[논문]실사고에서 AEB의 거리감지범위에 따른 승객 상해 심각도 분석

박지양; 윤영한

doi:10.22680/kasa2019.11.3.007

실사고에서 AEB의 거리감지범위에 따른 승객 상해 심각도 분석
An Evaluation of Occupant Injury Severity Based on Distance Detection Range of AEB in a Real Accident 원문보기

자동차안전학회지 = Journal of Auto-Vehicle Safety Association, v.11 no.3, 2019년, pp.7 - 12

박지양 (한국기술교육대 메카트로닉스공학과) , 윤영한 (한국기술교육대 메카트로닉스공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

AEB (Autonomous Emergency Braking system), a system in which vehicles automatically recognize forward objects or pedestrians and actively brake when forward collisions are expected, has been mandated by NHTSA (National Highway Traffic Safety Administration) and IIHS (Insurance Institute for Highway Safety) for all vehicles sell in the United States since 2022, and AEB research is also actively underway in korea. In this study, it can be confirmed that the passenger injury is reduced according to the AEB detection distance when it is assumed that the AEB is mounted in the actual event generated from KIDAS (Korea New Car Assessment Program) data through various analysis programs.

주제어

표/그림 (16)

그림 Fig. 1 A traffic accident site
그림 Fig. 2 Vehicle crash photo
그림 Fig. 3 Recreating the accident
표 Table 1 passenger injury
그림 Fig. 4 AEB detection
그림 Fig. 5 Simulation for Case
그림 Fig. 6 Honda Accord vehicle sled model
표 Table 2 Speed per braking distance, time
그림 Fig. 7 simulation of passenger behavior at 90km/h at 200ms
표 Table 3 Simulation time
표 Table 4 5^th female HybridⅢ dummy Injury value⁽¹⁶⁾
표 Table 5 5^th female HybridⅢ dummy Injury by velocity
그림 Fig. 8 simulation of passenger behavior at 84km/h at 200ms
그림 Fig. 9 simulation of passenger behavior at 76km/h at 200ms
그림 Fig. 10 simulation of passenger behavior at 67km/h at 200ms
그림 Fig. 11 simulation of passenger behavior at 64km/h at 200ms

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

본 연구는 한국형 자동차 사고 심층조사 분석 자료인 KIDAS(Korean In-Depth Accident Study)를 통해 중상 이상의 사고 중 정면충돌 사고로서 승객의 상해 정도가 중상 이상의 것을 대표적으로 한 가지 Case를 기준으로 하여⁽⁷⁾ PC-CRASH를 이용하여 실사고 분석을 한 후, Prescan을 이용하여 AEB의 거리 감지를 하였을 때, 충돌 직전의 속도를 확인하여 차량의 가속도 펄스를 추출하여 MADYMO프로그램을 통해 슬레드 테스트를 진행했다. 국내에서 모든 차량에 AEB 의무 장착에 도움이 되며 개발에 도움이 되는 것을 목적으로 한다.

대상 데이터

Pre-Scan프로그램을 이용하여 차량에 AEB를 장착하였으며, (10) 실사고 차량의 중량이 1410kg∼1455kg의 무게의 차량이기 때문에 시뮬레이션 차량의 무게는 대략 1450km의 무게의 Accord차량으로 하였으며⁽¹¹⁾ 거리 감지거리는 20m, 15m, 10m, 5m의 감지 거리를 정하여서 시뮬레이션을 진행 하였다. 감지가 되는 순간 약 1g의 감가속도를 주는 최대제동력이 작용한다고 가정을 하였을 때 Table 2와 같이 속도가 나타났으며, 제동거리에 따른 제동시간도 나타났다.
1의 교통사고는 고속도로에서 갑자기 튀어나온 고라니를 피하려다가 왼쪽 중앙 분리대와의 1차 충돌 이후 전복으로 이어지는 사건이다. 운전석에 운전자는 34세 여성 운전자로서 안전벨트를 착용하고 있었으며, 에어백은 전개가 되었다. 운전자의 경우 머리, 목, 복부, 대퇴부의 상해를 받았으며, 중상으로 이어졌다.
LS-Dyna프로그램을 이용하여 실사고의 충돌 시뮬레이션을 모사 하였다. 차량은 NHTSA에서 제공하는 혼다 Accord차량을 이용했다. 속도는 Table 2에서 나오는 속도들로 충돌을 했다.

데이터처리

LS-Dyna프로그램을 이용하여 실사고의 충돌 시뮬레이션을 모사 하였다. 차량은 NHTSA에서 제공하는 혼다 Accord차량을 이용했다.

성능/효과

1) AEB가 사고 직전 20m, 15m, 10m, 5m 앞에서 사전에 감지를 하여 1g의 최대 제동이 된다면 차량의 충돌 직전의 속도가 약 40%, 35%, 18%, 7% 감소하는 것을 알 수 있다.
2) AEB를 통해 충돌 직전의 속도가 감소함에 따라 승객의 상해 정도는 최대 33% 정도 낮아지는 것을 확인 할 수 있다.
본 연구는 KIDAS 데이터에서 실제 사고를 바탕으로 AEB가 만약에 장착되었다면 승객의 상해 정도가 얼마나 감소 할 것인지에 대한 연구로, AEB 감지거리 범위에 따른 승객 상해의 위험도가 감소하는 것을 확인 할 수 있다.

후속연구

3) 승객의 하지 부분이 일자로 쭉 펴지는 모습이 보이는데 이는 슬레드 테스트로 인한 온전치 않은 차량의 부품으로 인해 슬레드 테스트가 아닌 풀 카 해석을 통해 승객과 차량 내부인테리어간의 접촉양상이 어떻게 발생하는지 확인이 필요하다.
5) AEB를 통해 승객의 상해가 감소되는 것을 확인 할 수 있고 나아가 풀 브레이킹이 아닌 AEB의 알고리즘에 따라 선형적인 제동을 했을 때의 승객 거동 및 상해 정도 또한 추가적인 연구가 필요하다.
허벅지 쪽의 상해정도는 차량의 풀 바디가 아닌 간단하게 꾸며놓은 슬레드 모델이기 때문에 다른 차량부위와의 접촉이 발생하지 않아 낮은 값이 나오는 것을 알 수 있다. 추가적으로 Full car에서도 해석을 진행하여 승객의 거동 및 상해를 확인 해 볼 필요성이 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	AIS코드에서 숫자의 의미는?	AIS 코드로 보면, Table 1에서 보이는 바와 같이 교통사고로 인해에서 운전자인 여성은 머리, 목, 복부, 골반 하지를 손상을 입었다. AIS코드에서 앞의 6자리는 부상당한 위치를 나타내며, 이후의 숫자는 중증도를 나타낸다.(8)
	국내 AEB 장착 비율이 독일이나 일본차량에 비해 부족한 이유는?	하지만, 국내에서는 아직까지 독일이나 일본차량에 비해 부족한 장착 비율을 보이고 있다. 그 이유로는 아직 AEB를 의무적으로 장착하고 있지 않고 옵션으로 들어가 있기 때문이다.(2)
	AEB이란?	AEB(Autonomous Emergency Braking)는 주행 중인 차량의 전방 자동차와 사람과의 같은 장애물을 인식하여 충돌을 예상하고 이를 운전자가 개입하지 않는다고 판단하면 스스로 자동적으로 브레이크를 작동하여 충돌을 방지해주는 첨단 안전 기술이다.(1)

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
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