Earticle

화재 발생 시 골든타임 내 화재를 진압해야 인명 및 재산 피해를 최소화할 수 있다. 이를 위해 소방차의 신속한 현장 도착이 필요하다. 본 연구에서는 화재발생 자료와 교통 GIS DB 자료를 융합하여 화재발생 시 소방차 통행시간에 영향을 주는 도로 및 환경요인을 모색하고, 골든타임을 확보하기 위한 소방차 통행시간 예측 모형을 구축하고자 한다. 상관분석과 더미 변수를 이용한 회귀분석을 적용하여 소방차 통행시간 예측 통합 모형(모형1)과 화재발생지 토지이용행태별로 분석한 소방차 통행시간 예측 모형(모형 2, 3, 4)을 구축하였다. 분석 결과, 모형 1에서는 유의성이 있는 독립변수 17개를 도출하였으며, 토지이용행태에 따라 소방차 통행시간에 주는 영향이 차이가 있는 것으로 분석되었다. 4가지 모형에서 공통 핵심 변수(통행 거리, 차로 수, 도로등급)를 도출하였다. 본 연구를 통해 긴급차량 통행시간 관련 연구에서 지표로써 변수를 활용할 수 있으며, 긴급차량 골든타임 확보에 기여할 것으로 사료된다.

In the event of fire, it is necessary to put out the fire within a golden time to minimize personal and property damages. To this end, it is necessary for fire engines to arrive at the site quickly. This study established a fire engine travel time estimation model to secure the golden time by identifying road and environmental factors that influence fire engine travel time in the case of fire by examining data on fire occurrence with GIS DB. The study model for the estimation of fire engine travel time (model 1) covers variables by applying correlation analysis and regression analysis with dummy variables and predicts travel time for different types of places where fire may occur (models 2, 3, 4). Analysis results showed that 17 siginificant independent variables are derived in model 1 and the fire engine travel time differs depending on the types of places where fire occurs. Key variables(travel distance, number of lane, type of road) that are included commonly in the 4 models were identified. Variables identified in this study can be utilized as indicators for research related to travel time of emergency vehicles and contribute to securing the golden time for emergency vehicles.

본 연구는 교통카드자료 이용하여 수도권 지하철을 통행하는 승객의 경로선택의 합리성에 대한 평가를 시행하는 방법론을 제안한다. 사용자 경로선택의 합리성은 최적의 경로를 선택한 다는 기본원리로서 확정성과 유사성으로 구분한다. 확정성은 승객이 선택한 경로는 시스템적 최적경로와 일치하는 정도이다. 유사성은 시스템적 최적경로와 유사하게 파악되는 정도이다. 합리성을 판단하는 기법으로 K경로탐색기법을 이용하여 경로를 열거하는 방법을 구축하였다. 유사성 내에서 확정성을 파악하기 위하여 민자운영기관의 환승단말기 Tag 정보를 활용하였다. 따라서 유사성에서 승객이 선택한 최적경로는 Tag를 경유한 경로와 동일하다는 개념을 적용하 였다. 연구결과 최적경로(K=1)로 나타나는 확정성은 90.4(%), K=(2-10)으로 나타나는 유사성은 7.9(%)로서 총 98.3(%)의 수도권 지하철 통행이 합리적으로 설명된다고 평가하였다. 비합리적 통행 1.7(%)는 사용자 다양성을 고려하여 나타나는 설명되지 않는 에러항으로 평가된다고 파악하였다.

This research proposes a methodology to evaluate the rationality of passengers’ route choice who make trips within Seoul metropolitan subway based on smart card data. The rationality of user route choice is divided into the degree of determinacy and similarity concepts as basic principle. Determinacy is the degree to which the route selected by the passenger is identical to the system optimal path. Similarity indicates the degree to which the route is similar to the system optimal path. The K-path search method is used for path enumeration, which allows for measurement of determinacy. To assess determinacy within similarity, transfer tag data of private operators is used. Consequently, the concept of similarity applied to the model is such that the passenger’s path choice is identical to the path taken using the tag reader. Results show that the determinacy of appearance of the shortest path (K=1) is 90.4%, while the similarity of appearance as K=(2-10) is 7.9%, summing to 98.3%. This indicates that trips on the metropolitan subway network are being rationally explained. 1.7% of irrational trips are attributed to the unexplainable error term that occurs due to the diversity of passengers.

보행자도로의 서비스 수준을 판단하는 평가지표인 보행 교통류율, 점유공간, 밀도, 속도 등 의 정량적 자료를 산출하는 것은 많은 시간 소요와 경제적 부담으로 작용한다. 따라서 적절한 보행자 정책 수립을 위한 대체 대안으로 보행자의 미시적 경로 파악과 이를 활용한 서비스 수 준 판단기술이 요구된다. 본 연구에서는 지하철역인 역삼역을 중심으로 미시적 교통류 분석 프 로그램인 VISSIM을 이용하여 네트워크를 구축하고 정산 및 검증을 통해 신뢰성을 확보하였다. 이를 통해 도로용량편람 상의 속도를 활용하여 보행자 도로의 서비스 수준을 판단해 보았다.

