최근 U-health 분야에서는 EEG(Electroencephalograph) 뇌파를 전송하여 환자뿐만 아니라 일반 노약자를 대상으로 졸음운전이나 뇌졸중, 또는 심장마비와 같은 위기상황에 대처하기 위해 실시간으로 뇌파를 모니터링하는 시스템을 연구하고 있다. 이러한 시스템은 병원이나 요양원등 다양한 지역에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 자동차 통신망에 적용하여 운전자의 뇌파를 실시간으로 모니터링하고 미연에 사고를 방지할 수 있는 통신망 시스템의 성능을 평가하고자 한다. 이를 위해 VANET환경에서 EEG뇌파 전송을 효율적으로 할 수 있도록 옵넷 시뮬레이터에서 제공하는 모바일 애드혹 노드를 사용하였다. 운전자의 뇌파를 노변기지국으로 전송하는 애드혹한 자동차 통신망을 설계하고 시뮬레이션을 통하여 도심 지역에 적합한 환경을 도출하였다.
65세 이상 고령운전자의 경우 지난 10년 새 교통사고건수는 3만 7,000건에서 27만 4,000건으로 무려 640.5% 증가되었다. 이는 전체사고에서 차지하는 비율이 1.2%에서 3.1배 증가한 3.7%를 차지하고 있는 것으로 교통안전 관련기관에서는 여러 대책을 강구하고 있다. 무엇보다 고령운전자의 행동특성 및 신체특성에 대한 심층연구를 통해 안전대책과 연계하는 방안이 중요하다 할 수 있다. 본 연구에서는 고령운전자의 행동특성을 측정할 수 있는 운전자 적성검사(Driving Aptitude) 항목과 교통사고 자료를 토대로 고령운전자 운전특성과 사고특성을 연결한 실증연구를 수행하였다. 영향모형 개발을 위해 활용한 방법론은 영과잉 회귀모형을 적용하였고, ZIP 회귀모형과 ZINB 회귀모형에 대하여 베이지안 추론을 이용한 사고예측 모형을 선택하였다. AAE분석결과 ZIP 회귀모형이 적합하며, 3가지 변수속도예측, 주의전환, 인지능력이 고령자사고와 영향관계에 있음을 확인할 수 있었다.
노인의 자가 운전은 노인의 활동범위를 확대시키고 사회참여의 기회를 제공한다는 점에서 노년기에 의미있는 활동을 위한 필요조건이다. 운전은 신체적, 인지적, 감각적 기능의 통합을 요구하며 인적, 심리적 요인의 영향을 받는 매우 복잡한 활동이기 때문에 노화로 인한 기능저하는 고령운전자의 운전수행능력에 영향을 준다. 본 연구는 체계적인 문헌고찰을 통해 고령운전자의 운전중단이나 사고위험 증가에 영향을 미치는 요소가 무엇인지 확인하는데 목적을 두고 있다. 문헌 검색을 위해 사용된 온라인 데이터베이스는 MEDLINE, Excerpta Medica database(EMBASE), Cochrane Library, KoreaMed, Pubmed 였으며, 사용된 MeSH용어는 'aged', 'aging', 'automobile driving', 'age factors'였다. 2007년 1월부터 2017년 9월까지 발표된 문헌을 검색하여 1,458건의 결과를 얻었으며 선정기준에 부합하는 18편의 연구를 추출하였다. 결과에서는 운전중단 요소 및 사용된 측정도구와 운전중단에 따른 인구학적 특성을 분석하였다. 운전중단 영역 중 신체적 영역에서 유의미한 결과를 나타내는 측정도구가 11개로 가장 높은 빈도를 보였으며, 운전중단과 관련된 요소에서는 정보처리속도, 수행기능, 운전능력, 운전습관이 각 4개씩으로 운전중단과 유의미한 결과를 나타냈다. 인구학적 특성에서는 성별과 연령에 따라 운전중단과 관련이 있었다. 본 연구결과는 노화로 인한 기능저하가 운전수행에 미치는 영향을 분석하여 운전중단 예측요소들을 파악하고 노인의 안전한 운전수행을 위한 대책 마련의 필요성을 강조한다. 또한 노인의 다양한 운전중단 예측요소를 바탕으로 개별적인 교육프로그램 등의 서비스를 체계적으로 구축할 필요성을 제시한다.
