PURPOSES : For autonomous vehicles, abnormal situations, such as sudden changes in driving speed and sudden stops, may occur when they leave the operational design domain. This may adversely affect the overall traffic flow by affecting not only autonomous vehicles but also the driving environment of manual vehicles. Therefore, to minimize the traffic problems and adverse effects that may occur in mixed traffic situations involving manual and autonomous vehicles, an autonomous vehicle driving support system based on traffic operation optimization is required. The main purpose of this study was to build a big-data-classification system by specifying data classification to support the self-driving of Lv.4 autonomous vehicles and matching it with spatio-temporal data. METHODS : The research methodology is explained through a review of related literature, and a traffic management index and big-dataclassification system were built. After collecting and mapping the ITS history traffic information data of an actual Living Lab city, the data were classified using the traffic management indexing method. An AI-based model was used to automatically classify traffic management indices for real-time driving support of Lv.4 autonomous vehicles. RESULTS : By evaluating the AI-based model performance using the test data from the Living Lab city, it was confirmed that the data indexing accuracy was more than 98% for the KNN, Random Forest, LightGBM, and CatBoost algorithms, but not for Logistics Regression. The data were severely unbalanced, and it was necessary to classify very low probability nonconformities; therefore, precision is also important. All four algorithms showed similarly good performances in terms of accuracy. CONCLUSIONS : This paper presents a method for efficient data classification by developing a traffic management index to easily fuse and analyze traffic data collected from various institutions and big data collected from autonomous vehicles. Additionally, EdgeRSU is presented to support the driving of Lv.4 autonomous vehicles in mixed autonomous and manual vehicles traffic situations. Finally, a database was established by classifying data automatically indexed through AI-based models to quickly collect and use data in real-time in large quantities.

교통안전시설물의 관리는 도로교통의 안전과 직결되는 문제이다. 운전자는 신호등, 표지판, 노면표시 등을 통해 운전에 필요한 정보 를 얻는다. 노후된 표지판과 노면표시는 운전자에게 잘못된 정보를 제공할 수 있으므로 주기적인 시설물의 관리가 필요하다. 본 연구 는 딥 러닝 기술을 활용해 운전자 시각의 영상 자료에서 교통안전표지를 자동으로 탐지하고자 하며, 교통안전표지의 공통된 색상 특 징을 기반으로 클래스를 그룹으로 묶어 데이터셋을 구축하는 방법을 제안한다. 객체탐지의 성능지표로 널리 활용되는 mAP를 사용해 클래스 묶음 여부에 따른 탐지 성능을 비교한 결과, 색상 기반 클래스 묶음을 적용한 모델의 탐지 성능이 비교군에 비해 약 36% 상승 함을 확인하였다.

PURPOSES : This study is to analyze the reduction effect on road pavement damage from the installation of weigh-in-motion systems used for overloaded vehicle enforcement, from the perspective of traffic assignment. METHODS : Fixed-demand multi-class traffic assignment was conducted by VISUM, a macroscopic traffic simulation software. We considered three vehicle classes and calculated the traffic load for each road link using the ESAL(Equivalent Single Wheel Load) factor, as proposed by ASHTTO(American Association of State Highway and Transportation Officials). We set up scenarios with weigh-in-motion installations in certain sections and observed how the traffic load changed before and after the installation of weigh-in-motion for each scenario. RESULTS : Three main trends were observed. Firstly, at points where weigh-in-motion systems were installed, traffic load significantly decreased even with the influx of cars and trucks following the restriction of overloaded trucks, highlighting the significant influence of overweight vehicles on the traffic load. Secondly, even when overweight vehicles detoured, there was no significant change in the overall network's traffic load. Lastly, the detour of overweight vehicles led to an increase in the total driving distance and time for all vehicles. CONCLUSIONS : Installing weigh-in-motion systems in sections with a lower structure number, which indicates thinner road pavement, can prevent damage in those specific areas without affecting the entire road network.

