This study aimed to expand and reconstruct the Driving Behavior Determinants' factors in order to confirm the relationship between Driving Behavior Determinants(DBD) and drivers' reckless driving behavior level. To expand the structure of DBD, drivers anger, introversion and type A characteristics were added, which were never considered as related factors in existing DBD studies before. The correlations between the new factors of DBD and reckless driving behavior(includes driver's personal records of driving experiences for the last three years) were verified. A factor analysis result showed us that new DBD questionnaire consists of five factors such as, 'Problem Evading', 'Benefits/Sensation Seeking', 'Anti-personal Anxiety', 'Anti-personal Anger', and 'Aggression'. Also, reckless driving behavior consists of 'Speeding', 'Inexperienced Coping', 'Wild Driving', 'Drunken Driving', and 'Distraction'. The result of correlation between the DBD and reckless driving behavior indicates that inappropriate level of DBD is highly correlated with dangerous driving behavior and strong possibilities of traffic accidents. Based on these results, we might be able to discriminate drivers according to DBD level and predict their reckless driving behavior through a standardization procedure. Futhermore, this will make us to provide drivers differentiated safety education service.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.14
no.5
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pp.13-22
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2015
These days, human behavior (human factor), the main cause of traffic accidents, has drawn more attention. Research on driving behavior based on DBQ(Driver Behavior Questionnaire), the analysis tool of driving behavior, has been conducted actively. In domestic previous studies, their analysis subjects were limited to researchers or military officials, and their analysis methods were based on factor analysis and regression analysis. Therefore, this study tries to find the factors of general drivers' driving behavior that influence risk driving, and to analyze their influential relationship. Regarding study scope, general drivers with driving career were asked to answer DBQ questionnaire, and 300 effective samples were analyzed. In addition, previous studies were investigated to draw the three measurable attributes of DBQ-'Lapse, Mistake, and Violation'-as main factors of traffic accidents, and structural equation model was applied to design risk driving behavior model. To identify the difference between risk driving groups, this study made use of multiple group analysis. The analysis came to the following results: First, according to the examination of the hypothesis that 'Lapse, Mistake, and Violation factors will influence risk driving behavior', all factors were found to be statistically significant. Regarding their level of influence on risk driving behavior, Violation was 0.464, Lapse 0.383, and Mistake 0.158, and thus Violation was analyzed to be the most influential. Secondly, according to the examination of the hypothesis that 'the influence of Lapse, Mistake, and Violation factors on risk driving behavior will be different by risk group', the influence of Lapse on risk driving behavior was found to be different by risk group. It is expected that the study results will be used as a fundamental program to introduce traffic accident prevention program and education that takes violation and lapse into consideration.
This study was conducted in order to explain the effect of driving behavior determinants such as drivers' personality and attitude that may induce risky driving behavior and to develop a valid method for discriminating risky drivers using the determinants. In the results of surveying 534 adult drivers, 5 driving behavior determinants (avoidance of problems, benefit/stimulus seeking, interpersonal anxiety, interpersonal anger, and aggression) were found to have a statistically significant effect on drivers' various risky driving behaviors. Using these factors, drivers were grouped according to risk levels (normal drivers, unintentionally risky drivers, and intentionally risky drivers). This result suggests that drivers' dangerous behavior level can be predicted using psychological factors such as their personality and attitude. Accordingly, if the driving behavior determinant model and the base score system used in this study are improved through further research, they are expected to be useful in predicting drivers' recklessness in advance, identifying problems, and providing differentiated safe driving education services based on the results.
Suran Lee ;EunKyoung Chung ;JaeYoung Kwon ;Young Woo Sohn
Korean Journal of Culture and Social Issue
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v.17
no.3
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pp.305-320
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2011
The objectives of the present research are twofold. First, this research aims to compare the effect of trait characteristics(sensation seeking, social resistance and type-A behavior) with that of driving specific characteristics(driving anger and type-A driving) on problematic driving behavior. Second, the role of life stress as a mediator in the relationships between general trait characteristics and traffic safety index was examined. 1158 licensed commercial vehicle drivers were surveyed and their accident-related records were obtained in this research. Results showed that driving specific characteristics were significant indicators of traffic safety and life stress mediated the relationships between general trait characteristics and traffic safety index. These findings implicate that understanding drivers' driving specific characteristics and their levels of life stress is important to reduce problematic driving behaviors and enhance traffic safety.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.3
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pp.32-45
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2018
This study aims to compare the mutual perception gap on dangerous driving behavior between male and female drivers in multiple aspects, analyze them, and identify factors that trigger this different perception. To understand the mutual perception gap on dangerous driving behavior, DBQ(Driving Behavior Questionnaire) was applied as a rating scale. By applying results into the Co-oreintation model, this study compared the mutual perception gap between male drivers and female drivers and analyze results. In addition, factors that generate the perception gap between both genders were drawn by analyzing factors. This study suggested that objective consistency identified the perception gap that driving behaviors of others were more dangerous between two genders. In addition, subjective consistency was different as both genders assumed that the counterpart's driving behavior takes more risks than their own actual driving behaviors. In regard to the accuracy, men were aware that female driving behaviors are more dangerous than their behaviors. However, female driving behavior assumed by women was consistent with male perception in all factors, which indicated that women perceive men precisely. In addition, results were compared and analyzed in both perspectives of male drivers and female drivers by combining predictive models. Based on these results, both genders perceived that counterpart's driving behavior is more dangerous among both genders.
