EDR 기록정보와 PC-Crash를 활용한 차량 전복 사고 분석

1. 서 론

차량 전도란 차량의 측면이 도로에 접한 상태로 넘어진 경우를 말하며, 차량 전복이란 차량이 진행방향 축을 기준으로 90도 이상 회전이 일어나 차량이 뒤집혀 넘어진 것을 말한다. 경찰청 통계자료를 바탕으로 2011년부터 2017년까지 차량 전도 및 전복사고와 도로이탈 추락 사고는 총 18,645건으로 전체 차량 단독 사고의 25 %를 차지하며, 사망자 발생 비율은 2,685건으로 차량 단독 사고의 37 %를 차지한다. 같은 기간 동안 차 대 차 정면충돌 사고는 총 76,708건이 발생하였고, 2,224명이 사망하였다. 이를 바탕으로 정면충돌사고 통계와 비교를 하였을 때 차량 전도 및 전복사고와 도로이탈사고의 사망자 발생 비율은 정면충돌사고의 사망자 보다 약 5배 정도 높은 것으로 분석된다.¹⁾

이러한 차량 전도 및 전복사고는 정면충돌 사고에 비해 사망자 발생 비율은 높고 사고 발생 빈도는 낮지만, 대부분 차량의 속도가 빠른 상태로 충격하기 때문에 충격 후 차량의 움직임이 매우 크고 탑승자의 거동 또한 심하게 움직이며, 안전벨트를 하지 않는 경우에는 탑승자가 차량 밖으로 이탈되어 사망확률은 더욱 증가한다.

그러므로 차량 전도 및 전복사고에 대한 사고 재구성을 수행할 때, 차량의 속도 및 충격자세가 중요하지만 가장 중요한 요소는 차량 전복시점이며, 탑승자가 이탈한 사고의 경우에는 어느 시점에서 탑승자가 이탈되었는지가 핵심이기 때문에 충돌 후 차량의 움직임에 대한 신뢰성 있는 해석은 중요하다.

자동차관리법 시행규칙(2015.12.시행)에 의해 2016년도 이후 출시된 차량에 대해서는 사고기록장치(Event Data Recorder, 이하 EDR)의 기록정보 공개가 의무화되었다. EDR은 ACU(Air-bag Control Unit)에 탑재된 기능으로 사고발생 5초 전부터 사고 발생 시(Time zero: T0) 까지 기본적으로 차량 속도[km/h], 엔진회전수[RPM], 엔진 스로틀밸브 열림량[%], 제동페달 작동여부[ON/OFF], 바퀴잠김방지식제동장치(ABS) 작동여부[ON/OFF], 자동차 안정성 제어장치(ESC) 작동여부[ON/OFF/engaged], 조향핸들 각도[°] 등의 정보를 0.5초 단위로 기록한다.^2,3) 이러한 기록정보들은 일반 승용차량에서 주로 기록되며, 대부분 차량의 충돌 전 운행정보만을 기록하기 때문에 이러한 기록정보를 바탕으로 충돌 후 차량의 움직임에 대한 신뢰성 있는 분석은 어렵다.

일부 상위 옵션이 장착된 승용차량 및 상대적으로 무게 중심이 높아 전복 가능성이 존재하는 SUV(Sport Utility Vehicle) 차량의 경우에는 전복각도를 기록하는 전복경사각도[°]가 사고발생 1초전부터 사고발생 5초 후 까지 0.1초 단위로 기록된다. 이러한 전복경사각도는 EDR 기록정보 중에서 유일하게 충돌 후 사고 상황에 대한 값을 기록하는 데이터이다.

EDR 기록정보에 관한 연구를 살펴보면, 북미에서는 1990년대부터 EDR 기록정보에 관한 연구가 다수 진행되었지만, 한국의 경우 2016년부터 자동차관리법 시행규칙에 의해 EDR 기록정보 공개의무화가 이뤄짐에 따라 박종찬 등⁴⁾은 EDR 기록정보에 대한 신뢰성 평가를 충돌 실험을 통해 수행하였으며, 한인환⁵⁾은 불완전한 EDR 기록정보를 활용하여 사고 재구성 방법을 제안하였고, 임상현 등⁶⁾은 다중 및 연쇄 충돌 사고에 대한 EDR 기록정보 데이터를 바탕으로 사고 분석 방안을 제시하였다.

