개별 차량 위치정보(GPS) 기반 연속류 실시간 돌발상황 자동검지 알고리즘 개발
Development of Real-Time Automatic Incident Detection Algorithm Based on Individual Vehicle GPS Data
초록/요약
우리나라의 교통사고 발생률은 '70년대 177.5, '80년대 404.4, '90년대 576.4, '2000년대 484.6, '2010년대 438.6, '2020년대 초 398.5이며, 10만 명당 교통사고 사망자 수를 OECD 선진국과 비교해 보면, 2020년 기준 영국 2.3명, 일본 2.7명, 독일 3.3명, 프랑스 3.9명, 미국 11.5명, 한국은 6.0명이다. 우리나라 교통사고 사망자 수는 자동차 등록 대수 증가에도 불구하고 지속해 감소하고 있으나, 아직 국민이 체감하기에는 교통사고가 심각하고, 선진국과 비교 시 교통안전 수준이 미흡하다. 정부는 교통사고 사망자 감소를 위해 국가 교통안전 기본계획(국토교통부 주관)을 5년마다 정기적으로 수립·추진 중이나, 그간 달성도가 미흡하였고, 최근 2022년 수립한 9차 기본계획의 목표에 교통사고 사망자 수를 2027년까지 50% 감축 목표로 설정하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 정부와 관련 기관들은 국민생명 지키기 3대 프로젝트(교통안전 종합대책으로 차량 소통 중심의 도로 통행체계를 사람 중심으로 전환)를 통하여 2027년까지 사망자 절반 수준으로 감축하는 목표를 제시하고 범정부적인 대책을 마련하였다. 하지만 교통정보서비스, 도로 시설 이용 및 관리 분야에 대한 투자와 기술개발만큼 교통안전 분야는 저조한 실정이다. 본 연구는 차량 위치정보(GPS)를 이용해 고속도로에서 발생하는 정차, 급정거, 전면차단 및 역주행, 저속주행, 터널돌발에 대한 실시간 자동 검지 알고리즘을 개발하여 차량 운전자, 도로 관리자에게 신속 정확한 정보 전달로 사고 위험 요소를 최소화하고, 2차사고 예방을 할 수 있는 기술개발과 개선을 통해 교통안전 분야에 성과를 내고자 하는데 목적이 있다. 돌발상황검지에 관한 기존 연구는 돌발상황 판단 기준이 각 연구 및 적용사례마다 주관적인 관점에서 접근하고 다양한 색을 보여, 돌발상황을 명확히 정의하기 어려운 점이 많고, 검지 방법에서도 VDS 차량검지기, CCTV, 시민제보, 시내버스 운행정보, 브랜드 택시 운행정보 등을 가공하여 검지하고 있다. 가장 최신의 기술은 GPS 정보를 활용한 것인데 차량흐름 정도만 파악할 수 있는 수준에 머물고 있다. 본 연구에서는 실시간 정보전달이 가능한 최신의 기술인 GPS 정보를 활용한 돌발상황 자동 검지 알고리즘을 개발하였으며, 실험 차량을 이용한 실증도로 테스트 결과 정검지율 97.7%, 오검지율 2.3%가 나왔다. 이를 기반으로 실제 서비스를 위한 테스트베드 검지 결과 정검지율 95.58%, 오검지율 4.42%로 돌발상황 자동 검지 효과를 확인하였다. 교통사고는 예측 가능과 불가능으로 구분할 수 있으며, 예측 가능한 사고는 사전 예방을 통해 사고를 줄 일 수 있고, 예측 불가능은 사고 발생 시 신속한 대응으로 2차사고 예방과 부상자의 생명을 지킬 수 있는 골든타임을 확보함으로써 그 피해를 최소화할 수 있다. 이를 위해선 도로상의 사고 발생 위험 요소를 사전 또는 신속히 확인하여 운전자 및 도로 관리자에게 전달하는 사고관리 운영이 필요하다. 이는 실시간 돌발상황 자동 검지 알고리즘 개발로 돌발상황을 발견하여 사전에 사고를 예방하고 돌발상황에 따른 지속시간을 감소시켜 피해를 최소화하는데 이를 보완 할 수 있다. 본 연구에서는 돌발상황(정차, 급정거, 역주행, 전면차단, 저속주행, 터널돌발) 발생 시 예측 가능한 사고를 줄일 수 있는 2차사고 감소 효과와 예측 불가능한 사고의 검지 시간을 줄여 부상자의 골든타임 확보에 영향을 줄 수 있다고 판단된다.
more목차
제 1 장 서 론 1
제1절 연구의 배경 및 목적 1
제2절 연구의 범위 4
제3절 연구의 내용 및 수행절차 5
제4절 연구에 사용된 용어 정의 7
제 2 장 기존 사례 및 선행연구 고찰 8
제1절 돌발상황의 개요 8
1. 돌발상황의 정의 8
2. 돌발상황의 검지 체계 및 시스템운영 13
3. 돌발상황 정의 및 체계 시사점 16
제2절 돌발상황 자동 검지 선행연구 고찰 17
1.국내 선행연구 17
2.국외 선행연구 37
3.연구 시사점 46
제 3 장 GPS 기반 실시간 돌발상황 자동 검지 연구 48
제1절 고속도로 돌발상황 정의 48
1. 돌발상황 유형 정의 48
2. 고속도로 돌발상황 선정 54
제2절 돌발상황 자동 검지 알고리즘 개발 및 설계 59
1. 알고리즘 개발 정의 59
2. 알고리즘 개발 80
3. 알고리즘 적용을 위한 SW 설계 87
제 4 장 GPS 기반 실시간 돌발상황 자동 검지 알고리즘 검증 및 평가 99
제1절 GPS Data를 적용한 알고리즘 검증 99
1. 알고리즘 검증 개요 99
2. 알고리즘 검증 방법 102
3. 알고리즘 검증 결과 109
제2절 돌발상황 자동검지 알고리즘 평가 115
1. 고속도로 주행 차량 대상 평가 115
2. 알고리즘 평가에 따른 CCTV 비교분석 결과 123
3. 고속도로 사고/정체 연관성 및 Link/분당 통과율 분석 결과 141
제3절 검증 및 평가에 따른 돌발상황 검지 시간 분석 154
제 5 장 결론 및 향후 연구 방향 159
제1절 결론 159
제2절 향후 연구 방향 161
참고문헌 167
