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The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems Vol.23 No.6 pp.218-234
DOI : https://doi.org/10.12815/kits.2024.23.6.218

Comprehensive Analysis of the Effects of Domestic C-ITS Pilo Projects: A Case Study of Local Government and Highway Pilot Projects

Kyeong-Pyo Kang^*, Hyun-Jin Song^**, Seoung-Bum Kim^***

^*Center for Connected & Automated Driving Research, Korea Transport Institute, Senior Researcher Fellow
^**Departement of Urban Engineering, Gyeongsang National University, Master Student
^***Departement of Urban Engineering/Engineering Research Institute, Gyeongsang National University, Associate Professor

^† Corresponding author : Seoungbum Kim, kimsb@gnu.ac.kr

Received 11 November 2024 │ Revised 19 November 2024 │ Accepted 24 November 2024

Abstract

The government has been promoting C-ITS pilot projects and demonstration initiatives for local governments and highways since 2014 to adapt to the Fourth Industrial Revolution and changing transportation environment, aiming to advance connected car and autonomous driving technology. According to the 2024 Intelligent Transport System Master Plan, substantial funding will be allocated to establish a digital road infrastructure, with C-ITS expected to be deployed across major cities and highways. However, despite a decade of C-ITS research, comprehensive analysis of the service’s effectiveness and implications remains limited. Thus, this study presents and compares evaluation methodologies for the Daejeon-Sejong pilot project, as well as for local government and highway demonstration projects conducted since 2014. Quantitative analysis covers conformity, driving safety, and environmental impact, while qualitative analysis compares projects based on survey results.

Key Words : Cooperative autonomous driving , Coperative Intelligent transport systems , C-ITS , Safety Service

국내 C-ITS 사업의 종합적 효과 분석: 시범사업, 지자체 및 고속도로 실증사업 사례를 중심으로

강 경 표^*, 송 현 진^**, 김 승 범^***

^*주저자 : 한국교통연구원 자율협력주행기술연구팀 선임연구위원
^**공저자 : 경상국립대학교 도시공학과 석사과정
^***교신저자 : 경상국립대학교 도시공학과/공학연구원(ERI) 부교수

초록

정부는 4차 산업혁명과 교통 환경 변화에 대응하고 커넥티드카 및 자율주행 기술을 육성하 기 위해 2014년부터 C-ITS 시범사업과 지자체 및 고속도로 실증사업을 추진해왔다. 2024년 지 능형교통체계 기본계획에 따라 디지털 도로체계 구축에 많은 투자가 예상되며, 주요 도시와 고속도로에 C-ITS 인프라가 구축될 전망이다. 그러나 지난 10년간 많은 C-ITS 연구들이 수행 되었음에도, C-ITS 서비스에 대한 종합적인 효과를 분석하고 시사점을 도출하는 연구는 부족 했다. 따라서 본 연구는 2014년 이후 국내에서 추진해왔던 대전-세종 시범사업과 지자체 실증 사업, 고속도로 실증사업의 효과분석 방법론을 종합적으로 제시하고 그 결과를 비교분석 하였 다. 정량적 분석결과는 순응도, 주행안전성, 환경성 분석을 기반으로 제시하였으며 정성적으로 설문조사 분석결과를 기반으로 사업간 비교분석을 수행하였다.

키워드 : 자율협력주행 , 협력형 지능형교통체계 , 차세대 ITS , 안전서비스

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Ⅰ. 서 론

1. 개요

한국은 교통사고 감소를 위해 다양한 교통정책을 시행하고 있다. 그 결과 2010년부터(5,505명) 2019년 (3,349명)까지 한국의 교통사고 사망자 수는 약 39% 감소하는 성과를 보였다 (OECD). 하지만 2022년 기준 교통사고 사망자수는 2,735명으로, OECD 36개국 중 31위로 여전히 하위권에 머무르고 있다. 교통사고는 도 로교통환경요인, 운전자 부주의와 같은 인적요인, 주변 차량과의 상호작용 등 복합적인 요인에 의해 발생한 다. 이러한 사고를 효과적으로 해결하기 위해서는 사고를 야기하는 요인들에 대한 사전 감지, 경고 및 제어 를 가능케 하는 차세대 지능형 교통 시스템(Cooperative Intelligent Transport Systems, 이하 C-ITS) 도입이 필요 하다 (Kang and Kim, 2016).

C-ITS는 차량과 도로 인프라 간, 차량 상호 간, 그리고 차량과 사람 간의 통신을 통해 교통 정보를 교환하고 위험 상황을 예방하는 시스템이다. C-ITS는 도로 위에서 발생할 수 있는 다양한 위험요인정보를 실시간으로 공유하고 더 나아가 차량의 자율협력주행과 안전운전을 지원할 수 있다. 국내의 경우 국토교통부가 2012년부터 차세대 지능형 교통체계 도입을 위해 기본 계획을 수립하였다. 이어 2014년 대전-세종 시범사업을 시작으로 고속도로 및 지자체 실증사업을 통해 통신 인프라 구축, 단말기 보급, 기술검증 및 표준화, C-ITS 안전 서비스를 제공하고 있다. <Fig. 1>은 2014년 이후 국내에서 추진한 C-ITS 사업에 대한 개요를 보여주고 있다.

<Fig. 1>

C-ITS pilot studies since 2014 (Korea Expressway Corp., 2020)

<Fig. 1>에서 기술된 바와 같이 C-ITS 구축을 통해서 제공되는 서비스는 최소 15개에서 최대 34개에 이르 며 일부 서비스들은 지역과 관계없이 공통으로 제공되고 있다. 2014년부터 추진되어 온 C-ITS 구축 사업은 시스템의 시범적 운영 및 실증에 그 목적이 있지만, 제공 서비스에 대한 효과분석에도 의의가 있다. 그 결과 각 사업단위로 한국교통연구원 (대전-세종, 서울, 광주), 국토연구원(제주, 울산), 한양대(고속도로) 등 대학 및 정부출연연구기관에서 효과분석을 실시하였다.

2024년 지능형교통체계 기본계획에 따르면 C-ITS 등 디지털 도로체계 구축의 일환으로 고속도로와 지자 체를 대상으로 13건의 단위사업에 123억원을 투입할 계획을 세우고 있으며 이는 2023년 대비 3배 이상 늘어 난 수치이다 (Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2024). 국내에서 C-ITS 사업을 추진해 오면서 다양 한 관련 연구들이 수행되어 왔다. 하지만 C-ITS 기반의 디지털 도로인프라 구축이라는 도로환경의 대전환의 시점에서 C-ITS 서비스에 대한 종합적인 효과를 분석하고 그 시사점을 도출하는 연구는 미비하였다. 따라서 본 연구에서는 시범사업, 고속도로 및 지자체 실증사업 과정에서 수행한 효과분석 방법론을 정리해보고 그 결과를 종합적으로 분석하여 C-ITS 효과분석체계를 정립하고 향후 디지털 도로 환경에서의 C-ITS 서비스 적 용 방안과 고려사항들을 도출하고자 한다.

