과속운전으로 인한 교통사고는 치사율이 높고 그에 따른 많은 사회적비용의 지출이 따른다. 본 연구는 운전자의 행동특성이 과속의도와 과속행동에 미치는 영향과 그에 따른 인과관계를 밝히는데 목적을 두었다. 본 연구에서는 운전행동설문지로 활용되는 DBQ(Driver Behavior Questionnaire)를 이용하여 과속운전 의도와 행동에 영향을 미치는 운전자의 행태와 인적특성을 분석하고, 구조방정식 모형을 통하여 행동특성과 과속의도, 과속행동들간의 인과관계에 대하여 검증하였다. 이에 따른 가설을 검증하기 위하여 구조방정식 모형에 의한 경로분석을 실시한 결과, 과속의도에 영향을 미치는 DBQ의 속성은 Violation으로 나타났고, 과속의도는 과속행동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구결과를 바탕으로 선행연구들과 비교하여 논의하면, DBQ의 속성은 Violation, Mistake, Lapse 순으로 과속행동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 운전행동 척도인 DBQ의 세가지 속성 Lapse, Mistake, Violation이 과속행동에 유의한 영향을 미친다는 선행연구를 지지하여 DBQ를 활용한 운전행동분석 및 위험운전행동의 예측수단으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Car crashes are the leading cause of death for persons of every age. Specially, human-related factor has been known to be the primary causal factor of such crashes than vehicle-and environmental-related factors. There are various studies to analyze driver's behavior and characteristics in driving for reducing the car crashes in many areas of car engineering, psychology, human factor, etc. However, there are almost no studies which analyze mainly the human errors in driving and estimate their probabilities in terms of human reliability analysis. This study estimates the probability of human error in driving, i.e. driver error probability. First, fifty driver errors are investigated through DBQ (Driver Behavior Questionnaire) revision and the error likelihoods in driving are collected which are judged by skillful drivers using revised DBQ. Next, these likelihoods are converted into driver error probabilities using the results that verbal probabilistic expressions are changed into quantitative probabilities. Using these probabilities we can improve the warning effects on drivers by indicating their driving error likelihoods quantitatively. We can also expect the reduction effects of car accident through controlling especially dangerous error groups which have higher probabilities. Like these, the results of this study can be used as the primary materials of safety education on drivers.
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.
The goal of this study is to find out correlation between Driver's Unsafe acts(errors and violations) and Personality types. The experiment was performed on 180 subjects, men and women between 20's and 60's having experience in driving for 6 months at least. Personality types of the subjects were classified by MBTI(Myers-Briggs Type Indicator) GS type and Driver's unsafe acts were measured by KDBQ(Korean Driver Behavior Questionnaire) based on Reason's DBQ(Driver Behavior Questionnaire). The result of experiment showed several facts about the relation. The first is that the drivers of P (Perceiving) type commit more violations and slips than drivers of J(Judging) type. The second is that in the comparison among attitude indexes(EP, EJ, IP, IJ) the drivers of EP(Extroversions - Perceiving) commit more violations than other type drivers. Finally, only men of P(Perceiving) type commits more violations than men of J(Judging). Based on these facts, it is possible to use Personality types as a device to prevent unsafe acts in various fields for driver selection and accident prevention training classified by Personality types etc.
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.
본 논문에서는 공격적 성향의 운전자를 판단할 수 있는 기계학습 방식과 설문지 방식을 융합한 운전자 성향 판단 연구의 일환으로 두 방법으로 결정된 운전자 성향정보의 상관성을 분석하였다. 30명의 운전자를 대상으로 설문지를 이용한 주관적 성향을 정보를 수집하고 기계학습 기반의 성향판단 시스템을 이용하여 객관적 성향을 취득하였다. 이 중에서 기계학습 기반의 성향판단 시스템은 운전자행위 성향 분류 모델을 기반으로 설계되었다. 모델을 도출하기 위하여 운전자의 가속 패달과 브레이크 패달 조작 데이터와 HMM 기법을 이용한 기계학습을 수행하였다. 두 가지 방법으로 추정한 공격적 성향정보를 Pearson 방식으로 상관관계를 분석한 결과 높은 상관관계가 있음을 확인하였다. 뿐만 아니라 객관적 성향은 동일한 운전자에 대하여 고유한 특성이 있음을 확인하였다. 본 논문의 실험결과는 향후 두 방법을 융합하는 연구를 수행하기 위한 참고자료가 될 것이다. 또한 운전자의 공격적 성향이 주의어시스트, 운전자 식별, 도난방지 등 지능형 운전자 보조시스템에도 응용 될 수 있음을 확인하였다.
