• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• v.20 no.6
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• pp.3185-3199
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• 2018

Middle- and old-aged driver's capability in recognition for driving scene elements was compared. Central and ambient stimuli were selected from natural driving scene and sensitivity, bias and reaction time were measured as dependent measures. The results are as follows. First, in general, older drivers showed lower sensitivity than middle-aged drivers. In particular, the older drivers' sensitivity was significantly lower for the ambient stimuli than central stimuli, whereas the middle-aged drivers showed no significant difference between the two types of stimuli. Second, the older drivers tended to show more lenient responses whereas the middle-aged drivers responded more conservatively. Third, the older drivers showed longer reaction time than the middle-aged drivers, in particular, in the responses of miss and correct rejection. This results suggested that the older drivers' retention for driving scene elements in their working memory may not be stable, which can be resulted in difficulties in rapid and accurate responses in a real life driving.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2010.11a
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• pp.601-607
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• 2010

비신호교차로 사고를 대상으로 신호기 운영방법과 차로폭에 따른 고령운전자 교통사고 특성을 파악하기 강화군, 무주군, 원주시, 보령시의 3년간(2007년-2009년) 교통사고 데이터를 사용하여 일반운전자와 고령운전자의 사고를 비교, 분석하였다. 그 결과, 고령운전자 교차로 교통사고는 점멸신호기로 운영되는 교차로사고는 일반운전자보다 다소 높았으며, 정면충돌사고 일반운전자 사고의 8배나가 높게 나타났다. 또한 고령운전자 교차로 교통사고는 차로폭이 6m초과 13m이하의 교차로에서 41.0%가 발생하여 왕복 3-4차로에서의 교차로에서 고령운전자의 교통사고 발생률이 높은 것으로 나타났다. 따라서 고령운전자의 교차로 교통사고 예방을 위해서는 6m초과 13m이하의 도로에 대한 대책이 마련되어야 할 것이며, 점멸신호기로 운영되는 교차로에 대한 점검이 필요하다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2002.05a
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• pp.241-250
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• 2002

본 연구의 목적은 최근 운전자 행동에 대한 연구 방법으로 매우 중요하게 대두되고 있는 운전 시뮬레이션 방법을 이용하여 운전자들이 보이는 기본적인 운전 수행 능력 및 이러한 운전 수행 능력과 관련이 가장 깊은 것으로 기존의 연구들이 밝혀왔던 기본적인 지각적/인지적/운동적 수행 능력을 측정하여 운전자 수행을 평가하는 것을 목적으로 한다. 특히 운전자의 운전 수행 및 운전과 관련된 기본적인 정신/운동 수행 능력은 정보 처리적 관점에서 측정되고 분석되었으며, 이를 통해 운전자들이 보이는 기본적인 정보처리 능력의 패턴에 대한 전반적 이해를 시도하였다. 본 연구에서는 기본적인 운전 수행 능력을 평가하는데 사용되는 차량의 속도 유지와 차선 유지에 대한 측정치와 더불어 운전과 관련한 인간 수행 중에서 단순 반응 능력, 선택 반응 능력, 속도 추정 능력, 청각적 주의나 시각적 주의의 분산 능력 등이 운전 시뮬레이션을 통하여 운전 중에 실시간으로 측정되었다. 본 연구에서 수집된 자료는 운전자들의 실제 운전 수행 및 이와 관련된 정보 처리 활동에 대한 표준화된 준거를 제시하는데 기초적 자료로 사용될 수 있으리라 생각된다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2017.11a
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• pp.245-246
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• 2017

현재 고령자는 65세 이상으로 정해져 있고 고령 운전자 사고에 관련된 연구들은 65세를 기준으로 일반 운전자와 고령 운전자를 구분한다. 하지만 실질적으로 교통약자로 분류되어야 하는 신체 능력을 가진 고령 운전자를 구분하는 연구는 부족한 실정이다. 분석결과 차종별 주요 사고특성에 대해 70세 이상의 경우 사고 발생에 미치는 영향력이 높아지는 것으로 나타났으며, 70~80세 구간에서 사고 발생 빈도가 상대적으로 낮았던 승용차에 대해서도 주요사고특성을 분석한 결과 75~84세 구간에서 사고 발생에 대한 영향력이 높아지는 것이 나타났다. 이는 고령화가 진행되고 평균 수명이 늘어나 고령자 구간 폭도 증가하기 때문에, 고령자 내에서도 특성이 나뉘게 되고 본 연구를 통해 연령군집별로 사고 발생에 대한 영향력이 달라지는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.383-386
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• 2021