차량 전도 및 전복에 관한 연구를 살펴보면, 백세룡 등⁷⁾은 PC-Crash를 이용하여 사고 상황에 대한 Roll, Pitch, Yaw 거동을 통해 상해분석 프로그램인 MADYMO에 적용하여 탑승자 거동을 분석하였고, 전복 상황에 대한 효율적인 시뮬레이션 해석방법을 제시하였다. 이은덕 등⁸⁾은 국내외 전복사고에 대한 분석 및 동적전복 평가방법에 대한 장단점을 통해 차량 전복 시험이 실제 사고를 잘 모사하는지 검토하였다. 방정훈과 이병훈⁹⁾은 동역학 시뮬레이션을 통해 경사면에서 선회하는 차량의 전복 거동을 분석하였고, 경사면을 선회할 때 전･후륜 미끄럼각 차이의 변화에 따라 차량의 주행이 불안정해지고 전복사고의 발생 가능성이 높다는 결론을 내렸다. 한인환과 노경태¹⁰⁾는 전복 메카니즘에 대한 분석을 통해 다양한 전복 상황에 대해서 PC-Crash를 이용하여 전복 사고에 대한 특성 분석을 수행하였다.

이처럼 EDR 기록정보와 차량 전도 및 전복에 관한 다수의 연구가 수행되었지만, EDR 기록정보를 바탕으로 차량의 전도 및 전복사고에 대한 사고 재구성 평가에 관한 연구는 미비한 상황이다.

그러므로 본 연구에서는 전복경사각도 기록 기능이 있는 SUV 차량의 사고사례를 바탕으로 PC-Crash를 이용하여 사고 재구성 시뮬레이션을 수행하였다. 사고 재구성을 위해 차량의 주요 제원을 입력하고 정적안전성인자(SSF, Static Stability Factor)를 역계산하여 차량 무게중심을 설정하였다.¹¹⁾ 도로의 경사도를 반영한 사고 현장을 3D 데이터로 구성하였으며, 충돌 전 EDR 기록정보를 참고하여 충돌 속도를 설정하였다. 이를 바탕으로 사고 시뮬레이션을 통해 차량의 충돌 후 전복각도를 EDR 기록정보의 전복경사각도와 비교를 하여 충돌 후 차량의 전복시점 및 최종 위치까지 도달하는 상황에 대한 보다 신뢰성 있는 시뮬레이션 방안을 제시하고자 한다.

2. 충돌 사고 사례

PC-Crash의 사고재구성 결과와 EDR 기록정보의 전복경사각도의 비교를 위해 두 가지 충돌 사고 사례를 선택하였다. 각각의 사고사례는 양 차량 모두 블랙박스가 장착되어 있지 않고, 도로상의 방범용 CCTV가 존재하지 않아 충돌 후 거동을 알 수 없으며, 차량이 충돌 후 전복 혹은 추락하는 사고로 차량의 충돌 후 거동에 대한 사고 재구성이 필요하다.

2.1 사례 1

첫 번째 사례는 2018년 기아자동차의 봉고(Bongo)와 현대자동차 투싼(Tucson) 차량이 충격한 사고이다. Photo. 1은 사고현장에서 촬영한 각 차량의 최종정지위치이다.

Photo. 1

Accident scene

Fig. 1은 각 차량의 충돌 전･후의 위치 및 충격 지점이다. 봉고차량은 차량 후미가 도로 우측의 가드레일을 향한 채 최종 정지하였고, 투싼 차량은 도로 우측 골짜기에 좌전도 상태로 최종 정지하였다.

Fig. 1

Accident situation

Photo. 2는 각 차량의 파손부분에 대한 그림이다. 각 차량은 충격에 의해 좌측 부분에 심각한 파손이 발생하여 좌측 앞바퀴가 분리된 상태이다. 봉고 차량의 경우에는 좌측 이외의 다른 부분에 심각한 변형은 보이지 않았고, 투싼 차량의 경우에는 충돌 후 골짜기로 좌전도 되면서, 좌측 부분이외에도 다수의 변형이 확인되었다.

