도로정책브리프제89호

미국의 SHRP는 FHWA, AASHTO, TRB가 관리하며 국가도로시스템의 안전성과 신뢰성을 개선하기 위한 연구 프로그램이다. 이는 미국 연방교통법에서 정의하는 모든 도로이용자를 위한 사업으로 약 2억 3,200만 달러의 예산이 투입된다. 첫 번째 SHRP는 1988년~1993년까지 수행되었는데, 혁신적 도로포장 기법과 도로 유지관리 기법 등 도로제공자 입장에서의 연구가 주를 이루었다. 반면 두 번째 SHRP는 2005년~2015년까지 안전(Safety), 재개발(Renewal), 신뢰성(Reliability), 용량(Capacity) 등 네 가지 주제에 대해 이용자 입장에 초점을 맞추어 진행되고 있다. SHRP2 안전부문의 핵심목적은 운전자의 행동이 차량, 교통환경, 도로특성, 교통제어시설, 기상환경과 어떻게 상호연관되어 사고를 일으키는지를 분석하는 것이다. 이를 위해 SHRP2의 안전부문에서 구축하는 데이터는 자연적 운전행동 데이터(Naturalistic Driving Study, NDS)와 도로정보데이터(Roadway Information Database, RID)로 크게 두 가지로 분류되며, 도로조건과 특성에 따른 운전자 행동을 매칭시키는 것이 핵심이다. SHRP2의 데이터 분석은 SHRP2의 데이터 분석은현재 1단계까지 진행되었다. 1단계에서는 수집된 데이터의 일부만을 분석하여, 가능한 연구주제 8개를 선정하고, 이를 검증하는 10개 주를 선정하였다. 각 주제들의 데이터 분석결과는 운전자와 도로환경이 어떤 식으로 상호작용하는지 모형화될 것이며, 이를 이용하여 안전성을 높일 수 있는 다양한 대책들을 수립하게 된다. ‘차로 이탈’에 관한 주제를 예를 들면, 지방부2차로 도로 커브길에서 차로 이탈을 막기 위한 다앙한 대책들을 이용하고 있지만 과학적 근거는 없는 실정이다. 본 연구를 통해서 운전자들이 어떤 조건일 때 안전하게 커브길을 주행하는지에 대한 모형이 개발될 것이며, 이를 이용하여 도로 표지판 위치, 노면마킹, 적당한 시거범위 등을 과학적으로 결정하게 된다. NDS는 어떤 운전행동이 사고를 일으키고, 사고에 근접(Near Crash)하는지에 대한 객관적 정보를 제공한다. NDS 자료의 수집방법은 두 가지로 나눌 수 있는데, 지원자(16세~80세, 3,147명)의 차량 내에 최신장치패키지를 설치하여 운전자들의 모든 행동을 기록하는 것과 교차로와 같은 주요지점에 비디오 카메라를 설치하여 지나가는 모든 차량의 움직임을 기록하는 것이다. 이렇게 기록된 자료의 종류는 주행영상, GPS, 속도, 가속, 감속, 차량제어, 차로내 위치, 운전자 얼굴(시야), 운전자 손, 음주여부, 회전신호, 회전각, 안전벨트착용, 에어백 등이며 주행거리는 3,300만 마일 이상, 통행수는 5백만이 넘는다. RID는 각 주의 교통부에서 보유한 20만 마일의 도로와 Mobile Van Data를 통해 2만 5천 마일의 도로정보를 수집하였다. 도로정보는 차선수, 종단경사, 편경사, 곡선반경, 조명, 럼블스트립, 중앙분리대, 길어깨, 방호울타리, 접근로수, 교차로 위치, 교차로 운영방식 등이다. 추가로 5년간 사고자료, 교통정보제공자료, 기상자료, 주별 교통법(안전벨트, 전화사용, 문자사용 등), 공사정보 등이 포함되었다. 지금까지 소개한 미국의 SHRP2와 유사하게 유럽에서도 UDRIVE라는 이름으로 운전자 행동을 분석하는 NDS(Naturalistic Driving Study)가 활발히 진행 중에 있다. 우리나라는 아직 본격적으로 운전자 행동에 관한 분석연구는 시작하지 못하고 있다. 서론에도 언급했듯이, 사고는 대부분 운전자의 잘못으로 인해 발생하지만, 운전자가 도로, 차량, 기타 환경과 어떻게 상호작용하는지에 대한 연구는 부진하다. 