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미연방도로관리청에서 개발한 SSAM 프로그램은 미시적 교통시뮬레이션 모형과 자동화된 상충분석 기법이 결합한 모형으 로 교통사고 분석과 관련하여 다양한 사고변수를 고려하고, 자동으로 상충분석 작업을 수행한다. 하지만 시뮬레이션 기반으 로 상충분석을 수행하기 때문에, 실질적으로 회전교차로에서 발생하는 상충을 판단하기에는 한계점이 존재한다. DFS(DataFromSky)는 드론 또는 고정형 카메라 영상으로부터 차량, 보행자, 자전거 등 교통객체를 자동 인식하여 교통 영상 데이터를 분석하고 시각화하는 소프트웨어로, 객체 유형 분류, 개별 객체 단위의 위치, 속도, 가속도 등 정보를 추출하고 전 체 주행 경로를 시공간 데이터로 저장한다. 회전교차로를 포함한 다양한 교차로의 형태, 교통환경에 가상의 분석 요소인 Gate, Lane, Traffic Region 등을 성정하여 맞춤형 분석이 가능하다. 따라서 본 연구는 영상 기반 교통데이터 분석 플랫폼인 DFS(DataFromSky)를 활용하여 시뮬레이션 가정이 아닌 실제 영상 데이터를 활용함으로써 운전자 행태, 비정형 움직임 등 혼합 교통 상황에 따른 회전교차로 내 상충분석 연구를 진행하였다. 회전교차로 진·출입시 발생하는 차량의 차로변경, 회전 교차로 내 급감속 횟수 등을 통해 회전교차로 개선 전후에 따른 교차로 내 안전성을 평가하는 것을 목적으로 한다. 2차로형 회전교차로 개선 대상지 중 6개 지점을 선정하여 사전·사후 드론 영상 촬영을 진행하였다. 드론 영상을 통해 회전교차로를 진출입하는 차량의 궤적자료를 추출하고 회전교차로 진출입 속도, 가속도, 차로준수율, 회전차로 내 급감속 횟수에 대한 분 석을 수행하였다. 본 연구결과, 2차로형 회전교차로 개선 후 회전교차로 진·출입부 차로준수율이 증가하였으며, 회전차로 내 차로변경 횟수가 감소하는 등 교통안전 향상 효과가 있는 것으로 분석되었다. 이를 통해 회전교차로 내 상충이 줄어들어 교 통 안전성이 더욱 향상될 수 있을 것으로 판단된다.
