  오철 (한양대학교 교통시스템공학과) ,  성낙문 (한국교통연구원 도로교통연구실)

초록
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최근 각종 센서 및 통신기술의 발달은 다양한 교통류의 정보를 실시간으로 수집하고 관리, 제공 할 수 있는 환경을 제공하게 되었다. 본 연구에서는 이러한 실시간 모니터링 환경에서 차량추종 및 차로변경 이벤트 발생 시 안전도를 평가할 수 있는 방법론을 개발하였다. 이를 위해 이미지 트랙킹을 통해 추출된 개별차량 주행 정보와 기존 교통상충분석기법을 응용하였다. 차량 간 안전거리 개념을 반영한 RSI(Real-time Safety Index)와 첨단안전차량의 효과 및 성능평가 등에 주로 사용되는 TTC(Time-to-Collision), 모멘텀 보존의 법칙을 이용한 충돌에너지 개념을 추출된 개별차량의 주행정보에 적용하여 교통사고 위험도를 분석하였다. 본 연구에서 제시된 방법론은 향후 교통사고 분석 및 실시간 안전평가를 위한 자료수집이 가능한 검지시스템의 개발과 평가 등에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

An innovative feature of this study is to propose a methodology for evaluating safety performance in real time based on vehicle trajectory data extracted from video images. The essence of evaluating safety performance is to capture unsafe car-following and lane-changing events generated by individua...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 관찰영역 내의 각각의 차로별로 두 차량 이상이 존재해야 추종관계가 성립하므로 각각 차로별로 두 차량 이상이 관찰되고 있는지 여부를 확인한다.
  • 하였다. 국내외 관련 연구고찰의 주목적은 본 연구에서 제안한 교통상충기법에 적용 될 수 있는 기법들을 도출하기 위함이다.
  • 또한, 차량 추종 및 차로변경 이벤트는 이벤트에 직접 관련된 차량 외에 인접 차량에도 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 관찰영역 전체의 위험도를 평가하기 위해 영역내 통과 차량의 위험도를 시간별로 집계하여 표현하였다. 개별차량의 위험도는 차량추종 및 차로변경 이벤트에 직접 관련된 차량의 운전자에게 도움이 될 수 있고, 본 연구와 같이 관찰영역 전체 위험도의 시간별 집계는 해당 도로의 운영자에게 도움이 될 수 있다.
  • 본 연구는 개별 차량의 미시적 주행궤적 자료를 실시간으로 수집할 수 있는, 교통상황의 실시간 모니터링 환경에서 적용 가능한 교통 안전도 평가 기법을 제시하는데 목적을 두고 있다.
  • 본 연구는 개별 차량의 미시적 주행궤적 자료를 실시간으로 수집할 수 있는, 교통상황의 실시간 모니터링 환경에서 적용 가능한 교통 안전도 평가 기법을 제시하는데 의의를 둔다. 선행 연구에서 제시한 차량 추종 이벤트 분석 기법에 차로 변경 이벤트 분석 기법을 추가하고, 검지 영역 내 차량 주행 패턴 분석을 통해 교통안전도 평가가 가능한 통합알고리즘을 제시하고자 한다.
  • 본 연구에서는 다양한 상용기술 개발이 활발히 진행되고 있는 차량 영상이미지 분석 시스템의 주행궤적자료를 이용하여 실시간 교통모니터링 환경에서 교통 안전도를 평가할 수 있는 방법론을 정립하고자 한다. 개별차량의 주행궤적 자료를 이용하여 차량추종 및 차로변경 이벤트 진행 중 각 차량간 상충을 분석하여 교통안전도를 평가할 수 있는 기법을 제안 한다.
  • 본 연구에서는 손실에너지를 적용하여 이런 불안전한 상황의 위험도를 측정하는 방법에 대하여 제시 하고 분석절차를 에서 제시 하였다.
  • 본 연구에서는 차량의 영상 이미지 프로세싱을 통해 추출되는 개별차량의 주행궤적 자료를 이용하여 SDI와 TTC, 충돌에너지 기반의 교통사고 심각도 분석 방법론을 제시하였다. 선행 연구의 차량추종 이벤트 분석에서 나아가, 차로변경 이벤트 분석이 추가된 차량 주행패턴의 통합 분석 알고리즘을 제시하였다.
  • 이 과정에서 동영상의 품질과 동영상 촬영 위치 및 환경, 동영상 분석자의 개인 특성 등에 의해 주행궤적 자료의 오차가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 영상 이미지 트랙킹 환경에 적용할 수 있는 안전도 분석 기법의 제시이기 때문에, 수집된 자료의 신뢰도 평가는 이루어지지 않았다. 개발 중인 영상이미지 트랙킹 프로그램이 개발 완료되면, 향후 연구에서는 수집된 자료의 신뢰도 평가 및 알고리즘의 성능평가가 이루어져야 한다.
  • 의의를 둔다. 선행 연구에서 제시한 차량 추종 이벤트 분석 기법에 차로 변경 이벤트 분석 기법을 추가하고, 검지 영역 내 차량 주행 패턴 분석을 통해 교통안전도 평가가 가능한 통합알고리즘을 제시하고자 한다.

