Earticle

본 연구는 고속도로 교통사고의 사고차량대수에 따른 요인의 영향을 분석하기 위해 다항로 짓모형을 이용하여 연구를 수행하였다. 기존의 교통사고 심각도 연구에서는 사고차량대수에 대한 분석이 미흡하였다. 그러나 다중추돌사고는 인명피해 사고로 이어질 가능성이 높고, 사고 지속시간과 사고처리를 위한 사회적 비용이 크기 때문에, 다중추돌사고에 영향을 미치는 요인 을 파악하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 사고차량대수를 사고의 요인이 아닌 사고 의 결과로 해석하고, 이에 미치는 사고요인별 영향을 분석하였다. 분석결과, 야간사고와 고속 도로 본선, 터널, 교량에서 발생한 사고, 운전자과실, 도로장애물, 노면문제로 인한 사고, 내리 막 경사, 중차량 연관 사고가 다중추돌사고로 이어질 가능성이 높은 것으로 분석되었다.

The aim of this study is to analyze effects of factors on the number of vehicles involved in traffic accidents on freeway sections. In previous studies about traffic accident severity, the analysis of accidents involving multiple vehicles was insufficient. However, multiple-vehicle accidents are likely to cause casualties and are the main reasons increasing accident duration and social costs. In this study, the number of vehicles involved in an accident was interpreted as the result of the accident, not as the cause of the accident, and the impacts of each accident factor were analyzed using a multinomial logit model. The results indicate that multiple-vehicle accidents are mainly related to following factors: nighttime, driver’s faults, obstacles on the road, a downhill slope, heavy vehicles, and freeway mainline sections including tunnels and bridges.

2011년 운전면허시험 간소화 제도가 도입된 이후 변별력이 없어 교통안전에 미흡하다는 부정적인 견해가 많았다. 이에 2016년 12월 22일부터 개선된 운전면허시험이 도입되었고 현 재까지 운영되고 있다. 따라서 본 연구는 개선된 운전면허시험이 도입된 이후 어떤 효과가 있었으며 무엇이 유효했는지 살펴보고자 교통안전 통계자료 분석, 체감도 조사를 수행하였다. 분석 결과, 현재 시험이 적정한 변별력을 갖췄다고 보여 지며, 과거보다 공정성 체감은 상당 수준 올라온 것으로 인식된다. 실효성 부문에서는 아직까지 운전자의 눈높이를 만족하 지 못한 것으로 사료되며, 향후에는 보다 심도 있는 연구와 교통선진국 사례를 검토할 필요가 있다.

After the driver test was simplified in 2011, there were criticisms of its inadequate level of safety standards. A new and improved test was adopted in December 2016. This study investigated the impact of the changes to the test on safety, and analyzed traffic safety statistics and sensory evaluations to determine the effect of the improved driving license test. The analysis concluded that the current test has a proper discrimination and that fairness has increased considerably. The analysis also identified measures that, once adopted, will improve the conduct of driver tests. In the future, it will be necessary to conduct more in-depth studies and to review cases of advanced countries.

많은 나라에서 정규 운전면허 발급 기준을 만족시키지 못할 때, 특정한 조건을 만족시키는 경우에서만 운전을 허용하는 조건부 운전면허제도를 운영하고 있다. 우리나라에서는 시각, 청각, 신체 활동 등에 어려움을 겪는 사람들이 특별히 운전할 수 있도록 자동차의 구조를 개선하거나 신체 활동 보조수단을 이용하는 조건으로 면허를 발급하고 있다. 하지만 고령 운전자가 늘어나 면서 기존 조건부 운전면허의 허용 조건을 다양화하자는 주장이 제기되고 있다. 본 연구는 외국 의 다양한 조건부 운전면허제도 운영 사례를 벤치마킹하여 고령자를 위한 조건부 운전면허제도 의 개선 방향을 모색하고자 한다. 특히 우리나라에 없는 조건부 운전면허 조건인 시간 제한, 공 간 제한, 속도 제한, 도로 제한, 차량 제한, 개인 맞춤형 등 차원에서 주요 특징을 국제 비교를 통하여 도출하고자 한다. 조건부 운전면허제도의 허용기준 다양화는 고령자뿐만 아니라 차를 운 전하지 않으면 일상생활에 어려움을 겪는 모든 운전자들에게 혜택이 될 것으로 기대된다.

