In this paper, we propose the assistance method to enable safe driving through analysis of dangerous driving behavior using real-time alarm by vehicle speed, azimuth data and smartphone. For this method, smartphone is receiving driving data from digital tachograph using communication. Safe driving habit is a very important issue to commercial vehicle because that driver's long time driving than other vehicle type driver. Existing methods are very inefficient to improve immediately dangerous driving habits during driving because proceed driving behavior analysis after the vehicle operation. We propose the new safe driving assistance method that can prevent traffic accidents by real-time and improve the driver's wrong driving habits through real-time dangerous driving behavior analysis and notification the result to the driver. We have confirmed that the method in this paper will help to improve driving habits and can be applied through the proposed method implementation and simulation experiment.
많은 승객들이 이용하는 대중교통수단인 버스의 위험운전을 체계적으로 평가 및 진단하기 위한 시스템은 현재까지 매우 미흡한 상황이다. 본 연구는 실제 고속버스 운행기록장치(DTG, Digital Tacho Graph) 자료를 활용하여 버스 위험운전의 특성과 패턴에 대해 분석하였다. 위험운전 8개 유형에 대해 시간대별, 요일별, 날씨별 분포를 분석한 결과, 급가속(61.3%), 급좌우회전(20.1%), 급감속(15.1%) 유형이 대부분을 차지하였으며, 새벽시간대, 금요일, 맑은 날에 각각 위험운전이 더 많이 발생하는 패턴을 보였다. 이어서 통계분석을 통해 위험운전 유형별 상관성과 시간대별 발생건수의 차이를 규명하였으며, 위험운전의 정도에 따라 3개 그룹을 제시하였다. 본 연구의 결과는 향후 안전운전 교육기관에서 운전 시뮬레이터를 통한 신뢰성 있는 진단 및 교육을 수행하기 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
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.
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 운전자의 위험운전행동을 평가하고 정량화한 방법에 관한 것이다. 정량화 방법은 차량의 운행을 시작 이후 휴식 없이 연속적으로 주행한 시간, 과속, 급가속, 과속주행 시간 등 다양한 주행정보를 실시간으로 산출하도록 한다. 이러한 정량화된 위험운전행동 값은 개별로 안전운전지수로 제공하거나, 도로를 운행하는 운전자에 대하여 집단에 대한 평가 혹은 차량군에 대한 평가 등으로 객관화하는데 사용할 수 있다.
본 연구에서는 본 연구에서는 사고원인 및 예방이론을 적용하여 사업용 화물자동차의 운행특성과 위험운전행동 및 교통사고 위험성 간의 인과관계를 분석하였다. 사업용 화물자동차 운전자 303명을 대상으로 운전자별 근무특성, 운전경력, 운전능력, 운전심리, 차량특성(크기), 위험운전행동, 교통사고와 관련된 자료를 수집하였으며 근무특성 및 위험운전행동에 관한 자료는 운전자가 제출한 디지털운행기록을 활용하고 교통사고 자료는 실제 교통사고를 반영하기 위해 보험사고 자료를 활용하였다. 다수의 독립변수와 종속변수 간의 인과관계를 동시에 분석하기 위해 구조방정식 모형을 구축하고 모형 적합도 지수를 활용하여 모형을 검증하였다. 4가지 위험운전행동(급감속, 급가속, 급추월, 급정지)이 교통사고와 연관성이 높은 그룹으로 분석되었다. 소형 화물자동차, 운전능력이 부족한 운전자, 위험운전행동이 많은 운전자에 대한 안전관리 대책 마련 및 집중관리가 필요한 것으로 판단된다.
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.
최근 교통사고 주요 원인인 인간행동(인적요인)에 대해 관심이 높아졌으며 운전행동분석 도구인 DBQ(Driver Behavior Questionnaire)를 활용한 운전행동(Driving Behavior)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 국내에서 진행된 선행연구는 분석대상이 연구원이나 군 공무원으로 한정되며 분석방법은 요인분석 및 회귀분석을 통해 이루어졌다. 이에 본 연구에서는 일반운전자의 운전행동이 위험운전에 미치는 영향요인을 파악하고 이들의 영향관계를 규명하고자 한다. 연구의 범위는 운전경력이 있는 일반운전자를 대상으로 DBQ설문을 실시하여 300부의 유효 표본수를 분석하였으며, 선행연구 고찰을 통해 교통사고의 주요 요인을 DBQ에서 측정가능한 'Lapse, Mistake, Violation' 세 가지속성으로 도출하고 구조방정식 모형을 통한 위험운전행동 모형을 구축하였다. 또한, 위험운전군별 차이를 확인하기 위하여 다중집단분석을 활용하였다. 분석결과 첫째, 'Lapse, Mistake, Violation 요인은 위험운전행동에 영향을 미칠 것이다'라는 가설검증 결과 모든 요인의 통계적 유의성이 확인되었다. 위험운전행동에 미치는 영향정도는 Violation 0.464, Lapse 0.383, Mistake 0.158 순으로 나타났으며 영향을 가장 많이 미치는 요인이 Violation으로 분석되었다. 둘째, 'Lapse, Mistake, Violation 요인이 위험운전행동에 미치는 영향은 위험군에 따라 다를 것이다'라는 가설검증 결과 Lapse 요인이 위험운전행동에 미치는 영향력이 차이가 있는 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 위반행동 Violation과 부주의한 실수 Lapse를 고려한 교통사고 예방 프로그램 및 교육도입에 기초자료로 활용 가능할 것이다.
PURPOSES : This study was conducted to develop expressway safety treatments based on the analysis results of older driver behaviors through literature review, surveys, and driving simulator experiments. METHODS : In this study, three analyses were conducted: surveys of 700 older drivers to find the risk segments they recognized, driving simulator experiments with older and younger drivers to investigate driver behaviors, and expert surveys to find the priority of expressway safety treatments for older drivers. RESULTS : Through survey results it was found that merging areas and tunnels were identified as the most dangerous areas, and more dangerous older driver behaviors were observed on those expressway segments in the driving simulator experiments. In addition, the priorities of safety treatments for each segment of expressways were decided based on expert surveys. CONCLUSIONS : It was concluded that choice and concentration strategies of expressway safety treatments for older drivers should be applied as perceptions regarding dangerous spots and older driver behaviors, including geometric designs, safety facilities, regulation, and institutes to improve expressway safety.
The Manchester Driver Behavior Questionnaire (DBQ) is the most commonly used frameworks for investigating the relationship between self-reported driving behavior and accident involvement. After Reason et al. introduced DBQ, there were many studies replicating the research of Reason et al. in many countries. There was, however, no study replication of the Reason's research in Korea. The aim of this study is to replicate the distinction among errors, lapses and violations, and to evaluate the relationship of these behaviors with road traffic accidents on Korean drivers. 223 Korean drivers completed the Korean version of original DBQ with questions regarding background information, such as age, gender, annual mileage and accident involvement. Participants answered self-assessment questions, also. Factor analysis revealed three factors like Reason et al. The three factors were dangerous errors, violations and relatively harmless errors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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