Earticle

국내 톨게이트는 하이패스 차로와 Toll Collection System(TCS) 차로가 공존하는 복잡한 형태 로 설계되어 있어 해당 구간에서 교통사고가 빈번히 발생하고 있다. 정부에서는 교통사고 예 방을 위해 교통사고 요인 분석을 기반으로 톨게이트 개선방안을 도출하고 개선해오고 있으나 여전히 교통사고가 끊이지 않고 있다. 다만, 톨게이트는 단거리이지만 주행 시 인지해야 할 상 황과 이벤트들이 다수 존재해 교통사고 분석 시 상황과 요인 등을 복합적으로 고려할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 교통사고 내용 데이터에 역문서 빈도 가중치를 적용하여 교통사 고 요인과 상황을 도출하였으며, 그 이후 톨게이트 교통사고를 유형화하였다. 유형화 결과를 바탕으로 네트워크 클러스터링을 수행하여 실효성 높은 톨게이트 개선방안을 제안하였다.

In Korea, tollgates are designed in a complex manner with the coexistence of Hi-Pass and Toll Collection System lanes, frequently leading to traffic accidents. Despite the continuous efforts of the government to improve tollgates based on an analysis of accident factors, incidents still persist. Tollgates require drivers to be aware of numerous circumstances and events within a short distance, necessitating careful consideration of several factors and circumstances when analyzing traffic accidents. Therefore, this study applied the Term Frequency-Inverse Document Frequency method to traffic accident data to identify the factors and circumstances. Subsequently, the tollgate traffic accidents were categorized. Finally, effective tollgate improvement measures were proposed based on the categorization result.

생활도로는 교통사고, 낙상, 범죄, 재해 등 다양한 위험요소가 존재하여 보행 안전을 위협하 고 있으나, 현재의 도로관리 및 안전체계는 간선도로 위주로 운영되어 생활도로의 특성을 충 분히 고려하지 못하고 있다. 본 연구는 생활도로에서 발생할 수 있는 다양한 보행자 사고를 보다 효과적으로 예측하기 위해, 위험요인의 분포에 따라 구간을 등급화하는 새로운 방법론을 제시하였다. 현장조사를 통해 각 사고 유형별로 주요 위험요인을 도출하였으며, 도출된 위험요 인들의 출현횟수에 따라 위험구간을 분류하고 GIS 활용하여 시각적으로 표현하였다. 서울시 서초1동을 대상으로 이 방법론을 적용하여 실제 사고 데이터와 비교 분석한 결과, 교통사고와 재해사고 부문에서 예측된 위험구간과 실제 사고 구간이 다소 일치하는 것으로 나타나 방법론 의 타당성을 확인하였다. 이 연구는 생활도로에서의 사고를 사전에 예방하고 안전을 개선하기 위한 정책적 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

Community roads pose risks for traffic accidents, falls, crimes, and disasters, threatening pedestrian safety. However, current road management and safety systems primarily focus on arterial roads, and fail to adequately consider the unique characteristics of community roads. This study presents a methodology to more effectively predict various pedestrian accidents on community roads by categorizing risk zones based on a distribution of risk factors. Through field surveys, key risk factors for each type of accident were identified, and the frequency of these factors was used to classify risk zones, which were then visually represented using GIS. Applying this methodology to Seoul’s Seocho 1-dong, a comparison with actual accident data revealed a partial correlation between the predicted risk zones and actual locations of traffic and disaster-related incidents, thereby validating the methodology. This study is expected to serve as a policy tool for preventing accidents and enhancing safety on community roads.

이 연구는 생활도로에서 발생하는 다양한 유형의 보행자 사고(교통사고, 범죄, 군중 압사 사고, 낙상)에 대한 안전 지표를 분석하는 것을 목표로 한다. 이 연구의 필요성은 이러한 도로 의 복잡성과 협소함이 보행자 안전에 큰 위협이 된다는 점에서 비롯된다. 연구에서는 문헌조 사, 사례조사, 현장조사를 통해 보행자 사고의 위험요인을 도출하였으며, 이러한 위험요인들을 계층적 분석법(AHP)을 사용하여 각 안전 지표의 상대적 중요도를 체계적으로 평가하였다. 분 석 결과, 교통사고의 경우 보행자와 차량의 경로 분리 및 유효 보도 폭이 중요한 요인으로 나 타났다. 범죄 관련 사고에서는 조명과 CCTV 설치가 가장 중요한 요인으로 분석되었다. 군중 압사 사고에서는 보행자 통행량과 유효 보도 폭이 주요 요인으로 확인되었으며, 낙상 사고를 예방하기 위해서는 경사도와 유효 보도 폭이 중요한 요인으로 나타났다. 이러한 결과는 생활 도로의 안전성 개선을 위한 구체적인 대책 마련에 기여할 수 있을 것이다.

This study aims to analyze safety indicators for various types of pedestrian accidents (traffic accidents, crimes, crowd crush incidents, and falls) in urban community roads. The need for this research arises from the complexity and narrowness of these streets, which significantly threaten pedestrian safety. The study employed literature reviews, case studies, and field surveys to identify risk factors for pedestrian accidents. These risk factors were then systematically evaluated using the Analytic Hierarchy Process (AHP) to determine the relative importance of each safety indicator. The analysis revealed that for traffic accidents, factors such as the separation of pedestrian and vehicle paths and the effective sidewalk width are critical. For crime-related incidents, lighting and CCTV coverage were found to be the most important. In crowd crush incidents, pedestrian traffic volume and effective sidewalk width were identified as key indicators, while slope and effective sidewalk width were crucial for preventing falls. These findings contribute to the development of targeted safety improvement measures for urban community roads.

