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- 저자 : 서원호(SUH, Wonho) (검색결과 5 건)
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김보성(Kim, Bo-Seong),서원호(SUH, Won Ho) 대한교통학회 2015 대한교통학회 학술대회지 Vol.73 No.-
이 연구는 교통약자 보행환경 진단 방법론에 대해 다루고 있다. 연구의 목적은 교통약자 보행환경 관련한 국내외 진단 방법에 대 해 알아보고 이를 통해 국내 교통약자 보행환경 진단 방법론에 대해 제시하고자 하는데 있다. 국내 연구에 있어 어떤 보행 환경요소 가 교통약자에게 필요한 부분인지 혹은 어떤 환경요소를 우선적으로 개선해야 하는지에 대해 개선방향을 제시할 수 있는 진단 혹은 평가 관련 내용은 부족하며, 각 지자체의 예산에 한계가 있기에 진단 범위가 한정될 수밖에 없다. 때문에 교통약자별로 가장 중요하 게 여기는 보행환경 요소만 선별하여 진단에 사용해야 하며, 진단의 결과가 교통약자별로 나오고, 네트워크 관점에서 교통약자별 이 동 가능 경로가 도출되어야 한다. 이를 위해 기존 진단 체계 및 연구들의 시사점을 통해 4단계 진단 방법론에 대해 제시하였다. 방법 론은 교통약자를 고려한 진단 지역 설정, 행태 기반 자료 수집, 인프라 기반 자료 수집, 진단 결과 및 활용 부분으로 구성되어 있으 며 네트워크 관점에서 교통약자별 LOS 산정이 이루어져야 한다고 주장하고 있다.
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어린이 보호구역 및 노인 보호구역의 현행 보행평가 비교 연구
김보성(KIM, BoSung),육영진(YURK, YoungJin),서원호(SUH, WonHo) 대한교통학회 2017 대한교통학회 학술대회지 Vol.76 No.-
본 연구는 교통약자 보호구역을 평가할 수 있는 방법론에 대하여 기존 방법론을 비교하고, 실제 보호구역 평가에 적용하고, 적용한 결과를 바탕으로 기존 보호구역 평가 방법의 타당성을 검토하고 이에 대한 시사점을 제시하였다. 먼저, 교통약자 보호구역에 관련된 법규, 제도 및 지침을 고찰하고 이를 바탕으로 어린이 보호구역 및 노인 보호구역을 포함한 교통약자 보호구역의 보행평가에 필요한 평가 지표를 선정하였다. 국내 보행과 관련된 평가 방법론으로 보행교통 개선지표 수립 지침과 장애물 없는 생활환경 인증제도의 평가방법을 실제 교통약자 보호구역에 적용하였으며, 각 평가지표를 비교하여, 시사점을 도출하였다. 기존 보행평가 기법들의 비교를 통해 기존 기법들의 한계점을 파악하고, 개선할 수 있는 부분을 제시하였다.
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교차로 차량 주행안전성 예측 기반 위험상황 검지 기술 개발
조영(JO, Young),이설영(LEE, Seolyoung),오철(OH, Cheol),서원호(SUH, Wonho),김형수(KIM, Hyoungsoo) 대한교통학회 2022 대한교통학회지 Vol.40 No.2
개별차량의 주행안전성 예측을 통해 위험상황을 검지하는 것은 능동적이고 효과적인 교통사고 예방을 위한 선제적 교통안전 분석의 중요 기술 중 하나이다. 본 연구의 목적은 차량 주행궤적자료를 이용하여 차량 간 상호작용 예측기반의 위험상황 검지 알고리즘을 개발하는 것이다. 차량 간 상호작용은 Long-Short Term Memory(LSTM) 기반위치 예측 모델 개발을 통해 위험상황을 정량화함으로써 평가되었다. 차량 위치 예측의 경우 time scale parameter와 LSTM 하이퍼파라미터를 연계하여 위치 예측 정확도가 우수한 최적화된 모델을 구축하였다. 예측된 위치 정보는 차량 간 상호작용 분석을 통한 사고개연성을 추정할 수 있는 High-risk Event Indicator(HEI)를 산출하는데 적용되어 위험상황 검지에 활용되었다. 제안된 알고리즘은 도심부 교차로에서 수집된 영상검지 기반의 차량 주행궤적자료를 이용하여 적용성을 평가하였다. 차량 위치 예측 결과, rolling horizon이 5초이고 prediction horizon이 1초인 경우에 대해 최적화된 LSTM 모델의 Mean Absolute Percentage Error(MAPE)는 x축 위치 1.10%, y축 위치 3.74%로 도출되었다. 예측된 위치에서 위험상황 검지 정확도를 도출하기 위한 성능척도로 correct detection rate(CDR)를 정의하였다. 분석 결과, CDR은 HEI 임계값 1.5-3초를 기준으로 94% 이상으로 산출되었다. 차량 간 상호작용 예측을 통한 위험상황 검지 기술은 자율주행차량이 교차로를 안전하게 통과하기 위한 I2V 무선통신 기반의 선제적 교통안전 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. An important technology for proactive traffic safety analytics, which is a backbone of preventing traffic crashes, is to identify hazardous situations based on vehicle interactions prediction. The purpose of this study is to develop a high-risk event detection algorithm by analyzing predicted vehicle interactions using trajectory data. Vehicle interactions were evaluated in terms of quantifying crash risks by the proposed long-short term memory based vehicle position prediction model. The vehicle position prediction model is optimized for a parameter set with superior accuracy by combining the time scale parameters and the prediction model hyper-parameters. A high-risk event indicator (HEI) was then derived based on an analysis of vehicle interactions using predicted position data. The applicability of the proposed algorithm was evaluated based on trajectory data obtained from vehicle image tracking technology at an urban intersection. The prediction model developed in this study was able to predict the x-axis and y-axis vehicle positions after 1 seconds with mean absolute percentage errors of approximately 1% and 3%, respectively. In addition, the correct detection rate (CDR) was defined as a performance measure to derive the accuracy of high-risk events using the proposed HEI. Performance evaluations of the proposed algorithm show promising results for actual implementation in practice, where a CDR of up to 94% can be achieved. The infrastructure-based detection of high-risk events by predicting vehicle interactions would be useful in supporting autonomous vehicles crossing intersections safely via I2V wireless communication.
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