본 연구는 교통사고다발집단인 청소년 운전자들의 운전속도에 음악의 빠르기가 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위한 목적으로 실시하였다. 만 26세 이하의 운전면허를 소지한 남자 대학생 운전자 23명을 각기 다른 음악 조건에 무선 할당한 후, 시뮬레이터를 운전하도록 하였다. 실험조건은 음악 없는 조건, 느린 음악 조건 그리고 빠른 음악 조건으로 나누어서 피험자들의 주행속도를 비교분석하였다. 주요 결과를 요약하면 음악 빠르기 조건에 따라 전체 주행 소요시간은 집단간 유의한 차이를 보였다. 그리고 고속구간에서도 음악 빠르기 조건별 평균속도에서 유의한 집단간 차이가 확인되었다. 청소년 운전자들의 운전속도가 음악의 빠르기와 관련되어 있다는 것은 음악 빠르기가 운전자의 생리적인 측면에 관여하는 것으로 생각한다. 빠른 음악을 들으면 심박수가 증가하고, 신체운동 강도가 높아지는 것과 마찬가지로, 운전상황에서 빠른 음악이 운전자의 신체운동 대신 운전행동에 영향을 미쳐 과속행동을 유발하는 것으로 해석된다.
PURPOSES : Traffic accidents and damage due to speeding should be recognized as a problem which harms society and the economy as well as the parties to the accidents. It is time to seek more detailed and concrete customized alternatives than the existing policies for the prevention of traffic accidents. METHODS: In this study, we identified the characteristics driver behavior and psychological factors that lead to speeding, and a study was carried out to verify the causality models developed from the factors we identified. RESULTS : Driving behavior variables have a significant effect on speeding behaviors in order of Lapse, Violation, and Mistake. And the violation which is defined as intentional violation showed the result which supports the research hypothesis as it has the significant effect on speeding intention and behaviors. CONCLUSIONS: The result of this study can be utilized to develop educational problems concerning speeding and previous response with the main objective of eliminating speeding driver behavior.
본 연구는 최근 이슈가 되는 난폭운전과 보복운전의 발생 메커니즘을 운전행동 결정요인(대인분노와 공격성)과 위험운전 행동요인(난폭운전행동과 과속위험행동, 음주운전행동, 주의산만, 대처미숙)을 통해 분석하고, 예방 대책을 마련하는 것을 목표로 진행하였다. 본 연구의 결과를 정리하면, 첫째, 도로교통공단 7개 지부에서 교통법규 위반자와 교통사고 야기자 351명을 대상으로 실시한 설문결과를 통해 운전 중 난폭운전과 보복운전의 심각성과 맞춤형 교육의 형태, 적정 시간, 교육내용 등 요구사항을 파악할 수 있다. 둘째, 난폭운전과 보복운전에 운전행동 결정요인과 위험운전 행동요인의 세부 항목 관련성 유무와 메커니즘을 Figure 3과 Table 8을 통해 명확히 파악할 수 있다. 이를 통해, 난폭운전과 보복운전 대책의 우선순위와 가중치 등을 요인별, 항목별로 선정할 수 있다. 셋째, 난폭운전과 보복운전 메커니즘 분석모형을 통해 예방 대책을 Table 9 - Table 10과 같이 공통대책과 각 요인별 맞춤형 대책으로 구분하여 제시할 수 있었다.
운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 이러한 주행 정보를 이용한다면 운전자의 운전 성향을 분석하는데 도움이 될 것이다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 시의 센서 데이터들을 기록하고 주행 패턴을 인식하는 방법을 제안한다. 운전 성향을 분석하기에 앞서 패턴 별 주행 정보를 제공하기 위해 주행 패턴을 인식하는데 중점을 두었다. 좌회전, U턴, 우회전, 급감속, 급출발, 급가속, 과속방지턱에 해당하는 7개의 패턴을 인식하기 위한 과정으로 데이터 전처리를 통해 이벤트가 발생한 구간을 검출 후, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용한 결정 방식을 적용하여 패턴을 인식한다. 제안된 방법은 운전자의 정보 제공을 위해 인식된 패턴과 함께 동시에 녹화된 비디오 스트림도 제공되며, 이는 안전운전시스템이나 운전습관분석시스템의 중요한 요소라 할 수 있다.
