최근 차량의 경우 미리 설정된 쉬프트 패턴에 의해 변속되도록 고안된 자동변속기가 장착되어 있다. 자동변속기는 기존에 운전자가 수동으로 조작하는 방식과 달리, 자동으로 변속되므로 편안하고 편리하지만, 고정된 패턴을 이용해 변속하기 때문에 운전자의 의지를 반영하지 못한다. 운전자의 의지를 반영하기 위해서는 운전자의 성향뿐만 아니라, 차량의 상태도 같이고려해야한다. 이에, 차량의 상태와 운전자의 조작상태를 모듈 화시켜 학습하여 종합적인 운전성향을 판단하고, 반영하여 변속을 결정하고자 한다. 본 논문에서는 모듈화된 신경망을 이용한 운전의지 판단 알고리즘을 자동차의 자동변속기에 적용하여, 기존에 운전자마다 동일하게 적용되던 고정된 패턴에 의해 변속되던 결과와 비교해 봄으로서, 운전자마다 다른 유동적인 운전의지를 반영한 결과가 우수함을 보이고자 한다.
교통정보의 정확도는 정보에 대한 운전자의 반응을 결정하는데 중요한 요소이다. 교통상황의 정확한 정보를 제공하는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 대부분의 교통정보는 불확실성을 내재하게 된다. 그러나 기존의 많은 관련 연구에서는 정확한 정보와 그에 대한 운전자의 신뢰를 가정하고 있다. 본 논문의 목적은 불확실한 정보가 운전자의 의사결정에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위해 노선선택에서 불확실한 통행료 정보의 선택상황을 가정해 SP 설문조사를 실시하고 통행료 정보의 불확실정도를 정량화 하기 위해 범위 값으로 표현하였다. 특히 본 연구는 기존 확률효용이론(Random Utility Theory)이 설명하지 못하는 불확실한 정보가 노선선택에 미치는 영향을 분석하기 위하여 Prospect Theory를 적용하여 정보의 불확실성에 따른 운전자의 노선선택행태를 분석하였다. 분석결과, 운전자는 정보가 주어진 노선을 정보가 주어지지 않는 노선보다 선호하는 것으로 나타났다. 또한 운전자는 확실한 정보를 선호해 노선선택을 하는 것으로 나타났다. 그러나 정보의 불확실정도가 증가하면서(범위값이 증가하면서) 노선의 선호도가 감소하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 한편 범위값으로 제공된 정보에 대해서는 범위값의 크기와 더불어서 중위값도 운전자의 의사결정에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 위 결과에 Prospect Theory를 적용한 결과, 불확실한 정보에 대한 운전자의 의사결정은 선택상황을 이해하고 평가하여 변형, 재형하는 일련의 과정에 따라서 다양한 행태가 나타나는 것으로 분석되었다. 따라서, 불확실한 정보에 대한 운전자의 의사결정을 분석할 때는 운전자가 선택상황을 해석하는 방식에 따라 다양하고 융통성 있게 접근해야 한다. 본 논문은 Prospect Theory의 기본 개념과 의사결정단계에 따른 원칙만을 적용하였으나 향후 불확실한 정보에 대한 운전자의 행태를 설명할 수 있는 좀 더 상세한 분석과 더불어 다양한 분야의 이론이 적용되는 것이 필요하다고 사료된다.
