차 사고는 현재 계절별 정책(예: 노면 결빙, 강수 등)과 주·야간에 따른 대응이 이루어지고 있으나 자전거사고는 이러한 계절별 특성을 반영한 연구와 정책이 부족한 상황이다. 현재 대부분의 자전거사고 분석은 인적 요소(안전 장구 미착용, 중앙선 침범 등)에 초점이 맞춰지고 있다. 그러나 자전거사고 또한 계절별로 도로 특성이 달라짐에 따라 위험 요소가 달 라진다. 여름철에는 강과 인접한 지역이 미끄럽거나 물이 고여있어 위험할 수 있고, 겨울철에는 경사가 심한 지역이 더 욱 위험할 수 있다. 또한, 위험 구간은 주간과 야간에 따라서도 다르게 산정될 수 있다. 현재 계절과 시간대에 따른 자전 거도로 안전성을 분석한 선행 연구가 없기에 이를 분석하고 지도로 시각화해볼 필요가 있다. 이 연구를 통해 날씨와 시 간대별로 위험한 자전거도로 구간을 사전에 도출하여 시민들에게 더욱 안전한 자전거도로 이용이 가능하도록 돕고자 한 다.

Until all vehicles are equipped with autonomous driving technology, there will inevitably be mixed traffic conditions that consist of autonomous vehicles (AVs) and manual vehicles (MVs). Interactions between AVs and MVs have a negative impact on traffic flow. Cloverleaf interchanges (ICs) have a high potential to cause traffic accidents owing to merging and diverging. Analyzing the driving safety of cloverleaf ICs in mixed traffic flows is an essential element of proactive traffic management to prevent accidents. This study proposes a comprehensive simulation approach that integrates driving simulation (DS) and traffic simulation (TS) to effectively analyze vehicle interactions between AVs and MVs. The purpose of this study is to identify hazardous road spots for a freeway cloverleaf IC by integrating DS and TS in mixed traffic flow. The driving behavior data of MVs collected through a DS were used to implement vehicle maneuvering based on an intelligent driver model in the TS. The driving behavior of the AVs was implemented using the VISSIM parameters of the AVs presented in the CoEXist project. Additionally, the market penetration rate of AVs, ranging from 10% to 90% in 10% increments, was considered in the analysis. Deceleration rate to avoid crashes was adopted as the evaluation indicator, and pinpointing hazardous spot technique was used to derive hazardous road spots for the cloverleaf IC. The most hazardous road spot was identified in the deceleration lane where greater speed changes were observed. Hazardous road spots moved downstream within the deceleration lane as traffic volumes increased based on level of service. The number of AVs decelerating stably increased as traffic increased, thereby improving the safety of the deceleration lane. These results can be used to determine the critical point of warning information provision for preventing accidents when introducing AVs.

2020년 국토교통부에서는 ‘결빙 취약구간 평가 세부 배점표’에 의하면, 전국의 고속국도 및 일반국도를 대상으로 결빙 취약 구간 464 개소를 선정하여 관리중에 있다. 그러나 감사원은 2020년 진행한 주요 사회기반시설(도로ㆍ고속철도) 안전관리실태 감사에서 결빙 취 약 구간 선정 시 터널 입출구부 등 결빙위험이 큰 구간이 도로포장 홈파기 대상구간에서 누락된 점을 지적하였다. 이러한 근거로 결 빙에 취약한 터널 입ㆍ출구에서 결빙사고가 우려되는 등 ‘겨울철 도로교통 안전 강화대책’의 실효성이 저하될 가능성이 제시되었다. 또한 본 연구에서 자체적으로 검토한 결과, 4개 특성 12개 항목으로 구성된 ‘결빙 취약구간 평가 세부 배점표’의 도로시설 항목에서 터널, 교량 등 도로시설물의 배점 부여 기준을 확인하기 어려웠으며, 각 도로시설에 대한 정의가 모호하여 평가표의 현장 적용성이 제 한되거나 신뢰도 검증이 부족한 점을 확인하였다. 본 연구에서는 국토교통부에서 제공하는 노드(Node) 및 링크(Link) 기반의 국내 도로망 GIS(Geographic Information System)데이터 에 결빙사고 데이터의 위치정보를 결합하여 고속국도 및 일반국도의 터널 및 교량 등을 포함하는 도로시설물 및 그 주변에서 발생한 결빙사고 이력을 자료화하였다. 최종적으로 도로시설물별 결빙사고 발생 비율 및 사고 심각도(사망자, 부상자 수)에 대한 분석을 통해 도로시설물의 결빙사고 상관 정도와 영향 범위를 파악하였다.

