Introduce Advanced Road Research Vehicle-'ARASEO'
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박재홍 윤덕근 성정곤 이준석
Ⅰ. 서론
2010년 한 해 동안 국내에서 발생한 교통사고 는 226,878건으로써, 5,505명이 사망한 것으로 보고되었다. 이러한 수치는 2009년에 비해 5.7%가 감소한 것으로 분석되지만, (도로교통공단, 2011) 자동차 1만대당 사망자 수로 비교 했을때, OECD 평균(1.3명)보다 2배(2.6명) 가까이 높게 나타난 다. 교통사고 감소를 위한 노력은 정부 및 도로관 리기관에 특히 요구되며, 이러한 노력의 일부로써, 도로관리기관에서는 정기적인 도로안전점검과 사 고 잦은 구간을 대상으로 도로안전진단 등을 실시 한다.
기존의 도로안전점검 및 도로안전진단은 조사원 이 직접 현장에 도착하여 사고원인 등과 같은 교통 사고와 관련된 사항을 조사한다. 그러나, 조사원이
직접 현장에 투입되어 교통사고 발생 원인 및 사고 위험요소를 조사하는 방식은 조사시간, 조사비용 및 조사원의 사고 발생가능성이 높다. 따라서, 조 사시간 및 조사비용 절감에 관한 요구가 발생하며, 국내․외에서는 이러한 요구조건을 충족시키기 위하여 MMS(Mobile Mapping System)가 적 용된 첨단안전점검차량을 개발하고 활용하는 추 세이다.
MMS는 GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), 레이저 스 캐너, CCD(Charge Coupled Device) 카메라 등의 센서를 장착한 차량을 이용하여 필요한 정보 를 취득하고 모델링하는 시스템을 총칭하여 명명 한다. MMS가 적용된 차량을 이용하여 조사하는 경우에는 조사원이 현장에 투입되는 경우보다, 조 사시간 측면에서 월등한 절감 효과를 나타낸다. 또
본 고(告)는 2010년 국토해양부 교통체계효율화사업의 연구비 지원(10교통체계-미래03)에 의해 수행되었습니다.
박재홍 : 한국건설기술연구원 도로연구실, [email protected], Phone: 031-910-0100, Fax: 031-910-0746 윤덕근 : 한국건설기술연구원 도로연구실, [email protected], Phone: 031-910-0159, Fax: 031-910-0746 성정곤 : 한국건설기술연구원 도로연구실, [email protected], Phone: 031-910-0179, Fax: 031-910-0746 이준석 : 한국건설기술연구원 도로연구실, [email protected], Phone: 031-910-0613, Fax: 031-910-0746
<그림 1> 첨단안전점검차량 ‘아라서’의 기능 한, 방대한 영상화면의 수집 및 저장능력, 위/경도
좌표를 이용한 좌표의 정확성 등은 인력으로는 해 결하기 힘든 점을 보완하는 이점을 가지고 있다.
따라서, 본 고(告)에서는 MMS시스템이 적용된 국내․외의 차량을 제시하고, 도로교통 안전점검과 안전진단을 목적으로 개발된 첨단안전점검차량 아라 서(ARASEO, Automated Road Analysis and Safety Evaluation TOol)를 소개하고자 한다.
Ⅱ. 국내․외 기술 및 산업 동향
국내․외에서 운용되고 있는 도로환경 정보 취 득 및 안전성 분석 시스템은 다음과 같다.
1. MIDAS
MIDAS는 포장조사를 위한 차량으로 종단평탄 성(IRI), 소성변형 등의 정보를 취득하는 차량으 로써 도로영상 취득이 가능하다.
2. DBDV(Driver Behavior Detecting Vehicle)
운전자 행동 및 반응 검지차량으로써, 운전자의 신체, 감성적 변화량을 정량화하여 생체정보를 취 득한다.
3. REAL(Research Equipment through Advanced LiDAR)
CCD 카메라, 레이저 스캐너, GPS, INS (Inertial Navigation System), DMI(Distance Measurement Instrument) 등의 센서를 조합 하여 시설물 등에 대한 위치 정보를 취득 할 수 있 는 차량이다. 특히, REAL은 도시 구조물, 도로, 시설물에 대한 스캐닝을 통해, 고정밀 위치정보를 획득하는 특징을 가진다.
4. ARAN
포장조사분야에 활용되는 차량으로써, 차량 후 방부에 설치된 카메라를 이용하여 균열을 조사한 다. 또한, 레이저 시스템을 통해, 노면의 평탄성 및 소성변형의 측정이 가능하다. 또한, IRI (International Roughness Index), HRI(Half- Car Roughness Index), RN(Ride Number), Rutting, 차량 속도와 이동거리 등의 측정이 가능하다.
