교통사고의 여러 요인 중 대부분의 사고가 운전자의 특성과 운전행태가 교통사고에 가장 큰 영향을 미치고 있음을 2006년 경찰청 사고건수 자료를 통하여 파악 할 수 있다. 현재 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부응하기 위하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등이 출시되고 있으나 위험운전 유형에 대한 명확한 분류가 이루어지지 않아 그 효율성이 매우 떨어지고 있다. 이에 본 연구에서는 운전자로부터 발생할 수 있는 위험운전 유형을 발생 원인을 중심으로 7가지의 대분류와 이를 좀더 구체화한 16가지의 소분류로 재정의 하였다. 또한 재정의 된 위험운전 유형에 대한 분석을 위하여 차량거동상태에 따른 모든 차량데이터를 취득 분석할 수 있는 Data-logger를 개발하였다. 개발된 Data-logger는 시험차량으로부터 실시간으로 전송되는 가속, 감속, Yaw rate, 영상데이터 등을 이용하여 운전자로부터 발생 할 수 있는 위험운전 유형을 검출하여 실시간으로 위험운전에 대한 경보를 제공할 수 있는 시스템 및 향후 안전운전 관리 시스템을 구축할 수 있다.
차량용 블랙박스는 사고 및 평시 주행 정보를 저장 제공한다. 이러한 주행 사고 정보들을 가지고 과학적인 교통사고 데이터베이스를 구축할 수 있으며, 여러 산업 분야에서 활용될 수 있다. 본 연구에서는 주행 데이터 특성 분석과 위험 운전 인지 체계 구축을 목적으로 한다. 위험 운전 유형을 차량의 거동(가속, 감속, 선회)과 교통사고 통계 자료들을 고려하여 4가지 유형으로 분류하였다. 위험 운전 데이터는 차량용 블랙박스를 활용한 실차 실험을 통해 수집하였으며, 위험 운전 분류를 위하여 주행 데이터의 특성을 분석하였다. 위험 운전 인지를 위하여, 기준 임계치를 선정하고 위험 운전 인지 알고리즘을 구성하였다. 개발한 알고리즘을 구현한 차량용 블랙박스 탑재 실차 실험을 통하여 검증하였다. 본 논문에서 제시하는 위험 운전 인지 방안은 온라인/오프라인 운전자 및 차량 관리 등 시스템에 활용할 수 있다.
많은 승객들이 이용하는 대중교통수단인 버스의 위험운전을 체계적으로 평가 및 진단하기 위한 시스템은 현재까지 매우 미흡한 상황이다. 본 연구는 실제 고속버스 운행기록장치(DTG, Digital Tacho Graph) 자료를 활용하여 버스 위험운전의 특성과 패턴에 대해 분석하였다. 위험운전 8개 유형에 대해 시간대별, 요일별, 날씨별 분포를 분석한 결과, 급가속(61.3%), 급좌우회전(20.1%), 급감속(15.1%) 유형이 대부분을 차지하였으며, 새벽시간대, 금요일, 맑은 날에 각각 위험운전이 더 많이 발생하는 패턴을 보였다. 이어서 통계분석을 통해 위험운전 유형별 상관성과 시간대별 발생건수의 차이를 규명하였으며, 위험운전의 정도에 따라 3개 그룹을 제시하였다. 본 연구의 결과는 향후 안전운전 교육기관에서 운전 시뮬레이터를 통한 신뢰성 있는 진단 및 교육을 수행하기 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
It seems to be dangerous to use a cellular phone while driving since it increases driver's mental stress and makes driver's reaction time slow. This study is to investigate driver's psycho-physiological responses on mobile telephoning while driving. Among the three experimental factors (mobile-phone types, message IODs over mobile-phone, road types), only the message IODs over mobile-phone changed R-R intervals of electrocardiograph significantly. This result suggests that the regulations on the mobile telephoning while driving be changed.
The effects of secondary task on driving performance and subjective workload were investigated during a simulated driving. The driving performance was determined by the appropriateness of break timing. The driving simulator was provided by the Korea Road Traffic Safety Association. The subjective workload was tested by using a multidimensional measure such as NASA-TLX. Road was categorized into two types: narrow alley and wide street. The secondary task included pushing the number on the cellular phone, pushing radio channel, and conversing with a passenger. Seventeen subjects volunteered in the study. The data were analyzed by using SAS. Results showed that using the cellular phone and pushing channel during driving caused 3∼22% decline of driving performance and 42∼59% increase of subjective workload respectively. These results indicated that the secondary task could be potentially dangerous although there was not a significant performance decrease due to the notable increase of mental workload. In the future, if we can use a more sensitive and realistic driving simulator, the effects of secondary task under a dynamic driving situation can be investigated.
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.
