Ⅰ. 서 론
1. 연구의 배경 및 목적
국정감사에 제출(2020년 10월)된 한국도로공사 자료에 의하면 최근 5년간(2015년~2019년) 전국의 고속도 로에서 포트홀 발생건수는 47,213건이고, 이러한 포트홀로 인한 한국도로공사의 보상건수와 보상금액은 각 각 2,266건, 17억 5천만원인 것으로 나타났다. 이는 보상건수의 경우 2019년에 707건으로 2015년(199건) 대비 약 3.5배 수준이고, 보상금액의 경우 2019년 6억 4천만원으로 2015년(1억 5천만원) 대비 약 4.2배 수준인 것 으로 나타났다.
이와 같이 도로 위의 위험요소들로 인한 피해는 증가하는 추세에 있으며, 이러한 요소들로부터 운전자들 을 보호하기 위해서 국토교통부는 도로관리자가 전용 태블릿과 앱을 이용해 포트홀 사진을 촬영하면 자동으 로 발생위치와 보수실적이 등록되고 그 정보들을 활용해 포트홀 빈발 추적지도를 구축하는 ‘도로파임관리 디지털화 방안’, 인공지능(AI)을 기반으로 한 자동탐지, 보수관리 매뉴얼 마련 및 각 도로관리청 배포 등을 진행 중에 있다.
그 밖에도 생성과 소멸이 빠르게 일어나는 안개, 결빙 등의 위험 요소들에 대한 정보 수집과 제공의 중요 성도 날로 커지고 있다. 정부에서는 사업용 차량 운전자의 과속 및 급가감속과 같은 난폭운전 등으로 인한 교통사고를 근본적으로 예방하기 위해서 운수 차량에 블랙박스, 디지털 운행기록계, ADAS(ADAS; Advanced Driver Assistance System)를 의무적으로 장착하도록 2010년 6월에 「교통안전법 시행령」을 개정하였다. 이러 한 사업용 차량 내 의무장착 장치가 수집하는 정보를 활용하여 도로위험정보를 수집하고 제공하여 도로교통 의 안전도를 제고할 수 있는 새로운 기술 및 서비스 개발이 필요한 상황이다.
Chae et al.(2018)은 이러한 기술개발이 완료될 것을 대비하여 도로위험정보 데이터 수집 처리 알고리즘(이 벤트 지점 통합·분리)을 개발한 바 있으며, 그 내용은 블랙박스와 디지털 운행기록계 센서로 수집한 동일한 위험(포트홀, 안개, 결빙 등) 정보를 다수의 차량이 검지했을 경우에 이 정보를 통합 분석하여 실제 이벤트 지점을 특정하는 것이다. 또한 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 적용 가능성을 검증하였다. 또한 Sim et al.(2019)은 주행속도에 따른 GPS 오차 편차 발생 여부를 확인하고 이벤트 지점을 통합·분리할 적정 통합 범 위(m)를 도출하는 분석을 수행하여 주행속도별 평균 오차(주행속도 100km/h일 때, 평균오차 9.72m, 주행속도 40km/h일 때, 평균오차 4.69m)를 도출하였다. 또한 이벤트 지점의 적정 통합·분리 범위는 주행속도와 관계없 이 동일지점 인식률 90% 이상인 20m로 분석하여 향후 사업용 차량이 도로위험 정보를 수집하는 프로브 차 량으로 활용되어 이벤트 정보를 수집했을 때 각 GPS 좌표 간 거리가 20m 내에 분포하는 경우에 해당 이벤 트는 하나의 이벤트로 판단할 수 있다고 제시하였다.
이에 본 연구의 목적은 선행 연구에서 수행했던 알고리즘의 적용 가능성 검증을 위한 단위 테스트를 바탕 으로 실제 도로위험정보와 관련된 여러 서비스 제공을 위한 통합평가를 실시하여 알고리즘 개발 및 이를 검 증하고 정확도를 높이는 것이다. 이에 본 연구결과를 향후에 사업용 차량이 수집하는 정보의 정확도 향상 및 정책개발의 기초자료로 활용할 수 있고 교통정보 서비스 제공시 보다 정확한 정보제공을 할 수 있을 것으로 기대된다.
