배달 이륜차 위험 이벤트 검지 기법 개발 및 활용

조은솔,조영,구예서,오철,이건우 대한교통학회 2023 대한교통학회지 Vol.41 No.1

Traffic safety issues associated with food delivery scooters have been arising because the rapid growth of the delivery service market in Korea due to the impact of COVID-19 has resulted in an increase in crashes. However, less efforts have been conducted to develop technical countermeasures to improve the traffic safety of delivery scooters. The purpose of this study is to develop a method to detect risk riding events that are potentially leading to crashes based on the analysis of inertial measurement unit (IMU) sensor data. A support vector machine (SVM) was adopted to develop the proposed methodology using data obtained from the Korean 100 naturalistic riding study (K-100NRS). As a result of evaluating the performance of the model by separating the train set and the test set at a ratio of 7:3, classification accuracy of 99.5% was obtained. In addition, this study presented a riding safety monitoring framework as an application of the proposed method. The results of this study are expected to be used as a fundamental data to prepare for riding safety management systems that contribute to enhancing the safety of food delivery scooters. 비대면 음식 배달 서비스 수요 증가는 이륜차 교통사고의 증가를 초래하고 있다. 주문량 할당으로 인한 배송 시간의 제한은 라이더의 무리한 운전으로 이어지기 때문에 배달 이륜차의 위험운전행동 및 교통사고 발생 가능성이 높아질 수 있다. 따라서 배달 이륜차의 교통사고를 효과적으로 예방하기 위한 체계적인 교통안전 관리 대책이 요구되는 상황이다. 효과적인 배달 이륜차의 교통안전관리 대책 마련을 위해서는 배달 이륜차의 실제 주행자료를 분석하여 주행특성을 분석할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 배달 이륜차 라이더 주행특성 기반의 위험 이벤트 검지 기법을 개발하고 활용방안을 제시하는 것이다. 한국에서는 2021년 7월 30일부터 11월 16일까지 배달업에 종사하고 있는 라이더 100명의 이륜차에 GPS 및 IMU 센서를 설치하여 실제 주행자료를 수집하는 Korean 100 naturalistic riding study(K-100NRS) 프로젝트가 수행되었다. 본 연구에서는 Korean 100 naturalistic riding study(K-100NRS) 프로젝트에서 30명의 라이더들이 2021년 8월 20일 하루 동안 주행한 자료를 활용하였다. 주행자료를 활용하여 위험이벤트와 일반이벤트를 분류하는 서포트 벡터 머신 모델을 개발하고 위험 이벤트 검지 기법을 개발하였다. 주행특성자료를 입력자료로 사용하여 사고 또는 near miss와 같은 위험이벤트를 분류해내는 서포트 벡터 머신 기반의 검지 기법을 개발하였다. Train set과 test set을 7:3의 비율로 분리하여 모형의 성능을 평가한 결과 99.5%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 본 연구에서는 개발된 검지 기법을 활용하여 라이더별로 안전운행 수준을 평가하고 교통안전 모니터링을 위한 프레임워크를 제시하였다. 본 연구의 결과는 배달 이륜차만의 특성을 고려한 교통안전 모니터링 시스템을 설계하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

