본 연구에서는 고령운전자의 지나친 조심운전 뿐만 아니라 고령운전자가 경험하고 있는 만성질환과 만성질환으로 인한 약의 복용 여부가 사고위험성 증대의 원인으로 작용하고 있는지 확인해 보고자 하였다. 조사대상자의 운전행동을 알아보기 위하여, 만 65세 이상의 고령운전자 91명에게 자기운전능력평가지와 운전경험조사지를 실시하였다. 고령운전자의 운전패턴을 살펴 본 결과, 고령운전자의 연령이 증가할수록 운전속도와 운전양이 감소하였다. 운전상황적응능력은 사회적 적응환경과 물리적 적응환경으로 이루어져 있었다. 고령운전자는 사회적 적응환경보다 물리적 적응환경에서 상대적으로 낮은 자신감을 보였으며, 더 높은 수준의 어려움과 스트레스를 경험하는 것으로 나타났다. 운전상황적응능력은 가해사고, 피해사고와 상관관계를 가지고 있었다. 이는 고령운전자의 지나친 조심성이 교통사고경험과 직접적인 관계가 있음을 시사하였다. 만성질환이 고령운전자의 가해사고에 미치는 영향을 살펴본 결과, 신경계질환이나 위염이 있는 운전자가 더 많은 가해사고를 경험하는 것으로 나타났다. 만성질환으로 인해 약을 복용하고 있는 고령운전자의 대다수는 복용하고 있는 약이 운전에 어려움이나 불편함을 준다고 생각하지 않았으며, 약을 복용하고 있는 기간에도 운전을 지속적으로 하는 것으로 나타났다.
본 연구는 운전확신수준을 구성하는 '상황둔감성', '불안전운전', '주의집중소홀', '운전자신감'이 교통사고에 미치는 영향을 살펴보았다. 총 1055명의 운전자를 대상으로 운전확신수준 질문지를 실시하였으며, 이들의 과속·음주 운전과 같은 위험한 운전행동 및 교통사고 경험을 조사하였다. 이 가운데 결측치를 확인하여 998명의 자료가 분석에 사용되었다. 그 결과, 운전확신수준의 구성요소가 교통사고에 이르는 경로를 통해 운전확신수준과 교통사고가 유의한 관련이 있음을 알 수 있었다. 운전확신수준 가운데 '상황둔감성'과 '불안전운전'이 교통사고에 유의한 영향을 미치고 있는 것으로 나타났는데 '상황둔감성'이 교통사고에 부적인 영향을 미치고 있는데 반해, '불안전운전'은 교통사고에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과 운전확신수준을 구성하는 각각의 요인에 따라서 교통사고에 미치는 영향에 차이가 있음을 의미한다. 비록 본 연구에서 '주의집중소홀'과 '운전자신감'은 교통사고와 유의한 관계를 가지고 있음을 밝혀낼 수는 없었지만, 추후 이 두 요인이 운전에 어떤 영향을 미치는지 살펴보아야 할 것이다.
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.
The purpose of this research is to identify new service opportunities for enhancing driving safety of intra-city buses based on driving behavior analysis. Service opportunity identification involves finding target customers of service (to whom), motivations for service (why), service contents (what), and service delivery process (when, where). This paper presents an analysis of driving behaviors using the operational data of intra-city buses in conjunction with traffic accident data and drivers' driving history data. This paper also presents four identified service opportunities based on the data analysis results. This research would contribute to enhancing driving safety of intra-city buses in Korea and serve as a basis for developing new services for driving safety enhancement.
광역버스는 「여객자동차 운수사업법」에 따라 시내버스 운송사업 중 직행좌석형과 광역급 행형 중 하나로 관리되나, 광역버스 특성이 반영된 관리체계는 현재 구축되어 있지 않다. 따라서, 본 연구에서는 광역버스의 운행특성, 광역버스 운전자의 위험운전 행동특성, 광역버스 사고특성 및 국내외 버스와 타 수단의 안전관리체계 등을 조사하여 우리나라에 맞는 광역버스 안전관리 강화방안을 단기와 중·장기로 구분하여 제시하였다. 단기는 광역버스 관계기관과 운수업체가 협의만으로도 진행 가능한 방안이라면, 중·장기는 관련 법 개정이 완료된 후에야 실행 가능한 방안들이다. 본 연구를 통해 광역버스 안전관리 강화 등을 위한 관계기관, 사업자 및 관련 전문가들의 심도 있는 논의의 계기가 되길 기대한다.
