• 제목/요약/키워드: 고령보행자

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주행시뮬레이터를 활용한 보행자 돌발 횡단 상황에서의 고위험 운전자 유형별 안전운전 교육 효과분석 (The Effect Analysis of Safe Driving Education for High-Risk Driver Groups in Sudden Pedestrian Crossing Situation Using a Driving Simulator)

  • 이재현;모대상;홍준의;이청원
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제20권5호
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    • pp.18-34
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    • 2021
  • 교통사고 사망자 중 보행자 사망자는 약 40%로 가장 큰 비중을 차지하고 있으며, 이는 OECD 회원국 평균 약 2배 정도의 수치로 보행자의 안전관리가 시급한 실정이다. 이처럼 심각성이 높은 보행자 사고의 감소를 위해서는 일반 운전자보다 교통사고 발생 가능성이 높은 고위험 운전자(초보, 고령, 상용차 운전자)에 대한 사고 감소 방안이 선행 적용될 필요가 있다. 이에 본 연구는 보행자가 돌발적으로 횡단하는 위험상황이 구현된 주행시뮬레이터를 활용하여 교통사고 감소 방안 중 하나인 안전운전 교육의 수행 전후 보행자 돌발 횡단 상황에서 고위험 운전자의 운전행태 개선 효과를 분석하였다. 초보 운전자와 고령 운전자의 경우 대부분의대리 안전 지표에서 운전행태 개선을 보이지 않았고, 상용차 운전자만이 안전운전 교육으로 인한 운전행태 개선 효과가 나타났다. 이러한 결과는 초보 운전자와 고령 운전자의 경우 안전 교육 이외에 보행안전 인프라, 운전자 주행 보조 시스템 등의 추가적인 보행자 사고 감소 방안이 필요하다는 것을 시사한다. 본 연구의 결과는 고위험 운전자에 의한 보행자 사고의 감소 방안을 수립하는데 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

지방부 도로 고령 보행자 사고 특성분석연구 (A Study on the Characteristics of Traffic Accidents for the Elderly Pedestrians on Rural Highways)

  • 박준태;최병부;이수범
    • 대한교통학회지
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    • 제28권5호
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    • pp.155-162
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    • 2010
  • 교통사망사고중, 고령자 교통사고가 30%이상을 차지하고 있으며, 해마다 증가추세인 고령 노인교통사고와 관련, 고령화사회에 진입한 현실을 반영하여, 향후 특단의 대책을 수립해야할 필요성이 절박한 실정이다. 본 연구에서는 노인 고령자들이 주로 지방도시 지역의 지방부도로 주변에 밀집거주 및 이동하는 현실을 착안하여 지방부도로 고령보행자사고 특성을 분석하고, 이에 따른 사고심각도 모형을 개발하는 데 주안점을 두었다. 경찰청 교통사고자료를 720건 입수하여, 경상 중상 사망등 가중치를 반영한 사고심각도 모형을 중회귀분석에 의해 도출하였으며, 그 결과 사고심각도에 가장 영향력이 큰 독립변수는 역시 과속차량임을 통계적으로 입증할 수 있었다.

고령사회 도래에 따른 노인보행자 교통사고 특성 및 감소방안 -제주지역을 중심으로- (The Traffic Accident Characteristics and Reduction Methods of Elderly Pedestrian in Accordance with the Advent of the Aging Society -Focused on Jeju)

  • 김경범
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.197-207
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    • 2015
  • 본 연구에서는 노인의 보행중 교통사고 분석을 통하여 문제점을 파악하고, 그에 따른 노인보행자 교통사고 감소방안을 제시하였다. 따라서 노인보행자의 사망사고 특성(시간과 장소 별)과 문제점을 분석하여 그에 따른 노인보행자의 교통사고를 감소시키기 위하여 다음과 같은 정책 대안을 제시하였다. 첫째, 중앙에 보행 안전섬을 설치하여 횡단대기 공간을 제공하여야 하며, 둘째, 횡단보도 방지 가드레일과 잔여시간표시기 설치해야하며, 셋째, 보행자 작동 신호기를 확대 설치하고, 넷째, 야간 조명시설을 설치가 필요하며, 마지막으로 노인보호구역을 지정해야 한다. 이상과 같이 본 연구에서 제시된 방안이 고령사회 도래에 따른 노인을 위한 교통안전정책에 기초자료가 될 수 있기를 희망한다.

