1.1 연구의 배경

차량 전조등의 주된 목적은 야간이나 악천후 조건의 도로에서 운전자에게 충분한 전방 시인성(forward visibility)을 제공하는 것이다. 만약 야간 도로에서 가로등에 의한 주변 조도가 충분하지 않으면 전조등에 대한 의존도는 높아질 수밖에 없다. 더욱이 안개나 강우처럼 정상적인 시계(visual field)를 확보하기 어려운 악천후 조건에서는 시인성이 급격히 떨어지게 되고, 따라서 그만큼 사고 발생 가능성이 증가하게 된다. 도로교통공단이 발표한 최근 5년간 (2016-2019)의 기상 상태별 교통사고 통계에 따르면, 강우 시 사망사고 발생 건수가 맑은 날씨를 제외하고는 가장 많고, 안개 시의 치사율은 3.7%로 다른 어떤 기상 상태보다도 높다⁽¹⁾. 특히, 안개는 심각한 교통사고의 원인이 되고 있는데, 대표적인 예로 2006년 서해대교에서 짙은 안갯속에 발생한 29중 추돌사고와 잇따른 화재 사고는 사망 11명, 부상 46명이라는 큰 인명피해를 가져왔다⁽²⁾. 하지만 지금도 여전히 마땅한 해결책을 찾지 못하고 있고, 최근 들어 2020년 10월에도 안개 낀 서해안고속도로에서 15중 연쇄 추돌사고가 발생하였다⁽³⁾.

기상 상태와 교통사고 간의 관련성에 관해서는 이미 국내외적으로 많은 조사와 연구가 이루어졌는데, 영국(잉글랜드와 웨일즈)의 기상 상태와 사고 심각도 사이의 상관관계를 분석한 Edwards (1998)의 연구에 의하면, 정상 기후, 안개, 강우, 강풍 등의 기상 조건 중에서 안개가 교통사고와 가장 높은 상관을 보일 뿐만 아니라 사고 심각도 역시 가장 높은 것으로 나타났다⁽⁴⁾. Andrey 등 (2003)은 캐나다 도시들에서 4년간 발생한 교통사고 데이터에 근거하여 강우와 교통사고와의 관련성을 분석한 결과, 강우는 정상 기후 조건과 비교하여 충돌사고는 75%, 사고 관련 부상은 45%나 증가시키는 것으로 확인되었다⁽⁵⁾. 국내에서도 강우량에 따른 노면 상태와 교통사고 발생 간의 관계를 살펴본 심관보와 윤정호 (1999)의 연구 결과에 따르면, 포장 등급이 낮은 도로에서의 강우 시 사고율은 강우가 아닌 경우의 사고율보다 24배에서 27배까지 높은 것으로 확인되었다⁽⁶⁾. 이러한 연구 결과에서도 알 수 있듯이, 안개와 강우는 도로에서 교통사고를 유발할 수 있는 잠재적이면서도 가장 위협적인 환경요인이라고 할 수 있다.

더욱이 야간 운전 시의 안개와 강우는 운전자의 전방 시인성을 크게 떨어뜨려 사고 위험성을 더욱 증가시키는 요소이다. 2003년부터 2007년까지 미국 플로리다주에서 발생한 교통사고 데이터를 분석한 Abdel-Aty 등 (2011)의 연구에 따르면, 안개와 관련된 사고는 가로등이 없는 야간 도로에서 훨씬 발생하기가 쉽고 더욱 심각한 부상을 초래하는 경향이 있다⁽⁷⁾. 한편, Fotios 등 (2018)은 실험실 조건에서 안개 농도의 변화가 주변 시(peripheral vision)에 의한 위험 요소의 탐지수행에 어떤 차이를 가져오는지를 살펴보았는데, 안개 농도가 감소할수록 위험 요소의 탐지율과 탐지 반응 시간이 유의미하게 증가하였다⁽⁸⁾. 이러한 결과는 야간 도로에서의 안개 농도가 사고 발생과 밀접하게 관련될 수 있음을 시사한다. 마찬가지로 야간 도로에서의 강우는 시인성 감소뿐만 아니라 노면에서 반사된 빛에 의해 눈부심(glare)도 유발함으로써 사고 위험성을 더욱 증가시킬 수 있다.

