• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제18권3호
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• pp.415-433
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• 2012

본 연구는 위험한 운전행동을 일으킬 수 있는 운전자의 성격과 태도요인, 즉 운전행동 결정요인의 영향력을 밝히고, 이들 요인을 통해 위험운전자를 판별해낼 수 있는 타당한 방법을 개발하기 위해 시행되었다. 성인 운전자 534명을 대상으로 조사한 결과, 다섯 가지의 운전행동 결정요인들(문제회피성향, 이익/자극 추구, 대인불안, 대인분노, 공격성)은 운전자의 다양한 위험운전행동들에 통계적으로 유의한 수준의 영향력을 미치는 것으로 확인되었으며, 이들 요인을 이용하여 운전자들을 위험도에 따라 별개의 집단(일반운전자, 비의도적 위험운전자, 의도적 위험운전자)으로 구분할 수 있었다. 이 같은 결과는 운전자의 성격과 태도와 같은 심리적 요인들을 통해 운전자의 위험행동 수준을 예측하는 것이 가능하다는 것을 의미한다. 따라서 추후 연구들을 통해 본 연구에서 다룬 운전행동 결정요인 모델과 그 기준 점수체계를 보완한다면, 운전자의 위험성향을 사전에 예측하고 문제점을 확인하여 그에 따른 차별적 안전운전 교육서비스를 제공하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제27권7호
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• pp.1146-1151
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• 2003

In this paper, results of an analysis of driving behavior characteristics and a driver-adaptive control algorithm for adaptive cruise control systems have been described. The analysis has been performed based on real-world driving data. The vehicle longitudinal control algorithm developed in our previous research has been extended based on the analysis to incorporate the driving characteristics of the human drivers into the control algorithm and to achieve natural vehicle behavior of the adaptive cruise controlled vehicle that would feel comfortable to the human driver. A driving characteristic parameters estimation algorithm has been developed. The driving characteristics parameters of a human driver have been estimated during manual driving using the recursive least-square algorithm and then the estimated ones have been used in the controller adaptation. The vehicle following characteristics of the adaptive cruise control vehicles with and without the driving behavior parameter estimation algorithm have been compared to those of the manual driving. It has been shown that the vehicle following behavior of the controlled vehicle with the adaptive control algorithm is quite close to that of the human controlled vehicles. Therefore, it can be expected that the more natural and more comfortable vehicle behavior would be achieved by the use of the driver adaptive cruise control algorithm.

• 대한인간공학회지
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• 제29권1호
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• pp.17-24
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• 2010

There has been recent interest in intelligent vehicle technologies, such as advanced driver assistance systems (ADASs) or in-vehicle information systems (IVISs) that offer a significant enhancement of safety and convenience to drivers and passengers. However, unsuitable design of HMI (Human Machine Interface) must increase driver distraction and workload, which in turn increase the chance of traffic accidents. Distraction in particular often occurs under a heavy driving workload due to multitasking with various electronic devices like a cell phone or a navigation system while driving. According to the 2005 road traffic accidents in Korea report published by the ROad Traffic Authority (ROTA), more than 60% of the traffic accidents are related to driver error caused by distraction. This paper suggests the structure of vehicle environment for real-time driving behavior monitoring system while driving which is can be used the driver workload management systems (DWMS). On-road experiment results showed the feasibility of the suggested vehicle environment for driving behavior monitoring system.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제11권2호
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• pp.95-102
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• 2013

This paper presents a stochastic driver behavior modeling framework which takes into account both individual and general driving characteristics as one aggregate model. Patterns of individual driving styles are modeled using a Dirichlet process mixture model, as a non-parametric Bayesian approach which automatically selects the optimal number of model components to fit sparse observations of each particular driver's behavior. In addition, general or background driving patterns are also captured with a Gaussian mixture model using a reasonably large amount of development data from several drivers. By combining both probability distributions, the aggregate driver-dependent model can better emphasize driving characteristics of each particular driver, while also backing off to exploit general driving behavior in cases of unseen/unmatched parameter spaces from individual training observations. The proposed driver behavior model was employed to anticipate pedal operation behavior during car-following maneuvers involving several drivers on the road. The experimental results showed advantages of the combined model over the model adaptation approach.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.723-728
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• 2022

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.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.275-276
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• 2008

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제20권4호
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• pp.281-305
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• 2014

본 연구에서는 고령운전자의 자기-평가 안전운전행동과 운전이동성(이동량, 안전운전능력, 상황적응능력 및 사회활동) 그리고 주관적 안녕감(삶의 만족, 긍정 정서 및 부정 정서) 사이의 상호관련성을 살펴보았다. 65세 이상의 남녀 고령운전자 142명을 대상으로 한국형 자기보고식 노인 안전운전행동 척도, 고령자 이동성 척도, 그리고 두 가지의 주관적 안녕감 척도(삶의 만족, 긍정 정서/부정 정서 척도)를 이용한 면대면 설문조사를 실시한 후 수집된 자료를 상관분석과 경로분석을 통해 분석하였다. 본 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 자기-평가 안전운전행동 점수가 높은 고령운전자는 주관적 안녕감도 높았다. 둘째, 자기-평가 안전운전행동 점수가 높은 고령운전자들은 운전이동성 전체 점수뿐만 아니라 물리적 이동량을 제외한 모든 운전이동성 하위요인에서의 점수도 높았다. 셋째, 물리적 이동량을 제외한 운전이동성의 하위요인 점수들, 그리고 운전이동성 전체점수가 높을수록 삶의 만족이나 정적 정서 점수는 높은 반면 부적 정서 점수는 낮았다. 넷째, 자기-평가 안전운전행동과 주관적 안녕감 사이의 관계에서 운전이동성의 전체점수와 이동성의 하위요인 중 물리적 이동량을 제외한 안전운전능력, 상황적응능력, 사회활동의 매개효과가 유의하였는데, 구체적으로 안전운전능력과 상황적응능력은 삶의 만족과 긍정 정서를 정적으로 완전매개한 반면, 안전운전능력과 사회활동은 부정 정서를 부적으로 완전매개하였다. 본 연구의 시사점과 추후 연구 방향에 대해 기술하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권3호
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• pp.32-45
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• 2018

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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.87-97
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• 2018

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.

• 동서간호학연구지
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• 제15권2호
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• pp.71-81
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• 2009

Purpose: This study was conducted to find out interrelation of health behavior and related variables to provide basic data for an effective health promotion for the taxi-divers. Methods: 293 male taxi-drivers from 2 cities in Korea participated in this study. The data were collected using questionnaires from April 17th to Jun 3rd, 2006, and analyzed by descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson correlation, and multiple regression. Results: There were statistically significant differences according to monthly income, past illness or surgery, current disease or medication, frequency of fright on daily driving (FFDD), driving fatigue, working style, social support in health status; current disease or medication, FFDD, driving fatigue, duty shift, social support in health perception; body mass index (BMI), FFDD, driving fatigue, intention of changing job, social support in health behavior. Social support, health status, health perception, and health behavior were significantly correlated with one another. The multiple regression analysis showed that health perception (17.8%), BMI (6.8%), intention of changing job (5.7%), and driving fatigue (4.2%) explained the 34.5% variance of health behavior. And the 22.6% of variance of health perception was explained by social support (12.2%), health status (6.9%), and duty shift (3.2%). Conclusions: To promote the taxi-drivers' health, nursing intervention strategies unique for them should consider health behavior and affecting factors.