The use of existing macroscopic research of pedestrian behavior on the walking link as data is limited in determining an individual pedestrian’s moving route and the level of service. In macroscopic studies, it is difficult to make quantitative indices, such as pedestrian flow rate, occupied space, density, and speed for determining the level of service on pedestrian roads. Therefore, the microscopic pedestrian route is required to establish appropriate pedestrian policies. In this study, the Yeok-Sam subway station network was examined using a micro-simulation VISSIM, which was then calibrated and validated statistically. The Pedestrian Road’s Level of Service of Yeok-Sam subway station area was evaluated using the pedestrian speed as the evaluating index on the Korean highway capacity handbook.

도로교통법 시행규칙과 단체표준에서 정하고 있는 8가지 색상에 대해 건조 시와 습윤 시의 최소재귀반사성능 기준 확보를 위한 현장실험을 실시하였으며, 백색 건조 시에는 260.8(mcd/ ㎡·lux), 습윤 시에는 154.6(mcd/㎡·lux)으로 결과가 산출되었다. 황색의 경우는 건조 시 백색의 반사성능 대비 황색, 가호1호에서는 67%, 가호2호에서는 63% 수준이다. 습윤 시는 각각 79%와 59% 수준으로 나타났다. 청색의 경우에는 백색대비 가호1호에서는 64% 수준이며, 가호2호에 서는 72%이다. 습윤 시는 각각 63%와 72% 수준으로 나타났다. 습윤 시의 반사성능 변화 폭이 건조 시보다 높으며, 유리알이 없는 경우도 이전의 결과와 비슷하게 나타났다. 신규색상이 적 색, 주황색, 분홍색, 연한 녹색, 녹색의 경우에도 백색 대비 50% 이상의 기준값을 가지는 것으 로 분석되었으며 이를 토대로 도로교통법 시행규칙에 노면표시 색상에 따른 최소반사성능 기 준 마련의 토대가 될 것으로 판단된다.

Eight colors prescribed by the Enforcement Rules of the Road Traffic Act and the group standard were tested to secure the minimum recursive reflectance performance standards when drying and wetting. The results were calculated to be 260.8 (mcd/㎡·lux) when drying white and 154.6 (mcd/ ㎡·lux) when wet. Yellow was 67% compared to the white reflective performance when drying. Wet poetry was 79 % and 59 %, respectively. In the case of blue, it was 64% in the case of white versus 72% in the case of white. Wet poetry was 63 % and 72 %, respectively. The range of changes in reflective performance during wetting was higher than when drying, and the absence of glass grains was similar to the previous results. The new colors also have a standard value of more than 50% compared to the white color in red, orange, pink, light green, and green. Based on this, it was estimated that the minimum reflective performance criteria according to the color of the road markings would form the basis for the enforcement rules of the Road Traffic Act.

교통사고 예방을 위해 설치되는 무인교통단속장비의 운영대수는 매년 경찰청과 지방자치 단체의 지속적인 설치로 해마다 증가하고 있다. 하지만 공학적, 체계적인 분석결과가 아닌 민 원 위주의 정성적인 판단을 기반으로 설치하고 있어 정량적인 설치기준이 필요한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 도로 유형별 사고 심각도를 고려한 설치 판단기준을 제시하고 필요 설 치대수를 산출하여 향후 추가 설치대수를 도출하는 것을 목표로 하였다. 사고건수와 KSI를 활 용하여 교통사고 심각도를 나타낼 수 있는 ARI 지표를 개발하였으며, 일원배치 분산분석과 군 집분석을 통해 도로유형을 4가지 유형으로 분류하고, 도로 유형별 사고 잦은 곳의 사고정보를 분석하여 교통사고 심각도가 높은 군집의 ARI를 도출하였다. 도로 유형별 단속장비의 설치 판 단을 위한 ARI 값을 제시하였고, 사고 잦은 곳 중 교통단속장비가 기 설치된 구간을 제외하고 5,244대의 추가 설치가 필요한 것으로 분석되었다.

The number of traffic control equipment installed to prevent traffic accidents increases every year due to continuous installation by the National Police Agency and local governments. However, it is installed based on qualitative judgment rather than engineering analysis results. The purpose of this study was to present additional installations in the future by presenting the installation criteria considering the severity of accidents for each road type and calculating the appropriate number of installations. ARI indicators that can indicate the severity of traffic accidents were developed, and road types were classified through analysis of variance and cluster analysis, and accident information by road type was analyzed to derive ARI of clusters with high traffic accident severity. The ARI values required to determine the installation of equipment for each road type were presented, and 5,244 additional installation points were analyzed.

