Earticle

본 연구에서는 도심항공교통(UAM) 도입에 따른 대중교통 이용자들의 도심항공교통(UAM) 선호도를 분석하기 위하여 도심항공교통(UAM) 실증노선 구간인 인천국제공항-인천 길병원 노선을 대상구간으로 하여 인천광역시 대중교통 이용자 807명을 대상으로 선호의식(SP)조사 를 실시하였다. 또한, 도심항공교통(UAM) 도입 초기, 성장기, 성숙기로 구분하여 시기별 통행 시간, 통행비용을 달리하여 선호의식(SP)조사를 실시한 결과를 토대로 수단선택모형을 추정하 였다. 구축된 수단선택모형을 활용하여 통행에 대한 시간가치를 분석한 결과 56,428원/시로 나 타났고, 모형에서 통행비용(원), 차내시간(분), 차외시간(분)에 대한 탄력성 검증 결과 본 모형 에서 도심항공교통(UAM) 분담율에 미치는 영향은 통행비용(원), 차내시간(분), 차외시간(분) 순서로 나타났고, 통행비용(원)이 증가할 때보다 감소할 때 미치는 영향이 크게 나타났다.

In this study, in order to analyze the preference for UAM of public transportation users following the introduction of urban air transportation(UAM), A preference consciousness(SP) survey was conducted on 840 users of Incheon public transportation using the Incheon International Airport-Incheon Gil Hospital route, which is the urban air traffic(UAM) demonstration route section. In addition, the means selection model was estimated based on the results of conducting a preference consciousness (SP) survey. As a result of analyzing the time value for travel using the established means selection model, it was found to be 56,428 won/hour, As a result of verifying the elasticity of travel cost (won), in-vehicle time (minutes), and out-of-vehicle time (minutes) in the model, the effect on the urban air traffic (UAM) share in this model was found that travel cost (won), in-vehicle time (minutes), and out-of-vehicle time (minutes) were in order, and the effect was greater when the travel cost (won) decreased than when it increased.

전방향 VR 트레드밀은 걷기, 뛰기, 앉기 등 신체 동작을 현실적으로 수행할 수 있어 가상 환경에 대한 몰입도가 높은 보행 시뮬레이터이다. 하지만 현실동작을 모사한 시뮬레이터이므 로 조작 난이도가 높아 데이터의 신뢰성 문제를 야기할 수 있다. 따라서, 본 연구는 현실 및 일반적인 VR 조건과의 공간지향 능력 비교를 통해 전방향 VR 트레드밀의 유효성 검증을 목적 으로 한다. 이를 위해 참가자의 공간지향 능력을 정량적으로 분석할 수 있는 회전 및 경로탐색 실험이 설계되었다. 실험 결과, 각 환경 조건 사이에서 공간지향 능력에 대해 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 특히, 현실 및 VR 조건 사이에서 주관적인 난이도에 대해 유의한 차이 가 발견되지 않았다. 이러한 연구 결과는 전방향 VR 트레드밀을 통해 안전 문제없이 양질의 데이터를 수집할 수 있음을 뒷받침한다. 나아가 차량과 보행자 사이의 상호작용과 같은 안전 과 직결된 문제를 해결하기 위한 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

An omnidirectional VR treadmill is a highly-immersive walking simulator that allows identical body movements, such as walking, running, and sitting. However, the operation difficulty of an omnidirectional VR treadmill may cause data reliability problems. Therefore, this study aims to verify the effectiveness of a VR treadmill by comparing the ability to orient in the real and virtual worlds spatially. For this purpose, a rotating and searching path experiment was conducted with participants. This experiment showed that there was no statistically significant difference in the ability of the participants to orient in the real and virtual worlds spatially. In addition, the omnidirectional VR treadmill requires an adaptation time for the users due to the difficulty in the treadmill operation. However, there was no significant difference in the difficulty felt by the participants according to the adaptation time. Hence, these findings supported the possibility of collecting realistic walking data without safety concerns through an omnidirectional VR treadmill. Furthermore, this treadmill could be used in future research to solve problems directly related to pedestrian safety, such as the interaction between vehicles and pedestrians.

C-ITS(Cooperative-Intelligent Transportation System)는 차량과 차량 또는 차량과 인프라 간의 양방향 무선통신 기술을 기반으로 전방의 교통상황 정보를 제공하는 기술 및 시스템을 의미한 다. C-ITS 환경에서는 Vehicle-to-Everything(V2X) 기반의 경고 정보를 제공함으로써 운전자로 하여금 감속을 유도하고, 급격한 감속과 가속을 지양하도록 하여 주행행태를 안정적으로 개선 시킬 수 있을 것으로 추측된다. 본 연구는 서울시 C-ITS 기반의 경고 정보의 개별적인 효과를 검증하기 위해 경고정보에 대한 순응여부를 판단할 수 있는 방법론을 개발하였으며 추가로 주 행안전성 변화를 분석하여 경고정보의 효과를 정량적으로 평가해 보고자 한다. 순응여부는 정 보 제공 유무로 구별되는 사전 PVD (Probe Vehicle Data)와 사후 PVD의 속도 분포를 추출하여 비교하였으며, 주행안전성 평가는 Jerk와 가속소음을 계산하여 분석을 수행하였다. 정량적 분 석을 위해서 서울 C-ITS 사업기간동안 수집되었던 PVD와 부족한 데이터 수집을 보완하고자 DTG (Digital Tacho Graph) 데이터를 추가 수집하여 활용하였다. 순응도 분석결과 충분한 유효 샘플이 수집된 경고정보에 대해 운전자는 감속운행행태를 보였으며, Jerk와 가속소음과 같은 주행안전성 지표를 산출하여 분석한 결과 경고정보 제공으로 인해 주행안전성이 개선되었음 을 알 수 있었다.