2007년 경찰청 통계자료에 따르면 사업용 차량(시내, 시외, 기타 버스)의 교통사고 건수는 당해 교통사고 건수의 3.5%에 해당한다. 사업용 차량의 경우 운전자 외 다수 승객의 안전을 책임져야 하므로 더욱 심각한 사회적, 경제적 문제를 초래한다. 이러한 사업용 차량의 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부흥하기 위하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등 다양한 형태의 시스템이 사용되고 있으나 이러한 시스템은 사고 후 차량데이터를 기반으로 위험운전 여부를 분석하여 운전자를 관리하기 때문에 실시간으로 운전자를 관리하기에는 큰 한계가 있다. 또한 현재 운영되고 있는 주행기록계는 운전자에게 실시간으로 경고정보를 제공하지만 실제 위험운전 여부와 상관없이 차량의 속도와 RPM정보만을 이용하여 운전자에게 경고를 제공하고 있어 효율이 매우 떨어지는 실정이다. 이에 본 연구에서는 선행연구에서 개발된 위험운전 유형과 그 유형을 판단할 수 있는 프로그램이 탑재되어있는 시뮬레이터를 이용하여 우선적으로 일반운전자를 대상으로 하여 시뮬레이터 실험을 진행하였다. 본 연구에서 산정 되어지는 가중치를 이용하여 운전자에게 경고정보를 제공한다면 매우 효율적인 시스템이 될 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 본 연구는 일반운전자의 시뮬레이터 실험에 따른 가중치이므로 실제 적용하기에는 한계성이 있는 것이 사실이므로 향후 연구에서는 실제 사업용 차량 운전자의 운전행태 데이터를 기반으로 하여 연구를 보완하여야 할 것이다.
내비게이션은 차량 운전자에게 경로탐색과 길안내 서비스의 제공을 기본으로 한다. 그러나 현재의 경로탐색에서는 운전자의 안전을 지키기 위해 다양한 도로 상황을 고려하지 않고, 안전운전 DB만을 이용하여 최단경로를 찾는 서비스만을 제공하고 있다. 따라서 안전운전을 위해서는 단순한 최단경로 검색 서비스를 벗어나, 위험지역이나 위험시간대를 고려한 경로탐색이 필요하다. 본 논문에서는 A* 알고리즘을 이용하여 안전운전을 위해 위험지역을 회피할 수 있는 경로탐색 방법을 제안한다. 이 경로탐색에서 탐색노드의 경로 적합 도를 측정할 때 위험지역 종류별로 서로 다른 휴리스틱 가중치를 적용하였다. 특히 경로 탐색에서 회피할 위험지역으로는 사고가 자주 발생하는 사고 다발구간, 어린이 보호구역, 교차로지역, 그리고 위험시간대를 고려하여 동적으로 위험지역별 가중치를 부여하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 안전운전을 위해 위험지역을 회피할 수 있는 경로탐색 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 확인하였다.
현재 자율주행차량은 테스트 이후 상용화를 눈앞에 두고 있다. 그러나 아직 자율주행차량이 완벽히 상용화되지 않았음에도 81건의 사고가 발생했으며, 사고를 피하기 위한 차량의 주행 방식은 LiDAR에 많이 의존하고 있다. 현재 상용화된 3레벨 자율주행차량이 4레벨 자율주행차량으로 발전하기 위해서는 기존에 수집되는 정보보다 더 많은 정보를 수집해야만 한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 자율주행차량에서 수집하는 정보인 도로 정보, 기상정보를 포함하여 차량이 주행 중인 도로의 거칠기와 자기 자신 및 주변 차량의 탑승객 상태를 정확하게 인식하여 차량이 처한 위기 상황을 정확하게 계산하는 Driving Situation Judgment System (DSJS)을 제안한다. DSJS의 PDM에 대한 실험 결과, PDM은 기존 차량의 탑승객 인식 시스템보다 평균적으로 15.52% 더 정확하게 탑승객을 분류할 수 있었다. 본 연구는 기존 3단계 자율주행차량이 수집하는 데이터보다 더 다양한 종류를 수집하여 4단계 자율주행차량을 달성하는 기초연구가 될 수 있다.
본 연구에서는 운전 시뮬레이션을 통해 구현된 위험 운전상황에서 운전자의 문화성향(개인주의 문화성향과 집단주의 문화성향)에 따른 귀인양식(상대운전자의 운전태도를 포함한 성향 귀인 또는 도로여건 등을 포함한 상황귀인)에서의 차이를 비교하였다. 실험참가자들의 문화성향은 Singelis 등(1995)의 문화성향 척도를 사용하여 분류하였고, 위험 운전상황은 상대운전자에 의한 갑작스러운 끼어들기와 급정거 상황으로 나누어 제시하되, 각각의 위험 운전상황은 상대운전자의 의도가 분명히 드러나는 조건과 도로여건 등과 같은 상황변인이 강조되는 방식으로 시나리오 조건을 다시 구분하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 전반적으로 살펴보면 '급정거: 상황강조' 시나리오 조건을 제외한 모든 시나리오 조건에서 실험참가자들의 귀인점수는 상황귀인 점수보다는 성향귀인 점수가 더 높았다. 둘째, 실험참가자들의 문화성향을 동시에 고려할 경우 문화성향의 유형에 따라 매우 상이한 결과를 보였다. 즉, '끼어들기: 성향강조' 시나리오 조건을 제외한 모든 시나리오 조건들에서 개인주의 문화성향 집단의 경우에는 시나리오 유형과 상관없이 상대운전자의 성향요인으로 귀인하는 경향이 강했던 반면, 집단주의 문화성향의 집단의 경우 상황요인에 대한 귀인점수가 높아져 성향귀인 점수와 상황귀인 점수 사이에서의 차이가 감소하였다. 본 연구의 시사점과 추후의 연구주제 및 연구방법에 대해 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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