• 대한교통학회지
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• 제34권1호
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• pp.15-28
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• 2016

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.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제19권3호
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• pp.16-22
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• 2011

This paper presents the potential of in-vehicle data recorder system for monitoring aggressive driving patterns and providing feedback to drivers on their on road behaviour. This system can detect 10 risky types of drivers' driving patterns such as aggressive lane change, sudden brakes and turns with acceleration etc. Vehicle dynamics simulation and vehicle road test have been performed in order to develop driving pattern recognition algorithms. Recorder systems are installed to 50 buses in a single company. Drivers' driving behaviour are monitored for 1 month. The drivers' risky driving data collected by the system are analyzed. Aggressive lane change in 50km/h below is a cause in overwhelming majority of risky driving pattern.

• 대한교통학회지
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• 제36권1호
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• pp.51-65
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• 2018

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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권3호
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• pp.28-38
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• 2017

연구는 보호/비보호좌회전(PPLT) 교차로에서 공격적 운전행태의 영향요인에 대한 분석을 군산시를 대상으로 한다. 로지스틱 회귀모형 결과 운전자의 나이와 운전경력이 증가할수록 비첨두시간대, 동승자가 없는 경우, 운전경력이 많은 경우, 승용차, 남성 등이 대향차량에 영향을 주는 공격적 운전행태를 보인 것으로 분석되었다. PPLT 교차로상에서 비보호 좌회전시 대향차량까지 충분한 거리가 확보되지 않을 경우 공격적 운전행태를 보이게 되는데 공격적 행태를 보인 운전자 속성과 대향차량까지 거리의 관계성을 분석하였다. 나이와 동행자수의 증가, 첨두시간대는 근거리에 위치해 있는 대향차량에 대해 영향을 주는 반면에, 남성 및 운전경력이 높을수록 중거리 및 장거리 대향차량에 영향을 주는 것으로 나타났다. 승용차 보다는 RV 및 대형차량이 거리가 먼 대향차량에 영향을 줄 가능성이 컸다.

• 대한교통학회지
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• 제25권4호
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• pp.89-98
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• 2007

오늘날 난폭운전은 도로에서 흔히 마주칠 수 있는 운전행동일 뿐만 아니라 운전자나 보행자와 같은 도로 이용자에게 매우 중요한 위험요인으로 대두되고 있다. 그러나 국내에서는 난폭운전과 관련된 연구를 거의 찾아볼 수가 없고 난폭운전에 대한 정의조차 마련되어 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 선행연구들을 바탕으로 난폭운전의 정의를 내리고 이러한 난폭운전에 영향을 미치는 것으로 보고된 여러 심리사회적 변인들의 유의성을 계획된 행동이론(Theory of Planned Behavior; Ajzen, 1985)과 Triandis(1977)가 제안한 '습관' 변인을 중심으로 검증하였다. 예비조사에서 국내운전자들을 대상으로 대표적인 난폭운전을 조사한 결과, 난폭운전은 과속운전, 신호위반 운전 및 끼어들기 운전 등의 순으로 보고되었다. 본 조사에서는 대표적인 난폭운전의 세 가지 유형 각각에 대해서 인구통계적 특성을 통제하고도 TPB 변인들과 습관변인들이 유의한지를 알아보았다. 연구결과, 과속운전 의도와 신호위반운전 의도의 경우 주관적 신념, 행동통제력 지각, 습관이 유의하게 나타났으며, 끼어들기운전 의도에서는 행동통제력 지각 및 습관만이 유의하게 나타났다. 과속운전 행동과 신호위반운전 행동은 의도 이외에 습관 변인만이 유의하였으나 끼어들기운전은 의도 이외에 행동통제력 지각 및 습관 변인 둘 다 유의하게 나타났다. 마지막으로, 세 가지 난폭운전 유형 각각에 대하여 계획된 행동이론 모형과 습관 변인을 추가한 대안모형을 검증하여 보았으며 이와 관련하여 연구의 제한점 및 난폭운전 교정프로그램에 대한 함의를 논의하였다.

• 대한교통학회지
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• 제25권3호
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• pp.45-54
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• 2007

난폭운전(aggressive driving)이란 '의도적으로 다른 운전자 또는 보행자에게 위함을 유발하거나 불쾌감을 주는 운전행위' (신용균, 강수철, 류준범, 권오정, 2006)로 교통사고로 이어질 가능성을 증가시킬 뿐만 아니라, 운전자 자신은 물론 주변의 다른 운전자와 동승자 및 보행자 모두의 생명을 위협하고, 막대한 사회 경제적 손실을 입히게 된다. 선행연구들에 따르면, 이러한 난폭운전은 주로 운전자의 성격이나 태도변인, 난폭운전 의도, 시간압박감, 도로교통 상황 등 심리사회적 변인들에 영향을 받는 것으로 보고되고 있다. 그러나 일부 연구들을 제외하고는 난폭운전과 관련된 대부분의 연구들에서, 주로 현장연구 또는 조사연구 방법 등을 사용하여 상관관계만을 제시할 뿐 실제 운전행동 측정치에 의한 인과관계를 규명하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 개인차 변인으로 운전자의 난폭운전 의도 변인을 측정하였으며, 시간압박감과의 상호작용을 살펴보기 위하여 이를 실험적으로 조작하여 연구하였다. 연구결과, 난폭운전 의도나 시간압박감 수준에 따라 집단 간 차이가 유의하였을 뿐만 아니라 이러한 차이는 난폭운전 행동 유형에 따라 차이가 있었다. 특히 끼어들기 운전 행동에 있어서는 의도와 시간 압박감 수준의 상호작용 효과가 유의하였다. 마지막으로, 본 연구의 제한점 및 추후 연구와 관련하여 함의를 논의하였다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제65권4호
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• pp.878-889
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• 2023