Ⅱ. 선행연구 고찰

2015년부터 2024년까지 발행된 모든 C-ITS 관련 국내 논문을 조사한 결과, 26개의 학술연구를 검색할 수 있었다. 연구의 내용을 기준으로 C-ITS 효과분석, 서비스 개발, 통신 및 기타 하드웨어 개발, 개인 정보 보호 및 보안 관련 기술 등 4개의 연구 분야로 구분할 수 있었으며 각 연구 분야에 대해서 선행연구 검토를 진행 하였다.

1. C-ITS 효과분석 관련 논문

Kim et al.(2022)은 순응도와 주행안전성 측면에서 서울특별시 C-ITS 기반 경고 정보 서비스의 효과를 정 량적으로 평가하였다. 경고정보 전후의 PVD (Probe Vehicle Data) 속도 분포를 비교하여 운전자의 순응도를 판단하였고, 가속소음과 Jerk 값을 계산하여 주행안전성을 분석하였다. 분석 결과 유효샘플이 확보된 서비스 에 대해서 경고 정보 순응률이 사업 이전에 비해 높아지고 주행안전성이 개선된 것을 확인할 수 있었다. Beak et al.(2020)은 제주 C-ITS 데이터를 활용하여 교통약자 보호구역 지정의 운전자 감속 효과를 분석하고, 운전자 감속에 영향을 미치는 공간적 요소를 조사하였다. 스쿨존·실버존 알림 전후 차량의 상태를 개별 차량 단위로 분석하였고, 이항 로지스틱 모형을 사용하여 교통약자 보호구역의 공간적 변수가 운전자 감속에 미 치는 효과를 평가하였다. 분석결과, 알림 전 차량 속도, 과속카메라, 도로 교차점 수 등이 감속을 유도하는 주요 요인으로 나타났으며, 신호등과 중앙분리대가 있는 경우 감속 확률이 낮아졌다. Kim et al.(2023b)은 광 주광역시 C-ITS 실증사업에서 수집된 PVD데이터를 활용하여 경고 정보 제공의 효과를 검증하기 위한 방법 론을 개발하였다. 평가 지표로 순응도 분석, 주행안전성 평가, 환경성 평가를 활용하였다. 경고정보 제공 시 운전자는 감속운행 행태를 보였으며 주행 안전성이 개선된 것을 확인할 수 있었다. 다만, 환경성 지표인 배 출가스 배출량은 사업 후 미미하게 증가한 것으로 나타났다. Kang et al.(2023)은 대전-세종 C-ITS 시범사업을 통해 C-ITS 서비스가 운전 행동에 미치는 영향을 분석하였다. 데이터 처리 속도의 향상을 위해 Cell-Based Data를 활용했으며, C-ITS 경고 서비스의 단기적 효과를 분석하기 위하여 Paired t-test를 수행하였다. 분석 결 과 평균 속도와 급제동, 급감속, 과속, 과도한 과속 비율이 안전한 방향으로 변화하였으며, 과속 비율은 4개 월 이후부터 변화가 나타났다. Ko et al.(2021a)는 C-ITS 환경에서 차량 내 경고정보 제공이 교통 안전에 미치 는 영향을 정량적으로 평가하고자 하였다. 이를 위해 Multi-agent 주행 시뮬레이터를 활용하여 주체 차량과 선행 차량 간 상호작용을 분석하고, 경고정보 제공 시 주행 속도와 후미추돌 사고 위험도를 나타내는 CPI(Crash Potential Index)의 변화를 비교하였다. 경고 정보를 제공할 경우 사고 발생 개연성이 약 56% 감소 하였으며, 운전자의 순응률이 높을수록 사고 발생 개연성이 더 크게 감소하였다. Lee at al.(2021)는 제주특별 자치도에서 C-ITS 단말기가 설치된 렌터카 운전자를 대상으로 안전성 효과분석을 위한 설문조사를 실시하였 다. 추가적으로 설문조사 결과와 렌터카 업체의 내부 사고 자료를 분석하여 단말기 설치 전후의 안전운전 순 응도 및 사고 감소 효과를 평가하였다. 설문조사 결과, 다수의 운전자들이 제공되는 서비스에 대해 순응하여 안전운전을 한 것으로 나타났으며 렌터카 사고 역시 단말기 장착차량이 사고건수가 상대적으로 낮은 것을 알 수 있었다. Jo et al.(2022)는 C-ITS 환경에서 수집된 개별 차량의 주행 데이터를 활용하여 교통 안전성을 평가할 수 있는 주행안전성 평가지표를 선정하였다. 종·횡방향 주행행태 및 차량 간 상호작용을 기반으로 안 전성 평가지표와 실제 교통사고 건수 간 상관분석을 수행하고, 10개의 후보 지표를 도출하였다. 분석 결과, 차간거리 변동성, stopping distance index 상충 건수, 차두시간 변동성을 안전성 효과분석을 위한 주요 지표로 선정하였다. 가장 대표적인 국외 C-ITS 사업으로 미국의 CV pilot과 유럽의 C-Roads를 고려해 볼 수 있다. 미 국의 CV pilot의 경우 템파, 뉴욕, 와이오밍 지역별로 이동성, 안정성, 환경성 3개의 카테고리에 대한 효과분 석을 수행하였다. 유럽의 C-Roads의 경우 2021년 C-ITS 효과분석에 대한 결과를 공개하였고, 효과분석의 틀 은 안전성, 이동효율성, 환경성 측면에서 효과분석과 이용자 수용성에 대한 설문조사로 구성하였다.