A road system with CV(Connected Vehicle)s, which is often referred to as a cooperative intelligent transportation system (C-ITS), provides various road information to drivers using an in-vehicle warning system. Road environments with CVs induce drivers to reduce their speed or change lanes to avoid potential risks downstream. Such avoidance maneuvers can be considered to improve driving behaviors from a traffic safety point of view. Thus, empirically evaluating how a given in-vehicle warning information affects driving behaviors, and monitoring of the correlation between them are essential tasks for traffic operators. To quantitatively evaluate the effect of in-vehicle warning information, this study develops a method to calculate compliance rate of drivers where two groups of speed profile before and after road information is provided are compared. In addition, conventional indexes (e.g., jerk and acceleration noise) to measure comfort of passengers are examined. Empirical tests are conducted by using PVD (Probe Vehicle Data) and DTG (Digital Tacho Graph) data to verify the individual effects of warning information based on C-ITS constructed in Seoul metropolitan area in South Korea. The results in this study shows that drivers tend to decelerate their speed as a response to the in-vehicle warning information. Meanwhile, the in-vehicle warning information helps drivers to improve the safety and comport of passengers.

본 논문은 무인교통 단속장비 시스템을 개선하는 것이 목적이다. 이를 위하여 기존 무인교 통 단속장비에 대하여 개선이 필요한 부분을 정리하고 최신 기술을 적용하여 개선할 수 있는 사항들을 도출하였다. 또한 도출된 개선 사항을 반영하여 새로운 무인교통 단속장비의 설계 및 구현방안을 제시하고자 한다. 주요 개선사항으로서 무인교통 단속장비의 하우징 소재 변경, 장비구성의 간소화, 무게의 경량화와 소프트웨어로 단속용도 변경이 가능하도록 설계 하였다. 본 연구를 통해서 개선된 무인교통 단속장비의 객관적 성능을 평가하기 위하여 공인인증기관 에 의뢰하여 KC 인증 및 내구성 시험을 통한 장비의 신뢰도를 확보하였다. 기존 무인교통 단 속장비와 공사기간 및 설치비용 등을 비교 평가하여 앞으로 무인교통 단속장비 시장성 확보의 당위성을 제시하고자 한다.

The thesis is automated traffic control equipment system aims to improve. Areas where improvement is needed about the existing automated traffic control equipment by applying the latest technology and to improve the things that can be derived. Reflecting the derived improvements, we intend to present a plan for the design and implementation of a new unmanned traffic control device. The main improvements were designed to change the housing material of the unmanned traffic control equipment, simplify the configuration of the equipment, reduce the weight of the equipment, and change the purpose of the software. In order to evaluate the objective performance of the improved unmanned traffic control equipment through this study, it was requested to a public certification authority. The reliability of the equipment was secured through KC certification and durability test. It is intended to present the feasibility of securing the marketability of the unmanned traffic control equipment by comparing and evaluating the construction period and installation cost with the existing unmanned traffic control equipment.

도로관리청은 고속도로 진·출입 톨게이트 및 본선에 저속 WIM 또는 고속 WIM을 설치하여 과적차량을 단속하고 있으나, 근래 과적 화물차가 가변축을 불법 조작하여 도로관리청의 과적 차량 단속시스템을 지능적으로 회피하는 운행이 증가하고 있다. 과적 검문소 진입 시에는 차 축을 모두 내려 정상 통과하고 본선 주행 시에는 가변축을 불법으로 들어 축하중 10톤을 초과 하여 과적 운행하는 방식이다. 이에 본 연구는 도로변에 차량 옆면 촬영 카메라를 설치하여 도로 주행 중인 화물차의 가변축 상태를 검지하는 기술을 개발하였다. 과적차량 검문소의 계 중정보 연계 시 검문소 진출 후 차축을 들어 과적 운행하는 차량을 단속할 수 있는 기반기술이 다. 제안기술은 제2서해안고속도로 송산마도IC∼마도JC 구간 노변에서 취득된 영상을 학습데 이터로 가공하고 Mask RCNN 알고리즘을 활용하여 타이어를 인식하였으며 인식된 타이어들 을 배열하고 높이차를 측정하는 방식으로 타이어의 들림 여부를 판단하였다.

The Road Management Administration is cracking down on overloaded vehicles by installing low-speed or high-speed WIMs at toll gates and main lines on expressways. However, in recent years, the act of intelligently evading the overloaded-vehicle control system of the Road Management Administration by illegally manipulating the variable axle of an overloaded truck is increasing. In this manipulation, when entering the overloaded-vehicle checkpoint, all axles of the vehicle are lowered to pass normally, and when driving on the main road, the variable axle of the vehicle is illegally lifted with the axle load exceeding 10 tons alarmingly. Therefore, this study developed a technology to detect the state of the variable axle of a truck driving on the road using roadside camera images. In particular, this technology formed the basis for cracking down on overloaded vehicles by lifting the variable axle after entering the checkpoint and linking the vehicle with the account information of the checkpoint. Fundamentally, in this study, the tires of the vehicle were recognized using the Mask RCNN algorithm, the recognized tires were virtually arranged before and after the checkpoint, and the height difference of the vehicle was measured from the arrangement to determine whether the variable axle was lifted after the vehicle left the checkpoint.

