노면표시에 도포된 굴절률 1.5 유리알은 야간 우천 시 효과적인 재귀반사를 수행하지 못하여 교통안전에 심각한 문제를 초래하고 있다. 이를 극복하기 위해 습윤상태에서 효과적 재귀반사를 수행하는 굴절률 2.4인 우천형 bead와 건조 시 최적의 재귀반사를 수행해 내는 굴절률 1.9 bead를 혼합한다. 그러나 고성능의 굴절률 1.9와 2.4 bead는 기존 1.5 유리알에 비해 상당한 고가이므로 전량 사용하기에는 상당한 비용이 소요된다. 따라서 현장 설치 시에는 서로 혼합하여 사용하는 것이 바람직하며, 최적 성능과 소요 비용을 고려한 적정 배합비율을 찾아내는 것이 중요하다. 본 연구에서는 다양한 비율로 혼합된 bead를 국내 고속도로의 길가장자리선에 설치하였을 때 발생되는 각각의 비용 및 편익에 따른 경제성 분석을 수행하였다. 분석 수행결과, 다양한 강수량 변화에도 높은 시인성을 유지하는 대안은 굴절률 2.4가 100% 구성된 차선으로 나타났으며, 경제성이 가장 높게 확보되는 대안은 굴절률 1.5가 80%, 2.4가 20%로 구성된 차선으로 B/C는 약 1.92 수준으로 도출되어 국내 고속도로 길가장자리선의 적용 시 가장 효과적인 대안인 것으로 확인되었다. 아울러 연구의 한계와 몇몇 장래 연구과제가 토의되었다.
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.
교통안전을 저해하는 운전자의 과속을 감소시키기 위한 수많은 노력에도 불구하고 교통사고는 큰 변화가 없다. 청주의 39개 다기능단속카메라에서 수집한 과속단속 자료에는 최근 3년간의 과속단속 전력을 포함한 인구통계학적 특성들과 다양한 차량 및 도로환경적 요인들을 포함하고 있다. 본 연구의 목적은 과속운전자의 특성과 과속심각도의 영향요인을 알아보기 위함으로 순서형 로지스틱 회귀모형을 이용하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 사업용차량 운전자들은 일반 차량운전자들에 비해 제한속도를 30km/h 이상 초과하는 심각한 수준의 상습적 과속운전자 집단이다. 둘째, 연구대상의 76.7%를 차지하는 중간 단계의 과속운전은 주로 도시외곽부와 지방부에서 많이 발생한다. 신호교차로에서의 과속심각도에 영향을 많이 주는 요인으로는 과속단속 전력, 제한속도, 주야간 시간대, 운전자의 성별 및 교로의 공간적 위치 변수가 선정되었다. 그리고 순서형 로지스틱 회귀분석에 의해 통계적으로 유의한 모형이 개발되었다(McFadden R-square : 0.296).
본 연구는 비디오영상에 의한 간접설문조사방식을 통하여 도시부 간선도로의 운전자들이 주행 시 느끼는 인식서비스수준과 도로용량편람(KHCM)에 의해 산정된 실제서비스수준간의 차이를 확인하고, 운전자가 인식하는 서비스수준에 영향을 미치는 주요요인을 규명하는 것이다. 본 연구의 주요 연구결과를 요약하면, 첫째, 실제서비스수준과 인식서비스수준간의 인식률 차이를 검증한 결과, 신호교차로구간의 경우 40.8%, Mid-block구간의 경우 59.2%가 두 서비스수준을 동일하게 인식하는 것으로 나타났다. 또한 두 서비스수준간의 동질성 검정(F통계검정, t통계검정)결과에서도 두 서비스수준 간의 차이가 뚜렷이 나타났다. 둘째, 신호교차로구간에서 인식서비스수준에 영향을 미치는 요인으로 교통류(26.4%), 신호운영(23.1%), 기하구조(18.1%), 이용행태(15.9%) 도로경관(10.0%), 유지관리(4.4%), 교통정보(2.2%) 요인을 순서대로 고려하여 결정하는 것으로 분석되었으며, 이중 교통류 등 상위 3개 요인이 정량적 요인으로 67%를, 이용행태, 도로경관요인과 같은 정성적 요인이 26%를 점유하고 있는 것으로 나타났다. 셋째, Mid-block구간에서 인식서비스수준에 영향을 미치는 요인으로 기하구조(25.3%), 경관(20.0%), 신호운영(19.2%), 교통류(15.3%), 이용행태(9.7%), 유지관리(6.4%) 교통정보(4.2%)순으로 분석되었으며, 특히 이중에서 정성적 요인에 해당하는 도로경관이 신호교차로구간 10.6%보다 높은 20.0%로 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 향후 서비스수준 산정을 위한 분석 시에는 운전자가 실질적으로 인식하는 정성적인 요인 (이용행태, 도로경관 등)을 고려하는 것이 필요하다고 판단된다.
