• 대한교통학회지
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• 제27권3호
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• pp.111-118
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• 2009

교통사고 발생은 도로 여건이나 운전자 의식 등의 문제로 발생할 수 있으나 운전자 상호간 또는 운전자와 보행자 사이의 지켜야할 사항을 규정하는 교통법규를 위반할 경우 차량 또는 보행자의 교통사고 노출 가능성이 높아져 교통사고로 이어지는 경우도 상당부분 발생한다. 따라서 교통안전 선진국에서는 이러한 메커니즘의 교통법규 준수율을 높이기 위해서 교통법규를 위반하는 운전자들이 경제적으로 부담을 느껴 "교통법규 준수"라는 행동을 선택할 수 있을 정도의 수준으로 교통법규 위반 범칙금을 책정하고 있으며, 경제가 발전 할수록 범칙금 수준도 향상 시키고 있는 실정이다. 반면, 우리나라는 국민 정서 문제를 앞세워 지난 20년간 교통법규 위반 범칙금 수준을 크게 향상시키지 않았다. 따라서 본 연구는 운전자의 교통법규 준수율을 높일 수 있는 방안에 대하여 경제논리를 적용하여 효율적 교통법규 위반 범칙금 수준을 책정하는 방안을 도출하였다. 속도위반 및 신호위반 등 교통사고와 연관성이 높은 교통법규 사항에 대하여 운전자의 "법규 위반" 또는 "법규 준수"의 행동 선택에 있어서의 기대효용을 수치화 하여 현재 운전자가 기대하는 "교통법규 위반시 단속기대 확률"을 유지할 경우 적정 범칙금 수준과 현재의 범칙금 수준을 유지할 경우 "효율적 단속기대 확률" 등 두 가지의 교통정책 방안을 제시하였다.

• 대한교통학회지
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• 제16권4호
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• pp.89-98
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• 1998

교통사고의 원인은 인적 요인, 차량적 요인, 도로 환경적 요인으로 분류된다. 주어진 도로 환경과 차량 조건하에서는 운전자가 마지막으로 안전을 제어할 책임을 지고 있다. 따라서, 교통사고를 사전에 예방하기 위하여 운전자의 교통법규 위반 행위에 대하여는 도로교통법에 근거하여 징역, 벌금, 구류, 과료, 과태료, 범칙금에 처하고 있다. 교통법규 위반 행위 단속 시에는 교통사고 유발 가능성과 위험도에 따라 단속의 강약을 포함하여 차등화된 처벌이 이루어져야 한다. 교통 범칙금 기준 제시를 위하여 1991~1995년의 5년간 교통사고 및 교통법규 위반을 분석한 결과 전체 교통법규 위반 단속 중 교통사고를 야기하는 동적 위반 행위인 사고관련 위반 행위 단속의 비율이 44%로 일본의 61%에 비해 매우 낮은 수준이다. 따라서 사고유발 가능성에 근거한 교통법규 위반 행위 단속의 강화가 필요하다. 한편 범칙금 부과방안으로 피해도 모형과 빈도 모형을 비교한 결과 교통법규 위반 행위로 인해 발생된 교통사고 비용을 고려한 피해도 모형은 범칙금의 차등화가 분명하지 않고 변별력이 뚜렷이 나타나지 않아 적합하지 않은 것으로 분석되었다. 교통법규 위반 행위에 따른 빈도 모형은 교통사고 건수와 사망사고 건수의 가중치(w)설정을 위해 동적 위반행위가 우리나라와 유사한 일본 자료와 비교한 결과 가중치가 한국=0.7, 일본=0.8일 때 상대적으로 $x^2$가 31.71로 가장 낮게 나타났다. 따라서, 사고건수에 대한 가중치는 0.7로 사망사고에 대한 가중치는 0.3을 적용하였다. 마지막으로 현행 범칙금과 제안된 범칙금을 비교분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.319-320
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• 2022