감정으로 인해 생기는 신체적 정신적인 변화는 운전이나 학습 행동 등 다양한 행동에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 이러한 감정을 인식하는 것은 운전 중 위험한 감정 인식 및 제어 등 다양한 산업에서 이용될 수 있기 때문에 매우 중요한 과업이다. 본 논문에는 서로 도메인이 다른 음성과 영상 데이터를 모두 이용하여 감정을 인식하는 멀티모달 모델을 구현하여 감정 인식 연구를 진행했다. 본 연구에서는 RAVDESS 데이터를 이용하여 영상 데이터에 음성을 추출한 뒤 2D-CNN을 이용한 모델을 통해 음성 데이터 특징을 추출하였으며 영상 데이터는 Slowfast feature extractor를 통해 영상 데이터 특징을 추출하였다. 감정 인식을 위한 제안된 멀티모달 모델에서 음성 데이터와 영상 데이터의 특징 벡터를 통합하여 감정 인식을 시도하였다. 또한 멀티모달 모델을 구현할 때 많이 쓰인 방법론인 각 모델의 결과 스코어를 합치는 방법, 투표하는 방법을 이용하여 멀티모달 모델을 구현하고 본 논문에서 제안하는 방법과 비교하여 각 모델의 성능을 확인하였다.
본 연구는 PG기법을 적용한 도로환경의 개선이 운전자의 도로이용 만족도 및 주행속도에 미치는 영향을 알아보고, 도로 개선여부에 따른 만족도나 행동의 차이가 운전자의 주관적 운전부하 수준과 어떠한 관계를 가지는지 알아 보기 위해 시행되었다. 현장조사 결과를 바탕으로 시나리오를 제작하고 시뮬레이터를 이용하여 실험한 결과, 전반적으로 PG기법을 이용한 도로 개선 후 조건에 대해 운전자들이 더 높은 만족도를 보였으며, 위험구간에 접근하는 과정에서 나타나는 감속의 패턴도 더 안정적인 것으로 확인되었다. 주관적 운전부하 수준에 따른 감속 양상은 도로의 물리적 조건에 따라 조금씩 다르게 나타났으며, 주관적 운전부하가 높은 운전자들은 PG기법 이후 정보제공 부문의 개선사항에 대해 오히려 불만족하다는 반응을 보였다. 이는 운전자의 특성에 따라 유익한 정보가 때로는 운전을 방해하는 자극으로 해석될 수 있음을 의미한다. PG기법의 활성화 및 운전자의 안전운전을 유도하기 위해서는 PG기법과 관련을 가지는 인적요인, 특히 교통약자에 집중한 후속 연구가 이뤄져야 할 것이다.
본 연구에서는 실시간으로 차량 및 도로교통상황에 대한 정보의 수집 및 전송이 가능한 스마트하이웨이의 도로 및 통신환경이 조성되었을 때를 가정하여, 도로 Infra 기반의 정보제공수단을 통해 전방 도로교통상태정보 및 안전정보를 다수의 운전자에게 공통적으로 제공하여 네트워크 차원의 안전운행을 유도할 수 있는 방안을 마련하고자 하였다. 기존의 델리네이터에서 위험도 등급에 따라 색깔을 달리해 표출하는 기능을 추가한 장비를 스마트 델리네이터(Smart Delineator)로 명명하였다. 스마트 델리네이터는 기존의 델리네이터의 기능과 같은 선형정보 제공 기능 뿐만 아니라, 시시각각 변화하는 도로교통 상황정보 및 노면 상태정보를 실시간으로 제공받아 전방 도로교통상황에 대해 제공된 경고정보를 운전자가 직관적으로 인지하고 이를 수용하여 충분한 여유거리와 시간을 갖고 대응할 수 있도록 안전정보를 제공하는 시설물이다. 운전자의 안전운전 유도에 미치는 영향을 살펴보고자 도로 주행 시뮬레이터를 이용한 모의 시뮬레이션 평가 결과와 만족도 설문조사를 통해 안전운전 유도 효과를 도출해 보았다. 도로 주행 시뮬레이션을 이용한 운전자 반응 평가 결과 스마트 델리네이터는 이벤트 발생 위치에 대한 판단이 가능하며, 사전에 규정된 위험도 등급에 따른 통행속도 감소율 또는 권장속도에 따라 운전자들의 행동을 유도하는 효과가 있었다.
