I. 서 론

1. 연구 필요성 및 목적

도심 집중화 현상과 서울과 같은 대도시의 고도 성장으로 발생하는 도심 정체현상 및 도심공동화 현상으로 도시인구가 증가하고 더불어 도심 외곽부 의 위성도시가 발달함에 따라 도심의 중심부에 주 간인구가 많아지고 야간에는 감소하는 현상이 발생 하는데, 이것은 바로 도시교통의 가장 문제가 되고 있는 출퇴근시간의 첨두시간 정체현상을 야기하는 주된 원인이 되고 있다.

끼어들기의 행위는 간선도로와 접해있는 램프구 간 진입지점에서 흔히 볼 수 있는데, 끼어들기의 경 우 양보하지 않으려는 차량과의 추돌사고를 야기할 수 있고 본선에서 램프차로로 끼어들기 위해 속도 를 줄이기 때문에 본선의 교통흐름에 악영향을 주 며, 더불어 끼어드는 차량에 의해 램프차로의 대기 행렬에 충격파현상으로 정체가 더욱 극심해 져 결 국 램프차로 및 본선차로 모두에 교통정체의 발생 원인을 제공한다. 이러한 끼어들기 행위의 금지를 위해 도로교통법 23조에서는 “모든 차의 운전자는 제22조제2항 각 호의 어느 하나에 해당하는 다른 차 앞으로 끼어들지 못한다.”라고 명시하고 있다. 즉, 끼어들기의 행위는 교통사고 발생의 잠재적 요 인으로 작용하기 때문에 법으로 금지행위로 규정하 고 있음을 간접적으로 해석된다.

끼어들기 행위에 대한 경찰의 인력단속이 매우 취약해 교통질서 위반자들의 현장단속이 어렵고 단 속을 하더라도 위반증거를 확보하기가 어려워 단속 이 거의 이루어지지 않고 있다. 그러므로 끼어들기 단속 시스템을 이용하여 램프 진출구간 등에서 끼 어들기 차량으로 인하여 사고발생 위험과 혼잡 지 체가 가중됨에 따른 교통소통과 교통안전을 저해하 는 요인을 제거하여야 할 것이다.

따라서, 본 연구는 차량의 궤적을 추적하는 기 술을 응용하여 끼어들기 위반 차량을 단속할 수 있는 시스템 개발이 가능성을 검토하는데 목적으 로 한다.

2. 연구 범위 및 방법

본 연구에서는 끼어들기가 발생하는 도로 상황 을 파악하고 다른 분야에서 응용하고 있는 차량 궤 적 추적 기술, 차량번호 인식기술과 다양한 알고리 즘을 이용하여 단속시스템을 개발한다. 최종적으로 시스템을 현장 시험을 통하여 끼어들기 위반 차량 에 대한 단속정확도, 차량번호 인식율 등의 분석을 통해 시스템에 의한 단속 가능성을 검증한다.

3. 관련 법규 및 끼어들기 운전 행태

1) 관련 법규

도로교통법 제23조 끼어들기 금지에 의하면 모 든 차의 운전자는 도로교통법 제22조제2항 각 호의 어느 하나에 해당하는 다른 차 앞으로 끼어들지 못 하도록 하고 있다.

2) 끼어들기 위한 운전행태 분석

램프구간 진입지점 등에서 흔히 볼 수 있는 끼어 들기 운전 행태 분석은 다양하다고 할 수 있다. 가 장 흔한 유형은 직진하다가 램프 바로 직전에 끼어 들기를 하는 경우로서 위반 차량들이 연속적으로 진입하는 경향이 많다. 또 다른 유형으로는 끼어들 기 금지구간에 동시 다발적으로 발생하는 경우가 있다. 또한 끼어들기를 여러 번 시도하다가 포기하 는 경우도 발생하기도 한다. 끼어들기를 하는 상황 은 도로가 매우 혼잡한 상태로서 차량들 간의 간격 을 매우 짧게 유지하는 특징을 가지고 있다.