IoT 디바이스로부터 수집된 위치정보를 활용한 실시간 위치센싱 기술은 항만 등 다양한 산 업현장에서 활용되고 있다. 그러나 GPS 센서의 특성상 오차는 항상 존재하며, 이를 활용하는 사고위험 검지 알고리즘은 오차의 고려가 필수적이다. 본 연구는 GPS 오차를 고려한 항만 내 낙하물 사고위험 구역 접근검지 알고리즘의 보정 방법론을 제안한다. IoT 디바이스로부터 수 집된 GPS 오차 데이터를 확률변수로 하는 확률밀도함수를 추정하였으며 알고리즘의 검증을 위해 미시적 시뮬레이션을 활용하였다. 검증 결과 알고리즘은 디바이스의 위치오차 1m, 5m에 따라 검지 정확도가 각각 93%, 77%로 나타났다. 본 연구는 향후 디바이스의 성능을 고려한 유효 위험범위 설정 및 안전관리에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

Real-time location-sensing technology using location information collected from IoT devices is being applied for safety management purposes in many industries, such as ports. On the other hand, positional error is always present owing to the characteristics of GPS. Therefore, accident-risk detection algorithms must consider positional error. This paper proposes an methodology of calibration for falling object accident-risk-zone approach detection algorithm considering GPS errors. A probability density function was estimated, with positional error data collected from IoT devices as a probability variable. As a result of the verification, the algorithm showed a detection accuracy of 93% and 77%. Overall, the analysis results derived according to the GPS error level will be an important criterion for upgrading algorithms and real-time risk managements in the future.

과적차량은 도로 주행환경의 안전을 위협하고 도로구조물의 수명단축에 직접적인 영향을 주는 주요 원인이다. 자중계는 화물차량에 탑재하여 중량을 측정할 수 있는 유일한 장비로, 운 전자는 스스로 과적상태를 확인하고 운행 전 상차 시 적재중량을 조절하여 과적을 사전에 예 방할 수 있다. 본 연구에서는 과적 적재물 중 골재 및 토사가 전체의 36.55%로 주요 과적적재 물로 나타나 이를 주로 운송하는 30대의 건설폐기물 수집･운반차량을 선정하였으며, 자중계의 시범설치 및 원격 모니터링을 수행하여 운행데이터를 수집하였다. 운전자에게 중량을 인지할 수 있는 중량표시 앱을 배포하기 전 1달과 배포한 후 1달 동안 운행데이터를 비교하여 과적 예방효과를 분석하였다. 자중계로부터 제공받은 적재중량을 인지함으로써 과적운행이 6.1%가 감소한 것을 확인하였으며, 운송량을 극대화하면서 단속을 우려하여 원거리로 우회 주행을 할 필요가 없어 운송거리와 시간이 줄어 운송 효율이 높아진 것을 확인하였다.

Overloaded trucks are the main source that threatens road safety and directly affects the reduction of pavement life. The On-board truck scale is the only equipment that could prevent overloading by measuring and adjusting the loading weight before driving. Legislation is needed to encourage its installation so that the driver can prevent overloading. In this study, an on-board truck scale system was installed on 30 dump trucks for transporting construction waste, such as soil and aggregates, which are major loads of 36.55% for overloading, and the trucks were monitored remotely. The overload prevention effect was analyzed by comparing driving data for 1 month before distribution of the weight display app that can recognize the weight to the driver and 1 month after distribution. After installation, overloading could be 6.1% reduced, and the transportation efficiency could be increased by checking the weight provided from the On-board truck scale system.

본 논문에서는 고령 보행자의 안전한 보행을 위한 새로운 팔 스윙 보행 패턴 기반 보행 안전 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 스마트 밴드, 스마트 워치 등 햅틱 기반의 디바이 스를 활용한 고령 보행자용 보행 안전 시스템으로 기존의 하지 운동의 보행 패턴으로 보행 자의 낙상 상황을 인지하기 어려운 문제점을 해결하기 위해 팔 스윙 기반의 보행 패턴을 활 용한다. 팔 스윙 기반 보행 패턴은 디바이스의 가속도 센서를 이용한 팔의 스윙을 통해 걸음 수 및 보행자의 낙상 상황을 인지하며 낙상 상황이 발생하는 위치를 데이터베이스화하여 고 령 보행자에게 낙상 발생 예상 위치 근처를 보행할 시 경고 메시지를 전달하여 고령자에게 보행 안전을 제공한다. 이러한 시스템을 통해 고령자의 안전한 보행 권리 및 환경 개선할 수 있을 것으로 기대한다.

