PURPOSES : This study aimed to compare the object detection performance based on various analysis methods using point-cloud data collected from LiDAR sensors with the goal of contributing to safer road environments. The findings of this study provide essential information that enables automated vehicles to accurately perceive their surroundings and effectively avoid potential hazards. Furthermore, they serve as a foundation for LiDAR sensor application to traffic monitoring, thereby enabling the collection and analysis of real-time traffic data in road environments. METHODS : Object detection was performed using models based on different point-cloud processing methods using the KITTI dataset, which consists of real-world driving environment data. The models included PointPillars for the voxel-based approach, PartA2-Net for the point-based approach, and PV-RCNN for the point+voxel-based approach. The performance of each model was compared using the mean average precision (mAP) metric. RESULTS : While all models exhibited a strong performance, PV-RCNN achieved the highest performance across easy, moderate, and hard difficulty levels. PV-RCNN outperformed the other models in bounding box (Bbox), bird’s eye view (BEV), and 3D object detection tasks. These results highlight PV-RCNN's ability to maintain a high performance across diverse driving environments by combining the efficiency of the voxel-based method with the precision of the point-based method. These findings provide foundational insights not only for automated vehicles but also for traffic detection, enabling the accurate detection of various objects in complex road environments. In urban settings, models such as PV-RCNN may be more suitable, whereas in situations requiring real-time processing efficiency, the voxelbased PointPillars model could be advantageous. These findings offer important insights into the model that is best suited for specific scenarios. CONCLUSIONS : The findings of this study aid enhance the safety and reliability of automated driving systems by enabling vehicles to perceive their surroundings accurately and avoid potential hazards at an early stage. Furthermore, the use of LiDAR sensors for traffic monitoring is expected to optimize traffic flow by collecting and analyzing real-time traffic data from road environments.

국외에서는 아스팔트 포장의 파손이 흔히 발생하는 구간을 도심지 개발과 재개발 시점부터 내구성이 우수한 콘크리트 포장으로 적 용하고 있다. 국내의 경우는 고속도로를 제외한 대부분의 도로에서는 아스팔트 포장을 적용하고 있으나 교통량 증가와 포장 노후화로 인해 아스팔트 포장의 파손이 흔히 발생하고 있다. 서울시에서는 중차량인 버스가 주로 정차하는 버스정류장에 프리캐스트 콘크리트 포장 공법을 적용하여 공용성을 향상시키고 있다. 그러나 프리캐스트 콘크리트 포장 공법은 신속한 시공이 가능하지만 고비용으로 인 해 확대 적용하기에는 한계가 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 시공비용이 저렴하나 양생기간이 필요한 현장타설 콘크리트 포장 공법을 공용중인 도로에 적용하기 위해 임시통행판을 설치하여 양생 기간 동안 교통차단 없이 즉시 개통이 가능한 시스템을 개발하고 자 임시통행판의 측면 지지조건에 따른 응력 특성을 유한요소해석 프로그램을 이용하여 분석하였다. 해석모델은 콘크리트 슬래브로 임시통행판을 구성하고 통행판을 지지하는 지지부는 0.2m 폭으로 지지부 간의 간격을 0m, 0.5m, 1m, 1.5m로 변화시켜 구성하였다. 하 중은 중차량인 광역버스를 모사하여 임시통행판의 여러 위치에 하중을 작용시켜 구조해석을 수행하였다. 본 연구 결과, 임시통행판 시 종점부와 측면 지지부의 중앙부에서의 응력은 서로 다른 해석모델에서 매우 유사하게 발생하였으며 측면 지지부의 간격이 좁아질수록 최대 응력이 감소하는 것을 확인하였다.

2011년 발생한 동일본대지진의 영향으로 후쿠시마 원자력발전소 폭파사고 이후 국제원자력기구(IAEA)의 방사선비상계획구역(EPZ) 확 대를 권고하였으며, 이에 따라 우리나라에서도 방사선비상계획구역(EPZ, Emergency Planning Zone)를 기존 반경 8~10km에서 20~30km 로 확대를 하였다. 이에 따라 방사선 비상시 대규모 대피에 관한 관심이 높아지며 원활한 대피를 위한 교통운영관리전략 수립이 필요 한 실정이다. 방사선 비상과 같은 대규모 재난이 발생하면 동시다발적인 대피수요가 발생하고 한정된 도로교통망에 차량이 집중되어 극심한 혼잡이 발생할 것으로 예상된다. 따라서, 본 연구에서는 교통분야에서 활용되는 도로운영관리전략 중 방사선비상시 적용 가능 한 전략 및 적용기준을 수립한다. 또한, 선정된 도로운영관리전략의 효과분석을 위하여 TOVA를 활용하였으며, Sub Network 기능으로 대상지역의 네트워크를 추출 후 분석을 시행하였다. 방사선비상시 도로운영관리전략은 도로용량 증대, 통행속도 향상, 교통수요 관리 및 기타 등 네 가지로 구분하여 분류하였다. 이 중 우리나라에 도입되지 않은 역류차로제 전략 도입 효과분석을 수행하였다. 시뮬레이 션 대상지는 고리원자력 발전소의 사고가 발생한 것으로 가정하며, 대피인원은 원자력발전소에서 부산광역시로 이동하는 것으로 설정 하였다. 효과분석 결과, 시행시 120.6%의 교통량(시간당 7,600대)과 117% 속도(30.21km/h → 65.55km/h)가 증가되는 것으로 분석되었다

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.