Photo. 2

Damage of vehicles

2.2 사례 2

두 번째 사례는 2018년 JEEP의 체로키(Cherokee)와 쌍용자동차의 코란도(Korando) 차량이 충격한 사고이다. Fig. 2는 각 차량의 충돌 전･후의 위치 및 충격 지점을 나타내고, Photo. 3은 사고현장에서 촬영한 각 차량의 최종 정지위치를 나타낸다. 코란도 차량은 전방 공사를 위해 1차로에 비상등을 점등한 상태로 정지해 있었으며, 체로키 차량은 1차로를 주행하던 중 코란도 차량과 충격하여 전복된 상태로 최종 정지하였다.

Fig. 2

Accident situation

Photo. 3

Accident scene

Photo. 4와 Photo. 5는 각 차량의 파손부분에 대한 그림이다. 코란도 차량은 충격에 의해 우측 뒷부분 및 우측 뒷문이 심하게 안쪽으로 파손 및 변형되었으며, 좌측면에서는 파손 및 변형은 보이지 않는다. 체로키 차량의 경우에는 전면 및 좌측 앞부분이 심하게 파손 및 변형되었고, 앞범퍼 및 좌측 전륜 타이어가 이탈되었다. 또한 체로키 차량의 루프에는 다수의 마찰 흔적이 발견되었다.

Photo. 4

Damage of Korando

Photo. 5

Damage of Cherokee

3. PC-CRASH 시뮬레이션

PC-Crash는 오스트리아 Dr. Hermann Steffan에 의해 개발되었으며 동역학 모델(Kinetics model)을 기반으로 충돌 속도 및 충돌 자세 등의 다양한 변수들을 이용하여 타이어에 작용하는 종방향 및 횡방향 힘을 계산하고, 이를 이용하여 차량 무게중심에 가해지는 가속도를 바탕으로 차량의 충돌 후 거동을 구현하는 프로그램이다.¹²⁾

3.1 차량 제원

차량의 제원은 각 차량의 제조사 홈페이지에서 조회가 가능하지만, 차량의 무게중심높이에 대한 값은 나와 있지 않다. PC-Crash 프로그램에 차량의 기본적인 무게중심높이는 “0”으로 설정되어 있으며, 기본설정으로 시뮬레이션을 할 경우 충돌 후 차체가 들리거나 전복되는 사고에 대한 재구성이 어렵다. 그러므로 정적안전성인자(SSF, Static Stability Factor) 계수를 참고하여 차량의 무게중심높이를 역계산하여 차량의 무게중심높이를 설정하였다.^11,13)

차량의 주요 제원 및 무게중심높이는 Table 1과 같으며, 정적안전성인자(SSF)는 75 kg의 인체모형 1명을 운전석에 탑승시킨 상태에서 윤거(전･후륜 평균)와 무게중심 높이를 측정하여 아래 식 (1)과 같이 계산된다.

Table 1

Vehicle specifications

$\[ SSF=\frac{T}{2H} \]$

(1)

where, T : tread (m)
　　 　H : height of the centre of gravity (m)

3.2 사고 현장

사례 1은 도로 자체에 약 2도의 경사가 있는 내리막길이고, 투싼 차량이 도로가 아닌 골짜기에 전도된 상태로 최종정지 하였다. 사고 현장을 세부적으로 구성하기 위해 드론(Inspire 2, DJI)을 이용하여 사고 현장을 촬영하였고, 촬영한 데이터를 바탕으로 Pix4d 프로그램을 이용하여 사고 현장을 3D 데이터화 하였다.¹⁴⁾ 사례 2는 약 0.6도의 직선 도로이며, 체로키 차량은 도로상에 전복된 상태로 최종 정지하였기 때문에 드론을 이용하여 사고현장에 대한 항공사진을 촬영하였다.

각각의 사고 현장에서 취득한 데이터를 바탕으로 PC-Crash 프로그램에 사고현장 Fig. 3과 Fig. 4와 같이 구성하였다.

