| 연구개발개요 |
○ 삼성교통안전문화연구소에서 발표한 ‘겨울철 블랙아이스(빙판/서리) 교통사고 특성과 대책’ 결과를 살펴보면, 최근 5년간 경찰에 신고 된 도로결빙/서리로 발생한 교통사고건수는 6548 건(연평균 1310 건)이며, 사망자는 199명(연평균 40명)으로 나타났음. 사고 100건 당 사망자수는 3.0명으로 전체 교통사고 평균 1.9명 보다 1.6 배 높은 것으로 나타났음(http://sts.samsungfire.com, 2020.1.29. 보도자료). ○ 도로교통공단에서 제공하는 교통사고분석시스템(http://taas.koroad.or.kr)에 따르면, 최근 5년 동안 서리/결빙으로 인해 포장/비포장 도로에서 발생한 교통사고 건수는 2014년 1812건으로 제일 많았으며, 2015년 847건으로 제일 적게 발생하였음. 하지만 2016년 1135건, 2017년 1350건, 2018년 1349건으로 가장 최근에는 증가하는 추세를 보이고 있음.○ 교통사고건수 당 사망자수를 살펴보면, 14년 동안의 평균적인 교통사고건수 당 사망자수는 기타 사고(0.023 명/건)에 비해 서리/결빙에 의한 사고(0.034 명/건)가 더 높은 것으로 나타났음. 또한, 서리/결빙을 제외한 다른 기타 사고들의 교통사고건수 당 사망자수는 2005년부터 2018년까지 감소 추세를 보이나, 서리/결빙 사고의 경우에는 감소 추세를 보이지 않으며, 변화폭이 매우 큰 것을 알 수 있음(연구개발계획서 그림 1). 이는 서리/결빙 사고의 경우에 대형 인명피해 발생이 기타 사고에 비해 빈번하며, 서리/결빙 사고에 대한 대응 시스템이 미비함을 시사하고 있음.○ 현재 블랙아이스 또는 얼비(어는비)와 같이 블랙아이스를 유발하는 기상현상을 예측하는 국내 시스템은 선진국에 대비하여 매우 부족할 뿐만 아니라 대체로 통계적 모델에 기반하고 있음.○ 하지만 우리나라는 외국에 비해 도로노면 및 도로기상 관측 장비의 노후화 및 유지·관리 미비로 도로 관측 정보의 신뢰성에 문제가 있으며, 관측 자료의 공간적 범위에 대한 한계가 있음. 이러한 국내 사정상 도로의 노면 온도에 영향을 미치는 도로 및 기상의 모든 요인들에 대한 정확한 자료를 수집하는 것은 불가능한 상황임(Kim et al., 2018). ○ 따라서 신뢰성이 낮은 도로노면 및 도로기상 관측 자료를 기반으로 하는 통계적 노면온도예측모델은 오차가 발생할 수밖에 없으며, 관측이 수행되지 않은 지점에 적용할 시 확장성이 떨어지는 문제가 발생할 수 있음(Park et al., 2014).○ 우리는 이러한 한계를 극복하기 위해, 블랙아이스 발생에 직접적인 관련이 있는 도로의 노면온도를 물리기반으로 예측하는 모델을 활용하는 한편, 도로구간의 Thermal map 정보와 기상청이 하루 4회(국지예보모델), 24회(초단기예보모델) 제공하는 수치예보 자료가 입력되도록 개선함으로써, 도로의 국지적 특성까지 반영한 보다 예측력 높은 노면온도예측모델을 구축하고자 함.○ Thermal map 융합 모델은 ‘실시간 블랙아이스 취약구간예측시스템’의 기반이 됨. 이 시스템은 시범 도로구간의 예측된 노면온도와 블랙아이스 취약구간정보를 제공함. 또한, Web 기반의 ‘실시간 블랙아이스 취약구간 예·경보시스템’과 연계되어 사용자 중심의 인터페이스를 구현할 계획임(연구개발계획서 그림 2).○ 개발된 시스템은 도로 관리기관, 기상 예보기관, 전국의 지자체에서 블랙아이스 위험 진단 및 예·경보 서비스를 제공하는데 사용될 수 있음. 이러한 사업화 계획은 궁극적으로 도로 이용자인 국민을 대상으로 하는 블랙아이스 경보 서비스를 제공하는 것으로 목표를 제시함.