전 세계적으로 실도로에서의 자율주행차 안전성능을 검증하고 자율주행 시스템 기술의 개발을 위해 다양한 실증을 수행하고 있다. 미국의 경우 캘리포니아, 오하이오, 애리조나 등 다양한 주에서 자율주행차의 실도로 테스트를 진행하고 있으며, 독일의 경우 페가수 스 및 이매진 프로젝트 등을 통해 자율주행 성능 및 협력 운행 테스트를 수행하였다. 그러나, 자율주행차의 주행 성능 측면의 평가에 국한되어 실증이 진행되고 있다는 한계가 존재한다. 실도로 환경에서 자율주행차는 비자율주행차, 보행자 및 자전거 등과 상호작용하 며, 다양한 도로 기하구조에서 주행안전성 저하 문제가 발생할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 혼재교통상황에서 자율주행차의 주행 안전성을 저하시키는 도로 기하구조를 도출하였다. 또한, 캘리포니아 Department of Motor Vehicles (DMV)에서 제시한 자율주행차 관련 사고자료 검토를 통해 유사한 도로 기하구조에서 발생할 수 있는 사고 유형을 검토함으로써 선제적인 대안을 마련하고자 한다. 시뮬 레이션 분석을 위한 자율주행차 거동구현의 경우 real-world automated vehicle data (AVD) 기반 주행행태 분석을 통해 VISSIM 파라미 터를 조정하였다. 위험구간 도출을 위해 평가지표를 선정하고 주행안전성 분석을 수행하였으며, 위험 구간의 도로 기하구조의 특성을 도출하였다. 마지막으로 위험구간의 도로 기하구조와 유사한 구간에서 발생한 실제 자율주행차 관련 사고 보고서를 검토함으로써 본 연구에서 도출된 위험구간의 도로 기하구조에서 발생할 수 있는 잠재적 사고 원인을 제시하였다. 본 연구의 결과를 통해 향후 자율주 행차의 실도로 도입을 위해 선제적인 대책을 마려하는데 기초자료로 활용될 수 있으며, 나아가 자율주행차 안전성 향상을 위한 경고 정보 서비스 개발, 정보 제공 인프라 설치 우선순위, 도로 기하구조 개선 사업에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

PURPOSES : A highway operates in a continuous flow and has restricted access. When an accident occurs on a highway, the impact on the traffic flow is large. In particular, an accident that occurs in a tunnel has a more significant impact than an accident that occurs in a general section. Accordingly, the management agency classifies the tunnel as a dangerous section and manages a tunnel of more than 1000 m using the Tunnel Transportation Management System. The purpose of this study was to select dangerous tunnels that require intensive management for the efficient management of highway tunnels. METHODS : In this study, for the selection of dangerous tunnels for expressways, all highway tunnels were classified into five clusters by characteristics. The traffic accident severity — equivalent property damage only (EPDO) — for each tunnel cluster was derived through a traffic accident analysis. Based on the severity analysis results, the safety performance function (SPF) for each cluster was established, and the accident risk tunnel was selected based on the potential safety improvement (PSI) value of each tunnel calculated using the empirical Bayes (EB) method for each tunnel cluster. RESULTS : As a result of the analysis, accident risk tunnels were selected based on the PSI values of the tunnels for each highway tunnel group. Finally, 55 hazardous tunnels were identified as hazardous tunnels: 13 tunnels in Cluster 1, 3 tunnels in Cluster 2, 15 tunnels in Cluster 3, 18 tunnels in Cluster 4, and 6 tunnels in Cluster 5. CONCLUSIONS : After classifying all 1232 tunnels on the highway into five clusters according to tunnel characteristics, EPDO analysis was performed for each tunnel cluster. To this end, the SPF for each cluster was constructed, and accident risk tunnels were selected based on the PSI value of each tunnel calculated using the EB method for each tunnel cluster. The tunnel cluster was classified as a typical tunnel type. As a result, most of the first and second values were calculated from cluster E (long tunnel cluster).

