고속도로 2차 사고는 선행 사고(1차 사고) 또는 전방 고장 차량에 의해 교통흐름이 변화된 상황에서 발생하는 사고로, 이에 대한 효과적인 교통안전 관리전략이 필요하다. 그러나 일반사고에 비해 데이터 표본이 부족하여 신뢰성 있는 대응 전략 수립에 어려움이 있다. 본 연구는 고속도로에서 발생하는 2차 사고의 발생 주요 요인을 식별하고 예측하기 위해 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 기반 텍스트 분석 모델과 전통적 머신러닝 모델 (XGBoost, RandomForest, CatBoost)을 비교하였다. 교통사고 세부기록, 원클릭 속보자료 등 비정형 텍스트 및 정형 데 이터를 수집하고 1차 사고에 관한 시공간적 동적 변수를 통합하여 인공지능 기반의 사고 예측 프레임워크를 구축하였다. 특히, BERT 기반 모델을 통해 교통사고 문맥 정보를 고려하여 단어 삽입 및 대체 기법에 따른 2차사고 데이터 표본을 보완하였다. 또한, 설명가능한 AI(XAI) 기법을 활용하여 주요 사고 요인의 기여도를 시각적으로 해석하고 사고 예방 및 정책 수립에 필요한 정보를 제공하였다. 연구 결과, 제안된 하이브리드 접근법 기반 연구 프레임워크는 높은 정확도의 2 차 사고 발생 가능성 예측에 효과적이며, 교통사고관리시스템의 신뢰성과 효율성 향상에 핵심적인 기여를 할 것으로 기 대된다.

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.

해상에서 두 척의 대형 해양경찰 함정을 이용하여 충돌 가능성이 높은 네 가지 조우방위각(000°, 045°, 090°, 135°)을 설정하여 피험자인 30명의 해양경찰관을 대상으로 조우방위별 거리 3해리(Nautical Mile: NM)에서부터 0.25 NM까지 근접하며 상대거리가 점차 감소 될 때 피험자들이 상대선박을 보며 지각한 충돌위험도(Perceived Ship Collision Risk, PSCR)를 측정(0.25 NM 간격으로 기록)하는 실험을 하였 고 획득된 데이터를 이용하여 특징을 통계적으로 분석하였다. 본 연구의 목적은 인적오류 예방을 위하여 실선 실험한 선박 조우방위별 상 대거리 3 NM에서 0.25 NM까지의 열두 구간에서 획득한 충돌위험도 값을 적정 다항식으로 곡선 근사(Curve Fitting)하여 분포곡선으로 나타 내고 특징을 분석하여 항해당직자들이 지각한 충돌위험도의 변화가 최대인 거리를 제시하기 위한 것이다. 분석결과, 각 조우방위에서 거리 구간별 최적의 회귀방정식을 도출하였으며 거리 1.25 1 NM 구간에서 충돌위험도 평균값의 편차가 가장 크게 변화되었고, 특히 1 NM에서 충돌위험도 값이 가장 크게 나타나 실선 실험결과 항해당직자가 지각(Perception)한 충돌위험도의 변화 값이 최대인 거리가 1 NM임을 도출 및 검증하였으며 이는 선박 충돌가능성이 높은 근접상황에서 인적오류 예방 자료로 유용할 것으로 기대된다.

To meet the growing needs from a variety of stakeholders, the development of modern systems is getting more complex and thus, the systems failure in the actual operations can potentially become more serious. This is why several international or military standards on systems safety have been published. In spite of the importance of meeting those standards such as IEC 61508 and ISO 26262 in the systems development, the associated practical methods seem deficient since those standards do not provide them. The objective of this paper is to present a method to identify potential hazards in fulfilling the requirements of the safety standards. In particular, the approach taken here is based on applying the functional analysis that covers several levels of the system under development. Note, however, that in the most of the conventional methods for hazards identification, the analysis has been focused on the failure at or underneath the component level of the system. The hazards identification method in this paper would cover the level up to the system by utilizing the functions-oriented approach. The case study of the safety enhancement for locomotive cabs is also discussed.

오늘날 기술의 발전으로 시스템들은 점차 대형화 복잡화 되어가고 있다. 이처럼 점 차 대형화 복잡화 되어가고 있는 시스템들은 더욱 커진 사고 및 고장에 대한 위험을 내재하게 된다. 또한 대형 복합 시스템에서 발생하는 사고 및 고장은 바로 큰 재산피 해나 인명피해와 직결 될 수 있다. 따라서 체계적인 안전관리의 필요성이 점차 커지고 있다. 이에 대응하여 철도, 항공, 해양 등의 산업에서는 각 산업에 적합한 안전관리체 계를 수립하려 노력하고 있으며, 표준 및 매뉴얼을 제정하여 보급에 앞장서고 있다. 예로써 가장 활발히 안전관리체계의 도입을 추구하고 있는 항공 분야에서는 국제민강 항공기구와 미 연방항공청의 주도로 안전관리체계에 대한 가이드와 매뉴얼을 만들어 각국의 사정에 맞는 안전관리체계를 도입할 수 있는 바탕을 제공 하고 있다. 이처럼 점차 중요해지고 있는 안전관리체계내에서도 위험원 식별 및 분석활동은 그 중요성이 크다. 이를 통해 도출되는 위험원 및 위험원의 영향 및 원인이 시스템 개발 및 운용에 서 수행하게 될 안전관리활동의 바탕이 되기 때문이다. 따라서 위험원 식별 및 분석 활동에 적용하기 위한 여러 기법에 대한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 본 논문에서는 여러 가지 위험원 식별 기법 중 HAZOP을 이용하여 고속철도시스템의 위험원 식별 및 분석을 수행 했다. 또한 HAZOP의 수행 및 위험원 식별 활동의 프로세스 모델을 제시함으로써 실질적인 위험원 식별 활동의 수행에 도움이 될 것으로 기대한다.