Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권3호
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pp.543-555
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2013
이 연구는 프로골프대회에서 기록되는 중요변인들 (드라이브거리, 페어웨이안착율, 그린적중율, 센드세이브율, 리커버리율, 평균퍼팅수)이 평균타수에 미치는 영향력에 대해 집단 간 차이를 분석하였다. 구체적으로 미국남자프로골프협회 (PGA), 미국여자프로골프협회 (LPGA), 한국남자프로골프투어 (KGT), 그리고 한국여자프로골프투어 (KLPGT)에서 측정, 공개하는 자료를 통해 PGA, LPGA, KPGA, KLPGA 집단 간에 중요변인들이 평균타수에 미치는 경로에 유의한 차이가 있는지를 검증하였다. 그 결과 PGA와 LPGA 모형 간에 드라이브거리와 그린적중율이 평균타수에 미치는 경로가 p <.05 수준에서 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났으며, KPGA와 KLPGA 모형 간에는 드라이브거리, 리커버리율, 그리고 평균퍼팅이 평균타수에 미치는 경로가 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 PGA와 KPGA 모형 간에 드라이브거리, 리커버리율, 그리고 평균퍼팅이 평균타수에 미치는 경로가p <.05 수준에서 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났으며, LPGA와 KLPGA 모형 간에는 모든 경로에서 p >.05 수준에서 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이 연구 결과는 남녀 국내 투어와 미국 투어의 골프 경기력의 구조 특성을 이해하는데 필요한 기초자료로 활용 할 수 있을 것이며 향후 투어 진출을 위한 유의한 정보가 될 수 있을 것이다.
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.
This study examined the relative effects of feedback frequency and specificity of Eco-IVIS(eco in-vehicle information system) on the fuel-efficiency and workload. Eighty participants randomly assigned into four experimental groups (high frequency/specific, high frequency/global, low frequency/specific, and low frequency/global feedback) and they drove 16.4Km motorway under the each feedback condition. The dependent variable were fuel efficiency and Drive Activity Load Index which measured participants' subjective ratings of driving workload. The results showed that high frequent feedback was more effective for increasing fuel-efficiency than low frequent feedback, however, there was no significant difference of fuel-efficiency between specific and global feedback. Although, overall DALI score was comparable among four experimental conditions, visual demand score was significant higher under the high frequent feedback condition than low frequent feedback.
본 연구에서는 다양한 연령대의 운전자 집단(대학생, 중년 및 고령운전자)에 따라 주의능력 및 외부환경 적응능력에 대한 주관적 역량평가와 운전이동성 사이의 관련성에 차이가 있는지, 그리고 이러한 관련성이 운전자들의 동기특성에 따라 차별적으로 달라질 수 있는지 살펴보았다. 본 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 운전자의 연령 증가에 따라 주관적 운전역량 평가 수준이 낮아지는 경향이 있었고, 특히 외부환경 적응능력에 대한 평가는 고령운전자 집단뿐만 아니라 중년운전자 집단에게서도 낮아질 수 있다는 것이 관찰되었다. 둘째, 주의능력에 대한 주관적 평가는 세 개의 운전자 집단 모두에서 운전이동성을 정적으로 예측하였으나 외부환경 적응능력은 고령운전자 집단에서만 이러한 관련성이 관찰되었다. 셋째, 대학생운전자 집단과 중년운전자 집단의 경우 두 가지 동기특성 중 접근동기만이 정적으로 운전이동성을 예측하였으나, 고령운전자 집단의 경우는 회피동기만이 부적으로 운전이동성을 예측하였다. 넷째, 중년운전자 집단의 경우에는 접근동기 수준이 높고 주의능력에 대한 주관적 평가가 높을수록 운전이동성이 증가하였으나, 고령운전자 집단의 경우는 회피동기 수준이 높고 자신의 외부환경 적응능력이 저하되어 있다고 평가할수록 운전이동성이 유의하게 낮아지는 경향이 관찰되었다. 이러한 결과는 운전자의 운전이 동성에 미치는 주관적 운전역량 평가와 동기특성의 효과가 운전자의 연령대별로 차별화될 수 있다는 것을 시사한다.
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.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권1호
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pp.19-31
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2005
Brain injured patients who had the driver's license before the injury of the brain were tested with the newly developed tool CPAD by Hangyang Medical School and the National Rehabilitation Center. The CPAD contains many variables to measure the ability of driving. Also for each patient the American standard CBDI score was measured and the result was compared with the CPAD results. Of interest is to classify the patients as pass, border, fail group after the CPAD test. To derive the discriminant functions with the group information based on CBDI, parametric/nonparametric and multivariate/univariate discriminant analysis was performed and discussed.
