• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.27 no.3
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• pp.111-118
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• 2009

Factors causing traffic accidents are various and traffic law violations can be among them. The efforts to increase traffic law obedience rates of drivers are common in many other countries to reduce traffic accidents, and one of generally applied methods is to increase the amounts of violation fines. Expensive levels of traffic law violation fines could have drivers choose "obey the law" in their decision-making stages since they are economically better-off by following the law. In this sense, this study has developed an economic model to verify whether the current levels of the traffic violation fines of Korea are effective for drivers to choose "obey-the-law" decisions. Speed violations and traffic signal violations have been selected for the case study to verify the relationships between "expected probabilities of being-caught" and "levels of violations fines".

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.4
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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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.

• Korean Journal of Culture and Social Issue
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• v.11 no.1
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• pp.25-42
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• 2005

The present research examined the proposition that once people violate traffic regulations, they would experience cognitive dissonance and subsequently engage in changing their attitudes toward the law negatively in order to reduce the dissonance. In an experiment, participants were presented with three scenarios in which a person violated traffic laws, and they were asked to imagine themselves as the person of the scenarios and write statements supporting the unlawful behaviors. Participants' attitudes toward the general traffic law and the regulations related to the violations were measured 8 weeks before and right after the experimental treatment. The results, as expected, showed that their attitudes toward the general traffic law and the specific regulations in the scenarios changed negatively after writing the statements. In each secnarios, the participants who chose to wrote statements supporting the unlawful behaviors showed great attitude changes that those who did not write the statements. Furthermore, attitudes toward the regulations that were not directly related to the scenarios did not change significantly, and participants who were expected to experience stronger dissonance arousal (e.g.., supported more unlawful behaviors or had have more positive attitudes toward the law before the experiment) showed greater attitude changes. These results support the effects of trivial unlawful behaviors on attitudes toward the law and strongly suggest the role of cognitive dissonance underlying the effects.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.15 no.1
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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.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.26 no.1
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• pp.89-100
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• 2008

The purpose of this paper is to analyze the differences between the severity of punishments for traffic laws related offenders and the choice of policy measures with a view to reducing traffic accidents. To this end, government data on the drivers given a sentence of license suspension or revocation were collected and analyzed in terms of sex, age, type of driver's license, driving career, number of traffic laws violations, and number of traffic accidents generated. The statistics of analysis of covariance and tests of significance were used and conducted to compare the effectiveness of punishment for the penalty and the incentive groups. The results showed that the incentive policy measure on the drivers who violate traffic regulations repeatedly is more effective to reduce the number of traffic offenders and traffic accidents.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.5 no.1
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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.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.23 no.1
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• pp.227-242
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• 2006

This paper analyzes insurance crimes using a game theoretic model. In blackmailing cases involving automobile accidents, insurance criminals deliberately induce innocent drivers(victims) to commit a moving violation such as crossing over the center dividing yellow line, and collide with the victims. After the collision, the criminals and the victims effectively engage in a bargaining game over the amount of the settlement for the damage. Because the penalty for that kind of moving violation is very severe (even criminally prosecuted), the victims do not have much bargaining power. Exploiting the weak bargaining power of the victims, the criminals demand and receive huge compensation (including settlement) from the victims. In the model, it is shown that under the current law agents have perverse incentives leading to insurance crimes. The criminals have incentive to induce car collisions and extract huge settlement from the victims. Based on the analysis, it is suggested that lowering the severity of penalty for certain kind of violation may be needed to prevent insurance crimes, in addition to increasing the crime investigation activities and strengthening punishment for insurance criminals.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.26 no.1
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• pp.165-180
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• 2008

The purpose of this research is to propose an effective traffic safety countermeasure to reduce both violations of road traffic acts and accident rates related to the driver's characteristics by measuring them using Q analysis method, a microscopic statistics analysis method. As a result, violators of the road traffic act could be divided into five driving characteristics and causers of traffic accident could be classified into six driving characteristics. By understanding these characteristics, We could establish a proper traffic safety countermeasure for each driving characteristic. The accomplishments of this research are as follows: The first, We could classify the decisive driving characteristics, which cause road traffic acts and traffic accidents, into internal and external causes. The relationship between each driver's characteristic and the occurrence of the road traffic act and traffic accident could be recognized more clearly. We could find the dangerous driver samples who have Accidents proneness. The second, As a result of analyzing the characteristics of these factors, We could sort out and suggest countermeasure for reducing violation of road traffic acts and traffic accidents as a priority countermeasure and complementary countermeasure. Finally, transportation companies most closely related to automobile accidents can judge new personnels on the basis of their driving characteristics before hiring, and also apply this principle to the traffic safety education vigorously.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.1
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• pp.63-70
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• 2023

Due to the spread of high-definition black boxes and the introduction of mobile applications such as 'Smart Citizens Report' and 'Safety Report', the number of public interest reports for violations of Traffic Law has increased rapidly, resulting in shortage of police personnel to handle them. In this paper, we describe the development of a system that can automatically detect lane violations which account for the largest proportion of public interest reporting videos for violations of traffic laws, using deep learning algorithms. In this study, a method for recognizing a vehicle and a solid line object using a YOLO model and a Lanenet model, a method for tracking an object individually using a deep sort algorithm, and a method for detecting lane change violations by recognizing the overlapping range of a vehicle object's bounding box and a solid line object are described. Using this system, it is expected that the shortage of police personnel in charge will be resolved.