1. 서 론

국내 교통사고 원인 중 치사율이 가장 높은 교통사고 원인은 안개로 인한 사고로 2018년 전체 교통사고 치사율 중 다른 날씨 대비 가장 높은 치사율(10.3명/100건)을 기록하였다(TAAS, 2018; KoROAD, 2019). 2019년 2020년에도 맑은 날 대비 약 3~4배 정도의 치사율을 기록하였다(TAAS, 2019-2020; KoROAD, 2020-2021). 안개를 제외하고 치사율이 높은 사고는 겨울철에도 주로 발생하는데, 이때 발생하는 교통사고 대부분이 서리와 결빙으로 인하여 발생한다. 기온이 상승하는 경향을 보이는 3월을 기준으로 8월까지의 6개월을 상반기, 기온이 하강하기 시작하는 경향을 보이는 9월부터 2월까지의 기간을 하반기로 분류하였을 때 지난 3년간의 치사율은 상반기(최소 1.39명/100건)보다 하반기(최소 1.5명/100건)에서 높게 기록되었다. 또한 블랙아이스 현상은 겨울철 터널 및 교량, 산간도로 주행 시 주의해야 할 대표적인 사망 사고 원인으로 손꼽히고 있다.

국내에서는 이러한 도로주행 시 사망사고 위험성 해결을 위해 다수 국책 연구기관이 연구과제를 수행하였으나 상용화에 이르지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 기존의 선행 연구내용을 바탕으로 이전의 내용을 개선하여 노면상태, 안개, 노면온도 복합검지장치를 이용한 미끄럼 및 안개에 의한 교통사고 예방시스템을 구축하여 실제 도로 현장에 적용하고자 한다.

2. 연구내용

2.1 선행 연구내용 분석 및 개선

선행 연구내용(Development of Technologies for Advancement of Hazardous Roadway Information Service under inclement Weather, KICT, 2015) 분석을 통하여 기존 연구내용의 문제점을 파악하였다. 이후 본 연구에서 사용할 기술 및 장비를 Table 1과 같이 개선하여 적용하였다. 대표적으로 비접촉식 광학 센서를 적용, 광학 필터 적용, 영상 분석기술 사용, 인공지능 분류기 적용과 같은 기초적인 틀 내에서 센서 하드웨어, 광학 필터 종류, 영상 분석기술 및 분류기술, 이동식 검지 장치와 같은 세부적인 내용을 이전 연구 대비 개선하여 데이터의 수집과정, 전처리과정, 분류과정 모두 교통사고 예방을 위한 도로교통 이용자 보호 서비스가 실질적으로 제공될 수 있도록 하였다. 세부적인 내용은 다음과 같다.

기존 문제에서 개선된 방안은 크게 측정 센서와 수집된 정보의 표시성이다. 이전에는 노면의 상태를 판단하는 센서와 안개의 정도를 판단하는 센서, 노면 온도를 측정하는 센서를 각각 설치해야 하였고, 각각의 설치에 따라 노면에 구멍을 뚫거나 파쇄하는 방법을 사용하였다. 그러나 이러한 방법은 노면의 피로도를 증가시키고, 시간적이나 비용적인 차원으로 보았을 때 상당한 부담으로 인식되었다. 결과적으로 노면 상태와 기상 상태를 고려한 교통사고 예방시스템의 적용이 전체 국도의 일부 제한된 구간에만 적용되었다. 본 연구에서 사용한 광학 센서의 경우 가로등에 설치하는 방식으로 기존의 노면 파괴 우려와 시간적 비용적 문제점을 해소하였다. 기존 센서에서 문제시되던 정확도 문제 및 해외 센서의 사용으로 인한 불편함 역시 해소가 가능하다. 추가적으로 높은 시인성이 확보된 정보표출 방식을 채택하여, 운전자들에게 현재 주행 중인 도로에 대한 정보를 파악하기 쉽게 제공해 주행상황파악에 정보를 제공하여 사고를 효과적으로 예방할 수 있는 방향으로 개선하였다.

2.2 기술개발 내용 및 적정성 분석

Fig. 1과 같이 노면상태, 안개, 노면온도 복합검지장치를 이용한 미끄럼 및 안개에 의한 교통사고 예방시스템을 구축하고자 한다.

Fig. 1.

Prevention system for traffic accidents caused by slip and fog

전체 시스템에 필요한 요소들은 검지서비스, 알람서비스, 통신관제제어서비스의 세 가지 항목으로 구분하여 각각의 항목들에 대한 내용을 Table 2에 정리하였다.

