자동차 충돌해석은 다양한 형태로 구성되어 충돌중 차량에 대한 속도변화는 차량간의 충돌정도 또는 승객의 안전도를 평가하는 데 중요한 요소로 활용된다. 이로 인해 충돌해석 프로그램을 활용한 속도변화에 따른 결과치를 해석하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 PC-Crash 프로그램을 이용하여 노면의 마찰계수에 따라 차량속도에 따른 제동거리를 실제값과 해석값을 비교하여 마찰계수가 작을 때 오차가 큼을 알 수 있었고, 서로 다른 주 차량(MATIZ, SONATA 및 버스 적용)이 교차로에서 충돌하는 속도의 오차범위는 차량무게의 차이에 따라 최대오차는 1.2%, 1.8%, 3.1%으로 나타났다. 또한 인천대교 버스추락 사고를 재현하기 위하여 시뮬레이션을 한 결과로 다소 오차는 있었으나 사고 재구성을 검증할 수 있었다.
자동차 충돌해석은 다양한 형태로 구성되어 충돌중 차량에 대한 속도변화는 차량간의 충돌정도 또는 승객의 안전도를 평가하는 데 중요한 요소로 활용된다. 이로 인해 충돌해석 프로그램을 활용한 속도변화에 따른 결과치를 해석하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 PC-Crash 프로그램을 이용하여 노면의 마찰계수에 따라 차량속도에 따른 제동거리를 실제값과 해석값을 비교하여 마찰계수가 작을 때 오차가 큼을 알 수 있었고, 서로 다른 주 차량(MATIZ, SONATA 및 버스 적용)이 교차로에서 충돌하는 속도의 오차범위는 차량무게의 차이에 따라 최대오차는 1.2%, 1.8%, 3.1%으로 나타났다. 또한 인천대교 버스추락 사고를 재현하기 위하여 시뮬레이션을 한 결과로 다소 오차는 있었으나 사고 재구성을 검증할 수 있었다.
Automobile collision analysis is composed of various shapes, and the speed variation working to the vehicle during collision are utilized as a very important factor in evaluating the degree of vehicle collision or passenger safety. So, the method of analyzing result values on the speed variation uti...
Automobile collision analysis is composed of various shapes, and the speed variation working to the vehicle during collision are utilized as a very important factor in evaluating the degree of vehicle collision or passenger safety. So, the method of analyzing result values on the speed variation utilizing collision analysis program become necessary. This study utilized PC-Crash program in order to compare actual values and analyzed values of braking distance with the friction coefficient of road surface according to vehicle velocity. As a result, the smaller friction coefficient found to be larger error, and the maximum error range of collision velocity in case of each different vehicles (MATIZ, SONATA, or BUS) at the intersection showed 1.2%, 1.8%, 3.1% according to the difference of vehicle weight. Moreover, an accidental fall at IN-CHEON large bridge in order to reappear was verified with practicing simulation which has a slight error.
Automobile collision analysis is composed of various shapes, and the speed variation working to the vehicle during collision are utilized as a very important factor in evaluating the degree of vehicle collision or passenger safety. So, the method of analyzing result values on the speed variation utilizing collision analysis program become necessary. This study utilized PC-Crash program in order to compare actual values and analyzed values of braking distance with the friction coefficient of road surface according to vehicle velocity. As a result, the smaller friction coefficient found to be larger error, and the maximum error range of collision velocity in case of each different vehicles (MATIZ, SONATA, or BUS) at the intersection showed 1.2%, 1.8%, 3.1% according to the difference of vehicle weight. Moreover, an accidental fall at IN-CHEON large bridge in order to reappear was verified with practicing simulation which has a slight error.
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문제 정의
본 연구에서는 PC-Crash 프로그램을 이용하여 얼마나 정확하고 신뢰성을 검증하기 위해서 차량속도에 따른 제동거리의 실제값과 해석값을 비교하고, 서로 다른 두 차량이 교차로에서 충돌하는 속도의 오차범위를 검증하였으며, 실제의 사고 일예를 참조하여 인천대교 버스 추락사고를 재현하기 위해 시뮬레이션을 통하여 그 결과를 고찰하였다.
본 연구에서는 PC-Crash 프로그램의 신뢰성 검증을 하기 위한 실제 2005년 교통안전공단 자동차 성능연구소에서 시행한 제동안전성 평가결과와 비교하기 위해서 시뮬레이션을 통하여 그 오차범위를 확인하고자 하였다. 그림 1은 시험차량인 소나타 N20 기본형 A/T차량에 P215/60/R15 사이즈의 타이어와 ABS가 탑재된 차량의 제원을 나타낸 것이고, 그림 2는 PC-Crash 프로그램 상에서 시뮬레이션을 할 가상의 차량을 시험차량과 동일하게 하기 위하여 차량의 제원을 입력한 화면을 나타낸 것이다.