본 연구에서는 고속도로 버스전용차로 단속시스템을 개발하여 현장 성능평가를 수행하였다. 영동고속도로 마성터널 입구 버스전용차로에서 조사한 결과, 버스전용차로를 위반하는 차량의 비율이 99%에 달하는 것으로 조사되었다. 하지만 현재의 경찰관에 의한 인력식 단속은 단속율 도 낮고 불필요한 안전문제 및 지체를 발생시킨다. 고속도로 버스전용차로는 6인 이상 탑승한 9인승 이상 승합차도 통행이 가능하기 때문에 승합차량의 승차인원을 검지하는 기술개발이 필 요하다. 조도에 관계없는 승차인원 검지를 위해 적외선 카메라를 사용하였고 짧은 차두시간을 감안한 신속한 영상처리 기법으로 YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 사용하였다. 개발시스템 성능 검증을 위해 테스트베드 및 실 현장 평가를 실시한 결과, 테스트베드와 실 현장에서 각각 7%, 8% 오차를 나타내 만족할 만한 성능을 보였다. 본 연구 결과물을 현장에 적용할 경우 고속도로 버스전용차로 운영 효율화 및 단속에 따른 불필요한 지체를 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.

An automatic freeway bus-only lane enforcement system was developed and assessed in a real-world environment. Observation of a bus-only lane on the Youngdong freeway, South Korea, revealed that approximately 99% of the vehicles violated the high-occupancy vehicle (HOV) lane regulation. However, the current enforcement by the police not only exhibits a low enforcement rate, but also induces unnecessary safety and delay concerns. Since vehicles with six passengers or higher are permitted to enter freeway bus-only lanes, identifying the number of passengers in a vehicle is a core technology required for a freeway bus-only lane enforcement system. To that end, infrared cameras and the You Only Look Once (YOLOv5) deep learning algorithm were utilized. For assessment of the performance of the developed system, two environments, including a controlled test-bed and a real-world freeway, were used. As a result, the performances under the test-bed and the real-world environments exhibited 7% and 8% errors, respectively, indicating satisfactory outcomes. The developed system would contribute to an efficient freeway bus-only lane operations as well as eliminate safety and delay concerns caused by the current manual enforcement procedures.

기존 간선급행버스체계(BRT)의 신속성 및 정시성 저해 문제를 해결하기 위해 도시철도의 이점을 BRT에 적용한 고급 간선급행버스체계(S-BRT)가 등장하였다. 국내 지침에서는 S-BRT 주행로를 기존 BRT 주행로와 동일한 전용차로와 전용도로로 분류하였다. 그러나 S-BRT와 BRT는 상이한 운행 목표와 특성을 지님으로 서로 다른 체계적인 S-BRT 주행로 구분이 필요하 다. 이에 본 연구는 국내 여건을 바탕으로 S-BRT 주행로를 전용차로, 혼용차로, 일반차로로 분류하였다. 이후 목표 서비스 수준 달성을 위해 각 주행로별 특성을 바탕으로 대중교통 우선 신호 제어 전략을 제시하였다. 대부분의 분석 시나리오에서 S-BRT 목표 서비스 수준을 달성했 으며 전용차로, 혼용차로, 일반차로 순으로 높은 운행 속도를 보였다. 본 결과는 S-BRT 운행 시 각 주행로별 특성을 고려한 대중교통 우선신호 운영이 필요함을 시사한다. 본 연구의 결과 는 향후 각 지자체에서 S-BRT 도입 시 주행로 설계와 우선신호 운영을 위한 자료로 활용 가능 할 것으로 기대된다.

Super - Bus Rapid Transit (S-BRT), adding the advantages of urban railroads to BRT, has emerged to solve the problem of low speed and reliability of the existing BRT. Notably, the S-BRT driveway is classified into exclusive lanes and roads, as BRT, in the domestic guidelines. However, S-BRT and BRT have different operating goals and characteristics, so it is necessary to systematize the S-BRT driveway. Therefore, this study classified an S-BRT driveway into exclusive lane, shared lane with overtaking lane, and shared lane without overtaking lane based on domestic conditions. Subsequently, a control strategy for transit signal priority in each driveway was presented by the study based on the characteristics of the driveway to achieve the S-BRT target service level. Finally, the S-BRT target service level was almost achieved, and the travel speed was high and increased in the order respectively in the exclusive lane, shared lane with overtaking lane, and shared lane without overtaking lane in the study. Hence, it is important to operate a transit signal priority considering the characteristics of each driveway when operating the S-BRT. In essence, this study is expected to be used as a reference for driveway design and transit signal priority operation when introducing S-BRT in each local government in the future.

우리나라가 고령화시대에 진입하면서 고령운전자를 위한 교통 안전성 정책에 대한 관심이 높아지고 있다. 이를 위해서는 고령자 관련 교통사고의 영향요인을 분석하는 연구가 활성화될 필요가 있지만, 국내의 사고 데이터는 효과적인 사고분석 연구를 수행하기에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 미국의 사고 데이터를 살펴보고 기계학습 알고리즘을 활용하여 고령운전자 사 고심각도 예측 모형을 개발하고, 주요 사고 영향요인을 도출하여, 향후 국내 사고 데이터의 보 완 방향을 제시하고자 한다. 분석 결과에 따르면, 주행속도, 제한속도, 사고 시 근접 주행 여부 등이 고령운전자 사고 심각도에 영향을 주는 요인으로 나타났는데, 한국의 사고 데이터에서 제공하지 않는 것으로 나타났다. 그러므로 이와 같은 정보들이 한국의 사고 데이터에서 제공 된다면 고령운전자 교통안전성 제고에 기여할 수 있을 것이다.