대중교통은 정류장까지의 접근 통행이 필수적이며, 이러한 접근 통행은 외부환경에 많은 영향을 받는다. 본 연구에서는 이러한 특성을 고려하여 외부환경에 따른 대중교통 이용변화를 분석하고자 한다. 서울특별시의 25개 행정구를 분석 대상으로 설정하였으며, 2023년 대중교통 이용실적과 기상 및 대기환경 관련 데이터를 바탕으로 분석을 수행하였다. Panel-SUR 모형을 활용하여 분석을 진행하였으며, 기상 및 대기환경 악화는 대중교통 이용을 감소시키는 것으로 도출되었다. 변수의 영향력은 주중에 비해 주말에 더 크게 나타났는데, 이는 주말에 주로 발생 하는 비필수 목적통행은 외부환경에 의해 통행 발생 여부를 선택할 수 있기 때문으로 판단된 다. 대기환경 관련 변수는 버스에 비해 지하철에서 영향력이 작은 것으로 도출되었는데, 이는 버스 정류장이 외부환경에 더욱 노출되어있기 때문으로 판단된다.

Public transportation require access trips to the stops, which are significantly affected by external environmental factors. This study examined the changes in public transportation usage based on these characteristics in relation to external environments. The analysis focuses on the 25 administrative districts of Seoul, using data on public transportation usage, weather, and air quality from 2023. The analysis used a Panel-SUR model, showing that deteriorating weather and air quality reduce public transportation usage. The impact of the variables was greater on weekends than on weekdays, likely because non-essential trips, which mainly occur on weekends, can be influenced by external environmental conditions when choosing whether to travel. The air quality-related variables have a smaller impact on subways than buses, likely because bus stops are more exposed to external environments.

본 연구는 전기자동차 충전시설의 이용현황과 이용 영향요인을 분석하였다. 한국환경공단 에서 제공하는 전기자동차 충전소 정보를 활용하여 서울시 내 충전시설 이용자료를 구축하였 으며, 이용자료를 분석한 결과, 총 5,810개의 충전소와 28,233대의 충전기가 운영 중이며, 급속 충전기와 완속 충전기의 이용률은 각각 49.1%, 24.6%로 나타났다. 급속 충전기는 충전기당 2.3 회, 1회당 47.2분 이용되었으며, 완속 충전기는 충전기당 1.2회, 1회당 251.5분 이용되었다. 충전 시설 이용 영향요인 분석 결과, 이용 제한이 없는 충전소, 도로시설이 잘 갖춰진 지역, 상업 및 업무시설이 밀집된 지역에서 급속 충전기 이용이 활발하게 이루어졌다. 본 연구는 설문조 사에 의존한 기존 연구와 달리 실제 충전 현황자료로 분석을 수행하였다는 점에서 의의가 있 으며, 본 연구의 결과는 향후 충전시설 보급 전략을 수립하는 데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

This study analyzes the recharging of electric vehicles and the factors influencing the utilization of chargers. Utilizing electric vehicle charging station data provided by the Korea Environment Corporation, utilization data in Seoul was constructed. A total of 5,810 charging stations and 28,233 chargers are in operation. The utilization rates for fast and slow chargers were 49.1% and 24.6%, respectively. On average, fast chargers were used 2.3 times per unit for 47.2 minutes per session, while slow chargers were used 1.2 times per unit for 251.5 minutes per session. Analysis of factors influencing charging station utilization revealed that fast chargers are more frequently used in stations with no usage restrictions, as well as areas with well-developed road infrastructure and in regions with a high density of commercial and business facilities. Unlike previous studies that relied on surveys, this study is significant because it utilizes actual charging station data. The results can serve as a foundational resource for formulating future charging infrastructure deployment strategies.

이 연구는 전기차 시대 도래에 따라 교차로 운영 방식이 에너지 절감에 미치는 영향을 분 석한다. 교차로 제어 유형인 신호, 회전교차로, 비신호 교차로를 대상으로, VISSIM 시뮬레이 션과 전기차 및 내연기관차의 에너지 소모 모형을 활용하여 에너지 절감량을 비교하였다. 각 교차로에서 교통량, 접근 속도, 좌회전 비율 등 다양한 시나리오를 바탕으로 에너지 소모량을 산출한 결과, 접근 속도 30kph에서는 신호 교차로가 대부분의 교통 상황에서 가장 에너지 효 율성이 높았으며, 접근 속도 60kph에서는 회전교차로가 우수한 성과를 보였다. 특히, 내연기관 차를 전기차로 전환했을 때 최대 83%의 에너지를 절감할 수 있었다. 또한 전기차의 회생제동 효과를 분석한 결과, 회전교차로와 신호 교차로 모두 에너지 재생 측면에서 긍정적인 성과를 보였다. 이 연구는 전기차 보급 확대에 따른 교차로 운영 전략 수립에 유용한 정책적 시사점을 제공한다.

This study analyzed the impact of the intersection control types on energy savings in the era of electric vehicles (EVs). Three types of intersection control (signalized, roundabout, and unsignalized intersections) were examined by comparing energy consumption between EVs and internal combustion engine vehicles (ICEVs) through VISSIM simulations and energy consumption models. Various scenarios, including traffic volume, approach speed, and left-turn ratios, were simulated to assess energy consumption. The results showed that signalized intersections were the most energy-efficient under most traffic conditions at an approach speed of 30 kph, while roundabouts showed excellent performance at 60 kph. EVs showed up to 83% energy savings compared to ICEVs. An analysis of regenerative braking in EVs highlighted the benefits of roundabouts and signalized intersections in energy recovery. This study provides valuable policy insights for developing intersection management strategies as EV adoption increases.