In this paper, we propose a new arm swing walking pattern-based walking safety system for safe walking of elderly pedestrians. The proposed system is a walking safety system for elderly pedestrians using haptic-based devices such as smart bands and smart watches, and arm swing-based walking patterns to solve the problem that it is difficult to recognize the fall situation of pedestrians with the existing walking patterns of lower limb movements. Use. The arm swing-based walking pattern recognizes the number of steps and the fall situation of pedestrians through the swing of the arm using the acceleration sensor of the device, and creates a database of the location of the fall situation to warn elderly pedestrians when walking near the expected fall location. It delivers a message to provide pedestrian safety to the elderly. This system is expected to improve the safe walking rights and environment of the elderly.

본 연구에서는 루프 센서를 통한 교통량 수집방식의 오류를 해결하기 위해 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 구분이 어려운 부분 및 영상 이미지의 단점을 보완하기 위해 도로변에 열화 상 카메라를 설치하여 영상 이미지를 수집하였다. 수집된 영상 이미지를 레이블링 단계를 거 쳐 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 학습데이터를 구성하였다. 정지영상을 대상으로 labeling을 진행하였으며, 총 17,536대의 차량 이미지(640x480 pixel)에 대해 시행하였다. 열화상 영상 기반 의 차종 분류를 달성하기 위해 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하였으며, 제한적인 데이터량과 품질에도 불구하고 97.7%의 분류정확도를 나타내었다. 이는 AI 영상인식 기반의 도로 교통량 데이터 수집 가능성을 보여주는 것이라 판단되며, 향후 더욱더 많은 학습데이터 를 축적한다면 12종 차종 분류가 가능할 것이다. 또한, AI 기반 영상인식으로 도로 교통량의 12종 차종뿐만 아니라 다양한(친환경 차량, 도로 법규 위반차량, 이륜자동차 등) 차종 분류를 할 수 있을 것이며, 이는 국가정책, 연구, 산업 등의 통계 데이터로 활용도가 높을 것으로 판단 된다.

To solve the limitation of traffic monitoring that occur from embedded sensor such as loop and piezo sensors, the thermal imaging camera was installed on the roadside. As the length of Class 1(passenger car) is getting longer, it is becoming difficult to classify from Class 3(2-axle truck) by using an embedded sensor. The collected images were labeled to generate training data. A total of 17,536 vehicle images (640x480 pixels) training data were produced. CNN (Convolutional Neural Network) was used to achieve vehicle classification based on thermal image. Based on the limited data volume and quality, a classification accuracy of 97.7% was achieved. It shows the possibility of traffic monitoring system based on AI. If more learning data is collected in the future, 12-class classification will be possible. Also, AI-based traffic monitoring will be able to classify not only 12-class, but also new various class such as eco-friendly vehicles, vehicle in violation, motorcycles, etc. Which can be used as statistical data for national policy, research, and industry.

최근 자율주행의 발달로 차량에 장착된 다양한 센서가 일반화 되고 그 센서에서 발생되는 빅 데이터는 교통 분야에서 활용도가 높아지고 있다. 본 연구에서는 이러한 교통 빅 데이터의 활용을 위해 실시간으로 발생되는 차량 센싱 빅 데이터와 도로 기상 등 공공데이터를 지도상 에 효율적으로 맵핑하기 위한 그리드 인덱스 기법을 제안하였으며, 제안한 그리드 공간 분할 방식과 그리드 ID 부여 방식에 대하여 적용 가능성 및 효과를 분석하였다. 차량 센서에서 실시 간 분석된 강수 데이터를 전국 화물차의 디지털 운행기록장치(DTG, Digital Tachograph) 데이터 를 기반으로 가상 생성하여 좌표기반으로 맵핑하였으며, 제안 방식과 링크 단위 처리방식의 처리 속도를 비교하였다. 제안 방식은 링크 단위의 처리 방식 대비 약 2,400배 이상의 데이터 처리 성능 개선을 나타냈다. 추가로 그리드 맵핑의 적용 가능성 및 링크 단위 맵핑과의 차별성 을 확인하고자 가상 생성한 데이터를 시각화하고 비교하였다.

With the recent development of autonomous vehicles, various sensors installed in vehicles have become common, and big data generated from those sensors is increasingly being used in the transportation field. In this study, we proposed a grid index method to efficiently process real-time vehicle sensing big data and public data such as road weather. The applicability and effect of the proposed grid space division method and grid ID generation method were analyzed. We created virtual data based on DTG data and mapped to the road link based on coordinates. As a result of analyzing the data processing speed in grid index method, the data processing performance improved by more than 2,400 times compared to the existing link unit processing method. In addition, in order to analyze the efficiency of the proposed technology, the virtually generated data was mapped and visualized.

