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 : To prevent an increasing number of drowsiness-related accidents, considering driver fatigue is necessary, which is the main cause of drowsiness accidents. The purpose of this study is to propose a methodology for selecting drowsiness hotspots using continuous driving time, a variable that quantifies driver fatigue. METHODS : An analysis was conducted by dividing driver fatigue, which changes according to time and space, into temporal and spatiotemporal scenarios. The analysis technique derived four evaluation indicators (precision, recall, accuracy, and F1 score) using a random forest classification model that is effective for processing large amounts of data. RESULTS : Both the temporal and spatiotemporal scenarios performed better in models that reflected the characteristics of road sections with changes in time and space. Comparing the two scenarios, it was found that the spatiotemporal scenario showed a difference in precision of approximately 10% compared with the temporal scenarios. In addition, [Model 2-2] of the spatiotemporal scenario showed the best predictive power by assessing the model’s accuracy via a comparison of (1-recall) and precision. This shows better performance in predicting drowsy accidents by considering changes in time and space together rather than constructing only temporal changes. CONCLUSIONS : To classify hotspots of drowsiness, spatiotemporal factors must be considered. However, it is possible to develop a methodology with better performance if data on individuals driving vehicles can be collected.

PURPOSES : This study was conducted to develop expressway safety treatments based on the analysis results of older driver behaviors through literature review, surveys, and driving simulator experiments. METHODS: In this study, three analyses were conducted: surveys of 700 older drivers to find the risk segments they recognized, driving simulator experiments with older and younger drivers to investigate driver behaviors, and expert surveys to find the priority of expressway safety treatments for older drivers. RESULTS : Through survey results it was found that merging areas and tunnels were identified as the most dangerous areas, and more dangerous older driver behaviors were observed on those expressway segments in the driving simulator experiments. In addition, the priorities of safety treatments for each segment of expressways were decided based on expert surveys. CONCLUSIONS: It was concluded that choice and concentration strategies of expressway safety treatments for older drivers should be applied as perceptions regarding dangerous spots and older driver behaviors, including geometric designs, safety facilities, regulation, and institutes to improve expressway safety.

PURPOSES : Road sectors contribute approximately 16 % of total GHG emission rates in South Korea. Engineers and experts expend significant efforts to identify countermeasures for the reduction of carbon emission. This study aims to determine how total carbon emission rates change depending on whether or not there is speed limit enforcement.METHODS: In this study, Lamm’s travel speed profile theory is first adopted to select the hazard road, which sections are designated as speed limit enforcement. Second, Motor Vehicle Emission Simulator (MOVES) was used to simulate the carbon emission on the road.RESULTS : The total carbon emission rate under speed limit enforcement was 10,773 g higher than the condition without speed limit enforcement in the designated road. This might affect acceleration, which can lead to increased emissions.CONCLUSIONS : There would be no researches about proving the relationship how speed limit enforcement has an effect on carbon emission. The result of our study can provide valuable guidelines regarding road safety and eco-friendly roads.

In this study, we conducted a pilot basis for the census debris flow hazard zone is located on the roadside in some national road. Valley part by usage data for 154 points by calculating the risk and damage was also selected for the debris flow prevention research priorities. This databased to be able to systematically manage a debris flow that may occur on the national roadside.

산업화 및 도시화의 급속한 진전에 따라 도시통행량이 증가하고 있으며, 이러한 도시교통의 양상은 짧은 시간내에 많은 양의 눈이 내리면서 교통혼잡과 극심한 정체로 이어져 심각한 교통대란을 야기시키기도 한다. 이처럼 강설시의 원할한 통행을 도모하기 위한 방안의 하나로서, 도로의 구조 및 도로상의 다양한 위험요소들이 강설시의 차량통행에 어떠한 영향을 끼치는지에 대한 분석이 필요한 시점이며, 이를 위해 본 연구에서는 강설시 도로위험구간을 도출하기 위한 분석틀의 설정 및 중요도분석을 통해 보다 객관화된 지표를 선정하고자 하였다. 본 연구에서는, 1)평가지표의 개발을 위해 표적집단면접(FGI) 및 전문가 브레인 스토밍을 거쳐 최종 평가지표(지리·지형특성, 도로시설, 도로기하구조, 교통특성)를 도출하였으며, 2)도출된 평가지표들을 토대로 AHP분석을 실시하여 각 평가항목별 가중치를 산정하였다. 본 연구의 결과, 평가항목 측면에서 보면, 4가지 평가지표 중 교통특성이 강설도로 위험구간 선정시 가장 중요한 항목으로 도출되었는데, 이는 일반적인 시설이나 지리적인 특성보다는 강설시 가장 위험한 것이 교통량이나 대형차와 같은 교통적인 특성이라는 것으로 판단할 수 있다.