가설 설정

  • 0를 통해 수집한다. 고속도로의 차선 도색 시, 각 1개 차선의 길이가 20m(차선간격 포함)라는 가정 하에, 1/30초 단위로 개별차량의 주행궤적을 수집한다. 차량이 20m 주행시 소요되는 프레임수를 관찰하여 주행 속도를 산출한다.
  • 보일 가능성이 높다. 그러나, 감속운행을 보이지 않을 가능성도 있기 때문에, 본 연구에서는 worst case 분석을 위해 현재의 속도가 유지된다는 가정 하에 충돌 에너지가 최대인 경우를 분석한다.
  • 차량이 가진 최초의 운동에너지는 추돌이 진행되는 과정에서 차량이 파손될 때 소모된다. 소모된 에너지가 모두 파손에 사용되었다고 가정한다면, 두 차량의 중량과 추돌 전 속도. 최대 접합 상태에서의 공통속도를 알기 때문에, 운동에너지 보존의 법칙을 이용하여 충돌에너지를 산출할 수 있다.
  • 이용하여 사고의 심각도를 판단한다. 충돌에너지는 두 차량의 추돌사고 전후의 운동에너지를 비교하여 손실된 에너지가 파손에 모두 소모되었다는 가정 하에 산출하게 된다. 모멘텀 보존의 법칙과 운동에너지 보존의 법칙을 이용하여 완전 비탄성 추돌사고의 충돌 후 속도(Va)를 식 (14)를 이용하여 구한다.
  • 후행 차량이 감속한다는 가정 하에 산출되지만, TTC와 충돌에너지의 경우 충돌하는 순간까지 선 . 후행 차량이 등속운동 한다는 가정하에 산출된다. 두 RSSM의 기본 가정의 차이로 인해 결과가 조금은 다른 양상을 보이는 경우가 있다.
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참고문헌 (16)

  1. 김원철.이수범.남궁문.今田寬典(2002), "퍼지추론을 적용한 교통상충기법(TCT) 개발", 대한교통학회지, 제20권 제1호, 대한교통학회, pp.55-63 

  2. 김현상(1997), "신호교차로 교통상충 측정방법의 개발과 평가" 한양대학교 대학원 석사학위논문 

  3. 오주택.민준영.김승우.허병도.김명섭(2007), "Tripwire 및 Tracking 기반의 영상검지시스템개발을 위한 성능비교 및 분석", 대한교통학회 57회 학술발표회, 대한교통학회, pp.907-914 

  4. 오철.조정일.김준형.오주택(2007), "영상기반 실시간 후미추돌 위험도 분석기법 개발" 대한교통학회지, 제25권 제5호, 대한교통학회, pp.173-182 

  5. 이기영(2006), "교통상충 및 사고분석에 의한 엇갈림구간의 안전도평가기준개발", 한양대학교대학원 박사학위논문 

  6. 이수범.강인숙(1999), "상충기법을 이용한 교차로 안전진단에 관한 연구", 대한교통학회지, 제17권 제4호, 대한교통학회, pp.9-17 

  7. 하태준.김진현(1998), "신호교차로 교통상충 측정방법의 적용성 평가" 교통안전연구논집, 제17권 

  8. Hirst. S, Graham. R.(1997), "The format and presentation of collision warnings." In: Noy, N.I.(Ed), Ergonomics and safety of intelligent Driver Interfaces 

  9. Hyden, C. (1987), "The development of a method for Traffic Safety Evaluation", Lund Institute of Technology 

  10. Hyden, C. (1996) "Traffic conflict technique: state of the art". In: Topp, H.H.(Ed.), Traffic safety work with video processing. University Kaisersautern, Transportation Department, 1996, Green Series No. 37, pp.3-14 

  11. Oh, C., Park, S., and Ritchie, S.(2006), "A method for Identifying rear-end collision risks using inductive loop detectors" Accident Analysis Prevention 38, pp.291-301 

  12. Paddock, R.D. (1974), "The Traffic Conflicts Technique: An accident Prediction Method" TRR 486 

  13. Perkins, S. R(1968), "Traffic Conflict Characteristic-Accident Potential at Intersections", HIGHWAY RESEARCH RECORD Number 225, Traffic Safety and Accident Research 6 Report 

  14. Roess R. P., Prass, E., and Mcshane, W. (2004), Traffic Engineering, Pearson Education, Inc 

  15. Trantonio, H. , Tourinho, L. F. B (2005), "Parameters for evaluating pedestrian safety problem in signalized intersection using the traffic conflict analysis technique -A study in Sao Paulo, Brazil" TRB 2005 Annual Meeting 

  16. VanArem, B., and Devos, A.P. (1997), "The effect of a special lane for intelligent vehicles on traffic flows". TNO-INRO Reprt 1997-02a. Delft, The Netherlands 

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