Fig. 3

Road of Case 1 (Bongo & Tucson)

Fig. 4

Road of Case 2 (Korando & Cherokee)

3.3 사고 재구성 시뮬레이션

PC-Crash에 차량의 제원, 사고현장을 설정한 후, 각 차량의 파손부분 및 EDR 기록정보의 Delta-V를 바탕으로 계산된 PDOF(Principle Direction of Force)를 이용하여 충격자세를 설정하였다.

PDOF란 두 차량이 최대 결합된 상태에서 주충격방향을 의미하고 Fig. 5과 같이 정의되며, 식 (2)는 PDOF의 계산식을 나타낸다.¹⁵⁾

Fig. 5

PDOF definition

$\[ PDOF={\mathrm{t}\mathrm{a}\mathrm{n}}^{-1}\left(\frac{-\Delta V_y}{-\Delta V_x}\right) \]$

(2)

where, ΔV_x : change in velocity in the longitudinal direction (km/h)
　　 　ΔV_y : change in velocity in the lateral direction (km/h)

Table 2는 EDR 기록정보 추출이 가능한 사례 1의 투싼과 사례 2의 체로키 차량에 대한 차량의 충돌 속도, Delta-V 그리고 주충격방향(PDOF)을 정리한 표이고, 추출한 EDR 기록정보와 차량 파손사진을 바탕으로 설정한 차량의 충격 자세는 Fig. 6 그리고 Fig. 7과 같다.

Table 2

EDR speed, Delta-V and PDOF of case

Fig. 6

Vehicle position of Case 1

Fig. 7

Vehicle position of Case 2

사례 1의 경우 투싼 차량은 EDR 기록정보를 바탕으로 충돌 속도를 설정하였고, 봉고차량은 PC-Crash의 충돌 최적화 기능을 이용하여 충돌 속도를 계산하였다.

PC-Crash의 충돌 최적화 알고리즘의 작동순서는 Fig. 8과 같으며, 초기에 설정한 차량의 최초 충돌 위치에 사고 차량 사진을 바탕으로 초기 충격 자세를 설정하고, 설정된 최적화 변수 및 최적화 알고리즘을 통해 각각의 차량이 최종 정지위치에 근접하는 다양한 시뮬레이션 상황을 계산하여 Total error가 가장 작은 최적의 시뮬레이션 상황을 계산해주는 기능이다. 여기서 Total error는 식 (3)과 같다.¹²⁾

Fig. 8

PC-Crash optimizer algorithm

$\[ Q=\sqrt{\frac{\sum _{}^i{\left(w_i\cdot x_i\right)}^2}{\sum _{}^i{w}_i^2}}\cdot 100\% \]$

(3)

where, Q : weighted total error
 　　　w_i : weighting (0 to 100%) of each parameter
 　　　x_i : difference between actual and calculate parameter values

이러한 충돌 최적화 기능을 사용해 계산한 봉고 차량의 충돌 속도는 총 123번의 시뮬레이션(궤적오차 : 5.1 %)을 통해 계산되었으며 약 40 km/h이다. 최적화된 차량의 충돌 후 거동은 Fig. 9와 같으며 각 차량은 충돌 후 최종 정지위치에 근접하게 시뮬레이션 되는 것을 확인할 수 있다.¹⁶⁾

Fig. 9

Optimization result of Case 1

사례 2의 경우 체로키 차량은 EDR 기록정보를 바탕으로 142 km/h 속도를 설정하였고, 코란도 차량은 전방 공사를 위해 정지한 상태였으므로 0 km/h로 설정하였다.

4. 전복각도를 이용한 충돌 후 거동분석

사고 현장에서 획득한 데이터를 바탕으로 PC-Crash에 사고현장을 구성하고, 충격자세 및 속도를 설정한 후 사고재구성을 하였다. PC-Crash에서 차량 전복각도의 “+”방향은 Fig. 10과 같다.

Fig. 10

Sign convention of roll angle

각 사례의 충돌 후 거동은 Fig. 11, Fig. 13과 같고, 투싼 및 체로키 차량의 EDR 기록정보와 PC-Crash의 전복각도는 Fig. 12, Fig. 14와 같다.