본 논문에서는 주행 중 운전자의 운전작업 중 전방 주의집중 여부를 모니터링하는 연구 방안들을 조사하고 최신 연구 동향을 분석하였으며, 자율주행자동차에서 운전자의 주의집중이 필요한 상황들에 대해 사전에 안내하는 방안을 제시하고자 한다. 연구 동향을 조사한 결과 대부분의 방법은 시각 자료 기반과 생체신호 기반으로 진행하고 있다. 연구분석 결과를 바탕으로 두 가지 방법 중 본 연구에서는 시각 자료 기반 연구 방법에 초점을 맞추어, 자동차에 설치된 카메라를 통해 수집된 영상에서 운전자의 운전작업 주의 여부를 식별하는 방법들에 대해서 분석을 진행하였다. 주행 영상에서 HoG(histogram of oriented gradients) 특징과 딥러닝 학습을 통해 운전자의 주의집중 여부를 모니터링하는 방법이 효과적임을 제시한다. 본 연구조사를 통해 분석된 운전자 모니터링 방안들을 자율주행 자동차에 적용하기 위한 운전자 주의 태만 경고시스템에 적용이 가능함을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.166-166
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• 2004

운전자 보조시스템에는 적응순항제어 (adaptive cruise control), 차선변경 (lane change), 충돌경고 (collision warning), 충돌회피 (collision avoidance), 및 자동주차 (automatic parking) 등이 있다. 이런 운전자 보조시스템은 어떤 목적을 가지고 있다. 운전자의 부담을 줄이고 안전을 위하여 차량의 주행방향에 있는 장애물이나 차량을 감지하여 차량간의 안전거리론 유지하고 자동차가 일정 속도를 유지하도록 한다. 운전자 보조시스템의 효율은 센서들로부터 얻어진 정보의 해석에 달려있다.(중략)

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.14 no.2
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• pp.134-139
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• 2021

Currently, the autonomous vehicle market is commercializing a level 3 autonomous vehicle, but it still requires the attention of the driver. After the level 3 autonomous driving, the most notable aspect of level 4 autonomous vehicles is vehicle stability. This is because, unlike Level 3, autonomous vehicles after level 4 must perform autonomous driving, including the driver's carelessness. Therefore, in this paper, we propose the Emergency-notification and Driver-response Confirmation System(EDCS) for an autonomousvehicle safety that notifies the driver of an emergency situation and recognizes the driver's reaction in a situation where the driver is careless. The EDCS uses the emergency situation delivery module to make the emergency situation to text and transmits it to the driver by voice, and the driver response confirmation module recognizes the driver's reaction to the emergency situation and gives the driver permission Decide whether to pass. As a result of the experiment, the HMM of the emergency delivery module learned speech at 25% faster than RNN and 42.86% faster than LSTM. The Tacotron2 of the driver's response confirmation module converted text to speech about 20ms faster than deep voice and 50ms faster than deep mind. Therefore, the emergency notification and driver response confirmation system can efficiently learn the neural network model and check the driver's response in real time.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.13 no.6
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• pp.10-24
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• 2014

In-vehicle warning information systems(IWIS) is an effective countermeasure for preventing traffic crashes. It provides drivers with warnng messages about upcoming hazards to draw proper evasive maneuvering. This study developed a methodology for evaluating the effectiveness of IWIS based on an integrated index to identify driver's responsive behavior. The proposed index consists of characteristics of longitudinal and lateral behavior of vehicle maneuverings. Also, a method to assign mixed-weights in the context of multi-criteria decision making framework was adopted to develop the evaluation method. It is expected that the outcome of this study is useful in designing more effective in-vehicle warning information systems.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.21 no.3
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• pp.97-106
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• 2003

When a route choice is done under uncertainty, a driver has some expectation of traffic conditions that will occur according to the route chosen. This study tries to build a framework in which we can observe the learning behavior of the drivers' expectations of the travel time under nonstationary environment. In order to investigate how drivers have their subjective expectations on traffic conditions in response to public information, a numerical experiment is carried out. We found that rational expectations(RE) formation about the route travel time can be expressed by the adaptive expectation model when the travel time changes in accordance with the nonstationary process which consists of permanent shock and transient shock. Also, we found that the adaptive parameter of the model converges to the fixed value corresponding to the route conditions.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.5
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• pp.27-33
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• 2019

Various technical and societal approaches are being made to realize the auto driving (AD) and cooperative driving (CD) including communication network and extended advanced driver support system is under development. In CD, it is important to share the roles of the driver and the system and to secure the stability of the driving, so a efficient interface scheme between the driver and the vehicle is required. This study proposes a research model including driver, system and driving environment considering the role and function of driver and system in CD. An efficient interface between the driver and the vehicle to cope with various driving situations on the CD using the analysis of the driving environment and the research model is also proposed. Through this study, it is expected that the proposed research model and interface scheme could contribute to CD system design, cockpit module development and interface device development.