개별차량 추적기법을 이용한 신호교차로 교통상충 판단기준 정립 및 적용 Application of Traffic Conflict Decision Criteria for Signalized Intersections Using an Individual Vehicle Tracking Technique원문보기
교통사고자료를 기반으로 한 사고예측모형의 개발은 사고 발생 후의 처리 측면이 보다 강하며, 교통사고 이력자료(historical data)의 취득이 쉽지않고, 경찰에 보고된 교통사고 건수와 실제 발생한 교통사고 건수와는 불일치하는 경우가 빈번히 발생한다. 또한, 교통사고 이력자료는 운전자의 인적측면이나 현장상황을 보다 현실적으로 고려하기에 어려운 단점이 있다. 근본적인 교차로에서의 안전도 향상을 위해서는 사고발생 이전에 처리할 수 있는 방법의 개발이 필요하다. 교통상충 판단기법은 적은 시간과 한정된 공간에서 조사를 통해 자료를 취득하고 분석할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 기존에 이루어지던 수동적인 분석방법은, 분석자의 주관이 반영되기 쉬운 측면이 존재하기 때문에 보다 정밀하고 정확한 교차로의 안전도를 판단하는 지표로 교통상충기법을 이용하기에는 한계가 있음을 확인하였다. 또한, 기존의 교통상충기법은 사고 및 상충이 가지는 심각도에 대한 고려가 부족한 측면이 중요한 단점으로 분석되었다. 이에 본 연구에서는 교통상충을 분석하는데 있어 각 유형별로 상충 심각도를 고려하여 상충을 판단할 수 있는 판단기준을 제시하고, 조사자의 주관이 개입됨으로써 발생할 수 있는 분석의 오류를 제거하기 위하여 영상처리기반의 개별차량 추적기법을 이용하였다. 영상처리기반의 개별차량 추적기법을 이용하여 신호교차로에서 신호위반시 주로 발생하는 대향좌회전 상충과 교차교통 상충에 대한 상충판단알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 교통상충 판단기준의 적용을 위하여 경기도 성남시의 2개 교차로와 파주시의 1개 교차로의 영상을 취득하여 각각 30분간 분석을 수행하였다. 분석결과, 3개 교차로에서 총 343건의 1단계 상충(신호위반) 상황이 검지되었으며, 이 중 총 25건이 3단계 상충(심각한 상충)으로 발전된 것을 확인하였다. 이를 통하여, 사고발생 이전에 발생하게 되는 상충상황의 분석을 통하여 사고다발지점 등 교차로의 안전도를 평가할 수 있는 대안으로 사용이 가능함을 확인하였다.
교통사고자료를 기반으로 한 사고예측모형의 개발은 사고 발생 후의 처리 측면이 보다 강하며, 교통사고 이력자료(historical data)의 취득이 쉽지않고, 경찰에 보고된 교통사고 건수와 실제 발생한 교통사고 건수와는 불일치하는 경우가 빈번히 발생한다. 또한, 교통사고 이력자료는 운전자의 인적측면이나 현장상황을 보다 현실적으로 고려하기에 어려운 단점이 있다. 근본적인 교차로에서의 안전도 향상을 위해서는 사고발생 이전에 처리할 수 있는 방법의 개발이 필요하다. 교통상충 판단기법은 적은 시간과 한정된 공간에서 조사를 통해 자료를 취득하고 분석할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 기존에 이루어지던 수동적인 분석방법은, 분석자의 주관이 반영되기 쉬운 측면이 존재하기 때문에 보다 정밀하고 정확한 교차로의 안전도를 판단하는 지표로 교통상충기법을 이용하기에는 한계가 있음을 확인하였다. 또한, 기존의 교통상충기법은 사고 및 상충이 가지는 심각도에 대한 고려가 부족한 측면이 중요한 단점으로 분석되었다. 이에 본 연구에서는 교통상충을 분석하는데 있어 각 유형별로 상충 심각도를 고려하여 상충을 판단할 수 있는 판단기준을 제시하고, 조사자의 주관이 개입됨으로써 발생할 수 있는 분석의 오류를 제거하기 위하여 영상처리기반의 개별차량 추적기법을 이용하였다. 영상처리기반의 개별차량 추적기법을 이용하여 신호교차로에서 신호위반시 주로 발생하는 대향좌회전 상충과 교차교통 상충에 대한 상충판단알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 교통상충 판단기준의 적용을 위하여 경기도 성남시의 2개 교차로와 파주시의 1개 교차로의 영상을 취득하여 각각 30분간 분석을 수행하였다. 분석결과, 3개 교차로에서 총 343건의 1단계 상충(신호위반) 상황이 검지되었으며, 이 중 총 25건이 3단계 상충(심각한 상충)으로 발전된 것을 확인하였다. 이를 통하여, 사고발생 이전에 발생하게 되는 상충상황의 분석을 통하여 사고다발지점 등 교차로의 안전도를 평가할 수 있는 대안으로 사용이 가능함을 확인하였다.
