• 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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• 제16권3호
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• pp.120-131
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• 2017

최근 차량 내 정보 제공 장비를 통한 에코 드라이빙의 향상이 연료 효율과 안전 운전을 증가시킬 수 있다는 연구들이 보고되고 있다. 그러나 정보의 제공으로 인하여 야기될 수 있는 인지적 부하에 대한 관심은 상대적으로 적은 편이다. 본 연구는 에코 드라이빙을 향상시킴과 동시에 운전자의 운전부하를 최소화 할 수 있는 차량 내 정보 제공 장비의 특성을 확인하기 위해 두(시각vs.시청각) 피드백의 상대적인 효과 차이와 운전 중 상황의 복잡성 수준에 따른 정보 제공방식의 차이가 운전 행동과 운전부하에 미치는 효과를 알아보았다. 본 실험에는 총 38명의 운전자가 참가하였다. 연구 결과, 시각-청각 피드백의 제공이 시각적 피드백을 제공하는 조건에 비하여 에코 드라이빙을 더 향상시키며, 운전부하를 최소화하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권3호
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• pp.147-159
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• 2023

자율주행차량을 신뢰하고 탑승하도록 하기 위해서 자율주행 차량에 탑승하는 이용자를 위한 고민이 필요해지고 있다. 자율주행 차량 주행 행태에 대한 선호도를 평가하여 이용자의 자율주행차량 탑승 만족도를 높이는 주행행태를 찾아내고자 한다. 실험환경은 드라이빙 시뮬레이터에 공격적인 운전과 방어적인 운전 두 가지 자율주행 성향을 구현하고, 체험할 수 있도록 하였다. 탑승시 생체데이터를 수집하고, 탑승 전·후 설문조사를 실시하였다. 운전 습관에 따라 2그룹으로 분류하고, 수집한 생체데이터와 비교 분석하였다. 공격적인 성향의 운전자와 조심운전 성향의 운전자 모두 자율주행차량의 조심운전 주행행태를 선호하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.165-170
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• 2013

본 논문에서는 운전자의 주행습관 속에서 안전운전에 지원을 위한 정보 획득 및 분석 장치를 구현하였다. 안전운전 지원을 위하여 공격적 운전행동을 정의하고 운전 중 행동을 인식할 수 있는 정보 획득 방법을 고안하였다. 정보 수집 장치와 정보 분석모듈 그리고 운전행동 비교모듈을 설계하여 정보의 정확성을 높였으며. 운전자의 평소 운전행동과 비교하여 이상행동을 검출하여 경고할 수 있도록 시스템을 설계하였다.

• Safety and Health at Work
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• 제13권2호
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• pp.187-191
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• 2022

Background: Traffic injuries have become a significant public health problem in low- and middle-income countries. Several studies have examined the role of personality and attitude toward traffic safety in predicting driving behaviors in diverse types of drivers. Few studies have investigated risky behavior among public passenger van drivers. This study aims to identify the predictors of self-reported risky driving behavior among public van drivers. Method: A total of 410 public van drivers were interviewed at terminal stations in Bangkok. Hierarchical regression models were applied to determine the effects of demographics, personality traits, and attitude on self-reported risky driving behaviors. Results: The results indicated that drivers with a high education level, more working days, and high scores for normlessness and anger were more likely to report risky driving behaviors (p < 0.05). Conclusion: The personality traits and attitude toward speeding account for aberrant self-reported risky driving behavior in passenger van drivers. This could be another empirical basis for evidence-based road safety interventions in the context of public transport.

