본 연구는 운전자가 면대면 상황에서보다 익명상황에서 난폭운전을 더 많이 하는지와 익명상황에서 난폭운전을 많이 하는 운전자와 적게 하는 운전자 사이에 운전분노, 정서표현갈등 등의 내적 특성에서 어떤 차이가 있는지 살펴보았다. 연구 1에서 운전자 총 200명을 대상으로 조사를 실시한 결과, 면대면 상황에서보다 익명상황에서 난폭운전 수준이 더 높았다. 이어, 연구 2에서 운전자 총 384명을 대상으로 조사를 실시하였는데 익명상황의 난폭운전에 대해 이단계 군집분석을 실시한 결과, 응답자는 세 군집으로 나뉘어졌다. 익명상황에서 난폭운전을 많이 하는 운전자일수록 운전분노, 정서표현갈등 전체, 정서표현갈등의 하위 요인 중 자기방어적 양가성 요인의 수준이 높았다. 따라서 익명상황에서 난폭운전을 많이 하는 운전자가 운전분노를 많이 느끼며, 평소 정서를 잘 표현하지 못하고 갈등을 하는 경향이 있다고 볼 수 있다. 본 연구 결과는 난폭운전자에게 무조건적인 교통단속만을 행하기보다는 운전자 본인이 가진 문제점을 되돌아 볼 수 있게 하는 근본적인 대책 또한 필요하다는 것을 말해준다.
공격운전은 상대방 운전자에 대한 공격 의지를 가지고 위협을 가하는 매우 위험한 운전행태이다. 기존 연구의 경우 공격운전자에 대한 주행특성 및 유발요인 등 공격운전자를 초점으로 한 연구가 대부분인 것으로 나타났다. 그러나 공격운전을 안전성 관점에서 분석하기 위해서는 공격운전 가해자와 피해자간의 상호작용에 대한 분석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 Multi-Agent 주행시뮬레이션 환경을 구축하여 공격운전 가해자와 공격운전 피해자간의 차량간격 및 상대속도를 통해 상호작용을 분석하였다. 공격운전 가해자와 피해자의 가감속 패턴을 파악하고 차간거리를 통해 TTC(Time-to-Coillison)를 도출하였다. 또한 도출된 TTC를 EDF(Exponential Decay Function)를 통해 사고발생가능성으로 전환하여 일반운전과 공격운전의 사고발생가능성을 분석하였다. 분석결과, 공격운전 시 일반운전에 비해 사고발생가능성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 공격운전의 위험성을 경고하며, 공격운전 관리방안 수립을 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, the electric vehicle (EV) and internal combustion engine vehicle (ICEV) are compared for different driving cases. The EV exhibits a lower powertrain efficiency when driven on the aggressive driving cycle than when driven on the moderate cycle. In particular, EV powertrain efficiency is low when the battery state of charge (SOC) is low, but ICEV efficiency increases when the driving cycle changes from the moderate cycle to the aggressive cycle. Based on these results, attempts can be made to increase EV powertrain efficiency. EV charging before the battery power drops to a low charging state can reduce energy consumption by 2.7% for an urban area. Furthermore, ECO driving has a more significant effect on EVs than on ICEVs.
This paper presents a simulation tool for developing and evaluating automated driving systems' lane change algorithm in urban congested traffic. The behavior of surrounding vehicles was modeled based on driver driving data measured in urban congested traffic. Surrounding vehicles are divided into aggressive vehicles and non-aggressive vehicles. The degree of aggressiveness is determined according to the lateral position to initiate interaction with the vehicle in the next lane. In addition, the desired velocity and desired time gap of each vehicle are all randomly assigned. The simulation was conducted by reflecting the cognitive limitations and control performance of the autonomous vehicle. It was possible to confirm the change in the lane change performance according to the variation of the lane change decision algorithm.
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.
본 연구는 운전분노와 교통정체가 운전행동에 미치는 영향을 조사한 것이다. 운전분노란 운전 중 경험하는 분노로서 개인적 특질성향이다. 이 개인전 성향은 운전 중 도발적이고 도전적인 상황에 부딪혔을 때 난폭운전으로 표출된다. 그런데 운전분노는 다른 성격특질처럼 개인차가 있어서 운전분노 수준에 따라 교통상황에서 느끼는 분노의 정도는 차이가 나고, 이 차이는 난폭운전의 차이로 나타날 가능성이 높다. 본 연구에서는 차량 시뮬레이터인 RTSA-DS를 이용하여 세 가지 교통상황(소통원활, 주행차로정체 및 선행차량의 서행으로 인한 진행방해 상황)을 가상현실 교통상황으로 제시하고, 운전분노 수준에 따른 운전행동을 조사 비교하였다. 그 결과 운전분노 수준이 높은 운전자가 낮은 운전자에 비해 주행차로 정체상황에서 빠른 속도로 주행하였으며, 주행차로 정체상황에서 정체를 피하기 위해 차로변경을 시도하였고, 이 과정에서 충돌사고의 개입율이 높은 것으로 나타났다. 이 결과는 운전분노 수준이 높은 운전자가 정체상황에서 난폭운전과 위험운전을 감행한다는 이전의 연구결과와 일치한다. 그러나 운전 분노 수준이 높은 집단이 주로 20대 운전자로 구성되었고, 운전분노와 연령간의 상관이 높은 점을 감안할 때 본 연구의 결과 적용 시 주의가 필요하다.
최근 무모한 운전으로 인해 운전자들 간의 난폭운전 및 보복운전이 증가하고 있다. 이러한 사회적 문제가 부각됨에 따라 "도로교통법"상 난폭운전에 관한 처벌 규정이 2016년 2월부터 시행되고 있다. 그럼에도 불구하고 여전히 계속해서 난폭운전이 증가하고 있는데, 그 원인을 분석하고 난폭운전의 정의 및 기준을 명확히 설정해야 법적안정성을 확보할 수 있을 것이다. 특히, 처벌규정에 있어서도 문제점이 무엇인지 검토하고 이에 대한 개선방안 및 예방대책을 모색할 필요가 있다.
There are lots of studies about hybrid electric vehicles (HEVs) because of the global warming and energy problems. Series and parallel HEVs are the common types of many developing hybrid vehicle types. Series HEV uses engine only as the generator for the battery but parallel HEV utilizes engine for driving and generating of the vehicle. In this paper, backward simulations based on dynamic programming were conducted for the fuel economy analysis of two different types of hybrid transit buses depending on driving cycles. It is shown that there is a relation between the type of HEV and the characteristics of driving cycles. Regarding the aggressiveness, the series hybrid bus is more efficient than the parallel system on highly aggressive driving cycle. On the other hand, the parallel hybrid bus is more efficient than the series system on low aggressive driving cycle. Based on this results of the paper, it is expected to choose more efficient type of the hybrid buses according to the driving cycle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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