Development of an accident estimation model based on accident data can be made after accident occurrences. However, the taking of historical accident data is not easy, and there have been differences between real accident data and police-reported accident data. Also, another difficult shortcoming is...
Development of an accident estimation model based on accident data can be made after accident occurrences. However, the taking of historical accident data is not easy, and there have been differences between real accident data and police-reported accident data. Also, another difficult shortcoming is that historical traffic accident data better consider driver behavior or intersection characteristics. A new method needs to be developed that can predict accident occurrences for traffic safety improvement in black spots. Traffic conflict decision techniques can acquire and analyze data in time and space, requiring less data collection through investigation. However, there are shortcomings: as existing traffic conflict techniques do not operate automatically, the analyst's opinion could easily affect the study results. Also, existing methods do not consider the severity of traffic conflicts. In this study, the authors presented traffic conflict decision criteria which consider conflict severity, including opposing left turn traffic conflict and cross traffic conflict decision criteria. In order to test these criteria, the authors acquired three signalized intersection images (two intersections in Sungnam city and one intersection in Paju) and analyzed the acquired images using image processing techniques based on individual vehicle tracking technology. Within the analyzed images, level 1 conflicts occurred 343 times over three intersections. Some of these traffic conflicts resulted in level 3 conflict situations. Level 3 traffic conflicts occurred 25 times. From the study results, the authors found that traffic conflict decision techniques can be an alternative to evaluate traffic safety in black spots.
Development of an accident estimation model based on accident data can be made after accident occurrences. However, the taking of historical accident data is not easy, and there have been differences between real accident data and police-reported accident data. Also, another difficult shortcoming is that historical traffic accident data better consider driver behavior or intersection characteristics. A new method needs to be developed that can predict accident occurrences for traffic safety improvement in black spots. Traffic conflict decision techniques can acquire and analyze data in time and space, requiring less data collection through investigation. However, there are shortcomings: as existing traffic conflict techniques do not operate automatically, the analyst's opinion could easily affect the study results. Also, existing methods do not consider the severity of traffic conflicts. In this study, the authors presented traffic conflict decision criteria which consider conflict severity, including opposing left turn traffic conflict and cross traffic conflict decision criteria. In order to test these criteria, the authors acquired three signalized intersection images (two intersections in Sungnam city and one intersection in Paju) and analyzed the acquired images using image processing techniques based on individual vehicle tracking technology. Within the analyzed images, level 1 conflicts occurred 343 times over three intersections. Some of these traffic conflicts resulted in level 3 conflict situations. Level 3 traffic conflicts occurred 25 times. From the study results, the authors found that traffic conflict decision techniques can be an alternative to evaluate traffic safety in black spots.
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문제 정의
al(1993)은 위빙구간에 대한 교통상충율을 시뮬레이션을 통하여 분석하였다. 고속도로의 위험도 분석에 있어서, 교통사고 자료를 이용하는 것은 사고발생 으로 보고되는 자료와 실제 보고된 자료와의 차이가 발생 하는 등 여러 가지 단점을 가지고 있음을 지적하고 교통상 충을 이용하고자 하였다. INTRAS(Integrated Traffic Simulation)라는 프로그램을 통하여 위빙구간을 시뮬레 이션 하였다.
본 연구에서는 신호교차로에서 발생할 수 있는 다양한 상충유형에 대한 기존의 연구를 분석하여 선행연구가 가지는 한계를 고찰하고자 한다. 또한, 그 한계를 극복하기 위하여 영상처리를 통하여 신호교차로에서의 교통상충을 자동으로 판단할 수 있는 알고리즘을 개발하고 이를 적용하고자 한다.
본 연구에서는 신호교차로에서 발생할 수 있는 다양한 상충유형에 대한 기존의 연구를 분석하여 선행연구가 가지는 한계를 고찰하고자 한다. 또한, 그 한계를 극복하기 위하여 영상처리를 통하여 신호교차로에서의 교통상충을 자동으로 판단할 수 있는 알고리즘을 개발하고 이를 적용하고자 한다.