Some drivers cannot meet the standards for a full driver’s license and many countries allow them to drive a vehicle as long as they can satisfy certain conditions. Korea has mainly issued conditional driver’s licenses to the disabled only after supplementary devices are attached either in the vehicle or in their bodies. However, it is becoming important to issue a conditional driver’s license to other types of drivers, including the elderly as the population ages in the country. This study aims at improving the current practice of issuing conditional driver’s licenses by benchmarking various types of conditional licenses in other countries. In particular, various conditions such as time, space, driving speed, road type, vehicle type, and specific individual conditions are compared. Issuing a conditional driver’s license to various types of drivers should be beneficial, not only to elderly drivers but also to drivers who cannot live without a vehicle.

2011년에 고속도로 정체 기준 속도가 개정된 후 많은 시간이 경과함에 따라 차량의 성능 개선, 경쟁 관계에 있는 고속열차 운행 확대, 고속도로 일부 구간의 제한속도 상향 등 다양한 고속도로 주행환경 변화가 발생하였고 고속도로 이용자의 이동 신속성에 대한 기대수준 또한 증가하는 추세이다. 따라서 본 연구에서는 설문조사를 통해 고속도로 이용자의 정체에 대한 인식을 조사하고, 고속도로 교통류 분석을 통해 고속도로 정체 기준 속도의 재설정을 검토하 고자 한다. 설문조사 결과, 고속도로 이용자들이 인식하는 정체 기준 속도가 다소 높아진 것을 확인하였다. K-means 알고리즘을 통해 교통량 및 속도 자료를 분석한 결과, 서행과 정체의 분 류 기준은 60km/h 수준인 것으로 나타났다. 또한 정체 기준 속도를 50km/h와 60km/h로 상향하 는 것을 가정하여 고속도로 정체잦은구간을 산정해본 결과, 50km/h가 고속도로 이동성 관리를 위한 정체 기준 속도로 적절한 것으로 판단된다.

Much time has passed since Korea’s expressway congestion-threshold speed was revised in 2011. In the meantime, various expressway environments have changed owing to improved performance of vehicles, expanded operations of transport competition (i.e., the KTX), and increased speed limits along some expressway sections. In addition, the speed that expressway users expect to travel at is also increasing. Therefore, through a survey, this study investigates expressway users’ perceptions of congestion, and reviews the adjustment of the expressway speed congestion threshold by analyzing expressway traffic flow. One result of the survey confirms that the threshold speed expressway users consider to be congestion has slightly increased. Analyzing traffic and speed data through a K-means algorithm found that the threshold speed for congestion is 60 km/h. In addition, assuming the congestion threshold speed increase from 40 km/h to 50 km/h and 60 km/h, frequently congested expressway sections are identified, determining that 50 km/h is appropriate as a congestion threshold for proper expressway mobility management.

화물차 군집주행이 화물교통량 증가에 따른 문제를 해결할 수 있는 대안으로 떠오르는 가 운데, 화물차 군집주행이 교통류에 미치는 영향과 군집주행 전용차로 도입 효과를 분석하는 연구를 수행하였다. 연구결과, 교통량이 많고 화물차 혼입률이 높아질수록 화물차의 군집비율 이 높아지고 최대 군집형성 규모가 증가함에 따라 군집주행으로 인한 평균속도 증가효과가 더 크게 나타났다. 하지만, 진출입 등으로 대기행렬이 발생한 경우에는 평균속도 증가효과는 기대 하기 어려우며 오히려 처리량이 감소할 수 있는 것으로 분석되었으므로 접속부의 용량 확보 등 접속도로와 연계된 교통운영 전략이 필요하다는 점을 확인할 수 있었다. 군집 전용차로의 효과는 자율주행화물차 비율(MPR)이 100%가 되어 한 개 차로가 완전히 자율주행화물차만으 로 운영될 경우에만 미 도입 시 보다 긍정적 효과를 얻을 수 있었다. 본 연구는 국내 도로·교통 조건을 시나리오에 반영하여 군집주행의 영향을 종합적으로 분석하였으므로 구간별, 시간대 별로 군집주행 및 전용차로의 영향을 가늠해 볼 수 있으며, 이는 향후 화물차 군집주행을 고려 한 도로 운영전략 수립이나 관리에 기초자료로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