센서자료 마이닝 기반 음식 배달 이륜차 위험 주행 패턴 분석

조은솔,오철,이건우 한국ITS학회 2023 한국ITS학회 학술대회 Vol.2023 No.4

딥러닝 기반 버스 위험군 운수종사자 예측 연구

조은솔,김윤종,이설영,오철 대한교통학회 2021 대한교통학회 학술대회지 Vol.84 No.-

2017년 대비 2018년의 대형 교통사고(사망자가 3명이상이거나 부상자가 20명 이상인 교통사고)는 발생건수는 12.7% 감소하였으나 사망자수가 35% 증가하였으며, 교통사고 발생건수 기준 사업용 노선, 전세버스의 비율이 36.4%로 가장 높은 것으로 나타났다. 버스 교통사고 발생요인을 살펴보면 신체적·정신적 건강상태, 근무환경, 생활환경, 인적특성의 다양한 요인들이 연구된 바 있다. 그러나 현재의 사업용 자동차 교통사고원인조사 체계는 사고발생의 주체인 운수종사자 및 운수업체보다 교통사고 발생 현장의 도로환경요인, 운수종사자의 위험운전행동에만 주로 초점이 맞춰져 있다. 따라서 운수종사자특성을 고려한 사고예방자원 개발 및 컨설팅 제공을 통한 실효성 있는 정책의 개발을 위해서는 개인의 특성을 반영한 Wellness 파악이 필요하다. 이에 본 연구에서는 위험운전행동과 Wellness 및 근무환경 자료를 활용하여 딥러닝을 기반으로 위험군 시내버스 운수종사자를 예측하고 시내버스의 교통사고를 감소하기 위한 활용방안을 제시하였다. 시내버스 운수종사자를 대상으로 면담조사를 수행하여 Wellness 자료를 수집하고 운수종사자별로 위험운전행동 자료, 운행노선 자료를 매칭하여 분석에 활용하였다. Gradient Boosting 기법을 이용하여 교통사고 영향요인의 순위를 파악하고 이를 기반으로 Neural Network 분석 시나리오를 설정하여 사고유무를 구분하는 분류기를 구축하였다. 마지막으로 위험군 시내버스 운수종사자를 예측하는 최적 모델을 선정함으로써 추후 시내버스 운수종사자 안전 관리의 새로운 방안 마련을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

택시 운수업체의 교통안전수준 영향요인분석 : 운전자의 근무 및 복지 환경을 중심으로

조은솔,박지원,이설영,오철,최병호 대한교통학회 2020 대한교통학회지 Vol.38 No.4

Unlike existing studies dealing with factors affecting crash occurrences, this study attempted to analyze underlying factors related to driver’s human factors. In general, it is known that human factors leading to the crash occurrence include drowsiness, aggressiveness, and inattention etc. This study mainly focused on underlying factors resulting in such human factors that have been widely addressed to date in the area of traffic safety. Crash investigation systems focus on the road geometry, road environment factor and the driver’s risk driving behavior, human factor. However, less efforts have been made in collecting data related to internal factors of crashes that affect driving behavior. For example, the internal factors include taxi driver’s health characteristics, living conditions and taxi company’s working environment. The purpose of this study is to derive the factors of taxi company’s safety level and to propose a new direction for taxi safety consulting. In-depth interviews with commercial taxi drivers and managers of taxi companies were conducted to collect survey data to represent internal factors associated with driver’s working and welfare environments. In addition to a multiple linear regression, a binomial logistic regression and a random forest analysis technique were adopted to derive underlying internal factors to be used to identify the level of traffic safety taxi companies. The results show that the identified contributing factors include weekly working hours, accident-involved vehicle management, privately-used hour, narrow space inside the vehicle, fatigue management, and the level of life satisfaction. The countermeasures for enhancing taxi safety were discussed in terms of improving working environment and welfare of taxi drivers. 현재 교통사고 원인조사 체계는 도로환경요인인 도로의 기하구조와 인적요인인 운수종사자의 위험운전 행동에 초점이 맞춰져 있다. 그러나 운전행태에 영향을 미치는 운수종사자의 건강특성, 생활환경 및 운수 업체의 근무환경과 같은 교통사고 내면적 요인에 관련된 자료수집에는 한계가 있다. 따라서 설문조사를 통한 내면적 항목의 수집 및 한국교통안전공단에서 운영하는 시스템을 통해 수집한 자료의 연계분석을 통하여 효과적인 운수안전 컨설팅을 지원하기 위한 법인택시 교통사고 원인조사 및 분석이 필요하다. 본 연구의 목적은 법인택시 운수업체 교통안전수준의 영향요인을 도출하고 이를 토대로 법인택시 운수안전 컨설팅의 새로운 방향을 제시하는 것이다. 이를 위하여 89개 법인택시 운수업체의 교통안전담당자 및 운수종사자를 대상으로 설문조사를 수행하여 안전복지 실태자료를 수집하였으며, 한국교통안전공단에서 운영하는 운수안전 컨설팅 지원 시스템과 운수종사자 관리 시스템을 활용하여 운수업체 및 운수종사자 정보를 수집하였다. 이렇게 수집된 자료를 다중선형 회귀분석, 이항 로지스틱 회귀분석, 랜덤 포레스트 분석에 적용하여 법인택시 운수업체 교통안전수준에 미치는 영향요인을 도출하였다. 분석 결과 운수업체의 근무환경 중 일주일 근로시간, 사고차량 관리정도, 개인용무 사용시간, 좁은 차량내부, 근무여건 관련 제도개선을 통한 피로관리, 지인유무, 여가활동, 생활만족도 등이 택시 운수업체의 교통안전수준에 영향을 미치는 요인으로 도출되었다. 이에 따라 운수종사자 교통안전과 복지를 기반으로 법인택시 안전 컨설팅의 새로운 방향을 제시하였으며 본 연구의 결과는 법인택시의 근무환경 및 복지환경의 개선을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

