• 융합정보논문지
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• 제9권6호
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• pp.175-182
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• 2019

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.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권4호
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• pp.485-492
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• 2023

교통 체증, 교통사고 증대 등의 문제를 해결하기 위한 다양한 접근법 중 하나로 실시간 교통정보 제공을 통해 운전자의 효율적 운전 의사결정을 지원하여 교통 혼잡 개선을 유도하고 있으며, 민간에서는 주행 안전점수에 대한 운전자 보상으로 보험료 할인 등의 정책을 펼치고 있다. 이처럼 안전/환경적 주행에 대해 인센티브 정책과 관련된 다양한 선순환적인 대안들이 대두되고 있음에도 불구하고 안전/환경적 운전 시 어느 정도 규모의 인센티브 지급이 적정한지와 관련된 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 설문을 통해 어떠한 요인들이 인센티브 규모 만족 여부에 영향을 미치며, 안전/환경적 운전을 가능하게 하는 인센티브 적정 규모를 이항 로지스틱 회귀모형을 활용하여 분석하였다. 운전점수 상승폭별 적정 지급 규모의 인센티브 값을 분석한 결과, 운전점수 상승폭 20점차일 때는 통행료의 0.4%, 운전점수 상승폭 30점차일 때는 통행료의 0.5%가 도출되었다. 운전자의 정보 공유 및 운전점수 상승에 대한 적정 인센티브 지급 규모를 산정을 통해 인센티브 최적화 및 인센티브 제도 실행 방안 마련에 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.2743-2748
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• 2014

본 연구는 65세 이상 노인의 감각처리능력과 안전운전행동에 관한 상관관계를 알아보고자 하였다. 65세 이상 정상노인 31명을 대상으로 감각처리능력과 안전운전행동에 관한 설문조사를 하였으며, 수집된 자료는 피어슨 상관관계분석을 실시하였다. 감각처리능력과 안전운전행동의 총점 및 하위요인 간의 상관성이 있는 결과를 가졌다. 연구 결과를 바탕으로 노인들은 노화로 인해 감각처리능력과 안전운전행동의 어려움을 보이므로 이를 해결하기 위해서는 운전 행동에 관한 적절한 평가와 작업치료 중재가 필요하다고 사료된다.

• 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.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제12권5호_spc
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• pp.149-167
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• 2006

고령화가 다른 국가에 비해 상대적으로 빠르게 진행되고 있는 상황에 대비한 고령운전자의 연구가 부족한 실정이다. 본 연구는 고령운전자의 교통사고 원인을 신체적 능력저하보다도 심리적 요인의 변화에 입각하여 고찰해 보려고 한다. - 고령운전자의 교통사고 고령운전자의 교통사고에서 가장 두드러지게 나타나는 행동적 특징은 좌회전시 발생하는 교통사고가 많다는 것이다. 그리고 사고장소에 따른 분석결과에 의하면, 교차로에서 발생하는 사고가 많다는 것이 확인되었다. - 고령운전자의 조심성과 보상행동 고령운전자의 조심성이 운전행동에 미치는 알아보기 위하여 운전자의 운전확신수준을 비교해 보았다 운전확신수준은 4개 요인으로 구분되었고, 고령운전자와 젊은 운전자의 운전확신수준 차이를 검증한 결과를 보면, 고령운전자의 운전확신수준이 젊은 운전자에 비해 현저하게 떨어지는 것을 알 수 있었다 그리고 좌회전을 선택시 소요되는 시간을 분석하여 고령운전자의 조심성을 이해하려고 하였다 고령운전자는 젊은 운전자에 비해 선택소요시간이 현저하게 길어진다는 사실을 발견하였다. - 고령운전자의 운전일탈행동 연령에 따른 운전일탈행동의 변화를 보면, 연령이 증가함에 따라 운전일탈행동의 위반, 오류, 착오의 평균 점수는 감소하는데, 각 요인이 감소하는 정도는 차이가 있었다. 위반점수는 연령의 증가에 따라 급격하게 감소하는 모습을 보이는데 비해 오류와 착오점수는 연령의 증가에 따라 완만하게 감소하는 경향을 보였다.

• 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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.939-951
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• 2022

자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.