2. 연구의 방법
본 연구의 수행을 위해서 다음의 <Fig. 1>과 같이 연구의 배경 및 목적을 설정하고 위치정보 정확도와 도 로위험 정보 제공과 관련된 선행연구들을 검토한 후, 3가지 시나리오(도로파손의 확률, 결빙/안개)를 설정하 였다. 그다음 현장조사를 통해서 시나리오 상황에 부합하는 연구대상지 2개 구간을 선정하여 통합평가를 실 시하였다. 그리고 오류 데이터 유형들을 분석하여 정확도를 향상시킬 수 있는 방법을 검토하고, 마지막으로 결론을 작성하였다.
Ⅱ. 선행연구고찰
Jagadeesh et al.(2004)은 GPS 맵매칭 연구 알고리즘을 검증을 위해 SiRF GPS 수신기를 탑재한 차량으로 시 뮬레이션을 수행하였는데, 평균 GPS 오류 범위는 0~15m 수준인 것으로 분석되었고, 특히 2개 이상의 연속된 위치정보를 활용할 경우 그 오차는 분석 대상의 95% 이상에서 2m 미만인 것으로 나타났다. Lee et al.(2015) 은 입체구간에서 고가도로와 하부도로에 대한 차량 위치 정보의 신뢰성을 높이기 위해 일주일간의 GPS 기 반 차량 궤적좌표를 가공하여 분석하였으며 개선 알고리즘을 적용한 링크 매칭 결과 해당 구간의 교통특성 이 상부구간과 하부구간으로 나뉘는 것을 관찰할 수 있었고, 오류율 비교결과 기존 맵매칭 오류율 78%에서 80.3%로 2.3% 향상되는 것을 확인하였다.
이와 같이 기존의 선행연구들은 위치정보의 맵매칭, GPS 오차와 관련된 연구가 주로 이루어졌으며, 도로 위험 정보 제공과 관련해서 위험 정보를 수집하는 기술과 제공하는 단말기 관련 연구가 최근 수행되고 있는 것으로 파악하였다. Min(2016)은 기상관측장비(AWS)를 새로 설치하는 대신 기존의 CCTV 영상을 이용하여 도로를 중심으로 하는 기상정보를 세밀하게 수집하고 실시간으로 전달하기 위해 딥러닝 알고리즘을 이용하 여 안개, 비, 눈 등의 기상 자료를 수집, 분석하는 처리방법을 제안하였다. 고속도로 구간에서의 실험 결과, 오차율 8.8%로 비, 눈, 안개를 감지하는 것으로 분석되어, 기존 장비를 활용한 세밀한 정보 제공이 가능함을 제시하였다. 이는 정보수집의 위치 기반이 기존의 CCTV 설치 위치와 같이 한정적이라는 점이 본 연구와 차이 가 있다. Kim et al.(2019)는 과속, 사고다발, 낙석주의 등 고정위험이 아닌 보다 위험성이 높은 가변위험정보를 실시간으로 운전자에게 제공하는 방향성을 제시하였다. 실시간 위험상황 알림을 운전자 Map에 표기하기 위해 위치정보를 보정하는 방안에 대해 검토하였고, 위험상황알림을 위한 단말장치 구현에 중점을 두고 하드웨어 플 랫폼을 개발하여 실험하였다. 이와 같이 최근에는 도로위험상황 알림 서비스를 통해서 운전자에게 위험정보를 실시간으로 제공하는 연구까지 진행되었으나, 본 연구와 같이 다수의 프로브 차량이 검지한 자료로부터 이벤트 유무, 시작과 종료를 판단하는 것에 대한 연구사례는 아직 시도되지 않은 것으로 검토하였다.
Ⅲ. 시나리오 설정
통합 평가에 설정한 주요 시나리오는 도로파손의 확률과 결빙/안개이며 다음의 <Table 1>에 나타내었고, <Fig. 2>와 <Fig. 3>에 지점형 데이터(도로파손)과 구간형 데이터(결빙, 안개 시나리오)에 대한 알고리즘을 나타내었다.
시나리오별로 살펴보면 확률 시나리오는 도로파손 정보의 검지 확률에 따라 동일 구간을 주행하는 차량 이더라도 차량별로 도로파손 유무 정보가 다를 것이라는 전제로 확률별 도로파손 유무를 판단하는 지점형 데이터(도로파손) 알고리즘을 검증하는 시나리오이며, 도로파손의 존재 확률이 50% 이상이면 `생성’으로 50% 미만이면 `소멸’로 결과를 도출한다. 통합 평가는 ‘생성’에서 ‘소멸’, ‘소멸’에서 ‘생성’을 각각 구분하여 분석하였다.
