우리나라에서 음주운전으로 인한 교통문제는 예전부터 꾸준히 야기되어 왔고 지속적인 관심과 연구를 통해 대책을 마련해 왔음에도 불구하고 여전히 음주운전 적발건수는 증가추세이다. 음주운전에 대한 억제방안을 마련하기 위해 일반운전자와 음주운전자의 차이를 검증한 연구는 많이 수행되었으나 음주운전자만을 대상으로 한 연구는 미흡한 실정이었다. 음주운전은 일반운전자와 음주운전자와도 차이를 보이지만 음주운전자 중에서도 습관적 음주운전자와 비습관적 음주운전자는 차이가 있기 때문에 음주운전으로 인해 1회 이상 단속에 적발된 음주운전자만을 대상으로 연구를 수행하였다. 습관적 음주운전자는 재범할 확률이 높기 때문에 본 연구에서는 음주운전 적발자 중 습관적 음주운전자들을 줄이기 위한 대안을 마련하는 것을 목적으로 한다. 음주운전자들을 대상으로 습관적 음주운전 횟수를 조사하고 음주운전행동을 결정하는데 영향을 주는 속성들을 조사하여 요인 분석을 통해 변수를 축약하였으며, 절단 포아송 모형과 절단 음이항 모형을 통해 영향분석을 하였다. 분석결과 자료는 과산포가 있는 음이항 분포를 따르는 것으로 나타났고, 단속및사고의 두려움, 자기반성, 경험적학습, 자기통제력부족, 차량의존도 요인이 유의미하였다.
운전자 작업부하를 평가하기 위해 다양한 평가지표가 개발되어 활용되고 있으나, 기존의 작업부하 평가지표의 경우 개별 운전자의 운전습관과 주행패턴을 충분히 반영하지 못하고 있다. 또한, 운전자마다 체감하는 작업부하량과 작업부하를 극복하는 능력은 개인차가 있다. 따라서, 본 연구를 통해 개별 운전자의 주행패턴을 반영한 새로운 작업부하 평가지표를 도출하였다. 개별 운전자의 주행패턴을 반영하기 위해 운전자 별 Steering Velocity 절대값의 평균을 임계값으로 설정하고 임계값을 초과하는 영역의 Steering Velocity 면적의 합을 계량화한 ESA (Erratic Steering Velocity Area)를 제시하였다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이션 실험을 통해 자율주행차가 비자율차와 혼재되어 주행하는 군집주행 환경을 구축하여 비자율차의 운전자가 군집주행 환경에서 어떠한 영향을 받는지를 ESA를 활용하여 평가하였다. 주행 시뮬레이션 실험을 통해 군집유무에 따른 일반 비자율차 운전자의 반응행태자료를 추출하여 NASA-Task Load Index (NASA-TLX) 점수와 운전자 작업부하 평가지표간의 관계를 분석하였다. 그 결과, 차로변경 시나리오에서는 다양한 운전자 작업부하 평가지표 중 ESA가 NASA-TLX 점수와 상관관계가 가장 큰 것으로 나타나 ESA의 유용성을 확인하였다.
현재 첨단차량 분야의 기본 기술 중 기 개발된 추종모형은 운전자 및 운행 환경적 요소 등을 배제하고 오직 두 차량사이의 물리적 상관관계에 의해서만 거동하도록 개발되어져 있다. 그러나 추종거동의 현실적 적용을 위해서는 차량 운전자의 특성 및 운행 환경적 요소의 적용이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 보다 현실적용이 용이한 추종모형의 개발을 위한 선행연구로서 차량 운전자가 주행 중 느끼는 불안감의 정도를 산정하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 운전자의 불안감도(Measure of Alarmness ; MOA)는 유비쿼터스 교통 하에서 첨단차량이 추종거동을 하고 있을 때 추종차량과 선행차량 간의 상대적 관계 및 환경적 요인과 운전자의 특성에 의해 측정되는 수치이다. 운전자 MOA의 일반적이고 객관적인 측정을 위하여 운전자 불안감도에 대한 설문조사를 수행하고 이를 바탕으로 MOA 측정 퍼지로직모형을 구축하였다. 시나리오에 의해 정의된 입력값으로 MOA를 산정하여 구축한 퍼지로직모형의 타당성을 입증하였으며, 본 논문의 결과는 주행 중 관여하는 여러 가지 요소에 따라 추종상태에서 느끼는 운전자의 불안감도를 정량적으로 측정함으로서 기존의 추종거동모형을 보다 현실화시키기 위한 기틀을 마련하였다. 이러한 불안감도는 운전자의 주행 중 안전성과 안락함을 평가하는데 주요한 척도로 적용될 것으로 사료된다.