Fig. 11

Simulation of Case 1

Fig. 12

Vehicle roll angle of Case 1

Fig. 13

Simulation of Case 2

Fig. 14

Vehicle roll angle of Case 2

Fig. 11에는 투싼 차량의 충돌 후 거동을 확인하기 위해 0.0초부터 2.5초까지 0.5초 단위로 시간을 표시하였고, 2.5초 이후부터는 차량의 자세를 특정하기 어려워 표시하지 않았다. Fig. 12에도 Fig. 11의 차량 거동과 비교를 위해 0.5초 단위로 세로 구분선을 표시하였다.

투싼 차량의 EDR 기록정보의 전복경사각도는 충돌 후 5초까지 데이터를 기록하지만, 차량이 골짜기로 전도되는 상황에서 발생한 불상의 이유에 의해 전복경사각도는 충돌 후 4.2초까지만 기록이 되었다.

Table 3은 사례 1에 대한 투싼 차량의 EDR 기록정보와 PC-Crash의 시간에 따른 전복경사각도 및 EDR 기록정보와 PC-Crash의 전복경사각도 값의 차이를 정리한 표이다.

Table 3

Roll-angle comparisons of Case 1

Table 3의 EDR 기록정보(EDR_Roll)를 보았을 때, 투싼 차량은 0.0초부터 1.0초까지 “좌측 → 우측 → 좌측”으로 기울어졌고, 1.0초 이후부터 “좌측”으로 급격하게 기울어지며 3.3초에 최대 160°의 전복경사각도 값으로 기록된다. 이후, 차량이 다시 “우측”으로 기울어지면서 4.2초에 전복경사각도 값은 130°의 값으로 기록된 것을 볼 수 있다.

이러한 EDR 기록정보 분석과 사고 현장에서 획득한 3D 데이터를 바탕으로 PC-Crash의 Slope Polygons 기능을 이용하여 사고 현장의 도로 및 골짜기 부분을 구성하고 재구성 시뮬레이션을 수행하였다.

Fig. 11과 Table 3의 PC-Crash 전복경사각도(PCC_Roll)를 보면 0.0초부터 1.0초까지 차량에 발생한 “좌측 → 우측 → 좌측”의 기울기는 봉고 차량과의 충격에 의해 골짜기 부분까지 차량이 시계방향으로 회전하면서 이동하는 과정에 발생한 기울임으로 해석된다. 1.0초부터 2.0초까지는 차량이 골짜기 부분으로 전도되는 구간이므로, “좌측”으로 기울기가 급격하게 증가하는 것을 확인할 수 있다. PC-Crash에서는 2.5초 이후부터 차량이 좌측으로 전도되면서 좌측 측면부분이 골짜기 바닥면에 부딪혔고, 3.0초부터 3.5초까지 최대 136°로 전복경사각도가 유지되면서 이후, 4.0초부터 1~2°가량 “우측”으로 기울어지는 것을 확인할 수 있었다.

EDR 기록정보와 PC-Crash 시뮬레이션 결과를 비교하였을 때, 전반적인 차량의 충돌 후 거동은 EDR 기록정보와 유사한 경향성을 보인다고 사료된다. 하지만 Table 3의 2.5초부터 3.5초까지의 부분과 같이 차량이 전도되고, 이후 차량이 “좌측→우측→좌측”으로 기울어지는 부분에서는 약 12°에서 최대 24°정도의 차이를 확인할 수 있었다.

이러한 부분은 PC-Crash에서 재구성하기 어려운 차량이 전도되면서 발생한 차량 루프 및 측면부분이 변형과 차량의 무게중심 이동 및 3D 데이터로 구성하지 못한 골짜기의 불특정 구조물과 같은 기타 요인에 의해 나타난 차이로 사료된다.

Fig. 13과 Fig. 14에도 사례 1과 같이 0.5초 단위로 차량의 거동과 구분선을 표시하였다. 체로키 차량의 경우에는 충돌 후 2.4초까지만 전복각도가 기록되었다.

