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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권1호
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pp.21-29
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2015
본 연구의 목적은 음주운전으로 인한 자동차 사고를 줄이기 위한 방법으로 음주운전의 의도에 영향을 주는 여러 가지 요인들을 조사하였다. 본 논문에서는 흡연습관과 운동습관과 같은 운전자의 생활방식뿐만 아니라 사회심리학적인 요인들을 조사에 포함시켰다. 조서결과 음주운전자의 사회심리학적인 특성 중에서 행동통제력지각이 음주운전의 의도에 가장 큰 영향을 미치고, 뒤이어 음주운전의 의도에서 흡연습관, 운동습관 등의 순으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 흡연습관과 운동습관과 같은 운전자의 생활방식이 음주운동에 대한 태도나 주관적인 규정보다 음주운전의 의도에 더 큰 영향을 미친다는 것으로 해석될 수 있다. 따라서 음주운전자 교육과정에 금연습관과 운동습관을 포함시킴으로서 음주운전을 감소시킬 수 있도록 프로그램을 개선하여야 한다.
본 논문에서는 운전자의 운전 패턴에 따른 연료 소비량을 감소하는 ECO_Driving에서 효율적으로 방법을 제안하였다. 이 ECO-Driving 시스템은 차량의 정확한 상태 정보를 바탕으로 운전 상태를 운전자에게 제공하여 경제운전 행동으로 배기가스 감축, 에너지절약을 유도하였다. 차량의 상태정보를 추출하기 위해서 차량 네트워크인 CAN 버스를 사용하였으며, 이를 하드웨어로 구현하였다. 효율적인 ECO_Driving을 위한 차량 데이터들을 추출하여 분석하였으며, 이들 데이터를 바탕으로 운전자에게 에코여부를 제공하는 프로그램을 구현하였다. 제한적인 실험이었지만 연비를 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
고리 3,4호기 및 영광 1,2호기 PSA Ⅰ단계 수행 결과 ATWT에 대한 노심 손상 확률은 다른 사건에 비해 상대적으로 적어 소홀히 취급될 수 있으나 전체적인 노심 손상 확률 저감을 위해 본 연구에서는 ATWT 사건 중 터빈 정지시 원자로 정지불능을 선정하여 HRA를 수행하였다. HRA 수행의 첫째 과정은 위에서 선정한 사건에 대해 시나리오를 가정하고 이를 4개 그룹의 주제어실 운전원들에게 적용하여 모의 제어반을 이용한 훈련을 실시하였으며 운전원 조치 과정중의 행동관찰, 훈련결과, 개별 면담 등을 통해 국내 운전원 특성에 맞는 HRA의 기초자료를 얻었다. 두 번째 과정은 위의 결과 및 절차서에 근거하여 PSF 고려 유무에 따라 실패 확률의 정량적 평가와 불확실성 분석을 수행하여 ATWT에 대한 HRA 수행 자료로 활용 가능하도록 하였으며, 끝으로 ATWT 영향 완화를 위한 대안을 제시함으로서 노심 손상 확률을 감소시키기 위한 기초가 되도록 하였다.
최근 차량 내 정보 제공 장비를 통한 에코 드라이빙의 향상이 연료 효율과 안전 운전을 증가시킬 수 있다는 연구들이 보고되고 있다. 그러나 정보의 제공으로 인하여 야기될 수 있는 인지적 부하에 대한 관심은 상대적으로 적은 편이다. 본 연구는 에코 드라이빙을 향상시킴과 동시에 운전자의 운전부하를 최소화 할 수 있는 차량 내 정보 제공 장비의 특성을 확인하기 위해 두(시각vs.시청각) 피드백의 상대적인 효과 차이와 운전 중 상황의 복잡성 수준에 따른 정보 제공방식의 차이가 운전 행동과 운전부하에 미치는 효과를 알아보았다. 본 실험에는 총 38명의 운전자가 참가하였다. 연구 결과, 시각-청각 피드백의 제공이 시각적 피드백을 제공하는 조건에 비하여 에코 드라이빙을 더 향상시키며, 운전부하를 최소화하였다.
본 논문에서는 운전 시뮬레이션의 한 요소인 배경교통의 생성을 위한 알고리듬을 제안한다. 각 배경차량은 교통신호등, 도로 주변 표지판, 차선 그리고 수변의 차들을 인지하며 교통규칙에 따라 지능적으로 움직이는 하나의 autonomous agent로 모델된다. 본 논문의 알고리듬은 현재 상용자가 운전하는 차의 주변만을 국소적으로 고려하여, 시뮬레이션되는 가상 도로 환경의 크기에 관계없이 일정한 양의 계산에 소요되도록 하였다. 배경차량의 단조로운 행동양식을 피하기 위하여, 여러 종류의 확률분포함수를 통해 인위적인 다양성을 보이도록 하였다. 결과적으로 도출된 배경차량의 행동양식은 매우 사실적인 것으로 판명되었다. 실험에 의하면, 본 논문에서 제안한 알고리듬을 통해 생성된 배경차량의 움직임과 사람의 직접 조종하는 차량의 움직임은 쉽게 구별될 수 없었다.
