This study focused on novice drivers. Novice drivers get involved in more traffic accidents than the other drivers because of less driving experience. The aim of this study is to investigate the relationship between driving confidence levels and speeding, drunken driving, and traffic accidents. 192 drivers responded driving confidence levels questionnaire and driving experience items. 'Circumstance Insensibility', 'Unsafe Driving', 'Incautious Driving', and 'Self-efficacy of Driving' had significant relations with speeding in novice divers group. Especially, 'Circumstance Insensibility' showed a significant relation with speeding, drunken driving and traffic accidents. In the result of path analysis, driving confidence levels explained 22% of the speeding, 12% of the drunken driving and 21% of the traffic accidents in novice drivers group. 'Circumstance Insensibility' was most effective for traffic accidents of novice drivers. We verified that 'Self-efficacy of Driving' affects on traffic accidents via speeding.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.23
no.1
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pp.26-41
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2024
To ensure safer road conditions, understanding the human factors influencing driving behavior is crucial. However, there are many difficulties in deriving the characteristics of individual human factors that affect actual driving behaviors. Therefore, this study analyzes self-reported dangerous-driving propensities in order to explore potential correlations with drivers' behaviors. The goal is to propose a method for assessing driving tendencies based on varying traffic scenarios. The study employed a questionnaire to gauge participants' propensity to drive dangerously, utilizing a simulator to analyze their driving behaviors. The aim is to determine any notable connections between dangerous-driving propensity and specific driving behaviors. Results indicate that individuals exhibiting a high propensity for reckless driving, as identified by the Korean DBQ, tend to drive at higher speeds and display more aggressive acceleration patterns. These findings contribute to a potential method for assessing reckless driving drivers.
Digital speedometer which is supposed to provide the basic data for analyzing human factors of drivers has a limitation for human behavior studies of drivers, because it records limited driving information including GPS velocities. Besides, Black Box, which is currently being actively commercialized in the market, records mostly vehicles' risky patterns rather than drivers' behaviors. As a result, it also shows a limit to analyze dangerous driving patterns. This study performed a risky driving study for human factor analysis. This study conducted before and after comparisons for real time warning study using a risky driving judgment device. The analysis was conducted based on Longitudinal acceleration, Lateral acceleration, and Yaw rate of vehicles.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.22
no.6
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pp.75-82
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2014
The purpose of this study is to identify the effects of sensation seeking and driving confidence level on reckless driving behavior in motor sports club's members. Data was collected from 265participants of the Trackday, driving school. Subjects answered the questionnaire using convenient sampling method. Data which is obtained through self-administration was analyzed by using the frequency analysis and multiple regression. Results are as follows. First sensation seeking has influenced on reckless driving behavior such as, drunken driving and errors. Second, driving confidence level has influenced on reckless driving behavior such as, drunken driving, overspeed driving and errors.
Older drivers have an increased risk of accidents due to poor function, but they also develop self-regulation ability to check their own changes. Thus, information on whether the actual elderly driver responds to changes in driving ability and risk may provide a meaningful basis for the clinic and research of the elderly's driving ability assessment. Therefore, the purpose of this study is to provide basic data for the evaluation of elderly drivers by analyzing the driving risk self-perception characteristics in terms of driving behavior and function with Korean elderly drivers. A self-reporting assessment was conducted on 500 elderly drivers living in the community and the characteristics of driving risk perception were analyzed. As a result, it was confirmed that many elderly drivers are aware of the driving risk when their vision and hearing are impaired or when they find it difficult to adapt to changes in driving conditions. On the other hand, the characteristics of insensitive reactions to changes in medical health conditions, such as drug use or epilepsy, seizures, and loss of consciousness, were identified. The researcher hopes this study will contribute to the safety management of elderly drivers in Korea, where aging is accelerating.
This study investigated how drivers' cognitive characteristics, such as perception-motor skills and safety-seeking motivation; personal characteristics, such as sensation-seeking disposition coping with physical and social dangers; their self-perceived driving ability; and their normal driving behaviors influence the number of driving violations. 352 drivers participated in the study. MANOVA was performed in order to test the differences in their driving behaviors according to their level of sensation-seeking disposition and driving ability, and Structural Equation Modeling was used to examine the causal relationships among their demographic characteristics, sensation-seeking dispositions, driving ability, driving behaviors and the number of violations. The results indicated that drivers who had higher perception-motor skills seemed to be careful with pedestrians. From the results, drivers who had somewhat higher safety-seeking motivation tended to violate fewer traffic regulations intentionally or accidentally and showed more positive driving behaviors. Furthermore, drivers who had higher perception-motor skills, higher sensation-seeking disposition, and lower safety-seeking motivation had a tendency to violate intentionally more traffic regulations. The older drivers showed driving behaviors that were careful of pedestrians. The drivers who had higher sensation-seeking disposition and longer driving careers violated more traffic regulations, both intentionally and accidentally. Results from LISREL indicated that the predictive variables directly or indirectly influenced on drivers' violation numbers ($x^2$=341.62(p=.00), GFI=.94. RMR=.10).