본 연구의 내용적 범위로는 신호교차로에서 발생하는 다양한 상충의 유형 중 신호위반시 발생하는 대향좌회전 상충과 직각충돌 상충의 유형에 대한 상충판단기준을 정립하는 것이다. 신호위반시 발생하는 상충의 유형은 보다 위험한 사고의 가능성을 내재하고 있기 때문에 우선적으로 고려되어야 하는 유형이다.
한편, 본 연구에서 정립한 교통상충 판단알고리즘의 적용을 위하여 현장조사를 통하여 경기도 성남시의 2개 교차로와 경기도 파주시의 1개 교차로에 대한 동영상 및 관련자료를 수집하였다. 수집된 자료를 바탕으로 각각의 교차로에 대하여 1시간씩 분석을 수행함으로써 본 연구에서 정립한 교통상 충판단 기준이 사고발생이 많은 교차로에 적용함으로써 교차로의 안전성을 나타낼 수 있는 지표로 사용이 가능한지 확인하고자 한다.
이것은 실제로 차량과 차량사이의 제동거리, 회피반응 등을 고려하지 않은 것이므로 실제 발생한 상충과 비교하였을 때 더 많은 수가 측정되어 정확도가 결여된다. 이러한 선행연구의 한계를 극복하기 위하여 대향좌회전 상충의 발생시, 보다 정확한 상충의 판단기준을 세우기 위해서 단계를 두어 그 정도를 세분화하였으 며, 각 단계별로 구체적으로 설명하고자 한다.
이에 본 연구에서 고려하고자 하는 대향좌회전 상충 유형과 교차교통 상충유형에 대한 상충 심각도를 고려하여 상충을 판단할 수 있는 판단기준을 새롭게 정립하고, 조사자의 주관이 개입됨으로써 발생할 수 있는 분석의 정확도를 확보하기 위하여 영상처리기법을 이용하고자 한다. 영상처리를 통하여 상충을 판단할 수 있는 알고리 즘을 개발한다면, 교차로의 안전도(위험도)를 평가할 수있는 대안으로서 중요한 의미가 있을 것으로 기대된다.
가설 설정
제동정지거리는 t-1 frame에서 t frame 동안 A차량이 진행한 연장선상에 있다고 가정한다. 따라서 α를 계산한다.
제동정지거리는 t-1 frame에서 t frame 동안 B차량이 진행한 연장선상에 있다고 가정한다. 따라서 β를 계산한다.
제안 방법
고속도로의 위험도 분석에 있어서, 교통사고 자료를 이용하는 것은 사고발생 으로 보고되는 자료와 실제 보고된 자료와의 차이가 발생 하는 등 여러 가지 단점을 가지고 있음을 지적하고 교통상 충을 이용하고자 하였다. INTRAS(Integrated Traffic Simulation)라는 프로그램을 통하여 위빙구간을 시뮬레 이션 하였다. 연구결과, 상충율은 위빙구간의 위험도를 판단할 수 있는 지표로 사용이 가능함을 확인하였으며, 사고와 상충율과의 관계가 통계적으로 검증되었다.
기존에 교차로에서 상충을 판단하기 위하여 사용함 방법으로 선행 차량이 황색신호에 무리하게 교차로 내로 진입하여 신호위반을 한 경우를 카운트한다 교차로 영상 트레킹을 이용한 각 차량들의 시간에 따른 위치자료와 교차로 신호현시를 연결하여 각 차량이 교차로 안으로 진입한 시간과 밖으로 진출한 시간을 신호시간과 비교함으로써 신호위반 건수를 측정한다.
첫째, 기존에 신호위반시 발생하는 회피행동을 단순히 Counting하는 것에서 한단계 나아가서, 발생할 수 있는 상충의 구분(Level of Conflict)을 시도하고 그 판단기준을 정립하였다. 둘째, 기존의 교통상충기법이 가 지는 한계인 조사자의 주관적 오류를 배제하기 위하여 영 상처리기법을 이용하였으며, 미소시간단위의 Microscopic한 분석을 통하여 분석의 신뢰도를 향상시켰다. 또한, 이 로 인하여 조사자로 인하여 발생할 수 있는 오차를 제거하 였다.
