이 논문은 자동차보험분야에서 고의사고를 통한 보험사기에 대한 게임이론적 분석을 통하여 개선안을 제시한다. 보험사기범이 고의로 교통사고를 유발하여 보험금과 합의금을 받아내는 상황을 게임모형으로 분석한다. 현행제도 하에서는 최초 교통법규를 위반하여 사고를 낸 운전자(즉 궁극적인 보험사기의 피해자)의 교통법규 위반행위에 대한 처벌수준이 너무 높아서 최초법규위반자와 보험사기범과의 협상게임에서 협상력이 과도하게 약화된다. 보험사기범은 이를 악용하여 과도한 합의금을 (협박하여) 요구하게 되는 것이다. 즉, 최초 법규위반 운전자에 대한 과다한 처벌이, 본래 목적이 교통질서를 유지하려는 것임에도 불구하고, 오히려 보험사기범죄를 유발하는 역효과를 발생시키고 있는 것이다. 이러한 보험사기에 대한 대책으로 보통 제시되는 방안은 범죄에 대한 적발확률을 높이고 적발시 처벌강도를 높여서 보험사기범에 대한 기대처벌비용을 높이자는 것이다. 이러한 제안에 추가하여 이 논문에서 보이려는 것은, 보험사기범과 사기피해자(최초 법규위반/사고원인 제공자)의 게임상황에서 사기 피해자의 협상력을 낮추지 않는(즉 올리는) 것이 보험사기를 억제하는 데에 보다 더 중요하다는 점이다. 보험사기를 억제하기 위해서는 보험사기범에 대한 공권력 등을 사용한 적발 처벌도 중요하지만, 그와 병행하여 사기 피해자의 협상력을 높이는 것이 중요하다. 중요 교통법규위반 중 선량한 운전자가 어쩔 수 없이 위반하게 되는 법규위반 행위에 대한 처벌을 적절한 수준으로 낮추는 것이 고의사고를 유발하는 보험사기 범죄를 줄이는 방안이 될 것이다.
본 연구는 1990년대 이후 실시된 교통사고 줄이기 운동 실시, 무인단속카메라 설치, 좌석안전띠 착용 의무화, 음주운전 삼진아웃제 등 8가지 교통안전정책의 개입효과를 ARIMA방법을 사용하여 분석하였다. 분석의 관점은 교통안전정책 강화가 전체 교통사고에 미치는 영향. 교통안전정책 강화가 일정지역의 교통사고에 미치는 영향, 특정교통안전정책 강화가 특정 법규위반으로 인한 교통사고에 미치는 영향으로 세분하였다. 분석 결과 교통사고 줄이기 운동 실시, 교통법규위반 신고보상금제, 음주운전 삼진아웃제 등이 교통사고 사망자수를 줄이는데 효과가 있는 것으로 나타났으나 통계적으로 유의하지 못하였다.
자동차의 대중화에 따른 자동차교통량의 증가는 교통사고의 증가를 가져 왔으며 이것을 방지하기 위한 여러 대책이 검토되어 왔다. 특히 미국, Europe제국, 일본 및 호주 등과 같은 자동차 선진 국에서는 자동차에 기인하는 안전, 배기, 굉음 등이 사회환경에 미치는 영향, 즉 자동차가 사회에 미치는 마이너스면을 가능한 한 줄이기 위해 일찍부터 자동차에 관한 각종법규가 제정, 정비 되어 왔다. 또한 근년의 석유위기로 인하여 에너지의 국가적인 절약을 목적으로, 자동차의 연료 경제성에 관한 법규도 제정되었다. 자동차의 기술개발 중에서 안전성을 확보하기 위한 제연구 및 그 우선도는 높은 비중을 차지하게 되었으며, 그 결과 자동차의 안전기술은 매년 비약적으로 진보하여 사고회피성능, 충돌시의 탑승자보호성능, 화제대책등 각 분야에 걸쳐 많은 발전을 하여 왔다. 안전성을 높이기 위해, 차체의 강도를 높이면 중량이 증가하여 연비가 나빠지게 되며, 또 배출gas가 악화된다. 즉 여러 요인이 상호간섭 하여 영향을 주게 되므로 법규의 내용을 지키 기에 많은 어려움이 있다. 따라서 비상한 연구와 노력이 필요하다. 특히 최근에는 자동차가 인 간사회에 미치는 영향이 크고 자동차(특히 승용차)가 기술이나 지식, 경험에 있어서 그다지 숙 련되지 않은 사람들도 사용하는 대중상품화되어 각종의 법규제도 점점 강화되어 가는 경향이 있다. 따라서 각국의 법규에 일치하면서 사회나 구입자의 요구에 부음하고 구내자동차의 수출을 촉진시키기 위해서는, 각국법규에 대한 면밀한 검토와 이에 대한 대응책이 필요하다. 여기서는 자동차의 안전에 관한 개요 및 이에 관련된 각국의 법규를 개략적으로 소개하고자 한다.
