PURPOSES : Before-and-after studies of red light cameras were conducted with the aim of reducing the number of side right-angle collisions. Three different methods were used for the before-and-after studies, and the analysis results were compared. METHODS: This research used the naive before-and-after method, the comparison-group method, and the empirical Bayes method to study the effects of red light cameras on side-angle collisions. The results of the three before-and-after methods were compared and interpreted in terms of safety indications at signalized intersections. RESULTS: The research results showed that side right-angle collisions can be reduced by installing red light cameras at signalized intersections. All three methods guarantee safety improvements of 25~30% on average. With regard to the results of each method, the naive before-and-after method, the comparison-group method, and the empirical Bayes method showed safety improvements of 25.6%, 27.8%, and 29.7%, respectively. CONCLUSIONS: It was concluded that red light cameras are an effective countermeasure to improve intersection safety. In particular, by installing red light cameras, side right-angle collisions can be reduced by up to approximately 25~30%.

선진국의 기본 요건들 중 하나는 잘 정비된 교통인프라라 할 수 있을 것이다. 이러한 교통안전시설에 대해 해외에서는 각종 교통안전시설에 대해 객관적인 상태평가를 기초로 하여 시설을 관리하는 자산관리(Asset Management)측면에서 시설을 관리하고 있는 추세이다. 이 중 도로관련 각종 안전시설은 매우 다양하며, 기능 또한 매우 중요하기 때문에 이들에 대한 설치 규정 및 지침을 제정하고 있다. 그러나 설치기준 및 지침이 있음에도 불구하고, 각 시설이 기준에 부합되게 설치되지 않아 오히려 도로이용자에게 불편함 뿐 아니라, 안전에도 악영향을 끼치고 있다. 본 연구에서는 다양한 도로안전시설 중 도로의 설계(운영)속도 및 기하구조에 따라 설치 간격 및 높이들이 규정화 되어있는 시설에 대해 라인스캔카메라를 이용, 이를 신속하게 측정 가능한 영상분석 모델을 개발하였다. 또한 이를 체계적으로 분석할 수 있는 프로그램을 개발하여 현장에 적용하였으며, 그 결과 매우 정확하게 시설의 크기와 설치간격을 신속하게 측정할 수 있었다.

본 연구에서는 현장 실험 조성의 제약을 극복하기 위해 3차원 가상현실(virtual reality)로 설계중인 도로를 모델링한 후, 피실험자가 Eye camera가 장착된 차량 시뮬레이터 (driving simulator)에 탑승하고 주행하면서 운전자가 행하는 선형변화에 대한 동적 반응 및 운전자의 시각행태에 대한 데이터를 획득하였다 본 실험에 적용된 차량시뮬레이터의 그래픽 모듈은 동역학 해석 모듈에 의해 얻어진 데이터를 기초로 하여 운동재현기와 가상환경의 일치감들 최대로 함으로써 피실험자로 하여금 차량시뮬레이터의 비현실성 및 부작용을 최소화하도록 하였다. 또한, Eye camera는 기존의 여타 장비와는 달리 운전자가 헬멧이나 렌즈 등 어떠한 부착장치도 착용하지 않고 실험할 수 있는 FaceLAB을 사용함으로써 운전자의 자연스러운 시각행태를 아무런 데이터 손실없이 획득하였다. 본 연구에서는 조사된 데이터를 바탕으로 도로 안전성을 평가하기 위해 차량 시뮬레이터, Eye camera방법을 통해 설계시 도로 기하구조 변화에 따라 운전자가 느끼는 안전성의 변화를 파악함으로써 도로 기하구조 조건과 안전성의 상관성을 명확하게 규명하고 이를 통해 운전자가 도로 주행시 편안하고 쾌적한 주행을 보장받을 수 있는 도로를 설계 단계에서부터 평가할 수 있는 방법을 제시하려고 한다.