본 연구에서는 기존의 시/청각 방식의 운전정보 전달체계의 한계를 극복하고 더불어 교통약자들의 운전수행에 도움이 되는 자동차용 햅틱 시트 기술을 개발하고자 하였다. 이를 위해 동전형 모터 30개를 사용한 진동자극용 시트커버형 시제품과 모터드라이버모듈을 제작하였고 65세 이상의 고령 피험자들을 대상으로 실시한 가상운전상황에서의 시트진동자극에 대한 실험에서는 피험자들의 전체 진동인지 점수 평균은 3.5/4점으로 87.5%의 인지율을 보여주었다. 또한 모든 피험자가 4번의 과속경고신호를 모두 인지하는 결과를 보여주었다. Trail Making Test 점수에 따른 그룹별 진동인지점수에 대한 통계분석 결과 유의한 차이가 발견되지 않았고 시각기능과 인지기능이 저하된 고령자라도 진동을 인지하는 촉각기능은 동등한 능력을 보여주는 결과를 얻었으며 이 결과는 고령운전자에 대한 차량 내에서의 시트를 통한 진동자극의 운전정보 유용성을 보여주는 것으로 사료된다.
에코 드라이빙은 자동차의 증가로 인하여 발생하는 환경오염, 에너지 소비, 교통사고를 줄이기 위한 친환경 운전 방법이다. 에코 드라이빙을 향상시키기 위한 연구는 주로 공학적, 교육적 방법에 초점이 맞추어져 왔으나, 심리학적 처치를 통해 이를 줄이고자 하는 연구는 부족하다. 이에 본 연구는 행동주의 처치 기법의 하나인 자기-관리 기법이 운전자의 에코 드라이빙 행동에 미치는 효과를 검증하였다. 자기-관리 기법에는 세 가지 처치 요소가 포함되었다: 목표 설정, 셀프-모니터링, 보상. 자기-관리 기법의 효과성을 검증하기 위해서 정기적으로 운전을 하는 세 명의 직장인이 본 연구에 참여하였으며, AB 다중 기저선 설계가 사용되었다. 기저선 단계(A)가 끝난 후, 자기-관리 기법 단계(B)가 적용되었다. 자기-관리 기법 단계에서 각 참가자는 두 가지 운전 행동(e.g., 과속, 급출발)에 대하여 목표를 설정하였으며, 자신의 운전 행동을 매일 기록하였다. 기록한 운전 행동이 목표에 도달할 경우 보상이 주어졌다. 연구 결과, 자기-관리 기법은 운전자의 에코 드라이빙 행동을 효과적으로 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다.
우리나라의 자동차 역사는 주요 선진국에 비해 60년 정도 짧지만 자동차와 일어나는 교통사고의 발생률이나 심각도를 고려한다면 교통사고를 줄이기 위한 여러 가지 원인을 분석해 보는 것이 중요하다. 본 연구는 방송프로그램에 방송한 차량용 영상기록장치(VDR) 제보영상을 통해 다양한 교통사고의 원인을 수집하여 운전자의 행태를 분석하여 교통사고를 발생을 감소 시킬 수 있는 방안을 제시하는 연구목적이다. 방송된 차량용 영상 전체 1,262건에 대해 운전자 행태 분석을 실시하여 DB를 구축하고 이를 교통사고 분석 시스템 TAAS 통계를 비교 분석 결과 전체 1,262건 중 노면상태가 건조 할 때가 1,153건, 기상상태가 맑을 때 1,176건, 주야별 운전시 주간이 1,0,13건으로 높게 분석되었다. 또한 사고유형으로는 차대차 860건이 68.1%로 높게 분석 되었다. 따라서 운전에 장애가 되는 요소가 없는 경우 운전자 개인이 과속과 전방주시 태만이 발생할 가능성이 높으므로 운전자들에 대한 교육을 통해 의식개혁이 필요하다.