따라서 시스템 단속 시 끼어들기 여러 가지 특징과 유형에 따른 다양한 위반 차량을 검지하기 위해서는 위반 차량 궤적을 추적하고 근접 차량의 번호판 영상 을 취득하는 기술이 가장 중요하다고 하겠다.

Ⅱ. 관련기술 및 시스템 구성

1. 기존 연구 고찰

현재 국내외적으로 끼어들기 장비를 운영하는 경 우는 없다고 할 수 있다. 국내에서는 도로교통공단에 서 2008년도 영동대교 북단, 한남대교 남단에 끼어들 기 단속장비를 운영하기 위해서 시범적으로 설치하 였다. 그러나 단속 범위 및 단속 방법 등의 한계로 인 해 정상적으로 운영하지 못하고 있다. 또한 끼어들기 단속이 국내에만 특수한 상황이라 국내외적으로 관 련 연구가 거의 전무한 실정이라고 할 수 있다.

2. 끼어들기 위반 차량 궤적 추적 기술0

끼어들기를 단속하기 위해서는 차량 궤적 추적 을 필수적이라고 하겠다. 본 연구에서는 차량 궤적 기술은 기존의 다양한 논문 및 특허에서 제시되었 던 영상 프레임이나 시간 진행에 따른 순차적 차량 추적 기법([1],[2])과는 다른 방법을 제시하였다. 즉, 메모리 버퍼 등 임의의 저장소에 수집된 영상을 기 반으로 프레임이나 시간의 역순으로 차량을 추적하 는 역추적 방법(Back-Tracking)을 제안하였다.

<그림 1>은 역추적 방법과 정추적 방법을 비교 한 것이다. 역추적 기법은 목표가 되는 객체가 시간 의 흐름에 따라 커지게 된다. 즉, 역방향인 경우 시 간의 흐름상 목표가 되는 객체(차량)의 크기가 최대 가 되는 마지막 프레임이 차량 검지의 시작점이 되 므로 예상되는 궤도에 따른 차량의 역추적이 용이 한 강점이 있다. 또한, 정추적은 객체의 크기가 작 을 때에 객체를 추출해야 하는 어려움이 있지만, 역 추적일 경우 번호인식 카메라와 연동하여 현재 역 추적 차량의 정확한 위치를 알 수 있다. 위 부분의 장점들로 본 실험에서는 정방향 인식이 아닌 역추 적으로 진행하였다[3].

3. 시스템 구성 방법

과속 및 신호위반 단속장비의 경우 단속범위가 최대 50m 이내이지만 끼어들기 위반 범위는 도로 상황에 따라 수백 m가 될 정도로 넓다. 그러나 현 실적으로 장비 1대가 수백 m 범위에서 끼어들기 하는 차량을 감시하고 단속하는 것은 불가능하다고 하겠다. 그러므로 장비 1대가 40-50m 범위를 관리 하는 방식으로 끼어들기 대상 구간에 여러대의 장 비를 설치하여 연계 운영하는 방식이 필요할 것이다.

기존 장비처럼 별도의 지주를 설치하는 방식은 비용이 과다하여 활용도가 높지 않을 것으로 본다. 따라서 설치비용을 최소화 하면서 넓은 범위를 단 속하기위해서는 가로등과 같은 기존 지주를 이용할 수 있도록 카메라를 소형화 및 경량화하여야 할 것 이다. 본 연구에서는 <그림 2>와 같이 카메라 무게 를 경량화하면서 외부에 별도의 제어기를 장착하지 않고 카메라부에 제어기를 융합한 제어기 일체형 카메라를 개발하였다. 그리고 조명장치는 발열 문 제 등으로 외부에 장착하는 방식으로 개발하였다.

Ⅲ. 현장실험 및 결과

1. 현장실험 개요

현장실험은 경부고속도로 하행선 양재IC 부근에서 실시하였다<그림 3>. 이 구간은 과천방향으로 진출 부 부근에서 많은 차량으로 인해 빈번하게 끼어들 기 위반하는 차량이 발생하고 있어 실험장소로 적 합하다고 판단되었다. 전체 단속구간은 140m 정도 를 설정하였으며 35m 간격으로 4개의 가로등 지주 에 장비를 설치하여 각 지점에서 위반차량을 단속 할 수 있도록 하였다. 장비 구성은 크게 위반차량의 궤적을 추적하는 하여 끼어들기 위반 여부를 판단 하는 차량 추적부와 위반 차량의 번호판을 인식하 는 차량검지부로 되어 있다. 가로등 지주에 차량 검 지부 6m, 차량 추적부는 12m 높이에 설치하였다.