교통량이 증가됨에 따라 높아지는 사고율을 줄이기 위해 효율적이며, 다양한 교통 위반 단속이 요구되고 있다. 기존의 유무인 교통법규 위반 단속 시스템의 도입으로 단속 구역 확대를 시도하고 있으나 높은 비용의 문제로 한정된 지역에서만 실시되고 있다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 적용하여 차량의 교통법규 위반을 인식하며 이에 대한 정보를 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOv4와 실시간 객체추적기술인 deepSORT 알고리즘을 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 과속, 버스 전용 차로, 주정차, 급속 다차선 변경에 대한 인식 결과를 제공한다. 기존 설치된 CCTV 영상을 대상으로 시스템 적용이 가능하여 저비용으로 넓은 지역에 대한 교통법규 위반 상황 인식을 기대할 수 있다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제11권1호
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• pp.25-42
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• 2005

본 연구는 사람들이 사소한 교통법규를 어기는 행동을 한 후에 법규를 준수해야 한다는 일반적인 태도와 위반행동 사이에서 인지부조화를 경험하며, 그 부조화를 경감시키기 위해 법규 준수에 대한 자신의 태도를 부정적으로 변화시킬 가능성을 확인하였다. 이를 위해 교통법규 위반 (무단횡단, 불법주차, 신호위반)을 묘사하는 시나리오를 읽고, 그 위반행동에 대해 지지하는 글을 쓰게 하여 인지부조화를 경험하게 한 실험참가자들에게서 태도변화가 일어나는지를 관련 교통법규준수 태도를 반복 측정하는 피험자 내 설계를 통해 조사하였다. 실험결과에 따르면, 부조화 처치 전과 후의 일반적인 교통법규준수 태도를 비교한 결과, 전보다 후에 태도가 더 부정적으로 변화하였으며, 시나리오로 제시된 각 교통법규 위반상황과 관련된 태도문항들에서도 부조화를 경험하기 전보다 후의 각각의 교통법규 준수태도가 더 부정적으로 변하였다. 더 나아가 태도변화에서 인지부조화의 역할을 확인하기 위한 추가분석에서, 시나리오로 제시되지 않은 교통법규와 관련된 태도문항들(인지부조화와 관련 없는 문항들)에서는 반복측정 간에 유의미한 차이가 없었으며, 3개의 시나리오 중에 더 많은 시나리오의 위반행동에 대해 지지하는 글을 쓸수록 태도가 더 부정적으로 변화하는 패턴을 확인할 수 있었다 또한, 각 시나리오의 위반행동에 대해 지지하는 글을 작성한 집단이 그렇지 않은 집단보다 태도가 더 부정적으로 변화하였고 초기의 교통법규준수에 대해 긍정적인 태도를 가진 실험참가자가 더 많은 태도 변화를 보였다. 이러한 결과들은 결론적으로 사소한 법규위반행동이 법규에 대한 부정적 태도를 유도하고, 그 과정에서 인지부조화 기제가 중요한 역할을 한다는 사실을 지지한다. 규범 행동 간의 부조화에 대한 태도변화 가능성을 인지 대리 부조화적 설명과 함께 비교문화적 관점에서 논의하였다.

• 대한교통학회지
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• 제15권1호
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• pp.17-26
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• 1997

최근에 이르러 자동차의 대수는 급격히 증가해 왔다. 이런 경향성의 결과로 나타난 교통사고의 인적 및 물질적인 손실이 최악의 상태에 이르른 것이 사실상 오늘날 우리들의 불행한 현실이다. 대다수의 교통사고가 운전자의 교통법규 위반에 기인되고 있다는 전제하 에 본 논문은 심리학적인 관점에서 그와같은 위반적인 운전자 행동의 이론적 배경을 비판적으로 분석하고자 시도한다. 아울러 이 논문에서는 운전자의 법규 위반적 행동에 대해 취할 수 있는 기본적이 대책을 마련 하는데 있어 특별히 기여할 수 있을 "인간-환경-경험" 모델을 구축하는 기초를 마련하고자 노력하고 있다.자 노력하고 있다.

