응용미약에너지학회지, 2017, 제15권, 제1호, pp. 13-22Journal of Applied Subtle Energy, 2017. Vol. 15, No. 1, pp. 13-22

I. 연구배경 및 목적

‘2015년 교통사고 통계에서 보면 과속으로 인

해 발생된 교통사고 건수는 전체 232,035건중 593

건으로 분석되었다. 전체 교통사고 발생중 0.3%

에 불과하다. 이는 2015년 한해동안 과속단속카

메라에 단속된 적발건수 56만여건1)에 비해 과속

이 원인되는 사고율은 0.1%이다. 과속단속카메

라에 단속된 차량은 2015년 등록차량 20,989,885

대2)중 2.7%의 적발률을 보이고, 등록차량의 사고

발생 율은 1.1%인데 반해 과속으로 인한 교통사

고발생 건수는 0.1%인 것을 보면 교통사고 발생

시 차량 속도에 대한 추정을 거의 하지 않았기 때

문으로 추정된다.

자동차 충돌에서 보험사기의 구별, 자동차 충돌

에서 충돌이 발생하게 된 근본적인 원인을 물리

영상기록을 통한 차량주행 속도 산출류종익

한국교통사고조사학회 부회장

법규위반 발생건수(건) 사망자수(명) 부상자수(명) 발생비율

계 232,035 4,621 350,400

중앙선침범 11,998 412 20,561 5%

신호위반 26,511 382 44,198 11%

안전거리미확보 21,708 86 38,526 9%

과속 593 166 1,068 0.3%

안전운전불이행 130,551 3,165 187,592 56%

교차로운행방법위반 14,671 62 23,062 6%

보행자보호의무위반 7,582 171 7,974 3%

기타 18,421 177 27,419 8%

[그림 1] 2015년도 법규위반별 교통사고 발생건수 그래프

[표 1] 2015년도 법규위반별 발생건수, 도로교통공단 TAAS교통사고통계3)

14 류종익

적으로 구별, 충돌위험에 대한 회피가능성을 결

정하기 위한 기초 증거자료로 충돌전 속도가 근

거가 된다.

교통사고의 근본원인을 분석함에 있어 기초자

료가 되는 주행속도에 대해 운전자의 진술에 의

존하여 기록하고 있는 실정이다. 운행제한속도의

초과는 법률상 처벌이 따르기 때문에 진술에서

기본적으로 눈앞에 보이는 즉각적인 처벌대상이

다. 그럼에도 운전자가 신뢰성있는 진술을 하리

라 기대할 수는 없는 것이다. 교통사고 발생 현장

에서 관련차량의 충돌에 의해 형성된 노면흔적과

분리된 현상에서 충돌전 주행속도를 추정하는 것

은 물리학적인 운동방정식을 동원해서 그 해법을

찾아야하는 상당히 숙련된 지식을 필요로 하는

부분이다. 노면에 나타나 있는 흔적을 구분하여

흔적의 발생원인을 판단해야 하고, 흔적이 발생

된 원인에 따라 각기 다른 측정법에 의해 흔적의

발생형태와 길이 및 물리적 특성값을 측정해야

하며, 측정된 물리적 특성값과 흔적의 발생특성

에 따른 계수값을 테스트에 의해 알아내어 운동

방정식에 대입하여야 한다. 물리학적으로 복잡한

테스트 및 분석과정을 거치고, 수학적으로 2차방

정식의 해법을 적용해야만 충돌전 주행속도에 대

한 추정이 가능한 것이므로 물리학적이나 수학적

으로 연습이 충분히 이뤄지지 않은 교통사고조사

담당경찰이 집중하여 충돌시 자동차의 속도를 추

정할 수 없고, 그에 대한 이해도도 낮다. 2007년11

월 산업자원부에서의 기술표준화와 더불어 급격

히 보급량이 늘어난 자동차용 블랙박스 영상장치

의 기록에 의해 최근에 발생된 대부분의 교통사

고사건은 시간의 진행에 대한 운행상황을 확인할

수 있는 장치여서 충돌전 주행속도를 쉽게 추정

할 수 있는 여건이 조성되었다. 블랙박스 영상 분

석에 의해 속도를 추정하는 방법에 어떤 특성이

있는지에 대해 이론적으로 접근해 보고 이러한

블랙박스 영상분석에 따른 간편화된 속도 추정의

방법에 대해 고찰한다.