선박교통관제사는 선박 교통의 안전과 효율을 도모하기 위하여 선박교통관제 설비로 지정된 시스템 및 센서 장비를 활용하여 선박교통관제 업무를 수행한다. 선박교통관제의 효과적 운영을 위한 관제 필요 정보는 지정된 선박교통관제 설비 이외의 부가적인 정보 창구의 접근이 요구되며, 이러한 다양한 정보 열람 창구를 일원화하기 위하여 선박교통관제 클라우드 시스템 개발이 진행 중이다. 본 연구 에서는 선박교통관제 클라우드 시스템 도입에 따른 사용자 필요 정보 식별을 위하여 선박교통관제 업무 분석 및 운영 정보와 선박교통관 제 설비 연계 분석을 수행하였다. 국내외 문헌 검토와 전문가 인터뷰를 통하여 선박교통관제 업무 분석을 수행하였으며, 선박교통관제 설 비에 따른 필요 정보를 식별·연계하였다. 분석 결과 전체 내·외부 정보 창구의 필요 정보는 37개의 범주로 식별되었으며, 필수 및 보조관제 설비 이외 열람이 필요한 추가 요구 정보는 8개의 정보창구를 통하여 수집 가능한 것으로 확인되었다. 본 연구를 통하여 식별한 사용자 요 구사항은 선박교통관제 클라우드 시스템 구축을 위한 데이터 수집·처리 구조 설계에 적용될 것이다. 향후 시나리오 기반 관제 시스템 사용 자 운영 분석을 통하여 사용자 요구 및 필요 정보를 개정·보완하고, 시스템 인터페이스 디자인 설계에 관한 추가 연구가 필요하다.

PURPOSES : The purpose of this study is to derive implications by comparing overseas and domestic cases on the management of demand forecast risks in public-private partnerships (PPP) projects. METHODS : Demand forecast risk management measures of PPP were classified into three categories: Expected project IRR, Minimum income guarantee, and LPVR mechanism. According to the classification method, the overseas demand risk sharing method was introduced. The risk methods of demand risk for PPP projects in Korea were classified and compared with that of overseas cases. RESULTS : 1. The domestic PPP was developed from the perspective of investors rather than overseas. 2. The risk-sharing model was not considered during the bidding process. 3. The models for the demand forecasting errors were not diverse. CONCLUSIONS : The domestic BTO project includes several risk factors, among which the burden on demand forecast risks is critical. Future studies will be required to quantitatively evaluate risk factors in PPP projects and properly share the risks between the government and the private sector.

본 연구에서는 기존의 신호체계에서 발생하는 황색 신호 딜레마 상황에서 운전자의 상태를 파악하고 새로운 신호체계를 제안하고자 한다. 특히, 생체신호 분석을 통해 운전자 중심의 대처모형을 제안한다. 이를 위해 자동차 그래픽 시뮬레이터를 통해 교차로 도로 주행상황을 구현하여 기존의 신호체계와 본 연구에서 제안하는 신호체계에서 운전자의 생리적 반응을 관찰하여 규명하고자 한다. 따라서 대조군(기존 신호체계)과 새로운 황색 신호체계를 실험군(새로운 신호체계)으로 나누어 20대 초보 운전자를 중심으로 실험을 진행하였다. 그 결과, 대조군보다 실험군에서 교감신경의 출현이 우세하였으며 통계적으로 유의차가 인정되었다(p<0.05). 이를 통해 새로운 신호체계가 운전자가 긴장감을 유발하는 것처럼 보이지만 교감신경과 부교감신경의 비율이 6:4로 이상적인 균형으로 해석할 수 있다. 결론적으로, 본 연구에서 제안하는 대처 신호체계를 교통체계에 적용한다면 운전자가 더욱 안정적인 주행이 가능할 것으로 보인다.

A retractable bollard system has been used for the traffic control and protection of important facilities such as electric power plants, airports and government buildings etc. The power source of the driving unit of the conventional protective bollard system is on hydraulic or pneumatic system which has several disadvantages compared to an electric driven unit. In this research, an electric driven unit for an automatic retractable bollard is designed and developed to replace the conventional hydraulic and pneumatic driven type. For the reliability test of the developed electric driven unit, a field test has been successfully done. A case study was conducted to develop a defensive retractive bollard which the target performance is 9sec. and 7sec. on its raising and descending operation speed respectively with 750mm in stroke. The required time limit was fully satisfied as the time measured from the experiment were 7.5sec and 5.5sec for each operation. The developed unit also passed 364,000 cycles of operation without any serious malfunctions at the load test proving its reliability. The design theory and process of an electric driven unit of the automatic retractable bollard presented in this article is believed to be very useful contribution and design tool in advancing the physical security industry.