Animal welfare during transport became an largely issue because of increasing demand for improved animal welfare standards. Most studies on the animal welfare during transportation have concentrated on the atmosphere and the temperature of the truck compartments. Thus, the objective of study was to collect and quantify three axis acceleration and determine the effect of bedding for transporting pigs from farm to slaughterhouse. A total of 2,840 crossbred fattening pigs with a live weight of approximately 115 kg were used. They were raised in the same commercial farms and transported to the same commercial slaughterhouse. A 3×2×2 completely randomized factorial design was used to investigate effects of rubber type bedding (bedding or non-bedding) and two levels of driving style (aggressive or normal) in three different time periods with different outside temperatures. Air temperature treatments were as follow: high temperature ([HT] higher than 24℃); low temperature ([LT] lower than 10℃); normal temperature ([NT] 10℃ to 24℃). In our experiment, pigs transported under aggressive driving style showed lower (p < 0.05) pH and water holding capacity (WHC) than those transported under normal driving style. Pigs transported under normal driving style showed a lower percentage of drip loss (DL) (p < 0.05) than those transported with an aggressive driving style. Also, transported with bedding showed higher (p < 0.05) lying behavior but lower (p < 0.05) sitting behavior than those transported without bedding. Pigs transported under normal driving style showed lower (p < 0.05) cortisol level than those transported under aggressive driving style. In conclusion, aggressive driving style cause acute stress in pigs, while bedding helps alleviate acute stress in pigs during transportation in LT.

• 대한교통학회지
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• 제36권3호
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• pp.169-183
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• 2018

공격운전은 주변차량 운전자를 위협하며 주행하기 때문에 교통사고 발생 개연성이 높다. 따라서 공격운전의 법제도 마련, 검지, 관리방안 등 대책이 필요하다. 본 연구의 목적은 공격운전의 주행행태가 교통류에 미치는 영향을 분석하였다. Multi-agent 주행 시뮬레이션과 교통류 시뮬레이션 VISSIM을 이용하여 공격운전의 거동을 구현하였다. 교통류 시뮬레이션과 상충분석을 이용하여 공격운전이 교통운영효율성 및 교통안전성 측면에서 교통류에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 시나리오는 다양한 교통상황과 공격운전차량 비율을 고려하여 설정하였다. 상충분석 결과 일반적으로 공격운전 주행행태는 교통안전성을 감소시키는 것으로 나타났다. 교통운영효율성 분석결과 흥미로운 점은 서비스 수준 A, B, C 경우 공격운전차량 비율이 증가할수록 평균주행속도가 증가하였다. 이와 반대로 서비스 수준 D와 E인 경우 공격운전차량 비율이 증가할수록 평균주행속도가 감소하였다. 본 연구 결과는 공격운전을 줄이기 위한 교통안전정책 마련 시 기초자료로서 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권11호
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• pp.537-542
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• 2017

공격적인 성향의 운전은 자동차 사고의 주요한 원인이 된다. 기존 연구에서는 공격적 성향의 운전을 검출하기 위해, 주로 청년을 대상으로 연구가 이뤄졌으며 기계학습의 순수한 Clustering 또는 Classification 기법을 통해 이뤄졌다. 그러나 노인들은 취약한 신체적 조건에 의해 젊은 운전자와는 다른 운전 강도를 가지고 있어 기존의 방식으로는 검출이 불가능 하며, 데이터를 보정하는 등의 새로운 방법이 필요하다. 그리하여, 본 연구에서는 기존의 클러스터링 기법(K-means, Expectation - maximization algorithm)에, 새롭게 제안하는 ECA(Enhanced Clustering method for Acceleration data)기법을 추가하여, 주행 차량에 위치한 스마트폰으로부터 수집된 가속도 데이터를 분석하고 공격적인 운전 형태를 검출해 낸다. ECA는 모든 피험자의 데이터에서 K-means와 EM을 통해 검출된 군집군의 데이터 중 높은 강도의 데이터를 선별하여, 특징을 스케일링한 값을 통해 모델링한다. 본 방식을 통해 기존의 연구의 순수한 클러스터링 방식과는 달리, 모든 청장년 및 노인 실험 참가자 개인들의 공격적인 운전 데이터가 검출되었으며, 클러스터링 기법간의 비교를 통해 K-means 기법이 보다 높은 검출 효율을 갖고 있음을 확인했다. 또한, K-means 방식을 검출한 공격적인 운전 데이터에서는 젊은 운전자가 노인운전자에 비해 1.29배의 높은 운전 강도를 가지고 있음을 발견했다. 이와 같이 본 연구에서 제안된 방식은 낮은 운전 강도를 갖고 있는 노인의 데이터에서 공격적인 운전을 검출 가능하게 되었으며, 특히. 제안된 방법은 노인 운전자를 위한 맞춤형 안전운전 시스템을 구축이 가능하며, 추후 다양한 연구을 통해 이상 운전 상태를 검출하고 조기 경보하는데 활용이 가능할 것이다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.517-523
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• 2010

In this paper, we proposed an algorithm to detect aggressive driving status by analysing six kinds of driving patterns, which was achieved by comparing for the feature vectors using mahalanobis distance. The first step is to construct feature matrix of $6{\times}2$ size using frequency response of the time-series accelerometer data. Singular value decomposition makes it possible to find the dominant eigenvalue and its corresponding eigenvector. We use the eigenvector as the feature vector of the driving pattern. We conducted real experiments using three drivers to see the effects of recognition. Although there exists differences from individual drivers, we showed that driving patterns can be recognized with about 80% accuracy. Further research topics will include the development of aggressive driving warning system by improving the proposed technique and combining with post-processing of accelerometer signals.