The purpose of the present study was to investigate the age difference in driving behavior(more specifically, left-turn). The participants were instructed to report whether they can turn left their car in the T-shape road(road and other vehicles' behavior relating to driver's tasks were recorded in advance and projected the simulation screen) after the leading vehicle passed them(i.e., before the target vehicle arrived). The participants' judgment accuracy and response bias were analyzed by using signal detection theory. The results showed that the old group tended to be less sensitive but more confident in their judgement of turning left their car. In particular, both age groups appeared to more depend on the distance from observation location to approaching vehicle rather than arrival times or driving speeds of the approaching vehicle.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.4
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pp.1591-1601
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2013
In this study, It is conducted for novice drivers about driving behavior and psychological characteristics analysis to reduce traffic accident risk and provide the basic data of education program development. Therefore, this study classified by the category-specific characteristics and hazard prediction through survey of the novice driver and unpredictable behavior and psychological characteristics were studied. The novice and general characteristics and driving behavior with vehicle simulators, comparison and analysis of the novice driver traffic safety education basic research direction based on the statistical results. Prediction the results of this study, the Hazard of the driver, speeding, traffic violation, information providing omission, abrupt change, the number of accidents in all areas novice driver is high compared to the general driver. In addition, Novice driver showed a statistically significant level of Hazard compared to the general driver target novice drivers and the general ability to predict Hazard of violation, abrupt change, and a number of traffic accidents were omitted level of speeding and other information providing level drivers all showed similar results. Vehicle simulator. The experimental results showed that novice drivers compared to drivers poorly overall driving performance. It showed a notable difference in the number of collisions, especially novice drivers compared to drivers in complex road traffic conditions due to a lack of driving experience and learning ability are considered.
This paper presents the analysis of the human driving behavior based on the expression as a GMDH technique focusing on the driver's collision avoidance maneuver. The driving data are collected by using the three dimensional driving simulator based on CAVE, which provides stereoscopic immersive vision. A GMDH is also introduced and applied to the measured data in order to build a mathematical model of driving behavior. From the obtained model, it is found that the longitudinal distance between cars($x_1$), the longitudinal relative velocity($x_2$) and the lateral displacement between cars($x_4$) play important roles in the collision avoidance maneuver under the 3D environments.
Kim, Bo-Seong;Min, Byung-Chan;Kim, Jin-Ho;Min, Yoon-Ki
Journal of the Ergonomics Society of Korea
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v.30
no.1
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pp.213-220
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2011
Objective: The aim of this study was to investigate middle-aged drivers' driving performance and heart-rate as the behavior and physiological changes due to intersection types in left-turn situation. Background: In Korea, the drivers were aged 40~50s are most plentiful. In addition, the intersection traffic accidents are increasing every year. However, the researches for middle-aged drivers and intersection environments have been little. Method: In this study, three kinds of left-turning intersection types(T1, T2, T3) was used as the within-subject independent variables, three age groups(young, middle-aged, elderly) was used as the between-subject independent variables. Also, passing time, approaching velocity, speed and steering variations and heart-rate were used as dependent variables. Results: Overall, middle-aged drivers' driving behaviors were similar to those of the younger drivers. At the T2 intersection type, however, the approaching velocity of middle-aged drivers was similar to younger drivers, whereas the passing time of middle-aged drivers was similar to elderly drivers. Conclusion: These results could be interpreted that a transition driving behavior of middle-aged drivers in terms of age would be appeared on the T2 intersection type. Application: The results might help to understand the characteristics of driving behavior for middle-aged drivers.
Analysis of the interaction between the automated vehicles and manual vehicles is very important in analyzing the performance of automated cooperative driving environments. In particular, the automated vehicle platooning can affect the driving behavior of adjacent manual vehicles. The purpose of this study is to analyze the lane change behavior of the manual vehicles in automated vehicle platonning environment and to conduct the experiment and questionnaire surveys in three stages. In the first stage, a video questionnaire survey was conducted, and responsive behaviors of manual vehicles were investigated. In second stage, the driving simulator experiments were conducted to investigate the lane change behaviors of in automated vehicle platonning environments. To analyze the lane change behavior of the manual vehicles, lane change durations and acceleration noise, which are indicators of traffic flow stability, were used. The driving behavior of manual vehicles were compared across different market penetration rates (MPR) of automated vehicles and human factors. Lastly, NASA-TLX (NASA Task Load Index) was used to evaluate the workload of the manual vehicle drivers. As a result of the analysis, it was identified that manual vehicle drivers had psychological burdens while driving in automated vehicle platonning environments. Lane change durations were longer when the MPR of the automated vehicles increased, and acceleration noise were increased in the case of 30-40 years old or female drivers. The results from this study can be used as a fundamental for more realistic traffic simulations reflecting the interaction between the automated vehicles and manual vehicles. It is also expected to effectively support the establishment of valuable transportation management strategy in automated vehicle environments.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.19
no.3
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pp.16-22
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2011
This paper presents the potential of in-vehicle data recorder system for monitoring aggressive driving patterns and providing feedback to drivers on their on road behaviour. This system can detect 10 risky types of drivers' driving patterns such as aggressive lane change, sudden brakes and turns with acceleration etc. Vehicle dynamics simulation and vehicle road test have been performed in order to develop driving pattern recognition algorithms. Recorder systems are installed to 50 buses in a single company. Drivers' driving behaviour are monitored for 1 month. The drivers' risky driving data collected by the system are analyzed. Aggressive lane change in 50km/h below is a cause in overwhelming majority of risky driving pattern.
To evaluate vehicle performances and driving behavior of a vehicle, it is necessary to acquisit and analyze vehicle data during the vehicle driving, which affect fuel economy and emissions. An in-vehicle data acquisition system, which is called Mode Survey System(MOSS), is designed and developed to analyze the traffic and driving patterns of the vehicle. MOSS is a stand-alone system based on the 68HC11 MCU. MOSS logs various data relating to powertrain and vehicle driving such as vehicle speed, engine RPM, gear position, brake, clutch, fuel consumption, and others. The driving patterns are dependent on the driver's habit and the road and traffic conditions, these driving patterns would be able to make a official driving mode to be used in emission, fuel efficiency, shift survey, catalyst durability, and other tests using the analyzed driving patterns.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.6
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pp.97-114
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2022
Unlike ground roads, the on-ramp merging section of underground roads cannot be seen by drivers of main road due to tunnels. In this study, a driving simulator was used for analysis, and virtual driving experiments were carried out to assess the driver's visibility for different design factors. The driver's driving behavior was analyzed by setting scenarios considering the length of chevron markings and the approach speed from the main road. The results of the analysis were used to determine the design factors for ensuring visibility when constructing the virtual driving environment for each scenario. These factors, including speed, lane change points, and driver's gaze ratios, were reviewed for significance using a statistical approach. As a result, in scenarios with a higher approach speed from the main road, it was discovered that there was a difference in driver's behavior between specific scenarios depending on the length of the section with chevron markings. Based on these findings, this study suggests implications and feasible solutions to improve driver safety on the on-ramp merging section of underground roads.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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