Currently, in our society with a substantial and increasing fraction of the elderly population, transport safety for elderly drivers is becoming the center of attention. However, deficient data on vehicle crashes in South Korea limits the growth of traffic accident research pertaining to the country. So, we complemented South Korean vehicle crash data by examining USA vehicle crash data, especially the data of Ohio State, and analyzing the influential factors of elderly driver-involved crashes of the State. Subsequently, we suggested a way of improving the South Korean dataset. Notably, our study showed that the influential factors were vehicle speed, posted speed, and following other vehicles too close and provided them in the South Korean dataset.

국토교통부는 원활한 자율주행자동차 서비스 확대를 위해 총 7개 지역을 자율주행자동차 시범운행지구로 지정고시하여 매년 운영성과에 대한 평가를 받도록 하였다. 본 연구는 이를 위한 기초연구로서 자율주행자동차 서비스의 정성적 만족도를 설문조사 기반으로 평가하였다. 첫째, 세종시 자율주행 서비스 이용자와 일반인을 대상으로 자율주행 서비스 인식에 대한 설 문조사를 실시하였다. 그 결과, 자율주행 서비스 이용자가 자율주행 기술에 대한 단계 인지, 이용 의향 등이 일반인에 비해 높게 나타났다. 둘째, 수요대응형 대중교통 서비스 이용자와 세 종시 자율주행 서비스 이용자를 대상으로 서비스 만족도 설문조사를 실시하였다. 비모수통계 분석 방법 중 윌콕슨 순위합 검정(Wilcoxon Rank Sum Test)을 통한 분석 결과, 자율주행 서비스 이용자의 경우 안전과 관련된 요인들이 전반적인 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 수요대응형 대중교통 서비스 이용자들은 서비스 편의성과 관련된 항목들이 전반적인 만 족도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 설문조사 결과는 향후 자율주행 서비스의 개 선사항 및 정책수립에 대한 기초자료로 활용이 기대된다.

The South Korean Ministry of Land, Infrastructure, and Transport designated seven automated driving test beds required to evaluate vehicle performance every year for the expansion of mobility services based on automated driving. As a fundamental study, we suggested a necessary example of evaluating the performance with a satisfaction survey for the services before the evaluation. First, we surveyed the perception of automated driving services of users and the public in Sejong-si, South Korea. The survey showed that the users had a higher level of awareness of automated driving technology and intention to use it than the public. Second, the satisfaction survey was conducted on demand-responsive public transportation and automated driving service users. Notably, using the Wilcoxon Rank Sum Test, among the non-parametric statistical analysis methods, we found that safety-related factors affected the overall satisfaction of users of automated driving services. On the other hand, in the case of the demand-responsive public transportation service users, factors related to service convenience affected overall satisfaction. Hence, the results of these surveys are expected to be used as basic data and guidelines to improve the quality of automated driving services and policy establishment.

본 연구는 완전 자율주행자동차(Level 4 이상)에 대한 도로이용자 수용성 영향요인 분석을 목적으로 한다. 조사대상은 완전 자율주행자동차와 도로를 공유하는 일반자동차 운전자와 보 행자로 설정하였다. 기술에 대한 신뢰, 호환성, 정책, 인지된 안전성, 인지된 유용성이라는 5가 지 수용성 요인을 선정하고, 행동의도에 미치는 영향을 구조방정식 모형(Structural Equation Modeling, SEM)으로 분석하였다. 완전 자율주행자동차 수용에 있어 수용주체에 관계없이 인지 된 안전성과 기술에 대한 신뢰가 매우 중요한 것으로 확인되었으며, 정책은 영향력이 없었다. 호환성 및 인지된 유용성은 보행자 보다 운전자에게 특히 영향력 있는 요인이었다. 도로이용 자의 수용성 향상을 위해서는 완전 자율주행자동차의 기술적인 완성도 확보가 무엇보다도 중 요하다. 완전 자율주행자동차의 안전운전능력에 대한 인증 및 평가가 철저하게 수행되고, 그 결과를 토대로 도로이용자의 인식을 개선할 필요가 있다. 도로이용자 대상 교육 및 홍보를 통 해 완전 자율주행자동차를 긍정적으로 인식하게 하고, 완전 자율주행자동차와 도로이용자 간 원활한 상호작용이 가능하도록 지원해야 한다.

The purpose of this study is to analyze factors that affect road users' acceptance of fully autonomous vehicles (level 4 or higher). A survey was done with drivers of general cars and pedestrians who share roads with fully autonomous vehicles. Five acceptability factors were selected: trust towards technology, compatibility, policy, perceived safety, and perceived usefulness. The effect on behavioral intention was analyzed using structural equation modeling (SEM). The perceived safety and trust towards technology were found to be very important in the acceptance of fully autonomous vehicles, regardless of the respondent, and policy was not influential. Compatibility and perceived usefulness were particularly influential factors for drivers. In order to improve the acceptance by road users, securing technical completeness of fully autonomous vehicles is important. Certification and evaluation of the safe driving ability of fully autonomous vehicles should be thoroughly performed, and based on the results, it is necessary to improve the perception by road users. It is necessary to positively recognize fully autonomous vehicles through education and publicity for road users and to support their smooth interaction.

