[논문]시뮬레이션을 이용한 교차로 신호위반 사고 해석

한창평

doi:10.5762/kais.2021.22.1.424

초록
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교통 신호 위반 사고는 운전자의 주장이 서로 상반되면 원인 규명이 어렵다. 본 연구에서는 사례를 중심으로 교통 사고 분석을 위해 사용하는 차량 충돌 해석 시뮬레이션 프로그램인 PC-CRASH을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였고, 이를 통하여 교차로에서 신호 위반 차량을 규명하는 과정을 제시하였다. 첫째, 신호 위반의 원인 규명이 분명하지 않은 운전자나 목격자의 진술을 배제한다. 둘째, 사고 차량의 최종 자세, 최종위치, 파손 부위, 조향 여부, 제동 여부, 노면 흔적을 수집하고, 정지선으로부터 충돌지점까지 조사한다. 셋째, 사고 차량의 충돌 상황과 최종 정지 자세에 부합될 때까지 시뮬레이션 자료를 수정 입력한다. 넷째, 시뮬레이션 결과가 충돌 상황과 부합되면 운전자의 진술과 부합되는지 교차 검증하여 사실 규명을 입증한다. 본 연구의 시뮬레이션의 결과는 교차로 내 좌회전 신호에 렉서스는 약 55 km/h로 진입하였고 소나타는 교차로의 차량 직진 신호를 보고 72km/h로 교차로에 진입하여 렉서스와 충돌하였다. 그러므로 소나타의 신호위반으로 규명되고 소나타 운전자, 목격자, 경찰의 주장은 모순이다.

Abstract ▼ AI-Helper

Determining the cause of a traffic signal violation is difficult if the drivers' claims are contradictory. In this study, the process of identifying signal violations using a simulation was presented based on cases. First, statements from the driver or witness whose cause of the signal violation is ...

Determining the cause of a traffic signal violation is difficult if the drivers' claims are contradictory. In this study, the process of identifying signal violations using a simulation was presented based on cases. First, statements from the driver or witness whose cause of the signal violation is unclear were excluded. Second, the final position, final location, damaged area, steering status, braking status, and road surface traces of the vehicle were collected. The impact point was investigated from the stop line. Third, simulation data were modified and entered until the collision situation of the accident vehicle and the final stop position were met. Fourth, if the simulation results were consistent with the crash situation, the facts were verified by cross-validation to conform to the driver's statement. The results of the simulation showed that the Lexus entered the left turn signal in the intersection at approximately 55 km/h. In comparison, the Sonata driver saw the vehicle straight ahead at the intersection, entered the 72 km/h intersection, and collided with the Lexus. Therefore, the Sonata was identified as a signal violation, and the claims of the Sonata driver, witnesses, and police were contradictory.

주제어

표/그림 (16)

그림 Fig. 1. Direction of progress of both vehicles before impact (Blue arrow Lexus, Red arrow Sonata)
그림 Fig. 2. Final stationary position and damaged area of Lexus
그림 Fig. 3. Damage of Sonata (a) Left frontal damage (b) Right side demage
표 Table 1. Signal Cycle Table
그림 Fig. 4. Sonatas and Lexus don't have collisions
그림 Fig. 5. Sonatas and Lexus don't have collisions
그림 Fig. 6. Sonatas and Lexus have collisions, but they do not match the final stop
그림 Fig. 7. Sonatas and Lexus have collisions, but they do not match the final stop
그림 Fig. 8. After the collision between Sonata and Lexus, the final stop position and the final stop position are matched
표 Table 2. Start Values
표 Table 3. End Values
표 Table 4. Collision
표 Table 5. Values Before Collision
표 Table 6. Values After Collision
표 Table 7. Sonata Start Values
표 Table 8. Lexus Start Values

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

문제 정의

허위 목격자를 구분하여야 하고 운전자의 진술이 허위인지 여부를 판단하여야 하는데 쉽지 않은 것이 사실이다. 신호위반 사고는 교통신호에 따라 차량이 출발한 것인지, 사전예측출발인지, 신호를 무시한 사고인지를 객관적으로 분석하기 위해서 본 연구에서는 사고 차량의 진행 속도, 충돌지점, 조향 각도 등을 토대로 시뮬레이션을 이용한 규명 과정을 제시하였다.

제안 방법

본 연구에서는 교통사고 재현 시뮬레이션 프로그램인 PC-CRASH를 이용하여 교차로 신호위반 충돌사고를 분석하였다. 시뮬레이션 결과 렉서스가 좌회전 신호에 55km/h 속도로 교차로에 진입하여 교차로를 빠져나가는 과정이고, 자기 차량 진행 신호만 보고 72km/h로 교차로에 진입하는 소나타의 신호위반 책임이 있음을 확인하였다.
소나타의 앞 범퍼 우측 부위로 렉서스의 우측 문짝 부위를 충돌하고 소나타의 앞 범퍼 좌측 부위로 렉서스의 뒤 범퍼 우측 부위를 충돌하였다. 충돌 직후 렉서스 후미는 시계방향으로 회전하였다.
충돌 위치 및 최종 정지 위치를 설정하였다. 양 차량의 파손 부위에 따른 충돌 자세를 설정하였고 속도, 차량 제원, 충돌각, 제동 여부, 조향 여부, 노면 마찰 계수 등의 자료를 약 950회 수정 입력하여 양 차량이 충돌 후 최종위치 및 최종 자세로 거동하여 부합될 때까지 반복 작업을 수행하였다.