상용화된 기존 센서와의 역할은 동일하지만, Fig. 2와 같이 다른 방법으로 작동하는 센서를 개발하였다. 이 센서를 통해 수집한 영상정보를 바탕으로 구간의 노면 상태 및 기상 상태를 파악하는 광학 정보 분석기술을 도입하였다.

기존 센서들과는 다르게 본 연구에서 개발한 센서는 기존 레이더, 접촉식온습도계, 시정계 등과 완전히 다른 가시광을 이용한 기술을 적용하여 이를 통하여 습득한 영상정보를 기반으로 서로 다른 광학필터가 장착된 각각의 3개의 광학센서가 동기화된 정보를 수집한다. 즉, 기존 센서를 사용하는 경우 노면의 상태를 측정하는 레이더, 매설식 온습도계와 안개를 측정하는 시정계가 각각 필요하였으나 개발된 센서는 세 가지 정보에 대해 동시 측정이 가능하다. 개발된 센서는 기존 센서 대비 검지 범위가 10만배 향상되었고 검지 성능도 향상되었다.

Fig. 2.

Difference between existing equipment and researched equipment

Fig. 1과 같이 연산제어부에서 실시간 노상 상태 및 기상 상태 등의 시맨틱 데이터들을 관제센터로 전송하면 도로교통이용자의 보호를 위해 도로교통관제센터와 LoRaWAN가 연계되어 실시간으로 노상 상태 및 기상 상태를 VMS에 표시하여 운전자가 주행 도로의 상태에 대해 알 수 있도록 한다. 또한 염수분사장치와 같은 노변장치(RSE)를 직접 혹은 자동으로 제어하는 시스템을 구축하였다. 실시간정보기반 경고는 운전자가 실제로 경험하는 현장상황과 수치경고를 동시에 전달하여 최대 70%의 감속 효과를 확인하였다.

개발제품의 실제도로 성능에 대한 장기 신뢰성 판단 및 검지 성능 실증을 위하여 Fig. 3과 같이 도로 현장에 장비를 시공하였다.

Fig. 3.

Construction view (2021.05 ‘S’ City ‘B’ Bridge)

이 외에도 개발제품의 실제 현장에서 검지 성능 실증을 위하여 ‘S’시의 ‘A’교량, ‘B’교량에 시공을 실시하였다. 이후 Table 3과 같이 성능을 비교하였고, 시공 후 공인기관에 검증을 신청하여 Table 4와 같이 검지성능을 인정받아 실제도로에 활용이 가능함을 확인하였다.

3. 결 론

본 연구에서는 서로 다른 광학필터가 장착된 3개의 광학센서를 통하여 동시에 수집된 영상정보를 광학분석하여 노면상태, 안개, 노면온도를 비접촉 검지하고 살얼음, 적설, 습윤, 건조, 안개, 결빙위험 등 검지된 주행환경조건에 따라서 이동식 및 고정식 도로전광표지(VMS), 염수분사장치 등 노변장치(RSE)를 직접 및 자동제어하고 관제소에 실시간 시맨틱 데이터를 제공하는 센서․시스템을 개발하였다.

1. 광학필터를 적용한 광학센서 3종이 서로 영상정보를 동기화 및 수집하여 Haralic, LBP 기반 광학정보 분석기술과 인공지능 분류기술을 통해 노면의 상태와 기상 상황을 판단하여 도로 이용자와 관리자에게 제공하는 시스템을 계획 및 개발하였다.

2. 기존 연구내용에선 기상, 온도, 노면 파악 센서가 분리되어 있었으나 본 연구에서는 모든 기능이 하나로 합쳐진 센서를 개발하였고, 센서 정확도 및 정보표출 시인성 역시 향상되었다.

3. 제품의 실제도로 성능에 대한 장기 신뢰성 검증을 위하여 도로 현장에 시공을 실시하였고, 공인 기관에 검증을 신청하여 성능을 평가한 결과 기존 센서 대비 검지 성능이 향상된 것을 Table 4와 같이 확인하여 현장 적용성을 평가하였다.

이를 통해 노면상태, 안개, 노면온도를 검지하여 관련 교통사고 위험성을 식별하고 상황에 알맞은 경고 메시지로 운전자와 도로교통관제센터에 알려 교통사고를 예방하고자 한다. 또한 연관 산업에 대해 일자리 창출 등의 사회적 효과, 첨단시장의 활성화, C-ITS 기능요소 구성의 기술적 효과 등 사회안전 확보를 포함한 다양한 방면으로 긍정적 기여할 것으로 사료된다.