본 연구에서는 세종시의 도로포장 구간을 대상으로 도로포장의 균열률 파손모델을 개발하 였다. 파손모델개발에 필요한 모니터링 데이터는 딥러닝 기반의 도로자산 모니터링 시스템을 활용하여 취득하였다. 모니터링 조사는 동일 구간을 대상으로 2021년도와 2022년도에 수행하 였다. 도로포장 파손모델은 연평균 파손량을 추정하기 위한 방법론과 계층적 베이지안 마르코 프 혼합 해저드 (Bayesian Markov Mixture Hazard) 모델을 활용한 방법론으로 구분하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 기존 전문조사장비에서 취득된 데이터를 기반으로 개발된 균열률 파손 모델과 유사한 분석 값을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 지자체의 도로관리계획 수립을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

In this study, a road pavement crack deterioration model was developed for a pavement road sections of the Sejong-city. Data required for model development were acquired using a deep learning-based road asset monitoring system. Road pavement monitoring was conducted on the same sections in 2021 and 2022. The developed model was analyzed by dividing it into a method for estimating the annual average amount of deterioration and a method based on Bayesian Markov Mixture Hazard model. As a result of the analysis, it was found that an analysis results similar to the crack deterioration model developed based on the data acquired from the Automatic pavement investigation equipmen was derived. The results of this study are expected to be used as basic data by local governments to establish road management plans.

제한속도는 주행속도에 영향을 주기 때문에 교통흐름은 물론 교통사고와도 밀접한 관계에 있다. 기존 제한속도 산정 방법은 공학적 판단요소로 차로수, 교차로 간격, 진출입로 수, 횡단 보도 수, 85백분위 속도, 토지이용 형태, 도로기하 특성 등 다양한 요소들을 고려하지만 대부분 이 교통시설에 해당되고 교통량을 고려한 교통영향분석이 이루어지지 않고 있어 공학적 분석 이 미흡하다고 할 수 있다. 또한 지점속도인 85%속도만으로는 도로 전체의 교통류 특성을 잘 반영해주지 못한다. 따라서 본 논문에서는 교차로 간격과 교통량 조건에서 제한속도 변화가 순행속도와 통행속도의 크기와 그 차이에 미치는 영향을 상세하게 분석하였다. 그리고 그 결 과를 활용하여 제한속도 변경 전과 동일한 서비스수준을 유지토록 하여 속도개선효과를 높이 고 순행속도와 통행속도의 차이를 줄이는 제한속도 산정방안을 제안하였다. 그리고 교통량 변 화에 따른 가변적 제한속도 운영방안도 제시하였다. 본 방안은 속도개선효과를 확보하면서 교 통사고 심각도에 영향을 주는 속도 차이를 줄이고 교통량 변화에 따른 주행속도 변화를 반영 한 제한속도 운영으로 운전자들의 제한속도 준수율을 높여 안전측면에서도 효과가 기대된다.

Because the speed limit affects moving speed, it is closely related to traffic accidents as well as traffic flow. The existing speed limit calculation methods consider various engineering factors such as lanes, intersection spacing, driveways, crosswalks, 85 percentile speed, land uses, and roadway geometric characteristics etc. However, it can be said that the engineering analysis is insufficient because the traffic impact analysis considering traffic volume is not carried out. In addition, only 85 percentile speed, which is the spot speed, does not reflect the characteristics of the traffic flow on the road. In this paper, the effect of the speed limit change on the moving speed and the travel speed was analyzed in detail accordinr to the variation of intersection spacing and traffic volume. And by using the results, we proposed a speed limit calculation method that maintains the same service level as before the speed limit change, thereby increasing the speed improvement effect and reducing the difference between moving speed and travel speed. In addition, a variable speed limit operation method according to the change in traffic volume was also suggested. This method is expected to be effective in terms of safety by reducing the speed difference, which affects the severity of traffic accidents, while securing the speed improvement effect, and increasing the speed limit compliance rate of drivers by operating the speed limit that reflects the speed change due to the variation of traffic volume.

본 논문에서는 256 능동위상배열 기반의 연직바람 관측장비(RWP)의 송수신 채널의 크기 및 위상을 보정하는 방법등이 논의된다. 별도의 모듈 추가 없이 송수신 전단기 및 송수신 전환기 에 커플러 및 스위치를 사용하여 송신 및 수신 보정 경로를 확보하였고, Gain 및 Phase Detector를 사용하여 256 송수신 채널의 크기 및 위상을 독립적으로 보정하였다. 보정된 256 능동위상배열 안테나는 근접전계 시험을 통해 5개의 빔 (연직, 동, 서, 남, 북)의 빔폭 및 사이드 로브가 시뮬레이 션 계산 값과 일치함을 확인하였다. 제안된 보정방법은 실외 환경에서 운용되는 능동위상배열 기반의 시스템에 용이하게 적용이 가능하다.

In this paper, the phased-array transceiver (TRX) channel amplitude and phase calibration method for a radar wind profiler (RWP) based on the 256 active phased array is discussed. Without the additional module, the TX and RX calibration paths were secured using couplers and switches in the TRX front ends and the TRX switching duplexers, and the amplitude and phase of the 256 TRX were calibrated using a gain and phase detector. The beam widths and side lobes of five beams (vertical, east, west, south, and north) of the calibrated 256 active phased array antenna were confirmed by a near-field which agreed well with the simulation results. The proposed calibration method can be easily applied to a system based on an active phased array operated in an outdoor environment.