터보형 회전교차로는 회전교차로 내부의 주행 경로를 분리하여 차선 변경 없이 회전교차로 를 통과할 수 있는 회전교차로이다. 따라서 기존 2차로형 회전교차로의 합·분류 및 차선 변경 시 발생하는 상충 문제를 최소화할 수 있는 장점을 갖고 있다. 본 연구에서는 접근로별 교통량 을 고려한 터보형 회전교차로 유형 도입 기준을 제시하고, 그 효과는 VISSIM을 통해 분석하였 다. 분석 결과 진입교통량이 균등하고 2,000~2,600대/시 경우 2차로형 회전교차로, Basic(Turbo) 의 도입이 타당한 것으로 분석되었다. 반면 진입교통량이 불균등하고 2,400~2,800대/시이면서 주도로가 서로 마주 보는 접근로일 때, Basic(Turbo), Egg(Turbo)가, 2,000~2,400대/시이면서 주 도로가 서로 인접한 접근로일 때, Knee(Turbo)가 도입 타당한 것으로 분석되었다.

A turbo roundabout is a type of roundabout that allows vehicles to pass through the roundabout without changing lanes by separating the internal lanes. Thus, it has the advantage of minimizing conflicts arising from converging, diverging, and lane changing in existing two-lane roundabouts. In this study, the criteria for introducing a turbo roundabout are suggested by considering traffic volume conditions of the approach lane, and the results were analyzed using a VISSIM. The results showed that the 2-lane roundabout and basic(turbo) are the appropriate types when the approach traffic volume is a balanced condition with 2,000–2,600veh/h. On the other hand, basic(turbo) and egg(turbo) are appropriate types when the approach traffic volume is an unbalanced condition with 2,400–2,800veh/h under the condition of a major road grouped as an opposite combination. The major road is grouped as an adjacent combination when there is an approach volume of 2,000– 2,400veh/h, and the knee(turbo) is the appropriate type in this case.

본 연구는 포스트 코로나 시대의 스마트 모빌리티 서비스에 대한 중요도와 실현 가능성을 평가하였다. 새롭게 성장하고 있는 스마트 모빌리티 서비스는 미래 교통의 혁신적인 변화를 불러올 것으로 주목받고 있다. 이에 스마트 모빌리티 서비스를 개인 이용에 초점을 맞춘 개인 공유형 서비스, 취약지역의 보조 역할로의 대중교통형 서비스, 서비스 확장을 위한 연계형 서 비스 등 대분류를 3단계로 분류하고 각각의 중분류, 소분류로 세부 지표를 구성하여 전문가를 대상으로 한 설문조사를 통해 AHP 분석을 수행하였다. 분석 결과, 대중교통 서비스가 중요도 와 실현 가능성 측면에서 높게 평가되었다. 또한, 자율주행셔틀과 스마트 주차와 같은 기술 중 심의 서비스들이 중요도와 실현 가능성이 높은 것으로 분석되었다. 반면, 개인 공유형 서비스 와 관련된 일부 항목은 중요도는 높지만, 실현 가능성이 낮은 것으로 평가되었고, 연계형 서비 스의 경우 중요도는 낮지만, 실현 가능성이 높은 것으로 평가되었다. 이러한 결과를 토대로 포 스트 코로나 시대의 모빌리티 서비스 발전을 위한 정책 방향을 제시하였다.

This study assessed the importance and feasibility of smart mobility services in the post- COVID-19 era. Emerging smart mobility services are gaining attention because they are expected to bring innovative changes to the future of transportation. To achieve this, mobility services were categorized into three levels: individual personal sharing services, public transportation services for support systems in underserved areas, and integrating services for expansion. Detailed indicators were established for each category, and an expert survey was conducted to apply the analytic hierarchy process (AHP). The analysis results highlight how public transportation services are rated highly in terms of importance and feasibility. Additionally, technology-centric services such as autonomous shuttles and smart parking are found to be both important and feasible. Conversely, certain aspects of individual sharing services are considered important but less feasible, while integrated services are seen as less important but more feasible. Based on these findings, both strategies and policy directions are proposed for the advancement of mobility services in the post-COVID-19 era.

수요응답형 대중교통(이하 DRT, Demand Response Transit)은 스마트폰 앱과 차량단말 등을 활용하 여 이용자호출에 따라 가변적인 노선으로 운행되는 대중교통이다. DRT는 호출 후 대기시간, 탑승지점 접근시간, 차내통행시간, 우회통행시간, 하차 후 도달시간 등이 운행방식에 기반한 이용자 선호요인이 발생된다. 본 연구는 SP조사를 통해 시민들이 위 요인 중 어떤 요인에 가장 민감하게 반응하는지 조사하였다. 조사는 5개의 속성변수로 구성된 2개의 DRT 대안을 제시하여 보다 선호하는 수단을 선택하도록 하였으며, 출퇴근 상황과 여가 상황 2가지 상황에 대한 응답을 조사하였다. 분석결과 출퇴근시에도 여가시에도 호출 후 대기시간이 가장 큰 선호요인이었으며, 탑승지점 접근시간은 가장 약한 영향요인인 것으로 분석되었다. 단, 우회통행에 대한 민감도는 출퇴근 상황에서 여가시간 대비 2배 이상인 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 DRT 운영 시 시간대에 따라서 최적화 목표를 차별화하여 이용자 만족도와 시스템 효율성을 향상시키는 데 기여할 것으로 보여진다.