Table 4의 EDR 기록정보를 보았을 때, 체로키 차량의 EDR 기록정보는 1°단위로 값을 기록하며, 차량은 충돌 후 좌측으로 기울어지면서 2.4초에 최대 -164°의 값이 기록되었다.

Table 4

Roll-angle comparisons of Case 2

체로키 차량의 경우에는 좌측 전면부 부분으로 코란도 차량의 우측 뒷부분과 충격한 후, 차량 좌측 앞부분 타이어가 이탈된 상태로 좌측 앞부분으로 기울어진 채 충격 후 거동이 진행된다.

그러므로 PC-Crash에서 타이어 이탈과 동일한 상황을 재구성하기 위해 프로그램상의 차량에 대한 Geometry change를 이용하여 좌측 앞 타이어(255/60R18)의 전체 외경만큼 Z축 방향으로 높이를 변경하여 시뮬레이션을 수행하였다.¹⁷⁾

Table 4를 보았을 때, PC-Crash의 전복경사 각도는 1.5초까지 EDR 기록정보와 유사한 값을 보였으며, 2.0초에는 약 8°정도의 기울기 차이를 보였다. 이후, 2.0초부터 PC-Crash의 전복경사각도 값이 급격하게 증가하면서 기록 값의 마지막인 2.4초에서는 28°의 차이를 보인다.

Fig. 13을 보았을 때, EDR 기록정보와 전복경사각도가 유사한 시점인 1.5초~2.0초까지는 차량이 완전하게 전복되지 않은 상태로 회전력에 의해 차량이 이동하고 있으며, 2.0초 이후부터 차량이 전복되면서 최종 정지 지점까지 이동하는 것을 확인할 수 있다.

이처럼 차량이 전복되기 전에 기울어지는 부분에서는 EDR 기록정보와 유사한 값을 보이고, 전복된 시점부터 값의 차이가 벌어진 부분에서는 앞선 사례 1의 분석과 동일하게 충격에 의해 차량에 발생하는 외적인 변형과 차량 무게중심의 이동을 PC-Crash에서는 모사하기 어렵기 때문에 이러한 기울기 값의 차이가 발생하는 것으로 사료된다.

5. 결 론

본 연구에서는 차량 전복사고에 대하여 PC-Crash를 이용해 사고 재구성하고 EDR 기록정보의 전복각도와 비교 분석함으로 다음과 같은 결론을 도출하였다.

• 1) 차량 전도 및 전복사고와 같이 차량의 충돌 후 거동에 대한 분석이 어려운 사고 사례의 경우에도 차량의 제원, 최종 정지위치 그리고 사고현장을 충분히 고려한다면 PC-Crash를 이용한 사고 재구성이 가능함을 확인하였다.
• 2) 충격 이후, 차량이 기울어지는 현상에 대해서는 PC-Crash 결과가 EDR 기록정보와 유사하다고 사료되지만, 전도 및 전복 상황에서 발생한 차량의 외형 변화와 그에 의한 내부 탑승객에 의한 무게 중심 이동과 같은 효과는 PC-Crash에서 재현하기 어려우므로 전도 및 전복이 된 시점 이후의 거동에 대해서는 결과에 대한 신중한 분석이 필요하다.
• 3) EDR 기록정보의 전복경사각도와 비교하였을 때, 충격 후 차량이 전도되기 시작한 시점 및 최종 전복 시점을 유사하게 재구성함으로 PC-Crash를 통해 보다 현실성 있는 사고 재구성이 가능함을 확인하였다.

이러한 결론들을 바탕으로 본 연구에서는 총 두 가지 사고 사례를 바탕으로 PC-Crash를 통해 사고 재구성하는 방법을 제시하였으며, EDR 기록정보의 전복경사각도와 비교를 통해 시뮬레이션의 신뢰성을 확인하였다. 또한 향후에는 전도 및 전복 충격에 의해 변화하는 차량의 외형에 따른 충돌 후 거동 분석 방법과 다양한 전도 및 전복사고 사례를 바탕으로 PC-Crash를 이용한 사고재구성에 대한 신뢰성 평가를 수행할 계획이다.