Ⅱ. 영상기록이 없는

사고에서의 속도 추정

1. 속도 추정식

노면에 나타난 흔적의 종류와 운동상황에 따라

적용하는 수식이 다르다.

등가속도 운동하는 물체의 운동방정식에서 속

도추정수식을 유도하여 적용한다.

에서, [수식2-1]

: 끝점 속도, : 시작점 속도, : 가속도, : 미

끄럼 거리

수식을 이항정리하여 미끄러지기 시작한 지점

에서의 속도를 산출하기 위해서는 아래의 수식

충돌유형 구별성

차대차

진로변경 후행차량의 충돌회피 가능성

교차로 통행순서 선진입차량 구별

신호위반사건 교차로진입시간 확정

정지차량 충돌 충돌회피 가능성

차대보행자자동차 발견후 정지거리

보행자 차량 인지지점

단독사고

입수 진입궤적 확인

추락 진입궤적

시설물충돌 진입궤적

[표 2] 충돌유형별 주행속도 산출에 의한 사고원인 분석 자료

영상기록을 통한 차량주행 속도 산출 15

2-2에 의한다.

[수식2-2]

여기서 속도의 단위는 sec이고,

가속도 ±로 구한다.

: 노면 마찰계수

: 구배

: 중력가속도 sec을 적용한다.

일반적으로 노면에 타이어 흔적이 형성되거나

노면이 손상되면서 차량에 감속이 일어났을 때

적용하는 수식으로 노면흔적 시작점에서의 주행

속도는 노면의 흔적을 발생하며 감속하고 난 뒤

끝점에서 보유한 속도에 따라 흔적의 시작점에서

의 속도가 달라진다. 또한 노면에 나타난 교통사

고시 발생된 흔적 중 발생된 흔적의 끝점에서의

속도와 관련없이 흔적을 측정하여 추정하는 속도

가 흔적을 발생하는 동안의 주행속도인 경우가

있다. 첫 번째 주행속도에 비해 과도한 핸들조작

이 이루어져 차체의 요잉현상에 의해 타이어가

정상적으로 굴러가면서 발생되는 요마크 타이어

흔적이 발생하였을 때 적용하는 속도추정식이 있

다. 요마크에서의 속도를 추정할 수 있는 수식은

차량에 작용되는 원심력과 마찰력의 균형관계에

서 주행속도를 산출한다. 곡선을 주행할 때 원심

력에 의해 이탈하지 않고 주행할려면 타이어의

횡방향으로 작용되는 마찰력이 원심력과 서로 대

등한 균형을 유지해야 하는 것으로 만일 마찰력

보다 원심력이 더 커지면 자동차는 곡선궤적을

정상주행하지 못하고 곡선에서 미끄러져 이탈하

게 되는 원리를 적용한다.

횡마찰력 ≤원심력에서 ≤

으로 정의

되고 정리하면 [수식2-3]

≥이다. [수식2-4]

여기서 속도 단위는 sec이고,

: 노면 마찰계수(횡방향)

: 중력가속도 sec을 적용한다.

: 요마크 발생시 차량 무게중심의 곡선반경값

이며 측정한다.