Considering the need for an infrastructure-level review, this study analyzed the impact of truck platooning on freeway traffic flow and the effect of dedicated lanes based on domestic road and traffic conditions. According to the study, the higher traffic volume and truck ratio, the higher ratio of platoons and the greater size of platoons are formed, which results in greater effect of increasing the average speed of the network. Therefore, the routes with heavy traffic and heavy cargo traffic could be positively considered for truck platooning. However, the analysis showed that the effect of increasing the average speed of the entire network is difficult to expect in the event of a queue due to entry and exit, and that the overall network's throughput could be reduced. Therefore, traffic operation strategies associated with the access road, such as securing capacity of the connection, are needed to maximize the effect of truck platooning. When it comes to the effect of dedicated lane, it could have a positive effect only if one lane was fully operated by automated trucks under the condition of 100% MPR, which allowed positive effects in all aspects, such as higher average speed, throughput, and reduced conflict rates.

GPS가 탑재된 차내 단말기, 스마트폰에서 방대하게 수집되는 초 단위 위치(위·경도) 데이터 는 교통 분야에 다양하게 활용되고 있다. 이러한 데이터는 공공의 교통관련 의사결정자들과 교통서비스를 개발·제공하는 민간회사들에게 운전자들의 행태와 교통흐름을 미시적으로 파악 할 수 있게 한다. 특히, 속도 데이터는 통행시간 예측에 주요한 정보로 활용되며, 해상도 높은 데이터 기반의 고차원 서비스 개발에 이용되고 있어 신뢰성있는 정보의 확보가 요구된다. 그 럼에도 불구하고 링크별 속도 산출 시 각기 다른 저장, 수집주기 등을 기준으로 사용하고 있어 정보 활용에 있어 신뢰성을 담보하기 어렵다. 본 연구의 목적은 차내 단말기를 장착한 프로브 차량 데이터를 수집해 링크 공간평균속도를 산출하고 동일 구간 및 시간대의 영상기반 공간평 균속도와 비교분석을 통해 오차율을 도출하는 것이다. 수집주기와 실제 속도 상황에 따른 오 차율을 분석한 결과 8초 이내 수집주기에서 95% 신뢰수준을 보였으며 이를 공간평균속도 산 출 시 신뢰성확보를 위한 적정 수집 주기로 제안했다. 해당 결과는 향후 커넥티드 환경에서 수집될 핵심 정보들의 신뢰성 확보와 서비스 개발 시 기초 정보로 활용될 것으로 기대해본다.

Point-by-point data, which is abundantly collected by vehicles with embedded GPS (Global Positioning System), generate useful information. These data facilitate decisions by transportation jurisdictions, and private vendors can monitor and investigate micro-scale driver behavior, traffic flow, and roadway movements. The information is applied to develop app-based route guidance and business models. Of these, speed data play a vital role in developing key parameters and applying agent-based information and services. Nevertheless, link speed values require different levels of physical storage and fidelity, depending on both collecting and reporting intervals. Given these circumstances, this study aimed to establish an appropriate collection interval to efficiently utilize Space Mean Speed information by vehicles with embedded GPS. We conducted a comparison of Probe-vehicle data and Image-based vehicle data to understand PE(Percentage Error). According to the study results, the PE of the Probe-vehicle data showed a 95% confidence level within an 8-second interval, which was chosen as the appropriate collection interval for Probe-vehicle data. It is our hope that the developed guidelines facilitate C-ITS, and autonomous driving service providers will use more reliable Space Mean Speed data to develop better related C-ITS and autonomous driving services.