이처럼 안개와 강우가 같은 기후 조건이 주간이나 야간 도로에서 시인성을 떨어뜨리는 데는 무엇보다도 산란이나 노면 반사가 시계를 방해하는 것이 일차적인 원인이지만, 그와 함께 노면 표시나 교통표지판, 장애물과 같은 시각적 대상들이 배경과 잘 구분되지 않는, 즉 대비(contrast)의 감소가 주된 원인이다. 다시 말해, 어떤 대상을 잘 보기 위해서는 그것의 배경보다 충분히 밝거나 어두워야 하는데, 안개나 강우는 그러한 대비를 떨어뜨리는 원인이 된다. 대비의 부족은 형태가 불명확한 균일한 시야(homogeneous visual field)를 보게 만들고, 낮은 대비는 야간 충돌사고에 주요 원인이 된다⁽⁹⁾. 그러므로 악천후 기후환경의 도로에서 운전자가 노면 표시나 전방 또는 측방의 다양한 대상들을 얼마나 잘 식별하는가 하는 것은 그러한 시각적 대상과 배경 간의 적절한 대비에 의존한다고 볼 수 있고, 결국 대비를 잘 유지하거나 증가시키도록 도와주는 것은 야간 도로나 기후환경에서의 시인성 향상에 중요한 수단이 될 것이다.

1.2 연구의 목적 및 방법

안개와 강우와 같은 기후환경은 주간뿐만 아니라 야간 도로에서도 실질적인 사고 위험 요인이 되고 있으며, 따라서 악천후 도로 환경에서 운전자의 시인성을 확보하는 것은 안전 운전을 위한 필수조건일 뿐만 아니라 교통사고로부터 인명과 재산을 보호하기 위한 중요한 수단이 된다고 할 수 있다. 이에 따라 기후환경에서의 운전자 시인성이 갖는 중요성을 인식한 국내외 자동차 제조사나 자동차 조명회사들, 그리고 관련 연구기관이나 대학들은 악천후 기후환경에서 운전자의 시인성을 향상하기 위한 하나의 방안으로서 기상 상태에 따라 차량 전조등의 밝기나 색온도를 바꾸는 것을 검토해왔고 관련 연구과 기술 개발을 시도해왔다^(10-12). 본 연구는 그와 같은 노력의 일환으로서, 다양한 인공 기후환경 조건에서 색온도 가변 전조등이 차량과 노면에 설치된 표적들에 대한 시인성에 어떤 영향을 미치는지를 정량적 측정과 분석을 통해 확인하고자 하였다.

2.1 실험 환경

실험은 인공안개와 강우를 구현할 수 있는 영남대 기후환경 테스트베드에서 실시되었다. 실험용 LED 색온도가변 전조등은 ㈜ 에스엘에서 제작하였고, 측정용 시각 표적으로는 영남대에서 자체 제작한 차량 모형과 여기에 부착된 차량번호판, 후부반사기, 노면에 도색된 흰색과 노란색의 차선, 그리고 곡선(갈매기) 표지판이 사용되었다. 노면은 회색의 아스팔스 슁글로 대체하였고, 차선은 상온식 페인트와 고휘도 비드를 사용하여 전문업체가 도색하였다. 배경과 표적의 휘도 측정을 위해 Konica-Minolta 사의 CA-2000 대면휘도계가 사용되었다. 안개 농도를 모니터링하기 위해 영남대에서 자체 제작한, 가로 5cm, 세로 5cm 크기의 참조용(reference)의 백색 LED 면광원과 Konica-Minolta 사의 CS-2000 점휘도계를 사용하였다. 안개 조건에서 시정거리를 확인하기 위해서 Vaisala 사의 PWD 10 시정계를 사용하였으며, 강우조건에서 정확한 강우량을 측정하기 위해서 GBM 사의 PG-1500 강수량계와 측정용 프로그램을 사용하였다. 시정계 데이터에 추가하여 참조용 LED 광원의 휘도 감쇄율을 바탕으로 가시거리를 계산하여 보조적인 데이터로 활용하였다. Fig. 1은 기후환경 테스트베드 내의 전체적인 실험 환경을 보여준다.