두 번째 자동차가 주행중 도로에서 이탈하여 일정

높이 아래로 추락한 경우가 있다. 이탈 시 속도는 수

평방향으로는 도로를 이탈하기 전 주행속도에서 감

가속하지 않고 등속운동하고, 수직방향으로는 중

력방향으로의 자유낙하운동으로 등가속도 운동한

다. 등가속도 운동하는 수직방향으로의 운동에서

추락시간을 추정하고, 추락시간동안 수평이동거

리를 진행하는 것은 추락직전 차량의 주행속도가

되므로 차량의 도로이탈시 속도를 산출한다.

자유낙하운동에서 에서,

[수식2-5]

: 추락한 높이 (m)이고,

: 떨어지기 시작할때의 수직방향으로 속도이

므로 0sec이며,

: 중력가속도 (sec)이다.

따라서 자유낙하운동식 [수식2-5]는

이고, [수식2-6]

수직방향으로의 추락시간은 [수식 2-6]에서

로 구한다. [수식2-7]

다시 수평방향으로 이탈한 속도는 등속운동이

므로 로 구하는 것이고, [수식2-8]

[수식2-8]에서 수평방향 이동시간과 수직방향

추락한 시간은 동일하므로 [수식2-7]을 수식에 대

입하면

이고, 이것은

이다.

[수식2-9]

16 류종익

: 추락하는 동안 수평 이동 거리(m)

: 추락한 높이(m)이고,

수평이동거리와 추락한 높이는 측정하여 수식

에 적용한다.

2. 속도추정의 한계

영상기록장치가 없는 사고에서 충돌후 운동상

황에 대해 확인할 수 있는 흔적이 없거나 지리적

여건상 측정할 수 없는 경우에는 충돌당시 속도

를 추정하는 것은 불가능하다. 사고현장에 흔적

이 발생하는 경우 일반적으로 그 길이에 대한 측

정은 얼마든지 가능하다. 그러나 속도를 추정함

에 있어 필요한 입력값이 단순히 흔적의 발생 길

이만이 아니라 최종정차 지점, 흔적의 발생 시작

점, 흔적이 발생된 끝점, 흔적 발생 중 흔들림 여

부, 충돌 이후 흔적이 발생한 것인지에 대한 판단

이 모두 이루어져야 한다. 이러한 판단은 현장에

서 곧바로 결정하지 못하고 수집된 자료들을 정

밀 분석하여 판단해야 하는 것이고, 이렇게 소요

된 시간동안 현장의 흔적은 사라지는 한계성이

있다. 따라서, 현장에서 수집되는 모든 흔적은 약

도에 기록되어야 하는 것이고, 이러한 약도는 충

분히 그 수치에 의해 재현할 수 있도록 하는 축척

도면을 작성할 수 있어야 한다. 수치에 의해 재현

할 수 있는 약도는 축척도면을 작성하는 방법으

로는 도면작성용 프로그램을 활용하고, 이러한

작업이 숙련되기 위해서는 특별한 전문적인 숙달

훈련이 필요하다.

요마크 타이어 흔적에 의한 속도 산출에서 필요

한 것은 앞서 본 [수식2-4]에서 대입하기에 필요

한 값은 타이어 흔적에서 자동차 무게중심이 진

행하게 되는 궤적의 곡선반경값인 과 요마크 궤

적을 주행시 차체에 가해지는 횡방향 가속도 값

이다. 여기서 측정에서 주의할 점은 현장에서 대

면하여 측정할 수 있는 것은 노면에 나타난 곡선

형태로 발생한 타이어 흔적일 뿐이다. [수식2-4]