2. 서비스 개발 관련 논문

Kim et al.(2016)은 자전거 주행 시 위험요인과 사고요인 분석을 통해 C-ITS 환경에서의 자전거 안전서비스를 도출하였다. 안전서비스 도출을 위하여 2011년부터 2013년까지의 자전거와 이륜차 교통사고 데이터를 분석하여 사고특성 및 원인을 진단하고, 전문가 회의를 거쳐 8개의 안전서비스 모델을 도출하였다. Park et al.(2019)은 보행자 충돌사고 예방을 위해 C-ITS 서비스로 제공된 보행자 충돌방지 서비스의 실시간성 한계에 대한 방안을 제시하였다. 엣지카메라를 활용하여 현장에서 보행자를 검출하고, V2X 인프라를 통해 운전자에게 즉각적으로 경고 메시지를 제공하는 시스템을 구현하고 성능을 평가하였다. 그 결과로 극한의 상황 하에서 경고 메시지를 C-ITS 표준에서 요구하는 300ms 이내의 지연시간으로 전달할 수 있음을 확인하였다. Tak et al.(2019)은 실시간 구간 교통 정보를 활용한 인공신경망 기반 추돌 경고 서비스(ACWS)를 제안하였으며 C-ITS 환경에서 차량 추돌방 지 지원 서비스의 효용성을 향상시키는 방안을 제시하였다. C-ITS 단말기 보급률이 높고 지연시간이 낮을수록 서비스의 성능이 향상하였고, 동일 조건에서 고도화된 인공신경망을 적용한 경우가 더 뛰어난 성능을 보였다. Kim and Kim(2021)은 고속도로 C-ITS로부터 수집되는 PVD데이터를 활용하여 노선 전체의 실시간 강우 정보를 추출하고 기존 지점 단위의 기상청 강우 정보제공의 한계를 극복하고자 하였다. 강우 정보와 와이퍼 정보를 비교분석한 결과 와이퍼 운영 정보만으로 지점 단위의 강우여부 확인이 가능함을 보여주었다. Tak et al.(2021)은 도로 모니터링 시스템을 개선하기 위해 교차로에 설치된 카메라를 활용하여 교통 정보 도출 방법을 제시하였다. 딥러닝 기반의 이미지 처리 기법(YOLOv4)을 사용하여 차량 탐지 및 유형 분류를 수행하고, 탐지 차량 위치를 고정밀 지도와 매칭하여 차선별 차량 궤적, 교통량, 대기 길이를 추정하였다. 성능을 평가하기 위해 다섯 가지 평가 기준(차량 탐지율, 차량 유형분류, 궤적 예측, 교통량 추정, 대기 길이 추정)에 따라 테스트를 진행했으며, 99%의 탐지성능과 차량 유형 분류 및 차선별 교통량 추정에서 20% 미만의 오차를 보여주었다. Ko et al.(2021b)는 디지털 교통신호제어기로부터 자율주행차에게 교통신호정보를 제공하기 위한 신호 정보 연계 모듈 개발 방안과 교통신호 전이 시의 정확한 정보를 제공할 수 있는 알고리즘 개선방안을 제시하였다. Han and Jung(2022)은 C-ITS와 연계한 자율주행차 기술 개발을 위해 딥러닝 기반 CCTV 영상의 객체 탐지의 가속화 연구를 수행하였다. 판교제로시티의 CCTV 영상데이터에 적용한 결과, 기존 모델과 유사한 정확도를 유지하면서도 객체탐지 속도는 10배 향상되었다. Kim et al.(2023a)은 현재 C-ITS 서비스와 차량 내 HMI를 분석하여 운전자 중심의 HMI 시나리오 를 정립하고, Simio를 활용한 프로세스 시뮬레이션으로 C-ITS 정보 입력에 따른 운전자의 반응 속도를 측정하였 다. 그 결과를 바탕으로 사용자 여정 기반의 HMI 서비스 블루프린트를 개발하여 C-ITS 사용자 HMI를 다각도로 분석하였다.

3. 통신 및 기타 하드웨어 개발 관련 논문

Kim and Kim(2016)은 혼잡한 도로에서 V2V 통신 과다로 인한 차량 추돌방지 지원 서비스 오류가 도로 네 트워크에 끼치는 영향을 정량적으로 분석하였다. 서비스 수준과 통신 실패율을 변화시키며 잠재상충 발생 건수를 지표로 모의실험을 수행한 결과 교통량이 많을수록 차량 1대당 잠재상충 발생 건수가 증가하고 통신 실패율이 10%씩 증가할 때마다 잠재상충 발생 건수가 14%씩 증가하였다. Hong(2017)은 차량의 위치 및 상 태를 알리는 메시지와 사고이벤트를 알리는 메시지를 분석·지원하는 보안통신 특성을 분석하였다. Byun et al.(2018)은 C-ITS에 적용 가능한 차량 내부용 지향성 안테나를 제작하여 WAVE 통신성능 검증을 진행하였 다. 원형편파 마이크로스트립 패치 배열안테나를 선정하여 제작 및 튜닝 과정을 거쳐 성능을 확보하고 실제 차량에 장착 후 V2V 및 V2I 통신 성능을 검증하였다. 개발된 내부용 안테나는 WAVE 통신 대역에서 양호한 임피던스 대역폭과 반전력 빔폭을 보여 C-ITS 적용에 적합하였다. 더 나아가 Lee et al.(2019)는 C-ITS 서비스 에 활용되는 하이브리드 V2X 통신시스템의 응용 서비스 성능 평가방법을 개발하였다. Oh(2019)는 IoT 가드 레일을 기반으로 C-ITS에 필수적인 교통흐름과 사고위험 정보를 감지하고 분석하여, 도로 현장에 즉각적으 로 경보와 원격 모니터링을 제공할 수 있는 고속도로 사고감지 및 경보 시스템을 제안하였다. Son and Chong(2021)은 C-ITS 간의 인접 채널 간섭 분석을 통해 채널 배치를 결정하는 방법에 대해 제시하였다. 실제 운영 환경을 고려하여 시나리오를 가정하였고, 지리적 모형 기반 동적 시뮬레이션을 수행하여 C-ITS 시스템 의 효율적인 채널 배치와 간섭 발생을 줄이는 방법을 제안하였다. Park et al.(2022)은 LTE 기반 V2X 통신 단 말을 이용한 신호 교차로 C-ITS 메시지의 타이밍 데이터를 최적화하는 방법을 제안하였다. LTE가 WAVE보 다 평균적으로 더 긴 통신 지연시간을 가지는 것을 확인하였고, 타이밍 보정 알고리즘을 적용해 실시간 교차 로 신호 데이터의 정확도를 개선하였다. Kim et al.(2024)은 C-ITS 기술을 활용한 상용차 통합 교통안전 시스 템을 개발하였다. V2V 및 V2I 통신을 통해 사고 예방 및 효율적인 교통 관리 기능을 제공하여, C-ITS를 사 용하는 통합 시스템이 교통안전과 자율주행의 초기 단계 기능을 제공하였다.

