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문제 정의
- 이와 함께 실효성 있는 경고정보 제공을 위한 다양한 기술적 이슈를 도출하고 향후 연구과제로 논의하였다.
- 차량추종이벤트와 이력자료에서 SSM을 실시간으로 추출하여 교통사고 예방을 위해 경고정보를 운전자에게 제공한다는 새로운 개념의 교통안전 경고정보시스템을 구상하고 평가한 것이 본 연구의 의의라고 할 수 있다.
가설 설정
- 각 1개 차선의 길이가 20m라는 가정하에 1/30초 단위로 개별차량의 주행궤적을 수집했다.
제안 방법
- 동영상 자료수집은 서해안고속도로 매송 IC 3차로 80m 구간으로 1시간동안의 교통류의 개별차량 주행궤적을 분석하였다.
- 동적이고 변화가 심한 교통소통상황을 실효성 있는 경고정보로 가공하기 위해 본 연구에서는 군집분석 기법을 응용하였다.
- 또한, 정보시스템의 성능평가를 위해 경고정보지수 (WII: Warning Information Index)를 새롭게 제안하고 분석 사례를 제시하였다.
- 본 연구에서는 교통사고를 유발할 수 있는 위험한 교통상황을 SSM(Surrogate Safety Measure)을 통해 계량화하고, 이를 운전자에게 경고정보로서 제공하기 위한 가공방법을 제시하고 평가하였다.
- 본 연구에서는 상충심각도 수준(Level of Conflict Severity)에 의한 긴급영향권 경고정보 제공을 위한 임계값과 교통류위험도수준(Level of Traffic Flow Stability)에 의한 일반영향권 경고정보 제공을 위한 임계값 결정 방법론을 구분하여 제시하였다.
- 본 연구에서는 상충의 심각도를 SDI와 TTC를 이용하여 정량적으로 구분한 단계를 상충심각도 Lv로 정의하고 Lv.0~3으로 분류하였다.
- 본 연구에서는 차량의 영상 이미지를 실시간으로 추적하고 교통사고 발생 개연성이 높은 위험상황을 검지한 후 경고정보로 처리 · 가공하는 기법을 제안하였다.
- 신뢰도 높은 경고정보제공을 위한 임계수준을 결정하는 방법으로 군집분석을 적용하는 방안을 제안하였다.
- 이를 위해 군집분석을 SSM에 적용하는 방법론을 제안하였다.
- 지역제어기에서 분석되는 상충은 각각의 차로별로 분석되어 경고정보 메시지가 제공되며, 상충분석 심각도 수준이 높아짐에 따라(Lv.2, Lv.3) 제한속도 90을 나타내는 VMS 기호가 위험을 나타내는 경고메시지로 전환되어 운전자에게 경고정보를 제공하는 예시를 <그림 9> 에 제시하였다.
- (Gousios and Garber, 2009 Cunto et al., 2009) 본 연구에서는 안전정지거리, Time To Collision(TTC), 속도변동(SV: Speed Variation), 가속소음(AN: Acceleration Noise)을 주요 SSM으로 설정하였다.
- 경고정보시스템의 구현을 위한 자료처리과정을 지역 제어기와 교통정보센터로 구분하여 제시하였다. 개별차량 주행궤적을 수집한 후 수행되는 자료처리 및 경고정보 생성과정을 <그림 2>에 도식화하였다.
- 교통상충기법을 응용하여 차량추종 및 차로변경 이벤트를 분석하여 교통사고 개연성을 계량화해서 나타낼 수 있는 Surrogate Safety Measure (SSM)를 도출하였다.
- 본 연구에서는 각 개체에 단 하나의 그룹을 지정해 주는 k-means 군집분석 기법을 위험도 수준 결정단계에 적용하였다.
- 본 연구에서는 검지구간 1개 차로에서 한 시간 동안 발생한 이벤트(분석대상이벤트: 총 45,213건)의 자료를 이용하여, Lv의 임계값 #와 #의 변화에 따른 각 수준의 발생빈도를 분석하여 <표 1>에 제시하였다.
- 본 연구에서는 경고정보시스템의 다양한 운영조건과 경고정보의 신뢰도 향상을 위해 분석주기를 1, 2, 3, 4, 5분, 갱신주기를 1분으로 설정하여 SSM값을 산출하였다.