상충지역에서 고령 보행자를 위한 안전메시지 전송기술 : 배경 및 기술 개념 (Safety Message Transmission Technology for the Elderly Pedestrians at the Conflict Area: Background and Technology Concept)

  • 조웅;장정아
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제10권3호
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    • pp.413-418
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    • 2015
  • 고령화의 증가에 따라 고령자의 교통사고가 사회적으로 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 고령자의 교통사고 현황을 분석하고, 분석된 자료를 기반으로 하여 보행 고령자를 위한 안전메시지 전송기술에 대해 소개한다. 제안하는 안전메시지 전송기술은 정보통신기술을 차량과 고령자에 접목한 차량-보행자간 통신기술에 기반을 두고 있다. 제안하는 전송기술의 개념의 동작원리에 대해 소개하고 제안하는 시스템을 구현하기 위해 필요한 사항들에 대해 논의한다.

요인분석을 통한 IoT 기반 고령자용 교통안전 보행자 시스템 (An IoT-based Traffic Safety Pedestrian System for the Elderly by Factor Analysis)

  • 이경민;인치호
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.1-9
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    • 2021
  • 본 논문은 안전한 보행 경로 정보를 제공하는 IoT 기반 고령자용 교통안전 보행자 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 고령자 안전 변수의 요인분석을 수행하고 분석결과를 사용하여 고령자에게 최적의 경로를 제공한다. 이 시스템의 성능을 검증하기 위해 고령 보행자 경로에 대한 성능 측정을 실험하였습니다. 그 결과 모바일 내비게이션보다 안전 성능이 더 나은 성능 확인하였다.

노인보호구역 보행자녹색시간 산정을 위한 보행속도 기준 개선 (Improvement of Pedestrian Speed Criteria for the Pedestrian Green Interval at Silver Zone)

  • 한음;조혜림;문성철;윤성범;박순용
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제19권4호
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    • pp.45-54
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    • 2020
  • 본 연구는 고령자에 대한 보행속도 및 인지-반응을 포함한 보행특성에 관한 기초자료를 조사하였으며, 이를 토대로 보행 신호시간을 산정하였다. 현장조사는 스탑워치를 이용하여 보행자의 실제 횡단시간을 조사하였고, 구두조사로 연령을 조사하여 일반인과 고령자그룹으로 구분하였다. 자료를 분석한 결과 일반인의 평균보행속도는 1.29m/s, 노인은 1.13m/s로 일반지역의 기준인 1.0m/s 보다 높게 나타났다. 또한 하위 15th percentile속도를 살펴보면 일반인은 1.01m/s, 노인은 0.85m/s로 분석되어 노인의 경우 일반지역 기준보다 낮은 보행속도를 가지며 보호구역 기준인 0.8m/s 보다는 높은 속도가 나타났다. 하지만 지팡이나 휠체어를 사용하는 노인의 경우 하위 15th percentile속도가 0.73m/s로 나타나 현재 보호구역 기준보다 낮은 보행속도를 가진 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 향후 노인의 보행환경을 개선하는데 적용할 수 있고, 장기적으로는 교통약자의 이동성 증진에 기여할 것으로 판단된다.

교통약자의 보행 교통사고 특성과 보행 횡단요소 분석 (여수시를 사례로) (Walking Accident Characteristics and Walking Factors for Road Crossing of the Transportation Vulnerable in the Case of Yeosu)