PURPOSES: This study aims to review the concept of emergency road networks through previous studies and propose a risk and resilience evaluation method for selecting an emergency road network in the event of an earthquake disaster in major highways in Daejeon. METHODS : Risk assessment in consideration of the possibility, exposure, and vulnerability of relatively weak spots and sections in the event of an earthquake disaster on major highways in Daejeon Metropolitan City, and responsiveness, mitigation, and accessibility for urgent response to disaster recovery and management. The emergency road network selection method was proposed by taking into account resilience evaluation. Five levels of links were classified using the P-I method and the overall scores were calculated by considering the weighting factors. RESULTS : In the selected emergency road network, the main roads located near major disaster prevention facilities (public institutions) and response facilities (firefighting and emergency facilities) exhibited a high priority during the earthquake. In addition, highways that emphasized the speed and connectivity between the local emergency road network and the surrounding suburbs exhibited a high priority. CONCLUSIONS : To designate the emergency road network in advance, evaluation of vulnerable facilities and exposure points in the event of a disaster needs to be considered, which can be used to establish a disaster safety plan, thereby ensuring speed and continuity in disaster response.

최근 서울시 송파구를 비롯한 도심지 내에서 도로상부가 함몰되는 사례가 적지 않게 발생하고 있다. 이 로 인한 인명 및 재산 피해가 속출하고 있으며 시민들의 불안감 또한 증폭되어 사회적 큰 문제로 부각되 고 있다. 도로함몰이란 도로하부에서 발생한 동공에 의해 상부도로가 지지력을 상실하여 도로포장이 내려 앉은 현상을 의미한다. 도심지 도로하부에 발생된 동공은 상하수관 손상 및 누수, 도로굴착 복구 시공 상 의 문제 및 공사불량, 지하수위 강하 등이 주요원인으로 알려져 있다. 현재 국내의 다양한 기관 및 업체들 이 동공탐사 장비를 보유하고 있지만 이를 이용한 체계적인 조사가 이루어지지 않고 있으며 구체적인 분 석시스템 또한 미비한 실정이다. 특히 현재의 동공탐사는 오직 탐사데이터 분석 전문가의 경험을 토대로 발생유무를 판단하고 있어 탐사장비와 연동되는 동공자동분석시스템 개발이 필요성이 증대되고 있다. 2015년 7월 세종대학교 산학협력단을 주관으로 국토교통부, 국토교통과학진흥원이 지원하는「도로함 몰위험도 평가 및 분석기술 개발」에 대한 연구가 시작되었다. 본 연구는 장기적이고 근본적으로 도로함몰 을 예방하기 위한 도로함몰 위험도 탐지시스템 및 분석 프로그램 개발, 도로함몰 위험도 평가기술 개발, 재난예방형 도로관리 시스템 구축을 핵심목표로 설정하였다. 현재 본 과제의 1차 연도에는 도로지지력평 가 시작품, 분석 알고리즘 등이 개발되어 각 핵심기술개발의 기반을 구축하였다. 향후 본 과제에서는 도로동공 탐지 및 위험도 진단에 대한 첨단 복합탐사장비를 구축하여 도로함몰 위 험도 평가기술 및 도로함몰 위험을 예방하는 도로 관리 기술의 세계선도기술력을 확보하고자 한다. 또한 기술의 현장 적용성을 극대화하고 탐지, 분석, 도로공학을 연계하는 융합 공학 분야에 대한 발전을 도모 하여 미래 건설 산업의 시장창출과 전문 인력 양성에 이바지 하는 것을 목표로 하고 있다.

In this study, computer simulation was conducted to evaluate the vulnerability of bridge columns under vehicle impact loading. Firstly, the Preliminary Risk Analysis was conducted to determine if the next step is necessary. In the next step, the Simplified Risk Analysis was conducted to determine the level of risk. According to SRA, if the bridge is confirmed in the category of high risk level, the bridge columns were classified into five types based on the slenderness ratios. Finally, using the five types of bridge columns, the deformation of bridge columns were predicted by conducted collision simulations.

A new research project entitled 「Development of Evaluation and Analysis Technologies for Road Sink」 was initiated last year under the sponsorship of Korea Agency for Infrastructure Technology Advancement and Ministry of Land, Infrastructure and Transport. In this article, outlines of this project is briefly introduced including research goal, scope, current major activities, etc.