에 대입해야 할 곡선반경값은 타이어 흔적을 발

생하는 동안 차량의 무게중심이 진행하는 궤적의

곡선반경을 알아야 하는 것이고, 이러한 궤적은

현장에서 직접 확인 할 수도 없고 육안으로 식별

할 수 없는 여건이다. 횡방향으로 작용되는 가속

도는 일반적인 급제동 마찰계수와 달리 적용한

다. 타이어에 대해 직각방향으로 작용되는 가속

도 값이며, 미끄러진다는 것은 타이어와 노면간

에 발생되는 마찰계수의 최소값만을 적용하는 것

이므로 실제 사고당시 작용되는 마찰계수는 그저

실험에 의해 적용할 수 있는 최소값만을 적용할

수 있을 뿐이다. 추락사고에서 측정 할 수 있는 수

평이동거리를 보더라도 현장에서 직접 측정용 도

구를 이용하여 확인할 수 있는 여건의 잘 조성된

경우는 거의 없다. 대부분의 도로에서 추락한다

는 것은 산악지형, 물에 빠지는 경우, 논으로 빠지

[그림 2] 노면흔적의 발생 상황과 충돌상황을 재현한 축척도면

영상기록을 통한 차량주행 속도 산출 17

는 경우등으로 볼 수 있어 어떠한 조건에서도 수

평을 유지한 상태로 명확한 측정이 이루어질 수

는 없는 여건이다. 추락속도 추정에서 중요하게

적용되어지는 수직낙하거리도 추락지점여건이

측정용 도구를 활용하여 정확한 측정이 이뤄지기

위해서는 측정비용의 증가가 필요로 한다. 일반

적으로 저비용으로 측정하게 될 경우 경사와 비

탈거리등을 활용한 삼각함수의 적용으로 매우 복

잡한 방식이 응용하여 측정이 가능하나, 측정의

오차가 발생하는 한계가 존재한다.

3. 실험값 적용의 민감성

대부분의 교통사고 현장에서 영상기록이 없는

경우에는 노면에 나타난 흔적을 분석하여 속도를

추정할 수 있는 운동방정식을 적용하여야 한다. 노

면에 나타난 타이어 흔적의 종류에 따라 적용하여

야할 마찰계수에 따른 감가속계수가 달라진다. 노

면에 나타난 타이어 흔적은 기본적으로 타이어와

노면간의 마찰에 의해 형성되는 것으로 운동방정

식을 적용하기 위해서는 흔적을 발생한 차량에 의

한 마찰력을 실험하여 적용할 수 있는 마찰계수값

을 확정하여야 한다. 사고가 발생한 차량들은 대부

분이 충돌에 의해 손상되므로 인해 사고차량을 운

행하는 것 자체가 어렵다. 또 노면의 마찰력은 특성

상 마찰된 흔적이 발생한 지점의 노면조건에 따라

달리 측정되므로 흔적이 발생한 지점에서 직접 실

험되어진 값을 사용해야 적용값의 신뢰성이 부여

될 수 있다. 그러나 사고발생 장소의 여건상 교통량

이 빈번한 장소에서는 실험을 하는 것도 특별한 통

제가 있어야만 가능하며, 수식에 적용할 값의 오차

를 줄이기 위해 여러번 실험을 실시해야 하지만 실

험 속도, 기상조건, 길이 측정방식에 따라 오차를

형성하게 되어 실험값을 적용함에 있어서도 어떤

값을 적용해야 하는지는 충분한 전문적 실험방법

이 필요로 한다. 여러 제약되는 조건 때문에 직접

실험하지 못하는 상황에서 기존에 실험되어 알려

진 값들을 적용하고 있다. 대표적으로 미국의 노스

웨스턴대학에서 실험한 결과를 제시한 것과 일본4)

에서 적용하고 있는 실험결과 값이 있다. 제시된 마

찰계수 적용값에서도 각기 다른 조건에 따라 적용

하는 값의 범위 차가 매우 크게 나타난다. [표 3]에

서 보듯이 적용조건에서 노면의 생성시기, 기상여

건, 주행속도에 따라 그 적용할 수 있는 범위가 광

범위하게 확장된다.

일본에서 적용하고 있는 노면마찰계수값도 미

국 노스웨스턴대학 교통연구소에서 발표한 마찰

계수 적용표에 제시된 값과 비슷하지만, 마찰계

수 최고치가 미국 노스웨스턴대학에서는 1.2를

제시하고 있으나 일본에서는 1.0을 제시하는 차

이가 있다.