고속도로 터널 구간은 일반 도로에 비해 사고 발생 빈도와 심각도가 높으며, 특히 터널 내에서 발생하는 사고나 공사와 같은 돌발 상황은 대기 행렬을 유발해 후미 추돌 위험을 증가시킨다. 본 연구에서는 운전자가 돌발 상황 지점에 접근할 때 선제적으로 대응할 수 있도록, Driving Simulator를 활용하여 다양한 정보를 제공하는 터널 내 교통관리 시스템의 효과를 분석하였다. 분석 대상은 차로 변 경 유도, 속도 감소 유도, 돌발 상황 안내로 구성된 세 가지 교통관리 시스템의 개별 효과와 이들의 통합 운영이 터널의 안전성과 운 영 효율성에 미치는 영향을 포함하였다. 분석 결과, 세 가지 교통관리 시스템을 통해 터널 내 평균 통행 속도가 증가하였으며, 돌발 상황 발생 지점에서 차량의 차로 변경과 감속이 선제적으로 이루어지고 급감속 횟수가 현저히 감소하였다. 본 연구는 터널 내 돌발 상황 발생 시 다양한 정보를 제공함으로써 터널의 안전성과 교통흐름을 개선할 수 있음을 입증하였으며, 특히 여러 시스템을 통합적 으로 운영할 때 그 효과가 극대화됨을 Surrogate Safety Measure를 통해 확인하였다. 이러한 결과는 향후 터널 교통관리에서 단일 시스 템의 기능만을 고려하기보다는, 다양한 교통관리 시스템 간 상호작용을 고려해야 함을 시사한다.

PURPOSES : This study empirically examines the determinants of traffic accidents by focusing on the transport culture index. METHODS : Two-stage least-squares estimation using an instrumental variable is used as the identification strategy. As the instrumental variable of the transport culture index, its past values, particularly before the outbreak of COVID-19 in 2018 are used. RESULTS : The empirical results, considering the potential endogeneity of the transport culture index, show that areas with higher values of the index are likely to have fewer traffic accident casualties. Local governments of regions with relatively frequent traffic accidents can run campaigns for residents to fasten their seatbelts, causing reverse causation. Ignoring this type of endogeneity underestimates the importance of the index as a key determinant of traffic accidents. CONCLUSIONS : Several traffic accidents occur in Korea, e.g., 203,130 accidents with 291,608 injuries and 5,392 deaths. As traffic accidents cause social costs, such as delays in traffic flow and damage to traffic facilities, public interventions are required to reduce them. However, the first step in public intervention is to accurately understand the relationship between the degree of damage in traffic accidents and the transport-related attributes of the areas where the accidents occurred. Although the transport culture index appears to be an appropriate indicator for predicting local traffic accidents, its limitations as a comprehensive index need to be addressed in the future.

겨울철 국내 도로 결빙으로 인한 교통사고가 증가하는 추세를 보이고 있으며 2018년~2022년까지 총 4,609건의 결빙 교통사고가 발 생하였다. 결빙 교통사고의 치사율은 2.3으로 일반적인 교통사고와 비교하여 높은 치사율을 보이며 최근 5년(2018~2022)동안 결빙 교 통사고로 인하여 107명이 사망자와 7,728명의 부상자가 발생하였다. 현재 국토교통부에서 제시한 결빙 취약구간 평가기준표에 따라 결 빙 위험 구간을 지정하고 있으나, 해당 기준은 결빙의 주요 요인으로 고려되는 기상조건을 충분히 반영하지 못하고 있다. 도로 결빙은 노면온도가 0℃ 이하이며 노면에 수분이 공급될 때 형성되며 기온, 구름량, 풍속, 풍향, 상대습도, 강수량 등의 기상인자들이 복합적으 로 작용하여 결빙이 발생한다는 점을 고려하였을 때, 기상 특성은 도로 결빙의 주요 인자로 판단된다. 따라서 국내 결빙 취약구간 평 가기준의 개선이 필요하며 본 연구의 목적은 국내 결빙 교통사고 데이터를 분석하고 결빙이 형성되는 기상 조건을 구체화하는 것이다. 분석을 위한 데이터로 2018년~2022년까지 5년동안 발생한 결빙사고 사례와 기상청 방재기상관측소(AWS)에서 제공하는 기상 데이터 를 적용하였다. 이후, 박스도표, 확률밀도함수 등의 통계분석을 적용하여 결빙 형성 기상 조건을 구체화하였다. 이를 통하여 기존 결빙 취약구간 평가기준의 기상학적 개선 방향성을 제시할 수 있으며 더 나아가 도로 결빙 예측 로직 개발을 기대할 수 있다.

