[논문]상호인식 교통안전시설물 현장적용에 따른 효과검증 연구

김기남; 정용호; 이민재

doi:10.5762/kais.2019.20.12.468

초록
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우리나라는 2018년 OECD 회원국 가운데 인구 10만명 당 8.4명으로 35개국 중 4위로 높은 사고율을 보이고 있으며, 그 중 어린이나 고령자와 같은 교통약자의 사망률은 42.2%로 OECD회원국 중 가장 높은 수준에 있다. 이에 어린이 및 노인 등 교통약자에 대한 보행 중 교통사고를 감소시킬 수 있도록 기존에 설치된 수동적인 교통안전시설물에서 보행자 및 운전자를 감지하고 차량과 보행자간에 정보를 인지하여 상호 인식하는 ICT기반 능동형 교통시설물 개발하였으며, 본 연구에서는 관련 문헌 검토 및 교통사고분석시스템 자료를 이용하여 스쿨존 및 고령자와 같은 교통약자의 사고 발생 시 사고요인을 분석하였으며, 교통사고 특성 분석 등을 통하여 교통약자의 보행 중 교통사고 저감을 위한 맞춤형 교통안전시설물을 개발하였다. 또한, 테스트베드를 설치하여 교통안전시설물의 시인성 측정을 통해 주행 중 전방주시빈도 및 차량주행속도를 측정하였으며, 속도감속에 따라 보행자사고 중상률을 예측하기 위하여 한국교통안전공단에서 실행한 속도별 "자동차 대 보행자 인체모형" 충돌실험모델을 적용한 결과, 시설물 설치 후 중상가능성은 4.6%로 크게 감소됨을 예측하였다. 이와 같이 테스트베드를 통해 교통안전시설물의 시인성 및 차량통행속도 저감 효과를 검증하였고, 보행자대 차량사고의 중상률을 예측하여 상호인식 교통안전시설물을 효과검증을 시행한 결과, 상호인식 교통안전시설물을 설치함에 따라 교통약자의 교통사고에 대한 저감효과를 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Korea had the highest accident rate among OECD countries in 2018, with 8.4 per 100,000 population, ranking 4th among 35 countries. In addition, the accident rate of traffic with children and the elderly was also high. This study reviewed the relevant literature and analyzed the traffic-accident anal...

Korea had the highest accident rate among OECD countries in 2018, with 8.4 per 100,000 population, ranking 4th among 35 countries. In addition, the accident rate of traffic with children and the elderly was also high. This study reviewed the relevant literature and analyzed the traffic-accident analysis system. Customized traffic safety facilities were developed. In addition, by measuring the visibility of the traffic safety facilities by installing a test bed, this study measured the forward driving frequency and vehicle driving speed while driving. As a result of applying the "pedestrian pedestrian model" collision test model, the possibility of serious injury after installing the facility was reduced greatly to 4.6%. In this study, the visibility of traffic safety facilities and the effect of reducing the traffic speed were verified through test beds. Recognizing traffic safety facilities will reduce traffic accidents.

주제어

표/그림 (15)

그림 Fig. 1. Traffic Accident Mortality Rate
그림 Fig. 2. Traffic Safety Facilities Design Concept
그림 Fig. 3. Test-bed site
그림 Fig. 4. Traffic Safety Facilities (a) Crosswalk Smart Fence (b) Pedestrian Lights
그림 Fig. 5. Speed Test before/after(Speed Gun) (a) Crosswalk Smart Fence (b) Pedestrian Lights
표 Table 1. Indicator Analysis
표 Table 2. Road Safty Facility Before/after(Speed) (Unit: km/h, %)
그림 Fig. 6. Average Speed
그림 Fig. 7. Road Safty Facility after(Speed)
그림 Fig. 8. Talkeye Test
그림 Fig. 9. Road Safty Facility before/after(Talk-eye)
표 Table 3. Speed Frequency
그림 Fig. 10. Impact Speed and a Pedestrian's Risk of Severe Injury
표 Table 4. Driver's Sight Frequency
표 Table 5. Pedestrian Crash Test by Speed

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 도시부 지역의 어린이 및 노인 등 교통약자에 대한 보행 중 교통사고를 감소시킬 수 있도록 기존의 설치된 수동적 교통안전시설물에서 센싱기술을 이용하여 보행자 및 운전자를 감지하고 차량과 보행자간에 정보를 인지하여 상호 인식하는 ICT기반 능동형 교통시설물 개발하였다.