유비쿼터스 통신 및 센서네트워크 기술발전으로, 기존 ITS(Intelligent Transportation System) 환경에서 불가능했던 미시 교통류 정보의 수집 가공과 V2V(Vehicle-to-Vehicle), V2I(Vehicle-to-Infra) 양방 통신환경을 활용한 개별차량 및 차량군 단위의 미세제어가 가능해졌다. 이에, 유비쿼터스 기술진보에 맞춘 진일보된 교통운영기술로서 적정속도 관리 알고리즘을 제시하고 그 알고리즘의 성능과 효과를 평가하였다. 적정속도 관리 알고리즘은, 소통원활 상황에서 과속을 억제하고 개별운전자간 속도 편차를 최소화함을 목표로 하는 과속저속관리와, 교통류가 임계상태에 가까워 졌을 때 혼잡교통류로의 전이를 예방 혹은 최대한 늦추는 것을 목표로 하는 밀도관리로 구성된다. 현재 교통 상용 시뮬레이션 소프트웨어로는 개발차량의 속도를 관리하는 본 연구의 알고리즘 모사와 평가가 불가능하여, COM(Component Object Model) Interface를 통해 VISSIM과 직접 작성한 프로그램 코드를 가지고 시뮬레이션 테스트 베드를 구축하여 이러한 효과평가를 수행하였다. 평가 결과 본 연구에서 제안한 알고리즘에 의해 적정속도를 관리 할 경우, 혼잡이 줄어들고 통행시간도 감소하는 효과를 볼 수 있었다.
본 논문의 안전운행 보상시스템은 안전운전을 수행한 차량운전자에게 직접적인 보상을 제공하여 안전운전의 동기를 부여하고 적극적 참여를 유도함으로써 사고의 발생을 줄여 생명과 재산의 손실을 줄이는데 목표가 있다. 기존의 디지털 운행기록계의 경우 차량의 운전상태를 기록만 하였으나, 안전운전보상시스템은 사고예방 효과를 높이기 위한 지원책으로서 안전운전을 수행한 경우 금전적 보상을 통해 위험운전을 피하고 안전운전을 하도록 유도하였다. 즉, 과속으로 인한 사고 발생 빈도가 높은 지역에서는 속도 준수, 또는 차 간 거리 유지, 지정차로 운행 등의 안전운행 지시를 수행한 경우 직접적인 보상을 제공함으로써 안전운전 동기를 부여하여 교통사고를 예방하고자 한다. 이러한 안전운행 데이터와 보상내용은 투명하고 안전하게 관리되어야 하므로 보상근거와 보상내용을 폐쇄형 블록체인 하이퍼레저 패브릭을 이용하여 구축하였다. 그러나 블록체인 시스템은 투명성과 안전성이 보장되는 반면에 낮은 데이터 처리속도가 문제가 되므로 이를 개선하고자 블록생성 가속 기능을 구현하였다. 본 연구에서는 순차적으로 블록을 생성하는 속도가 10TPS(Transaction per second) 내외의 낮은 속도를 나타내어, 블록의 생성속도를 높이기 위해 가속 기능을 적용한 결과 1,000TPS 이상의 고성능 네트워크를 구현하였다.
1997년 우리나라에서 무인과속단속시스템 32대가 처음 도입된 이래 2008년 1월 현재 약 3,700기가 설치되어 운영 중에 있으며, 이는 운전자의 운전행태 및 교통특성 변화를 유도함으로서 교통안전을 개선시켜 결과적으로 교통사고건수 및 사망자 수를 크게 감소시키는 것으로 나타났다. 그러나 현재의 설치효과 평가방법은 설치전후 각 1년간 단순 비교하는 방법으로, 설치 바로 전년도의 교통사고건수가 다른 요소에 의해 최근 몇 년간 발생건수에 의해 급격히 증가(감소)하였을 경우 시스템 설치 후 감소(증가)되었어도 명확히 시스템 설치 효과라고 단정 짓기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 시스템 설치전후 4단계 분석기법을 근간으로 하여 과속단속시스템의 설치효과에 대하여 새롭게 평가하였다. 그 결과 2006년도에 설치한 205대의 과속단속시스템 설치효과는 기존의 분석방법에서 제시한 18%의 교통사고건수 감소효과가 아니라 시스템 설치효과에 의해 $27.4{\pm}3%$, 도로개선 등 기타 요인으로 인한 오차범위가 ${\pm}12.89%$인 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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