최근 통합교통서비스(Mobility-as-a-Service)의 개념을 도입하여 이용자들의 이동성과 접근성 을 향상시키고자 하는 연구가 진행되고 있다. 특히 카셰어링, 택시 등 에 대해 수요와 공급에 따라 지역을 구분하여 가격을 책정하는 유동적인 가격 책정 전략을 도입하여 단일 요금제가 가지는 서비스 기피 등의 문제를 해결함과 동시에 기업과 운전자들의 수익성에 긍정적인 영향 을 줄 수 있을 것으로 기대되고 있다. 본 연구에서는 승객과 운전자간의 배차거리, 승객의 운행 거리, 승객의 목적지에 대한 HDBSCAN 알고리즘을 통해서 정밀하게 인식된 수요 밀집지역, 승객과 운전자가 생각하는 선호가격을 고려하여 승객과 운전자의 입장에서 Matching Matrix를 생성한다. 이를 조합하고 보상에 반영하여, 강화학습이 더욱더 현실적인 유동적인 가격 책정 전략을 도출할 수 있는 새로운 방법론을 제안한다.

Research interest in the Mobility-as-a-Service (MaaS) concept for enhancing users’ mobility experience is increasing. In particular, dynamic pricing techniques based on reinforcement learning have emerged since adjusting prices based on the demand is expected to help mobility services, such as taxi and car-sharing services, to gain more profit. This paper provides a simulation framework that considers more practical factors, such as demand density per location, preferred prices, the distance between users and drivers, and distance to the destination that critically affect the probability of matching between the users and the mobility service providers (e.g., drivers). The aforementioned new practical features are reflected on a data structure referred to as the Matching Matrix. Using an efficient algorithm of computing the probability of matching between the users and drivers and given a set of precisely identified high-demand locations using HDBSCAN, this study developed a better reward function that can gear the reinforcement learning process towards finding more realistic dynamic pricing policies.

아프리카 돼지 열병의 세계적인 확산과 함께 가축전염병에 대한 관심이 증가하고 있다. 가 축관련 운송차량은 가축전염병 확산의 주요 원인으로 제기되고 있으나 국내에서는 가축관련 운송차량의 이동성과 관련한 실증적인 방역절차와 기준이 마련되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 국가가축방역시스템의 축산시설 방문이력 데이터와 한국교통안전공단의 DTG(Digital Tachograph) 데이터를 활용하여 가축관련 운송차량이 이용한 도로이용정보를 추출 하고, 각 차량의 링크별 점유시간을 집계하여 노출도 지표로 제시하였다. 총 274,519행의 가축 관련 운송차량의 통행궤적이 추출되었으며 링크별, 존별 노출도를 정량적으로 도출하였다. 본 연구를 통해 가축관련 운송차량의 사전 모니터링 및 사후 방역방침 수립이 가능할 것으로 기대된다.

With the worldwide spread of African swine fever, interest in livestock epidemics is growing. Livestock transport vehicles are the main cause of the spread of livestock epidemics, but no empirical quarantine procedures and standards related to the mobility of livestock transport vehicles in South Korea. This study extracted livestock-related vehicles' trajectory by utilizing the facility visit history data from the Korea Animal Health Integrated System and the DTG (Digital Tachograph) data from the Korea Transportation Safety Authority and presented them as exposure indexes aggregating the link-time occupancy of each vehicle. As a result, a total of 274,519 livestock-related vehicle trajectories were extracted, and exposure values by link and zone were quantitatively derived. Through this study, it is expected that prior monitoring of livestock transport vehicles and the establishment of post-disaster prevention policies would be provided.

다양한 분야에 활용되는 드론은 2026년에는 사업용 드론 5만대를 예상하고 있다. 사업용 드론에 한해 영업배상책임보험 가입 의무 부과되고 있으나 드론의 사용 영역이 확대됨에 따라 기체임무에 따른 법적의무를 부과하는 드론 보험제도 개선이 필요하다. 특히, 드론의 기체 특 성 다양화로 인해 위험도에 따른 보험체계가 필요하다. 이를 위해 국내 드론 운용 현황조사 및 국내외 드론 보험관련 문헌검토와 드론 관련 자료 수집 및 분석, 교통수단별 보험제도, 해외 드론 보험상품 자료 분석을 시행한다.타 교통수단의 보험체계를 기반으로 드론 사고특성을 적 용한 기체특성별, 운용임무별 드론보험가입에 대한 드론 보험제도 개선안 도출하며 기체 특성 별, 운용 임무별 보험기준 수립을 위해 이용자, 이용사업체, 보험회사 등 분야별 요구 보험 조 사를 통해 시사점을 도출, 기체의 물리적 특성에 따른 위험도 산출을 통한 세부 보험기준을 수립하며 기체 운용 임무에 따른 손해배상 책임을 구체화 하였다.

