[논문]차량-보행자 충돌사고 재구성 해석: 차량 속도 계산과 불확실성

한인환

차량-보행자 충돌사고 재구성 해석: 차량 속도 계산과 불확실성
Reconstruction Analysis of Vehicle-pedestrian Collision Accidents: Calculations and Uncertainties of Vehicle Speed 원문보기

한국자동차공학회논문집 = Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers, v.19 no.5, 2011년, pp.82 - 91

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, a planar model for mechanics of a vehicle/pedestrian collision incorporating road gradient is derived to evaluate the pre-collision speed of vehicle. It takes into account a few physical variables and parameters of popular wrap and forward projection collisions, which include horizontal distance traveled between primary and secondary impacts with the vehicle, launch angle, center-of-gravity height at launch, distance from launch to rest, pedestrian-ground drag factor, the pre-collision vehicle speed and road gradient. The model including road gradient is derived analytically for reconstruction of pedestrian collision accidents, and evaluates the vehicle speed from the pedestrian throw distance. The model coefficients have physical interpretations and are determined through direct calculation. This work shows that the road gradient has a significant effect on the evaluation of the vehicle speed and must be considered in accident cases with inclined road. In additions, foreign/domestic empirical cases and multibody dynamic simulation results are used to construct a least-squares fitted model that has the same structure of the analytical one that provides an estimate of the vehicle speed based on the pedestrian throw distance and the band within which the vehicle speed would be expected to be in 95% of cases.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

그런데, 보행자의 비행단계에서 보행자의 선회궤도에 따라 보행자의 충돌 유형은 대략 5가지로 분류¹⁷⁾할 수 있는데 그중에서 wrap과 forward projection 유형이 전체 80% 이상을 차지하고 있는 것으로 알려져 있다.¹⁾ 따라서, 본 논문에서는 보행자와 차량 전면부 충돌 사고의 대부분을 차지하고 있는 wrap과 forward projection 유형에 활용할 수 있는 충돌해석 모델을 제시한다.
본 연구에서는 개별 사건의 재구성과 관련하여 추정한 차량 충돌 속도의 불확실성에 대한 고려를 포함하였다. 일반인들의 법정 소송에서는 통상 95%의 범위가 적정한 것으로 알려져 있다.
인체의 크기, 무게와 형태 그리고 차량의 접촉면 형상 및 차량과 보행자의 접촉 초기조건 등은 충돌 사고에 따라 광범위하게 변화하게 되며, 적절히 모델링하거나 주어진 상황으로부터 재구성하는 작업이 가능하지 않게 된다. 본 연구에서는 지나치게 복잡하지 않고 그러나 사고 현장에서 획득이 용이한 정보들에 근거하는 비교적 정교한 보행자 충돌 모델을 개발하고, 이를 불확실성을 고려하는 사고 재구성 조사와 연구 혹은 관련 소송 등에 효과적으로 활용하고자 하는 것이다.
본 연구에서는역학적인 해석에 근거하여 경사길에서 발생하는 보행자 충돌 사고에서 차량의 충돌 속도를 정확하게 추정할 수 있는 지나치게 복잡하지 않은 충돌사고 해석 모델을 제시하였다. 과거 수십년 동안에 보행자 전도거리의 정밀한 측정이 가능해 짐에 따라서 차량의 충돌 속도를 상당히 정확하게 추정하는 것이 가능하게 되었다.
사고 현장에서 보행자 전도거리 이외에 충돌 사고에 관한 정보의 확보가 어려운 상황을 위해서 최소자승법을 활용한 곡선적합 모델과 소송 등에서 신뢰도를 높이기 위하여 추정 속도의 불확실성에 대한 평가 방안도 함께 제시한다. 본 연구에서는 충분하고 적절한 실제 보행자 충돌사고 혹은 주의 깊게 정리된 실험 데이터 집합을 활용하여 식 (21)에 기반한 실용적인 재구성 모델을 구하였다.
사고 현장에서 충돌 사고에 관한 정보의 확보가 어려운 상황을 위해서는 최소자승법을 활용한 곡선적합 모델과 아울러 실제 관련 수사 및 소송 등에서 신뢰도를 높이기 위하여 불확실성에 대한 추정도 함께 제시하였다. 보행자 전도 거리에 따른 차량의 충돌속도에 대한 최소자승 적합 곡선은 수백건의 국내외 사고 및 실험 데이터 그리고 신중하게 구축된 다중물체 동역학 시뮬레이션 결과들을 대상으로 그 유효성을 입증하였다.