결빙/안개 시나리오는 시간대에 따라 이동하고 크기가 변화하는 등의 구간형 데이터(결빙/안개) 알고리즘 을 검증하는 시나리오이며, 안개/결빙 최초 검지의 `생성’, 크기 변화 및 이동에 대한 `확장’/`분리’/`통합’/`축 소’, 비검지의 `소멸’로 총 6가지 시나리오에 대한 결과를 도출한다.
Ⅳ. 통합 평가
1. 실험용 시작품(이하 ‘입력 단말기’) 제작 및 가정사항
본 연구에서 수집하는 이벤트 정보는 시판 중인 디지털 운행기록계를 이용하였고, 적용된 GPS 모듈은 Telit사의 ‘M2122SMT3’이다. 그리고 통합 평가 당시에 도로위험정보 검지 센서를 개발 중이었기 때문에 운 행기록계 제작 업체인 (주)엔탑전자에 의뢰하여 운행기록계에 이벤트 정보를 수동으로 입력할 수 있는 기능 을 별도로 추가한 입력 단말기를 제작하였다.
입력 단말기의 해당 이벤트 버튼을 누르면 LCD 화면에 데이터 값이 ‘1’ 로 출력되고, 자동으로 ‘0’ 값으로 전환되도록 설정하였으며, 구간형 데이터인 안개와 결빙 시나리오에서는 최초 ‘1’ 로 출력이 되고 다음에 입 력시까지 계속해서 유지되는 것으로 설정하였다. 또한 적용된 GPS 모듈의 기술적 사양과 별도로 추가한 입 력 단말기는 다음의 <Table 2>와 같다. 또한 운행기록계가 수집하는 데이터의 유형은 Data collection time, GPS, Speed 등 총 8가지이고, 데이터 형태는 다음의 <Fig. 4>와 같다.
앞서 언급한대로 통합 평가 당시에 도로위험정보 검지 센서를 개발 중이었기 때문에 알고리즘의 정확한 입력 값을 정의할 수 없는 상황인 점을 감안하여 다양한 상황에서 알고리즘이 적용될 수 있도록 다음의 사 항들을 가정하고 알고리즘을 설계하였다.
1) 시험차량 수집 입력 값
도로파손과 같은 지점형태의 도로위험정보는 개별 정보로 구분되어 ‘있음’(출력값 : ‘1’)/‘없음’(출력값 : ‘0’)과 같은 이진형 데이터 형태로 수집되는 것으로 가정하였다. 입력 단말기의 경우 저장주기가 1초 단위인 관계로 실제 버튼을 누른 시각과 저장시각이 다를 수 있고 실험자의 인지반응 차이에 따라 버튼을 누르는 시점이 다를 수 있다는 한계점이 존재하는데, 이러한 한계는 실제 개발될 상용품에는 발생하는 않을 사항이 기 때문에 본 연구에서는 실험자 한계로 인한 오차는 존재하지 않는다고 가정하였고, 분석 시 현장조사원의 오입력이 발생된 데이터는 제외하였다.
2) 국가표준노드링크체계 기반 맵매칭
국토교통부는 ITS 정보의 일관성과 연계성 확보를 위해 교통정보를 생성하는 네트워크 단위를 정의한 국 가표준노드링크체계를 개발하여 제공하고 있다. 도로파손, 결빙 등의 도로위험 상황은 해당 도로관리청이 운 영·관리 활동을 통해 처리해야 하는 점을 고려하면 도로위험정보의 1차적인 수요처는 도로관리청과 같은 공 공기관이라고 할 수 있다. 이를 감안하여 본 연구에서는 도로위험정보 맵매칭 대상이 되는 전자지도를 국가 표준노드링크체계로 설정하여 알고리즘을 개발하였다.
한편, 본 연구는 프로브 차량의 GPS 좌표를 국가표준노드링크체계를 포함하는 전자지도 상에 정확하게 맵매칭하는 기술보다는, GPS 좌표 기반으로 수집된 다수의 도로위험정보를 공간적으로 통합하여 동일지점 여부를 판단하고 그 결과를 전자지도 상에 특정하는 알고리즘 개발에 초점을 맞추고 있다. 따라서 도로위험 정보가 입체구간(동일한 방향의 링크가 2개 이상 입체적으로 건설된 경우)에 발생된 경우 복수의 링크에 맵 매칭되는 문제점 등의 맵매칭 기술측면의 한계는 고려하지 않는 것으로 가정하였다.
