이 연구는 위험운전 행동에 대한 남녀운전자 상호간의 인식 차이를 다각적으로 비교, 분석하고, 인식 차이를 유발시키는 요인에 대한 파악을 목적으로 하였다. 위험운전 행동에 대한 상호인식 차이를 파악하기 위해 운전행동 분석도구인 DBQ(Driving Behavior Questionnaire)를 평가척도로 적용하였고, 그 결과를 상호지향성 모델(Co-orientation Model)에 적용시켜 남성운전자와 여성운전자의 상호 간 인식 차이를 비교, 분석하였다. 또한 요인분석을 통해 남녀 상호간 인식 차이를 발생시키는 요인을 도출하였다. 분석결과 객관적 일치도의 경우, 남녀 상호간 상대방의 운전행동이 더 위험하다는 인식차이를 확인하였고 주관적 일치도 또한 남성과 여성 모두 상대방이 자신의 실제 운전행동의 위험도보다 더 큰 위험도로 판단할 것으로 추측하여 차이가 나타났다. 정확도에서는 남성은 남성의 위험운전행동에 대해 본인의 추측보다 여성이 더 위험하게 인식하고 있는 것으로 나타나 판단이 어려우나, 여성운전행동에 대한 여성의 추측은 모든 요인에서 남성의 인식과 일치하여 남성을 정확하게 이해하고 있는 것으로 분석되었다. 또한 예측 모형의 결합을 통해 남성운전자의 관점과 여성운전자의 관점에서 비교분석하였으며, 그 결과 남녀 상호간에 상대방이 더 위험한 운전행동을 하는 인식을 갖고 있는 것으로 파악되었다.
교통사고는 인적요인, 도로 기하구조, 교통류, 환경적요인 등 복합적인 요인에 의해 발생하며, 그 중 운전자의 특성과 운전행태는 교통사고에 큰 영향을 미치고 있다. 특히 졸음운전 및 음주운전으로 인한 사행운전은 사고발생 확률이 높고, 사고 발생 시 심각도가 높다. 따라서 본 연구에서는 사행운전을 검지하는 알고리즘을 개발하고, 알고리즘을 통해 사행운전을 검지하여 운전자 및 후방차량에 경고정보를 제공하는 적용방안에 대한 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 사행운전을 위험도에 따라 1차로 사행운전과 2차로 사행운전으로 구분하여 정의하였으며, 사행운전 시 관찰되는 횡방향 각 속도 변화의 특성을 분석하였고, 통계적 분석을 통해 정상주행과 사행운전을 분류하기 위한 임계값과 1차로 사행운전과 2차로 사행운전을 분류하기 위한 임계값을 설정하였다. 설정된 임계값을 이용하여 사행운전 검지 및 위험운전 판단 알고리즘을 평가하였다. 평가결과 제안된 사행운전 검지 알고리즘은 현장적용 시 높은 신뢰도를 가지는 정보를 제공 가능한 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 교통안전성 증진에 기여할 뿐만 아니라, 자이로센서와 무선통신이 가능한 장비만 있으면 적용 가능한 방법론으로 스마트폰에도 적용 가능할 것으로 판단되어 도래하는 유비쿼터스 교통서비스의 새로운 컨텐츠로 활용될 것으로 기대된다.
차량의 전자제어 시스템은 운전자의 안전을 확보하려는 법률적, 사회적 요구에 발맞추어 빠르게 발달하고 있으며, 하드웨어의 가격하락과 센서 및 프로세서의 고성능화에 따라 레이더, 카메라, 레이저와 같은 다양한 센서를 적용한 다양한 운전자 지원 시스템 (Driver Assistance System)이 실용화되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCD 카메라로부터 취득되는 영상을 이용하여 실험차량의 주행 차선 및 주변에 위치하거나 접근하는 차량을 인식할 수 있는 프로그램을 개발하였으며, 선행 연구에서 개발된 위험운전 판단 알고리즘과 통합하여 위험운전에 대한 원인 및 결과를 분석 할 수 있는 Vision 시스템 기반 위험운전 분석 프로그램을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 위험운전 분석 프로그램은 위험운전판단 알고리즘의 판단변수인 차량 거동 데이터와 차선 및 차량인식 프로그램에서 획득된 정보와 융합하여 위험운전 행위의 원인 및 결과를 효과적으로 분석할 수 있을 것으로 판단된다.