- 본 연구에서는 교통사고 개연성을 계량화해서 나타내는 지표인 Surrogate Safety Measure(SSM)을 정의하고 경고정보 가공방안에 적용하였다.
- 본 연구에서는 도로용량편람(대한교통학회, 2001)의 교통운영 분석을 위한 서비스수준(LOS) 6단계의 개념을 적용하여 6개 군집을 경고정보 제공을 위한 위험도수준으로 결정하였다.
- 본 연구에서는 신뢰도가 높은 경고정보에 대한 임계 수준 결정 방안으로써 WII 평가결과를 <그림 8>에 제시하였다.
대상 데이터
- 본 연구에서 알고리즘의 개발 및 평가를 위해 사용한 주행궤적 자료는 동영상 편집 프로그램 Adobe Premiere Pro 2.0을 이용하여 추출하였다.
성능/효과
- 군집 분석 결과, 차량추종 이벤트의 상충위험도 수준을 6단계로 적용하여 경고정보를 제공하는 것이 적절한 것으로 나타났다.
- 4개의 SSM중 RSI에 대한 결과 예로서, 가장 큰 SSM값들이 소속된 위험도수준 6의 최소값 63.08을 경고정보 제공을 위한 임계값(K)으로 적용하기 위해, SSM이 동일한 위험도수준 5의 최대값 60.89와 위험도수준 6의 최소값 63.08의 평균 값 61.99를 위험도수준 임계값으로 결정하였다.
- Lv.1과 Lv.2 를 구분하는 #가 2, 3, 4초로 1초씩 증가함에 따라 Lv.1의 발생 빈도는 19,125에서 17,379로 9.1% 감소하고, Lv.2는 평균적으로 270에서 2,016으로 증가하는 것으로 나타났다.
후속연구
- 갱신주기와 분석주기는 SSM의 평활화 정도와 제공되는 정보의 실시간성에 영향을 미치므로 자료수집을 위한 모니터링 구간, 정보제공 영역, 통신 및 자료처리 능력 등을 함께 분석하는 연구가 필요하다.
- 넷째, 경고정보 제공 시간과 직접적으로 연관되는 임계값의 설정 방안에 대해 추가적인 연구가 수행되어야 할 것이다.
- 따라서 본 연구에 적용한 RSI, RSTI등의 파라메터 이외에 다양한 SSM을 통합하여 교통류의 안전성을 계량화할 수 있는 종합적인 새로운 지표를 추가로 개발하는 연구가 필요하다.
- 또한, 경고정보 컨텐츠는 주행차량이 일반영향권에 진입하여 긴급영향권에서 진출할 때까지 지속적으로 제공되어야 하며, 이러한 경고정보를 제공하기 위한 집계단위 및 경고정보 갱신주기 설정에 대한 향후 연구가 필요하다.
- 모든 검지체계에서 수집된 자료에는 이상 치가 존재하며 이를 효과적으로 제거 및 보정하여 신뢰도 높은 SSM을 추출하는 방안이 연구되어야 할 것이다.
- 셋째, 정확한 차량의 주행궤적자료를 수집하기 위해 영상검지기의 정확한 트래킹 성능이 향상되어야 하며, 수집되는 영상자료에 존재하는 이상치를 보정하는 방법에 대한 연구가 필요하다.
- 본 연구에서 도출한 SSM 이외에 Deceleration Rate to Avoid the Crash(DRAC)(Cunto et al., 2008), Crash Potential Index(CPI)(Cunto et al., 2009) 등도 제안된 알고리즘에 적용하여 경고정보가공을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
- 본 연구의 결과물은 교통사고 예방을 위한 경고정보 시스템의 현장 적용 시 이론적 배경, 자료처리 및 가공 알고리즘, 정보제공전략으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
- 정확한 상충분석으로 신뢰도 있는 경고정보를 제공하는 임계값(K)을 결정하는 방안과 실시간으로 검지영역에서 수집된 자료를 처리할 때 발생할 수 있는 이상치(outlier)에 대한 보정방법, 교통정보센터에서 처리되는 상충 이력자료의 평활화방법 등의 다양한 적용과 평가가 수행되어야 한다.
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