The speed of vehicles has remained a significant factor that influences the severity of accidents and traffic accident rate in many parts of the world including South Korea. This behavior where drivers drive at speeds which exceed a posted safe threshold is known as 'speeding'. Over the past twenty years, the Korean National Police Agency (NPA) has become aware of an increased frequency of drivers who are speeding. Therefore, fixed-type ASE systems [1] have been installed on hazardous road sections of many highways. These system monitor vehicle speeds using a camera. However, the use of ASE systems has changed the behavior of the drivers. Specifically, drivers reduce speed or avoid the route where the cameras are mounted. It is not practical to install cameras at every possible location. Therefore, it is challenging to thoroughly explore the location where speeding occurs. In view of these problems, the author of this paper designed and implemented a prototype visualization system in which point and color are used to show vehicle location and associated over-speed information. All of this information was used to create a comprehensive visualization application to show information about vehicle driving. In this paper, we present an approach detecting vehicles moving at speeds which exceed a threshold and visualizing the points those violations occur on a map. This was done using vehicle trajectory data collected in Daegu city. We propose steps for exploring the data collected from those sensors. The resulting mapping has two layers. The first layer contains the dynamic vehicle trajectory data. The second underlying layer contains the static road networks. This allows comparing the speed of vehicles on roads with the known maximum safe speed of those roads, and presents the results with a visualization tool. We also compared data about people who drive over threshold safe speeds on each road on days and weekends based on vehicle trajectories. Finally, our study suggests improved times and locations where law enforcement should use monitoring with speed cameras, and where they should be stricter with traffic law enforcement. We learned that people will drive over the speed limit at midnight more than 1.9 times as often when compared with rush hour traffic at 8 o'clock in the morning, and 4.5 times as often when compared with traffic at 7 o'clock in the evening. Our study can benefit the government by helping them select better locations for installation of speed cameras. This would ultimately reduce police labor in traffic speed enforcement, and also has the potential to improve traffic safety in Daegu city.
2007년 경찰청 통계자료에 따르면 사업용 차량(시내, 시외, 기타 버스)의 교통사고 건수는 당해 교통사고 건수의 3.5%에 해당한다. 사업용 차량의 경우 운전자 외 다수 승객의 안전을 책임져야 하므로 더욱 심각한 사회적, 경제적 문제를 초래한다. 이러한 사업용 차량의 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부흥하기 위하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등 다양한 형태의 시스템이 사용되고 있으나 이러한 시스템은 사고 후 차량데이터를 기반으로 위험운전 여부를 분석하여 운전자를 관리하기 때문에 실시간으로 운전자를 관리하기에는 큰 한계가 있다. 또한 현재 운영되고 있는 주행기록계는 운전자에게 실시간으로 경고정보를 제공하지만 실제 위험운전 여부와 상관없이 차량의 속도와 RPM정보만을 이용하여 운전자에게 경고를 제공하고 있어 효율이 매우 떨어지는 실정이다. 이에 본 연구에서는 선행연구에서 개발된 위험운전 유형과 그 유형을 판단할 수 있는 프로그램이 탑재되어있는 시뮬레이터를 이용하여 우선적으로 일반운전자를 대상으로 하여 시뮬레이터 실험을 진행하였다. 본 연구에서 산정 되어지는 가중치를 이용하여 운전자에게 경고정보를 제공한다면 매우 효율적인 시스템이 될 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 본 연구는 일반운전자의 시뮬레이터 실험에 따른 가중치이므로 실제 적용하기에는 한계성이 있는 것이 사실이므로 향후 연구에서는 실제 사업용 차량 운전자의 운전행태 데이터를 기반으로 하여 연구를 보완하여야 할 것이다.
본 연구는 고령사회를 앞두고 증가하고 있는 노인들의 자동차 운전에 대한 실태를 확인하고 향후 노인들의 안전한 자동차 운전에 대한 연구를 하는데 기초적인 자료로 사용하고자 하는 목적을 가지고 있다. P시에 소재하고 있는 노인복지관을 이용하고 있는 노인 128명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해서 노인들의 자가운전 현황을 파악하고, 자가운전을 하고 있다고 응답한 41명의 노인들을 대상으로 인지기능을 확인할 수 있는 한국판 몬트리올 인지기능평가(Montreal Cognitive Assessment Korean Version; MoCA-K)와 신경행동학적 인지상태 검사(neurobehavioral cognitive status examination; NCSE)를 실시하였다. 연구결과 대상 노인의 32%가 자동차운전을 하고 있었으며 매일 운전을 하는 경우(56.1%)가 가장 많고, 운전시간은 하루 1-2시간 정도(56.1%) 운전을 하는 경우가 가장 많았다. 차량사용목적으로는 여가활동(46.3%)에 많이 이용을 하였으며, 사고경험이 있는 노인은 31.7%였다. 인지기능검사 결과 개인에 따라서 특정항목에서 평균이하의 점수를 획득하는 경우가 있어 안전한 자동차 운전에 영향을 줄 수 있다는 것을 알 수 있었다. 그러므로 노인들의 안전한 자동차 운전을 위해서는 노인의 감소된 능력을 정확하게 측정할 수 있는 체계적인 평가시스템과 부족한 부분에 대해서 보완할 수 있는 운전재교육시스템의 의무화가 필요할 것으로 생각된다. 또한 향후 운전면허관리제도 및 갱신과 같은 노인의 운전을 위한 정부차원의 제도적 접근도 필요할 것이다.