[그림 3] 노면에 발생된 요마크와 자동차 무게중심의 곡선반경을 측정한 축척도면

18 류종익

노면조건에서 주행속도한계를 제외하면 [표 3]

에서는 적용하는 마찰계수의 최대값과 최소값의

차이 평균은 0.28이고, [표 4]에서는 0.25이다. [표

3]과 [표 4]에서 보면 속도 추정에 있어 적용하는

마찰계수는 노면의 상태, 주행속도, 도로의 상태

에 따라서 각 구간별로 적용의 전문성이 요구되

는 것이고, 각기 다른 범위값을 적용하고 있으나,

적용을 단순하게 포장된 상태로만 본다면 그 적

용값의 범위가 매우 확장되어 나타나고 있어 적

용에 실패할 경우 추정된 속도의 차이가 매우 커

지는 문제점이 생성된다. 그만큼 적용방식에 따

라 추정된 속도값의 편차가 커지는 것이다.

[표 5] 미국 노스웨스턴대학에서 제시하는 마찰계수 극값

노면조건건조 습윤

최대 최저 차이 최대 최저 차이

콘크리트 1.20 0.50 0.70 0.80 0.40 0.40

아스팔트 1.20 0.35 0.85 0.80 0.25 0.55

자갈길 0.85 0.40 0.45 0.80 0.40 0.40

결빙노면 0.25 0.10 0.15 0.10 0.05 0.05

눈길 0.55 0.10 0.45 0.60 0.30 0.30

조건

도로

건조한도로 습기

48km/h 이하 48km/h 이상 48km/h 이하 48km/h 이상

콘크리트

새로운 곳 0.80 1.20 0.70 1.00 0.50 0.80 0.40 0.75

사용된 곳 0.60 0.80 0.60 0.75 0.45 0.70 0.45 0.65

마모된 곳 0.55 0.75 0.50 0.65 0.45 0.65 0.45 0.60

아스팔트

새로운 곳 0.80 1.20 0.65 1.00 0.50 0.80 0.45 0.75

사용된 곳 0.60 0.80 0.55 0.70 0.45 0.70 0.45 0.60

마모된 곳 0.55 0.75 0.45 0.65 0.45 0.65 0.40 0.60

콜타르 과다 0.50 0.60 0.35 0.60 0.30 0.60 0.25 0.55

자갈길다져진 0.55 0.85 0.55 0.80 0.40 0.80 0.40 0.60

다져지지 않은 0.50 0.70 0.40 0.70 0.45 0.75 0.45 0.75

결빙노면 얼음 0.10 0.25 0.10 0.20 0.05 0.10 0.05 0.10

눈길다져진 0.30 0.55 0.35 0.55 0.30 0.60 0.30 0.60

다져지지 않은 0.10 0.25 0.10 0.20 0.30 0.60 0.30 0.60

[표 4] 일본에서 적용하고 있는 노면마찰계수

조건

도로

건조한도로 습기

48km/h 이하 48km/h 이상 48km/h 이하 48km/h 이상

콘크리트

새로운 곳 0.80 1.00 0.70 0.85 0.50 0.80 0.40 0.75

사용된 곳 0.60 0.80 0.60 0.75 0.45 0.70 0.45 0.65

마모된 곳 0.55 0.75 0.50 0.65 0.45 0.65 0.45 0.60

아스팔트

새로운 곳 0.80 1.00 0.65 0.70 0.50 0.80 0.45 0.75

