DOI QR코드

DOI QR Code

드라이빙 시뮬레이터를 이용한 차내 보행자 충돌 경고정보시스템 효과평가 방법론 개발 및 적용

Methodology for Evaluating Effectiveness of In-vehicle Pedestrian Warning Systems Using a Driving Simulator

  • 장지용 (한양대학교 교통공학과) ;
  • 오철 (한양대학교 교통물류공학과)
  • Jang, Ji Yong (Department of Transportation Engineering, Hanyang University) ;
  • Oh, Cheol (Department of Transportation and Logistics Engineering, Hanyang University)
  • 투고 : 2013.09.09
  • 심사 : 2014.03.03
  • 발행 : 2014.04.30

초록

본 연구의 목적은 차내 보행자 경고정보 제공유무에 따른 운전자의 반응특성을 분석하고 충돌속도를 이용해 보행자 상해심각도를 산출하여 시스템의 교통안전효과를 평가하는 방법론을 개발하는 것이다. 운전자 반응특성 분석을 위해 드라이빙 시뮬레이터를 이용하여 피험자별 주행특성 자료를 수집하였으며, 시나리오는 보행자-차량 사고유형에 따라 2개의 시나리오로 구성하였다. 분석결과, Mid-block내의 보행자 무단횡단, 길가장자리구역의 보행자 통행 상황에서 경고정보 제공 전 후로 충돌속도는 위험운전자 그룹이 54%, 25% 감소하였고, 일반운전자 그룹은 26%, 33%감소하였다. 경고정보 제공 전 후의 충돌속도를 이용하여 산출한 보행자 사망확률은 보행자 무단횡단과 길가장자리 구역의 보행자 통행 상황에서 경고정보 제공 전 후로 위험운전자 그룹이 95%, 30% 감소하였고, 일반운전자 그룹은 80%, 89% 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 선정한 운전자 반응특성 평가지표 및 충돌속도에 따른 보행자 상해심각도를 산출하여 시스템의 효과를 평가하는 방법론은 향후 보행자-차량 간의 사고예방을 위한 기술 또는 시스템의 교통안전효과를 평가하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

The objective of this study is to develop a methodology for evaluating the effectiveness of in-vehicle pedestrian warning systems. Driving Simulator-based experiments were conducted to collect data to represent driver's responsive behavior. The braking frequency, lane change duration, and collision speed were used as measure of effectiveness (MOE) to evaluate the effectiveness. Collision speed data obtained from the simulation experiments were further used to predict pedestrian injury severity. Results demonstrated the effectiveness of warning information systems by reducing the pedestrian injury severity. It is expected that the proposed evaluation methodology and outcomes will be useful in developing various vehicular technologies and relevant policies to enhance pedestrian safety.

키워드

참고문헌

  1. Abele J., Kerlen C., Krueger S. (2005), Exploratory Study on the Potential Socio-economic Impact of the Introduction of Intelligent Safety Systems in Road Vehicles, Socio Econimic impact Intelligent Safety Systems.
  2. Chang S. H., Lin C. H., Hsu C. C., Fung C. P., Hwang J. R. (2009), The Effect of Collision Warning System on the Driving Performance of Young Drivers at Intersections, Trnasport Research Part F 12, Transportation Research Record, 371-380.
  3. Hiroshi M., Katsuya M. (2008), Differences of Driver's Reaction Times According to Age and Mental Workload, Accident Analysis and Prevention 40, 567-575. https://doi.org/10.1016/j.aap.2007.08.012
  4. Kim J. H., Oh C., Oh J. T. (2009), A Methodology for Providing More Reliable Traffic Safety Warning Information based on Positive Guidance Techniques, J. Korean Soc. Transp., 27(2), Korean Society of Transportation, 207-214.
  5. Merat N., Anttila V., Luoma J. (2005), Comparing the Driving Performance of Average and Older Drivers: The Effect of Surrogate In-vehicle Information Systems, Transportation Research Part F 8, 147-166.
  6. Oh C., Kang Y. S., Youn Y. (2009), Evaluation of a Brake Assistance System(BAS) Using an injury severity prediction model for pedestrians, International Journal of Automotive Technology, 10(5), 577-582. https://doi.org/10.1007/s12239-009-0067-4
  7. Song T. J., Oh C., Oh J. T. (2009), Analysis of User Preference for Designing Real-Time Warning Information, J. Korean Soc. Transp., 27(4), Korean Society of Transportation, 7-16.
  8. Song T. J., Oh C., Oh J. T., Lee C. W. (2009), Effects of In-vehicle Warning Information on Drivers' Responsive Behavior, J. Korean Soc. Transp., 27(5), Korean Society of Transportation, 63-74.
  9. The Korea Ministry of Land, Infrastructure and Transport (2009), A Guideline for Highway Geometry Design and Facilities (도로의 구조.시설 기준에 관한 규칙), Republic of Korea(South), 287-300.

피인용 문헌

  1. 주행 시뮬레이션을 활용한 고속도로 이동공사 안전성평가 vol.16, pp.6, 2017, https://doi.org/10.12815/kits.2017.16.6.124