• 대한산업공학회지
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• 제41권5호
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• pp.499-510
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• 2015

The purpose of this research is to identify new service opportunities for enhancing driving safety of intra-city buses based on driving behavior analysis. Service opportunity identification involves finding target customers of service (to whom), motivations for service (why), service contents (what), and service delivery process (when, where). This paper presents an analysis of driving behaviors using the operational data of intra-city buses in conjunction with traffic accident data and drivers' driving history data. This paper also presents four identified service opportunities based on the data analysis results. This research would contribute to enhancing driving safety of intra-city buses in Korea and serve as a basis for developing new services for driving safety enhancement.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.199-209
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• 2015

This paper presents a model predictive control (MPC) approach to control the steering angle in an autonomous vehicle. In designing a highly automated driving control algorithm, one of the research issues is to cope with probable risky situations for enhancement of safety. While human drivers maneuver the vehicle, they determine the appropriate steering angle and acceleration based on the predictable trajectories of surrounding vehicles. Likewise, it is required that the automated driving control algorithm should determine the desired steering angle and acceleration with the consideration of not only the current states of surrounding vehicles but also their predictable behaviors. Then, in order to guarantee safety to the possible change of traffic situation surrounding the subject vehicle during a finite time-horizon, we define a safe driving envelope with the consideration of probable risky behaviors among the predicted probable behaviors of surrounding vehicles over a finite prediction horizon. For the control of the vehicle while satisfying the safe driving envelope and system constraints over a finite prediction horizon, a MPC approach is used in this research. At each time step, MPC based controller computes the desired steering angle to keep the subject vehicle in the safe driving envelope over a finite prediction horizon. Simulation and experimental tests show the effectiveness of the proposed algorithm.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.119-127
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• 2020

The detection and recognition of abnormal driving becomes crucial for achieving safety in Intelligent Transportation Systems (ITS). This paper presents a feature extraction method based on spectral data to train a neural network model for driving behavior recognition. The proposed method uses a two stage signal processing approach to derive time-saving and efficient feature vectors. For the first stage, the feature vector set is obtained by calculating variances from each frequency bin containing the power spectrum data. The feature set is further reduced in the second stage where an intersection method is used to select more significant features that are finally applied for training a neural network model. A stream of live signals are fed to the trained model which recognizes the abnormal driving behaviors. The driving behaviors considered in this study are weaving, sudden braking and normal driving. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by comparing with existing methods, which are Particle Swarm Optimization (PSO) and Convolution Neural Network (CNN). The experiments show that the proposed approach achieves satisfactory results with less computational complexity.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제8권1호
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• pp.17-40
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• 2002

한국에서 5개 광역별로 운전자들이 지각하는 교통환경과 운전행동을 결정하는 사회인지 요인들의 공통점과 차이점을 알아내었다. 전국 14개 지역에서 운전자 1,387명을 대상으로 수행된 본 연구의 중요 결과를 5개 광역권으로 나누어서 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 운전자의 교통행동을 결정하는 사회인지 요인들 가운데 습관 요인은 지역에 상관없이 일관되게 중요한 요인이었다. 그러나 지역에 따라서 큰 차이를 보이지 않고 비교적 중요하게 기여한 행동의도 요인을 제외하면 교통행동의 결정 요인들이 지역에 따라서 달리 나타났다. 물리적 교통환경의 지역별 특성을 운전자의 지각에 따라서 비교한 결과에서는 8가지 물리적 교통환경 요인들(도로지형/구조, 도로 및 안전시설, 보행자 행동특성, 주변운전자의 운전특성 등)에서 의미있는 차이를 보였다. 운전자요인을 보면 4가지 주요 운전행동들 중 안전띠 착용 및 음주운전 행동과 관련되는 구성개념들 대부분과 과속운전 행동 및 주의경계 소홀 행동 영역의 일부 요인들을 측정한 값에서 5개 광역간에 의미있는 차이가 있었다. 구체적으로 안전띠 착용 습관, 의도, 행동 그리고 음주운전 습관, 의도, 행동 등에서 광역별 차이를 보였으며, 과속운전의 경우 태도, 주의경계소홀 행동의 경우 습관과 의도에서 광역별 의미 있는 차이를 보였다. 결과들은 광역별로 교통환경의 지각과 운전행동의 결정 요인에 차이가 있음을 의미한다. 따라서 교통안전대책은 지역 또는 광역 특성에 따라 제시되어야함을 시사한다. 이 연구 결과를 토대로 지방자치제에 알맞은 각 지역별 교통 대책에 관한 시사점을 논의하였다

• 한국도로학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.59-72
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• 2018

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.