본 연구는 어린이집 통학버스 운전자의 안전의식에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 이를 위하여 대전, 충 남북 지역의 어린이집에서 통학버스를 운전하는 어린이집 원장과 지입형태의 운전자 276명을 조사대상자로 하였다. 자료분석을 위하여 PASW Statistics 18.0을 이용하였다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 어린이집 원장과 지입형태 운전자의 안전의식 수준은 각각 6.46(SD=1.65)과 6.82(SD=1.75)로 나타나 지입형태의 운전자가 유의미하게 더 높은 것으로 나타났다(t=1.958, p<.05). 둘째, 조사대상자의 안전의식에 영향을 미치는 요인은 각 집단별로 크게 다른 것으로 나타났다. 어린이집 원장의 안전의식에 영향을 미치는 요인은 사고 경험 유무, 감각추구성향, 안전지향동기, 보호자 등의 안전의식, 지각-운동기술 순으로 나타났다. 반면에, 지입형태의 운전자의 안전의식에 영향을 미치는 요인은 안전지향동기, 건강상태, 일일 운전시간, 경제상태, 보호자 등의 안전의식 순으로 나타났다. 이러한 연구결과에 기초하여 어린이집 통학버스 운전자의 안전의식을 향상하고, 교통사고를 방지할 수 있는 몇 가지의 실질적인 방안을 제시하였다.
대량수송이 가능한 대중교통 수단의 경우 사고 발생 시 대형인명피해가 우려되며, 이로 인해 다량의 사회적 경제적 손실이 발생할 가능성이 크다. 특히, 최근 들어 버스 운전자의 피로 및 부주의 등으로 인한 중 대형 버스사고가 잇따라 발생하며 버스사고 및 운전자의 근무환경에 대한 사회적 관심이 나날이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 버스운전자의 근로 환경(업종별 근로 형태별)에 따른 근로여건 및 사고 특성을 비교 분석하고자 한다. 이를 위하여 국내 271개 버스회사에 대한 2017년 1월~12월까지의 운행기록계 자료 및 업체 정보(업종구분, 근로형태)를 수집하였으며, 이를 통계적 방법론을 활용하여 분석하였다. 그 결과 버스운전자의 근로조건에 따른 사고빈도 및 운행환경의 차이가 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 특히, 격일제 근무 형태를 따르는 시내버스(특광역시 제외)에서 교통사고가 비교적 빈번히 발생함을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 향후 노선버스 사고 감소를 위한 근무여건 개선의 기초자료로 활용될 수 있기를 기대한다.
우리나라의 교통혼잡비용은 매년 급격히 증가하고 있으며, 이를 해결하기 위한 방안으로 정부는 대중교통 이용활성화 를 적극 장려하고 있는 실정이다. 대중교통은 혼잡비용 절감에 중요한 사회적 역할을 담당하고 있으나, 많은 승객을 수송하는 수단이므로 교통사고 발생시 그 심각도가 매우 높다. 이러한 대중교통의 사고 주 원인으로는 버스운전자의 업무부담 과중으로 인한 전방 및 측방 주시태만이 대표적이다. 이러한 사고요인을 제거하기 위해 대중교통 HUD를 개발하였다. 버스에 활용이 가능하도록 수직면에 가까운 자동차 윈드실드에 정보표출이 가능한 광학 및 광원 기술을 개발하였으며, 버스 운전자가 필요로 하는 표출 콘텐츠를 선정하였다. 또한 뇌파분석 등을 통해 표출정보의 시인성 향상을 위한 색상을 도출하였다. 본 연구를 통해 개발된 대중교통 HUD는 버스 등 대중교통의 운전자 업무부담을 감소시키고, 전방으로 시야를 집중시킴으로써 교통사고 감소에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 시내버스 운전자의 실제 운행기록 정보를 토대로 사고발생 가능성을 내포한 운전자를 판단할 수 있는 모형개발을 목적으로 하였다. 본 연구를 위하여 사고발생 운전자 및 사고 미발생 운전자의 실제 운행기록 정보에서 교통사고와 관련한 유의변수를 도출하는 한편, 판별분석(Discriminant Analysis) 및 로지스틱회귀분석(Logistic Regression Analysis)을 적용하여 개발된 분류모형에 대한 모형간 정확도를 비교하였다. 또한, 개발된 모형을 다른 운전자들의 운행기록자료에 적용하여 모형의 정확도를 검증하였다. 사고발생 가능성을 내포한 운전자 분류모형을 개발한 결과 감속도($X_{deceleration}$) 및 우측방향 가속도($Y_{right}$)가 동시에 작용할 때 이 변수가 사고발생 운전자 분류의 최적 요인변수로 도출되었으며, 판별분석에 의한 예측모형은 최대 62.8%, 로지스틱회귀분석에 의한 예측모형은 최대 76.7%의 비율로 사고 발생 운전자 분류가 가능한 것으로 나타났다. 또한, 모형 예측력에 대한 검증결과 84.1%의 적중률을 보이는 것으로 나타났다.
본 논문은 컴퓨터 비전 기반의 인식 기법으로 주간 시내도로에 정차된 버스와 보도 사이로 접근하는 측후방 차량을 탐지하는 시스템을 설명한다. 이 시스템은 승객의 안전한 하차를 위해 버스 운전자와 승객에게 차량의 접근 유무를 알려준다. 버스의 측후방 영상은 버스가 정차할 때마다 버스 중앙 출입문 상단에 장착된 카메라에서 입력된다. 이 영상에서 버스와 보도 사이에 탐색영역을 설정하고 이 영역에서 영상의 변화와 소벨 필터링으로 차량을 탐지한다. 탐지된 차량의 중심점을 잡은 후, 위치 및 가로 세로의 크기를 이용하여 거리, 속도, 방향을 알아낸다. 이 정보를 이용하여 하차하는 승객에게 위험한 상황이라 판단될 경우, 운전자와 승객에게 위험을 알려준다. 실험결과로 시내 주행시 87% 이상의 탐지율을 나타내었다.
본 논문에서는 스마트폰 앱에 기반한 버스정보시스템 구현에 대한 소개를 한다. 기본적으로 버스운전자용 앱(APP)에 의해서 버스의 위치가 파악되고 이를 3G망을 활용하여 전송된 서버에서 가공하여 버스 승객들에게 위치정보를 알리는 시스템이다. 기본적으로 버스정보시스템이 가지는 시스템적인 특징을 스마트폰을 기반으로 개발하고 저비용으로 개발하도록 하여 영세한 사업자들에게 활용되도록 하는데 목적이 있다.
본 연구에서는 운수종사자시스템과 운행기록분석시스템을 활용하여 시내버스 고령운전자 운전적성정밀검사의 신규검사결과, 사고 및 벌점현황, 운행기록자료를 분석하였다. 분석결과 시내버스 고령운전자를 사고수가 많은 관심대상 운수회사와 관리가 잘 되고 있는 교통안전 우수회사와 비교했을 경우 운전적성정밀검사의 결과는 비슷하였으나 최근 5년 동안 운행하면서 발생한 총 벌점은 상당한 차이를 보였고 사고의 경우 평균 중상자수와 경상자의 수도 적은 것으로 확인됐다. 또한 운행 100km당 위험운전행동 횟수를 비교해보면 우수회사의 고령운전자는 다른 고령운전자와 비고령운전자와 비교해서도 위험운전행동 횟수가 상당히 적은데 잘못된 운전습관의 교정결과에 따른 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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