4. 개인 정보 보호 및 보안 관련 기술 관련 논문

Jang et al.(2015)은 C-ITS의 보안에 대한 대비가 없을 때 발생할 수 있는 사이버 공격들에 대한 시나리오를 선정하고 각 시나리오별 예방 및 대응 방안을 제시하였다. Park and Kwak(2015)은 높아진 C-ITS 관련 보안 위협 가능성에 따라 활발해진 C-ITS 보안 관련 연구를 기반으로 C-ITS 관련 국내외 현황 및 주요 보안 표준 화 동향을 분석하였다. Seo(2022)는 C-ITS 환경에서 발생할 수 있는 보안 관련 이슈 및 요구사항 등을 정리 하였다. 주요국의 C-ITS 관련 보안 기술들과 표준화 기술 내용을 분석하여 안전한 C-ITS 환경을 위해 국내에 서 연구해야 할 방안을 제언하였다.

5. 기존 연구와의 차별성

대전-세종 C-ITS 시범사업 이후 최근 10년 동안 많은 C-ITS 관련 국내 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구에 서는 앞서 언급한 4개의 분류별 C-ITS 관련 선행연구를 종합적으로 검토하였으며 그 자체로 본 연구는 의미 가 있을 것으로 판단된다. 더불어, C-ITS 연구를 종합하면서 특히 효과분석과 관련된 연구의 경우 대부분의 대전-세종(Kang et al., 2023), 서울특별시(Kim et al., 2022), 제주특별자치도(Lee et al., 2021), 광주광역시(Kim et al., 2022) 등 개별 사업 단위로 효과분석을 수행하고 있음을 알 수 있었다. 하지만 향후 C-ITS 구간 확대 시 지역 또는 도로의 구분과 관계없이 일정한 수준의 서비스 효과를 기대하기 위해서는 그간의 효과분석을 종합해보고 시사점을 도출할 수 있는 연구가 필요하다. 따라서 본 연구는 C-ITS 관련 연구를 정리하는 수준 에서 더 나아가 그간 수행되었던 시범사업과 지자체 실증사업을 토대로 효과분석 방법론과 그 결과를 정리 하고 향후 디지털 도로체계 구축을 대비한 시사점들을 도출해 보고자 한다.

Ⅲ. C-ITS 효과분석 방법론

1. 순응도 분석

현재까지 수행해왔던 C-ITS 서비스 효과분석의 가장 대표적인 방법론은 순응도 분석이다. 해당 분석방법 론은 대전-세종 시범사업, 서울시 실증사업, 고속도로 실증사업, 광주광역시 실증사업에서 활용되었다. 운전 자 순응도는 C-ITS 안전서비스를 대상으로 운전자에게 제공된 각종 경고 및 주의 서비스에 대해 운전자의 순응여부를 판단하는 방법론이다. 여기서 순응여부는 정보표출 전·후 속도분포를 통계적으로 분석하여 판단 하는데, 서비스 제공 후의 속도의 분포가 상이하고 평균값이 낮으면 운전자가 감속하여 순응한 것으로 판단 한다. <Fig. 2>는 속도분포를 비교를 통한 순응여부 판단 방법론을 시각화한 것이다.

<Fig. 2>

Methodology to Calculate Compliance Rate

<Fig. 2>에서 통계분석은 정보표출 전후 각 30초 동안의 표본 추출 후 t-test 검정을 수행하여 귀무가설(서 비스 전 속도 평균값이 서비스 후 속도 평균값보다 작거나 같다)을 기각하면 순응한 것으로 간주한다(유의수 준 a=0.05). 순응도 분석을 위해서는 운전자에게 특정 C-ITS 서비스 제공 조건을 만족한 상태에서 차량에 설 치된 HMI 디스플레이를 통해 서비스가 제공되었을 때(사후데이터)와 그렇지 않았을 때의 데이터(사전데이 터) 수집이 필수적이다. 단, 서비스 제공 조건이 충족된 상태라면 사전데이터와 사후데이터 구분 없이 서비 스 제공에 대한 로그가 PVD에 기록되어 있어야 한다. 따라서, 앞서 언급한 모든 사업대상지에서 사전데이터 와 사후데이터를 수집하여 분석에 활용하였다.

고속도로 실증사업의 경우 순응도 분석과 더불어 버스와 화물차에 장착되어 있는 ADAS를 통해 차간거리 정보를 활용하여 속도-차간거리 관계를 추가적으로 고려하였다. <Fig. 3>과 같이 교통류 이론에 근거하여 속 도와 차간거리 관계를 정립할 수 있으며 속도-차간거리 데이터를 활용해 보수적인 운전자와 공격적인 운전 자를 구분할 수 있다. 즉 고속도로 실증사업에서는 속도 감속 여부와 함께 보수적인 운전 경향을 보이는지를 함께 고려하여 순응 여부를 판단하였다.

<Fig. 3>

Speed-Spacing relationship for conservative drivers and aggressive drivers

2. 주행안전성 분석

C-ITS 서비스는 운전자에게 전방 상황 정보를 사전에 제공하여 위험 구간을 안전하게 통과하도록 유도하 고, 교통류의 안전성을 개선하는 것을 목적으로 한다. 이러한 주행안전성 증진 효과를 정량적으로 평가하기 위해 서울, 광주, 고속도로 실증사업에서는 주체차량의 거동변화를 측정하는 가속소음과 Jerk를 주행안전성 의 지표로 선정하여 효과분석을 실시하였다. 가속소음은 가속도의 표준편차로(Eq. 1) 개별 차량의 가속소음 변화는 교통류 안전성에 영향을 미치는 것으로 알려져 있다(Oh et al., 2009;Ko et al., 2012).

A N_{T} = \frac{\sqrt{\sum_{t = 1}^{n} {(a_{t} - \bar{a})}^{2}}}{n}

(1)

여기서,

T : 수집시간
a_t : t번째 차량 가속도(m/sec²)
n : 수집시간 T동안 차량 가속도의 개수

가속소음과 더불어 주행안전성을 평가하기 위한 또 다른 지표로 Jerk를 추가로 고려하였다. Jerk는 가속도 의 단위 시간당 변화량(Eq. 2)으로 운전자 안락감을 평가하는 지표이다. 가속소음과 유사하지만, 가감속 행태 에 더 민감하여 후미추돌 개연성을 평가하는 대체 지표로 활용된다 (Park et al., 2018). 일반적으로 Jerk 값의 변화가 클수록 운전자의 승차감은 감소한다. 교통안전 분야에서 Jerk 값이 클 경우 주변 차량과의 후미추돌 가능성이 증가하여 2차 사고의 가능성이 있으며, 교통류 안전성에 부정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 있다 (Bagdadi and Várhelyi, 2013).

j = \frac{d a}{d t} = \frac{d^{2} υ}{d t^{2}} = \frac{d^{3} r}{d t^{3}}

(2)

여기서,

j : 가가속도(m/sec3)
a : 가속도(m/sec2)
r : 거리(m)
t : 시간(sec)

3. 환경성분석

국내 C-ITS 효과분석에서 정량적으로 환경성 분석을 실시한 지역은 광주가 유일하다. C-ITS가 안전한 소 통에 초점이 맞추어져 있지만 교통 흐름 개선으로 불필요한 정차와 가속이 줄어들어 배출가스가 감소할 수 있다는 측면에서 정량적인 환경개선효과를 기대할 수 있다. Kim et al.(2023b)은 미시적 차량 궤적 데이터(예: PVD 또는 DTG)를 활용하여 주어진 도로구간에서의 평균 통행속도를 추정하고, CAPSS(Clean Air Policy Support System, 대기정책지원시스템) 모형을 이용하여 대기오염물질을 추정하는 방법론을 제시하였다. 환경 부와 국립환경과학원이 운영하는 도로이동오염원 배출량 분석모형(Eq. 3)을 통해 주요 오염물질인 CO, VOC, NOx에 대한 배출량을 산정하였다.