Nowadays, aggressive driving is a common driving behavior and it is raised as a dangerous factor for both drivers and passengers. However, it is hard to find studies on aggressive driving in Korea, and even the definition of aggressive behavior is not clearly explained. In this study, the term "aggressive behavior" is defined based on previous studies, and the significance of several psycho-social factors which affect aggressive driving were verified with the 'habit' factor from the Theory of Planned Behavior (TPB). In the pilot study, domestic drivers reported that aggressive behaviors included speeding, traffic light signal violation, and improper passing (cutting drivers off when passing). In this study, controlling the demographic characteristics of these three aggressive behaviors, the authors explored the relationship of the behaviors with TPB factors such as the habit factor. Consequently, in the case of drivers' intentions for speeding and traffic light signal violations, subjective norm, perceived behavioral controllability, and habit were significant factors. In the case of intentions for improper passing, only perceived behavioral controllability and habit were significant. In speeding behavior and traffic light signal violations, only habit was significant besides intention; however, in improper passing, both perceived behavioral controllability and habit were significant besides intention. The authors also tested an alternative model including TPB and habit factors for three types of aggressive driving. Finally, there are several implications for a possible intervention program for aggressive driving, though there are some limitations of the study.
In the past 10 years, the accidents caused by drowsy driving have occupied about 23% of all traffic accidents in Korea expressway network and this rate is the highest one among all accident causes. Unlike other types of accidents caused by speeding and distraction to the road, the accidents by drowsy driving should be managed differently because the drowsiness might not be controlled by human's will. To reduce the number of accidents caused by drowsy driving, researchers previously focused on the spot based analysis. However, what we actually need is a segment (link) and occurring time based analysis, rather than spot based analysis. Hence, this research performs initial effort by adapting link concept in terms of drowsy driving on highway. First of all, we analyze the accidents caused by drowsy in historical accident data along with their road environments. Then, links associate with driving time are analyzed using digital tachograph (DTG) data. To carry this out, negative binomial regression models, which are broadly used in the field, including highway safety manual, are used to define the relationship between the number of traffic accidents on expressway and drivers' behavior derived from DTG. From the results, empirical Bayes (EB) and potential for safety improvement (PSI) analysis are performed for potential risk segments of accident caused by drowsy driving on the future. As the result of traffic accidents caused by drowsy driving, the number of the traffic accidents increases with increase in annual average daily traffic (AADT), the proportion of trucks, the amount of DTG data, the average proportion of speeding over 20km/h, the average proportion of deceleration, and the average proportion of sudden lane-changing.
Speeding has been the most common traffic violation which increases the risk of accidents. The purpose of this study is to examine drivers' behaviors on the speeding intention and speeding action and to identify the relationship between those causes and effects. Effects of behaviors and human characters of drivers on speeding are analyzed through a Driver Behavior Questionnaire and the cause and effect among behavior characters, speeding intention and speeding behavior are validated through the structural equation model. In order to validate the hypothesis of the study, a path analysis is conducted through structural equation model. As the result, Driver Behavior Questionnaire property that influences the speeding is revealed to be the violation while Driver Behavior Questionnaire properties that influences the speeding behavior are lapse, mistake, and violation. And the speeding intention influences the speeding behavior. The study results are compared with previous studies to reveal that Driver Behavior Questionnaire properties influencing the speeding behavior are in the order of violation, mistake and lapse. Three properties of Driver Behavior Questionnaire, lapse, mistake and violation, are behavior scales in agreement with previous studies. The results of this study based on a Driver Behavior Questionnaire are expected to be utilized as a way to predict and validate driving behaviors.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.11
no.6
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pp.49-59
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2012
Recently, various alternatives for safety and efficiency of commercial vehicles have been considered, and one of the new alternatives is the application of a digital tachograph. In Korea, the installation of a digital tachograph to commercial vehicles was regulated from 2011 and Korea Transportation Safety Authority developed e-TAS to analyze the monitoring data from digital tachographs installed in the order of 100 commercial vehicles. This study performs the potential impact analysis of the DTG installation, which includes a trend of dangerous driving, a trend of traffic accidents and cost-effective analysis, a trend of fuel consumption and cost-effective analysis, a cost-effective analysis of social benefits using e-TAS data. Depending on the frequency of dangerous driving, the participants are divided into three groups; high-dangerous group, average-dangerous group and low-dangerous group. The high-dangerous driving group shows lower km/liter than the low-dangerous driving group by 15% for buses and taxis and by 30% for trucks. About $CO_2$ emission, the difference becomes bigger; 25%, 25% and 42% for buses, taxis and trucks, respectively. Although this study is a short-term period analysis, the methodology will be applicable for the long-term period analysis with larger data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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