Demand-Response Transit (DRT) is public transportation that operates on flexible routes according to user requests via smartphone apps and vehicle terminals. In DRT, user preference factors are generated based on the operational method, such as wait time after calling, approach time to the boarding point, in-vehicle time, detour time (if any), and egress time after arrival. Through an SP survey, this study investigated which of these factors citizens are most sensitive to. The survey presented two DRT alternatives consisting of five attribute variables, and asked respondents to choose the preferred mode, examining two situations: commuting and leisure travel. The analysis showed that wait time after calling was the strongest factor for both commuting and leisure travel, whereas boarding point access time had the weakest influence. However, sensitivity to detours was found to be more than twice as important in leisure travel compared to commuting. The results of this study are expected to contribute to improving user satisfaction and system efficiency by differentiating optimization targets according to the time of day in DRT operations.

수요응답형 교통수단(demand-responsive transit: DRT)은 대중교통 서비스가 부족한 지역에 적정 수준의 서비스를 공급하고자 하는 개념으로 최근 인천 수요응답형 교통수단(Incheon mobility on demand: I-MOD), 세종 셔클 등 민간에서 서비스를 제공하기 시작했으며, 최근 자율 주행기술을 접목하여 서비스를 제공하려는 연구가 진행되고 있다. 이러한 환경 변화에 맞춰 본 연구는 수요응답형 자율주행 대중교통서비스 평가 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 국·내외 관련 평가 제도, 연구 사례 및 자율주행 대중교통서비스의 특성을 검토 하여 수요응답형 자율주행 대중교통서비스에 적합한 평가 지표 및 방법을 제시하고 계층화 분 석(analytic hierarchy process: AHP)을 통해 각 지표의 중요도를 산정하였다. 이러한 연구 결과는 향후 수요응답형 자율주행 대중교통서비스를 제공하는 기관 평가에 활용되어 서비스 경쟁력 을 제고하고 지속가능성을 확보하는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

Demand-responsive transit (DRT) is a concept introduced to provide appropriate service to areas with insufficient public transit services. Since the focus has been on regional expansion, a service evaluation and feedback system has not yet been established. In the context of recent research to combine DRT service and autonomous driving technology, this study examines domestic and overseas-related evaluation systems and research cases to discover indicators that meet demand-response autonomous mobility service evaluation. This study proposes a method for evaluating demand-responsive autonomous mobility services using an analytic hierarchy process (AHP) technique based on the investigated indicators. It is expected that the results will be used as primary data for building an evaluation system, contributing to enhanced service competitiveness and secure sustainability.

교통상충 기법은 차량간 시공간적 이동 궤적에 대한 분석을 기반으로 진행되기 때문에, 영상 을 통해 수집된 자료를 활용하는 것이 일반적이었다. 최근, 모바일 영상 수집 장치의 기술과 분석 기술의 발전으로 교통상충 기법을 활용한 교통안전 분야 연구는 더욱 도전적으로 다가오고 있다. 이러한 배경하에, 본 연구의 목적은 영상자료 기반 교통상충 기법 활용 연구와 영상자료의 유형 별 대체안전지표(surrogate safety measure: SSM)의 고찰하고, 이를 통해 교통상충 기반 교통 안전 연구를 위한 모바일 영상 자료 구축 및 모바일 영상 자료 기반 SSM 활용 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 과거 50년간(1972-2022)간 영상자료 기반 교통상충 관련 연구와 이들 연구에 활용된 SSM을 조사하였다. 총 40건의 연구를 검토하여, 연구에 활용된 영상자료의 유형과, 수집 장비 및 SSM을 정리하였다. 특히, 활용된 SSM의 수식 및 장단점 등 구체적인 내용을 정리하였다. 대부분 연구에서는 고정식 영상을 활용한 반면, 모바일 영상 자료의 단독 활용은 연구는 전무하 여, 모바일 영상 자료의 활용에 대한 부분은 기존 연구와의 간격을 보여주었다. 본 연구의 결과는 향후 모바일 영상 자료를 활용한 교통안전 분석 분야 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.

Since the traffic conflict technique is typically based on analyzing spatiotemporal movement trajectories between vehicles, it has been expected to use data collected through video footage. Recently, with advances in mobile image-related technologies, research in traffic safety using the traffic conflict technique has become more challenging. This study aims to review the use of image-based traffic conflict studies and surrogate safety measures (SSM) by type of image data and to suggest a direction for constructing mobile image data for measuring traffic conflict. This study reviews SSM used in image-based traffic conflict assessment over the past 50 years (1972-2022). A total of 40 studies were reviewed to identify the types of image data, collection equipment, and SSMs. Most studies have used fixed devices, while there has been no research on the exclusive use of mobile image data, identifying research gaps with previous studies on the use of mobile image data. The results are expected to be used as basic information in traffic safety using mobile image data.

자율주행 기술은 기초적인 연구 단계를 넘어 상용화 초입 단계에 접어들었으며, 최근에는 자율주행 기술과 정보통신 기술 기반 지능형교통시스템을 접목한 모빌리티 서비스들이 활발 히 개발되고 있다. 본 연구는 모빌리티 기반 서비스 중 하나인 수요응답형 자율배송 서비스의 운영 효율성 향상을 위해 다중 모빌리티 전역경로를 생성하는 것으로, 지능형교통시스템을 통 해 수집한 교통소통정보와 서비스 사용자 수요를 고려하여 최단 시간 내에 자율배송을 완료할 수 있는 혼합 정수 최적화 기반 전역경로 생성 시스템이 개발되었다. 개발된 전역경로 생성 시스템은 교통소통정보 갱신 또는 서비스 사용자의 추가 수요 발생에 따라 전역경로를 갱신하 며 상암 자율주행 테스트베드의 교통소통정보를 활용하여 수요응답형 자율배송 서비스 운영 이 가능함이 확인되었다. 또한, 기존 유인 배송 서비스와 비교분석을 통해 운영 비용 절감과 물품 배송 및 공차 시간이 단축이 확인되었다.