Fig. 1. Artificial weather simulation testbed of Yeungnam University

2.2 예비 실험

실험에 필요한 가시거리와 안개 농도를 결정하기 위하여 안개 농도에 따른 산란도와 투과율의 변화를 확인하는 예비 실험을 수행하였다. 즉, 전조등의 색온도와 기후조건에 따라 안개 농도에 따른 산란도의 변화와 가시거리의 변화를 파악하였다. 그러한 결과와 함께 시정 거리에 따른 안개 분류 기준이나 문헌들을 참고하여^(13-15), 실험에 필요한 가시거리와 안개 농도를 결정하였다. 또한 실험에 필요한 강우 농도를 결정하기 위하여 강우 강도에 따른 투과율과 난반사율의 변화도 살펴보았다. 즉, 강우 시스템의 입력값을 일정한 간격으로 증가시키면서 참조 광원의 휘도 변화로 투과율을 측정하였고, 광원이 흡수 재질의 바닥에 고인 물표면에서 반사되는 정반사량과 거울면에서 반사되는 전반사량을 바탕으로 난반사량을 계산함으로써 강우량에 따른 난반사 정도를 계산하였다. 이러한 예비실험 결과들과 본 연구자들이 지금까지 수행한 선행 연구들, 그리고 기존 문헌들에서 제시한 결과들을 참조하여 최종적인 실험조건을 결정하였다.

2.3 실험 조건

실험에는 5개의 기후조건(Clear, Light fog, Heavy fog, Light rain, Heavy rain)과 2개의 색온도 조건 (3500K, 5500K)을 조합한 총 10개의 실험조건이 사용되었다. Table 1은 측정을 위해 기후와 색온도 조건이 적용된 각 실험조건을 보여주는 테스트베드의 실제 내부 모습이다.

각 조건의 기후 관련 측정치는 Table 2와 같다. 여기서 투과도는 참조 광원의 휘도 측정값이다.

2.4 실험 절차

총 10개의 실험조건에서 대면휘도계(CA-2000)를 사용하여 6회씩 휘도를 측정하였다. 측정은 Clear, Light fog, Heavy fog, Light rain, Heavy rain 순으로 진행되었다. 측정에 들어가기 전에 안정화(aging)를 위하여 실험용 전조등 모듈을 약 5분 정도 켜놓았고, Clear 조건은 12시간 이상 바닥을 건조시킨 후 측정하였으며, 그 외의 모든 기후조건은 측정 가능한 수준으로 안정화될 때까지 기다렸다가 측정을 시작하였다.

안개 조건의 경우, 사전 설정된 실험 조건에 이를 때까지 안개 노즐의 토출량과 배기팬의 속도를 조절하면서 투과도를 함께 확인하였는데, 이를 위해 참조 광원의 휘도를 대면휘도계로 2초마다 반복 측정하였다. 강우 조건의 경우에는 사전에 측정된 강우량을 기준으로 설정된 인버터 값을 사용함으로써 강우 노즐의 토출량을 조절하였다. 강우 조건에서는 가는 노즐에서 토출된 물방울에 의해 발생하는 포말을 방지하기 위해 2대의 배풍기를 사용하였다.

2.5 데이터 분석

측정한 휘도 데이터는 휘도 분석 소프트웨어인 CA-S20w를 사용하여 관심 영역(Region of Interest: ROI) 내에서 가장 안정적인 반사 휘도를 보이는 지점에서 점(spot) 추출방식으로 평균 휘도 값을 얻었다. 그런 다음, 전조등 색온도별로 광도에서 약간의 차이가 있었기 때문에 이를 보정하기 위하여 Clear 3500K 조건을 기준으로 다른 모든 색온도 및 기후조건의 휘도와 대비를 일정하게 맞추는 Scale Factor를 적용하였다. 즉, 전조등의 색온도별로 흰색 배경의 휘도가 같도록 계산하여 일괄 적용하였고, 이를 통해 전조등의 색온도가 바뀌더라고 표적과 배경의 대비가 동일하도록 하였다. 정규화된 휘도 값을 바탕으로 표적과 배경의 대비값을 다음의 공식을 사용하여 구하였다.

\begin{align*} 대비(contrast)\\ \\ =\dfrac{\left(표적 휘도(L_{target})-배경 휘도(L_{background})\right)}{배경 휘도(L_{background})} \end{align*}

본 실험에서 휘도값에 기초하여 대비값을 추출한 표적은 번호표지판, 후부반사기, 그리고 차선이었다. 곡선(갈매기) 표지판의 경우는 측정된 데이터에 일관성이 없어서 결과에서 제외하였다.