본 논문은 자동차 충돌사고시 승객보호장구인 에어백과 안전벨트가 운전자 안전에 미치는 영향을 컴퓨터 모의충돌실험을 통해 연구하였다. 에어백 전개특성은 실제 에어백 전개 단품실험을 통해, 모의충돌실험차량의 감속도 특성은 실제 차량충돌실험 결과자료를 기초로 자동차 충돌해석 전문프로그램인 LS-DYNA를 이용하여 도출하였고, 에어백과 안전벨트가 운전자 안전에 미치는 영향은 승객거동해석 전문프로그램인 MADYMO를 이용하여 연구하였다. 연구결과. 충돌 후 운전자 머리에 작용하는 1차 접촉 가속도에 대한 저감효과는 에어백을 장착하고 안전벨트도 착용한 A상황이 가장 높고, 다음으로 B상황, C상황, D상황 순이다. 안전벨트가 운전자 머리보호에 미치는 효과는 에어백을 장착한 경우, 안전벨트를 착용한 경우가 안전벨트를 착용하지 않은 경우에 비해 최소 12.2%, 최대 32.5% 증대되고. 에어백을 장착하지 않은 경우는 안전벨트를 착용한 경우가 안전벨트를 착용하지 않은 경우에 비해 최소 14.2%, 최대 28.0% 운전자 머리보호 효과가 증대된다. 에어백이 운전자 머리보호에 미치는 효과는 안전벨트를 착용한 경우, 에어백을 장착한 경우가 에어백을 장착하지 않은 경우에 비해 최소 45.0%, 최대 59.8% 증대되고, 안전벨트를 착용하지 않은 경우에는 에어백을 장착한 경우가 에어백을 장착하지 않은 경우에 비해 최소 39.4%, 최대 66.5% 운전자 머리 보호효과가 증대된다. 특히, 에어백을 장착하고 안전벨트를 착용한 경우가 에어백을 장착하지 않고 안전벨트도 착용하지 않은 경우에 비해 최소 52.9%, 최대 70.5% 운전자 머리를 부상으로부터 보호하는 효과가 증대된다. 따라서. 충돌 후 운전자의 인명피해를 최소화하고 안전을 극대화하기 위해서는 차량에 에어백을 장착함과 동시에 안전벨트를 반드시 착용한 후 운행해야한다. 그러나, 충돌속도가 60Km/h 이상이면 에어백을 장착하고 안전벨트를 착용하였더라도 안전장구로써 기능이 저하되어 운전자 머리를 부상으로부터 보호할 수 없으므로 안전장구가 운전자 안전을 지켜주는 최선의 방법이 아니라 보조장구라는 것을 반드시 인식하여야 할 것이다.
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.
본 연구는 운전자 연령대와 뇌손상 여부에 따라 다양한 반응시간 과제에서의 반응시간과 반응정확성에서 어떠한 차별성이 있는지 살펴볼 목적으로 수행되었다. 이를 위해 30-50대의 중년운전자, 65세 고령운전자, 그리고 65세 이상의 뇌졸중 고령운전자들을 대상으로 단순반응, 2-선택반응, 자극 이심률을 달리한 4-선택반응, 탐색반응 및 동적자극 탐지 과제에 대한 수행을 비교하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 전반적으로 중년, 고령 및 뇌졸중 고령운전자 순으로 느린 반응시간을 보였으나 자극 이심률이 작은 조건($5^{\circ}$)에 비해 큰 조건($10^{\circ}$)에서 뇌졸중 고령운전자의 반응시간이 다른 집단에 비해 더 두드러지게 지연되었다. 둘째, 전체 반응시간에서 단순 반응시간을 감산한 반응시간을 분석한 결과, 2-선택반응 과제와 동적자극 탐지과제에서의 집단간 반응시간 차이는 유의하지 않았는데, 이것은 이러한 과제들에서의 반응시간 차이가 단순 반응시간에 의해 주로 결정된다는 것을 시사한다. 셋째, 일시적 기억을 요구하는 탐색과제에서는 두 고령운전자 집단이 중년운전자 집단에 비해 유의하게 느리고 부정확한 수행을 보였다. 넷째, 집단간 반응정확성에서의 차이는 선택 대안이 많은 과제와 기억을 요구하는 과제에서 두드러졌다. 이러한 결과는 기억 요구를 수반하는 탐색과제는 중년과 고령운전자 사이의 수행을, 반면 자극 이심률 조건은 뇌졸중 여부에 따른 고령운전자 집단에서의 수행 차이를 민감하게 반영할 수 있음을 시사한다.