  • 김상구
    • 디지털융복합연구
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    • 제14권6호
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    • pp.439-448
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    • 2016
  • 2014년 기준 65세 이상 노인은 전체인구의 12.7%로서 우리나라는 조만간에 고령사회로 진입하게 되고 노인 등 교통약자들도 다양한 사회경제적 활동으로 일반인과 동등하게 안전하고 편리하게 이동할 수 있도록 이동권이 보장되어야 한다. 교통약자의 가장 기본적인 수단인 보행은 일반인과 다른 보행특성을 보임에도 불구하고 기존 보행 관련 시설 및 운영은 이에 대한 고려가 부족한 현실이다. 본 연구는 융복합 시대를 맞이하여 교통약자(노인)의 보행 관련 교통사고 특성을 살펴보고 여수시를 사례로 횡단보도에서 노인의 보행실태와 보행횡단 요소를 분석하고자 한다. 2014년 기준 교통사고 자료에 의하면, 노인 교통사고는 전체 교통사고의 9.9%로 발생하고 있으나 노인사망자수는 전체의 40.3%를 차지하고 있고 노인 사망자수의 47.4%가 차대보행자 사고로 기인한다. 또한 전체 보행자 중 노인 보행자 발생은 18.7%이나 노인 보행자 사망자 비율은 49.3%에 해당하는 매우 높은 비중을 차지하고 노인보행자 치사율이 3.03명으로 전체보행자 치사율보다 3배정도 높게 나타난다. 교통약자(노인) 횡단 보행요소인 반응시간과 보행속도를 조사한 결과, 노인 신체능력 하위 15%-tile에 해당하는 반응시간은 4.56초와 보행속도는 초당 0.76m가 적절한 것으로 분석되었고 조사지점의 횡단보행 신호운영을 평가한 결과 보행안전성이 떨어지는 것으로 판단되어 개선된 보행신호 운영이 요구되었다.

고령자 맞춤형 보행보조서비스 설계를 위한 심리측정 분석 (Psychometric Analysis for Designing Elderly Customized Walking Assist Device)

  • 김정화;장정아;최기주
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.39-51
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    • 2016
  • 본 연구는 고령자의 스마트폰 이용률 증가에 따라, 고령자가 활용이 가능한 ICT(정보통신기술) 기반의 맞춤형 보행보조기술 개발을 제시하고 이에 대한 사용자 니즈(needs)를 규명하고자 하였다. 맞춤형 보행보조서비스의 형태는 햅틱(진동 및 촉각정보)을 통한 보행안내지원 서비스와 자동 및 셀프 SOS 시스템, 그리고 접근차량의 정보알람 서비스가 포함된 웨어러블(Wearable) 보행안내 보조 장치를 기반으로 한다. 이러한 서비스의 실효성을 검토하기 위하여 189명의 잠재적 고령자와 고령자를 대상으로 그들이 가지는 보행에 관한 심리적 태도 및 각 서비스에 대한 선호도, 그리고 보행안내 보조 장치에 대한 WTP (willingness to pay)를 조사 및 분석하였다. 또한 조사된 변수를 통해 요인분석(Factor analysis)을 수행하였으며 여기서 도출된 요인간 상관관계 파악을 위해 경로모형 (path model)을 추정하였다. 분석된 결과를 통해 연령대에 적합한 보행보조 장치의 맞춤형 서비스의 방향을 제시하였으며, 이는 제품화된 기술에 대한 활용범위를 증대시키고 궁극적으로 고령자의 보행 안전성을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

스마트횡단시스템 활성화를 위한 교통약자의 횡단속도 추정 (A Study on Estimating the Crossing Speed of Mobility Handicapped for the Activation of the Smart Crossing System)

  • 김형규;변상철;윤여환;김재석
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.87-96
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    • 2022
  • 고령보행자를 포함한 교통약자는 신체적 능력이 저하되어 보행속도가 상대적으로 낮으며, 인지반응시간이 느린 특성을 가지고 있지만, 현재 교통약자를 위한 보행신호는 0.8m/s로 일률적으로 적용하고 있다. 문제점을 개선하기 위하여 스마트 횡단시스템이 개발되어 운영되고 있지만, 보행자별 적정 보행속도를 반영한 신호운영이 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 교통약자비율이 높은 지역에서 수집된 영상정보를 활용하여, 교통약자의 종류, 보행자의 수, 도로의 기하구조 등을 고려한 신경망모형과 다중회귀모형기반의 횡단속도 추정모델을 개발하였다. 이를 통해 개발된 모델을 스마트횡단시스템에 적용하여 실시간 교통약자에 따른 최적 보행신호 제공을 지원하고자 하였다. 경기도 파주시의 도시 교통 네트워크에서 수집된 실제 교통 상황 데이터 2,400개를 사용하였다. 모델의 성능은 상관계수, 평균 절대오차 등 7개의 선택된 지표를 통해 평가되었다. 다중선형회귀모델은 상관 계수가 0.652이고 MAE가 0.182였으며, 신경망모델은 상관계수가 0.823이고 MAE가 0.105로 나타나. 신경망모델이 더 높은 예측력을 보였다.