본 연구는 노인운전자용 자가 보고식 평가 SAFE-DR 개발 프로젝트의 일환으로 운전위험성 선별을 위한 기준점수를 확인하고 평가의 타당성을 검증하기 위해 수행되었다. Driver 65 Plus평가를 통해 노인운전자 132명을 58명의 위험성 운전자와 74명의 안전성 운전자로 구분하고, 이를 기준으로 SAFE-DR 평가의 위험성 예측 기준을 분석하였다. 또한 SAFE-DR 평가의 구성 타당도, 내용 타당도, 예측 타당도를 검증하였다. SAFE-DR 평가의 운전위험성 예측을 위한 기준점수는 74.5점으로 분석되었으며, 이 기준의 양성 예측도는 88.6%, 음성 예측도는 86.3%로 판별력은 훌륭한(excellent) 수준으로 확인되었다. 또한 집중타당성, 법칙타당성, 내용타당성이 적절한 것으로 판정되었다. 따라서 본 연구를 통해 SAFE-DR은 위험한 노인운전자를 선별하는 용도로 활용할 수 있는 적절한 평가임을 확인하였다.
Thoracic injury from restraint loading is the principle causative factor of death, which was shown to be particularly significant for older drivers. To characterize thoracic response to belt loading of older drivers, detailed finite element models of the adult and aged thorax were developed. The geometry of the 50th percentile adult male was chosen for the adult FE model. The thoracic FE model was validated against data obtained from results of PMHS pendulum impact tests. The quantified patterns of age-related shape and well-established material changes were applied to the adult model to develop the aged model. Belt force and chest deflection were applied to the developed two types of models. Rib and clavicle fracture risk obviously increased in the aged model. This finding showed that larger rib angle and reduced material properties of the ribcage produced more higher risk of injury in the older driver.
현재 고령자는 65세 이상으로 정해져 있고 고령 운전자 사고에 관련된 연구들은 65세를 기준으로 일반 운전자와 고령 운전자를 구분한다. 하지만 실질적으로 교통약자로 분류되어야 하는 신체 능력을 가진 고령 운전자를 구분하는 연구는 부족한 실정이다. 분석결과 차종별 주요 사고특성에 대해 70세 이상의 경우 사고 발생에 미치는 영향력이 높아지는 것으로 나타났으며, 70~80세 구간에서 사고 발생 빈도가 상대적으로 낮았던 승용차에 대해서도 주요사고특성을 분석한 결과 75~84세 구간에서 사고 발생에 대한 영향력이 높아지는 것이 나타났다. 이는 고령화가 진행되고 평균 수명이 늘어나 고령자 구간 폭도 증가하기 때문에, 고령자 내에서도 특성이 나뉘게 되고 본 연구를 통해 연령군집별로 사고 발생에 대한 영향력이 달라지는 것을 확인하였다.
도로교통공단 교통사고 분석시스템(TAAS)에 따르면 2016년 기준 전체사고의 약 11%가 고령운전자 사고이며, 고령운전자 사고로 인한 사망자수는 759명에 달한다. 본 연구에서는 고령운전자의 신체적 특징을 감안하여 전기(65세~74세), 중기(75세~84세), 후기(85세 이후)로 나누고 로지스틱 회귀분석을 이용하여 고령운전자의 연령대별 사고특성과 사망사고에 영향을 미치는 요인을 파악하고 그 특성을 고려한 안전대책을 제시하고자 하였다. 분석결과 차량단독사고일 때 고령자 전 연령대에서 사고위험도가 높게 나타났으며, 도로이탈로 인한 사고인 경우 다른 사고요인에 비해 위험도가 높게 나타났다. 사고원인별로 살펴보면 안전운전의무 불이행, 중앙선침범으로 인한 사고인 경우가 높았으며, 기상상태별로 볼 때 전기고령자에서 중기, 후기 고령자로 갈수록 흐릴 때의 사고위험도가 높아지는 것으로 나타났다.