사고잦은지점개선사업, 시설개량사업, 위험도로개량사업 등 국가가 수행하는 많은 교통안전사업도 중요하지만 도로만의 개선으로는 한계가 있다. 국가적 차원에서 교통안전분야가 한단계 발전하고, 교통사고를 감소시키기 위해 운전자 행동에 대한 연구가 서둘러 시작되어야 하며, 운전자 행동에 관한 연구는 도로, 차량 설계에도 활용될 수 있을 것이다. 한국ITS학회와 교통안전공단은 지난 3월 13일 양재 aT센터에서 ‘C-ITS와 자동차 IT융합 기술 워크숍’을 공동개최했다. 이번 워크숍은 관련분야 전문가와 학계, 자동차와 IT업계, 관련부처 공무원 등 200여 명이 참석한 가운데 C-ITS(차세대 지능형교통시스템) 기술을 전망하고 자동차 IT 융합 발전방향을 논의하기 위해 마련되었다. C-ITS 섹션에서는 민간협업을 통한 ITS 추진 및 ITS 기능의 안전중심 전환, 자율주행도로의 R&D 사업과 스마트신호운영시스템 사업 추진 등 국토부 ITS 정책 방향을 밝혔다. C-ITS 관련 법제도를 정비하는 과정에서는 개인 및 위치정보 보호의 상대적 중요성을 고려하여 접근해야 하며, 스마트 자동차와 연계한 도로운행을 위해서 관련 법제도의 조기 정비가 필요하다고 강조하였다. 또한, 스마트 자율주행도로 운행을 위해 필요한 실시간 도로상황정보 및 도로기하정보, 차로구분이 가능한 GPS 위치보정 정보 등의 개발방향을 제시하였다. 자동차 IT 융합기술 섹션에서는 자동차 정보를 이용한 빅데이터 활용, 자율주행 자동차 안전성 확보를 위한 평가기반 구축, 자율주행 자동차를 위한 센서 융합기술 등에 대한 발표가 있었다. 지난 2월 영종대교에서 발생한 106중 추돌사고는 국내 기상대응 교통류 관리전략의 미비한 점을 보여주는 단편적인 예시이나, 비단 이 사고가 처음은 아니다. 지난 1월 중앙고속도로에서 안개 및 빗길로 인해 발생한 43중 추돌사고, 작년 3월 중부내륙고속도로에서 빙판길로 인해 발생한 26중 추돌사고, 2013년 대전 도솔터널에서 눈길로 인해 발생한 20중 추돌사고 등 극심한 기상악화로 인한 대형사고는 계속 발생해왔으나 이에 대한 뚜렷한 대책은 마련되고 있지 않은 실정이다. 교통안전 측면에서 볼 때, 기상악화시(Adverse weather condition)에는 운전자의 시정거리와 도로 노면마찰력이 감소하여 심각한 사고발생의 개연성이 높아진다. 따라서, 해외에서는 이를 위해 도로의 기상조건을 반영한 가변속도제한(Variable Speed Limit, VSL)을 운영하고 있으며, 관련 연구 또한 활발히 진행되고 있다. VSL은 기존 도로의 위계 및 규격에 따라 고시된 제한속도를 도로환경 및 교통상황에 따라 변경 적용하는 교통류관리전략을 말한다. 본 동향에서는 기상악화시 VSL 관련 연구동향과 적용시 고려할 기술적 이슈를 알아보고자 한다. VSL은 1960년대 이후 영국, 독일, 네덜란드, 스웨덴, 프랑스 등의 유럽국가에서 활용되어 왔으며, 미국의 워싱턴, 미네소타, 미시건 등 일부 주에서도 적용되고 있다. 관련 연구동향은 다음과 같이 크게 세 가지로 나눌 수 있다. 고속도로에 VSL을 적용했을 때 교통특성에 미치는 영향을 파악하고자 한 연구이다. VSL 적용시 교통류의 속도-점유율 관계의 변화를 관찰하거나, 전통적인 교통류 모형 및 충격파 이론을 활용하여 VSL의 원리 및 효과를 밝히기 위한 연구가 수행되었다. 또한, 평균속도, 속도의 표준편차 등의 교통특성에 미치는 VSL의 영향에 대해서도 분석하였다. 최근 다양한 방법론을 활용한 VSL 알고리즘 개발 관련 연구가 진행되고 있다. Cell Transmission Model, Second Order Traffic Flow Model, Logic Tree, Markov Decision Process 등의 방법론이 활용되었으며 주로 운영효율성 향상을 목적으로 한 VSL 알고리즘 최적화 연구들이 수행되고 있다.