이러한 변수들을 대상으로 중회귀분석을 실시하여 최종적으로 4지교차로에서의 사고위험도 예측 모형을 개발하였으며, 교통사고에 가장 밀접한 영향을 미치는 변수로 상충수가 선정되었다. 또한, 교통량 군집에 따른 상충수 변수의 적용효과를 평가하기 위하여 군집분석을 실시하여 사고위험도 예측모형을 구분하였다. 하지만, 연구의 한계로서, 교통량이 많은 곳에 상충수가 많이 발생하게 되므로 차로당 평균교통량이 많은 교차로 에서 상충조사를 통한 교통사고의 위험성을 평가하는 것이 개발된 모형의 측면에서 보다 효과적이라는 한계가 발견되었다.
본 연구는 기존의 교통상충기법의 한계인 신호위반 건 수만을 단순히 분석자가 주관적으로 Counting 하던 점 에서 착안하여, 신호위반시 발생 가능한 교통상충의 유형 을 구분하고 각 유형별로 상충의 심각도를 고려한 교통상 충 판단기법을 정립하였다. 이를 적용하기 위하여 분당의 정자사거리, 내정사거리, 말레이시아교사거리의 교차로 영상, 현시운영상황 등을 수집하였으며, 영상처리기법을 이용하여 트래킹을 실시한 데이터를 이용하여 분석을 실 시하였다.
분석을 수행하는데 있어, 국내에서도 조사원을 이용하여 직접 상충을 조사하거나, 비디오 촬영을 통하여 분석을 수행하였다. 그러나 궁극적으로는 분석자의 주관이 반영되기 쉬운 측면이 존재하기 때문에 보다 정밀하고 정확한 교차로의 안전도를 판단하는 지표로 교통상충기법을 이용하기에는 한계가 있음을 확인하였다.
원동욱(2006)의 연구는 일반적으로 교차로의 안전도를 평가하기 위하여 개발하던 사고예측모형에 상충수를 독립변수로 고려한 것이다. 사고 이력자료의 수집과 현장조사를 통하여 관련 기하구조를 수집하여 사고예측모 형을 개발하는 기존의 일반적인 과정에 사고와 상충이 밀접한 관계를 가질 것이라는 판단 하에 교통상충기법에 의하여 조사된 상충수를 조사하고, 총교통량, 교차로면 적, 횡단보도폭 등을 조사하여 각 변수들 간의 상관분석을 실시하였다. 이러한 변수들을 대상으로 중회귀분석을 실시하여 최종적으로 4지교차로에서의 사고위험도 예측 모형을 개발하였으며, 교통사고에 가장 밀접한 영향을 미치는 변수로 상충수가 선정되었다.
국내에서도 2000년을 전·후로 하여 교통상충기법을 이용하여 교차로의 안전도를 평가하고자 하는 다양한 연구가 수행되었다. 사고자료와 상충수와의 연관성을 확인 하는 부분은 국외의 경우에서와 마찬가지로 Spearman Rank Colleration을 이용하였으며, 사고자료가 후미추 돌, 측면충돌, 직각충돌, 대향좌회전 충돌 등으로 대분류 되는 상황에 적용하기 위하여 상충의 발생유형도 이에 맞도록 재분류하여 연구를 진행하였다.
성남의 내정사거리와 정자사거리, 그리고 파주의 말레이 시아교 사거리의 영상을 이용하여 본 연구에서 정립한 대향 좌회전 상충 및 교차교통 상충의 판단기준을 적용하였다.
장진환, 박창 수, 백남철, 이미영(2005)에 의하여 차량속도별 영상검 지기의 성능분석이 연구되었다. 영상검지기의 성능저하를 방지하기 위한 최적의 설치높이는 현실적인 여건을 감안하여 17m~21m로 제안하였다.
영상수집은 2008년 4월 24일~30일 동안 수집되었 으며, 분석시간은 12시부터 12시 30분까지 각 교차로당 30분 분량의 영상을 분석하여 본 연구에서 정립한 알고리즘의 적용성을 확인하고자 하였다. 또한, 실제 운영 되고 있는 현시의 구성은 <표 2, 3, 4>와 같다.
영상처리기반으로 각 차량들의 시간에 따른 위치자료와 교차로 신호현시를 이용하여 각 차량이 교차로 안으로 진입한 시간과 그 때의 신호현시를 확인하여 신호위반 건수를 측정한다. 이에 대한 설명은 <그림 5> 과 같으며, 파란 차량이 선행차량으로써 황색신호가 점등되었을때 교차로에 진입한 경우를 나타낸다.