F = k \times d

(3)

여기서,

F : Yearly average pollutant emissions
k : Emission factor
d : Yearly average travel distance

여기서 차량의 연평균 총 주행거리 d는 도로별 평균 주행거리를 말하며 Eq.4를 따른다.

d = d_{d a i l y a v e r a g e} \times n \times 365

(4)

여기서,

d_{daily average} : Daily average travel distance
n : number of vehicles

배출계수의 경우 도로이동오염원의 주행속도에 따라 오염물질별 배출량이 상이하며 본 연구에서는 대부 분의 C-ITS 단말기 장착 차량이 버스임을 감안해 CNG 시내버스 오염물질별 배출계수 산정식을 따른다 (<Table 1> 참조).

<Table 1>

CNG Bus emission factor

Mode Type		Fuel Type	Material	Model year	Emission Factor k
Bus	Urban	CNG	CO	after 2014	0.935
			VOC	after 2014	0.0004 V2 0.0563 V+2.4117
			NOx	after 2014	0.0003×V2–0.041×V+1.4756

4. 설문조사분석

설문조사 분석은 어떤 서비스를 경험한 이용자의 피드백을 직접적으로 수렴할 수 있는 방법 중 하나이다. C-ITS의 서비스에 대한 안전효과를 정성적으로 분석하기 위해 대전-세종 시범사업, 서울, 광주, 고속도로, 제 주 실증사업에서 설문조사분석을 수행하였다. 고속도로와 제주지역에서는 사후설문조사만을 수행하였고 그 이외의 지역에서는 사전설문조사와 사후설문조사 모두를 실시하였다. 사전설문조사는 서비스를 직접 체험하 지 않은 상태에서 피설문자의 선호도를 파악하기 위한 분석이며, 사후설문조사는 서비스 경험 이후 만족도 를 측정할 수 있는 조사라고 볼 수 있다. 지역별 설문조사 항목은 <Table 2>와 같다.

<Table 2>

Pre- and post-survey questionnaire by Region

	Pilot						Seoul						Gwangju						Expressway						Jeju
	B			A			B			A			B			A			B			A			B			A
	M	U	D	M	U	D	M	U	D	M	U	D	M	U	D	M	U	D	M	U	D	M	U	D	M	U	D	M	U	D
Service Preference
Acc. Prevention Effect
Driving Distraction
Work Productivity
Risk Awareness Freq.
Operations Service Usage
Safety Service Response
Improvement Analysis

B: Before, A: After, M: Manager, U: User, D: Driver

설문조사 항목은 서비스 만족도(Service Preference), 사고예방효과(Accident Prevention Effect), 정보제공장치 방해요인(Driving Distraction), 관리자 생산성(Work Productivity), 위험상황제보 빈도수(Risk Awareness Frequency), 운영관리서비스 제공여부(Operations Service Usage), 서비스에 대한 운전자 반응여부(Safety Service Response), 개선사항 도출(Improvement Analysis)로 정리해 볼 수 있었다.

앞서 언급한 5개의 효과분석 방법과 더불어 제주의 경우 사고통계분석을 추가로 실시하였다(Lee et al., 2021). 다만 사업 전과 후 단순 사고통계비교 분석이기에 본 연구에서는 효과분석의 방법론 분류에 포함시키 지 않았다. 또한 울산의 경우 효과분석 관련 문서의 접근이 어려워 효과분석 결과는 순응도분석, 주행안전성 분석, 환경성분석, 설문조사분석 결과를 정리하여 제시하고자 한다.

Ⅳ. 효과분석 결과

1. 순응도 분석

순응도 분석은 대전-세종 시범사업, 서울특별시, 광주광역시, 고속도로 실증사업에서 수행하였으며 여러 효과분석 방법 중 가장 많은 지역에서 적용된 방법론이다. <Table 3>은 각 지역별, 서비스별 순응률을 정리 한 결과이다. 모든 지역에서 서비스별로 순응률 산정을 위해 충분한 유효샘플이 수집되지 않은 경우 분석에 서 제외한 것을 확인 할 수 있었다. 예를 들어, 고속도로의 경우 전방 위험상황에 대한 운전자의 회피행동을 유도하는 16개 서비스 중 적정 수준 이상의 유효샘플 수가 확보된 4개의 서비스(추돌사고 예방 서비스, 터널 사고 정보제공 서비스, 전방 위험상황 경고 서비스, 제한속도 알림 서비스)만을 대상으로 효과분석을 수행하 였다.

<Table 3>

Compliance Rate by Region [Unit:%]

Service	Pilot	Seoul			Gwangju			Expressway
Service	Pilot	B	A	D	B	A	D	B	A	D
① Hazard road section warning	58	40	44	4	21	29	8	54	56	2
② Intersection collision	42	31	43	12	48	59	11	N/A	N/A	N/A
③ FCWS	69	64	82	18	36	55	19	59	67	8
④ School zone warning	42	N/A	N/A	N/A	35	40	5	N/A	N/A	N/A
⑤ Jaywalker warning	N/A	14	17	3	33	39	6	N/A	N/A	N/A
⑥ Tunnel collision warning	N/A	33	33	0	N/A	N/A	N/A	32	57	25

B: Before, A: After, D: Difference between A and B (: Less than 10%, : Over 10%)

<Table 3>에 따르면 모든 사업에서 서비스 ①과 서비스 ③를 대상으로 순응률 기반 효과분석을 수행한 것 을 알 수 있다. 서비스 ②는 고속도로를 제외한 모든 사업에서 제공되고 있다. 시범사업의 경우 상용차가 아 닌 일반 운전자를 대상으로 단말기가 보급되었기 때문에 차량 식별이 가능하다. 따라서 해당 연구에서는 동 일 차량에 대해서 서비스별 사전·사후 속도분포를 하나의 샘플로 간주하고 모든 표본 차량 중에 서비스 제 공 이후 감속행태를 보인 차량의 대수를 기준으로 순응률을 산출하였다. 그 결과 타 사업과 같이 사전데이터 기반 순응률(B)과 사후데이터 순응률(A)이 산출되지 못하였다.