The number of drones used in various fields expected to 50,000 commercial drones by 2026. is to purchase business liability insurance only for commercial drones, as the scope of use of drones expands, it necessary to improve the drone insurance system, which imposes legal obligations aircraft duties. In particular, due to the diversification of aircraft characteristics of drones, an insurance system according to the degree of risk is required. To this end, a survey on the current status of drone operation in Korea, a review of documents related to drone insurance at home and abroad, collection and analysis of drone-related data, insurance systems for each transportation method, and analysis of data on overseas drone insurance products. o derive an improvement plan for the drone insurance system for drone insurance by aircraft characteristics and operation missions, and establish insurance standards by aircraft characteristics and operation missions, derive implications through required insurance surveys by sector such as users, users, and insurance companies. Detailed insurance standards were established by calculating the degree of risk according to the physical characteristics of the aircraft, and the liability for damage according to the operation mission was specified.

도농복합지역에서는 택시가 영업을 목적으로 도심지에서 농촌 지역으로 이동한 뒤 공차로 회차할 시 손실을 보전해주는 복합할증제도를 운영하고 있다. 하지만, 제도의 본 취지와 다르 게 기형적으로 운영되는 복합할증제도로 인해 폐지와 관련된 민원이 증가하고 있다. 복합할증 제도 폐지 시 택시업계는 수익감소로 큰 타격을 받을 수 있어 지자체의 지원이 불가피하다. 하지만, 실제 수입금의 감소분을 고려한 보조금의 규모 책정이 현실적으로 어려운 실정이다. 본 연구에서는 도농복합지역(예:통영시)의 법인택시에 장착된 디지털 운행기록계로부터 수집 된 DTG 데이터와 영업데이터를 연계 분석하여 복합할증제도 폐지 시 감소하는 수입금을 과학 적이고 객관적인 방법으로 추정해보고자 한다. 본 연구는 실제 지역의 현안을 해결하기 위해 DTG 데이터를 이용했다는 점과 새로운 DTG 데이터의 활용을 제시했다는 측면에서 의의가 있다.

In the urban and rural complex, taxis move from downtown to rural areas for business purposes, and operate a combined surcharge system that preserves losses when they back to downtown. However, complaints related to the abolition of the compound surcharge system are increasing due to deformed operation that does not fit the purpose of the system. When the combinedsurcharge system is abolished, the taxi industry can be hit hard by the decrease in profits, and local governments are inevitable to support it. However, it is difficult to set the size of the subsidy considering the decrease of actual income. This study is to estimate the income reduction in the abolition of the combined surcharge system by scientific and objective method by analyzing the DTG data and the sales data collected from the digital driving recorder installed in the corporate taxi of the urban and rural complex area (e.g., Tongyeong city). This study is meaningful in that it used DTG data to solve the current issues in the real region and suggested the use of new DTG data.

플랫폼 기반의 택시서비스의 확대로 이용자의 이동성 및 편의성이 개선되고 있으나, 수익성 의 문제로 공급 취약지역이 발생할 것으로 예상된다. 이에 따라 본 연구에서는 대중교통이 종 료되는 심야시간을 중심으로 수요 공급의 불균형에 따른 택시 서비스의 공간적 취약성을 분석 하였다. Hot-spot 분석결과 승차대비 공차량 및 승차대비 하차량의 경우 도시 외곽지역 및 주거 밀집 지역에서 높게 도출되었고, 반대로 도심 및 부도심에서 낮게 나타나는 것을 확인하였다. 중심성 분석 결과 또한 Hot-spot 분석결과와 유사한 패턴으로 분석되었다. 이는 운전자의 관점 에서 내향 대비 외향중심성이 낮은 지역은 다음 영업에 한계로 간접승차 거부의 문제가 발생 할 수 있으며, 승객의 입장에서는 대기시간 증가로 이어질 것으로 예상된다. 이에 향후 수요공 급의 불일치에 의한 공간적 취약성 개선이 필요할 것으로 판단되며, 본 연구의 결과를 기초자 료로 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.

With the expansion of platform-based taxi service, mobility and convenience of users are getting better. However, due to profitability problem, marginalized areas in the supply of the service are expected to appear. As such, this study analyzed spatial marginalization of taxi service caused by imbalance in supply and demand during the night-time when public transportation service is suspended. According to hot-spot analysis of taxi, outskirt of a city and residential areas showed high vacancy and greater number of drop-offs compared to the number of pick-ups. On the contrary, they were confirmed low in the center and sub-centers of a city. Centrality analysis also showed a similar pattern with hot-spot analysis. Due to this, drivers may refuse to pick up a customer bound for an area with lower out-degree centrality compared to in-degree centrality as it might be difficult for the drivers to pick up another customer after dropping off the current customer. Thus, customers may need to wait for a taxi for a longer time. For this reason, improvement in spatial marginalization caused by mismatch of supply and demand is required. Also, the outcome of this study is expected to be utilized as a basic data.