제안 방법

또한, 공용중인 도로에 테스트베드를 설치하여 교통안전시설물의 설치 전⋅후의 운전자 주시행태 및 운행속도를 측정하여 교통안전시설물의 활용성과 적합성을 검증하였다.
또한, 교차로에서 정지표지 위반과 관련된 후미부 분의 충돌은 카메라 단속에 따라 증가할 것으로 예측 되었지만 신호 교차로에서는 40% 감소하였고 비신호 교차로에서는 예측과 같이 29% 증가하는 것으로 나타났다 [7]. 본 연구는 현 스쿨존에 설치 가능한 기술과 더불어 최근 기술이 접목된 DFS (Driver, Feedback Sign) 및 LED-차량신호등, 연계형 교통안전시설물을 결합하여 보 행자 횡단안전 지원시스템을 구성하였고 Test_bed를 설치하여 검증하였다.
본 연구에서 개발된 교통안전시설물은 조명시설이 부족한 스쿨존 및 실버존 등의 특성을 반영한 적정 기술이며, 보행자에게 횡단보도에 접근 차량이 있음을 알려 주는 스마트 안전휀스와 횡단보도에 보행자가 있음을 운전자에게 경고하는 표지병(보행자감지 및 차량감지 인식등)으로 구성하여 상호 작동하도록 설계하였다. 횡단보도 스마트 휀스는 센서부, 전광판, 철제 휀스로 크게 구성되어지며, 센서부는 보행자 및 불법주차 차량을 감지하고 휀스에서 일정주기로 점멸신호를 보내 차량 및 보행자에게 신호를 주며 횡단보도로 접근중인 차량을 볼라드의 센서에서 감지하여 보행자에게 차량정보를 표시한다.
본 연구에서 개발된 상호인식 교통안전시설물의 설치 전⋅후의 차량통행속도를 비교 측정하였다. 측정방법은 Fig 5와 같이 각 대안별 시설물의 설치 전 속도(Free Speed)와 차량인식등과 횡단보도 스마트 안전휀스(A), 차량인식등(B)설치 후 각각의 속도를 Speed Gun을 사 용하였다.
본 연구에서 개발된 상호인식 교통안전시설물이 대상 구간에 설치됨에 따라 시설물의 설치 전⋅후의 주시행태 및 차량 감속효과를 검증하였다. 또한, 교통안전시설물 설치 전⋅후의 보행자대 차량사고의 중상률을 예측하였 다.
본 연구에서 개발된 상호인식 교통안전시설물이 설치 된 테스트베드에서 차량속도를 측정하여 설치 전 자유속도와 설치 후 A, B대안의 속도를 측정하여 한국교통안전 공단에서 실험한 충돌속도별 보행자 중상가능성을 비교하여 본 연구에서 개발된 교통안전시설물의 보행자 안전성을 검증하였다.
본 연구에서 운전자 주시행태 및 교통안전시설물의 시인성 측정에 활용된 Talkeye는 동공의 움직임과 주시방향을 초당 30회 측정하여 Fig 8과 같이 기록된 Data를 통해 교통안전시설물의 설치 전⋅후의 전방주시 사물의 행태변화를 비교분석하였다.
본 연구에서는 교통안전공단에서 실행한 충동실험모 델의 중상가능성을 바탕으로 교통안전시설물의 설치 전 ⋅후의 차량속도를 측정하여 각 대안별 중상확률을 예측하였다. 분석결과, Fig.

대상 데이터

대상구간은 편도1차로 구간으로 횡단보도까지의 주행 속도를 측정하였으며, 편도1차로 구간과 횡단보도로부터 시설물의 거리는 100m전에 설치하여 차량의 주행속도를 측정하였다.
본 연구에서 개발된 교통안전시설물은 스쿨존 및 실버 존을 대상으로 개발된 교통안전시설물로써 테스트베드 대상구간을 제한속도 30km/h 도로인 집산도로 및 국지 도로와 유사한 공용중인 도로로 테스트베드를 구축하였다. 대상구간은 편도 1차로의 보행자 및 차량통행이 많은 구간이며, 급커브가 있는 블라인드 코너 구간으로써 보행자 및 운전자의 시야가 부족한 구간이다 또한, 교내에서 도 교통안전 대책이 시급하여 대상구간으로 선정하였다 [Fig.
본 연구에서 개발된 상호인식 교통안전시설물의 설치 전⋅후의 속도변화 및 시인성 측정을 위해 주로 통행하는 20~30대 운전자를 대상으로 Speed Gun과 Talkeye 를 활용하여 실험을 진행하였다. 시인성 측정의 실험방법은 안구운동 측정 장치인 Talkeye의 고글을 실험대상자가 착용한 후 차량운전을 통해 전방주시행태를 측정하여 운전자 주시행태를 비교하여 측정하였다.
본 연구의 적용 장소는 도시부 도로이며 신호등 및 과 속방지카메라 등 교통안전시설물이 취약한 스쿨존(실버 존)을 대상으로 교통약자의 교통사고가 빈번하게 일어나는 지역이다. 또한, 개발된 교통안전시설물을 표준화하기 위하여 스쿨존(실버존)에 맞는 적정기준을 고려한 교통 안전시설물의 표준모델을 Fig.
(2007)는 신호 교차로와 비신호 교차로의 적색신호 및 정지표지에 대한 위반 단속카메라의 설치효과를 경험적 베이지안 방법을 이용하여 분석하였다. 분석 자료는 2001년∼2006년까지의 5 년간 아이오와주 신호교차로 사고를 대상으로 하였는데 연평균 1.682건의 교통사고를 활용하였다. 또한 단속카 메라 설치 이전과 이후 기간 동안 교통사고의 변화는 분기별 교통사고와 교통사고율의 변화를 비교하여 평가되었다.