Speeding and drunken driving make drivers fail to detect hazards and cope with various driving situations. These behaviors also raise the possibility of being involved in traffic accidents and tend to increase the number of fatalities. The authors compared the driving behavior determinants of a rockless drivers group, consisting of individuals who have committed traffic accidents or offended regulations through drunken driving, with a normal drivers group. In the results, the reckless drivers group showed high scores of 'speeding' and 'drunken driving', and they also stated that they had more experiences of speeding, drunken driving and traffic accidents. In the path analysis study, it was found that the impacts of the rockless drivers group's 'risk sensitivity' and 'situational adaptability' on traffic accidents were stronger than those of normal drivers. This means 'risk sensitivity' and 'situational adaptability' can explain the origins of traffic accidents better in the reckless drivers group than accidents of the normal drivers group.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.2
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pp.55-62
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2015
In this paper, we proposed the method that enabling warning through real-time analysis of dangerous driving behavior, improving driving habits and safe driving using the digital tachograph. Most of traffic accidents and green drive are closely related of driving habits. These wrong driving habits need to be improved by the real-time analysis, warning and automated method of driving habits. We confirmed the proposed that the method will help support eco-driving, safe driving through real-time analysis of driving behavior and warning through the method implementation and experiment.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.2
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pp.152-166
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2022
This study analyzed the causal relationship among operating characteristics of commercial freight vehicles, dangerous driving behaviors, and traffic accident risk. The study applied the existing accident cause and prevention theory to arrive at this relationship. Data related to working characteristics of driver, driving experience, driving ability, driving psychology, vehicle characteristics (size), dangerous driving behavior, and traffic accidents were collected from 303 commercial freight vehicle drivers. Working characteristics and dangerous driving behavior data are based on the driver's digital driving record. The traffic accident data is based on the insurance accident data reflecting actual traffic accidents. First, a structural equation model was built and verified using the model fitness index. Then, the developed model was used to analyze the causal relationship between multiple independent and dependent variables simultaneously. Four dangerous driving behaviors (sudden deceleration, sudden acceleration, sudden passing, and sudden stop) were found to be highly related to traffic accidents. The results further indicate that it is necessary to establish a safety management policy and intensive management for small-sized freight vehicles, drivers with insufficient driving ability, and drivers with dangerous driving behaviors. Such policy and management are expected to reduce traffic accidents effectively.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.4
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pp.1591-1601
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2013
In this study, It is conducted for novice drivers about driving behavior and psychological characteristics analysis to reduce traffic accident risk and provide the basic data of education program development. Therefore, this study classified by the category-specific characteristics and hazard prediction through survey of the novice driver and unpredictable behavior and psychological characteristics were studied. The novice and general characteristics and driving behavior with vehicle simulators, comparison and analysis of the novice driver traffic safety education basic research direction based on the statistical results. Prediction the results of this study, the Hazard of the driver, speeding, traffic violation, information providing omission, abrupt change, the number of accidents in all areas novice driver is high compared to the general driver. In addition, Novice driver showed a statistically significant level of Hazard compared to the general driver target novice drivers and the general ability to predict Hazard of violation, abrupt change, and a number of traffic accidents were omitted level of speeding and other information providing level drivers all showed similar results. Vehicle simulator. The experimental results showed that novice drivers compared to drivers poorly overall driving performance. It showed a notable difference in the number of collisions, especially novice drivers compared to drivers in complex road traffic conditions due to a lack of driving experience and learning ability are considered.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.4
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pp.723-728
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2022
This study is a method for evaluating and quantifying driver's dangerous driving behavior. The quantification method calculates various driving information in real time after starting the vehicle operation such as the time that the vehicle has been continuously driven without a break, overspeed, rapid acceleration, and overspeed driving time. These quantified risk of driving behavior values can be individually provided as a safe driving index, or can be used to objectify the evaluation of a group of drivers on roads, or vehicle groups such as cargo/bus/passenger vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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