대상 데이터

Fig. 1에서 보인 바와 같이 판교 IC 사거리에 위치한 소나타가 서울 방면에서 수지 방면으로 직진 운행하였고, 렉서스가 수지 방면에서 판교 IC 진입로 방면으로 좌회전 운행 중, 소나타가 렉서스의 우측 휀다 부위를 충격한 사고이다.
진술했다. 소나타는 택시 옆 3차로 맨 앞쪽에 나란히 위치해 있었고 렉서스의 존재는 모르고 신호대기 중인 소나타가 녹색 신호로 바뀌자 출발하였고, 렉서스는 적색 신호에 교차로에 진입하였고 속도는 약 50~60 km/h이다. 소나타는 출발 직후에 빠른 속도는 아니고 직진하던 소나타의 전면으로 좌회전을 하던 렉서스의 조수석 뒤 도어가 손상되었다.

성능/효과

27초이다. 경찰 측정 결과를 적용하면 소나타 진행 거리 약 25m에 대하여 소나타 속도는 약 34.7 km/h 이고, 소요된 시간은 약 5.18초이다. 각각의 시간에 Table 3의 차두시간 평균치 2.
또한, 좌회전 시 소나타를 확인하지 못하고 교차로를 거의 빠져나갈 무렵 소나타가 렉서스를 향해 오는 것을 확인하였고, 소나타를 확인하고 가속페달을 밟아 교차로를 빠져나가야 할지 아니면 브레이크를 밟아 속도를 줄여야 할 지 갈등하다가 왼쪽으로 방향을 살짝 꺾었지만 충돌이 발생했다고 진술했다. 사고당시 소나타는 빠른 속도이었고 피할 수 없는 것은 충돌상황이 순간적이었기 때문이다.
본 연구의 시뮬레이션 결과 소나타가 맨 앞에 정차하면서 교차로 내 전방에 아무것도 보지 못하였다는 소나타 운전자의 진술은 모순이다는 사실을 확인할 수 있었다. 또한, 렉서스 앞에 3대 차량이 차간거리를 두지 않고 신호를 위반하고 있었다면 렉서스가 황색신호에 교차로에 진입했을 때 렉서스 앞에 3대 차량의 차간거리 등을감안하면 목격자 B의 진술과 반대로 좌회전 신호에 교차로에 진입한 것이고, 소나타의 진행방향 맨 앞 다른 차량들이 렉서스를 발견할 수 밖에 없는데 맨 앞의 소나타 운전자가 발견하지 못했다는 진술은 모순이다.
시뮬레이션 결과 렉서스가 좌회전 신호에 55km/h 속도로 교차로에 진입하여 교차로를 빠져나가는 과정이고, 자기 차량 진행 신호만 보고 72km/h로 교차로에 진입하는 소나타의 신호위반 책임이 있음을 확인하였다.

후속연구

본 연구 사례와 마찬가지로 신호위반 사고는 시뮬레이션을 통한 충돌 속도, 충돌 자세, 조향각, 제동 여부 등을 분석한 다음 운전자나 목격자의 진술의 신뢰성 여부를 교차 검증할 필요가 있다.

참고문헌 (7)

Sanghyeon Lim, Wontaek Oh,, Jihun Choi and Jongchan Park, "Estimation Collision Speed of Vehicle by Using PC-CRASH Collision Optimizer", Transactions od KSAE, Vol. 27, No. 12, pp. 911-917, 2019.

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Sanghyeon Lim, Wontaek Oh,, Jihun Choi and Jongchan Park, "Estimation Collision Speed of Vehicle by Using PC-CRASH Collision Optimizer", Transactions od KSAE, Vol. 27, No. 12, pp. 911-917, 2019.

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Wang-su Ha and Seok-young Han, "Establishment of Important Impact Parameters of Traffic Accident Reconstruction Program 'PC-CRASH'", Journal of Korean Society of Transportation, Vol. 21, No. 2, pp. 155-164, 2003. 04.
Jong-Duck Kim, Jun-Kyu Yoon, "Reliable Study on the Collision Analysis of Traffic Accidents Using PC-Crash Program", he Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication(IIBC), Vol. 12, No. 5, pp. 115-122, 2012. 5.

원문보기 상세보기
Yong-Soon Choi, Se-Ryong Baek, Jong-Kil Jung, Jeong-Kwon Cho, Jun-Kyu Yoon, "A Study on the Rollover Behavior of SUV and Collision Velocity Prediction using PC-Crash Program", The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication(IIBC), Vol. 18, No. 2, pp. 227-235, 2018.

원문보기 상세보기
Jihun Choi, Jonhcheol Bag, Woosik Park, Myungchul Park, Seungchul Bae, "Study on the collision analysis by genetic algorithm in PC-CRASH", Korean Journal Science, Vol. 10, No. 1, pp. 39-44, 2009.
Chang-Pyoung Han and Hong-Ju Choi, "A study on the estimation of impact velocity of crashed vehicles in tunnel using computer simulation(PC-CRASH)", J. Korea Society of Die & Mold Engineering, Vol.14 No.4, 2020.

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