수요응답형 대중교통체계 시스템은 사용자의 요청에 따라 서비스 차량의 경로와 스케줄을 설정하는 유동적인 대중교통 서비스이다. 도시 지역에서 대중교통 시스템의 중요성이 증가함 에 따라, 수요응답형 대중교통체계를 위한 안정적이고 빠른 경로탐색 방법의 개발 또한 다양 하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 빠르고 효율적인 다중차량경로 탐색을 위해, 수요 기종점 들의 클러스터링 기술을 활용한 종점수요 우선탐색의 휴리스틱 방법이 제안되었다. 제안된 방 법은 기종점 수요 분포가 무작위인 경우, 집중된 경우와 방향성을 가지는 경우에 대하여 테스 트되었다. 제안된 알고리즘은 수요밀도의 증가로 인한 서비스 비율의 감소를 저감시키며, 계산 속도가 비교적 빠른 장점을 보인다. 또한, 다른 클러스터링 기반 알고리즘에 비해 수요밀도 증 가에 따른 서비스 비율 감소율이 낮고, 차량 용량의 활용성이 개선된 반면, 차량 운행경로 길이 의 증가로 승객의 차량 탑승시간은 상대적으로 증가하는 특성을 보인다.

The Demand Responsive Transit (DRT) system is the flexible public transport service that determines the route and schedule of the service vehicles according to users' requests. With increasing importance of public transport systems in urban areas, the development of stable and fast routing algorithms for DRT has become the goal of many researches over the past decades. In this study, a new heuristic method is proposed to generate fast and efficient routes for multiple vehicles using demand clustering and destination demand priority searching method considering the imbalance of users’ origin and destination demands. The proposed algorithm is tested in various demand distribution scenarios including random, concentration and directed cases. The result shows that the proposed method reduce the drop of service ratio due to an increase in demand density and save computation time compared to other algorithms. In addition, compared to other clustering-based algorithms, the walking cost of the passengers is significantly reduced, but the detour time and in-vehicle travel time of the passenger is increased due to the detour burden.

최근 스마트시티 구축을 위하여 지능형 도로인프라를 이용한 차량의 교통정보를 취득하고, 이를 효율적으로 관리하기 위한 기술의 개발이 요구되고 있다. 그동안 도로의 교통정보를 분 석하기 위해서는 루프 검지기, 초음파 검지기, 영상식 검지기 등의 다양한 기술들이 활용되고 있었다. 그런데, 이러한 종래의 기술들은 도로내에서 이동하는 차량을 대상으로 교통정보 DB 구축을 위해 필요한 교통 밀도, 대기행렬의 길이등 다양한 교통 DB의 수집에 어려움이 있었다. 따라서, 본 논문에서는 도로위에 지능형 CCTV등 카메라 인프라를 기본으로 구축되는 스마트 시티를 가정하여 도로의 CCTV카메라를 이용하여 도로 CCTV의 Vision Tracking을 이용한 주 행차량의 교통DB산출하는 솔루션을 제시하고, 이에 대한 모의실험과 기초성능 검증을 행하였 다. 본 논문에서 제시한 솔루션은 일반론으로 발전시켜야할 숙제는 여전히 남아있지만, 가변하 는 스마트시티 도로환경속에서 도로부착형 CCTV카메라 이동차량 환경을 반영한 새로운 지능 형 교통DB산출솔루션으로 관련 분야에서 유용하게 활용될수 있을것으로 기대된다.

Recently, for a smart city, there is a demand for a technology for acquiring traffic information using an intelligent road infrastructure and managing it. In the meantime, various technologies such as loop detectors, ultrasonic detectors, and image detectors have been used to analyze road traffic information but these have difficulty in collecting various informations, such as traffic density and length of a queue required for building a traffic information DB for moving vehicles. Therefore, in this paper, assuming a smart city built on the basis of a camera infrastructure such as intelligent CCTV on the road, a solution for calculating the traffic DB of moving vehicles using Vision Tracking of road CCTV cameras is presented. Simulation and verification of basic performance were conducted and solution can be usefully utilized in related fields as a new intelligent traffic DB calculation solution that reflects the environment of road-mounted CCTV cameras and moving vehicles in a variable smart city road environment. It is expected to be there.