5. ROADMAN
포장 상태를 모니터링하며, Slit 카메라를 이용 하여 균열 이미지를 획득하며, 포장 균열도, 거칠 기, 러팅 등을 조사하는 차량이다.
(a) 주행궤적 추출
(b) 곡선부의 IP 추출
(c) 도면화 작도
<그림 3> 도면화 S/W
6. Visat-Van
Visat-Van은 토탈스테이션 등을 이용하여 지 상측량에서 많은 시간과 인력이 소요되는 것을 대 체하기 위하여 개발된 차량이다. 고속도로 유지보 수 및 도시계획에 필요한 건축의 측량에 사용되며, 지적도 제작, 자연재해 조사 등에도 사용된다.
7. IP-S2
360°전방위 카메라 이미지, GPS, Camera Vector 기술을 채용하여 위치정보를 취득함으로 써, 도로자료를 수집하는 차량이다.
기존에 상용화된 차량들은 주로 포장면 조사, 시설물의 위치정보를 취득에 활용되는 특징을 가 진다. 본 고(告)에 소개할 ‘아라서’는 포장상태 뿐 만 아니라, 취득된 정보를 이용하여 안전점검용 도면을 생성할 수 있는 도면화 기능, 도로 주변 시설물 인식, 도로폭 측정과 같은 안전성 분석요 소를 자동적으로 취득 할 수 있는 장점을 가지고 있다. Ⅲ장에는 ‘아라서’의 주요 기능 및 특징을 제시하였다.
<그림 2> 기존의 기하구조 습득 사례
Ⅲ. 첨단안전점검차량(‘아라서’) 1. 개요
본 고(告)에 소개되는 첨단안전점검차량은 ‘아 라서’(ARASEO, Automated Road Analysis
and Safety Evaluation TOol)로 명명되며, 명 칭에서 유추 할 수 있듯이, 도로 정보 수집 및 분 석을 ‘아라서’ 즉, 자동화에 가깝게 수행하는 차량 이다. ‘아라서’에는 GPS-INS 통합시스템, DMI, CCD 카메라, LiDAR, 노면카메라, IR카메라 등 이 설치되어 있다. <그림 1>에는 ‘아라서’의 주요장 비와 기능을 제시하였다.
2. 도면화 S/W
도로의 안전성을 점검하기 위해서는 도로기하구 조에 대한 정보가 필수적으로 필요하며, 현장에서
<그림 4> 갈매기표지 인식
<그림 5> 물고임 조사(상) 및 노면 안전성 분석 S/W(하)
는 <그림 2>와 같이 도면을 이용하여 도로기하구 조정보를 습득한다. 그러나, 도로기하구조 정보가 제시된 도면이 존재하는 도로는 고속도로 및 주요 국도와 같은 도로위계가 높은 구간이며, 도로위계 가 낮은 도로는 도면이 부재하는 경우가 많다. 또 한, 도로기하구조정보 취득을 목적으로 토탈스테 이션, 고정식 레이저 등의 측량장비를 이용하여 도 로기하구조정보를 취득할 수 있지만, 측량시간과 측량비용 측면에서 효과적이지 않다. 조사대상구 간(사고다발지역, 사고위험구간 등)에 대한 도로 기하구조정보가 부재하는 경우에는 도로안전진단 및 도로안전점검의 기초자료로써 활용되지 못하므 로, 진단 및 점검의 목적에 제약이 발생한다.
따라서, 조사대상구간의 도로기하구조정보 수집 에 대한 요구를 만족시키기 위해서, ‘아라서’에서는 도면화작업을 수행한다. 도면화는 ‘아라서’에 부착 된 GPS-IMU 통합시스템을 이용하여 평면선형, 종 단선형, 횡단선형정보를 도출하고, 도면화 S/W를 이 용하여 도면을 생성하는 일련의 작업을 의미한다.
첨단안전점검차량이 조사대상구간을 주행하면, 차량의 위치정보(X, Y, Z) 및 자세정보(Roll, Pitch, Heading)를 GPS-IMU 통합시스템에서 취득한다. 차량주행궤적에 따른 자세변화의 측정 이 가능하므로, 자료의 처리 및 가공을 통해 선형 정보를 도출 할 수 있다.
또한, 선형작성프로그램을 이용하여 선형정보가 그림으로 표출 되므로, 조사자가 도로기하구조를 분석하는데 용이한 장점을 가진다. <그림 3>에서 는 차량주행궤적 추출, 위치정보를 이용한 곡선부 의 IP(Point of Intersection) 추출 및 도면화 작도 과정을 제시하였다. 도면화 S/W는 500m 단위도면을 제시하여 평면, 종단선형, 횡단선형 (도로폭, 횡단경사), 시설물(가드레일, 중앙분리 대) 유무의 정보를 포함하고 있다.