<Table 3>에서 시범사업의 경우 서비스 ①과 ③에 대해서 해당 서비스를 받은 운전자의 절반 이상이 서비스 제공 시 감속 운행행태를 보인 것을 알 수 있으며 타 사업의 경우도 서비스 제공 시 더 많은 운전자들이 동일한 행태를 보였다. 서비스 ②와 ④의 경우 서울과 광주에서 비교가 가능한데 사전/사후 순응률의 차이(D)가 유사한 것을 알 수 있다. 서비스 ⑥의 경우 도심지와 고속도로의 효과분석 결과가 상이함을 알 수 있다.

2. 주행안전성 분석

주행안전성 분석은 2018년 이후 실증사업인 서울특별시, 광주광역시, 고속도로 실증사업에서 수행하였으 며 각 사업 및 주요서비스별 분석 결과는 <Table 4>와 같다.

<Table 4>

Jerk by Region[Unit:m/s³,%]

Service	Seoul				Gwangju				Expressway
Service	B	A	D	C(%)	B	A	D	C(%)	B	A	D	C(%)
① Hazard section warning	69	37	32	46▼	114	68	46	41▼	1.84	1.63	0.21	11.4▼
② Intersection collision	63	38	25	40▼	116	53	63	54▼	N/A	N/A	N/A	N/A
③ FCWS	156	63	93	60▼	231	49	182	79▼	1.88	1.84	0.04	2.1▼
④ School zone warning	N/A	N/A	N/A	N/A	113	56	57	51▼	N/A	N/A	N/A	N/A
⑤ Jaywalker warning	72	0	72	100▼	120	56	65	54▼	N/A	N/A	N/A	N/A
⑥ Tunnel collision warning	41	26	15	37▼	N/A	N/A	N/A	N/A	2.15	1.45	0.7	32.5▼

B: Before, A: After, D: Difference between A and B

<Table 4>에 따르면 거의 모든 서비스 및 지역에서 Jerk 값은 서비스 제공 이후 감소한 것을 알 수 있다. 감소율의 경우 대체로 광주가 상대적으로 높고 고속도로에서 가장 낮게 나타났다. Jerk의 값이 고속도로에서 유독 낮은 이유는 연속류에서 시간에 대한 가속도의 편차가 작게 나타나기 때문인 것으로 추정된다. <Table 5>는 동일한 대상지에 대해서 가속소음 방법론을 사용한 결과이다.

<Table 5>

Acceleration Noise by Region[Unit:m/s², %]

Service	Seoul				Gwangju				Expressway
Service	B	A	D	C(%)	B	A	D	C(%)	B	A	D	C(%)
① Hazard section warning	40	33	7	17▼	49	46	3	6▼	N/A	N/A	N/A	N/A
② Intersection collision	38	32	6	16▼	61	52	9	14▼	N/A	N/A	N/A	N/A
③ FCWS	89	56	33	37▼	86	51	35	40▼	0.33	0.29	0.04	12.1▼
④ School zone warning	N/A	N/A	N/A	N/A	52	48	4	8▼	N/A	N/A	N/A	N/A
⑤ Jaywalker warning	38	22	16	42▼	59	56	3	6▼	N/A	N/A	N/A	N/A
⑥ Tunnel collision warning	17	17	0	0	N/A	N/A	N/A	N/A	0.36	0.29	0.07	19.4▼

B: Before, A: After, D: Difference between A and B

가속소음의 경우 Jerk와는 다르게 서비스 ①에 대한 고속도로 결과값이 제시되지 않아 다른 지역과의 비 교가 어려웠다. 대체로 <Table 5>에서 가속소음은 서비스 제공 이후 감소한 것을 알 수 있다. 서비스별로 차 이는 있지만 Jerk의 경우 2.1~100%, 가속소음의 경우 6~42% 감소하였다. 따라서 C-ITS 서비스 제공 이전보다 제공 이후에 주행 안전성이 개선되었음을 알 수 있었다. P2P Jerk 값은 시간에 대한 급가감속의 최대/최솟값 의 차이를 계산하여 분석하기 때문에 일시적인 가속도의 변화에 대해서 가속소음에 비해 민감할 수 있다. 이 로 인해 <Table 4>와 <Table 5>에서 지표별 사전 대비 사후 변화량은 가속소음에 비해 Jerk 값이 상대적으로 큰 것을 알 수 있다. 가속소음과 Jerk의 경우 모두 속도와 관련된 안전성 평가지표로 널리 사용되어 왔다. 하 지만 교통안전성은 주체차량과 주변차량간의 상호관계와 연관지을 수 있는 만큼 주체차량의 속도를 기반으 로 교통안전성 향상 여부를 파악하는데 한계가 있을 수 있다. 따라서 TTC와 같이 차량간의 상호작용을 반영 하는 교통안정성 지표 산정이 향후 분석되어야 할 것이다.

3. 환경성분석

정량적 환경성 분석은 광주광역시에서 수행하였으며 분석 결과는 주요 대기오염물질에 한해서 <Fig. 4>과 같다.

<Fig. 4>

Environmental Analysis at Gwangju

광주광역시의 경우 주요 오염물질 배출량이 C-ITS 제공 이후 전반적으로 증가하였는데, 이는 순응도 분석 결과에서 C-ITS 구축 이후 감속운행 패턴이 증가하였다는 결과와 연관이 있을 수 있다. 일반적으로 낮은 속 도구간에서는 속도와 오염물질 배출량은 반비례 관계(Bokare and Maurya, 2013)에 있으며, 특히 시속 60 kph 미만에서 속도 변화에 대한 오염물질의 배출량 변화가 크다. 따라서 C-ITS 서비스 제공이 환경적 측면에서 반드시 긍정적인 효과를 가져온다고 보기 어렵다.

4. 설문조사분석

설문조사 분석은 크게 사전/사후설문을 실시한 사업과 사후설문만을 실시한 사업으로 나누어 분석할 수 있다. 전자의 경우 대전-세종, 서울, 광주광역시가 포함된다. 세 지역에 대한 사전/사후 설문조사 분석결과는 아래와 같다. 참고로 서울과 광주의 경우 이용자뿐만 아니라 관리자에 대한 설문조사를 함께 시행했다는 차 이점이 있다.