The propose of this study is to analysis driver's behavior of traveler information. This research made an attempt to explore driver's route change behavior in the en-route stage. Model were developed for each analysis with LIMDEP software which was developed by Willams H Greene. Commuters' transportation change in before trip stage are affected by their income, travel time, and incident information and constant of this model showed their reluctance of change mode. This was resulted from the inappropriateness of traffic information to general commuters which is the main target of traffic information.
공격운전은 밀착주행과 급감속과 같은 행위로 상대 운전자를 위협하는 고의적인 행동으로 교통사고 발생 가능성이 높은 위험운전이벤트이다. 본 연구에서는 Multi-agent 주행 시뮬레이션 실험을 통해 공격운전 가해자와 피해자의 상호작용을 차량거동형태를 분석하였다. 운전자의 고의적인 공격의지 검지를 위해 주행패턴을 효과적으로 상대 평가할 수 있는 지표(Erratic Driving Index, EDI)를 도출하였다. 기존의 상용차의 디지털운행기록계 자료를 활용한 위험운전 검지기법과 본 연구에서 도출한 EDI를 연계한 공격운전 검지 방법론을 새롭게 개발하였고 활용성을 평가하였다. 공격운전을 억제하고 운전자의 안전운전을 유도하는 운전자 행태 관리를 위해 본 연구의 결과물이 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
본 연구는 개별 운전자의 행태가 교통 시스템 전체에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 도로 통제 정보의 전파 정도가 교통 혼잡에 미치는 영향 정도를 파악하고자 하였다. 이를 위해 에이전트 기반 교통 모델을 구축하였고 GIS 데이터를 교통 모델에 직접 활용할 수 있는 방안과 모의실험 결과의 처리과정을 제시하였다. 도로 통제 정보 제공이 교통 흐름에 미치는 영향을 분석한 결과, 전체 운전자의 30~70%에 해당하는 운전자에게 정보를 제공할 때 평균속도가 저하되지 않는 것으로 나타났다. 이에 반해 20% 이하 또는 80% 이상의 운전자에게 정보가 전달되면 전체 운전자의 평균속도가 저하되었다. 연구 결과를 종합해 볼 때, 도로 통제 정보의 제공은 교통의 흐름에 영향을 미치며 우회차량으로 인해 국지적 정체가 발생할 수 있음을 알 수 있었다. 이 결과는 향후 도로 교통 정책의 방향 설정을 위한 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 급속한 고령운전자의 증가에 따라 고령운전자의 저하된 운전행태를 수용할 수 있는 도로환경 개선에 대한 노력이 시급하나 아직까지 고령운전자의 사고취약 도로형태에 대한 통계도 집계되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 경찰청 사고통계자료를 이용하여 고령운전자가 사고에 취약한 도로형태 및 취약 정도를 분석하였으며 해외사례를 바탕으로 고령운전자 사고취약 도로형태별 개선 방안을 제시하였다. 국내 고령운전자는 비고령운전자 대비 교차로 사고, 곡선로에서의 차대차 사고 발생확률이 높은 것으로 나타났으나 곡선로 상 차대차 사고는 두 집단간 큰 차이를 보이지는 않았다. 또한 고속도로 인터체인지도 고령운전자 사고취약 도로 형태에 포함시켜 램프 부근에서의 사고감소방안을 살펴보았다.