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| 최종목표 |
○ 연구개발 목표: Thermal mapping과 노면온도예측모델을 융합한 실시간 블랙아이스 취약구간예측시스템 개발 ？ 세부 목표 1: 이동형 노면관측차량을 이용한 Thermal map 정보 구축 - 이동형 노면관측장비는 이미 개발되고 검증된 장비를 구매할 예정임. 이동형 노면관측장비를 다른 도로구간에 즉시 투입 할 수 있도록 그 운용기술을 완비함. - 선진 연구 및 국내 블랙아이스 발생 사례 분석을 통해 시범 도로구간을 선정, 동 구간에 대한 Thermal map 정보를 도출하고 그 결과를 분석함. - Thermal map 정보를 노면온도예측모델에 즉시 입력 가능하도록 수집 및 변환 체계를 구축함. - 해당 연구는 서울의 내부순환도로, 동부간선도로, 올림픽대로 등을 상대로 Thermal mapping을 수행하여 노면결빙취약구간의 산정 연구를 진행한 경험이 있는, 세종대학교의 박문수 교수와 함께 진행할 계획임. ？ 세부 목표 2: 물리기반 노면온도예측모델 개선(Thermal map 정보 융합) - 물리기반의 노면온도예측모델은 세종대학교의 박문수 교수가 개발한 모델을 활용할 계획임. 이 모델은 기상청에서 제공하는 12 km의 수평 해상도를 갖는 수치모델예측결과를 이용하여 도로노면온도를 예측하는 연구에 활용된 바가 있음(Park et al., 2014). - 모델에 시범 도로구간에 대한 실제 관측정보(Thermal map 정보)를 융합하여, 모델의 노면온도 예측결과를 검증함. 현업 시스템에 적용되기 전에, 모델이 예측한 결과와 실제 관측결과를 비교 분석하여 오류가 수정된 모델을 개발함. - 모델 개선과 관련된 연구 또한, 모델의 개발자인 박문수 교수와 협업하여 프로젝트의 효율을 극대화 할 계획임. ？ 세부 목표 3: 실시간 블랙아이스 취약구간예측시스템 구축 - 현재 실시간 예측모듈은 구현되어 있지 않으며, 신청서에 명시된 기반 시스템의 개념과 기능을 바탕으로 모듈을 개발함. - Thermal map 융합 모델을 기반으로 실시간으로 블랙아이스 취약구간예측시스템이 수행되는지 테스트 작업을 진행함. 연구 종료 시에는 이 시스템이 현업에 적용될 수 있도록, 테스트 작업 동안 발생하는 오류를 도출하고 이를 수정하는 작업을 완료함. ？ 세부 목표 4: Web 기반의 블랙아이스 취약구간 예·경보시스템 구축 - 시범 도로구간 내 RWIS 실황 정보, 노면온도 및 블랙아이스 취약구간 예측 정보 표출과 블랙아이스 발생 위험도에 따른 경보 서비스가 가능하도록 시스템을 구축 - 사용자 접근성을 높이기 위해 Web 기반의 시스템을 구축
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| 연구내용 및 범위 |
○ 이동형 노면관측차량의 관측을 통해 구축된 시범 도로구간의 Thermal map 정보 - 이동형 노면관측차량을 판매하는 회사는 ELP(www.elovep.co.kr), ㈜ 미라클 산업(www.solarmarker.com)등 국내에도 다수 존재 함. - 최근 한국건설기술연구원에서는 ‘차량센서 기반 주행환경 관측·예측·안전운행 도로기술 개발’ 프로젝트를 통해, 이동형 노면관측차량을 선정한 바가 있음. 또한, 차세대도시·농림융합 기상사업단에서도 유사한 이동형 도로 및 도로기상 관측차량을 보유한 바가 있음. - 우리는 이러한 정보를 참조하여 프로젝트에 가장 알맞은 관측 센서를 구매하여 이동형 노면관측차량을 보유할 계획임. - 이동형 노면관측차량을 이용하여 동절기에 동일 구간 평균 기온이 0℃ 이하인 시간대로 5회 이상 시범 도로구간을 반복 관측한 후, 상세한 Thermal map 정보를 구축할 것임. - 시범 도로구간은 블랙아이스 관련 사고의 발생여부와 교량, 사면, 지하, 터널 등 다양한 도로의 특성정보에 대한 포함여부, 그리고 RWIS 관측자료 존재여부 등을 고려하여 선정함. - 이동형 노면관측차량의 관측 결과를 50m 간격의 자료로 내삽한 후, 관측된 노면 온도 자료의 경향성(1차 선형회귀방정식)을 제거하고 도로의 평균적인 노면온도편차(Road Surface Temperature Deviation, RSTD)를 계산함(그림 5). 