2. 단속 알고리즘

일반적으로 영상처리 검지방식은 특히 감시 영 역이 넓을 경우에 날씨 등과 같은 외부 환경에 영 향을 많이 받으므로([4],[5]) 단속오류를 최소화하기 위해서는 감시영역을 짧게 하고 다른 방식과 조합 하여 처리하는 등의 보완이 필요하다고 하겠다.

본 연구의 단속 알고리즘 특징은 각 가로등 지주 에 설치된 장비가 단독으로 끼어들기 위반 차량을 검지하고 단속할 수 있는 기능을 가지고 있으며 또 한 나머지 장비와 연계하여 위반 차량을 처리할 수 있는 특징을 가지고 있다. 본 연구에서 제안한 단속 알고리즘은 다음과 같다<그림 4>.

첫 번째에 위치한 장비(진출부에서 가장 멀리 떨 어져 있는 장비) 끼어들기 단속영역을 위반하는 차 량을 감시하고 추적하며 위반 차량을 단속하는 기 능을 수행한다. 또한 차량 검지부의 카메라가 통과 하는 모든 차량의 번호를 인식하고 저장하며, 차량 번호를 자동인식하지 못한 경우에도 자료는 별도로 저장한다.

두 번째에 위치한 장비는 첫 번째 장비와 같은 방식으로 끼어들기 단속영역을 위반하는 차량을 감 시하고 단속하는 기능을 가지고 있다. 여기에 추가 적으로 통과 차량의 번호를 자동 인식하여 첫 번째 장비에서 인식한 차량번호를 비교한다. 두 차량 번 호가 일치하는 경우 단속범위 이전에 진입한 차량 으로 간주하여 위반하지 않는 것으로 판단하고 자 료를 폐기한다. 만약에 일치하지 않는 경우에는 끼 어들기 위반 차량으로 판단하여 위반 영상을 저장 관리한다. 세 번째, 네 번째에 위치한 장비도 같은 방식으로 위반 차량을 처리한다.

각 장비가 개별적으로도 위반단속을 판단하여 단 속할 수 있으며, 각 장비 구간별로 연계하는 구간 검 지방식을 병행하여 위반을 처리할 수 있도록 하였다.

3. 실험 방법 및 평가 기준

위반 차량이 실험 전체구간(총 140m 구간)에 1대 만 발생하는 경우와 여러 대가 동시에 위반하는 경 우를 다음과 같이 구분하여 실시하였다<그림 5>.

평가항목은 <표 1>과 같이 검지율, 인식율, 오검 지율로 구분하였다. 실험은 총 4회, 1회에 2시간 동 안 위반하는 차량을 대상으로 실시하였다. 실험은 맑은 날 끼어들기 차량이 빈번하게 발생하는 오후 17:00- 19:00까지 실시하였다. 실험은 차량 1대가 위 반하는 상황의 경우 임의의 일반 위반차량을 대상 으로 검증하였다. 사니리오 2)와 시나리오 3)에 대 한 검증을 위해 실험차량으로 실제 위반상황을 발 생시켜 수행하였으나 도로 환경 및 운전 미숙 등의 이유로 1회만 실시하였다.

또한 본 연구에서 제안한 알고리즘에 대한 평가 를 위해 장비별 개별적으로 위반 차량을 단속하는 방식과 비교 평가를 하였다.

4. 실험 결과

<표 2> 는 장비별 개별적으로 끼어들기를 단속한 결과로서 끼어들기 총 위반차량 수는 55건으로 장비 가 위반차량을 검지한 대수는 32건으로서 검지율은 58.2%로 분석되었다. 끼어들기 위반을 하지 않은 차 량이 단속되는 오검지율은 0.0%로 분석되었다.