[대전-세종] 차세대 ITS에 대한 만족도가 기존 ITS에 비해 높음
[대전-세종] ‘신호위반발생정보’ 및 ‘차량충돌방지지원’ 서비스에 대한 만족도가 높음
[대전-세종] 위험요소 회피를 위해 ‘차로변경’과 ‘감속’ 중 ‘감속’을 많이 선택
[대전-세종] 차세대 ITS 안전서비스를 무시하고 주행하는 운전자의 수가 실제 서비스를 경험한 이후에 증가
[대전-세종] 서비스 경험 전후와 관계없이 차세대 ITS가 사고 예방에 긍정적이라는 답변 다수
[서울, 광주] ‘사고예방효과’ 및 ‘정보제공장치 방해정도’ 측면에서 사후 만족도는 사전보다 조금 높게 나타남
[서울] ‘신호알림 및 경고’ 및 ‘추월차로통과검지’ 서비스의 사고예방효과에 대한 만족도가 높음
[광주] ‘스쿨존 속도제어 및 보행자 진입안내’ 및 ‘도로 위험구간정보제공’ 서비스의 사고예방효과에 대 한 만족도가 높음
[서울] 관리자 서비스 중 ‘돌발상황 CCTV 연계’ 서비스가 가장 높은 우선순위로 나타났으며, ‘운전 습 관 분석’ 서비스는 가장 낮은 우선순위로 나타남
[광주] 관리자 서비스 중 ‘긴급차량 우선신호’ 및 ‘버스운행관리’와 같은 교통운영의 편의를 위한 서비 스에 만족도가 높았음
[서울] 시스템 도입으로 추가적인 업무강도가 높아질 우려가 있어 일부 서비스 (‘도로위험도 분석’ 서비 스, ‘위험운전습관 분석’ 서비스)에 대한 거부감이 존재
[광주] 모든 서비스에서 운전 방행 정도에 대한 만족도는 사전에 비해 높았음

고속도로 실증사업에서는 버스 및 화물차 운전자를 대상으로 안전서비스와 편의서비스에 대한 설문을 진 행하였다. 추가적으로 도로공사 센터 관리자와 유지보수차량 및 순찰대를 대상으로 관리자 설문을 실시하였 다. 비록 사전/사후 설문조사를 실시하지 않았지만 사후 설문조사를 두 차례에 걸쳐 진행하면서 시간이 경과 함에 따라 이용자의 만족도 추이를 분석했다는 점에서 기존 분석과 차별점이 있다. 제주시의 경우 대부분의 C-ITS 단말기가 렌터카에 장착되어 있는 관계로 렌터카 이용자를 대상으로 안전서비스 제공 시 운전자의 반 응 여부, 서비스 만족도 및 선호도에 대한 설문조사 분석을 실시하였다. 고속도로와 제주시의 사후설문조사 주요 결과는 아래와 같다.

[고속도로] 90% 이상의 운전자가 전방 상황에 대한 종횡방향 회피 행동을 수행
[고속도로] 감속은 86%(1차)에서 72%(2차)로 감소
[고속도로] 차로변경은 8%(1차)에서 21%(2차)로 증가
[고속도로] 사고 예방에 대한 긍정적 반응이 1차에 비해 2차에서 높게 나옴
[고속도로] ‘정지차량 알림 서비스’와 ‘도로작업 구간 알림 서비스’에 대한 선호도가 가장 높았음
[고속도로] 편의서비스 중에는 ‘전방소통정보 제공 서비스’에 대한 선호도가 가장 높았음
[고속도로] 관리자는 시스템 이원화로 업무부담 가중
[고속도로] 시스템 완성도에 따라 업무활용 빈도가 높아질 수 있다는 공감대 형성
[제주] 설문조사에서 83% 이상의 운전자가 전방 상황에 대한 종횡방향 회피 행동을 수행
[제주] ‘교차로 신호위반 위험경고’와 ‘도로 위험상황 경고’에 대한 선호도가 가장 높았음

C-ITS 서비스에 대한 운전자의 반응은 서비스 경험에 관계 없이 대체로 만족스러운 결과를 얻을 수 있었 다. 서비스 순응에 대한 결과도 정량적인 결과와 일치하는 것으로 보인다. 반면 관리자의 경우 추가업무에 대한 우려 등 다소 부정적인 응답을 포함하고 있다. 관리자들의 기존 업무시스템과의 통합을 통해 업무효율 성 제고가 필요해 보인다.

Ⅴ. 결 론

4차 산업혁명에 따른 교통변화에 대응하고 스마트 인프라를 선제적으로 구축하여 커넥티드카(Connected car) 및 자율주행 등 미래 교통산업 육성을 위해 2014년부터 정부 주도하에 C-ITS 시범사업, 지자체 및 고속 도로 C-ITS 실증사업을 추진해 왔다. 2024년 지능형교통체계 기본계획에 따르면 향후 C-ITS 등 디지털 도로 체계 구축을 위한 막대한 예산을 투입할 예정이며 그 결과 C-ITS 인프라는 주요 도시 및 고속도로 전 구간 에 구축될 것으로 보인다. C-ITS 시범사업 이후 10년간 많은 C-ITS 관련 국내 연구들이 수행되어왔지만 C-ITS 서비스에 대한 종합적인 효과를 분석하고 그 시사점을 도출하는 연구는 미비하였다. 따라서 본 연구 에서는 시범사업, 고속도로 및 지자체 실증사업 과정에서 수행한 효과분석 방법론을 정리해 보고 그 결과를 종합적으로 분석하여 C-ITS 효과분석체계를 정립하고 향후 디지털 도로 환경에서의 C-ITS 서비스 적용 방안 과 고려사항들을 도출해 보았다.

효과분석 방법론 중 순응도 분석은 거의 모든 사업에서 채택되었다. 특히 ‘도로 위험구간정보제공 서비스’ 및 ‘차량추돌방지 서비스’에 대해서는 모든 사업에서 공통적으로 높은 순응도를 보였다. 주행안전성의 경우 서울, 광주, 고속도로 실증사업에서 Jerk와 가속소음을 주행안전성 지표로 선정하고 분석을 수행하였다. 대체 로 사업 이후 주행안전성 지표가 개선된 것을 알 수 있었는데 다만 개선효과는 고속도로보다는 도시부 도로 에서 두드러짐을 알 수 있었다. 환경성 분석은 광주와 고속도로에서 수행되었지만, 고속도로의 경우 C-ITS MPR(Market Penetration Rate) 변화에 대한 환경성 지표를 시뮬레이션 기반으로 산출하여 본 연구에서는 광주 지역의 결과만을 제시하였다. 광주에서는 사업 이후 오염물질 배출량이 미비하게 증가한 것을 볼 수 있었는 데, 이는 C-ITS 구축 이후 감속 운행패턴이 증가했다는 결과와 연관 지어 해석해 볼 수 있다.

