In this paper, we propose the assistance method to enable safe driving through analysis of dangerous driving behavior using real-time alarm by vehicle speed, azimuth data and smartphone. For this method, smartphone is receiving driving data from digital tachograph using communication. Safe driving habit is a very important issue to commercial vehicle because that driver's long time driving than other vehicle type driver. Existing methods are very inefficient to improve immediately dangerous driving habits during driving because proceed driving behavior analysis after the vehicle operation. We propose the new safe driving assistance method that can prevent traffic accidents by real-time and improve the driver's wrong driving habits through real-time dangerous driving behavior analysis and notification the result to the driver. We have confirmed that the method in this paper will help to improve driving habits and can be applied through the proposed method implementation and simulation experiment.
The purpose of this study is to identify the effects of sensation seeking and driving confidence level on reckless driving behavior in motor sports club's members. Data was collected from 265participants of the Trackday, driving school. Subjects answered the questionnaire using convenient sampling method. Data which is obtained through self-administration was analyzed by using the frequency analysis and multiple regression. Results are as follows. First sensation seeking has influenced on reckless driving behavior such as, drunken driving and errors. Second, driving confidence level has influenced on reckless driving behavior such as, drunken driving, overspeed driving and errors.
Simulated driving behavior is an important aspect of realistic simulation systems. To simulate natural driving behavior, this paper proposes an imitation learning method based on active learning that combines demonstration and experience. Driving demonstrations are collected from human drivers in a driving simulator. A driving behavior policy is learned from these demonstrations. The driving demonstration dataset is augmented with new demonstrations that the original demonstrations did not contain, in the form of behaviors from another driving behavior policy learned from experience. The final driving behavior policy is learned from an augmented demonstration dataset.
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.
최근 교통사고 주요 원인인 인간행동(인적요인)에 대해 관심이 높아졌으며 운전행동분석 도구인 DBQ(Driver Behavior Questionnaire)를 활용한 운전행동(Driving Behavior)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 국내에서 진행된 선행연구는 분석대상이 연구원이나 군 공무원으로 한정되며 분석방법은 요인분석 및 회귀분석을 통해 이루어졌다. 이에 본 연구에서는 일반운전자의 운전행동이 위험운전에 미치는 영향요인을 파악하고 이들의 영향관계를 규명하고자 한다. 연구의 범위는 운전경력이 있는 일반운전자를 대상으로 DBQ설문을 실시하여 300부의 유효 표본수를 분석하였으며, 선행연구 고찰을 통해 교통사고의 주요 요인을 DBQ에서 측정가능한 'Lapse, Mistake, Violation' 세 가지속성으로 도출하고 구조방정식 모형을 통한 위험운전행동 모형을 구축하였다. 또한, 위험운전군별 차이를 확인하기 위하여 다중집단분석을 활용하였다. 분석결과 첫째, 'Lapse, Mistake, Violation 요인은 위험운전행동에 영향을 미칠 것이다'라는 가설검증 결과 모든 요인의 통계적 유의성이 확인되었다. 위험운전행동에 미치는 영향정도는 Violation 0.464, Lapse 0.383, Mistake 0.158 순으로 나타났으며 영향을 가장 많이 미치는 요인이 Violation으로 분석되었다. 둘째, 'Lapse, Mistake, Violation 요인이 위험운전행동에 미치는 영향은 위험군에 따라 다를 것이다'라는 가설검증 결과 Lapse 요인이 위험운전행동에 미치는 영향력이 차이가 있는 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 위반행동 Violation과 부주의한 실수 Lapse를 고려한 교통사고 예방 프로그램 및 교육도입에 기초자료로 활용 가능할 것이다.