우리나라는 급속한 경제발전과 고속성장으로 생활수준이 향상되면서 자동차 수요가 급격히 증가함에 따라 교통혼잡, 교통사고, 주차문제 등의 문제가 발생되고 있다. 자동차 증가로 인한 주차문제 중 불법주차는 교통혼잡을 야기하고 주차공간으로 인한 이웃간 분쟁의 원인이 되어 사회적 문제로 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 지방 광역시중 승용차 수단분담률이 높음에도 불구하고 불법주차 단속건수가 상대적을 적은 대전광역시를 대상으로 주차조사를 실시하였으며 불법주차에 대한 원론적인 문제를 파악하기 위해 의사결정나무모형 Exhaustive CHAID분석을 통하여 운전자들의 주차행위에 있어 불법주차를 선택하는 과정과 그에 따른 영향요인을 탐색하여 불법주차의 원인을 파악하고 해결하는 방안을 제시하고자 한다. 분석결과 불법주차를 선택하는 영향요인으로는 거리, 단속경험, 직업, 이용시간대 순으로 영향을 미치는 것으로 나타났으며 예측 모형은 최종적으로 4가지 노드가 도출되었다. 분석결과에 따른 불법주차의 해결방안으로는 공영주차장의 추가설치와 생계유지 및 조업차량의 주차공간 확보가 우선되어야 하고 불법주차 단속강화와 시민의식 고취를 위한 캠페인의 활성화가 필요하다.
교통정보 제공 측면에서 여행시간에 대한 정보는 교통관리 영역 내에서 교통혼잡을 효과적으로 분산시킬 수 있는 핵심정보 중 하나이다. 특히 여행시간에 대한 정보는 운전자가 운전 중 경로선택을 의사결정하는데 있어서 주요한 요소로서 현실적인 신뢰도 확보를 전제로 한다. 본 연구는 남산권 교통정보시스템의 일환으로 총 연장도로 6.1km를 대상으로 구성된 6개의 교통축(corridor)을 대상으로 혼잡시 VMS, ARS, WEB을 이용한 정보 제공을 목적으로 도착예정시간 알고리즘을 개발하였다. 시스템의 공간적 범위는 각 축별 2~3.5km 범위내의 구간을 대상으로 하며, 각 교통축의 출발 및 도착지점에 신호교차로가 존재하여 단순한 연속교통류 특성이외 단속류 교통특성이 교통류내에 포함되어 있다. 목표 알고리즘은 ILD기초자료를 활용하여 수요교통량과 대기길이정보를 이용한다. 수요교통량은 각 지점간 밀도추정을 대상으로 하였으며 이를 위하여 Greenburg Model이 채택되었다. 대기길이 정보는 각 지점별 속도와 밀도에 의하여 산출된다. 연구모형은 단위시간당 변동성을 안정화하기 위하여 전략적으로 번호판 매칭기법에 의한 AVI를 도입하였으며, 이를 통한 관측 된 여행시간 정보를 이용하였다. AVI여행시간 정보는 1일 1회 대기길이에 따른 교통류 특성을 구분하여 ILD에 의한 여행시간을 생성하는데 기반모수로 적용될 수 있도록 Hybrid Model로 구성하여 적용시켰다. 본 연구에 의한 알고리즘 적용결과, 혼잡상황하에서 84% 그리고 전체평균 88%이상의 정확성을 도출하는 것으로 나타났으며, 이러한 정보들은 남산권 교통정보시스템을 이용하는 운전자들에게 유용한 것으로 조사되었다.
대량수송이 가능한 대중교통 수단의 경우 사고 발생 시 대형인명피해가 우려되며, 이로 인해 다량의 사회적 경제적 손실이 발생할 가능성이 크다. 특히, 최근 들어 버스 운전자의 피로 및 부주의 등으로 인한 중 대형 버스사고가 잇따라 발생하며 버스사고 및 운전자의 근무환경에 대한 사회적 관심이 나날이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 버스운전자의 근로 환경(업종별 근로 형태별)에 따른 근로여건 및 사고 특성을 비교 분석하고자 한다. 이를 위하여 국내 271개 버스회사에 대한 2017년 1월~12월까지의 운행기록계 자료 및 업체 정보(업종구분, 근로형태)를 수집하였으며, 이를 통계적 방법론을 활용하여 분석하였다. 그 결과 버스운전자의 근로조건에 따른 사고빈도 및 운행환경의 차이가 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 특히, 격일제 근무 형태를 따르는 시내버스(특광역시 제외)에서 교통사고가 비교적 빈번히 발생함을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 향후 노선버스 사고 감소를 위한 근무여건 개선의 기초자료로 활용될 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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