영상처리를 통하여 획득한 차량 간의 좌표를 통하여두 차량의 제동거리를 계산한다. 두 차량 간에 대한 제동 거리를 계산한 뒤, 실시간으로 반영된 좌표에 두 차량의 제동지점을 표시하면 두 차량이 제동하는 지점의 좌표를 확인할 수 있게 된다.
영상트레킹으로 얻은 차량 간의 좌표를 통하여 두 차량의 제동거리를 계산한다. 두 차량 간에 대한 제동거리를 계산한 뒤, 실시간으로 반영된 좌표에 두 차량의 제동 지점을 표시하면 두 차량이 제동하는 지점의 좌표를 확인할 수 있게 된다.
사고 이력자료의 수집과 현장조사를 통하여 관련 기하구조를 수집하여 사고예측모 형을 개발하는 기존의 일반적인 과정에 사고와 상충이 밀접한 관계를 가질 것이라는 판단 하에 교통상충기법에 의하여 조사된 상충수를 조사하고, 총교통량, 교차로면 적, 횡단보도폭 등을 조사하여 각 변수들 간의 상관분석을 실시하였다. 이러한 변수들을 대상으로 중회귀분석을 실시하여 최종적으로 4지교차로에서의 사고위험도 예측 모형을 개발하였으며, 교통사고에 가장 밀접한 영향을 미치는 변수로 상충수가 선정되었다. 또한, 교통량 군집에 따른 상충수 변수의 적용효과를 평가하기 위하여 군집분석을 실시하여 사고위험도 예측모형을 구분하였다.
본 연구는 기존의 교통상충기법의 한계인 신호위반 건 수만을 단순히 분석자가 주관적으로 Counting 하던 점 에서 착안하여, 신호위반시 발생 가능한 교통상충의 유형 을 구분하고 각 유형별로 상충의 심각도를 고려한 교통상 충 판단기법을 정립하였다. 이를 적용하기 위하여 분당의 정자사거리, 내정사거리, 말레이시아교사거리의 교차로 영상, 현시운영상황 등을 수집하였으며, 영상처리기법을 이용하여 트래킹을 실시한 데이터를 이용하여 분석을 실 시하였다.
결론적으로, 본 연구는 다음과 같은 의의를 가진다고 판단한다. 첫째, 기존에 신호위반시 발생하는 회피행동을 단순히 Counting하는 것에서 한단계 나아가서, 발생할 수 있는 상충의 구분(Level of Conflict)을 시도하고 그 판단기준을 정립하였다. 둘째, 기존의 교통상충기법이 가 지는 한계인 조사자의 주관적 오류를 배제하기 위하여 영 상처리기법을 이용하였으며, 미소시간단위의 Microscopic한 분석을 통하여 분석의 신뢰도를 향상시켰다.
고속도로 엇갈림구간의 안전도를 평가할 수 있는 새로운 기준으로 이기영(2006a)의하여 교통상충 판단기 준이 제시되었다. 특히, 차량간 혼재현상이 빈번하게 발생하는 엇갈림구간에 대해 교통상충기법을 통하여 안전 도를 평가하는 것은 매우 유용하게 적용될 수 있기 때문 에, 엇갈림구간의 실제사고와 후행 차간시간(Lead Gap)과의 상관관계를 분석하여, 엇갈림구간에서의 교통 상충의 정의 및 판단기준을 제시하였다. 엇갈림구간에서 발생되는 상충과 사고는 상호 순위적 상관관계가 있음을 Spearman 순위 상관계수를 이용하여 증명하였으며, 이를 통해 후행차간시간이 1.
대상 데이터
본 연구에서 새롭게 정립하고자 하였던 대향좌회전 상충과 교차교통 상충유형의 판단기준을 적용하기 위하여 경기도 성남시에 소재한 정자사거리와 내정사거리의 영상과 경기도 파주시에 위치한 말레이시아교 사거리의 영상을 수집하였다. 이들 지점들은 모두 교통사고 발생이 많이 발생하는 영향으로 교차로 안전감시 카메라가 설치되어 있는 장소이다.
본 연구에서 정립한 교통상충 판단기준의 적용을 위하여 정자사거리와 내정사거리의 주행궤적 추적을 통하여 기초자료를 수집하였다. <그림 16>은 정자사거리의 트래킹 화변을 나타낸 것이다.