<표 3>은 본 연구에서 제안한 알고리즘을 적용 한 방식에 대한 실험 결과이다. 총 위반차량 수는 51대였으며, 정상적으로 검지한 위반 차량은 38대 로서 검지율은 74.5%로 분석되었다. 끼어들기 위반 을 하지 않은 차량이 단속되는 오검지율은 0.0%로 분석되었다. 끼어들기 단속장비가 갖추어야 하는 기능 중 하나가 동시에 위반하는 차량을 검지하는 능력이다. 즉, 동시에 여러 지점에서 여러 대의 차 량이 일정간격을 두고 동시에 끼어드는 상황을 시 나리오 2)와 시나리오 3)에 대한 실험을 수행하여 평가하였다. 동시에 3대 차량이 끼어들기를 위반하 는 차량과 연속하여 3대가 위반하는 차량 검지 능 력을 평가한 결과 100% 검지하여 처리하는 것으로 분석되었다. 다만, 한정된 실험 일정 때문에 자료 수집이 많지 않아 자료 신뢰에는 한계가 있다고 하 겠다. 또한 검지된 차량 대부분은 인식하였지만 같 은 차량을 두 번 번호 인식하는 문제점이 노출되어 수정 보완이 필요하다. 그리고 끼어들기 할 당시를 보여주는 보조영상에서 끼어드는 상황을 정확히 식 별할 수 있도록 되어야 하는데, 이미 끼어든 상태를 캡쳐 한다든지 위반자가 볼 때 명확히 끼어드는 상 황을 알 수 없는 상태가 일부 발견되었다.

그러나 제한된 조건에서 실험을 수행하였지만 본 연구에서 제안한 개별검지방식과 구간 검지방식 을 조합한 알고리즘은 효율적으로 끼어들기 위반 단속이 가능할 것으로 판단된다.

Ⅳ. 결과 및 향후 연구과제

1. 결 론

램프 구간 진입 및 진출 지점에서 빈번하게 발생하 는 끼어들기 위반을 무인단속장비를 이용하여 효율적 으로 단속가능한지를 실험을 통해 평가를 하였다. 본 연구에서는 개별 영상검지 방식의 한계점을 보완하기 위해 구간검지방식을 병행한 알고리즘을 제안하였다. 현장 실험 결과 다음과 같은 결론을 얻었다.

첫째, 개별 영상검지 방식에 의해 끼어들기 위반 을 단속한 결과 검지율이 58.2%인 반면 본 연구에 서 제안한 방식의 검지율은 74.5%로 나타났다. 또 한 중요한 평가 요소인 비위반 차량을 위반차량으 로 검지하는 오검지율은 0.0%로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제안한 방식이 효율성이 높은 것으로 나타나 향후 끼어들기 위반차량을 무인단속장비에 의해 단속이 가능할 것으로 판단된다.

둘째, 차량 궤적 추적에 있어서 메모리 버퍼 등 임 의의 저장소에 수집된 영상을 기반으로 프레임이나 시간의 역순으로 추적하는 역추적 방법(Back-Tracking) 이 큰 강점이 있는 것으로 분석되었다.

셋째, 본 연구에서는 단속범위를 넓게 하기 위해 기존 시설물을 이용할 수 있도록 장비를 소형화 및 경량화를 하였으며, 별도의 제어기를 없애고 카메 라부에 제어기를 삽입한 일체형 카메라를 개발한 결과, 단속성능 및 비용절감 측면에서 효율적일 것 으로 판단된다.

2. 향후 연구과제

본 연구에서의 현장실험은 짧은 기간 동안 수행 하여 평가한 결과로서 우천 시 등 다양한 외부 환 경 조건에 대해 평가를 수행하지 못한 한계를 가지 고 있다. 또한 현재 과속단속장비 등과 같이 인식률 80% 이상, 오인식율 2% 미만, 오단속율은 0%로 서 끼어들기 단속장비의 최소 요구조건에 맞출 수 있 어야 할 것이다. 이를 위해서 추가적으로 실험과 보 완하는 연구가 요구된다.