• 대한교통학회지
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• 제26권1호
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• pp.89-100
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• 2008

본 연구는 교통법규를 위반한 운전자에게 주어지는 처벌의 강도와 정책수단의 선택에 따라 교통법규 위반과 교통사고 야기 감소라는 정책목표 달성에 차이가 있는지를 분석하는 것이 목적이다. 이를 위해 동일한 위반행위에 대해 운전면허를 취소하는 경우와 재위반시 운전면허 취소를 전제로 운전면허 정지로 감경처분을 하는 경우 처분이후 18개월간 교통법규 위반과 교통사고 야기에 대하여 공분산분석과 표본매칭 후 비교집단간 t검정을 실시하였다. 분석결과 유인정책을 활용하는 것이 강한 처벌을 하는 것보다 제재 이후의 교통법규 위반과 교통사고 야기를 감소하는 효과가 높은 것으로 나타났다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제5권1호
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• pp.87-111
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• 1995

이 논문은 집행당국의 제한된 집행예산속에서 환경법규 위반기업을 적발하고 준수를 유도할 보다 효율적 집행제도로서 차별규제방식이 단순규제방식에 비해서 효율적임을 현행 한국의 초과배출부과금제도에 적용해 실증적으로 보여주고자 하였다. 위반기업들의 최적위반일수를 비교한 실증분석 결과에 의하면 총 65개 오염방지 시설중 단위기간 M=78 일의 경우 단순규제방식하에서 78일 위반시설은 28개, 1-77일사이 위반시설은 13개시설이었다. 차별규제방식하에서 78일 위반시설은 16개 시설이며 1-77일사이 위반시설은 23개시설로 늘어났다. 이같은 현상은 단위기간 M=52일, 39일의 경우 두 규제방식을 비교할 경우도 비슷한 결과를 보였다. 그러므로 차별규제방식이 단순규제방식에 비하여 상대적으로 효과적인 규제방식임을 확인할 수 있었다. 하지만 차별규제방식하에서도 최대한 위반하는 것이 유리한 선택임을 보여주는 상당한 업소들이 존재하였다. 그러므로 차별규제방식도 그룹별로 법규를 차등적용하는 유인은 있지만 궁극적으로는 직접규제의 일종이므로 직접규제의 근본적 문제점을 내포하고 있다. 따라서 현제도를 급격히 바꾸는 것은 현설 여건상 어려우므로 그 중간단계로서 차별규제방식으로 나아가는 것이 필요하다. 그러나 장기적으로는 총량규제방식으로의 전환이나 오염물질량에 비례한 배출부과금제도 오염배출권 거래제도 등과 같은 경제적 효율성을 갖춘 제도로 나아가야 할 것이다.

• 재무관리연구
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• 제23권1호
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• pp.227-242
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• 2006

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.

• 대한교통학회지
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• 제26권1호
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• pp.165-180
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• 2008

본 연구는 교통법규 위반과 교통사고 야기에 밀접한 운전자의 운전성향에 대해, 미시적인 통계분석 기법인 Q 분석 기법을 활용하여 분석함으로서, 운전성향과의 관련성에 근거한 교통법규 위반 및 교통사고 감소에 효과적인 교통안전대책을 제시하고자 하는데 그 목적을 두고자 하였다. 그 결과 교통법규 위반자들은 5가지의 운전성향으로, 교통사고 야기자들은 6가지의 운전성향으로 유형화하여 분석할 수 있었다. 이러한 유형별 운전성향 특성 분석을 통해, 운전성향별 교통법규 위반 및 교통사고 감소대책을 수립할 수 있었다. 이번 연구의 성과는 다음과 같다. 첫째. 교통법규 위반과 교통사고를 일으키는 데 결정적인 운전자의 운전성향을 내적 요인과 외적 요인으로 분류할 수 있었다. 각각의 운전성향이 교통법규 위반과 교통사고 야기에 어떠한 영향을 미치게 되었는지를 비교적 명확하게 파악할 수 있었다. 또한 사고호발성향을 지닌 위험 운전자 표본을 찾아낸 것도 본 연구의 성과라 할 수 있다. 둘째. 현재 시점에서 연구대상이 된 비정상 운전자들의 요인별 운전특성을 유형화하고 분석한 결과, 교통 법규 위반 및 사고 감소를 위한 대책을 중점대책과 보완대책으로 비교적 명확하게 구분하여 수립할 수 있었다. 셋째. 교통사고 야기와 가장 밀접하게 관련을 갖고 있는 운수업체의 입장에서는 여객운수 종사자들의 신규 채용 시 이들의 운전성향을 사전에 파악하여 채용 여부를 결정하거나, 채용 후 운전성향에 맞는 교통사고 예방을 위한 교통안전교육에도 이를 적극적으로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.63-70
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• 2023

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.