본 연구는 운전행동 결정요인 구성요인의 내용을 확장시켜 위험운전행동 및 운전 경험과의 관련성을 살펴보기 위한 목적으로 시행되었다. 기존의 운전행동 결정요인 관련 연구에서는 다뤄지지 않았으나, 다른 연구자들이 위험행동과 관련성을 가지고 있다고 주장한 분노, 내향성 및 A형 성격유형 등의 인적요인을 기존 모델에 더 추가하여 운전행동 결정요인을 재구성하고, 재구성된 요인들과 위험운전행동, 운전자의 개인특성 및 실제 운전경험 간의 관계를 살펴보았다. 270명의 운전자로부터 얻은 자료를 분석한 결과, 운전행동 결정요인은 문제회피, 이익/자극 추구, 대인불안, 대인분노 및 공격성의 5개 요인으로 재구성 되었으며, 위험운전행동 부문 역시 과속운전, 대처미숙, 난폭운전, 음주운전 및 주의산만의 5개 요인으로 구분되었다. 전반적으로 운전행동 결정요인 수준에서 부정적 성향이 강할수록 운전자들의 위험운전행동 수준이 높았으며, 실제 운전경험에 있어서도 과속적발 경험이나 음주운전 시도경험, 교통사고 경험이 많은 것으로 나타났다. 이 같은 높은 관련성을 볼 때, 향후 운전행동 결정요인의 측정을 통해 개인의 위험운전행동 유발 가능성을 미리 예측하고 위험 운전자들을 사전에 판별하여 교육서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 운전자의 자기통제력, 운전행동과 운전스트레스의 관련성을 알아보고자 하였다. 본 연구는 2015년 4월 29일부터 7월 24일까지 광주·전남에 거주하고 운전면허를 소지하며 운전경험이 있는 운전자 180명을 대상으로 자기통제력, 운전행동, 운전스트레스에 대한 설문을 통해 자료를 수집하여, 운전자의 자기통제력, 운전행동과 운전스트레스의 관련성을 알아보았다. 연구 결과, 첫째, 운전자의 자기통제력이 운전행동의 실수, 위반, 착오와 운전스트레스의 진행 장애, 운전환경, 사고단속, 교통법규, 시간압력에 통계적으로 유의한 차이를 보였고, 운전자의 자기통제력이 높은 집단에서 운전행동과 운전스트레스의 하부 구성요인들은 낮았다. 둘째, 운전자의 자기통제력, 운전행동의 실수, 위반, 착오와 운전스트레스의 진행 장애, 운전환경, 사고단속, 교통법규, 시간압력 간에 상관관계가 있었다. 연구 결과를 종합하여 보면 운전자의 자기통제력, 운전행동과 운전스트레스는 서로 관련 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 자기통제력, 운전행동과 운전스트레스로 인해 발생할 수 있는 교통사고를 예방하기 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이라 생각된다. 또한, 향후에는 다양한 지역에서 연구가 이루어지길 기대한다.
본 논문에서는 디지털 운행기록장치를 활용하여 자동차 운전자에 대한 실시간 위험운전행동 분석 및 경고를 통한 운전습관 개선과 안전운전 지원이 가능한 방법을 제안한다. 대부분의 교통사고와 에코 드라이빙은 자동차 운전자의 운전습관과 밀접한 관련이 있으며 이러한 운전습관을 자동화된 방법으로 실시간 분석 및 경고로 잘못된 운전습관을 개선시킬 필요가 있다. 제안 방법에 대한 구현 및 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법으로 운전자의 위험운전행동에 대한 실시간 분석 및 경고를 해줌으로써 운전습관 개선 유도와 안전운전을 지원하여 에코 드라이빙에 실제로 도움이 될 수 있음을 증명하였다.
본 연구에서는 연령에 따른 운전자의 운전확신수준 변화가 운전행동에 미치는 영향을 살펴보았다. 운전확신수준을 측정하기 위해 운전확신수준 설문지를 사용하였으며, 조사대상자들의 운전경력, 주행거리, 운전일수, 법규위반(음주, 과속), 교통사고경험(가해, 피해)을 함께 조사하였다. 조사대상자는 만 19세부터 만 80세까지였으며 총 1,055명이 연구에 참여하였다. 운전확신수준의 구조를 알아보고자 요인분석을 실시하였다. 각 연령(29세이하, 30-39세, 40-49세, 50-64세, 65세이상)의 운전확신수준을 비교하고, 운전확신수준과 운전행동과의 관계를 알아보았다. 그 결과, 운전확신수준은 '상황둔감성', '불안전운전', '주의집중소홀', '운전자신감'의 네 요인으로 이루어져 있었으며, 연령의 증가와 함께 운전확신수준은 감소하는 경향을 보였다. 또한, 운전확신수준은 연령과 가해교통사고, 피해교통사고, 운전기간, 음주운전, 과속운전, 운전경력 등과 상관관계를 가지고 있었다. 연구에 참여한 운전자 집단을 음주운전집단, 과속운전집단으로 나누어 운전확신수준과 운전행동의 차이를 알아보았는데, 음주운전이나 과속운전 경험이 없었던 운전자 집단과 음주운전이나 과속운전을 경험한 운전자 집단의 운전확신수준과 운전행동이 유의한 차이를 보이는 것으로 나타났다.
As an important and relatively easy to implement technology for realizing Intelligent Transportation Systems(ITS), Adaptive Cruise Control(ACC) automatically adjusts vehicle speed and distance to a preceding vehicle, thus enhancing driver comfort and safety. One of the key issues associated with ACC development is usability and user acceptance. Control parameters in ACC should be optimized in such a way that the system does not conflict with driving behavior of the driver and further that the driver feels comfortable with ACC. A driving simulator is a comprehensive research tool that can be applied to various human factor studies and vehicle system development in a safe and controlled environment. This study investigated driving behavior with ACC for drivers with different driving styles using the driving simulator. The ACC simulation system was implemented on the simulator and its performance was evaluated first. The Driving Style Questionnaire(DSQ) was used to classify the driving styles of the drivers in the simulator experiment. The experiment results show that, when driving with ACC, preferred headway-time was 1.5 seconds regardless of the driving styles, implying consistency in driving speed and safe distance. However, the lane keeping ability reduced, showing the larger deviation in vehicle lateral position and larger head and eye movement. It is suggested that integration of ACC and lateral control can enhance driver safety and comfort even further.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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