Autonomous driving technologies have entered the initial stage of commercialization. Recently, mobility services that combine autonomous driving technologies and information and communication technologies based intelligent transportation systems are being actively developed. This study develops a global path planning system that considers traffic information and user demands to generate the shortest time paths for autonomous delivery services using Mixed Integer Programming. While providing the autonomous delivery services, the generated paths are updated recursively according to traffic information updates or additional demands. The developed global path planning system was verified by simulations with traffic information in the Sangam autonomous driving test-bed, and comparative analysis with existing manned delivery services shows that operating costs, product delivery time, and empty driving time were reduced.

LiDAR는 자율주행차에서 활용되는 핵심적인 센서로서, 3D 정보를 생성할 수 있고 다양한 환경요인에 비교적 강건하다는 점에서 활용 범위가 늘어나고 있다. 다만 LiDAR는 원리 상 강 우 시 빗방울에 의한 신호감쇠 및 산란현상으로 인해 성능이 일정 부분 저하되는 것으로 알려 져 있으며, 이에 LiDAR를 활용한 도로환경 검지 및 활용에 있어 강우에 따른 영향요인 분석이 필요하다. 본 연구에서는 강우 시 LiDAR의 성능 저하 요인이라 알려진 신호감쇠 및 산란의 영향에 대한 해석을 실측 데이터를 기반하여 진행한다. 강우량 통제가 가능한 실내 실험시설 에서 고휘도 재귀반사시트지를 활용한 시설물을 활용하여 데이터를 취득하고, 이를 신호감쇠 및 산란의 관점에서 해석하여 강우 시 LiDAR 성능 저하를 정량적으로 확인한다. 점군분포도 와 성능지표 분석결과, 비로 인한 신호감쇠와 산란의 영향으로 LiDAR의 성능은 저하된다. 세 부적으로 정량 성능지표 분석결과는 LiDAR는 비로 인한 신호감쇠 효과로 주로 Intensity가 감 소하며, 신호산란 효과로 NPC와 Intensity가 감소하고, 측정거리 오차가 커졌다.

LiDAR is a key sensor used in autonomous vehicles, and its range of applications is expanding because it can generate 3D information and is relatively robust to various environmental factors. However, it is known that LiDAR performance is degraded to some extent due to signal attenuation and scattering by raindrops during rain, and thus the need for analysis of factors affecting rainfall in road environment detection and utilization using LiDAR has been confirmed. In this study, we analyze how signal attenuation and scattering, known as factors degrading LiDAR performance during rain, cause performance degradation based on real data. We acquire data using facilities that utilize high-luminosity retroreflective sheeting in indoor chamber where quantity of rainfall can be controlled, and quantitatively confirm the degradation of LiDAR performance during rain by interpreting it from the perspective of signal attenuation and scattering. According to the point cloud distribution and performance analysis results, LiDAR performance deteriorates due to signal attenuation and scattering caused by rain. Specifically, the quantitative performance analysis shows that LiDAR experiences a decrease in intensity primarily due to signal attenuation from rain, as well as a reduction in NPC and intensity due to signal scattering effects, along with an increase in measurement distance error.

교통전문가들은 승용차에서 시내버스로의 수단전환 및 대중교통 이용 활성화를 위해 시내 버스 노선 개편 등 이용 환경 개선을 도모하고 있다. 이를 위해서는 생활수준 향상에 따라 이 동성 뿐만 아니라 시설이용 만족도에 높은 가치를 두어야 한다. 즉 시내버스 활성화를 위해서 는 현실적인 이용자 측면에서의 편의나 요구사항을 반영한 서비스 개선을 통해 이용자 만족도 를 제고할 필요가 있다. 이에 본 연구는 청주시민을 대상으로 시내버스 서비스 만족도 조사를 수행하여 현재 서비스 제공 현황을 진단하였다. 시내버스 서비스에 대한 전반적 만족도 조사 결과 시내버스 이용 유도를 위해서는 이용자 만족도의 제고가 필요한 것으로 파악된다. 서비 스 측면의 세부 개선 필요사항을 도출하기 위해 만족도 조사 결과를 기반으로 다양한 논의가 진행 중인 수정된 IPA 기법 중 두 가지 기법을 활용하여 시내버스 서비스 만족도 향상을 위한 개선점을 분석하였으며, 각 속성을 내재적 만족도와 중요도에 따른 4가지로 구분하여 서비스 개선방향을 제시하였다. 해당 결과는 청주시 대중교통 이용률의 향상을 위한 목적으로 서비스 측면의 개선방향을 수립하고 서비스 개선의 우선순위를 정하기 위한 기초자료로 활용될 수 있 을 것이라 기대된다.

Transportation jurisdictions are making efforts to enhance the public transportation environment by implementing changes to bus routes, aiming to encourage a transition from private cars to city buses and to promote the use of public transport. However, as living standards improve, citizens are increasingly emphasizing not only mobility but also satisfaction with facility usage. To further boost the city bus services, it is essential to improve user satisfaction by addressing practical conveniences and meeting user demands effectively. This study conducted a satisfaction survey on city bus services targeting Cheongju citizens to assess the current service provision. The survey results indicate that enhancing user satisfaction is crucial for promoting the use of city buses. To identify main factors for improvement from a service perspective, this study analyzed potential enhancement points for city bus service satisfaction using two modified IPA techniques based on the survey results. Attributes were categorized into four aspects according to satisfaction and implicit importance levels. The authors believe that these results can serve as foundational data to formulate service improvement strategies and determine priorities for service enhancements, with the goal of increasing public transportation usage rates.