구조물을 안전하게 관리하기 위해서는 우선적으로 건전한 유지가 전제되어야 한다. 이 같은 구조물의 건전성을 결정하는 요인 중에서 가장 대표적인 예로는 균열을 들 수 있다. 여러 가지 원인에 의해 발생하는 균열은 다양한 종류와 형태로 구조물에 손상을 입힌다. 무엇보다 이러 한 균열이 방치될 경우 위험도가 증가하여 안전사고로 이어질 수 있다. 이러한 문제점을 경감 하기 위하여 최근 들어 딥러닝과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 손상을 점검하는 방법들이 소 개되고 있다. 이 같은 방법들은 대체로 충분한 양의 학습 데이터가 필요한 것이 사실이다. 하지 만, 학습을 위한 영상 데이터의 충분한 확보가 어렵다는 점은 딥러닝 균열 탐지 알고리즘의 성능에 부정적인 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 이에 대한 문제의식을 바탕으로 영상 변환 기법을 활용하여 균열 영상 데이터를 증강하는 방법을 제시했다. 이는 아스팔트 균열 영 상을 콘크리트 균열 영상으로 변환하거나 혹은 이와 반대로 콘크리트 균열 영상을 아스팔트 균열 영상으로 변환하여 딥러닝 신경망 모델을 학습하기 위한 영상 데이터를 확보하는 방법이 다. 이를 통해 학습 데이터의 다양성을 향상시켜 강건한 균열 탐지 알고리즘 개발에 기여할 수 있기를 기대한다.

The safe use of a structure requires it to be maintained in an undamaged state. Thus, a typical factor that determines the safety of a structure is a crack in it. In addition, cracks are caused by various reasons, damage the structure in various ways, and exist in different shapes. Making matters worse, if these cracks are unattended, the risk of structural failure increases and proceeds to a catastrophe. Hence, recently, methods of checking structural damage using deep learning and computer vision technology have been introduced. These methods usually have the premise that there should be a large amount of training image data. However, the amount of training image data is always insufficient. Particularly, this insufficiency negatively affects the performance of deep learning crack detection algorithms. Hence, in this study, a method of augmenting crack image data based on the image translation technique was developed. In particular, this method obtained the crack image data for training a deep learning neural network model by transforming a specific case of a asphalt crack image into a concrete crack image or vice versa . Eventually, this method expected that a robust crack detection algorithm could be developed by increasing the diversity of its training data.

국내의 경우 대중교통 최소서비스 수준 분석을 통해 대중교통 접근성을 평가하고 있으나 이는 운영자 측면의 평가로 이용자 측면의 대중교통 접근성 분석은 이루어지지 않고 있다. 이 에 본 연구에서는 알뜰교통카드 데이터를 이용하여 이용자의 대중교통 접근성을 분석한 결과 법정동보다 법정리의 접근시간 및 거리가 크며, 대중교통 접근성이 낮은 유형을 분류하여 분 석한 결과 전체 평균 접근 시간에 비해 유형 1은 95%, 유형 2는 64% 더 크게 나타났다. 이러한 대중교통 접근성 문제 해결을 위해 델파이 조사를 통한 실시간 수요대응 자율주행 대중교통차 량의 효율적인 도입 방안을 제시하고자 하였다. 델파이 조사 결과 기능은 환승연계 및 D2D, 서비스는 예약 및 정보제공서비스, 노선 운영 방식은 준동적 및 동적 운영, 접근거리는 300m, 노선 운행 거리는 10km, 정시성은 5분 이내와 같이 9개 항목에 대해 전문가들의 의견이 일치하였다.

Public transportation accessibility has been evaluated through minimum level of service for public transportation. However it is evaluated based operators rather than users. This study analyzed the users’ accessibility(first-mile, last-mile) to public transportation using altteul transport card data. As a result of user’s accessibility of public transportation, rural areas was lower than that in the urban areas. This study calssified type 1 and 2 based average approach time, and average approach time of Type 1 and 2 were more than average approach time of total area. We propsed an efficient introduction of autonomous public transportation on-demand service using delphi survey. As a result of delphi survey, experts agreed on 9 items regarding function, service item, route operation, approach distance, route mileage, punctuality.

자율주행자동차(Automated vehicle, AV) 교통사고가 지속적으로 발생하면서 자율주행시스템 (automated driving system, ADS)의 안전성 및 신뢰성을 확보하기 위한 안전성 검증의 중요성이 강조되고 있다. 안전성 및 신뢰성을 확보하기 위해서는 ADS의 운행가능영역(operational design domain, ODD)을 정의하고 ODD를 벗어나는 상황에서의 대응 능력을 평가하면서 ADS의 안전 성을 검증해야 할 필요가 있다. 이를 위해 SAE, BSI, NHTSA, ISO 등의 국제 기구에서는 ODD 분류 기준 및 표준을 규정하고 있으나 국내의 경우 ODD 기준이 부재하여 AV의 ODD 표현 방법 및 안전성 검증 및 평가가 적절히 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 해외 ODD 분류 기준을 분석하고 안전성 검증 및 평가에 적합한 분류 기준을 선정하였다. 선정된 ODD를 기반으로 ADS 안전성 검증 및 평가에 필요한 평가요소를 제시하였다. 특히, ADS 기술 개발을 지원하는 자율주행 실험도시(K-City)의 평가환경을 분석하여 평가요소를 제시하였다.