순응도, 주행안전성, 환경성 효과분석에 대한 지역별 결과를 종합하면서 몇 가지 시사점을 도출할 수 있었 다. 먼저 사전/사후 분석을 수행하면서 충분한 사전데이터 수집이 어려워 분석에서 제외된 서비스들이 다수 포함되어 있었다. 특히 단말기 장착 대수가 1,000대 미만인 고속도로에서 이러한 현상이 두드러졌다. 두 번 째로 사업별 취득데이터의 차이로 사업별 정량적 분석 결과의 차이를 직접적으로 비교하기 어려웠다. 예를 들어 ADAS를 통해 수집된 차간거리 정보를 활용한 고속도로에서의 순응도 분석결과는 다른 지자체 결과와 다소 상이할 수 있다. 이러한 데이터의 차이는 동일 지표에 대한 산출 방법론의 차이를 발생시키고, 결과적 으로 동일 지표에 대한 사업별 효과의 차이를 야기한다. 또한, 대전-세종 시범지구 외의 모든 지역에서는 단 말기 장착 차량이 대중교통 수단에 집중되어 있어, 서비스별 효과분석 결과를 단순 비교하는 데 어려움이 있 었다.

모든 사업에서 정성적 효과분석을 위해 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과 대부분의 지역에서 서비스 제공 시 운전자는 위험 요소 회피에 적극적인 것을 알 수 있었다. 또한 지역별로 우선순위가 높은 서비스가 상이하였지만, 대체로 단속류에서는 신호정보제공에 대한 서비스의 만족도가 높았으며 연속류에서는 정지차 량과 공사구간과 같은 돌발상황 정보제공에 만족도가 높았다. 관리자에 대한 설문결과에 따르면 추가적인 정보의 제공으로 인해 업무강도가 높아질 것을 우려하고 있음을 알 수 있었다. 따라서 향후 해당 서비스 정 보와 제공방식이 얼마나 관리자 업무에 친화적인 정보인지 그리고 관련 정보를 업무에 활용하는데 있어 편 의성을 제공할 수 있는지가 중요할 것으로 판단된다.

본 연구에서는 2014년 이후 추진된 C-ITS 효과분석 방법론의 체계를 소개하고 그 결과를 비교하였다. 때 문에 어떤 특정 사업에 국한해서 추진된 효과분석은 제시하지 않았다. 또한 울산의 경우 관련 문헌취득이 어 려워 본 과업의 대상지역에서 제외하였다. 향후 효과분석 방법론의 종합적인 체계를 정립하기 위한 추가적 인 연구가 필요해 보인다. 또한 미국의 CV-pilot이나 유럽의 C-Road에서 수행한 효과분석 방법론을 검토하여 C-ITS 서비스의 효과를 정량화할 수 있는 다양한 방법론을 발굴하는 노력도 필요해 보인다. 무엇보다 향후 C-ITS는 자율협력주행에 주요한 인프라로 전국적인 확대구축이 예상되며, 다양한 서비스들이 민간과 공공에 서 발굴될 것으로 기대된다. 따라서 현시점에서 국내외 사례에 대한 종합적인 검토를 통해 표준화된 C-ITS 효과분석 방법론 정립이 요구된다.

Figure

<Fig. 1>.

C-ITS pilot studies since 2014 (Korea Expressway Corp., 2020)

<Fig. 2>.

Methodology to Calculate Compliance Rate

<Fig. 3>.

Speed-Spacing relationship for conservative drivers and aggressive drivers

<Fig. 4>.

Environmental Analysis at Gwangju

Table

<Table 1>.

CNG Bus emission factor

<Table 2>.

Pre- and post-survey questionnaire by Region

B: Before, A: After, M: Manager, U: User, D: Driver

<Table 3>.

Compliance Rate by Region [Unit:%]

B: Before, A: After, D: Difference between A and B ( /Data/Org/108/Content/2025/vol_7627/KITS-23-6-218_T3-F1.gif

: Less than 10%, /Data/Org/108/Content/2025/vol_7627/KITS-23-6-218_T3-F2.gif

: Over 10%)

Service	Pilot	Seoul	Gwangju	Expressway
① Hazard road section warning	58	40	44	4	21	29	8	54	56	2
② Intersection collision	42	31	43	12	48	59	11	N/A	N/A	N/A
③ FCWS	69	64	82	18	36	55	19	59	67	8
④ School zone warning	42	N/A	N/A	N/A	35	40	5	N/A	N/A	N/A
⑤ Jaywalker warning	N/A	14	17	3	33	39	6	N/A	N/A	N/A
⑥ Tunnel collision warning	N/A	33	33	0	N/A	N/A	N/A	32	57	25

<Table 4>.

Jerk by Region[Unit:m/s³,%]

B: Before, A: After, D: Difference between A and B

Service	Seoul	Gwangju	Expressway
① Hazard section warning	69	37	32	46▼	114	68	46	41▼	1.84	1.63	0.21	11.4▼
② Intersection collision	63	38	25	40▼	116	53	63	54▼	N/A	N/A	N/A	N/A
③ FCWS	156	63	93	60▼	231	49	182	79▼	1.88	1.84	0.04	2.1▼
④ School zone warning	N/A	N/A	N/A	N/A	113	56	57	51▼	N/A	N/A	N/A	N/A
⑤ Jaywalker warning	72	0	72	100▼	120	56	65	54▼	N/A	N/A	N/A	N/A
⑥ Tunnel collision warning	41	26	15	37▼	N/A	N/A	N/A	N/A	2.15	1.45	0.7	32.5▼

<Table 5>.

Acceleration Noise by Region[Unit:m/s², %]

B: Before, A: After, D: Difference between A and B

Service	Seoul	Gwangju	Expressway
① Hazard section warning	40	33	7	17▼	49	46	3	6▼	N/A	N/A	N/A	N/A
② Intersection collision	38	32	6	16▼	61	52	9	14▼	N/A	N/A	N/A	N/A
③ FCWS	89	56	33	37▼	86	51	35	40▼	0.33	0.29	0.04	12.1▼
④ School zone warning	N/A	N/A	N/A	N/A	52	48	4	8▼	N/A	N/A	N/A	N/A
⑤ Jaywalker warning	38	22	16	42▼	59	56	3	6▼	N/A	N/A	N/A	N/A
⑥ Tunnel collision warning	17	17	0	0	N/A	N/A	N/A	N/A	0.36	0.29	0.07	19.4▼

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Comprehensive Analysis of the Effects of Domestic C-ITS Pilo Projects: A Case Study of Local Government and Highway Pilot Projects

Abstract

국내 C-ITS 사업의 종합적 효과 분석: 시범사업, 지자체 및 고속도로 실증사업 사례를 중심으로

초록