Acknowledgments

이 논문은 행정안전부 주관 국립과학수사연구원 중장기과학수사감정기법연구개발(R&D)사업의 지원을 받아 수행한 연구임(NFS2020TAA01).

References

• Koroad, Traffic Accident Analysis System, http://taas.koroad.or.kr, , 2019.
• 49CFR563, Event Data Recorder [Docket No. NHTSA-2006-25666] RIN 2127-AI72, 2006.
• KS R 5076:2014, Accident Data Recording Systems for Road Vehicles, 2014.
• J. C. Park, J. H. Kim, W. T. Oh, J. H. Choi and J. J. Park, “Reliability Evaluation of EDR Data Using PC-Crash & VBOX,” Transactions of KSAE, Vol.25, No.3, pp.317-325, 2017. [https://doi.org/10.7467/KSAE.2017.25.3.317]
• I. Han, “Optimization Analysis in Reconstruction of Vehicle Collision Accidents with Deficient EDR Data,” Forensic Science International, No.283, pp.103-110, 2018. [https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2017.12.010]
• S. H. Lim, J. C. Park, J. H. Kim, W. T. Oh, J. H. Choi and J. J. Park, “Analysis of Multi-Car Rear-End and Chain Reaction Collision Using EDR,” Transactions of KSAE, Vol.27, No.2, pp.101-108, 2019. [https://doi.org/10.7467/KSAE.2019.27.2.101]
• S. R. Baek, C. H. Kim, J. K. Cho, J. H. Lim and J. K. Y, “A Study on the Dynamic Analysis Model for Passenger Behavior in a Vehicles Rollover Accidents,” Transaction of the KSAE, Vol.25, No.6, pp.758-766, 2017. [https://doi.org/10.7467/KSAE.2017.25.6.758]
• E. D. Lee, J. W. Lee and G. H. Kim, “Current Research Trends for Vehicle Dynamic Rollover,” KSAE Spring Conference Proceedings, pp.1022-1025, 2012.
• J. H. Bang and B. H. Lee, “A Roll-behavior Analysis of SUV in Turning Motion on a Slop,” Transactions of KSAE, Vol.22, No.4, pp.131-137, 2014. [https://doi.org/10.7467/KSAE.2014.22.4.131]
• I. Han and K. T. Rho, “Characteristic Analysis of Vehicle Rollover Accidents: Rollover Scenarios and Prediction/Warning,” Int. J. Automotive Technology, Vol.18, No.3, pp.451-461, 2017. [https://doi.org/10.1007/s12239-017-0045-1]
• KNCAP, KNACAP, http://www.kncap.org, , 2019.
• PC-CRASH, PC-CRASH Manual, http://www.pccrash.com, , 2019.
• J. E. Pai, Trends and Rollover-Reduction effectiveness of Static Stability Factor in Passenger Vehicles (Report No. DOT HS 812 444), National Highway Traffic Safety Administration, Washington D. C., 2017.
• J. H. Kim, S. H. Kim, J. H. Choi and J. C. Park, “3D Reconstruction of Traffic Accident Scene Using Drone & Pix4D,” Transactions of KSAE, Vol.27, No.12, pp.941-947, 2019. [https://doi.org/10.7467/KSAE.2019.27.12.941]
• K. D. Kusano and H. C. Gabler “Automated Crash Notification: Evaluation of In-vehicle Principal Direction of Force Estimations,” Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Vol.32, pp.116-128, 2013. [https://doi.org/10.1016/j.trc.2012.09.005]
• S. H. Lim, W. T. Oh, J. H. Choi and J. C. Park, “Estimation Collision Speed of Vehicle by Using PC-CRASH Collision Optimizer,” Transactions of KSAE, Vol.27, No.12, pp.911-917, 2019. [https://doi.org/10.7467/KSAE.2019.27.12.911]
• I. Han, S. H. Lim, J. C. Park and J. H. Choi, “Coasting and Post-impact Motion of a Vehicle With Tire Blowout,” Journal of Korean Society of Transportation, Vol.32, No.5, pp.503-512, 2014. [https://doi.org/10.7470/jkst.2014.32.5.503]