As automated vehicle(AV) accidents continue to occur, the importance of safety verification to ensure the safety and reliability of automated driving system(ADS) is being emphasized. In order to encure safety and reliability, it is necessary to define an operational design domain(ODD) of the ADS and verify the safety of the ADS while evaluating its ability to respond in situations outside of the ODD. To this, international associations such as SAE, BSI, NHTSA, ISO, etc. stipulate ODD standards. However, in Korea, there is no standard for the ODD, so automated vehicles’s ODD expression method and safety verification and evaluation are not properly conducted. Therefore, this study analyzed overseas ODD standards and selected suitable ODD for safety verification and evaluation, and presented evaluation elements for ADS safety verification and evaluation. In particular, evaluation elements were selected by analyzing the evaluation environment of the automated driving experimental city (K-City) that supports the development of ADS technology.

차량의 물체 인식에 사용되던 센서인 레이더 센서를 위치 추정에 사용하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 특히 레이더 센서에서 출력되는 도플러 속도를 이용하여 동적 물체와 정적 물 체를 분류하고, 정적 물체만을 이용하여 에고 모션을 계산하는 방법이 연구되었다. 기존의 동 적 물체 분류에서는 RANSAC을 사용한 방법이 제시되었는데, 단 한 번의 알고리즘 실패가 큰 영향을 미치는 위치 추정의 특성상 더 높은 성능을 가진 분류 방법이 필요하다. 본 논문에서는 동적 물체의 추적 및 필터링을 통해 기존 방법보다 분류 성능을 높이는 방법에 대해 제안한다. 추가적으로 GMPHD 필터를 사용하여 추적 성능을 최대로 향상시킨다. 제안된 방법은 기존의 방법과 비교하여 분류 정확도에서 더 높은 성능을 보였으며, 특히 알고리즘의 실패를 방지할 수 있다는 것을 보인다.

Researches are underway to use a radar sensor, a sensor used for object recognition in vehicles, for position estimation. In particular, a method of classifying dynamic and static objects using the Doppler velocity, the output from the radar sensor, and calculating ego-motion using only static objects has been researched recently. Also, for the existing dynamic object classification, several methods using RANSAC or robust filtering has been proposed. Still, a classification method with higher performance is needed due to the nature of the position estimation, in which even a single failure causes large effects. Hence, in this paper, we propose a method to improve the classification performance compared to existing methods through tracking and filtering of dynamic objects. Additionally, the method used a GMPHD filter to maximize tracking performance. In effect, the method showed higher performance in terms of classification accuracy compared to existing methods, and especially shows that the failure of the RANSAC could be prevented.

자율주행자동차 상용화를 위해 자율주행자동차 안전성 제고를 위한 다양한 연구가 수행되 고 있으며, 그 중 시나리오 연구가 안전성 평가에 직접적으로 연관되어 필수적으로 고려되고 있다. 그러나 기존 시나리오 제시의 경우 데이터 부재 및 전문가 개입으로 인해 객관성 및 설 명력이 보완될 필요가 있다는 의견이 제시되고 있다. 이에 본 연구에서는 실제 사고 데이터 및 설명력 있는 인공지능 방법론인 ViT 모델을 활용하여 확장된 자율주행자동차 안전성 평가 시나리오를 제시한다. 활용 데이터에 최적화시킨 ViT 모델 학습 결과, 94% 정확도가 확인되었 으며 Attention Map을 추가적으로 활용하여 설명력 있는 시나리오를 제시하였다. 본 연구를 통 해 기존 시나리오 접근법의 한계를 보완하고 인공지능을 활용하여 새로운 안전성 평가 시나리 오 수립 프레임워크를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

Recently, various studies have been conducted to improve automated vehicle (AV) safety for AVs commercialization. In particular, the scenario method is directly related to essential safety assessments. However, the existing scenario do not have objectivity and explanability due to lack of data and experts’ interventions. Therefore, this paper presents the AVs safety assessment extended scenario using real traffic accident data and vision transformer (ViT), which is explainable artificial intelligence (XAI). The optimal ViT showed 94% accuracy, and the scenario was presented with Attention Map. This work provides a new framework for an AVs safety assessment method to alleviate the lack of existing scenarios.

자율주행자동차는 센서를 통해 수집되는 정보에 의존해 주행을 한다. 따라서, 센서로부터 수집되는 정보의 불확실성은 해결해야 할 중요한 부분이다. 이를 위하여 도로·교통 분야에서 는 인프라 또는 시설물을 통해 이러한 센서의 불확실성을 해결하기 위한 연구를 수행한다. 본 연구는 이러한 자율주행 지원 인프라 개발 연구의 일환으로 강우 상황에서도 충분히 LiDAR의 검지성능이 확보되어 공사구간에서 시선유도 기능을 유지할 수 있는 교통콘을 개발하여 이의 개선효과를 실증을 통해 검증하였다. 연구진이 개발한 개선 교통콘은 기존의 원뿔형보다 반사 성능이 증대될 수 있도록 직교형과 평면형 2가지 형태로 제작하였다. 실증수행 결과, 평면형 교통콘은 운전자의 시야확보가 불가능한 수준인 50 mm/h 강우 환경에서도 기존 교통콘에 비 하여 우수한 검지성능이 확보됨을 확인할 수 있었다. 또한 두 개선 교통콘 모두 강우 비중이 높은 20 mm/h 수준에서는 맑은 날 수준의 검지수준이 유지되는 것도 확인하였다. 향후, 자율주 행의 안전을 유도할 수 있는 교통콘이 현장에서 실제로 적용될 수 있도록 개선방안을 발전시 켜 나가야 할 것이다.