가설 설정

는 충돌 동안 법선 충격량에 대한 접선 충격량의 비(충격량비, impulse ratio) 혹은 마찰계수이다. 본 논문에서는 보행자의 미끄럼 견인지수(sliding drag factor) 혹은 마찰계수로 f_p를 사용할 것이다. 식 (9)에서 v_pRy는 음수이고 결국 v'_pRx < v_pRx가 됨을 유의해야 한다.

제안 방법

한편, 보행자-차량 충돌 사고는 20~60세 연령층에서 가장 많이 발생하며, 승용차가 다른 차종에 비해 사고 발생률이 높다.²⁾ 또한, 국내 실제사고 데이터^6,20)를 참고하였을 때 대부분 세단형 차량임을 고려하여, 성인(남)과 세단형 차량 충돌 형태로 시뮬레이션을 구성하였다. 보행자 모델에 대해서는 최근에 발표된 국내 20~60세 성인남자의 평균 신체 정보²¹⁾를 사용하여 성인(남)의 더미를 설정하였다.
2장에서 제시한 보행자 충돌 모델의 검증을 위한 실제 경사길 사고나 실험 데이터의 확보가 가능하지 않았으므로, 국내 상황에 유사한 다양한 계수들과 조건 하에서 다중물체 동역학 시뮬레이션을 신중하게 수행한 해석 결과들을 활용하였다. PC-Crash는 뉴톤 운동법칙에 기반한 충돌 모델을 적용하는 프로그램으로 차량 특성, 속도, 보행자 더미를 사용하여 다양한 시뮬레이션이 가능하다.
4) 본 논문은 경사길 위에서 보행자와 차량과의 초기 접촉 위치와 충돌 후 최종 낙하정지 위치 사이의 거리 즉 전도거리를 취급하며, 이 전도거리와 차량의 충돌속도 사이의 관계를 모델링한다. 이러한 모델링 작업은 여러 가지 이유로 거의 불가능하게 되거나 혹은 비실용적이 될 수가 있다.
이와 같이 개발한 보행자 충돌사고 해석 모델은 사고 현장에서 최소한의 부가적인 정보의 추가 획득을 통하여 기존의 경험적인 분석 모형들보다 편리하고 훨씬 정확한 분석을 가능하게 할 수 있을 것으로 여겨진다. 그리고, 경사길 보행자 충돌사고 현장에서 측정이 비교적 용이한 몇 개의 단순한 계수값들에 근거하여 차량의 충돌속도를 추정할 수 있는 간단한 근사식들을, 보행자와 차량 전면부 충돌 사고의 거의 대부분을 차지하고 있는 wrap과 forward projection 충돌을 대상으로 각각의 유형별로 구하였다.
본 연구에서는 차량 전면 범퍼와 보행자의 좌측면과의 충돌로 한정하여 시뮬레이션을 반복 수행하였다. 차량의 충돌 속도는 10~70km/h 범위 내에서 변화를 주었는데, 평지에서의 국내외 실제 보행자 사고 데이터^6,10)를 참고하여 비교적 적은 발생률을 보이는 10~30km/h구간에서는 5km/h 간격으로, 사고 건수의 거의 70%정도가 발생하는 30~70km/h 구간은 2.
사고 현장에서 보행자 전도거리 이외에 충돌 사고에 관한 정보의 확보가 어려운 상황을 위해서 최소자승법을 활용한 곡선적합 모델과 소송 등에서 신뢰도를 높이기 위하여 추정 속도의 불확실성에 대한 평가 방안도 함께 제시한다. 본 연구에서는 충분하고 적절한 실제 보행자 충돌사고 혹은 주의 깊게 정리된 실험 데이터 집합을 활용하여 식 (21)에 기반한 실용적인 재구성 모델을 구하였다.
우선, 보행자와 차량 전면부 충돌 사고의 거의 대부분을 차지하고 있는 wrap과 forward projection 유형에 모두 활용할 수 있는 경사길 위에서의 충돌 해석 모델을 구하고, 이 해석 모델을 각 충돌 유형별로 실제 사고 현장에서 적용이 용이한 근사식으로 제시하였다.
본 연구에서는 차량 전면 범퍼와 보행자의 좌측면과의 충돌로 한정하여 시뮬레이션을 반복 수행하였다. 차량의 충돌 속도는 10~70km/h 범위 내에서 변화를 주었는데, 평지에서의 국내외 실제 보행자 사고 데이터^6,10)를 참고하여 비교적 적은 발생률을 보이는 10~30km/h구간에서는 5km/h 간격으로, 사고 건수의 거의 70%정도가 발생하는 30~70km/h 구간은 2.5km/h 간격으로 시뮬레이션을 수행하였다. 보행자와 노면의 미끄럼 마찰력은 특히 높은 속도의 충돌에서 보행자의 전도거리에 비교적 큰 영향을 미치게 된다.