데이터처리

본 연구에서 개발된 상호인식 교통안전시설물의 설치 전⋅후의 속도변화 및 시인성 측정을 위해 주로 통행하는 20~30대 운전자를 대상으로 Speed Gun과 Talkeye 를 활용하여 실험을 진행하였다. 시인성 측정의 실험방법은 안구운동 측정 장치인 Talkeye의 고글을 실험대상자가 착용한 후 차량운전을 통해 전방주시행태를 측정하여 운전자 주시행태를 비교하여 측정하였다. 운전자들의 다양한 운전 특성 및 주행 중 주시행태를 파악하여 Table 1와 같이 대상구간에서의 주시빈도가 높은 9가지의 주시 사물을 선정하여 분석지표를 도출하였다.

성능/효과

9% 로 예측되었다. 교통안전시설물 설치 후 B대안(차량감지 인식등)의 평균속도는 28.6km/h, 중상가능성은 11.8%로 감소하였으며, A대안(차량감지 인식등과 횡단보도 스마트 휀스)의 경우 평균속도는 25.7km/h 감소하였고, 설치 전에 비하여 A대안의 중상확률이 21.3% 감소된 4.6%로 예측되어 중상가능성이 크게 감소되는 것으로 예측되었다.
4%가 감소하였다. 교통안전시설물의 설치 전⋅후의 차량속도를 측정한 결과, 설치 전 평균 주행속도는 33.8km/h, B대안 평균 28.6km, A대안 평 균 25.7km/h로 A대안이 설치 전⋅후 결과 8km/h가 감소하였으며, 차량운전자에게 A대안이 감속효과가 높았음을 알 수 있었다. 따라서 교통안전시설물을 설치함으로 써 운전자의 전방주시빈도가 높아졌으며, 횡단보도의 주시빈도 또한 높아져 보행자 건널목의 주요사고원인인 전 방주시태만과 속도위반에 의한 보행자 교통사고 감소에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 판단되며 또한, 한국교통안 전공단에서 실행한 속도별 “자동차 대 보행자 인체모형” 충돌실험모델을 적용한 결과, 설치 전 중상가능성은 25.
7km/h로 A대안이 설치 전⋅후 결과 8km/h가 감소하였으며, 차량운전자에게 A대안이 감속효과가 높았음을 알 수 있었다. 따라서 교통안전시설물을 설치함으로 써 운전자의 전방주시빈도가 높아졌으며, 횡단보도의 주시빈도 또한 높아져 보행자 건널목의 주요사고원인인 전 방주시태만과 속도위반에 의한 보행자 교통사고 감소에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 판단되며 또한, 한국교통안 전공단에서 실행한 속도별 “자동차 대 보행자 인체모형” 충돌실험모델을 적용한 결과, 설치 전 중상가능성은 25.9%(33.8 km/h)로 예측되었으며, 설치 후 대안 A의 중상가능성은 4.6%(25.7km/h)로 예측되어 중상가능이 크게 감소됨을 알 수 있었다.
본 연구에서 개발한 상호인식 교통안전시설물은 정부에서 시행하는 ‘안전속도 5030’ 정책을 추진함에 있어 부흥하는 결과를 보이고 있다. 다만, 테스트베드의 대상 구간 여건 상 일반적인 도로에 비해 통행환경 변수가 고려되지 못하여 적용하기에 부족한 점이 있다.
운전자 시인성 실험을 위해 Talkeye를 활용하여 운 전자 주시행태를 측정하였다. 측정결과 교통안전시설물의 설치 후 횡단보도의 주시빈도는 설치 전에 비하여 약 98.2%가 향상되었으며, 운전 중계기판 및 주위환경 주시빈도는 71.4%, 40.4%가 감소하였다. 교통안전시설물의 설치 전⋅후의 차량속도를 측정한 결과, 설치 전 평균 주행속도는 33.

