Drowsy driving is a major cause of automobile crashes and can lead to more serious injuries than other causes of traffic accidents. Factors increasing the risk of drowsy driving and related crashes include sleep loss, late night driving, untreated or unrecognized sleep disorders, use of sedating medications and consumption of alcohol. Young people, especially young males, shift workers, and people with untreated sleep apnea syndrome and narcolepsy are well known as the population groups at highest risk. To prevent drowsy driving and its consequences, getting adequate and quality sleep is both easier and much more successful than any remedial measure. Other helpful behaviors include avoidance of alcoholic beverages and limiting late night driving. Taking a short nap or consuming caffeine can make a short-term difference in driving alertness. In addition, information should be actively provided to the public about the importance of sleep disorders and their consequences. To reduce injuries and death caused by drowsy driving, it is a prerequisite to increase public awareness that drowsy driving can cause serious automobile crashes and has morbidity and mortality rates as high as those of drunk driving.
본 논문은 이제까지 필자들이 교통문제와 관련하여 교육부의 BK 21 연구지원 과제를 수행하면서 발표한 여러 논문들의 결과를 정리하는 작업의 일환으로 쓰여졌다. 필자들의 이러한 작업은 교통문제와 관련한 여러 논문을 쓰는 개별 과정(주차위반, 신호위반, 과속운전, 음주운전)에서 비록 연구의 주제는 다르고 구체적 주제에 따른 위반의 상황과 일반인의 심리가 상이한 측면이 있지만, 그럼에도 불구하고 그 면면에는 공통점이 많다는 경험과 이를 종합해서 정리할 필요성을 느꼈기 때문이다. 따라서 이러한 작업은 종합적이고 포괄적인 시각에서 한국사회의 교통문화를 파악하고, 이를 토대로 교통문제와 관련된 여러 사회문제를 풀 수 있는 기초를 마련하는데 일조할 수 있을 것으로 기대된다.
현대인의 생활에 가장 큰 비중을 차지하는 자동차에도 스마트 기능의 탑재가 요구되는 실정에서 여러 가지 스마트 기기 및 스마트 방법에 대한 개발이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 스마트 자동차 중에서도 안전관리 시스템의 주요 핵심 사항인 음주 및 졸음 제어를 위한 시스템 개발의 일환으로, 음주를 하게 될 경우 자동차의 시동이 자동으로 걸리지 않도록 하는 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해 영상처리를 통해 운전석의 운전자의 안면 색을 분석하여 음주 여부를 확인하는 방법을 제안하고자 한다. 특히 본 논문에서 개발한 음주 여부 판단 시스템은 음주를 하기 전의 얼굴 영상을 필요로 하지 않고 오로지 음주 후에만 독특하게 나타나는 얼굴의 색상 변화만을 대상으로 음주 여부를 판단 할 수 있는 방법인고로 실제 음주제어를 중심으로 한 스마트 자동차 안전 제어 시스템에 효과적으로 적용가능하리라 여겨진다. 실험은 30명을 대상으로 행해졌으며 이들을 대상으로 음주 후에 나타나는 얼굴색의 변화를 분석하였다. 끝으로 실험을 통해 도출된 결과의 통계적 유의성을 분석하고 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권9호
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pp.4518-4540
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2019
With the development of IT convergence technology, autonomous driving has gradually developed; however, the vehicle is still operated by the driver, who should always be in good health - but sometimes, this is not the case. It is especially dangerous to drive when drowsy, and unable to fully concentrate on driving, such as when taking certain medicines, or through fatigue. Drowsy driving is at least eight times more dangerous than normal driving, and as dangerous as drunk driving. Previous research has looked at technology to detect drowsiness, in order to wake up drivers when necessary, or to safely stop the vehicle. Furthermore, many studies have been conducted to find out when drowsiness occurs. However, it is more desirable for the driver to take sufficient rest during a break, in order to be able to continue to focus and drive. In other words, it is important to maintain a normal state before drowsiness. In this study, we introduce a sound source to increase driver concentration and prevent drowsiness, another that can improve the quality of sleep, and a system that produces these sound sources. The proposed system has a noise reduction effect of about 15 dB. We have confirmed that the proposed sound induces an EEG of the desired form.
교통사고는 인적요인, 도로 기하구조, 교통류, 환경적요인 등 복합적인 요인에 의해 발생하며, 그 중 운전자의 특성과 운전행태는 교통사고에 큰 영향을 미치고 있다. 특히 졸음운전 및 음주운전으로 인한 사행운전은 사고발생 확률이 높고, 사고 발생 시 심각도가 높다. 따라서 본 연구에서는 사행운전을 검지하는 알고리즘을 개발하고, 알고리즘을 통해 사행운전을 검지하여 운전자 및 후방차량에 경고정보를 제공하는 적용방안에 대한 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 사행운전을 위험도에 따라 1차로 사행운전과 2차로 사행운전으로 구분하여 정의하였으며, 사행운전 시 관찰되는 횡방향 각 속도 변화의 특성을 분석하였고, 통계적 분석을 통해 정상주행과 사행운전을 분류하기 위한 임계값과 1차로 사행운전과 2차로 사행운전을 분류하기 위한 임계값을 설정하였다. 설정된 임계값을 이용하여 사행운전 검지 및 위험운전 판단 알고리즘을 평가하였다. 평가결과 제안된 사행운전 검지 알고리즘은 현장적용 시 높은 신뢰도를 가지는 정보를 제공 가능한 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 교통안전성 증진에 기여할 뿐만 아니라, 자이로센서와 무선통신이 가능한 장비만 있으면 적용 가능한 방법론으로 스마트폰에도 적용 가능할 것으로 판단되어 도래하는 유비쿼터스 교통서비스의 새로운 컨텐츠로 활용될 것으로 기대된다.