본 연구는 코로나19가 도로 교통수요(평균 일교통량)에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 코로나19로 인한 평균 일교통량 변화를 분석하기 위해 2019년과 2020년 1～5월까지의 상시 교 통량 조사자료를 이용하였다. 국내 첫 감염자가 2020년 1월 20일에 발생하였고, 2월 29일에 1 일 최대 감염자수인 909명을 기록하였으며, 4월 30일 4명으로 감소하였기 때문이다. 코로나19 발생으로 인해 평균 일교통량은 전년 동기 대비 3.3% 감소한 것으로 분석된다. 최근 10년 동안 교통량이 연평균 2.3% 증가한 점을 고려할 때, 이번 코로나로 인한 실질적인 평균 일교통량 감소는 5.6%(3.3% + 2.3%)로 추정된다. 주중보다는 주말의 평균 일교통량이 상대적으로 크게 감소한 것으로 나타난다. 도로 유형별 변화를 분석해 보면, 도시부 도로 –4.6%, 지방부 도로 –3.2%, 관광부 도로 –0.7%로 분석된다. 도시부 도로가 가장 크게 감소하였으며, 관광부 도로 가 가장 적게 감소한 것으로 분석된다.

This study examined the impact of COVID-19 on traffic demand (Average Daily Traffic : ADT) by analyzing the available data on highway traffic volume and the spread of COVID-19 cases in Korea. This study used the data from 228 permanent traffic counts (PTCs) on highways from January to May of 2019 and 2020 to analyze the change in ADT. The first cases of infection in Korea occurred on January 20, 2020, and the maximum daily number of infections was 909 on February 29. On April 30, 2020, the daily number of infections decreased to four. The ADT decreased by 3.3% due to the impact of COVID-19. Considering that the traffic volume has increased 2.3% annually over the past decade, the actual decrease in ADT due to the COVID-19 is estimated to be 5.6% (3.3% + 2.3%). The ADT for weekends decreased significantly, compared to during the week. An analysis of the changes in ADT according to the road type revealed decreases in the following: urban roads –4.6%, rural roads –3.2%, and recreational roads -0.7%. Urban roads decreased the most, and tourist roads decreased the least.

공유교통서비스로 상징되는 카셰어링은 청년층을 중심으로 자동차에 대한 인식을 변화시 키고 있다. 미래에 공유교통 서비스가 자율주행자동차와 결합하면 공유교통 서비스가 갖는 접 근성 문제를 해소 할 수 있으며, 더 나아가 개인 승용차를 위한 주차장을 없애고, 카셰어링 서 비스에 기반을 둔 미래형 공동주택 모델도 구상할 수 있다. 이를 위해 본 연구는 미래형 공동 주택 모델의 주요 입주 대상을 청년계층으로 설정하고, 이들의 카셰어링 이용수요 예측과 카 셰어링 차량의 통행 처리 효율을 도출하였다. 또한 청년계층이 주로 거주하는 9개 행복주택 단지를 선정하여 통행수요를 조사하기 위한 설문조사를 수행하였다. 분석결과 청년계층의 카 셰어링 이용 특성과 수요는 수도권과 비수도권에 따라 뚜렷이 구분되었다. 수도권에서는 1일 약 1회, 1회 대여 시 평균 80분 정도 이용하였으며, 8~12시의 오전 시간에 이용하는 경향이 강했다. 반면 비수도권에서는 1일 약 2회, 1회 대여 시 약 200분 이상 장시간 이용하였다. 또한 8~10시의 오전 시간에 집중하기는 했지만, 오후와 저녁 시간에도 이용수요가 높았다. 카셰어링 의 통행 처리 효율은 수도권에서는 차량 당 3~4통행, 비수도권에서는 차량 당 2통행 정도로 수도권이 보다 높은 것으로 나타났다.

Over the last two decades, the attitudes to cars have changed from buying a car to sharing a car, especially among young people. Shared transport services and autonomous vehicles together can resolve the accessibility issue of shared transport services. Furthermore, they will make it possible to develop a new model of apartments without car parking. Therefore, the study estimated the demand for car sharing by young people and the running efficiency of car-sharing dealing with their car-based trip demand. The study chose nine apartment complexes for study sites where a majority of the residents were young people. The questionnaire survey was conducted to collect data on the trip demands of young people. The results showed that there are significant differences in the car-sharing use patterns and demand between the apartment houses located in the Capital region and non-capital region. Young people living in apartments in the Capital region used car sharing once per day per person for approximately 80 minutes per trip and tended to hire that between 8 AM and 10 AM. On the other hand, the young people living in apartments in the non-capital region used car sharing twice per day per person for approximately 200 minutes per trip. They tended to hire that frequently in the afternoon and evening as well as in the morning. The results also showed that a single car-sharing vehicle could deal with 3~4 trips per day in the Capital region and around 2 trips per day in the non-capital region.