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.

PURPOSES : This study aims to analyze the causes of pedestrian traffic accidents on community roads. METHODS : This study collected variables affecting pedestrian traffic accidents on community roads based on field surveys and analyzed them using negative binomial regression and zero-inflated negative binomial regression models. RESULTS : Model analysis results showed that the negative binomial regression model is more suitable than the zero-inflation negative binomial regression model. Additionally, the segment length (m), pedestrian volume (persons/15 min), traffic volume (numbers/15 min.), the extent of illegal parking, pedestrian-vehicle conflict ratio, and one-way traffic (one: residential, two: commercial) were found to influence pedestrian traffic accidents on community roads. Model fitness indicators, comparing actual values with predicted values, showed an MPB of 1.54, MAD of 2.57, and RMSE of 7.03. CONCLUSIONS : This study quantified the factors contributing to pedestrian traffic accidents on community roads by considering both static and dynamic elements. Instead of uniformly implementing measures, such as pedestrian priority zones and facility improvements on community roads, developing diverse strategies that consider various dynamic factors should be considered.

PURPOSES : Traffic volume, an important basic data in the field of road traffic, is collected from traffic survey equipment installed at certain locations, which sometimes results in missing traffic volume data and abnormal detection. Therefore, this study presents various missing correction techniques using traffic characteristic analysis to obtain accurate traffic volume statistics. METHODS : The fundamental premise behind the development of a traffic volume correction and prediction model is to set the corrected data as the reference value, and the traffic volume correction and prediction process for the outliers and missing values in the raw data were performed based on the set values. RESULTS : The simulation results confirmed that the algorithm combining seasonal composition, quantile AD, and aggregation techniques showed a detection performance of more than 91% compared with actual values. CONCLUSIONS : Raw data collected due to difficulties faced by traffic survey equipment will result in missing traffic volume data and abnormal detection. If these abnormal data are used without appropriate corrections, it is difficult to accurately predict traffic demand. Therefore, it is necessary to improve the accuracy of demand prediction through characteristic analysis and the correction of missing data or outliers in the traffic data.

PURPOSES : This study investigates the factors affecting extra-long tunnel accidents by integrating data on tunnel geometry, traffic flow, and traffic accidents and derives the underlying implications to mitigate the severity of accidents. METHODS : Two processes centered on three key data points (tunnel geometry, traffic flow, and traffic accidents) were used in this study. The first is to analyze the spatial characteristics of extra-long tunnel traffic accidents and categorize them from multiple perspectives. The other was to investigate the factors affecting extra-long tunnel traffic accidents using the equivalent property-damage-only (EPDO) of individual accidents and the aforementioned data as the dependent and independent variables, respectively, by employing an ordered logistic regression model. RESULTS : Gyeonggi-do, Gyeongsangnam-do, and Gangwon-do are three metropolitan municipalities that have a significant number of extra-long tunnel accidents; Busan and Seoul have the most extra-long tunnel accidents, accounting for 23.2% (422 accidents) and 18.6% (339 accidents) of the 1,821 accidents that occurred from 2007 to 2020, respectively. In addition, approximately 70% of extra-long tunnel traffic accidents occurred along tunnels with lengths of less than 2 km, and Seoul and Busan accounted for over 60% of the top 20 extra-long tunnels with accidents. Most importantly, the Hwangryeong (down) tunnel in Busan experienced the most extra-long tunnel traffic accidents, with 77 accidents occurring during the same period. As a result of the ordered logistic regression modeling with EPDO and multiple independent variables, the significant factors affecting the severity of extra-long tunnel traffic accidents were determined to be road type (freeway, local route, and metropolitan city road), traffic flow (speed), accident time (year, summer, weekend, and afternoon), accident type (rear end), traffic law violations (safe distance violation and center line violation), and offending vehicles (van, sedan, and truck). CONCLUSIONS : Based on these results, the following measures and implications for mitigating the severity of extra-long tunnel traffic accidents must be considered: upgrading the emergency response level of all road types to that of freeways and actively promoting techniques for regulating high-speed vehicles approaching and traversing within extra-long tunnels are necessary. In addition, the emergency response and preparation system should be reinforced, particularly when the damage from extra-long tunnel traffic accidents is more serious, such as during the summer, weekends, and afternoons. Finally, traffic law violations such as safe distance and centerline violations in extra-long tunnels should be prohibited.