차량용 블랙박스는 사고 및 평시 주행 정보를 저장 제공한다. 이러한 주행 사고 정보들을 가지고 과학적인 교통사고 데이터베이스를 구축할 수 있으며, 여러 산업 분야에서 활용될 수 있다. 본 연구에서는 주행 데이터 특성 분석과 위험 운전 인지 체계 구축을 목적으로 한다. 위험 운전 유형을 차량의 거동(가속, 감속, 선회)과 교통사고 통계 자료들을 고려하여 4가지 유형으로 분류하였다. 위험 운전 데이터는 차량용 블랙박스를 활용한 실차 실험을 통해 수집하였으며, 위험 운전 분류를 위하여 주행 데이터의 특성을 분석하였다. 위험 운전 인지를 위하여, 기준 임계치를 선정하고 위험 운전 인지 알고리즘을 구성하였다. 개발한 알고리즘을 구현한 차량용 블랙박스 탑재 실차 실험을 통하여 검증하였다. 본 논문에서 제시하는 위험 운전 인지 방안은 온라인/오프라인 운전자 및 차량 관리 등 시스템에 활용할 수 있다.
본 연구는 우리나라 종합병원을 대상으로 경영의 위험요인이 운전자본 관리에 어떻게 영향을 미치는지를 분석하였다. 자료는 의료기관회계정보공시 시스템을 이용하여 271개 종합병원 3개연도(2016년, 2017년, 2018년)의 회계정보를 이용하였다. 도입변수는 종속변수로 운전자본 수준과 현금순환주기, 독립변수로 운영위험과 시장위험, 통제변수로 운전자금 구성요인(현금, 매출채권, 재고자산, 매입채무)을 선정하였다. 연구결과, 우리나라 종합병원들은 운영위험이 낮을수록 운전자본 수준은 높았으며, 운전자본 결정에는 운영위험, 현금, 재고자산, 매입채무가 작용하는 것으로 확인되었다. 그리고 시장위험(의료이익률)이 낮을수록 현금순환주기가 높았다는 것을 알 수 있었다. 따라서 의료기관들도 운영의 특수성을 고려하여 경기대응능력을 갖출 수 있도록 운전자본 결정요인으로 확인된 운영위험, 현금, 재고자산, 매입채무의 적절한 관리방안에 대한 검토의 필요성이 제기된다.
노인 운전자는 기능저하로 인해 사고 위험성이 증가하지만 스스로 변화를 점검하는 자가-조절 능력 또한 발달한다. 이에 실제 노인 운전자가 운전 능력과 위험성 변화에 대응하는 특성에 대한 정보는 노인의 운전 능력 평가 현장과 연구에 의미있는 근거를 제공할 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 한국 노인 운전자의 운전 위험성 자각 특성을 운전 중 행동과 운전관련 기능변화의 측면에서 분석하여 노인 운전자 평가를 위한 기초 자료를 제공하는 것이다. 지역사회에 거주하는 노인 운전자 500명을 대상으로 자가-보고식 평가를 실시하고 노인 운전자의 운전 위험성 자각 징후를 분석하였다. 그 결과 다수의 노인 운전자가 시각 및 청각이 저하되거나 운전 여건 변화에 적응하는데 어려움을 느낄 때 운전 위험성을 자각하는 특성이 있음을 확인하였다. 반면, 약물 복용이나 간질, 발작, 의식손실 등 의학적 건강 상태 변화에는 둔감하게 반응하는 특성이 확인되었다. 본 연구 결과가 고령화가 가속화되는 한국의 노인 운전자 안전 관리에 기여할 수 있기를 기대한다.