대상 데이터

Table 1에 요약되어 있는 것처럼 도로 구배와 보행자-노면 마찰계수 값은 변화를 주며, 나머지 다른 계수들에 관해서는 일정한 기본값을 설정하고 시뮬레이션을 수행한 결과들에서 부적절한 것들을 제외하고 모두 179건의 시뮬레이션 자료를 구축하였다. Table 1의 입력 계수들로 내리막 경사길(도로구배 -10°)에서 차량 충돌속도가 7.
시뮬레이션에서 보행자 전도 거리에 따른 차량의 충돌 속도가 실제사고 자료에서의 차량 충돌 속도보다 국내외 모두 약간 아래에 분포하지만 20m/s(72km/h)의 고속을 제외하고는 비교적 잘 일치함을 볼 수 있다. 국외자료는 Han 등¹⁰⁾이 제시된 실제사고 및 더미 실험 자료를 포함하여 다양하게 총 418건으로 구성되어 있으며, 국내자료는 확보하기가 어려워 Lee 등⁶⁾이 발표한 34건의 실제사고 자료만을 활용하였다. 그런데, 이 해외자료는 시기, 장소 및 책임자 등이 상이한 발표 그룹만 각각 11개에 이르고 각개의 그룹에도 다양한 자료가 혼재되어 있을 뿐만 아니라 보행자 전도 거리와 차량의 충돌 속도 이외의 다른 사고 정보는 대개 부족하여 다루는 데 어려움이 따랐다.
²⁾ 또한, 국내 실제사고 데이터^6,20)를 참고하였을 때 대부분 세단형 차량임을 고려하여, 성인(남)과 세단형 차량 충돌 형태로 시뮬레이션을 구성하였다. 보행자 모델에 대해서는 최근에 발표된 국내 20~60세 성인남자의 평균 신체 정보²¹⁾를 사용하여 성인(남)의 더미를 설정하였다. 차량은 2001년 식 현대 소나타 차량의 정보를 이용하였다.
본 연구에서 확보한 보행자 충돌 사고 데이터 집합은 해외 418건의 사고 및 실험 데이터, 국내 34건의 사고 데이터 그리고 PC-Crash 시뮬레이션을 통하여 구축한 179건의 시뮬레이션 데이터들이 있다. 그런데, 2장에서의 결과에 따르면, 식 (18)에 보여지는 보행자 충돌해석 결과를 사용할 때 사고 형태나 노면견인계수 혹은 도로구배 등에 따라 A와 B의 값이 변화하게 된다.
보행자 모델에 대해서는 최근에 발표된 국내 20~60세 성인남자의 평균 신체 정보²¹⁾를 사용하여 성인(남)의 더미를 설정하였다. 차량은 2001년 식 현대 소나타 차량의 정보를 이용하였다.

데이터처리

식 (22)에서 볼 수 있는 것처럼, 실제 충돌 속도와 최소자승 적합에 의해 결정되는 값과의 차이인 잔차(residual) ∊의 제곱평균(root mean square, rms)인 σ값을 최소로 하는 음수가 아닌 A와 B를 계산하도록 하였다.

이론/모형

식 (21)에 보여지는 계수 A와 B의 값을 그에 상응하는 보행자 충돌사고 데이터 집합에 대하여 구하기 위해서 최소자승법을 채용하였다. 식 (22)에서 볼 수 있는 것처럼, 실제 충돌 속도와 최소자승 적합에 의해 결정되는 값과의 차이인 잔차(residual) ∊의 제곱평균(root mean square, rms)인 σ값을 최소로 하는 음수가 아닌 A와 B를 계산하도록 하였다.