최근 차량사고는 운전자의 운전 행동이 많은 비중을 차지하며 행동이 올바르지 못했을 경우 주의가 분산되어 사고가 발생하고 있다. 자동차 업계에서는 자율주행 기술의 출현으로 운전자의 운전환경이 변화되고 있다. 차량 서비스들은 차량에 부착된 센서들을 이용한 다양한 차량 서비스가 개발되고 있으며 차량 서비스는 도로주변 환경과 운전자의 안전에 집중된 서비스가 대부분이다. 하지만 차량에 부착된 센서들의 성능문제로 인한 기능적 문제점으로 상용화가 늦어지고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 효율적인 차량 서비스를 제공하기 위해 사용자의 음성을 활용한 상품구매 시스템을 제안한다. 본 시스템은 딥 러닝 기술이 적용된 DB를 통해 사용자의 음성데이터 분류를 통해 상품을 검색 및 구매할 수 있는 시스템이다. 제안된 시스템은 음성인식을 활용하여 별도의 과정 없이 간편하게 상품을 구매할 수 있으며, 사고의 위험으로부터 벗어날 수 있다.
운전자가 아닌 자율주행 시스템이 운전을 주도하기 위한 기술의 상용화를 위해 많은 기업이 노력 중이다. 특히 운전자의 안전을 보장하기 위한 운전자와 자율주행 시스템 간의 제어권전환이 중요하다. 운전자의 주행과 관련 없는 행동은 제어권전환 상황에서 운전자를 위험에 빠뜨릴 수 있으므로 제어권전환을 돕기 위한 운전자 모니터링 기술에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 운전자 모니터링 기술은 주로 생체 정보, 차량 정보, 영상을 사용하여 운전자의 상태와 부주의 행동 등을 감지하는 기술이다. 최근 머신 러닝, 딥 러닝을 사용한 영상처리 및 인식 기술 등의 발전으로 영상을 사용한 운전자 모니터링 기술이 활발하게 연구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상기반 운전자 모니터링 기술 동향에 대해 상세히 기술하였다. 특히 운전자의 부주의 행동 중 졸음은 운전자가 주행 상황을 전혀 인지하지 못하게 할 수 있어 더욱 위험한 행동이다. 따라서 영상기반 운전자 모니터링 기술을 졸음 인식과 그 외의 행동 인식으로 분류하여 동향을 정리하였다.
최근 사업용 자동차에 대한 다양한 대책방안이 요구되고 있으며, 디지털 운행기록장치가 새로운 대안으로 제시되고 있다. 국내에서는 2011년 1월 1일부터 단계별로 사업용 자동차의 디지털 운행기록장치(DTG, Digital Tachograph) 장착을 법적으로 의무화하였으며, 2011년 이후 교통안전공단에서는 디지털 운행기록장치를 활용한 운행기록분석시스템을 구축 중에 있다. 운행기록분석시스템에서 실시간으로 수집되는 운전자의 위험운전행동, 운행거리 등 실시간 운행기록을 바탕으로 한 기대효과를 분석한 사례는 국내외 모두 미미한 상태이다. 본 연구에서는 운행기록분석시스템을 통해 수집된 자료와 운수회사 자료를 바탕으로 운전자별 위험운전행동변화 추이, 교통사고변화 추이 및 교통사고 절감비용, 연료소모량 변화 추이 및 연료비 절감비용, $CO_2$를 중심으로 한 사회적 편익 증가효과를 추정하였다. 또한 위험운전행동건수를 통해 차량을 3개의 위험운전그룹으로 구성하여 연료비 절감비용과 사회적 편익 증가효과를 재추정하였다. 고위험운전군의 연비는 저위험운전군 대비 버스, 택시는 약 15%이상 낮고 트럭은 30%이상 낮다. 고위험운전군에서 저위험운전군간 $CO_2$ 배출량의 격차는 버스, 택시, 트럭이 각각 25%, 25%, 42%로 매우 큰 것으로 분석되어 저위험군으로 전이가 중요한 것으로 판단된다. 본 연구는 실시간 운행기록을 활용한 안전 및 경제적, 사회적 기대효과를 단기간이지만 거시적인 측면에서 효과분석을 수행하였으며, 향후 장기간 자료가 수집될 경우 효과분석 할 수 있는 틀을 제시하였다.
자동차 내비게이션 시스템은 경로탐색 및 길안내 등의 기능을 제공하는 대표적인 운전자 지원 시스템의 하나로서 그 사용성이 크게 증가하고 있다. 대부분의 자동차 내비게이션 시스템은 2차원 지도에 기반하고 있는데 이는 기본적으로 지도가 지니는 함축화된 정보 표현 패러다임에 기반하고 있음으로 인해 실세계 정보로의 변환에 인지적 부담이 작용하게 된다. 최근에 개념적으로 대두되고 있는 새로운 내비게이션의 형태는 자동차에 장착된 카메라로부터 실시간으로 취득되거나 자동차 전면 유리창에 투영되는 실제 영상위에 내비게이션 정보를 그래픽으로 표현하는 증강현실의 모습을 취하고 있다. 차량 내에서의 정보 제공 장치로서 내비게이션 시스템은 그것이 함축화된 그래픽이든 아니면 실사 영상이든 궁극적으로 운전자의 운전부하를 줄이고 빠른 직관력을 제공함으로써 주의분산을 최소화 시킴이 중요하다 할 수 있다. 본 논문에서는 증강현실 내비게이션 시스템인 RACE(Reality-Augmented Car-navigation Environment)를 설계 및 구현하고 그것이 실제적으로 운전자의 운전 수행과 인지 및 주의 분산에 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 증강현실 내비게이션이 기존의 2차원 지도 기반 내비게이션에 비해 갖는 효용성이 무엇인지에 대하여 운전자 행동에 기반한 인지심리학적 실험을 통하여 분석한다. 이러한 작업들을 바탕으로 정보처리 관점에서 운전자의 운전 수행과 인지적 수행을 위한 최적의 내비게이션 정보 제공 방법은 무엇인지 고찰해본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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