본 연구에서는 1999년부터 2014년까지 통계청에서 조사한 생활시간조사 자료를 활용하여 조사연도별로 평일 통행시간예산에 영향을 미치는 요인을 분석하여 이를 비교하고자 하였다. 먼저 인구 및 인구 및 사회경제지표, 비가정 활동시간 등을 비가정 활동시간 등을 고려한 통행 시간에 관한 다중회귀모형을 구축하여 영향력을 분석하였다. 모형추정 결과, 가구특성, 개인특 성, 비가정 활동시간 변수들이 통행시간에 유의하게 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 연도 별로 영향력에 차이가 있음을 확인하였다. 또한, 통행시간과 비가정 활동시간간의 상관성을 고 려하여 SUR모형을 구축하였으며, 독립변수들이 미치는 영향력을 시계열적으로 비교·분석하였 다. 전반적으로 인구 및 사회경제지표가 통행시간은 물론 비가정 활동시간들에 지속적으로 영 향을 미치고 있는 것으로 나타났다.

This study analyzes factors that affect average daily travel time budgets, using the Time Use Survey data from 1999 to 2014 in Seoul. We first developed multivariate regression models for travel time from each year, considering demographic and socio-economic variables as well as non-home activity time. The model results showed that household and personal characteristics and non-home activities significantly affect travel time, and their effects are different over time. In addition, we developed seemingly unrelated regression (SUR) models for time allocation for non-home activity and travel, considering their correlations, and explanatory variables were compared over time. Overall, demographic and socio-economic variables significantly affect travel time as well as non-home activity time.

대형 공장과 같은 산업 현장에서는 효율적인 물자의 관리가 시간과 비용의 절감으로 이어 진다. 반대로, 자원의 관리가 제대로 이어지지 않을 경우, 불필요한 시간과 비용을 추가로 지불 하게 된다. 그럼에도 불구하고, 제대로 된 시스템이 구축되지 않은 경우가 많다. 본 논문에서는 실내 객체의 위치를 효율적으로 추정할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시 스템은 관리 대상 물자에 블루투스 5.0 기반의 비콘을 장착하여 실시간으로 물자의 위치를 파 악할 수 있고, 데이터베이스에 물자의 이동 기록을 저장하여 물자의 흐름을 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 정확한 실내 위치추적을 위하여 “대각 측량”기법을 적용하여 실효성 높은 시스 템을 구축하였으며, 공장 내 금형 위치추적 실험을 통하여 시스템을 검증하였다. 실험 결과, 전통적으로 사용되던 삼변 측량보다 47% 개선된 결과를 얻었다.

In industrial fields like big factories, efficient management of resources is critical in terms of time and expense. So, inefficient management of resources leads to additional costs. Nevertheless, in many cases, there is no proper system to manage resources. This study proposes a system to manage and track large-scale resources efficiently. We attached Bluetooth 5.0–based beacons to our target resources to track them in real time, and by saving their transportation data we can understand flows of resources. Also, we applied a diagonal survey method to estimate the location of beacons so we are able to build an efficient and accurate system. As a result, We achieve 47% more accurate results than traditional trilateration method

본 연구는 첨단운전자보조시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)이 빠르게 보급 됨에 따라 표본 프로브 차량에 설치된 ADAS로부터 얻은 개별차량의 궤적 데이터와 전방차량 과의 차두거리 데이터를 이용하여 연속류의 교통밀도를 추정 및 분석하는 것을 목적으로 한 다. 과거 연속류 교통밀도는 주로 차량검지시스템(Vehicle Detection System, VDS)에서 수집되 는 교통량, 속도, 점유율 등의 데이터를 가공하여 추정되거나, CCTV등의 영상정보를 활용하여 직접 차량 대수를 계수하여 추정되었다. 이러한 방식은 교통밀도 추정의 공간적 제약이 있고, 교통 혼잡시 추정의 신뢰도가 낮다는 한계를 보였다. 이에 본 연구에서는 선행연구의 한계를 극복하기 위해 ADAS로부터 수집된 개별차량 궤적 데이터와 차두거리 정보를 활용하여 도로 의 공간을 검지하고 일반화된 밀도(Generalized Density)방식을 이용하여 시공간적 교통밀도를 추정한다. 이에 따라 ADAS차량의 표본율에 따른 교통밀도 추정의 정확도를 분석한 결과, 30% 의 표본율일 경우 교통밀도 참 값과 약 90% 일치하는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 향후 ADAS 및 자율주행차량이 혼재되는 도로 상황에서 신뢰도 높은 교통밀도 추정을 가능하 게 하며 효율적인 교통운영관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

The objective of this study is to estimate and analyze the traffic density of continuous flow using the trajectory of individual vehicles and the headway of sample probe vehicles-front vehicles obtained from ADAS (Advanced Driver Assitance System) installed in sample probe vehicles. In the past, traffic density of continuous traffic flow was mainly estimated by processing data such as traffic volume, speed, and share collected from Vehicle Detection System, or by counting the number of vehicles directly using video information such as CCTV. This method showed the limitation of spatial limitations in estimating traffic density, and low reliability of estimation in the event of traffic congestion. To overcome the limitations of prior research, In this study, individual vehicle trajectory data and vehicle headway information collected from ADAS are used to detect the space on the road and to estimate the spatiotemporal traffic density using the Generalized Density formula. As a result, an analysis of the accuracy of the traffic density estimates according to the sampling rate of ADAS vehicles showed that the expected sampling rate of 30% was approximately 90% consistent with the actual traffic density. This study contribute to efficient traffic operation management by estimating reliable traffic density in road situations where ADAS and autonomous vehicles are mixed.