제안 방법
2010년 7월 3일 오후 1시 19분경 인천대교 영종요금소에서 공항방면으로 약 400m 떨어진 부근에서 마티즈 승용차가 차량으로 고장으로 멈춰있었고, 이를 피해 주행하려던 1톤 트럭을 보고 버스 운전수가 방향을 바꾸다가 중심을 잃고 가드레일을 들이받고 추락하여 고가다리 10m아래로 떨어진 사고를 재현하기 위해서 위성지도와 사고현장을 답사하여 도로상황을 배치하여 가드레일 등의 시뮬레이션에 필요한 도로조건을 설정하였다. 그림 4는 사고차량인 마티즈와 1톤 트럭, 고속버스의 제원을 입력하고 차량의 옵션과 승차인원 등을 입력한 화면이다.
차량의 제동시험 시뮬레이션을 위하여 차량의 제원을 입력하고 차량이 일정속도로 달려오게 한 뒤 한 지점에서 급제동시켜 그 거리를 프로그램 내에서 측정하는 방식으로 노면상황에 따라 제동시험 값과 시뮬레이션 값의 비교를 하기 위해 마찰계수를 각 상황에 맞게 마른노면 0.8, 우천시 0.5, 강우시 0.4, 눈길 0.3으로 설정하고 속도를 10km/h씩 증가시켜 10∼100km/h의 범위로 시뮬레이션을 하여 그 결과를 비교하였다.
충돌전의 속도를 검증하기 위하여 그림 3과 같이 교차로에서 두 대의 서로 다른 차량(경차, 승용차 및 버스 적용)이 일정한 속도(50∼90km/h의 범위)로 주행한 경우로 시뮬레이션하여 어느 한 지점에서 90도의 각도로 충돌하였을 때 충돌 후 속도, 차량 이탈각 등의 데이터를 적용하였다.
성능/효과
(1) 실제 제동실험과 시뮬레이션과의 비교에서는 마른노면에서 3.6%의 오차를, 우천시 노면비교에서는 3.1%의 오차를, 강우시의 비교에서는 5.2%의 오차를, 눈이 온 노면에서의 비교에서는 6.3%의 오차를 나타내었다.
(2) 시뮬레이션을 통하여 얻은 값들을 이론식에 대입하여 확인 결과로서 두 차량 간의 중량 차이가 클수록 오차가 더욱 심한 것을 볼 수 있었고, 최대오차가 3.1%으로 확인할 수 있었다.
(3) 복합적인 사고상황(인천대교 버스추락사고)에서 1차 충돌까지는 차량의 이동경로와 방향이 거의 일치하지만 그 이후 차량의 이동경로와 최종 정지위치까지는 다소 오차가 있음을 검증할 수 있었다.
그 결과로 세 차량 모두 1차 충돌까지는 사고상황 배치도와 유사하게 차량이 진행 및 충돌하는 것을 볼 수 있었으나 1차 충돌 이후 차량의 이동경로와 차량의 최종 정지위치에서는 다소 오차는 있지만 사고 재구성을 검증할 수 있었다. 이는 복합적인 사고상황의 경우 많은 변수들과 주변상황이 사고상황에 얼마나 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었으며 그 변수들을 찾아내어 시뮬레이션에 적용하는 것이 얼마나 신뢰할 수 있는지를 확인할 수 있었다.
그 결과로 일반 노면(μ=0.8)에서 3.6%, 우천시 노면(μ=0.5)에서 3.1%, 강우시 노면(μ=0.4)에서 5.2%, 눈길 노면((μ=0.3)에서 6.3%의 오차를 확인하였으며, 이는 마찰계수가 적은 경우 오차가 큼을 알 수 있었다.
따라서 위 세 가지의 결과를 통해 PC-Crash 프로그램은 이론과 실제상황을 모두 고려한 제작된 교통사고 재현프로그램임을 확인할 수 있었으며, 좀 더 정밀도 있는 결과를 도출하기 위해서는 실제 사고상황시 많은 입력변수들에 관한 실제값을 찾아내어 해석함으로써 그 신뢰성은 한 층 높을 것으로 사료된다.
1%임을 확인할 수 있었다. 위 세 가지 상황의 시뮬레이션 입력속도와 산출속도를 비교했을 때 동일차량(소나타와 소나타)으로 충돌한 경우가 오차가 가장 적었으며 두 차량간의 중량이 현저히 차이가 나는 소나타와 버스로 충돌한 경우는 최대오차가 3.1%로 가장 많이 나타난 것을 확인할 수 있다.
그 결과로 세 차량 모두 1차 충돌까지는 사고상황 배치도와 유사하게 차량이 진행 및 충돌하는 것을 볼 수 있었으나 1차 충돌 이후 차량의 이동경로와 차량의 최종 정지위치에서는 다소 오차는 있지만 사고 재구성을 검증할 수 있었다. 이는 복합적인 사고상황의 경우 많은 변수들과 주변상황이 사고상황에 얼마나 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었으며 그 변수들을 찾아내어 시뮬레이션에 적용하는 것이 얼마나 신뢰할 수 있는지를 확인할 수 있었다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
자동차 충돌해석은 무엇을 평가하는 데 중요한 요소로 활용되는가?