본 연구는 고령 운전자의 안전의식에 영향을 미치는 요인을 비교분석하였다. 이를 위하여 대전, 세종, 충남 북 지역에서 영업용과 비영업용 차량을 운전하는 노인 307명을 조사대상자로 하였다. 본 연구에서 자료분석을 위하여 PASW Statistics 18.0을 이용하였다. 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 영업용 차량 운전자와 비영업용 차량 운전자의 안전의식 수준은 각각 6.49(SD=1.66)와 6.93(SD=1.42)로 나타나 비영업용 차량의 운전자가 유의미하게 더 높은 것으로 나타났다(t=-3.847, p<.001). 둘째, 조사대상자의 안전의식에 영향을 미치는 요인은 각 집단별로 크게 다른 것으로 나타났다. 영업용 차량 운전자의 안전의식에 영향을 미치는 요인은 안전지향동기, 경제상태, 일일 운전시간, 감각추구성향, 결혼상태 순으로 나타났다. 반면에, 비영업용 차량 운전자의 안전의식에 영향을 미치는 요인은 안전지향동기, 건강상태, 사고 경험 유무, 감각추구성향 순으로 나타났다. 이러한 연구결과에 기초하여 영업용과 비영업용 차량을 운전하는 노인들에 대해 집단별로 안전의식을 향상하고, 교통사고를 방지할 수 있는 몇 가지 실질적인 방안을 제시하였다. 나아가 고령화가 급격히 진행되는 한국에서 노인 교통복지의 정책방향을 재정립하는데 기초자료를 제공하고자 하였다.
최근 고령 사회에 들어섬에 따라 고령 운전자의 수가 증가하는 추세이다. 고령 운전자의 교통사고 대부분이 차량 운전자의 부주의로 인해 발생한다. 이러한 부주의들에는 노화에 따른 느린 몸의 움직임으로 차량 조작 미숙, 노안으로 인한 좁은 시야로 낮은 시각정보 검색 문제 그리고 낮은 대비감도로 인한 물체 식별 문제 등으로 기인한다. 본 연구에서는 고령 운전자의 안전 운전 지원을 위해 도로 영상에서 시각적 주의를 가져야 하는 관심물체 영역들을 실시간으로 자동 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 영상으로부터 선택적 시각 주의를 갖는 관심물체후보 영역들을 실시간으로 검출하기 위해 칼라, 기울기, 그리고 밝기 특징정보들의 대비 변화 정도를 3차원으로 표현한 현저함 맵(Saliency map)을 생성하고, 동시에 입력 영상으로부터 물체들의 경계선 획득을 위해 mean-shift 알고리즘을 적용하여 영상을 분할한다. 그리고 분할된 영역에 속한 현저함 픽셀의 유무에 따른 선택적 시각 주의 영역을 검출한다. 제안한 방법을 다양한 실외 환경 조건에서 실험한 결과, 도로 상의 다양한 물체에 빠른 검출율과 함께 비교적 복잡한 도로 환경에서도 강임함을 알 수 있다.
교통부문의 탄소배출량을 감소하기 위하여 지난 몇 년간 정부는 선진국과 함께 자전거 이용 활성화를 위한 다양한 정책을 펼쳐왔다. 그러나 주변 환경에 대한 분석은 실시되지 않은 채 물리적인 조건만을 고려한 자전거도로의 설치는 미비한 자전거 이용률의 증가뿐만 아니라 무리한 자전거전용도로의 확장으로 자동차 운전자와의 마찰을 발생시켰다. 또한 자전거 이용자의 안전성 또한 보장하고 있지 않아 관련 교통사고는 급격히 증가하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이를 개선하고자 주변 토지이용 및 자전거 운전자를 고려하여 해당 지역에 적절한 자전거도로가 설치될 수 있도록 하는 대안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 토지용도(주거/상업/공업 지역)에 따라 다르게 나타나는 요소를 일원배치 분산분석을 통하여 도출하였으며, 군집분석으로 그 특성을 그룹화하고 각 유형의 특성에 적합한 자전거도로의 형태를 가로와 교차로로 구분하여 제안하였다. 분석결과, 토지용도의 특성은 어린이/노인 비율 및 화물차종구성비에 따라 구분되었으며, 이들 특성에 의하여 주거지역은 편의성과 안전성이 동시에 고려된 자전거도로를, 상업지역은 편의성을, 공업지역은 무엇보다 안전성을 고려한 자전거도로의 형태를 제시하였다. 이는 향후 자전거도로의 안전성을 높이고 효율적인 자전거 이용 환경을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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