본 연구에서는 오류와 착오가 고령운전자의 운전행동에 어떠한 영향을 미치는지 알아보았다. 우선, 운전일탈행동의 구조와 문항의 신뢰도를 알아보기 위하여 456명의 운전자에게 운전일탈행동조사지(DBQ: Driver Behaviour Questionnaire)를 실시하였다. 그리고 883명의 운전자를 대상으로 운전일탈행동조사지를 실시하여 운전자들의 오류와 착오를 측정하였다. 참가자 가운데 만 25세 이하 청소년운전자와 만 65세 이상 고령운전자 325명을 대상으로 운전경력, 주행거리, 위반경험, 사고경험을 조사하였으며, 고령운전자의 자료는 1:1 인터뷰를 통하여 수집하였다. 그리고 운전일탈행동의 구조를 알아보고자 요인분석을 실시하고, 연령에 따른 운전일탈행동의 변화를 살펴보았다. 또한, 고령운전자와 청소년운전자를 대상으로 운전일탈행동과 운전경험과의 관계를 알아보았다. 그 결과, 운전일탈행동은 '위반', '오류', '착오'의 세 요인으로 이루어져 있었으며, 연령이 중가할수록 운전일탈행동은 감소하는 것으로 나타났다. 고령운전자와 청소년운전자 모두 운전경력이 많을수록 운전일탈행동은 적었으며, 고령운전자는 운전일탈행동 가운데 오류점수가 높고 청소년운전자는 위반점수가 높았다. 청소년운전자의 운전일탈행동은 주행거리, 위반경험과 상관관계가 있었고, 고령운전자의 운전일탈경험은 주행거리와 사고경험에 영향을 주고 있었으며, 특히 위반, 오류, 착오점수가 높을수록 고령운전자의 사고경험은 많았다.
차량용 증강현실 기술은 운전자의 신체적 인지적 부하를 최소화함으로써 운전자의 안전과 편의를 달성하기 위한 목적으로 차량에서 제공되는 정보를 운전자의 시야에 맞게 운전자 전방 실세계에 정합하여 제공하는 기술이다. 최근 차량의 지능화와 증강현실기술 접목의 다양화 및 디스플레이 기술의 급진한 발전으로 차량용 HUD(Head Up Display)기술 개발이 활발히 이루어지고 있다. 특히 최근에는 국내외 자동차 제조사 및 연구기관을 중심으로 AR(Augmented Reality)기술을 차량용 HUD에 접목한 AR-HUD 기술 개발이 진행 중이다. 본고에서는 이러한 배경을 토대로 차량용 HUD 기술 및 차량용 AR 기술의 개발 현황과 관련 이슈에 관하여 살펴보고자 한다.
일시적인 행사, 도로공사 또는 교통사고로 인해 도로용량이 저하되거나 도로가 폐쇄되는 경우, 운전자들은 당초 자신이 원하는 시간에 목적지에 도달하지 못함에 따라 스케쥴 지체를 경험하게 된다. 이는 교통망의 신뢰성이 저하됨으로서 발생하는 것으로 이들 비 반복적인 혼잡요소들을 운전자의 경로선택행위에 포함시킬 필요가 있다. 이런 측면에서 본 연구에서는 기존 교통분야에서 소홀히 다루었던 신뢰성이라는 개념을 운전자 행태모형에 도입하는 방안을 제시코자 한다.
자동차의 수가 점점 증가함에 따라 교통사고도 그 만큼 증가하고 있다. 교통사고의 주요 원인 중 하나가 졸음운전이나 부주의한 운전에 의한 것이다. 따라서 Real-Time으로 운전자의 제스처를 인식하여 졸음운전이나 부주의에 의한 사고를 사전에 예방하여 보다 안전한 운전을 돕는 서비스가 필요시 되고 있다. 본 논문에서는 운전자의 제스처 인식에 전처리 과정으로 운전자의 상반신에 대한 영상데이터에서 Adaboost를 이용하여 복잡한 배경과 다양한 환경에서 강인하게 얼굴 영역을 찾는 알고리즘을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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