본 연구는 최근 이슈가 되는 난폭운전과 보복운전의 발생 메커니즘을 운전행동 결정요인(대인분노와 공격성)과 위험운전 행동요인(난폭운전행동과 과속위험행동, 음주운전행동, 주의산만, 대처미숙)을 통해 분석하고, 예방 대책을 마련하는 것을 목표로 진행하였다. 본 연구의 결과를 정리하면, 첫째, 도로교통공단 7개 지부에서 교통법규 위반자와 교통사고 야기자 351명을 대상으로 실시한 설문결과를 통해 운전 중 난폭운전과 보복운전의 심각성과 맞춤형 교육의 형태, 적정 시간, 교육내용 등 요구사항을 파악할 수 있다. 둘째, 난폭운전과 보복운전에 운전행동 결정요인과 위험운전 행동요인의 세부 항목 관련성 유무와 메커니즘을 Figure 3과 Table 8을 통해 명확히 파악할 수 있다. 이를 통해, 난폭운전과 보복운전 대책의 우선순위와 가중치 등을 요인별, 항목별로 선정할 수 있다. 셋째, 난폭운전과 보복운전 메커니즘 분석모형을 통해 예방 대책을 Table 9 - Table 10과 같이 공통대책과 각 요인별 맞춤형 대책으로 구분하여 제시할 수 있었다.
본 논문에서는 디지털 운행기록장치를 활용하여 자동차 운전자에 대한 실시간 위험운전행동 분석 및 경고를 통한 운전습관 개선과 안전운전 지원이 가능한 방법을 제안한다. 대부분의 교통사고와 에코 드라이빙은 자동차 운전자의 운전습관과 밀접한 관련이 있으며 이러한 운전습관을 자동화된 방법으로 실시간 분석 및 경고로 잘못된 운전습관을 개선시킬 필요가 있다. 제안 방법에 대한 구현 및 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법으로 운전자의 위험운전행동에 대한 실시간 분석 및 경고를 해줌으로써 운전습관 개선 유도와 안전운전을 지원하여 에코 드라이빙에 실제로 도움이 될 수 있음을 증명하였다.
본 연구는 운전자들의 운전스트레스 대처방식이 교통사고 발생위험에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보고자 실시되었다. 이 목적을 위하여 전국 5개 지역의 372명의 운전자들에게 64개로 구성된 운전스트레스 대처행동 척도 예비문항을 실시한 후 요인분석을 한 결과, 2개(순행적, 역행적)의 요인으로 구성된 총 24개 문항의 운전스트레스 대처행동 척도(DS-CBS)가 개발되었다. 이들 요인에 대한 신뢰도는 모두 .90 이상으로 높게 나타났다. 타당화 연구를 위해서 운전스트레스 대처행동 척도(DS-CBS)와 운전자 대처 질문지(DCQ), 그리고 운전자의 위험한 운전행동(음주운전, 과속운전, 법규위반, 피해사고, 가해사고)과의 상관관계 분석을 실시하였다. 상관관계 분석결과 운전스트레스 대처행동 척도(DS-CBS)는 운전자 대처 질문지(DCQ)와 운전자의 위험한 운전행동에서 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 또한 운전스트레스 대처행동 척도(DS-CBQ)의 순행적 요인과 역행적 요인이 교통사고 발생위험(아차사고, 주변평가 사고위험, 자기평가 사고위험)에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위하여 구조방정식 모형분석을 실시하였다. 분석결과 순행적 요인과 역행적 요인이 교통사고 발생위험으로 향하는 구조방정식 모형은 적절한 적합도 지수를 보였다. 경로들의 영향관계에서 순행적 요인은 교통사고 발생위험을 유의하게 낮추지만, 역행적 요인은 교통사고 발생위험을 유의하게 높이는 것으로 나타났다.
본 연구는 고령운전자의 교통사고율 감소를 위하여 고령자의 운전패턴 인식을 통해 교통사고위험지수를 도출하고 그에 따라 운전면허증의 갱신 및 반납 정책에 반영하고자 실시되었다. 먼저, 고령운전자의 행동특성을 분석하여 교통사고를 유발하는 주요요인을 도출하여 교통사고 위험지수를 정의한다. 둘째, 자동차에 부착된 카메라, 거리센서와 스마트폰을 통하여 고령자의 운전패턴으로부터 교통사고 위험지수를 측정하는 방법을 제시한다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션으로 3개의 문턱 값을 도출하여 측정된 교통사고 위험지수로부터 사고위험도를 4단계로 판별하고 고령 운전자의 안전운전을 보장하기 방안을 제시한다. 제안하는 방법에 따라 고령운전자의 운전능력을 객관적으로 평가하여 운전면허 갱신주기의 재설정 및 자진 반납을 유도함으로써, 고령운전자의 교통사고 증가로 인한 사회적 비용을 최소화하기 위한 운전면허증 관리정책 수립에 적극 활용 가능할 것이라 믿는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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