선박은 충돌방지를 위해 해상충돌예방규칙에 의해 운항한다. 하지만 다수의 선박이 동시에 운항하는 특수상황 시에는 해상충 돌예방규칙을 적용하기 곤란하며 이때는 운항자의 개인능력에 의한다. 이러한 경우 해상교통관제를 통한 교통상황 관리가 필요하다. 이에 전 세계적으로 VTS(Vessel Traffic Services)를 통해 해상교통이 관리되고 있으며 운용 방법은 관제요원이 VTS 시스템을 이용하여 위험상황을 판단하고 통신시설을 이용하여 선박들에게 안전운항을 권고한다. 이 연구에서는 기존 방법에 AI(Artificial Intelligence) 기법을 추가하여 운항자의 관점에서 위험상황을 판단하는 방법에 대해 고찰한다. 또한, 관제 효율성 증대를 위해 AR(Augmented Reality)기법을 추가한 해상교통안전모니터링 시스템에 대해 설명한다. 이 시스템은 위험상황 및 위험 우선순위 예측이 정량적으로 가능하여 복잡한 교통상황시 실제 운항자가 충돌회피하는 방법과 동일한 순차적 위험상황 해소가 가능하다. 특히, 위험상황을 관제요원의 관점뿐만 아니라 각 선박의 운항자의 관점에서 분석할 수 있어 기존의 방법보다 실제적이다. 또한, 분석결과를 통해 정량적인 위험수역 파악이 가능하여 충돌회피를 위한 권고항로 지원이 가능하다. 결과적으로 이 시스템은 해상교통상황이 복잡한 해역에서의 선박간 충돌방지에 도움이 될 것이다. 특히, 해양분야 제4차 산업혁명에 주요한 분야를 차지하는 자율운항선박에 충돌방지 기능으로 사용될 수 있을 것이다.

현재 일본 등 외국에서는 특별히 금지된 장소 이외에는 차량 운전자가 “보행자나 다른 차량의 정상적인 교통을 방해할 우려가 없다고 판단하 는 경우”도로의 중앙을 넘어 우회전·좌회전 또는 회전(유턴)할 수 있 도록 되어있다. 그러나 한국에서는 1984년 당시,“교통안전”을 확보하기 위해 좌회전은 원칙적으로 교통 신호에 따라서만 가능하도록 하고, 원활한“교통소통”을 도모하기 위해 필요한 경우에는 관할 지방경찰청장이 특별히 허용한 장소 에서만 제한적으로 좌회전을 허용하는 방식의‘비보호 좌회전’이라는 독특 한 제도를 도입하였다. 원래‘비보호’란 법의 보호를 받지 못한다는 의미이며, ‘비보호 좌회 전’은 도로의 중앙을 넘어 반대방면으로 진입하는 운전 행위이기 때문에 매우 위험하다. 따라서 종래에는 도로교통법령에‘비보호 좌회전’하다가 교통 사고가 발생하면 좌회전 차량 운전자에게“신호위반”의 책임을 지고 무거운 처벌을 받도록 규정함으로써 평상시 경각심을 가지고 조심스럽게 운전을 하도록 유도하고 있었다. 그런데 2008년경부터 경찰청은‘비보호 좌회전’과‘유턴’확대,‘비보호 겸용 좌회전’ 신설 등 주로“교통소통”위주의 시책을 적극 추진하였다. 그 과정에서“적신호시, 좌회전시 등”기존의 보조표지를 제거한‘유턴’허 용 지점이 많아졌고, 그 결과 교통사고가 빈발하자, 일부 지역에서는 기존의 보조표지를 제거한‘유턴’허용지점에 현행법상 아무런 근거도 없는‘비보 호’라는 새로운 내용의 보조표지를 부착하는 등 현재‘비보호’는 관련법 규정과 실제 운용 실태 간에 상당한 괴리와 혼동이 발생하고 있는 실정이다. 그중에서도 특히 2010년 8월에는 ‘비보호 좌회전’하다가 교통사고를 야기 한 운전자에게는 “신호위반”의 무거운 책임을 지도록 했던 기존의 근거 규정 도 삭제되었다. 그 결과 녹색 신호에 정상 진행하다가 반대방향 도로에서 갑자기 튀어나온 비보호 차량과 충돌하는 사고를 당한 피해 운전자 입장에서 는 가해 운전자가 종합보험에 가입되어 있는 경우, 현행 「교통사고처리특례 법」상 불기소로 가볍게 처리됨으로써 그에 따른 불만이 크게 고조되고 있다. 따라서 이러한 문제를 해소하기 위해서는 교통사고 발생 시, 당사자 간 여러 가지 중대한 책임과 의무를 초래하게 되는 법상 ‘비보호’관련 규정을 다음과 같이 시급히 정비 ․ 보완해야 할 필요가 있다. 첫째, ‘비보호’및 ‘유턴’의 개념을 법 제2조에 신설하고, 관련 규정을 개정․보완해야 한다. 둘째, 이미 활용되고 있는 ‘비보호 유턴’을 현실화하고, 그 근거 규정을 신설하여야 한다. 셋째, ‘비보호 좌회전 및 유턴’통행하는 차마 운전자에 대한 책임성을 강화해야 한다. 넷째, ‘비보호 좌회전 및 유턴’의 법적근거와 사고 야기에 따른 처벌규 정을 신설해야 한다. 다섯째, ‘비보호 유턴’관련 안전표지 및 노면표시를 신설하고, 비보호 허용지점 전방에는 ‘예고 노면표시’를 설치 ․ 운용해야 한다.

