배달 이륜차 라이더 주행특성 분석 기반 지능형 교통안전 모니터링 기술 개발

Abstract

The rapid growth of the service market due to COVID-19 has led to a surge in the number of registered scooters employed for delivery in South Korea. However, the widespread adoption of delivery scooters without a concurrent system and infrastructure to ensure their safety has resulted in a decline in traffic safety. In the food delivery service sector, adhering to delivery time frames is crucial, directly impacting service quality and the earnings of riders. The need to meet delivery targets within tight schedules due to order quotas may prompt riders to drive at excessive speeds, subsequently escalating risky driving behavior among delivery scooters and the probability of accidents. Various endeavors aim to enhance the traffic safety of food delivery scooters, including reforming the statistical system and organizing the working environment. Nevertheless, as the food delivery service market continues its expansion, there arises a pressing need for a system specifically designed to manage traffic safety for delivery scooter riders. Therefore, this study aimed to develop monitoring technology to systematically and scientifically manage the traffic safety of delivery scooters. The study's objective was to create an intelligent traffic safety monitoring technology utilizing actual driving data from delivery scooters. In South Korea, the Korean 100 Naturalistic Riding Study (100-NRS) was conducted between July 30 and November 16, 2021, to collect real-world driving data. GPS and IMU sensors were installed on the scooters of 100 riders in the delivery industry, gathering data over 80 days. Three primary objectives were pursued. Firstly, collecting actual driving data and devising algorithms to detect hazardous events. Algorithms were crafted to identify and flag risky events using data from food delivery riders. Two types of algorithms were developed: one for identifying perilous driving behavior and another for detecting accidents and near-misses. A statistical extreme value analysis was employed to construct an algorithm for detecting risky driving behavior, solely utilizing driving data. Survey data from riders were used to formulate an algorithm for identifying accidents and near-miss incidents. Secondly, formulating a traffic safety assessment method for delivery scooter riders, enabling traffic safety consulting based on the outcomes of risk event detection. By consolidating the results of risk event detection, a method was developed to evaluate the traffic safety of delivery scooters from multiple perspectives. The rider's safety rating was determined using the outcomes of detecting risky driving behavior, while evaluation indicators were defined using accident and near-miss detection results. Lastly, an intelligent traffic safety monitoring technology was developed to enhance the traffic safety of delivery scooters, integrating a consulting plan based on the rider's traffic safety evaluation outcomes. The study presents two types of monitoring reports to communicate the findings to riders and local governments, culminating in an integrated technology encompassing the entire study process. This study is expected to aid in establishing a systematic and scientific strategy for managing the traffic safety of delivery scooter riders. Its significance lies in being the first to collect driving data from food delivery scooters, analyze their driving patterns, and develop a consulting framework from a traffic safety perspective. Moreover, as the delivery service market continues to grow, it is anticipated that this study's outcomes will contribute to formulating strategies at the governmental level to ensure the traffic safety of industry-engaged riders.|대한민국에서는 COVID-19의 영향으로 서비스 시장이 급성장하면서 배달업종에 활용되는 이륜차의 등록대수 또한 급증하였다. 그러나 이륜차의 교통안전을 확보하기 위한 제도 및 인프라가 구축되지 않은 상황에서의 배달 이륜차의 급증은 교통안전을 저하시키는 결과를 초래하였다. 음식 배달 서비스는 제한된 시간 내에 배송을 완료하는 것이 서비스의 품질 및 라이더의 소득과 연결되는 중요한 요소이다. 주문량 할당으로 인한 배송 시간의 제한은 라이더의 무리한 운전으로 이어지기 때문에 배달 이륜차의 위험운전행동 및 교통사고 발생 가능성이 높아질 수 있다. 음식 배달 이륜차의 교통안전 증진을 위해 통계 체계 개편, 근무환경 체계화 등의 다각적인 노력이 수행되고 있다. 그러나 음식 배달 서비스 시장이 지속적으로 성장하고 있으므로 배달 이륜차 라이더에 초점을 맞추어 교통안전을 관리할 수 있는 시스템이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구는 배달 이륜차의 교통안전을 과학적이고 체계적으로 관리하기 위한 모니터링 기술을 개발하였다. 본 연구의 목적은 배달 이륜차의 실제 주행자료를 활용한 지능형 교통안전 모니터링 기술을 개발하는 것이다. 한국에서는 2021년 7월 30일부터 11월 16일까지 배달업에 종사하고 있는 100명의 라이더들의 이륜차에 GPS 및 IMU 센서를 설치하여 실제 주행자료를 수집하는 Korean 100 naturalistic riding study (100-NRS) 프로젝트가 수행되었다. 본 연구는 100명의 라이더들이 80일간 주행한 실제 데이터를 활용하였다. 세부목적은 세 가지로, 첫 번째 세부목적은 실제 주행자료를 수집하고 위험이벤트 검지 알고리즘을 개발하는 것이다. 실제 음식 배달에 종사하는 라이더들의 자료를 활용하여 위험이벤트를 정의하고 검지하기 위한 알고리즘을 설계하였다. 이륜차의 위험운전행동을 검지하는 알고리즘과 사고 및 아차사고를 검지하는 두 종류의 알고리즘을 구축하였다. 이륜차의 주행자료만으로 위험운전행동 검지 알고리즘을 구축하기 위해서 통계적 극단치 분석을 수행하였다. 사고 및 아차사고 검지 알고리즘 구축을 위해서 라이더 대상 설문조사 자료를 활용하였다. 두 번째 세부목적은 위험이벤트 검지 결과를 기반으로 교통안전 컨설팅에 활용할 수 있는 배달 이륜차 라이더 대상의 교통안전평가 방법을 개발하는 것이다. 위험이벤트 검지 결과를 집계하여 다양한 관점으로 배달 이륜차의 교통안전을 평가하기 위한 방법을 개발하였다. 위험운전행동 검지 결과를 활용하여 라이더의 안전등급을 평가하였으며 사고 및 아차사고 검지 결과를 활용하여 평가지표를 정의하였다. 세 번째 세부목적은 라이더의 교통안전평가 결과를 기반으로 컨설팅 방안을 마련하고 배달 이륜차의 교통안전 증진을 위한 지능형 교통안전 모니터링 기술을 개발하는 것이다. 본 연구는 모니터링 결과를 제시하는 대상을 라이더와 지자체로 구분하여 두 가지의 모니터링 리포트를 제시하였다. 마지막으로 본 연구에서 수행한 전체 과정을 통합한 지능형 교통안전 모니터링 기술을 개발하였다. 본 연구는 배달 이륜차 라이더의 교통안전을 체계적이고 과학적으로 관리하기 위한 전략 수립에 활용될 것으로 기대된다. 특히, 음식 배달 이륜차의 주행자료를 최초로 수집하여 주행특성을 분석하고 교통안전 관점에서의 컨설팅 프레임워크를 개발했다는 점에서 의의가 있다. 또한 배달 서비스 시장이 지속적으로 성장하는 상황에서 해당 업종에 종사하는 라이더들의 교통안전을 정부차원에서 관리하기 위한 전략 수립 시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.