보다 안전한 운전을 유도하기 위해서는 불특정 운전자에게 획일적이고 정적인 감속정보를 제공하기보다는 개별차량 움직임을 고려하여 해당 도로를 이용하는 운전자가 어떻게 행동해야 하는지에 대해 개별 운전자 중심의 동적이고 구체적인 정보를 제공하여야 한다. 본 연구에서는 실시간으로 차량 및 도로교통상황에 대한 정보의 수집 및 전송이 가능한 스마트하이웨이의 도로 및 통신환경이 조성되었을 때를 가정하여, 노면상태 및 주행상태 등의 도로교통상황, 선 후행차량의 통행속도 및 차간거리를 고려하여 실시간으로 차량 안전거리 정보 제공을 목적으로 하였다. 노면상태에 따라 상태기준컬럼($C_{condition}$)의 값을 달리 정의하여 기본적인 위험상황정보를 제시하고자 하였으며, 이를 기준으로 표현컬럼($C_n$)의 범위에 선 후행차량의 통행속도, 차량간격, 종단경사, 노면상태 등을 종합적으로 반영하여 실시간 안전거리 지수(RSDI)를 산출하도록 하였다. 산출된 실시간 안전거리 지수(RSDI)를 운전자에게 제공함으로서, 운전자가 차량간 충돌(추돌) 가능 위험상황에 대해 직관적으로 인지하고 충분히 대응할 수 있도록 하여 안전을 도모하도록 하였다. 산출된 RSDI의 값은 30개의 단위컬럼으로 이루어지고, 사전에 정한 '경고', '위험, '보통'의 3단계 위험도 평가 등급으로 구분되어 운전자에게 제공되게 된다.
충격흡수시설(Crash Cushion)은 고속도로 진출램프의 고어(Gore)지역과 같이 차량이 주행차로를 벗어나 도로상의 구조물과 충돌할 위험이 있는 곳에 설치하여 충돌 전 충격에너지를 흡수하는 역할을 하는 도로변 안전시설물이다. 시설의 설치효과를 높이기 위해서는 사고 발생 가능성을 고려하여 설치여부를 판단하는 기준이 필요하다. 그러나 현재의 충격흡수시설 설치기준은 이와 같은 과정을 제시하지 못하고 있다. 이에 착안하여 본 연구에서는 충격흡수시설의 설치여부 판단기준 개발을 위해 두 가지 형태의 연구를 수행하였다. 첫 번째는 고속도로 진출램프 사고예측모형의 개발이다. 충격흡수시설이 설치되는 고속도로의 고어(Gore)지역에서 발생되는 교통사고와 도로환경적 요인과의 관계를 고려한 사고예측모형을 개발하는 과정으로 교통통계 학자들 사이에서 교통사고의 특성을 잘 반영하여 준다고 알려진 음이항 분포를 사용하였다. 두 번째는 고속도로 진출행동모형의 개발이다. 운전자에 의한 고속도로 진출과정을 단계별로 가정하고 가정된 진출과정에 의해 발생되는 변수들과 사고와의 상관관계를 고려하여 운전행동모형을 개발하였다. 개발된 두 가지 형태의 모형으로 위험도를 수치화하고 편익-비용분석 과정을 통하여 충격흡수시설을 설치여부 판단기준을 제시하였다. 도로환경적 요인과 인적요인을 동시에 고려한 본 연구의 접근방법을 통해 효과적으로 충격흡수시설의 설치여부를 판단할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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