해상교통안전진단제도는 연안에서 선박의 항행에 영향을 미치는 각종 해상사업으로 인해 발생할 수 있는 위험요인을 전문적으로 조사·측정·평가하기 위해 2009년에 법제화된 이후에 제도 발전에 관한 여러 연구가 수행되어 왔다. 이러한 연구결과를 분석하여 현 제도의 미비점을 색인한 결과, 안전진단 결과에 따라 해상사업이 수행되었는지 검증하기 위한 절차와 안전진단의 주요 과정 중 하나인 선박조종 시뮬레이션의 정확성을 검증하기 위한 사후관리 관련 규정이 미흡했다. 사후관리제도 도입 필요성이 드러남에 따라 법령화된 유사 제도인 환경영향평가제도와 도로교통안전진단제도의 법체계를 분석하였다. 그리고 해상교통분야의 미비점을 개선하기 위한 법령안을 구체적으로 제시하였다. 본 고의 법령안은 진단의 정확도를 검증하고 진단결과의 이행을 담보함으로써 해상사업과 관련된 잠재적 위험요인을 제거하고 해상교통안전에 기여할 것으로 기대된다.

PURPOSES: This study was initiated to estimate expressway traffic congestion costs by using Vehicle Detection System (VDS) data. METHODS : The overall methodology for estimating expressway traffic congestion costs is based on the methodology used in a study conducted by a study team from the Korea Transport Institute (KOTI). However, this study uses VDS data, including conzone speeds and volumes, instead of the volume delay function for estimating travel times. RESULTS : The expressway traffic congestion costs estimated in this study are generally lower than those observed in KOTI's method. The expressway lines that ranked highest for traffic congestion costs are the Seoul Ring Expressway, Gyeongbu Expressway, and the Youngdong Expressway. Those lines account for 64.54% of the entire expressway traffic congestion costs. In addition, this study estimates the daily traffic congestion costs. The traffic congestion cost on Saturdays is the highest. CONCLUSIONS : This study can be thought of as a new trial to estimate expressway traffic congestion costs by using actual traffic data collected from an entire expressway system in order to overcome the limitations of associated studies. In the future, the methodology for estimating traffic congestion cost is expected to be improved by utilizing associated big-data gathered from other ITS facilities and car navigation systems.