2. 대상 구간, 이벤트 지점 선정 및 통합 평가 방법
1) 대상지 선정
통합 평가 대상지는 국가표준노드링크 체계 기반인 일반국도와 안개 및 결빙이라는 가상의 시나리오 상 황이 실제로 발생할 가능성이 높은 대상지를 우선적으로 고려하였다. 따라서 강원도청에서 선정한 겨울철 상습 결빙구간인 국도 19호선(강원도 횡성군·홍천군)과 용수천으로 인해 상습적으로 안개가 발생하는 국도 1 호선(세종·공주시)을 고려하여 각각 결빙, 안개 시나리오 대상지로 선정하였다. 또한 차량의 통행속도별로 분석결과를 살펴보기 위해서 강원도와 세종시에 각각 30~50km/h, 60~80km/h로 주행속도를 계획하였다.
2) 이벤트 지점 선정
대상지 내의 이벤트 지점은 회차 가능 여부, 도로·교통 조건과 같은 안전성 확보와 지형지물의 시인성 및 도로 상의 고정 위치와 같은 현장조사원의 조사 용이성, 정확도 시나리오 구현이 가능한 20m 내 간격, 최소 유효 표본 수(시나리오별 50개 이상), 기종점간 왕복 주행시간, 안전을 고려한 회차지 선정 등을 종합적으로 고려하여 강원도와 세종·공주시에 각각 31개(상행： 12개, 하행 : 19개), 36개(상행 : 16개, 하행 : 20개)를 선 정하였다. 또한 시작/종료 지점 갱신 등의 실험 항목에 따라 입력 단말기를 누르는 시점(도로표지 및 교통안 전표지)과 간격을 다르게 설정하였으며, 다음의 <Fig. 5>는 이벤트 지점의 표지 예시이다.
3) 평가 방법
통합 평가에서는 도로파손 및 결빙/안개 정보와 같은 도로위험 정보를 수집하여 주행속도에 따른 통합분 석알고리즘의 성능 변화와 통합평가데이터 수집 시나리오 검증 및 위치 정확도 검증을 수행하였다. 통합 평 가는 가상의 도로위험지점 및 구간을 설정하여 5대의 시험차량이 일정한 주행 간격으로 출발한 뒤 이벤트 발생 지점으로 설정한 지점을 지날 때 조사원이 입력 단말기에 해당 버튼을 눌러 이벤트 정보를 입력하는 방식으로 진행하였다. 통합 평가는 강원도와 세종·공주시에 각각 2020년 3월 6일~27일(10일), 2020년 4월 1 일~10일(5일)에 총 평일 15일간 수행하였으며, 강원도와 세종·공주시 각각의 이벤트 지점을 다음의 <Fig. 6> 에 나타내었다.
Ⅴ. 분석 결과
통합 평가를 통해 수집된 4,214개의 데이터 중에서 3,041개의 유효 표본을 획득하여 총 72.16%의 수집 정 확도를 나타내었고, 각 시나리오별 조사 데이터 대비 유효 표본의 비율은 다음의 <Table 3>과 같다. 시나리 오별 분석 결과를 살펴보면, 도로파손의 확률 시나리오의 유효 표본율은 95.12%로 매우 높았으며 결빙과 안 개 시나리오는 조사원이 단말기를 누르지 않는 소멸 시나리오를 제외한 모든 시나리오에서 6~70%의 유효 표본율을 나타내었다.
오류 데이터들을 분석한 결과, 오류 데이터의 유형으로는 현장조사원이 단말기를 잘못 누르거나 안 누르 는 등의 조사원 오입력으로 인한 오류(70개), 통신 장애로 인해서 데이터가 전송되지 않는 오류(758개), GPS 좌표가 20m 이상 벗어나는 GPS 오류(339개), 시나리오별로 개발한 알고리즘 오류(6개)로 구분되었다. 이 중 에서 통신 장애로 인한 오류는 1분 미만 데이터의 누락과 1분 단위(1초에 1개씩, 총 60개 데이터)의 데이터 누락으로 구분할 수 있고 이러한 오류 유형별 분석 결과는 <Table 4>와 같다.