최근 자동차 빅데이터 활용 기술 발전, 교통환경 개선 정책의 다양성 확대 및 기술 혁신으 로 사회문제(미세먼지, 탄소 등)의 통합적 해결을 모색하는 추세이다. 본 연구는 버스의 디지털 운행기록계 자료를 활용하여 시공간 등 다양한 유형 간 버스 주행패턴 차이를 비교하고, 그에 따른 연료사용량 및 온실가스 배출량을 분석하여 시사점을 도출하였다. 연구 결과, 비수도권보 다 수도권에서, 비첨두보다 첨두에서, CNG보다 경유 버스에서 가속도 분산값이 높게 나타났 으며, 버스의 주행패턴 차이로 인해, 수도권 주말 대비 경기도 평일의 버스 온실가스 단위 배출 량은 약 16% 높은 것으로 분석되었다. 본 연구 방법론 및 결과는 DRT 등 버스 운영의 경제성 향상을 위한 자율주행 버스 등의 표준 버스 주행모드 설정, 버스 운전자의 경제운전 가이드를 위한 주행패턴 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

In recent years, there has been a trend towards seeking an integrated solution to social problems (fine dust, carbon emissions, etc.) through technological advancements in the utilization of automotive big data, the diversification of traffic environment improvement policies, and technological innovations. This study compares the differences in bus travel patterns between various types of buses in time and space by using digital odometer data, and draws implications by analyzing fuel consumption and greenhouse gas GHG emissions. As a result of the study, the acceleration dispersion value for diesel buses was higher than for CNG buses. The units of GHG emissions buses on weekdays in the metropolitan area of Gyeonggi-do were about 16% higher than on weekends compared to nonmetropolitan areas due to differences in driving patterns. The methodology and results of this study are expected to be utilized in various fields, such as setting standard bus driving modes for autonomous buses, improving the economic efficiency of DRT buses, and in developing patterns to drive buses more economically.

본 연구는 철도종사자에 대한 철도사고 분석을 통해 철도현장 종사자의 문제점을 도출하고 작업자 안전성 확보방안을 제언하고자 한다. 첫째, 철도종사자들의 의견수렴을 거치는 FGI (Focus Group Interviews)를 통해 철도사고에서 중요한 작업자 안전성의 요인을 크게 4가지로 유형화한다. 철도현장 및 철도종사자 문제점과 관련이 깊은 안전설비, 위험차단, 작업시간 및 협의, 안전교육 등 4개 요인을 중심으로 20개 세부요인을 도출한다. 둘째, 철도현장의 종사자 들을 방문하여 설문 조사와 인터뷰를 실시하였고, 이를 통해 철도현장 및 철도종사자 문제점과 관련한 요인 중 어떤 요인이 가장 큰 영향을 미치고, 어떤 요인이 영향을 미치지 않는지 규명한다. 결과적으로 철도종사자들이 생각하는 철도현장에서의 요인별 문제점과 안전성 확보방안을 도출한다. 따라서 본 연구는 향후 철도현장 작업자의 안전성 확보 및 인공지능 기반 철도안전시스템 구축을 위한 중요한 근거 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

The purpose of this study was to assess the problems of workers at railroad construction sites and suggest ways to ensure worker safety through the analysis of accidents and worker problems at these sites. First, the important worker safety factors in railway construction accidents were categorized into four types through focus group interviews (FGIs). Second, the factors that had the greatest impact on the problems related to railway sites and workers were identified by conducting surveys and interviews. The problems relating to each factor and ways to ensure safety at the railway sites were identified. Thus, it is believed that this study can provide important evidence for securing the safety of railroad workers and establishing an artificial intelligence (AI)-based railway safety system in the future.

의미론적 영상 분할 기술은 오브젝트 검출과 더불어 자율주행 차량의 주변 환경 인식에 많 이 사용되고 있다. 제한된 장비와 자원을 사용하는 자율주행 특성상 가볍고 빠른 네트워크가 선호되는데, 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 활용하여 효율적인 의미론적 영상 분할을 하는 방법을 제안한다. 먼저 웨이블릿 변환을 사용하여 영상 데이터를 고주파, 저주파 성분으로 나 누어 주고, 각각의 성분에 대하여 서로 다른 특징지도 추출을 하여 서로 다른 정보를 적합하게 합쳤다. 자율주행에 적합한 가벼운 네트워크를 베이스라인으로 Cityscapes 데이터 세트에 제안 된 방식을 적용했을 때, 0.2%의 파라미터 증가를 통해 2.2% 성능향상을 달성했다. 이 같은 알 고리즘을 활용하여 더욱더 안정적이고 정확한 주변 환경 인식에 적용되길 기대한다.

Semantic segmentation and object detection are widely used to perceive surrounding environment during autonomous driving. Owing to the nature of autonomous driving, which operates with limited resources and equipment, lightweight and fast networks are preferred. In this paper, we propose an efficient semantic segmentation algorithm using a wavelet transform. First, we apply the wavelet transform to separate high-frequency and low-frequency components from an input image. For each component, different feature maps are extracted, and the distinct information appropriately merged. When the proposed method was applied to the Cityscapes dataset using a lightweight network suitable for autonomous driving, a 2.2% performance improvement was achieved from a 0.2% parameter increase. We expect this algorithm can be applied to achieve more stable and accurate perceptions of the surrounding environment.