본 연구의 분석을 위하여 총 3개소의 영상을 수집하는 것과 동시에 현재 운영되고 있는 교차로의 신호현시를 조사하였다.
신호위반시 발생하는 상충의 유형은 보다 위험한 사고의 가능성을 내재하고 있기 때문에 우선적으로 고려되어야 하는 유형이다. 한편, 본 연구에서 정립한 교통상충 판단알고리즘의 적용을 위하여 현장조사를 통하여 경기도 성남시의 2개 교차로와 경기도 파주시의 1개 교차로에 대한 동영상 및 관련자료를 수집하였다. 수집된 자료를 바탕으로 각각의 교차로에 대하여 1시간씩 분석을 수행함으로써 본 연구에서 정립한 교통상 충판단 기준이 사고발생이 많은 교차로에 적용함으로써 교차로의 안전성을 나타낼 수 있는 지표로 사용이 가능한지 확인하고자 한다.
데이터처리
일반적으로 사고의 유형이 크게 후미추돌, 측면충 돌, 직각충돌, 대향좌회전충돌 등으로 구분되기 때문에, 상충의 유형을 구분하는데 있어서도 후미추돌, 측면충 돌, 직각충돌, 대향좌회전 충돌 상충의 유형으로 구분하여 상충을 판단하였다. 자료의 분석 방법으로서, 과거 사고자료와 수집된 상충자료와의 상관성 분석을 위해 스피 어만(Spearman) 순위상관계수를 이용하였다. 관측치 들이 기수가 아닌 서수로 되어 있는 2변량 모집단으로부터 n개의 짝으로 된 표본들이 선정된 경우에는 두 변수 간의 상관관계, 즉 모수적 상관관계는 측정할 수 없기 때문에, 이러한 경우에 순위를 사용한 두 변수간의 관련도 측정이 스피어만 순위상관계수(Spearman rank correlation coefficient)이다.
성능/효과
분석을 수행하는데 있어, 국내에서도 조사원을 이용하여 직접 상충을 조사하거나, 비디오 촬영을 통하여 분석을 수행하였다. 그러나 궁극적으로는 분석자의 주관이 반영되기 쉬운 측면이 존재하기 때문에 보다 정밀하고 정확한 교차로의 안전도를 판단하는 지표로 교통상충기법을 이용하기에는 한계가 있음을 확인하였다. 또한, 기존의 교통상충기법은 사고 및 상충이 가지는 심각도에 대한 고려가 부족한 측면이 중요한 단점으로 분석되었다.
또한, 본 연구에서 정립한 상충의 심각도 중 가장 높은 단계인 4단계(위험한 상충: 사고)상황은 확인되지 않았다.
분석결과, 총 4단계로 구분된 상충상황 중에서 대부 분의 1단계(신호위반)상황으로 3개 교차로에서 총 343 건이 발생하는 것으로 분석되었으며, 2단계 상충상황을 거쳐, 두 차량이 제동정지거리 내에서 검지되는 상충의 3단계로 발전된 경우의 수는 총 25건으로 검지되었다.
분석을 수행한 3개 교차로에서 신호를 위반하여 상충 1단계로 분석된 차량은 파주 말레이시아교 사거리에서 265대, 성남의 내정사거리에서 162대, 정자사거리에서 66대가 발생하여 분석시간 동안 3개 교차로에서 총 343 대가 신호를 위반한 것으로 나타났으며, 이들 차량들로 인하여 상충의 심각도가 3단계까지 진행된 건수는 총 25건으로 확인되었다. 파주 말레이시아교 사거리에서는 3단계까지 진행된 상충은 14건이 검지되었으며, 이중 3 건은 대향좌회전 상충, 그리고 11건은 교차교통상충으로 분석되었다.
특히, 차량간 혼재현상이 빈번하게 발생하는 엇갈림구간에 대해 교통상충기법을 통하여 안전 도를 평가하는 것은 매우 유용하게 적용될 수 있기 때문 에, 엇갈림구간의 실제사고와 후행 차간시간(Lead Gap)과의 상관관계를 분석하여, 엇갈림구간에서의 교통 상충의 정의 및 판단기준을 제시하였다. 엇갈림구간에서 발생되는 상충과 사고는 상호 순위적 상관관계가 있음을 Spearman 순위 상관계수를 이용하여 증명하였으며, 이를 통해 후행차간시간이 1.2초 이하에서 차로를 변경하는 차량의 수(상충수)와 실제 사고와 유사한 관계를 가짐을 증명하였다.