해상에서 많은 선박은 규정되어 있는 교통법규를 제대로 지키지 않고 불법행위를 함으로써 많은 충돌사고를 일으키고 있다. 이 연구에서는 이러한 해상과 육상의 교통 충돌사고에 대하여 해양안전심판원의 선박충돌사고 원인제공비율의 내용을 검토하고, 실증적인 측면에서 해상에서의 선박충돌사고와 육상에서의 자동차 충돌사고의 원인제공비율에 대하여 비교분석하여 평가하도록 하고자 한다.
고화질 블랙박스의 확산과 '스마트 국민제보', '안전신문고' 등 모바일 애플리케이션의 도입에 따른 영향으로 교통법규 위반 공익신고가 급증하였으며, 이로 인해 이를 처리할 담당 경찰 인력은 부족한 상황이 되었다. 본 논문에서는 교통법규 위반 공익신고 영상 중, 가장 많은 비중을 차지하는 차선위반에 대해 딥러닝 알고리즘을 활용하여 자동 검출할 수 있는 시스템의 개발내용에 관해 기술한다. 본 연구에서는 YOLO 모델과 Lanenet 모델을 사용하여 차량과 실선 객체를 인식하고 deep sort 알고리즘을 사용하여 객체를 개별로 추적하는 방법, 그리고 차량 객체의 바운딩 박스와 실선 객체의 범위가 겹치는 부분을 인식하여 진로변경 위반을 검출하는 방법을 제안한다. 본 시스템을 통해 신고된 영상에 대해 교통법규 위반 여부를 자동 분석해줌으로써 담당 경찰 인력 부족난을 해소할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 교통안전규제 영역에서 문화이론에 대한 논의가 있다. 이는 운전자들의 문화적 편향이 어떻게 형성되어있는가에 따라서 운전자들의 법규의 해석, 법규 위반행위의 위험인식, 규제 불응에 따른 비난의 대상 등이 달라진다는 입장을 가지고 있다. 문화이론에 의하면 개인을 둘러싼 특정한 사회적 관계에서 세계를 바라보는 근본적인 시각인 세계관(world view) 또는 우주관(cosmology)이 형성되며, 이러한 세계관이 개인의 행동과 태도에 영향을 미친다는 것이다. 이러한 맥락에서 볼 때 Ch. Wulf의 역사문화적 인간학 연구에서 제안하는 문화인지와 문화적 학습 이론은 이러한 현상에 대한 새로운 접근을 제공한다. 그에 의하면 문화인지와 문화적 학습을 설명할 수 있는 핵심기제는 신체성, 미메시스, 연행성, 의례, 이미지 다섯 가지로 체계화된다. 본 연구는 Ch. Wulf의 다섯가지 핵심기제를 분석틀로 하여 교통법규에 대해 한국인들이 문화적으로 인지하는 방식과 교통법규 위반 경험을 통해 어떻게 변화되고 있는지를 밝히고자 한다. 이를 위해 교통법규를 위반으로 인해 교육받은 경험이 있는 운전자들을 대상으로 교통문화인지에 대한 심층인터뷰를 하였고, 그 결과를 해석학적 현상학으로 분석하였다.
본 연구는 경찰교통에서의 효과적 ChatGPT 활용 방안 도출을 위한 사전 연구로서 운전면허 학과시험과 도로교통사고감정사 시험에 대한 ChatGPT의 응답을 분석하였다. ChatGPT가 뛰어난 성능과 접근성으로 여러 분야에서 기대를 받고 있으나 경찰 교통법규와 같이 고도의 정확성이 요구되는 분야에서는 사전에 그 성능과 한계를 탐색할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 운전면허 학과시험 문제은행과 도로교통사고감정사 1차 시험을 대상으로 파이썬 코드로 OpenAI API를 이용해 30회의 반복 실험으로 ChatGPT의 응답을 수집하고 응답 결과를 바탕으로 시험별·연도별·내용 영역별 정답률, 일관성 능력을 분석하였다. 분석 결과 첫째, 운전면허 학과시험 및 도로교통사고감정사 1차 시험의 평균 정답률은 각 44.60%, 35.45%로 합격기준보다 낮았다. 연도별로는 2022년 이후 정답률이 평균 정답률을 하회했다. 둘째, 영역별 정답률은 29.69%~56.80%로 나타나 큰 편차를 보였다. 셋째, 정답을 맞힌 경우 95% 이상 일관되게 같은 응답을 출력하였다. ChatGPT의 효과적 활용을 위해서는 사용자의 전문 지식, 평가 데이터 및 방법 마련, 양질의 교통법규 말뭉치 설계와 주기적 학습이 필요하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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