사용된 곳 0.60 0.80 0.55 0.70 0.45 0.70 0.40 0.65

마모된 곳 0.55 0.75 0.45 0.65 0.45 0.65 0.40 0.60

콜타르 과다 0.50 0.60 0.35 0.60 0.30 0.60 0.25 0.55

자갈길 0.40 0.70 0.40 0.70 0.45 0.75 0.45 0.75

탄가루 굳은장소 0.50 0.70 0.50 0.70 0.65 0.75 0.65 0.75

얼음 0.10 0.25 0.07 0.20 0.05 0.10 0.05 0.10

눈이 굳은장소 0.30 0.55 0.35 0.55 0.30 0.60 0.30 0.60

[표 3] 미국 노스웨스턴대학교에서 제시한 노면마찰계수 적용

영상기록을 통한 차량주행 속도 산출 19

[표 6] 일본에서 적용하는 마찰계수 극값

노면조건건조 습윤

최대 최저 차이 최대 최저 차이

콘크리트 1.00 0.50 0.50 0.80 0.40 0.40

아스팔트 1.00 0.35 0.65 0.80 0.25 0.55

자갈길 0.70 0.40 0.30 0.75 0.45 0.30

탄가루 0.70 0.50 0.20 0.75 0.65 0.10

얼음 0.25 0.16 0.09 0.10 0.05 0.05

눈이굳은 0.55 0.43 0.12 0.60 0.30 0.30

Ⅲ. 영상기록장치를 활용한 속도 추정

언론보도5)에서 보면 2010년부터 2015년까지

판매된 블랙박스는 약 920만대가량으로 추정된

다. 이것은 2015년 현재 등록차량 20,989,885대의

약 44%에 해당한다. 이러한 수치에서 보면 대부

분의 교통사고 장면은 관련차량에 장착된 블랙박

스, 주변을 지나는 차량에 장착된 블랙박스, 주변

도로나 상가에 장착되어 있는 cctv에 의해 사고장

면을 확인할 수 있는 여건이 충족되어가고 있는

것이다. 영상기록장치의 대표적인 특성으로는 사

고장면을 눈으로 확인할 수 있어 사고발생 전 차

량운행상태를 육안으로 영상 재생을 통해 확인할

수 있는 것이다. 시간적 흐름 상태를 알지 못한 상

황에서 노면에 나타난 흔적의 형태, 흔적의 발생

원인을 분석하고 충돌 후 분리된 형태, 분리각도,

이탈방향, 이탈시 미끄럼진행거리 등을 분석하여

야 하는 물리학적 방식의 속도 추정에 비해 영상

기록장치에 기록된 영상기록을 분석하여 속도를

추정하는 방식은 시간경과에 대한 자동차의 이동

거리를 확인하여 속도를 추정하는 방식이다.

일정시간동안 얼마의 거리를 이동하는지를 판

단하는 방식이다.

이고, [수식3-1]

여기서 속도 단위는 sec이고, 주어진 수식에

적용하는 계수는 아래와 같다.

: 이동거리(m)

: 진행시간(초)로 구한다.

또한 만일 속도의 단위를 시속값을 산출하고자

하면 [수식3-1]에 초속을 시속으로 변환하는 변환

계수 3.6을 양변에 곱해 계산결과가 곧바로 산출

할 수 있도록 한다.

×

이고, [수식3-2]

여기서 속도 단위는 이고, 주어진 수식에

적용하는 계수는 아래와 같다.

: 이동거리(m)

: 진행시간(초)로 구한다.