자율주행차는 GPS 및 레이더, 라이다, 카메라, IMU 등 다수의 센서가 장착되어 도심 교차로 주행 환경에서 다양한 교통체계를 인지하고 판단하여 주행하지만 장착된 센서의 감지 거리를 벗어나는 영역에 대한 예측 및 판단의 한계 등으로 자율주행차의 교차로 사고 비율은 전체 사 고의 88%로 사고 비율이 높다. 따라서 ITS 도입으로 V2V, V2I를 통한 비신호 교차로 사고 회 피 전략 연구가 진행되고 있을 뿐만 아니라 고장 상황에서 안전한 교차로 주행에 대한 연구도 진행되고 있지만 단순한 교차로 시나리오를 통한 검증과 단편적인 V2V 고장만을 제시하고 있 다. 본 논문에서는 V2V 모듈의 아키텍쳐를 분석하여 V2V 모듈별 위험 요인을 분석하여 고장 모드를 정의하였다. 또한 다양한 도로 조건 및 교통량에 따라 교차로 시나리오를 제시하여 ISO-26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA를 수행하여 자율주행차의 오작동에 대해 시뮬레 이션 기반 위험성을 분석하여 ASIL을 제시하였다. V2V 모듈의 각 컴포넌트별 모니터링 컨셉 을 제안하였고 시뮬레이션을 통해 모니터링 커버리지를 제시하였다.

Autonomous vehicles are equipped with a wide rage of sensors such as GPS, RADAR, LIDAR, camera, IMU, etc. and are driven by recognizing and judging various transportation systems at intersections in the city. The accident ratio of the intersection of the autonomous vehicles is 88% of all accidents due to the limitation of prediction and judgment of an area outside the sensing distance. Not only research on non-signalized intersection collision avoidance strategies through V2V and V2I is underway, but also research on safe intersection driving in failure situations is underway, but verification and fragments through simple intersection scenarios Only typical V2V failures are presented. In this paper, we analyzed the architecture of the V2V module, analyzed the causal factors for each V2V module, and defined the failure mode. We presented intersection scenarios for various road conditions and traffic volumes. we used the ISO-26262 Part3 Process and performed HARA (Hazard Analysis and Risk Assessment) to analyze the risk of autonomous vehicle based on the simulation. We presented ASIL, which is the result of risk analysis, proposed a monitoring concept for each component of the V2V module, and presented monitoring coverage.

국토교통부는 2019년 12월에 세계 최초로 레벨 3 자율주행 차량에 대한 안전기준을 제정하 였으며, 제어권전환을 포함한 부분 자율주행시스템의 안전과 관련된 기준들을 명시하였다. 하 지만, 제정된 “부분 자율주행시스템의 안전기준”에서는 구체적인 운전 환경 등이 명시되어 있 지 않다. 따라서, 자율주행자동차의 안전한 주행을 위해서는 실제로 자율주행자동차가 주행하 게 될 다양한 운전 환경이 제어권전환에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이터를 이용하여 교통상황(서비스수준 D, E, F)과 기하구조(직선 및 곡선부) 및 기 상 상황(주야 및 강우)이 제어권전환 시간과 안정화시간에 어떠한 영향을 미치는 지 알아보았 다. 실험 절차는 사전교육, 연습주행, 시험주행의 순서로 진행되었으며 시험주행은 교통량 및 기하구조 실험과 기상 상황 실험으로 나누어서 진행되었다. 실험 결과, 교통상황과 기상 상황 은 제어권전환 시간 및 제어권전환 안정화시간에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았으며, 곡선반경만이 제어권전환 안정화시간에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

The Ministry of Land, Infrastructure and Transport established safety standards for Level 3 autonomous vehicles for the first time in the world in December 2019, and specified the safety standards for conditional autonomous driving systems. Accordingly, it is necessary to analyze the influence of various driving environments on take-over. In this study, using a driving simulator, we investigated how traffic conditions and weather conditions affect take-over time and stabilization time. The experimental procedure was conducted in the order of preliminary training, practice driving, and test driving, and the test driving was conducted by dividing into a traffic density and geometry experiment and a weather environment experiment. As a result of the experiment, it was analyzed that the traffic volume and weather environment did not affect the take-over time and take-over stabilization time, and only the curve radius affects take-over stabilization time.