최근 5년간 보행자 교통사고 분석 결과, 전체 교통사고 사망자 중 보행자가 차지하는 비중 은 약 40%를 차지하여 교통안전에 매우 취약한 상황이다. 교통사고를 감소 및 예방하기 위한 여러 정책적·공학적 접근이 이루어졌으나 연 평균 사고 변화율은 –0.7%로 아직 실효성이 미 흡하다고 볼 수 있다. 교통사고 예방을 위한 선행연구에서는 주로 운전자를 대상으로 한 연구 가 실시되어 보행자의 안전에 대한 연구는 미흡하였다. 이에 본 연구에서는 보행자에게 시각 적 메시지를 제시하는 것과 시각적 메시지에 청각적 메시지를 추가하여 제시하는 것에 대한 효과성을 검증하였다. 실험은 교차로에 인접한 횡단보도에서 실시되었으며 총 898명의 보행자 에 대한 안전 행동이 수집되었다. 연구 결과 시각적 메시지만을 제시하는 것보다 청각적 메시 지를 혼합하여 제시하였을 때 보행자의 전반적 안전행동은 더 향상된 것으로 나타났다. 따라 서 단일 자극 형태의 메시지를 제공하는 것보다 혼합된 형태의 메시지를 제공하는 것이 더 효 과적이라는 결과를 도출하였다.

Pedestrians are the most vulnerable road users. According to one analysis of traffic accidents over a five year period, pedestrians accounted for about 40% of all road traffic deaths in South Korea. Although some policy and engineering approaches have been taken to reduce and prevent traffic accidents, the annual accident change rate is -0.7%, which is insufficient. This study verifies the effectiveness of presenting visual messages to pedestrians and the effect from adding auditory messages to the visual messages. The experiment was conducted on crosswalks adjacent to an intersection, and safety behaviors were recorded for a total of 898 pedestrians and considered sufficient. As a result of the study, overall pedestrian safety behavior improved when both visual and auditory messages were presented, rather than just visual messages. Therefore, the results indicate it is more effective to provide a mixed visual/auditory form of messages, rather than providing single stimulus messages.

본 논문에서는 ITS 분야의 한국의 표준화 역량을 점검하였으며, 아시안 국가들의 ITS 표준 화 참여 및 서비스 현황과 한국과의 협력 희망정도를 조사 분석하였다. 그 결과 한국은 ITS 표준화 분야에서 국제적인 역량을 인정받고 있으며, 싱가포르를 제외한 아세안 대부분의 국가 들은 ITS 표준화 참여도와 서비스 도입이 미진한 것으로 파악되었다. 또한 아세안 대부분의 나라들이 한국과 ITS 표준화 협력을 희망하고 있으며, 우선적으로 ITS 표준화의 기반인 ITS 시스템 아키텍처 구축을 선호하는 것으로 파악되었다. 또한 표준화 도입 서비스분야로는 아세 안 국가 간 물류운송 효율성 제고 등을 고려하여 화물 운송 분야가 우선 적용 서비스 분야로 제시되었다.

In this paper, Korea's standardization capacity in the ITS field was examined, and the status of participation in ITS standardization and services of ASEAN countries, and the degree of hope for cooperation with Korea was investigated and analyzed. Korea is recognized for its international competency in the field of ITS standardization, and most ASEAN countries, excluding Singapore, are found to have insufficient participation in ITS standardization and service introduction. In addition, most ASEAN countries are strongly hoping for ITS standardization cooperation with Korea, and the preliminary establishment of the ITS system architecture as the basis for ITS standardization was derived as a project of hope for cooperation. In addition, as a service field for introducing standardization, Freight transport was suggested as a priority application service field in order to improve the efficiency of logistics transportation between ASEAN countries