자동차는 주요 대기 오염원 중 하나로 작용하고 있으며 자동차가 주 오염원인 대기오염물 질 데이터의 분석을 통해 전기자동차, 교통량 등과 실제 대기오염의 상관관계를 분석할 수 있 으며, 이러한 분석을 위해선 대기오염물질 데이터의 신뢰성 확보가 중요하다. 본 논문은 딥러 닝 모델과 동적 시간 와핑, 변화점 탐지 등의 알고리즘을 복합적으로 이용하여 전국 각지의 대기오염물질 측정소에서 측정되는 데이터 중 ‘베이스라인 이상’ 증상이 나타나는 구간을 탐 지하는 방법을 제시한다. 기존 연구들은 이전에 없던 패턴이 나타나는 데이터를 탐지하여 이 상으로 정의하지만 이는 베이스라인 이상 탐지에는 적합하지 않았다. 본 논문에서는 주로 이 미지 분할(Segmentation)에 사용되는 Unet모델을 시계열 데이터에 적합하도록 변형하여 사용하 고 있으며 또한 동적 시간 와핑과 변화점 탐지 알고리즘을 적용하여 주변 측정소와 적절한 비 교를 진행하고 이를 통해 오탐지를 최소화하였다.

Automobiles are one of the major sources of air pollution, and analyzing data on air pollutants, where vehicles are the primary pollutants, can help elucidate the correlation between factors like electric vehicles, traffic volume, and actual air pollution. Ensuring the reliability of air pollutant data is crucial for such analyses. This paper proposes a method for detecting sections of data exhibiting ‘baseline anomalies’ measured at air pollutant monitoring stations across the country by combining deep learning models with algorithms such as dynamic time warping and change point detection. While previous studies have focused on detecting data with unprecedented patterns and defined them as anomalies, this approach was not suitable for detecting baseline anomalies. In this study, we modify the U-Net model, typically used for image segmentation, to be more suitable for time-series data and apply dynamic time warping and change point detection algorithms to compare with nearby monitoring stations, thereby minimizing false detections.

본 연구는 보행자 사고 예방을 목표로 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신 기술을 활용한 테스 트 시나리오를 개발하고 이를 시뮬레이션을 통해 검증하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 기 존 교통사고 데이터베이스를 활용하여 차 대 보행자 사고 데이터를 분류하고, 사고 유형, 보행 자와 차량의 속도 분석을 통해 주요 사고 패턴을 도출하였다. 분석된 데이터를 기반으로 다양 한 보행자와 차량의 조건에서 V2X 기술이 적용 가능한 시나리오를 설정하고, 물리적으로 회피 가 불가능한 조건과 V2X 기술을 통해 사고 회피가 가능한 조건을 구체적으로 분류하였다. 개 발된 테스트 매트릭스를 바탕으로 다양한 시나리오에서의 시뮬레이션을 수행하여 V2X 기반 사고 예방 시스템의 성능을 평가하였다. 연구 결과, V2X 기술의 적용이 보행자 사고 예방에 효과적임을 확인하였으며, 본 시나리오는 향후 교통 안전 향상을 위한 표준화된 지침으로 활 용될 수 있을 것으로 기대된다. 이 연구는 교통 안전 정책 입안자, 차량 제조업체, 기술 개발자 에게 유용한 데이터를 제공하며, 보행자 안전을 강화하기 위한 새로운 접근 방안을 제시한다.

The purpose of this study is to develop test scenarios utilizing V2X (Vehicle-to-Everything) communication technology for the prevention of pedestrian accidents and to validate these scenarios through simulation. To this end, this researcher used existing traffic accident databases to categorize vehicle-to-pedestrian accident data, and drew key accident patterns through the analysis of accident types and the speeds of pedestrians and vehicles. Based on the analyzed data, scenarios were established where V2X technology can be applied under various conditions of pedestrians and vehicles. These scenarios were specifically classified into conditions where physical avoidance of an accident is impossible and conditions where accident avoidance is possible through V2X technology. In the developed test matrix, simulations were conducted in diverse scenarios to evaluate the performance of the V2X-based accident prevention system. The research results confirmed that the application of V2X technology is effective for preventing pedestrian accidents. It is expected that these scenarios can serve as standardized guidelines for future traffic safety improvements. This study provides useful data for policymakers for traffic safety, vehicle manufacturers, and technology developers, and proposes a new approach to enhance pedestrian safety.

혼합교통류 환경에서 자율차의 보수적인 주행행태는 전체 교통흐름에 부정적인 영향을 줄 수 있다. 선제적으로 혼합교통류의 이동성과 안전성을 관리하기 위해서는 실도로에서 수집된 자율주행 데이터를 활용하여 주행행태를 과학적 평가하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 Waymo Open Dataset을 활용하여 단속류 교차로 유형별 자율차와 비자율차의 주행행태를 비교 평가하는 방법론을 제안하였다. 영상자료를 통해 도로구간을 구분하고, 차량 추종 상황에서 자 율차와 비자율차의 Time-to Collision(TTC)를 기반으로 상충률 차이를 비교하는 자율주행 보수 성 지표(Autonomous Driving Conservativeness Index, ADCI)를 고안하였다. 분석 결과 모든 TTC 임계값에서 4지 비신호 교차로가 높은 ADCI로 관찰되었다. 이는 교차로 유형 중 4지 비신호 교차로에서 자율차의 주행 보수성(Conservativeness)이 높아, 비자율차 대비 보수적이게 주행함 을 의미한다. 장기간 지속될 혼합교통류 환경에서 자율차가 전체 교통흐름에 부정적인 영향을 주지 않기 위해 도로구간별 주행행태를 분석하고 지원방안을 도출할 필요함을 시사한다. 본 연구의 방법론은 실도로 데이터셋 기반 자율차에 영향을 미치는 요인들을 분석하는 기초 자료 로 활용될 것으로 기대된다.