본 연구는 실시간 교통정보시스템 설계최적화의 핵심사항인 동적교통정보제공에 따른 운전자 경로선택 행위를 효과적으로 분석하기 위해서 개발된 시뮬레이션툴을 실제 도시부네트워크에 적용하였다. 활용의 용이성과 조사범위의 확장을 위하여 인터넷환경에 적합한 웹기반조사툴(WATiSim)을 본 연구에 활용하였는데, 웹기반조사기법은 실제통행의 time pressure와 같이 설문내용을 응답자에게 효과적으로 전달하지 못하는 기존 SP설문조사기법의 단점을 보완할 수 있을 뿐만 아니라, 국내의 견고한 If기반시설을 바탕으로 한 인터넷망을 활용하여 대규모, 저비용의 조사를 수행할 수 있다는 장점이 있다. 사례연구를 통해 서울 도심부 네트워크에 도로전광표지(VMS)를 이용한 실시간 교통정보제공시스템을 구축하는 상황을 WATiSim으로 구현한 후에, 다양한 교통상황정보하에서 운전자들의 경로선택자료를 수집하여 그들의 의사결정구조를 분석하였고 수집된 자료를 토대로 교통상활, 통행목적, 통행상태 등으로 구성된 경로선택 로짓모형을 산출할 수 있었다. 연구결과, 운전자들은 실시간 교통정보제공에 따른 교통상황을 직관적으로 잘 이해하는 것으로 나타났으며, 교통상황, scheduled delay, 통행목적과 통행료 등에 따라 선택행위를 크게 달리하는 것으로 나타났다.
우리나라 자동차의 역사는 약 60년 정도로 주요 선진국에 비해 자동차의 역사는 짧지만 자동차와 연관되어 일어나는 교통사고의 발생률이나 심각도를 고려한다면 교통사고를 줄이기 위한 여러 가지 노력이 절실히 필요하다. 따라서 교통사고로 인해 발생되는 여러 가지 문제는 단순 개인의 피해를 넘어 사회적 문제로서 대두되고 있으므로 이를 해소하기 위해 교통사고 원인을 분석하는 작업은 무엇보다도 중요하다. 본 연구는 최근 2년 4개월간 SBS 방송 프로그램에서 일반 대중을 대상으로 방송한 차량용 영상기록장치(DVR, Driving Video Recorder) 제보 교통사고 영상을 통해 수집된 다양한 교통사고의 원인 중 하나인 운전자의 행태를 중심으로 분석하여, 교통사고 발생을 감소시킬 수 있는 방안을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 이 연구는 교통사고 원인을 단순 데이터 중심으로 분석하고자 하는 기존의 논문과는 달리 다양한 센싱 정보와 비교적 고해상도의 영상정보 수집 내용을 바탕으로 교통사고 발생 시점 전후의 상황을 명확히 저장하고 있는 차량용 영상기록장치 영상을 개별적으로 일일이 직접 분석한 결과로 데이터베이스를 구축하여 이에 대한 통계학적 분석을 통해 실효성 있는 교통사고 감소 방안을 제시하고자 하였다.
C-ITS(Cooperative-Intelligent Transportation System)는 차량과 차량 또는 차량과 인프라 간의 양방향 무선통신 기술을 기반으로 전방의 교통상황 정보를 제공하는 기술 및 시스템을 의미한다. C-ITS 환경에서는 Vehicle-to-Everything(V2X) 기반의 경고 정보를 제공함으로써 운전자로 하여금 감속을 유도하고, 급격한 감속과 가속을 지양하도록 하여 주행행태를 안정적으로 개선시킬 수 있을 것으로 추측된다. 본 연구는 서울시 C-ITS 기반의 경고 정보의 개별적인 효과를 검증하기 위해 경고정보에 대한 순응여부를 판단할 수 있는 방법론을 개발하였으며 추가로 주행안전성 변화를 분석하여 경고정보의 효과를 정량적으로 평가해 보고자 한다. 순응여부는 정보 제공 유무로 구별되는 사전 PVD (Probe Vehicle Data)와 사후 PVD의 속도 분포를 추출하여 비교하였으며, 주행안전성 평가는 Jerk와 가속소음을 계산하여 분석을 수행하였다. 정량적 분석을 위해서 서울 C-ITS 사업기간동안 수집되었던 PVD와 부족한 데이터 수집을 보완하고자 DTG (Digital Tacho Graph) 데이터를 추가 수집하여 활용하였다. 순응도 분석결과 충분한 유효샘플이 수집된 경고정보에 대해 운전자는 감속운행행태를 보였으며, Jerk와 가속소음과 같은 주행안전성 지표를 산출하여 분석한 결과 경고정보 제공으로 인해 주행안전성이 개선되었음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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