본 연구는 정보 수집에 대한 정확도를 향상시키기 위한 연구가 아니기 때문에 미리 설정한 시나리오에 맞 게 현장조사원이 수동으로 이벤트를 입력하는 방식으로 수행하였다. 통신 장애로 인한 데이터 오류 중에서 1분 단위 데이터 누락의 경우에는 주행속도와 상관없이 rpm이 500~800rpm 이하인 상황에서 주로 발생하는 것으로 나타났다. 이는 본 연구에서 산출된 데이터 외에 기존의 상용 DTG에서 산출된 데이터에서도 속도와 상관없이 rpm이 낮은 상황에서 1분 단위의 데이터 누락이 부분적으로 발생하는 것으로 나타났다. 따라서 1 분 단위의 데이터 누락 오류는 본 연구의 도로교통 정보 알고리즘과 관련이 없는 단말기 자체의 오류로 판 단되어 결과에서 제외하고 분석하였다. 이에 반해 1분 미만 데이터의 누락과 수집된 GPS 좌표 위치가 20m 이상 오류가 발생하는 데이터에 대해서는 본 연구의 알고리즘 구현 과정상 발생한 오류로 간주하였다. 통합 평가 분석의 정확도를 향상시키기 위해서 차량의 주행경로와 인접도로를 실시간으로 매치시켜 인접도로와 평행하게 이동하는 것으로 분석되는 데이터들은 조사 범위의 도로 구간으로 좌표를 보정하였다. 따라서 실 시간 좌표 상에 일정한 패턴을 보이는 GPS 오류 데이터들에 대해서 적용이 가능하도록 모든 알고리즘을 수 정하였고, 이에 GPS 오류 데이터 총 339개 중에서 307개를 유효한 데이터로 보정하여 통합평가 전체 정확도 를 81.88%에서 90.15%로 8.27% 개선하였고, 최종 분석 결과는 GPS 오류 개선 전과 후로 구분하여 다음의 <Table 5>에 나타내었다.
Ⅵ. 결 론
본 연구에서는 사업용 차량 내 장치가 수집하는 정보를 활용한 기술개발을 대비하여 여러 알고리즘을 개 발하였고, 선행연구에서 수행했던 단위 테스트를 바탕으로 통합 평가를 실시하여 그 결과를 분석하고 검증 하였다. 이를 위해 도로위험정보를 수동으로 입력할 수 있는 실험용 운행기록계를 제작하였으며, 알고리즘과 유사한 조건의 대상 구간을 선정하여 현장조사를 수행하였다. 조사결과 총 3,041개의 유효 표본을 수집하였 으며, 조사 데이터 대비 총 72.16%의 정확도를 나타내었다.
오류 데이터의 유형을 분석한 결과 현장조사원, 통신 장애, GPS, 알고리즘 오류로 분류할 수 있었고, 본 연구의 목적과 가정을 고려하여 1분 미만 데이터의 누락, GPS 좌표 위치와 알고리즘 관련 오류들만 본 통합 평가 시 발생한 오류로 간주하였다. 통합평가의 분석의 정확도를 향상시키기 위해서 차량의 주행경로와 인 접도로를 실시간으로 매치시켜 인접도로와 평행하게 이동하는 것으로 분석되는 데이터들은 조사 범위의 도 로 구간으로 좌표를 보정하였다. 이에 GPS 오류 데이터 총 339개 중에서 307개를 유효한 데이터로 보정하여 통합평가 전체 정확도를 81.88%에서 90.15%로 8.27% 개선하였다.
본 연구의 한계점으로는 정보 수집에서 제공까지 일련의 과정들이 실시간으로 잘 이루어지는지에 대한 검증이 없었던 점과 시나리오에 대한 분석 결과값의 차이가 지역 및 주행속도에 의한 영향이 있는지에 대해 살펴보지 못한 점을 들 수 있다. 또한 보정한 GPS 좌표들이 실시간으로 알고리즘 가공 및 정보 제공이 되어 정확도를 향상시킬 수 있는지에 대한 부분을 확인하지 못하였다. 그리고 운행기록계의 데이터는 초 단위로 저장이 되는데 이는 곧 주행속도가 빠르면 동일한 1초라도 차량은 더 멀리 나아가기 때문에 주행속도가 빠 른 곳의 GPS 좌표 값간 거리가 더 커지는 것을 의미한다. 이에 운행기록계 데이터 저장 주기로 인해서 정밀 한 자료 수집이 이루어지지 못한 부분이 존재할 수도 있다. 따라서 향후 연구에서는 데이터 저장 주기가 더 짧거나 차량의 위치 정보를 실시간으로 보정할 수 있는 운행기록계를 활용하는 것이 필요할 것으로 판단된 다. 본 연구결과는 향후에 사업용 차량이 수집하는 정보의 정확도 향상 및 정책개발의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