물리적 현상에 의해 발생되는 노면흔적을 분석

하여 속도를 추정하는 방식에서는 매우 복잡한

운동방정식을 응용하고, 대입하여야 하는 수치들

은 전문적인 기술을 요하는 축척 도면을 작성해

서 도면상에서 측정하여야 하며, 통상적으로 측

정이 불가능한 마찰계수의 경우엔 실제 차량을

이용하여 실험하거나, 실험이 불가능 할 경우 기

존에 실험되어진 데이터를 적용하여야 하는데 적

용의 범위가 넓어 적용값을 산출하는데 있어 전

문적 식견을 요하고 있어 매우 복잡하고 추정되

는 속도의 오차범위가 광범위하게 추정된다. 그

에 비해 영상장치에 기록된 사고장면에서는 시간

진행에 따라 이동거리를 육안으로 곧바로 확인할

수 있으므로 영상장치를 분석하여 이동거리를 명

확하게 측정만 한다면 충돌 전 주행속도를 곧바

로 추산 할 수 있는 매우 간편하고 신뢰도 높은 속

도 산출방식이다. 시각적으로 명확한 근거를 이

용해 복잡한 물리법칙을 응용하지 않아도 속도를

쉽게 추정할 수 있는 방법이지만 산출근거는 명

확해야 한다. 명확한 산출근거는 영상 재생 프로

그램에서 보이는 이동거리의 측정과 시간의 적용

에서 오차를 최소한으로 줄여야 한다. 블랙박스

영상의 경우 제출된 영상의 원 저장매체를 이용

20 류종익

하여 컴퓨터에서 읽으면 기종에 따라 약간 다름

이 있으나 차량번호, 블랙박스 촬영시간을 확인

할 수 있다.

[그림 6]과 [그림 7]에서 블랙박스 장착 차량의

주행속도는 이동거리 약10m6)이고, 이동시간은

녹화시 프레임수는 25fps이며, 재생화면에서 11

프레임을 진행하였으므로 0.44초(440ms밀리세

컨드)이므로 추정수식 [수식3-2]에 대입하면

81.8km/h가 산출된다. 위 [그림 4]부터 [그림 7]까

지를 분석해 본 결과 재생프로그램이 불안정하여

실제 화면에서는 시간간격을 측정하기에는 영상

파일의 구성상태가 몇 fps인지 확인이 어렵고, 프

레임별 재생화면에서 프레임의 진행이 원활하지

않았으며, 몇 프레임을 진행한 것인지에 대해 별

도로 숫자를 세어 시간을 다시 계산하여 산출하

여야 하는 어려움이 존재하였다. 이러한 여건에

서는 위 영상을 별도의 동영상 파일로 내보내는

‘파일백업 내보내기’를 활용하여 별도의 영상재

생프로그램을 활용하여 간단히 속도를 추정한다.

주)그래텍에서 제작 배포한 ‘곰플레이어’를 이

용하여 동영상을 프레임별로 분할하면 위 [그림

8]과 같이 분할된 시간별로 프레임단위 사진으로

저당되고, 분할된 시간은 새롭게 저장된 사진파

일의 파일명에 추가하여 기재된다.

[그림 10], [그림 11]을 이용해 속도를 추정하면

[그림 4] 블랙박스를 컴퓨터에서 읽어 들인 화면, 블랙박

스 제조사 뷰어로 본 화면

[그림 5] 화면에 표시된 차량번호, 일시, 버튼(재생, 프레

임단위재생, 백업파일저장)

[그림 6] 이동거리 확인 측정해야할 기준거리 끝점 화면

[그림 7]의 te 지점까지 이동한 장면

[그림 7] 이동거리 확인

측정해야할 기준거리 시작점에서 본 화면

영상기록을 통한 차량주행 속도 산출 21

이동한 거리 는 10m, 진행시간은 0.385초(73921-

73563=385ms, 385밀리세컨드는 0.385초)이므로

이것을 속도추정식 [수식3-2]에 대입하면 93.5km/h

가 매우 쉽게 산출된다.