This study was conducted to identify the impact factors of bicycle driving under the influence (DUI) among Korean adults. The participants were 1,297 Korean adults. The prevalence of bicycle DUI was 11.7% of Korea adults. The factors affecting bicycle DUI were gender, education level, frequency of drinking, one-time drinking, vehicle DUI. To prevent bicycle DUI, we would need to facilitate appropriate drinking habits, provide treatments for disorders related to alcohol use, and change the social perception of bicycle DUI. Also, we should promote the establishment of the culture of bicycle helmet use, the establishment of a system that imposes fine to non-helmet-using riders, and education and publicity on the national level to recognize that bicycle DUI and DUI are mutually related.
본 연구는 최근 이슈가 되는 난폭운전과 보복운전의 발생 메커니즘을 운전행동 결정요인(대인분노와 공격성)과 위험운전 행동요인(난폭운전행동과 과속위험행동, 음주운전행동, 주의산만, 대처미숙)을 통해 분석하고, 예방 대책을 마련하는 것을 목표로 진행하였다. 본 연구의 결과를 정리하면, 첫째, 도로교통공단 7개 지부에서 교통법규 위반자와 교통사고 야기자 351명을 대상으로 실시한 설문결과를 통해 운전 중 난폭운전과 보복운전의 심각성과 맞춤형 교육의 형태, 적정 시간, 교육내용 등 요구사항을 파악할 수 있다. 둘째, 난폭운전과 보복운전에 운전행동 결정요인과 위험운전 행동요인의 세부 항목 관련성 유무와 메커니즘을 Figure 3과 Table 8을 통해 명확히 파악할 수 있다. 이를 통해, 난폭운전과 보복운전 대책의 우선순위와 가중치 등을 요인별, 항목별로 선정할 수 있다. 셋째, 난폭운전과 보복운전 메커니즘 분석모형을 통해 예방 대책을 Table 9 - Table 10과 같이 공통대책과 각 요인별 맞춤형 대책으로 구분하여 제시할 수 있었다.
우리나라 전체 교통사고 원인에 있어서 졸음운전은 음주운전보다도 더 큰 비중을 차지하고 있는 위험요소로 나타나고 있다. 따라서 사전에 졸음운전사고를 예방하기 위하여 운전자의 졸음을 인식하고 경고해주는 시스템 개발과 관련된 연구가 활발하게 이루어지고 있는 추세이며, 졸음의 지표는 뇌파의 알파파를 분석하는 것이 효과적이라는 선행 연구결과들이 발표되었다. 본 연구에서는 LabView 프로그램을 이용하여 졸음지표를 검출할 수 있는 신호처리 알고리즘을 적용시킨 뇌파측정 장치를 자체 개발하였다. 소수의 실험자를 대상으로 졸음유도 실험을 실시한 결과 알파파의 상대 파워스펙트럼 변화를 기준으로 졸음상태를 의미하는 뇌파의 패턴을 검출 할 수 있었다. 이후 기존의 뇌파측정 장비들을 사용하여 측정한 졸음패턴과 비교분석한 결과 유사한 패턴을 나타내는 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 차후 운전자의 졸음예방 시스템에 활용한다면 졸음운전 사고로 인한 사망률을 낮추는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
공유 전동킥보드는 현존 대중교통을 이용하기에 애매한 짧은 구간이나 단거리 이동에 적합하고, 특정 노선과 정류장이 정해져 있지 않아 기동성이 높고 자유로워 이용률이 매년 증가하고 있다. 하지만 늘어난 사용자만큼 사건·사고도 늘어나고 있다. 킥보드 전담 부서가 없어 단속의 미흡으로 인해 대중교통이 운행하지 않는 심야에 음주 상태에서 운전하여 사고가 나는 경우가 부지기수이다. 본 프로젝트는 사회적 문제로 대두되고 있는 전동킥보드 음주운전 사고를 방지하고자 아두이노 센서를 기반으로 한 알코올 농도측정으로 음주자의 대여를 사전에 차단하기 위한 기능을 포함하고 있는 애플리케이션이다.
When sensitive topics such as gambling habits, drug addiction, alcoholism, tax evasion tendencies, induced abortions, drunk driving, past criminal involvement, and homosexuality are the focus of open or direct surveys, it becomes challenging to obtain accurate information due to nonresponse bias and response bias. People often hesitate to provide truthful answers. Warner introduced an ingenious method to address this issue. In this study, a new and unrelated randomized response model is proposed to eliminate misleading responses and nonresponses caused by the stigma associated with the attribute being investigated. The proposed randomized response model allows for the estimation of the population percentage with the sensitive characteristic in an unbiased manner. The characteristics and recommendations of the proposed randomized response model are examined, and numerical examples are provided to support the findings of this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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