In mixed traffic conditions, the conservative driving behavior of autonomous vehicles (AV) would negatively affect overall traffic performance. In order to manage mobility and safety in mixed traffic conditions, it is essential to scientifically evaluate driving behavior using autonomous driving data collected from real-world. This study proposed a methodology to evaluate the driving behavior of autonomous vehicles (AV) and manual vehicles (MV) at different types of intersections using the Waymo Open Dataset. Urban street were identified through video data, and the autonomous driving conservativeness index (ADCI) was devised to compare the difference in time-to-collision (TTC) based conflict rates between AV and MV in car following situations. The results showed that unsignalized 4-way intersections had the highest ADCI value, indicating greater conservativeness in driving behavior. This indicates the necessity of analyzing the driving behavior of each road section and deriving support measures to prevent AV from negatively affecting the overall traffic performance in mixed traffic conditions. The methodology of this study is expected to serve as foundational for analyzing factors affecting AV using real-world datasets.

정부는 2025년까지 Level 4 자율주행 버스·셔틀 상용화를 목표로 현재 도심부 도로에서 Level 3 자율주행버스의 실증을 확대하고 있으나 도심 환경의 다양한 주행 영향 요인으로 인해 안전 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 본 연구는 판교에서 운행 중인 자율주행버스의 실주 행 데이터를 활용하여 제어권 전환 다발 지점을 식별하고 정적 및 동적 도로환경요인 분석을 통해 영향 요인을 도출하였다. 분석 결과, 제어권 전환은 교차로와 버스정류장 부근에서 자주 발생하며 정류장의 존재가 전환 발생 확률을 증가시키는 것으로 나타났다. 그러나 이는 운전 자의 잦은 자의적 개입 때문인 것으로 추정되어 이 변수를 제외하고 분석한 결과, 횡단보도 수 및 진출입로의 존재와 동적 요인인 안개와 비가 제어권 전환 발생 확률을 높이는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 자율주행버스의 운행 안전성 향상과 서비스의 신뢰도 제고를 위해 제어권 전환 최소화를 위한 개선 방향을 제안하였다.

The government aims to commercialize Level 4 autonomous buses and shuttles by 2025, expanding the demonstration of Level 3 autonomous buses on urban streets, where various factors affecting the driving conditions raise safety concerns. This study used actual driving data from autonomous buses in Pangyo to identify the disengagement locations and analyzed the static and dynamic road environment factors. The results showed that the disengagement of autonomous buses frequently occurs near intersections and bus stops, with those at the bus stops due primarily to operational procedures requiring driver intervention. Excluding these, the analysis identified crosswalks and driveways as static factors, whereas fog and rain are dynamic factors affecting disengagements. Based on these findings, recommendations were proposed to minimize disengagements, aiming to improve the operational safety of autonomous buses in Korea and address upcoming challenges.

최근 자율주행차 기술의 급속한 발전으로 다양한 교통 상황에서 자율주행차의 안전성 확보 가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 본 연구는 자율주행차(autonomous vehicle)의 안전성 평가를 위한 시나리오 개발을 목적으로 하며 비자율주행차와 자전거, 보행자, 동물 간의 교통사고 데 이터를 기반으로 도로 유형, 구간 유형, 객체 유형별로 구체적인 상황 시나리오를 구축하였다. 경찰청 교통사고 데이터에 글로 기록된 교통사고 경위 자료에 TF-IDF 기법을 적용하여 도출된 주요 키워드를 바탕으로 다양한 주행환경에서 발생할 수 있는 교통사고 유형을 시나리오로 제 시하였다. 이는 자율주행차의 주행 성능과 안전성을 개선하는 데 기여할 것으로 기대된다.

The rapid advances in autonomous vehicle technology have highlighted the importance of ensuring safety across various traffic situations. This study developed scenarios for evaluating the safety of autonomous vehicles by constructing specific scenarios based on traffic accident data involving non-AV, bicycles, pedestrians, and animals, categorized by road type, segment type, and object type. The scenarios were developed using the text extracted from the accident descriptions recorded in police traffic accident data, and analyzed using the TF-IDF technique. These scenarios are expected to help improve the driving performance and safety of autonomous vehicles across diverse driving environments.

협력주행 기술의 발전에 따라 자율주행시스템은 상호 동적 상태와 주행의도 정보를 실시간 으로 공유하고, 도로 상 모든 차량의 동적 상태 정보를 이용하여 다중 차량의 영향력을 종합적 으로 나타내는 모형의 개발이 가능하게 되었다. 본 논문에서는 자율주행 차량의 특정 지점의 위험도 평가 및 안전한 국지적 경로 생성에 활용하기 위하여, 인프라를 중심으로 하는 협력주 행 환경의 엣지 RSU에서 연산할 때, 차량의 실시간 위치, 속도, 가속도와 같은 상태 정보를 기반으로 차량 간 상호 작용하는 잠재적인 힘으로 인한 위험성을 설명할 수 있으며, 기존 모형 과 비교하여 연산 성능이 우수한 리스크 필드 모형을 구성하고자 한다. 제안하는 모형은 차량 의 속도, 가속도와 같은 동적 특성 변화에 따라 영향력(위험성) 범위와 크기가 달라지며, 위험 성의 범위를 중첩적으로 표현 가능하고, 연산 시간이 기존 모형에 비해 감소하여 인프라 중심 의 협력주행에서 엣지 RSU가 다중 차량을 실시간으로 연산하기에 적합한 특징을 갖는다.

With the development of cooperative driving technology, automated driving systems can share dynamic state and intention information in real-time. Accordingly, it has become possible to develop a model that comprehensively represents the influence of multiple vehicles by integrating the shared information to obtain the dynamic state information of all vehicles on the road in real time. This study developed a risk field model that can explain interactions between vehicles in real-time information of vehicles when calculating in an edge RSU in an infrastructure-centered cooperative driving environment to be used to assess the risk of a specific point of an autonomous vehicle and create a safe local route. The model showed that the range of risk influences increased as the velocity increased, the bias changed depending on the direction of acceleration, and caculating time decreases.