×

에서 이다. [수식3-3]

: 이동거리(10m)

: 진행시간(0.385초)

Ⅳ. 결론 및 향후과제

영상기록이 없이 노면에 나타난 흔적의 물리적

특성을 분석하여 속도를 추정하는 방법은 매우

복잡한 수학적인 방식의 해법이 적용되어지고,

계수의 적용에서는 수식의 이해도에 따른 적용실

패가능성이 높다. 고도화된 전문적인 학습이나

훈련과정을 거쳐야만 적용의 실패가능성을 낮출

수 있어 숙련되지 않으면 통상적으로 적용하기에

는 난해한 산출방식이다. 노면흔적에 대한 물리

적 특성을 파악하여 속도 산출방식에는 눈에 보

이지 않는 물리학적 자료를 분석하고, 그 근거가

명확하지 않으면 오차범위가 확장되었으며, 적용

의 범위가 넓어 일반인들의 관점에서는 신뢰성을

인정받기 어려웠다. 자동차용 블랙박스와 같은

영상기록은 시간에 따른 진행상황을 직접 눈으로

확인할 수 있는 것이므로 일반인들에 대한 신뢰

도를 형성하기에 매우 유익한 방법이다. 속도를

분석함에 있어서도 간편하게 화면으로 확인되는

진행 거리를 확인 측정하고 영상의 재생화면을

분할하여 진행시간을 구해낼 수 있으므로 매우

[그림 8] 동영상 재생프로그램을 이용하여 화면을 프레임

별로 분할하여 저장된 파일

[그림 9] 새롭게 저장된 프레임별 파일의 파일명에는 분

할된 프레임시간 기록

[그림 10] [그림 11]의 기준이동거리 끝점 te장면 화면캡

처, 분할시간 73.921초[그림 11] [그림 7]과 같은 장면 화면캡처, 분할된 프레임

시간은 73.536초

22 류종익

간편한 방식으로 속도를 추정할 수 있다. 이렇게

산출된 차량의 주행속도는 자신의 입장을 반영하

여 진술할 수 밖에 없는 진술속도보다 더 우선하

는 것이고, 충돌전 차량의 주행속도를 명확히 기

록함으로써 기대되는 효과를 생각해 보면 다음과

같이 추정해 볼 수 있다.

1. 보험사기성 사고에 대한 빅데이터 산출 기여.

2. 사고발생의 근본원인을 판단함에 있어 명확

한 기준 설정.

3. 사고처리에 있어서 상대방에 대한 막연한 불

신감 해소로 원만한 합의 과정 유도.

4. 경찰의 가식화된 과학성을 제시함으로써 사

고처리에 대한 신뢰도 상승.

연구결과의 향후과제로는 블랙박스 영상을 분

석에 대해서는 단일화된 분석용 프로그램을 개발

하고 지원해야 할 것이고, 분석용 프로그램은 증

거 수집기능을 객관적이고 투명하게 수행할 수

있어야 할 것으로 기대한다.

V. 참고문헌

1. 한장희기자, 과속단속 적발 최다는 경부고속도로 청주

서원지점, 국민일보, 2016.9.21. 10:30입력

2. 통계청, 국가통계포털, KOSIS, 자동차등록대수

현황보고, 검색결과 인용 http://kosis.kr/statHtml/

statHtml.do?orgId=116&tblId=DT_MLTM_1244&v

w_cd=MT_ZTITLE&list_id=116_11615&seqNo=&l

ang_mode=ko&language=kor&obj_var_id=&itm_id

=&conn_path=E1

3. 도로교통공단 인터넷 홈페이지, TAAS교통사고

분석시스템, 교통사고통계 검색결과 인용 http://

taas.koroad.or.kr/sta/acs/gus/selectLrgVioltTfc

acd.do?menuId=WEB_KMP_OVT_TAG_LAT

4. 도로교통공단, 교통사고조사매뉴얼, 외국의 마

찰계수 적용

5. 정치연기자, ‘블랙박스’ 시장도 구조조정.. 브랜드

퇴출 가속, it조선일보, 2015.12.12. 17:09:40 블로

거 재콩, 종목모니터링 [파인디지털] 블랙박스 시

장을 다시보자, 투자분석내용, 2016.06. 29.12:55

(http://blog.naver.com/jakojako/220748929498),

6. 경찰청, 노면표시 설치관리매뉴얼11p, <표2-1>

선의종류 및 규격, 2005