자동차 충돌해석은 다양한 형태로 구성되어 충돌중 차량에 대한 속도변화는 차량간의 충돌정도 또는 승객의 안전도를 평가하는 데 중요한 요소로 활용된다. 이로 인해 충돌해석 프로그램을 활용한 속도변화에 따른 결과치를 해석하는 방법이 필요하다.
본 논문에 따르면, 자동차 충돌해석을 위해 무엇을 활용한 어떤 결과치를 해석하는 방법이 필요하다고 하였는가?
자동차 충돌해석은 다양한 형태로 구성되어 충돌중 차량에 대한 속도변화는 차량간의 충돌정도 또는 승객의 안전도를 평가하는 데 중요한 요소로 활용된다. 이로 인해 충돌해석 프로그램을 활용한 속도변화에 따른 결과치를 해석하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 PC-Crash 프로그램을 이용하여 노면의 마찰계수에 따라 차량속도에 따른 제동거리를 실제값과 해석값을 비교하여 마찰계수가 작을 때 오차가 큼을 알 수 있었고, 서로 다른 주 차량(MATIZ, SONATA 및 버스 적용)이 교차로에서 충돌하는 속도의 오차범위는 차량무게의 차이에 따라 최대오차는 1.
물리적 접근방식을 채택하는 충돌해석 프로그램은 무엇이 있는가?
이에 따른 자동차 충돌해석에 관한 과학적 해석방법에 관련된 연구로서 Day와 Hargens[2]는 HVE(Human Vehicle Environment) 프로그램을 적용하여 교통사고의 원인을 조사하기 위해서 인적, 차량적, 도로 환경적 등을 고려한 2, 3차원 에니메이션 기법을 활용하여 사고재현 상황을 분석하였고, Bundorf[3]는 차량의 충돌실험 결과로부터 사고재현을 위해 필수적으로 필요한 속도차를 추정하여 충돌의 정도를 표준화하여 사고 재구성 연구에큰 도움을 주었으며, Lau와 May[4]은 신호교차로와 무신호교차로의 연간 교통사고건수를 예측하기 위하여 본선 교통량, 부도로 교통량, 보행지수 등의 매개변수를 이용 하여 교통사고 예측모델을 개발하였고, 한창평 등[5]은 PC-Crash 프로그램을 이용하여 차량동역학과 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 차량의 진행궤적 및 충돌자세 등을재현하였으며, 임창식 등[6]은 물리적 접근방식을 채택하는 충돌해석 프로그램인 EDSMAC과 PC-Crash 프로그램을 활용하여 인적, 차량적, 도로환경을 고려한 차량의 무게, 무게중심, 구름저항, 강성계수, 제동력 등의 여러 인자를 변화시켜 충돌 중 속도변화에 미치는 영향을 조사하였다. 그밖에 실제의 교통사고를 과학적, 객관적으로 차량동역학 등의 역학적 해석과 함께 시뮬레이션의 결과를 분석하여 교통사고의 원인을 해석하는 연구가 활발히 진행되고 있어 그 신뢰성은 한층 높아지고 있다.
참고문헌 (11)
Ho-Gyo Jung, "Study on the Influence of Factors for Velocity Change on Vehicle Collision", Pukyong National University, Graduate School Master's Thesis, 2001.
Day, T. D. and Hagens, R. L. "An Overview of the Way EDCRASH Computers Delta-V", SAE Technical Paper No. 870045, 1987.
Bundrof, R. T. "Analysis and Calculation of Delta- V from Crash Test Data", SAE Technical Paper No. 960899, 1996.
Lau, M. Y. and May, A. D. "Injury Accident Prediction Models for Signalized Intersections", Transportation Research Record 1171, pp. 58-67, 1988.
Chang-Pyoung Han, Kyeong-Suk Park, Jae-Geon Oh, "A Case of Traffic Accident Reconstruction Based on a Vehicle Dynamics of Computer Simulation", Proceedings of Spring Conference of KSAE, pp. 1165-1170, 2005.
Chang-Sik Lim, Yang-Won Choi, Ho-Kyo Jeong, "Analysis about Speed Variations Factors and Reliability of Traffic Accident Collision Interpretation", Journal of KSCE, Vol. 3, No. 4D, pp. 539-546, 2011.
Limport, "Motor Vehicle Accident Reconstruction and Cause Analysis", 4th Edition, Michie Company, 1989.
Jerry, J. and Eubanks, W. R., "Height, Pedestrians Involved Traffic Collision Reconstruction Methodology", SAE Technical Paper No. 921591, 1992.
Jeong-Hyun Sohn, Seok-Cheon Park, Kwang-Suk Kim, "A Study on the Side Collision Accident Reconstruction Using Database of Crush Test of Model Cars", Transactions of KASE, Vol. 17, No. 2, pp. 49-56, 2009.
In-Oh Jeon, Sang-Won Kang, Hae-Sool Yang, "Development of Security Quality Evaluate Basis and Measurement of Intrusion Prevention System," Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society, Vol. 11, No. 4, pp. 1449-1457, 2010.
Dong-Kyun Lee, Joon-Hee Kwon, "Social Search Algorithm considering Recent Interests of User", Journal of Korean Institute of Information Technology, Vol. 9, No 4, pp. 187-194, 2011.
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