자율주행시스템에서 다양한 센서를 기반으로 한 외부환경 인지는 주행안전성과 직접적인 관계가 있다. 최근 머신러닝/심층 신경망 기술의 발전으로 심층 신경망 기반의 인지 모델이 사용됨에 따라, 인지 알고리즘의 올바른 학습과 이를 위한 양질의 학습데이터가 필수적으로 요구된다. 그러나 자율주행에 발생할 수 있는 모든 상황을 데이터를 수집하는 것은 현실적인 어려움이 많다. 해외와 국내의 교통 환경의 차이로 인지 모델의 성능이 저하되기도 하며, 센서 가 정상동작을 못하는 악천우에 대한 데이터는 수집이 어려우며 질적인 부분을 보장하지 못한 다. 때문에, 실제 도로가 아닌 시뮬레이터 내 가상 도로 환경을 구축하여 합성 데이터를 수집하 는 접근법이 필요하다. 본 논문에서는 국내 실정에 맞게 국내 도로 상황을 모사한 시뮬레이터 환경 안에 날씨와 조도, 차량의 종류와 대수, 센서의 위치를 다양화하여 학습데이터를 수집하 였고, 보다 더 좋은 성능을 위해 적대적 생성 모델을 활용하여 이미지의 도메인을 보다 실사에 가깝게 바꾸고 다양화 하였다. 그리고 위 데이터로 학습한 인지 모델을 실제 도로 환경에서 수집한 시험 데이터에 성능 평가를 진행하여, 실제 환경 데이터만으로 학습한 모델과 비슷한 성능을 내는 것을 보였다.

The perception of traffic environment based on various sensors in autonomous driving system has a direct relationship with driving safety. Recently, as the perception model based on deep neural network is used due to the development of machine learning/in-depth neural network technology, a the perception model training and high quality of a training dataset are required. However, there are several realistic difficulties to collect data on all situations that may occur in self-driving. The performance of the perception model may be deteriorated due to the difference between the overseas and domestic traffic environments, and data on bad weather where the sensors can not operate normally can not guarantee the qualitative part. Therefore, it is necessary to build a virtual road environment in the simulator rather than the actual road to collect the traning data. In this paper, a training dataset collection process is suggested by diversifying the weather, illumination, sensor position, type and counts of vehicles in the simulator environment that simulates the domestic road situation according to the domestic situation. In order to achieve better performance, the authors changed the domain of image to be closer to due diligence and diversified. And the performance evaluation was conducted on the test data collected in the actual road environment, and the performance was similar to that of the model learned only by the actual environmental data.

본 논문에서는 split-attention 네트워크를 백본으로 특징을 추출하는 차선인식 CNN 네트워 크를 제안한다. split-attention은 CNN의 특징 추출 과정에서 feature map의 각 channel에 가중치 를 부여하는 방법으로, 빠르게 변화하는 자동차의 주행 환경에서 안정적으로 이미지의 특징을 추출할 수 있다. Tusimple 데이터 셋을 활용하여 본 논문에서 제안하는 네트워크를 학습·평가 하였으며, 백본 네트워크의 레이어 수에 따른 성능 변화를 비교·분석 하였다. 평가 결과 최대 96.26%의 정확도로 최신 연구에 준하는 결과를 얻었으며, FP의 경우 0.0234(2.34%)로 비교 연 구 중 가장 좋은 결과를 보여준다. 따라서, 실제 차량의 주행 환경 등에서도 본 연구에서 제안 하는 모델을 사용하여 오인식 없이 안정적인 차선 인식이 가능하다.

This paper proposes a lane recognition CNN network using split-attention network as a backbone to extract feature. Split-attention is a method of assigning weight to each channel of a feature map in the CNN feature extraction process; it can reliably extract the features of an image during the rapidly changing driving environment of a vehicle. The proposed deep neural networks in this paper were trained and evaluated using the Tusimple data set. The change in performance according to the number of layers of the backbone network was compared and analyzed. A result comparable to the latest research was obtained with an accuracy of up to 96.26, and FN showed the best result. Therefore, even in the driving environment of an actual vehicle, stable lane recognition is possible without misrecognition using the model proposed in this study.