센서자료 마이닝 기반 음식 배달 이륜차 위험주행 패턴 분석

조은솔,오철,이건우 대한교통학회 2023 대한교통학회 학술대회지 Vol.89 No.-

NRS 데이터를 활용한 배달 이륜차 안전 모니터링 프레임워크

조은솔,구예서,오철,이건우 대한교통학회 2022 대한교통학회 학술대회지 Vol.87 No.-

비대면 음식 배달 서비스 수요 증가는 이륜차 교통사고의 증가를 초래하고 있다. 주문량 할당으로 인한 배송 시간의 제한은 라이더의 무리한 운전으로 이어지기 때문에 배달 이륜차의 위험운전행동 및 교통사고 발생 가능성이 높아질 수 있다. 따라서 배달 이륜차의 교통사고를 효과적으로 예방하기 위한 체계적인 교통안전 관리 대책이 요구되는 상황이다. 효과적인 배달 이륜차의 교통안전관리 대책 마련을 위해서는 배달 이륜차의 실제 주행자료를 분석하여 주행특성을 분석할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 배달 이륜차 라이더 주행특성 기반의 위험 이벤트 검지 알고리즘을 개발하고 교통안전 모니터링 방안을 제시하는 것이다. 한국에서는 2021년 7월 30일부터 11월 16일까지 배달업에 종사하고 있는 100명의 라이더들의 이륜차에 GPS 및 IMU 센서를 설치하여 실제 주행자료를 수집하는 Korean 100 naturalistic riding study(K-100NRS) 프로젝트가 수행되었다. 본 연구는 100명의 라이더들이 80일간 주행한 실제 data를 활용하였다. 주행자료를 활용하여 위험이벤트와 일반이벤트를 분류하는 의사결정나무 모델을 개발하고 위험 이벤트 검지 알고리즘을 개발하였다. 개발한 위험 이벤트 검지 알고리즘을 기반으로 도출한 라이더별 위험이벤트 발생률을 교통안전 모니터링을 위한 지표(Riding Risk Index, RRI)로 정의하였다. 라이더별로 지역별, 연령별, 시간대별 RRI를 집계하고 라이더의 안전운전등급을 평가하였다. 또한 위험 이벤트 발생 현황을 시각화하여 배달 이륜차의 교통안전 모니터링 체계 구축을 위한 활용방안을 제시하였다. 본 연구의 결과는 배달 이륜차의 교통안전 특성에 상응하는 배달 이륜차 교통안전 관리 시스템 마련의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