INTRAS(Integrated Traffic Simulation)라는 프로그램을 통하여 위빙구간을 시뮬레 이션 하였다. 연구결과, 상충율은 위빙구간의 위험도를 판단할 수 있는 지표로 사용이 가능함을 확인하였으며, 사고와 상충율과의 관계가 통계적으로 검증되었다.
성남의 내정사거리에서는 총 2건이 상충 3단계 까지 진행되었으며, 대향좌회전 상충 1건, 교차교통 상충 1건이 발생하였다. 정자사거리에서는 9건의 3 단계 상충발생 건 수 중에서 교차교통 상충만이 9건 검지된 것으로 확인되었다.
분석을 수행한 3개 교차로에서 신호를 위반하여 상충 1단계로 분석된 차량은 파주 말레이시아교 사거리에서 265대, 성남의 내정사거리에서 162대, 정자사거리에서 66대가 발생하여 분석시간 동안 3개 교차로에서 총 343 대가 신호를 위반한 것으로 나타났으며, 이들 차량들로 인하여 상충의 심각도가 3단계까지 진행된 건수는 총 25건으로 확인되었다. 파주 말레이시아교 사거리에서는 3단계까지 진행된 상충은 14건이 검지되었으며, 이중 3 건은 대향좌회전 상충, 그리고 11건은 교차교통상충으로 분석되었다. 성남의 내정사거리에서는 총 2건이 상충 3단계 까지 진행되었으며, 대향좌회전 상충 1건, 교차교통 상충 1건이 발생하였다.
후미추돌상충과 측면충돌상충의 경우에는 신호교차로뿐 아니라 연속류에서도 발생할 수 있는 유형의 상충이기 때문에, 상충의 판단에 있어서 비교적 다양하게 연구가 수행된 것을 확인할 수 있었다. 그러나 교차교통 상충및 대향좌회전 상충 등 신호교차로에서 발생할 수 있는 위험한 상충의 유형에 대하여는 구체적인 상충판단의 기준을 제시하기 보다는 회피행동을 보이는 건수를 조사하여 상충건수가 사고건수와 얼마나 밀접한 관계를 가지는 지를 확인하는 차원에서 주로 접근하였다.
후속연구
각 교차로 당 30분의 분석시간 동안 상당히 많은 차 량이 신호를 위반하는 것을 확인할 수 있으며, 상충의 개 연성은 곧 사고로 이어질 수 있음을 가만하였을 때 사고 다발지점의 안전도를 평가하는 새로운 지표로 교통사고 이력자료와 함께 사용이 가능할 것으로 판단된다.
사고가 빈번하게 발생 하는 교차로 등에 설치되어 실시간 교통안전을 감시하기 위한 수단으로 사용이 가능할 것으로 판단되며, 사고이력 자료와 함께 사용된다면, 위험한 상충상황에 이어서 발생 하는 사고상황에 대한 발생패턴이나 이동궤적 등에 대한 추가연구가 가능할 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 정립한 영상처리를 이용한 교통상충 자동판단 알고리즘을 통하여 분석된 결과와 사고이력자료와의 비교에 대한 연 구가 추가적으로 이루어져야 할 것으로 판단된다. 이는 기 존 상충연구의 한계점인 조사자 및 분석가의 오류가 배제 된 상태에서 분석이 가능하기 때문에 보다 사고와 유의미 한 결과를 도출할 것으로 기대된다.
또한, 이 로 인하여 조사자로 인하여 발생할 수 있는 오차를 제거하 였다. 본 연구에서 정립한 교통상충기법은 사고다발 교차 로의 안전도를 분석하고 감시하는데 유용한 하나의 지표 로 사용이 가능할 것으로 기대된다. 사고가 빈번하게 발생 하는 교차로 등에 설치되어 실시간 교통안전을 감시하기 위한 수단으로 사용이 가능할 것으로 판단되며, 사고이력 자료와 함께 사용된다면, 위험한 상충상황에 이어서 발생 하는 사고상황에 대한 발생패턴이나 이동궤적 등에 대한 추가연구가 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서 정립한 교통상충기법은 사고다발 교차 로의 안전도를 분석하고 감시하는데 유용한 하나의 지표 로 사용이 가능할 것으로 기대된다. 사고가 빈번하게 발생 하는 교차로 등에 설치되어 실시간 교통안전을 감시하기 위한 수단으로 사용이 가능할 것으로 판단되며, 사고이력 자료와 함께 사용된다면, 위험한 상충상황에 이어서 발생 하는 사고상황에 대한 발생패턴이나 이동궤적 등에 대한 추가연구가 가능할 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 정립한 영상처리를 이용한 교통상충 자동판단 알고리즘을 통하여 분석된 결과와 사고이력자료와의 비교에 대한 연 구가 추가적으로 이루어져야 할 것으로 판단된다.