성능/효과

그런데, 기존 연구들에서처럼 도로 구배를 고려하지 않는 경우 추정되는 차량 속도의 오차가 15%에 이르는 것으로 나타났다. 경사길에 관한 실제 사고나 실험 데이터의 확보가 가능하지 않았으므로, 신중하게 검증된 다중물체 동역학 시뮬레이션을 국내 상황과 유사한 여러가지 다양한 계수들과 조건 하에서 반복적으로 수행한 결과들을 대상으로 경사길 사고에 대한 충돌 사고 모델의 유효성을 입증하였다. 이와 같이 개발한 보행자 충돌사고 해석 모델은 사고 현장에서 최소한의 부가적인 정보의 추가 획득을 통하여 기존의 경험적인 분석 모형들보다 편리하고 훨씬 정확한 분석을 가능하게 할 수 있을 것으로 여겨진다.
또한, 도로구배에 추가해서 마찰계수나 충돌 유형 등에 관한 정보가 추가적으로 알려지는 경우에도 95% 대역은 더욱 감소함을 확인할 수 있다.
보행자 전도 거리에 따른 차량의 충돌속도에 대한 최소자승 적합 곡선은 수백건의 국내외 사고 및 실험 데이터 그리고 신중하게 구축된 다중물체 동역학 시뮬레이션 결과들을 대상으로 그 유효성을 입증하였다. 또한, 불확실성에 대한 평가지표로 본 연구에서 채용한 95% 대역은 통상의 신뢰구간보다 그 폭이 다소 넓게 나타나긴 하지만 충돌 속도에 대한 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 좋은 지표로 기능함을 보여주었다. 사고 재구성 모델로 제시한 보행자 전도 거리에 따른 충돌 속도에 대한 최소자승 적합곡선과 예측 구간은 각종 연구나 조사 및 소송 업무 등에서 당장의 간편한 활용이 가능할 것이다.
사고 현장에서 충돌 사고에 관한 정보의 확보가 어려운 상황을 위해서는 최소자승법을 활용한 곡선적합 모델과 아울러 실제 관련 수사 및 소송 등에서 신뢰도를 높이기 위하여 불확실성에 대한 추정도 함께 제시하였다. 보행자 전도 거리에 따른 차량의 충돌속도에 대한 최소자승 적합 곡선은 수백건의 국내외 사고 및 실험 데이터 그리고 신중하게 구축된 다중물체 동역학 시뮬레이션 결과들을 대상으로 그 유효성을 입증하였다. 또한, 불확실성에 대한 평가지표로 본 연구에서 채용한 95% 대역은 통상의 신뢰구간보다 그 폭이 다소 넓게 나타나긴 하지만 충돌 속도에 대한 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 좋은 지표로 기능함을 보여주었다.
4에 나타내었다. 시뮬레이션에서 보행자 전도 거리에 따른 차량의 충돌 속도가 실제사고 자료에서의 차량 충돌 속도보다 국내외 모두 약간 아래에 분포하지만 20m/s(72km/h)의 고속을 제외하고는 비교적 잘 일치함을 볼 수 있다. 국외자료는 Han 등¹⁰⁾이 제시된 실제사고 및 더미 실험 자료를 포함하여 다양하게 총 418건으로 구성되어 있으며, 국내자료는 확보하기가 어려워 Lee 등⁶⁾이 발표한 34건의 실제사고 자료만을 활용하였다.