Objective: This study examined two traffic signals with a countdown indicator in terms of driver's reaction time and subjective satisfaction score and their performance was compared with a standard traffic signal in driving simulation. Background: Dilemma zone is created when a traffic light changes at intersections. It often pushes drivers to rush in urgent and premature decision making whether to go or stop and thus induces unnecessary mental load among drivers, which may lead to sudden conflicts with following vehicles at intersections. Method: Forty college students (male: 20, female: 20) participated in this driving simulation study. Three traffic signals were employed: (1) standard traffic signal; (2) countdown-separated signal; and (3) countdown-overlaid signal. The countdown-separated and countdown-overlaid signals were designed to inform drivers of the remaining time of a green light before tuning to an amber light. Reaction times (sec) and satisfaction scores (7-point scale) for the two signals with a countdown indicator were compared with those for the standard traffic signal. Results: Reaction times of the countdown-separated (0.49 sec) and countdown-overlaid (0.43 sec) signals were significantly shorter than that of the standard signal (0.67 sec). Satisfaction scores of the countdown-separated (5.3 point) and countdown-overlaid (5.6 point) signals were greater than that of the standard signal (3.8 point). Lastly, the countdown-overlaid signal showed better performance than the countdown-separated signal, but their differences in reaction time (0.06 sec) and satisfaction score (0.3 point) were small. Conclusion: Traffic signals with a countdown indicator can improve drivers' reaction time and satisfaction score than the standard traffic signal. Application: Traffic signals with a countdown indicator will be useful for reducing the length of dilemma zone at intersections, by allowing drivers to predict the remaining time of a green light.
운전자 작업부하를 평가하기 위해 다양한 평가지표가 개발되어 활용되고 있으나, 기존의 작업부하 평가지표의 경우 개별 운전자의 운전습관과 주행패턴을 충분히 반영하지 못하고 있다. 또한, 운전자마다 체감하는 작업부하량과 작업부하를 극복하는 능력은 개인차가 있다. 따라서, 본 연구를 통해 개별 운전자의 주행패턴을 반영한 새로운 작업부하 평가지표를 도출하였다. 개별 운전자의 주행패턴을 반영하기 위해 운전자 별 Steering Velocity 절대값의 평균을 임계값으로 설정하고 임계값을 초과하는 영역의 Steering Velocity 면적의 합을 계량화한 ESA (Erratic Steering Velocity Area)를 제시하였다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이션 실험을 통해 자율주행차가 비자율차와 혼재되어 주행하는 군집주행 환경을 구축하여 비자율차의 운전자가 군집주행 환경에서 어떠한 영향을 받는지를 ESA를 활용하여 평가하였다. 주행 시뮬레이션 실험을 통해 군집유무에 따른 일반 비자율차 운전자의 반응행태자료를 추출하여 NASA-Task Load Index (NASA-TLX) 점수와 운전자 작업부하 평가지표간의 관계를 분석하였다. 그 결과, 차로변경 시나리오에서는 다양한 운전자 작업부하 평가지표 중 ESA가 NASA-TLX 점수와 상관관계가 가장 큰 것으로 나타나 ESA의 유용성을 확인하였다.
Objective: The aim of this study was to develop the assistive device for accelerator and brake pedals using bio-signals from the prefrontal lobe in the driving simulator and evaluate its performance. Background: There is lack of assistive devices for the driving in peoples with disabilities in Korea. However, if bio-signals and/or brain waves are used at driving a car, the people with serious physical limitations can improve their community mobility. Method: 15 subjects with driver's license participated in this study for experiment of driving performance evaluation in the simulator. Each subject drove the simulator the same course 10 times in three separated groups which use different interface controllers to accelerate and brake: (1) conventional pedal group, (2) joystick group and (3) bio-signal group(horizontal quick glance of the eyes and clench teeth). All experiments were recorded and the driving performances were evaluated by three inspectors. Results: Average score of bio-signal group for the driving in the simulator was increased 3% compared with the pedal group and was increased 9% compared with the joystick group(p<0.01). The subjects using bio-signals was decreased 44% in number of deduction compared with others because the device had the built-in modified cruise control. Conclusion: The assistive device for accelerator and brake pedals using bio-signals showed significantly better performance than using general pedal and a joystick interface(p<0.01). Application: This study can be used to design adaptive vehicle for driving in people with disabilities.
운전 중 감정 인식은 사고를 예방하기 위해 꼭 필요한 과제이다. 더 나아가 자율 주행 시대에서 자동차는 모빌리티의 주체로 운전자와의 감정적인 소통이 더욱 요구되고 있으며 감정 인식 시장은 점점 확산되고 있다. 이에 따라 본 연구 방안에서는 수집하기 비교적 용이한 데이터인 심리데이터와 행동 데이터를 이용해 운전자의 감정을 분류하는 인공지능 모델을 개발하고자 한다. 오토인코더 모델을 통해 잠재 변수를 추출하고, 이를 본 분류 모델의 변수로 사용하였으며, 이는 성능 향상에 영향을 미침을 확인하였다. 또한 기존 뇌파 데이터를 포함했을 때 보다 본 논문이 제시하는 프레임워크를 사용하였을 때 성능이 향상됨도 확인하였다. 최종적으로 심리 및 개인정보데이터, 행동 데이터만을 통해 운전자의 감정 분류 정확도 81%와 F1-Score 80%를 달성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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