Automated vehicles rely on information collected through sensors to drive. Therefore, the uncertainty of the information collected from a sensor is an important to address. To this end, research is conducted in the field of road and traffic to solve the uncertainty of these sensors through infrastructure or facilities. Therefore, this study developed a traffic cone that can maintaing the gaze guidance function in the construction site by securing sufficient LiDAR detection performance even in rainy conditions and verified its improvement effect through demonstration. Two types of cones were manufactured, a cross-type and a flat-type, to increase the reflective performance compared to an existing cone. The demonstration confirms that the flat-type traffic cone has better detection performance than an existing cone, even in 50 mm/h rainfall, which affects a driver's field of vision. In addition, it was confirmed that the detection level on a clear day was maintained at the 20 mm/h rain for both cones. In the future, improvement measures should be developed so that the traffic cones, that can improve the safety of automated driving, can be applied.

이동객체 추적은 컴퓨터 비전 분야에서 오랜 시간 동안 연구가 진행되어 온 분야로 자율주 행이나 운전 보조 시스템 등의 시스템에서 아주 중요한 역할을 수행하고 있다. 이동객체 추적 기술은 일반적으로 객체를 검출하는 검출기와 검출된 객체를 추적하는 추적기의 결합으로 이 루어져 있다. 검출기는 다양한 데이터셋이 공개되어 사용되고 있기 때문에 쉽게 좋은 모델을 학습할 수 있지만, 추적기의 경우 상대적으로 공개된 데이터셋도 적고 직접 데이터셋을 구성 하는 것도 검출기 데이터셋에 비해 굉장히 오랜 시간을 소요한다. 이에 검출기를 따로 개발하 고, 별도의 추적기를 학습 기반이 아닌 방식을 활용하여 개발하는 경우가 많은데 이런 경우 두 개의 시스템이 차례로 작동하게 되어 전체 시스템의 속도를 느리게 하고 앞단의 검출기의 성능이 변할 때마다 별도로 추적기 또한 조정해줘야 한다는 단점이 있다. 이에 본 연구는 검출 용 데이터셋만을 사용하여 검출과 추적을 동시에 수행하는 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 데이터 증강 기술과 샴 네트워크를 사용하여 단일 이미지에서 객체를 검출 및 추적하는 방법 을 연구하였다. 공개 데이터셋에 실험을 진행하여 학습 결과 높은 속도로 작동하는 이동객체 검출 및 추적기를 학습할 수 있음을 검증하였다.

Multi-object tracking has been studied for a long time under computer vision and plays a critical role in applications such as autonomous driving and driving assistance. Multi-object tracking techniques generally consist of a detector that detects objects and a tracker that tracks the detected objects. Various publicly available datasets allow us to train a detector model without much effort. However, there are relatively few publicly available datasets for training a tracker model, and configuring own tracker datasets takes a long time compared to configuring detector datasets. Hence, the detector is often developed separately with a tracker module. However, the separated tracker should be adjusted whenever the former detector model is changed. This study proposes a system that can train a model that performs detection and tracking simultaneously using only the detector training datasets. In particular, a Siam network with augmentation is used to compose the detector and tracker. Experiments are conducted on public datasets to verify that the proposed algorithm can formulate a real-time multi-object tracker comparable to the state-of-the-art tracker models.

최근 고령사회로 접어든 우리나라에서 고령자가 밀집한 교통소외지역의 이동권 확보를 위 해 자율주행 서비스가 대두되고 있다. 기존의 자율주행 관련 연구들은 도시 및 고속도로와 같 은 교통수요가 많은 지역에 초점이 맞춰져 있고, 교통소외지역에 자율주행 서비스를 제공하기 위한 연구는 부족한 실정이다. 이를 위해서 교통소외지역의 도로 환경 및 인프라 환경을 조사 하는 것이 선행되어야 한다. 도시와 교통소외지역의 도로 환경 차이는 자율주행에 중요한 요 소인 운행설계영역(ODD)와 관련된 주행 기술을 필요로 한다. 본 연구에서는 운행설계영역 측 면에서 교통소외지역과 도시지역 간 유사한 도로 환경 요소와 차이를 보이는 요소를 비교 분 석하였다. 교통소외지역의 도로 환경 중 Sidewalk, Boarding zones, Slope는 도시지역 여건과 차 이를 보여 자율주행 운행설계영역 확장을 위한 기술적 고려가 필요한 상황이다.

The introduction of Connected and Automated(CAD) technology has a growing interests especially in areas with low demand for transport, where often the local transport services do not connect to peripheral areas for more efficient and convenient mobility services. However, there are few researches on CAD-based mobility services in areas with low demand for transport. Because current researches are mainly focuses on introduction of CAD-based mobility services in area with high demand for transport such as urban and highway. These two areas have different road environments and these differences require different driving technology especially related to Operational Design Domain(ODD). ODD is important factors for introduction of CAD-based mobility services. Therefore, we compare the road environments of areas with low demand for transport and areas with high demand for transport in terms of ODD. In addition, this paper proposes suggest guidance for the introduction of CAD-based mobility services in areas with low demand for transport such as rural and suburban areas.