후속연구

그런데, 2장에서의 결과에 따르면, 식 (18)에 보여지는 보행자 충돌해석 결과를 사용할 때 사고 형태나 노면견인계수 혹은 도로구배 등에 따라 A와 B의 값이 변화하게 된다. 따라서, 이에 상응하게 데이터 집합을 구분하여 재구성 모델을 작성하는 것이 정확도를 높이는 방안이 될 것이다.
사고 재구성 모델로 제시한 보행자 전도 거리에 따른 충돌 속도에 대한 최소자승 적합곡선과 예측 구간은 각종 연구나 조사 및 소송 업무 등에서 당장의 간편한 활용이 가능할 것이다. 또한, 국내에서 보행자 충돌 사고에 대한 제반 정보들이 체계적으로 수집되어 방대한 규모의 DB가 구축된다면, 이에 근거하여 지역이나 계절 혹은 특정 그룹 별로 효과적이고 정확한 사고 재구성 모델의 맞춤별 제작이 가능할 것이다.
본 연구에서 제시하는 보행자 충돌사고 재구성 모델은 도로 구배나 마찰 계수 등 사고 현장에서 최소한의 부가적인 정보의 추가 획득을 통하여 기존의 경험적인 분석 모형들보다 편리하고 훨씬 정확한 분석을 가능하게 할 수 있을 것으로 여겨진다.
또한, 불확실성에 대한 평가지표로 본 연구에서 채용한 95% 대역은 통상의 신뢰구간보다 그 폭이 다소 넓게 나타나긴 하지만 충돌 속도에 대한 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 좋은 지표로 기능함을 보여주었다. 사고 재구성 모델로 제시한 보행자 전도 거리에 따른 충돌 속도에 대한 최소자승 적합곡선과 예측 구간은 각종 연구나 조사 및 소송 업무 등에서 당장의 간편한 활용이 가능할 것이다. 또한, 국내에서 보행자 충돌 사고에 대한 제반 정보들이 체계적으로 수집되어 방대한 규모의 DB가 구축된다면, 이에 근거하여 지역이나 계절 혹은 특정 그룹 별로 효과적이고 정확한 사고 재구성 모델의 맞춤별 제작이 가능할 것이다.
경사길에 관한 실제 사고나 실험 데이터의 확보가 가능하지 않았으므로, 신중하게 검증된 다중물체 동역학 시뮬레이션을 국내 상황과 유사한 여러가지 다양한 계수들과 조건 하에서 반복적으로 수행한 결과들을 대상으로 경사길 사고에 대한 충돌 사고 모델의 유효성을 입증하였다. 이와 같이 개발한 보행자 충돌사고 해석 모델은 사고 현장에서 최소한의 부가적인 정보의 추가 획득을 통하여 기존의 경험적인 분석 모형들보다 편리하고 훨씬 정확한 분석을 가능하게 할 수 있을 것으로 여겨진다. 그리고, 경사길 보행자 충돌사고 현장에서 측정이 비교적 용이한 몇 개의 단순한 계수값들에 근거하여 차량의 충돌속도를 추정할 수 있는 간단한 근사식들을, 보행자와 차량 전면부 충돌 사고의 거의 대부분을 차지하고 있는 wrap과 forward projection 충돌을 대상으로 각각의 유형별로 구하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	보행자-차량 충돌 사고에서 가장 중요한 요소는?	보행자-차량 충돌 사고에서 각종 조사 및 소송 등을 위해서나 혹은 사고 관련 생체역학 연구 부문에서도 가장 중요한 요소는 차량의 충돌 속도이다. 그런데, 현재 대부분 차량이 ABS를 채용하고 있어 노면에 남기는 타이어 흔적을 확보하기 불가능하므로 이러한 충돌 속도를 추정하기 위해서는 보행자의 충돌 후 전도거리가 필수적이다.
	충돌 속도를 추정을 위한 필수적 요소는?	보행자-차량 충돌 사고에서 각종 조사 및 소송 등을 위해서나 혹은 사고 관련 생체역학 연구 부문에서도 가장 중요한 요소는 차량의 충돌 속도이다. 그런데, 현재 대부분 차량이 ABS를 채용하고 있어 노면에 남기는 타이어 흔적을 확보하기 불가능하므로 이러한 충돌 속도를 추정하기 위해서는 보행자의 충돌 후 전도거리가 필수적이다. Limpert16)는 보행자 충돌사고의 진행과정을 충돌, 비행, 그리고 미끄럼/구름의 3단계로 구분하였다.
	차량의 충돌 속도 확보가 어려운 이유는?	보행자-차량 충돌 사고에서 각종 조사 및 소송 등을 위해서나 혹은 사고 관련 생체역학 연구 부문에서도 가장 중요한 요소는 차량의 충돌 속도이다. 그런데, 현재 대부분 차량이 ABS를 채용하고 있어 노면에 남기는 타이어 흔적을 확보하기 불가능하므로 이러한 충돌 속도를 추정하기 위해서는 보행자의 충돌 후 전도거리가 필수적이다. Limpert16)는 보행자 충돌사고의 진행과정을 충돌, 비행, 그리고 미끄럼/구름의 3단계로 구분하였다.

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상세보기
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원문보기 상세보기
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저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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