이에 본 연구에서 고려하고자 하는 대향좌회전 상충 유형과 교차교통 상충유형에 대한 상충 심각도를 고려하여 상충을 판단할 수 있는 판단기준을 새롭게 정립하고, 조사자의 주관이 개입됨으로써 발생할 수 있는 분석의 정확도를 확보하기 위하여 영상처리기법을 이용하고자 한다. 영상처리를 통하여 상충을 판단할 수 있는 알고리 즘을 개발한다면, 교차로의 안전도(위험도)를 평가할 수있는 대안으로서 중요한 의미가 있을 것으로 기대된다.
또한, 본 연구에서 정립한 영상처리를 이용한 교통상충 자동판단 알고리즘을 통하여 분석된 결과와 사고이력자료와의 비교에 대한 연 구가 추가적으로 이루어져야 할 것으로 판단된다. 이는 기 존 상충연구의 한계점인 조사자 및 분석가의 오류가 배제 된 상태에서 분석이 가능하기 때문에 보다 사고와 유의미 한 결과를 도출할 것으로 기대된다.
또한, 교통량 군집에 따른 상충수 변수의 적용효과를 평가하기 위하여 군집분석을 실시하여 사고위험도 예측모형을 구분하였다. 하지만, 연구의 한계로서, 교통량이 많은 곳에 상충수가 많이 발생하게 되므로 차로당 평균교통량이 많은 교차로 에서 상충조사를 통한 교통사고의 위험성을 평가하는 것이 개발된 모형의 측면에서 보다 효과적이라는 한계가 발견되었다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
교통상충 판단기법의 장점은 무엇인가?
교통 상충 판단기법은 상충수를 측정함으로써 교통안전 변화의 효율성을 결정하기 위한 비교적 빠른 방법이다(원동욱, 2006). 특히 교통상충 판단기법은 적은 시간과 한정된 공간에서 조사를 통해 자료를 취득하고 분석할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 교통상충 판단기법은 다양한 측면에서 기존의 교통사고 자료를 활용한 분석 방법보다 그 활용 도가 높으며, 보다 많은 필요성이 제기되고 있다.
교통상충 판단기법을 이용하기에 한계점과 단점은 무엇인가?
교통상충 판단기법은 적은 시간과 한정된 공간에서 조사를 통해 자료를 취득하고 분석할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 기존에 이루어지던 수동적인 분석방법은, 분석자의 주관이 반영되기 쉬운 측면이 존재하기 때문에 보다 정밀하고 정확한 교차로의 안전도를 판단하는 지표로 교통상충기법을 이용하기에는 한계가 있음을 확인하였다. 또한, 기존의 교통상충기법은 사고 및 상충이 가지는 심각도에 대한 고려가 부족한 측면이 중요한 단점으로 분석되었다. 이에 본 연구에서는 교통상충을 분석하는데 있어 각 유형별로 상충 심각도를 고려하여 상충을 판단할 수 있는 판단기준을 제시하고, 조사자의 주관이 개입됨으로써 발생할 수 있는 분석의 오류를 제거하기 위하여 영상처리기반의 개별차량 추적기법을 이용하였다.
교통사고자료를 기반으로 한 사고예측모형의 개발의 단점은 무엇인가?
교통사고자료를 기반으로 한 사고예측모형의 개발은 사고 발생 후의 처리 측면이 보다 강하며, 교통사고 이력자료(historical data)의 취득이 쉽지않고, 경찰에 보고된 교통사고 건수와 실제 발생한 교통사고 건수와는 불일치하는 경우가 빈번히 발생한다. 또한, 교통사고 이력자료는 운전자의 인적측면이나 현장상황을 보다 현실적으로 고려하기에 어려운 단점이 있다. 근본적인 교차로에서의 안전도 향상을 위해서는 사고발생 이전에 처리할 수 있는 방법의 개발이 필요하다.
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