후속연구

다만, 테스트베드의 대상 구간 여건 상 일반적인 도로에 비해 통행환경 변수가 고려되지 못하여 적용하기에 부족한 점이 있다. 향후 연구로는 차기 테스트베드 대상구간은 실제 도로에 적용하여 운전자의 시각행태와 통행속도와의 상관관계분석을 통해 속도 감소율을 산정하는 모델연구가 추가적으로 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	도시부 도로란?	우리나라 교통사고 사망자의 약 70%는 도시부 도로에서 발생하고 있다. 도시부 도로란 도로 주변에 건물이 자리하고 있고 교차로도 자주 나타나며 횡단보도도 많은 도로를 의미한다. 이런 도로에는 보행자 및 차량 이외의 이륜차, 자전거의 통행도 많다.
	도시부 도로가 다양한 도로 이용자를 배려해야 하는 이유는?	도시부 도로란 도로 주변에 건물이 자리하고 있고 교차로도 자주 나타나며 횡단보도도 많은 도로를 의미한다. 이런 도로에는 보행자 및 차량 이외의 이륜차, 자전거의 통행도 많다. 따라서 도시부 도로는 고 속도로, 국도, 지방도처럼 차량 중심으로 설계하고 운영하기보다 다양한 도로 이용자도 배려해야 한다[1].
	횡단보도 스마트 휀스의 구성은 무엇인가?	본 연구에서 개발된 교통안전시설물은 조명시설이 부족한 스쿨존 및 실버존 등의 특성을 반영한 적정 기술이며, 보행자에게 횡단보도에 접근 차량이 있음을 알려 주는 스마트 안전휀스와 횡단보도에 보행자가 있음을 운전자에게 경고하는 표지병(보행자감지 및 차량감지 인식등)으로 구성하여 상호 작동하도록 설계하였다. 횡단보도 스마트 휀스는 센서부, 전광판, 철제 휀스로 크게 구성되어지며, 센서부는 보행자 및 불법주차 차량을 감지하고 휀스에서 일정주기로 점멸신호를 보내 차량 및 보행자에게 신호를 주며 횡단보도로 접근중인 차량을 볼라드의 센서에서 감지하여 보행자에게 차량정보를 표시한다. 차량감지 인식등은 도로 중심에 설치하여 차량 운전자 및 보행시 교통사고를 예방할 수 있는 교통안전시설물이다.

참고문헌 (8)

S. J. Han, "Safety Speed 5030 Design & Operation Manual", Manual, Police Agency.MOLIT, Korea, pp.7, 2019.
Y. H. Kim, "OECD Traffic Accident Comparison", Report, KoROAD, Korea, pp.20, 34-40, 2018
Y. W. Yeo, "Traffic Engineering Research for U-School Zone Standard Model", Report, KoROAD, Korea, pp.3-5, 2008
T. J. Gates, H. G. Hawkins, R. T. Ewart, "Effectiveness of a Rear-facing Flashing Beacon in School Speed Limit Sign Assemblies", Transportation Research Board(TRB) 83rd Annual Meeting, 2004, Washington, DC, USA
S. E. Yoo, P. K. Chong, D. Y. Kim, "School Zone Safety System Based on Wireless Sensor Network", Sensors, Vol.9, pp.5968-5988 Jul. 2009. DOI: https://doi.org/10.3390/s90805968

상세보기
S. K. Lee, K. Y. Lee, S. C. Kim, "Effectiveness of the Peripheral Transverse Line as Speed-Reduction Treatment on Korean Expressway Ramps", International J. Highw. Engineering, vol.14, No.6, pp.85-92, Dec. 2012. DOI: http://dx.doi.org/10.7855/IJHE.2012.14.6.085

원문보기 상세보기
Fitzsimmons, E. J., Shauma Hallmark, Thomas McDonald, Massiel orellana and David Matulac, "The effectiveness of Iowa's Automated Red Light Running Enforcement Programs", Report, Iowa Department of Transportation, CTRE project 05-226, pp.139-152, 2007. DOI: http://dx.doi.org/10.31274/rtd-180813-16229
Korea Transportation Safety Authority, "Pedestrian safety will increase when car speed is reduced" [Internet]. Korea Transportation Safety Authority, [cited 2018 August 2], Available From: http://bit.ly/2HGAPhs(accessed Sept. 20, 2019)

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