그리고 각 관측별로 계산된 RSTD를 평균하여 각 도로지점별 평균 RSTD를 계산함. 이러한 도로 지점별 평균 RSTD를 기준으로, 하위에 분포하는 구간을 경보(예: 하위 2%), 주의보(예: 하위 10%) 구간으로 선정함. - Thermal map 정보는 경보/주의보 선정 외에도 물리기반 도로노면예측모델에 입력 가능한 형태로 포맷을 변환함.○ Thermal map 정보가 융합된 물리기반 노면온도예측모델 - 물리기반의 노면온도예측모델은 세종대학교의 박문수 교수가 개발한 모델을 활용할 계획임. 이 모델은 기상청에서 제공하는 12 km의 수평 해상도를 갖는 수치모델예측결과를 이용하여 도로노면온도를 예측하는 연구에 활용된 바가 있음(Park et al., 2014). - 이 모델은 기상청에서 실시간으로 제공하는 국지예보모델 및 초단기예보모델 자료를 입력 자료로 사용할 수 있으며, 도로노면의 특성 정보를 이용하여 복사 에너지 수지, 지표면 에너지 수지, 지중열 속 계산 과정을 통해 노면 온도를 예측함. 도로의 노면 온도 관측 값이 존재하는 지점에서는 과거 모델 값과 비교하여 편차를 계산한 후, 미래의 예측 값에 보정하도록 되어있음. - 노면온도예측모델은 도로의 타입에 따른 알베도, 열 전도율, 열 용량과 도로의 동서, 남북 방향의 경사각을 필요로 함. 여기에 추가적으로 이동형 노면관측차량으로 관측한 시범 도로구간에 대한 동절기 Thermal map 정보가 입력되도록 모델을 개선할 계획임. - 모델 개선과 관련된 연구는 해당 모델의 개발자인 박문수 교수와 협업하여 프로젝트의 효율을 극대화 할 계획임. - 최적의 성능을 갖는 모델을 완성하기 위해 융합 모델 결과를 기존의 모델 결과 및 관측 결과와 비교 검증하여 단점을 보완하는 연구를 반복적으로 수행할 것임. - Thermal map 융합 모델은 기상 수치예보모델 결과를 기반으로 각 도로구간의 국지적인 특징(지형 및 환경)을 고려하여 노면온도를 계산할 것이며, 이렇게 계산된 노면온도를 이용하여 블랙아이스 취약구간을 선정함. ○ 실시간 블랙아이스 취약구간예측시스템 - 모델 수행에 필요한 기상청 수치예보자료를 수집하는 ‘실시간 수집 모듈’과 수치예보자료를 노면온도예측모델에 입력 가능한 형태로 변환하는 ‘전 처리 모듈’, 노면온도예측모델을 수행하는 ‘모델 수행 모듈’, 노면온도예측모델 결과를 Web 페이지에서 사용 가능한 형태로 변환 및 가공하는 ‘후 처리 모듈’을 개발함. - 각 과정의 모듈은 수행 로그를 생산하여 Web 페이지에서 수행 상태를 확인할 수 있도록 개발함.○ Web 기반의 블랙아이스 취약구간 예·경보시스템 - RWIS 실황 정보 표출: RWIS에서 실시간으로 수집된 자료를 관측소별로 노면온도, 풍속, 상대습도 등을 표출함. - 노면 온도 및 블랙아이스 취약구간 예측 정보 표출: 예측 모델 수행 결과를 시간별 지수 정보(주의, 경보)로 표출함. - 블랙아이스 발생 위험도에 따른 위험 경보 표출: 현재시간 기준, 취약 구간 위험 지수(주의, 경보)로 표출함. - 예보 자료 생산 로그 표출: 예보 자료 생산 및 변환 상태를 모니터링하기 위해 시간별 생산 완료 여부를 표출함. - 도로 정보 자료 관리; 지역별 도로 정보와 취약구간의 좌표정보를 관리하기 위한 기능 개발
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