As an important and relatively easy to implement technology for realizing Intelligent Transportation Systems(ITS), Adaptive Cruise Control(ACC) automatically adjusts vehicle speed and distance to a preceding vehicle, thus enhancing driver comfort and safety. One of the key issues associated with ACC development is usability and user acceptance. Control parameters in ACC should be optimized in such a way that the system does not conflict with driving behavior of the driver and further that the driver feels comfortable with ACC. A driving simulator is a comprehensive research tool that can be applied to various human factor studies and vehicle system development in a safe and controlled environment. This study investigated driving behavior with ACC for drivers with different driving styles using the driving simulator. The ACC simulation system was implemented on the simulator and its performance was evaluated first. The Driving Style Questionnaire(DSQ) was used to classify the driving styles of the drivers in the simulator experiment. The experiment results show that, when driving with ACC, preferred headway-time was 1.5 seconds regardless of the driving styles, implying consistency in driving speed and safe distance. However, the lane keeping ability reduced, showing the larger deviation in vehicle lateral position and larger head and eye movement. It is suggested that integration of ACC and lateral control can enhance driver safety and comfort even further.
본 연구는 노인운전자의 운전능력을 선별하는 검사로서 이중과제가 활용될 수 있는지 확인하고자 노인운전자의 이중과제 수행과 운전 행동간의 상관관계를 알아보았다. 총 32명의 정상 노인운전자를 대상으로 일반적 정보 및 운전 관련 정보를 조사하고 이중과제 수행정도를 알아보기 위하여 Y-DuCog(Yonsei-Dual task Cognitive screening test)를 평가하였다. 운전행동 수준은 K-DBQ(Korean-Driving Behavior Questionnaire)설문을 사용하였다. 연구결과 페그꽂기 과제와 동물이름 말하기를 활용한 이중과제 수행이 K-DBQ의 위반영역의 점수와 유의미한 상관관계를 보였다. 본 연구로 운전능력 선별검사로서 이중과제의 가능성을 확인할 수 있었다.
PURPOSES : Traffic accidents and damage due to speeding should be recognized as a problem which harms society and the economy as well as the parties to the accidents. It is time to seek more detailed and concrete customized alternatives than the existing policies for the prevention of traffic accidents. METHODS: In this study, we identified the characteristics driver behavior and psychological factors that lead to speeding, and a study was carried out to verify the causality models developed from the factors we identified. RESULTS : Driving behavior variables have a significant effect on speeding behaviors in order of Lapse, Violation, and Mistake. And the violation which is defined as intentional violation showed the result which supports the research hypothesis as it has the significant effect on speeding intention and behaviors. CONCLUSIONS: The result of this study can be utilized to develop educational problems concerning speeding and previous response with the main objective of eliminating speeding driver behavior.
고령화가 다른 국가에 비해 상대적으로 빠르게 진행되고 있는 상황에 대비한 고령운전자의 연구가 부족한 실정이다. 본 연구는 고령운전자의 교통사고 원인을 신체적 능력저하보다도 심리적 요인의 변화에 입각하여 고찰해 보려고 한다. - 고령운전자의 교통사고 고령운전자의 교통사고에서 가장 두드러지게 나타나는 행동적 특징은 좌회전시 발생하는 교통사고가 많다는 것이다. 그리고 사고장소에 따른 분석결과에 의하면, 교차로에서 발생하는 사고가 많다는 것이 확인되었다. - 고령운전자의 조심성과 보상행동 고령운전자의 조심성이 운전행동에 미치는 알아보기 위하여 운전자의 운전확신수준을 비교해 보았다 운전확신수준은 4개 요인으로 구분되었고, 고령운전자와 젊은 운전자의 운전확신수준 차이를 검증한 결과를 보면, 고령운전자의 운전확신수준이 젊은 운전자에 비해 현저하게 떨어지는 것을 알 수 있었다 그리고 좌회전을 선택시 소요되는 시간을 분석하여 고령운전자의 조심성을 이해하려고 하였다 고령운전자는 젊은 운전자에 비해 선택소요시간이 현저하게 길어진다는 사실을 발견하였다. - 고령운전자의 운전일탈행동 연령에 따른 운전일탈행동의 변화를 보면, 연령이 증가함에 따라 운전일탈행동의 위반, 오류, 착오의 평균 점수는 감소하는데, 각 요인이 감소하는 정도는 차이가 있었다. 위반점수는 연령의 증가에 따라 급격하게 감소하는 모습을 보이는데 비해 오류와 착오점수는 연령의 증가에 따라 완만하게 감소하는 경향을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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