3. 시설물 및 노면분석 시스템
교통사고 예방 및 교통사고 발생시 피해를 최소 화하기 위하여 도로에는 안전시설물이 설치되어
있다. 안전시설물은 가드레일, 중앙분리대, 갈매기 표지 등이 대표적이며, 운전자에게 정보 제공을 위 한 교통안전표지도 존재 한다. 각각의 시설물은
‘도로안전시설 설치 및 관리지침’등의 설치 및 관리 지침에 제시된 장소에 설치되어야 교통사고예방에 효과적이다. 그러나, 지침에 제시된 장소에 설치되 지 않거나, 훼손 등으로 관리가 부실한 경우에는 시설물의 기능을 상실할 가능성이 높다.
이에 ‘아라서’에서는 레이저와 카메라를 이용하 여 시설물 정보를 취득한다. 차량이 주행하면서 취 득된 선형정보와 갈매기 표지 설치 위치 등을 분석 하고, 도로영상의 매칭을 통해 나타냄으로써, 조사 자가 위험여부를 판단하는데 도움을 제공한다.
<그림 6> 위험요소 산출 알고리즘
<그림 7> 안전성 분석 S/W(상), 해저드 프로파일(하)
<그림 4>에서는 차량이 주행하면서 측정한 갈매 기표지 인식화면을 제시하였다. 또한, 교통안전표지 의 인식에서는 주의, 규제, 지시 표지에 대해 기존 인식할 수 있는 기술에 정확한 위치정보 취득을 위 해 레이저와 합성하는 연구는 현재 개발중에 있다.
교통사고 발생 시의 기후조건을 분석한 연구에 서는 우천시에 교통사고 발생건수가 높은 것으로 나타난다. 또한, 차량의 미끄럼방지사고 예방을 위 해서는 노면의 Texture 상태와 우천시에 발생 할 수 있는 물고임에 대한 대비가 필요하다. 이러한 사고를 예방하기 위하여 ‘아라서’에서는 물고임과 노면 마찰력을 측정한다. 노면 텍스쳐 레이저를 이 용하여 도로의 물고임 면적, 물고임 부피 등을 측 정 한다. <그림 5>에는 노면의 물고임 상태 예측구 간을 분석한 화면을 제시하였다.
4. 안전성 분석 S/W
현장에서 수집된 자료를 이용하여 위험지역과 위험요소를 분석하는 작업에는 많은 시간과 노력 이 조사자에게 요구된다. 이러한 점에 대한 보완을 위하여 ‘아라서’에서는 자체 개발한 S/W를 이용하 여 각 지역의 위험요소를 자동으로 추출하는 기능 을 보유하였다. <그림 6>에는 위험요소 산출 알고 리즘의 개략도를 제시하였다. 각 센서를 이용하여 자료를 수집 및 가공하여 파라미터를 도출한다. 도
출된 파라미터를 ‘도로의 구조․시설 기준에 관한 규칙 해설’ 등에 제시된 값과의 비교를 통해 위험 요소를 구분하는 시스템이다.
특히, <그림 7>에 제시한 도로위험요소를 위험도 누적곡선 형태로 표시한 해저드프로파일 및 교통안 전공단의 TMACS(사고데이터 시스템)와 연동하여 사고데이터를 활용한 위험도를 분석하여 표시하는 방법은 ‘아라서’의 특징이라고 할 수 있다.
Ⅳ. 맺음말
도로의 위험요소를 사전에 점검하고, 사고를 예 방하는 것은 매우 중요하다. 사고를 예방하기 위하 여 각 도로관리기관에서는 안전점검 및 안전진단 을 수행한다. 그러나, 조사인력 및 조사시간 등의 한계가 발생한다.
따라서, 본 고(告)에서는 조사방법 등에 대한 보완책으로써 센서를 이용하여 정확하고 시간이 단축 할 수 있는 교통선진국의 차량들의 사례를 제 시하고, 국내에서 개발되고 있는 첨단 안전점검차 량인 ‘아라서’를 소개하였다.
현재 개발 중인 ‘아라서’는 2013년부터 현장에
투입되어 도로안전점검에 활용될 예정이다. 또한 기타 도로정보가 필요한 곳에서 그 활용성이 높을 것으로 기대한다.
참고문헌
1. 국토해양부(2011), “도로교통 안전점검을 위 한 차세대 장비 개발, 1차년도”.
2. 국토해양부(2008), “도로안전시설 설치 및 관 리지침(통합편)”.
3. 국토해양부(2011), “도로의 구조․시설 기준 에 관한 규칙 해설”.
4. 도로교통공단(2011), “2010년 지구별 교통 사고 통계”.
5. ‘ARASEO’ 동영상 홍보 자료.