IoT 모듈 패키지 디자인 최적화 및 드론에서의 낙하해석 연구

조은솔,김구성 한국마이크로전자및패키징학회 2021 마이크로전자 및 패키징학회지 Vol.28 No.4

In order to detect fires that may not be visible to the naked eye, an IoT module that uses changes in Carbon dioxide (CO2) levels and temperature to effectively identify ambers (dying flames) was developed. Finite element analysis was then used to optimize the packaging for this module. Given the nature of ambers, the low power long range LoRa (Long Range) technology was used in the development of this module. To protect the module, a number of packages were designed, and comparative analysis performed on the stress generated when they fall. The results of which show that Model C showed the lowest stress. In addition, unlike other models in which stress concentration was predicted in the module mounting part of the package, in this model the stress concentration phenomenon was predicted in the wing part. It was therefore determined that this approach is ideal for protecting the internal module, and a package to which this was applied was manufactured. 이번 논문에선 육안으로 확인하기 어려운 곳에 남아있는 불씨들을 효율적으로 감지하기 위해 CO2와 온도 변화를 감지하는 기능을 탑재한 잔불 감지용 IoT 모듈을 개발하여 이를 보호하는 패키지를 유한요소해석을 사용하여 최적화하였다. 개발된 모듈은 불씨의 특성을 고려하여 저전력 원거리 통신이 가능한 LoRa 기술을 적용하여 제작하였다. 제작된 모듈을 보호하기 위한 패키지 디자인을 고안하여 낙하 시 발생하는 응력에 대해 비교 분석하였다. 그 결과, Model C에서 가장 작은 응력이 발생하였다. 또한 패키지의 모듈 장착부분에 응력 집중이 예측된 타 모델들과 달리 날개 부분에서 응력이 집중 현상이 예측되어 내부 모듈을 보호하기에 적합하다 판단해 이를 적용한 패키지를 제작하였다.

센서자료 마이닝 기반 음식 배달 이륜차 위험 주행 패턴 분석

조은솔,오철,이건우 대한교통학회 2023 대한교통학회 학술대회지 Vol.89 No.-

교통문화지수 실태조사 신뢰도 향상방안

조은솔 대한교통학회 2023 대한교통학회 학술대회지 Vol.89 No.-

배달 이륜차 위험 이벤트 검지 기법 개발 및 활용

조은솔,구예서,조영,오철,이건우 대한교통학회 2023 대한교통학회 학술대회지 Vol.88 No.-

비대면 음식 배달 서비스 수요 증가는 이륜차 교통사고의 증가를 초래하고 있다. 주문량 할당으로 인한 배송 시간의 제한은 라이더의 무리한 운전으로 이어지기 때문에 배달 이륜차의 위험운전행동 및 교통사고 발생 가능성이 높아질 수 있다. 따라서 배달 이륜차의 교통사고를 효과적으로 예방하기 위한 체계적인 교통안전 관리 대책이 요구되는 상황이다. 효과적인 배달 이륜차의 교통안전관리 대책 마련을 위해서는 배달 이륜차의 실제 주행자료를 분석하여 주행특성을 분석할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 배달 이륜차 라이더 주행특성 기반의 위험 이벤트 검지 기법을 개발하고 활용방안을 제시하는 것이다. 한국에서는 2021년 7월 30일부터 11월 16일까지 배달업에 종사하고 있는 100명의 라이더들의 이륜차에 GPS 및 IMU 센서를 설치하여 실제 주행자료를 수집하는 Korean 100 naturalistic riding study(K-100NRS) 프로젝트가 수행되었다. 본 연구에서는 Korean 100 naturalistic riding study(K-100NRS) 프로젝트에서 30명의 라이더들이 2021년 8월 20일 하루 동안 주행한 자료를 활용하였다. 주행자료를 활용하여 위험이벤트와 일반이벤트를 분류하는 서포트 벡터 머신 모델을 개발하고 위험 이벤트 검지 기법을 개발하였다. 주행특성자료를 입력자료로 사용하여 사고 또는 near miss와 같은 위험이벤트를 분류해내는 서포트 벡터 머신 기반의 검지 기법을 개발하였다. Train set과 test set을 7:3의 비율로 분리하여 모형의 성능을 평가한 결과 99.5%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 본 연구에서는 개발된 검지 기법을 활용하여 라이더별로 안전운행 수준을 평가하고 교통안전 모니터링을 위한 프레임워크를 제시하였다. 본 연구의 결과는 배달 이륜차만의 특성을 고려한 교통안전 모니터링 시스템을 설계하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.