Objective: The aim of this study is to investigate effect of driver's cognitive distraction on driver's physiological state and driving performance, and then to determine parameters appropriate for detecting the cognitive distraction. Background: Driver distraction is a major cause of traffic accidents and poses a serious threat to traffic safety due to ever increasing use of in-vehicle information systems and mobile phones during driving. Cognitive distraction, among four different types of distractions, prevents a driver from processing traffic information correctly and adapting to change in surround vehicle behavior in time. However, the cognitive distraction is more difficult to detect because it normally does not involve significant change in driver behavior. Method: A full-scale driving simulator was used to create virtual driving environment and situations. Participants in the experiment drove the driving simulator in three different conditions: attentive driving with no secondary task, driving and conducting secondary task of adding numbers, and driving and conducting secondary task of conversing with an experimenter. Parameters related with driver's physiological state and driving performance were measured and analyzed for their change. Results: The experiment results show that driver's cognitive distraction, induced by secondary task of addition and conversation during driving, increased driver's cognitive workload, and indeed brought change in driver's physiological state and degraded driving performance. Conclusion: The galvanic skin response, pupil size, steering reversal rate, and driver reaction time are shown to be statistically significant for detecting cognitive distraction. The appropriate combination of these parameters will be used to detect the cognitive distraction and estimate risk of traffic accidents in real-time for a driver distraction warning system.
안전한 도로교통 환경 조성을 위하여 운전행동에 영향을 미치는 인적요인에 관한 연구가 필요하지만, 실제 주행행태에 영향을 미치는 개인별 인적요인 특성을 도출하기에는 많은 어려움이 있다. 이에, 개별 운전자의 자기 보고를 통하여 도출되는 위험운전성향을 분석하여 주행 행태 특성과 상관성이 있는지 확인하고, 교통상황에 따른 주행행태에 영향을 미치는 운전성향을 추정하는 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 기존에 고안된 설문 기법을 활용하여 실험 참가자들의 위험운전성향을 여러 방법으로 도출하고, 가상환경 기반의 주행 시뮬레이터 실험을 통하여 도출된 주행행태 특성을 분석하여 위험운전성향과 주행행태 특성 간 유의미한 상관관계가 있는지 확인하였다. 실험 결과, 한국형 DBQ를 통하여 도출되는 난폭운전성향이 높은 사람들이 상대적으로 빠른 주행속도와 가속도 행태를 보이는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통하여 상대적으로 위험운전행동을 보이는 운전자를 추정할 수 있는 평가 방법을 확인할 수 있었다.
Pile driving formula, wave equation analysis of pile driving(WEAP) and dynamic pile loading test have been known to useful tools to appraise the behaviour of pile driving. This paper reviews basic theories of three methods and gives some suggestions to apply them to practice. And also some cases on application of the methods to the sites are discussed in this paper. It appears that it is inevitable for engineers to be experienced well so that the methods can be regarded as useful tools.
본 연구는 도로 교통전문가에 대한 개인속성 및 운전행태를 비롯한 회전교차로 주행경험에 따른 만족도에 영향을 미칠 것으로 예상되는 요인들을 분석하였다. 회전교차로의 주행환경 만족도 특성을 명확하게 규명하기 위해 주성분분석을 실시하여 구성요인을 추출하고 변수들을 3개의 요인으로 그룹화하였으며, 각 그룹을 만족요인속성, 운전행태속성, 개인속성으로 명명하였다. 변수들의 신뢰성과 타당성을 검증하기 위해 확인적 요인분석을 통하여 변수정제과정을 거친 후 회전교차로 주행성 인지와 만족요인속성을 내생잠재변수로, 개인속성과 운전행태속성을 외생잠재변수로 구조화한 회전교차로 주행환경 만족도 모형을 개발하였다. 모형 추정결과, 회전교차로 주행만족도는 차량지체 감소, 교통안전성 향상, 도로용량 증대, 도시미관 개선, 교통환경 개선, 심각사고 감소, 자전거 이용 편의 등 만족요인속성에 직접적인 영향을 받으며 성별, 연령, 운전시간, 운전경력 등 개인속성에 간접적인 영향을 받는 것으로 분석되었다. 교통법규 준수, 양보운전, 교통표지 준수, 끼어들기 운전 등 운전행태속성은 주행 만족도에 통계적으로 유의한 영향을 끼치지 못하였다. 그리고 AHP분석결과, 회전교차로 안전성 확보를 위해서는 기하구조의 회전반경과 운전자특성의 운전습관이 가장 중요한 요소로 선정되었다.
본 연구에서는 골프연습장 이용고객들이 인식하는 서비스품질, 서비스가치, 고객만족, 재구매행동과의 구조적관계를 규명하는 데 그 목적이 있다. 연구대상은 K도 C시, P광역시, U광역시에 소재하고 있는 골프연습장 8곳의 이용고객을 모집단으로 선정하였으며, 편의표본추출법을 사용하여 총 374명을 유효 표본으로 선정하여 본 연구의 자료로 이용하였다. 조사도구는 SPSS 12.0과 AMOS 5.0 통계패키지를 이용하여 요인분석, 신뢰도분석, 상관관계분석, 빈도분석, 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 구조방정식 모형분석을 이용하였으며, 결론은 다음과 같다. 첫째, 골프장 서비스품질은 서비스가치에 긍정적인 영향을 미친다. 둘째, 골프장 서비스품질은 고객만족에 긍정적인 영향을 미친다. 셋째, 서비스가치는 고객만족에 긍정적인 영향을 미친다. 넷째, 서비스가치는 재구매행동에 긍정적인 영향을 미친다. 다섯째, 고객만족은 재구매행동에 긍정적인 영향을 미친다.
최근 커넥티드 카는 자동차 업계 뿐 아니라 통신업체 등 다양한 산업분야에서 큰 주목을 받고 있다. 자동차도 하나의 디바이스로 인식되고 다양한 기기와 연동되면서 상호 작용하는 시스템으로 발전하고 있고 새로운 형태의 사업기회가 생겨나고 있다. 하지만 차량용 기술 발전에 따라 사고의 위험성 또한 대두되고 있으며 운전자의 사고를 예방하기 위한 다양한 기술들이 여러 기관에서 연구되고 있다. 본 연구에서는 운전자의 사고를 예방하기 위한 운전부하에 대하여 연구하고, 선행 된 연구에 바탕을 두고 운전자의 행동을 판단하여 운전부하를 측정하는 개발하였다. 개발된 알고리즘은 도로 주행 실험을 통하여 다양한 도로상황, 운전자의 상태에 따른 운전행동과 운전부하에서 유효하게 작동함을 확인할 수 있었다.
The purpose of this study was to examine drivers' driving behaviors and eye-movements according to driving speed and navigation- position while operation of the navigation in driving. For this purpose, two driving conditions (low-speed and high-speed) and two navigation-positions (top and bottom location of the center console) were set. Drivers' driving behaviors (speed, speed variation, coefficient of variation, and the number of collisions) and eye-movements (overall eye pattern, the average scanning time of navigation, and the number of gaze-out on the road for more 2 seconds) were measured. As a result, when the navigation was located at the bottom of the console, difficulties of lateral control was appeared in low-speed driving condition, and the that of longitudinal control was appeared in high-speed driving condition. In addition, above situation made the drivers' scanning times of navigation long, increased the number of gaze-out on the road for more 2 seconds, and made overall eye pattern monotonous. These results could be interpreted that the manipulation of the navigation at the bottom of console cause reduced attention capacity due to the cognitive load.
A number of conventional railway bridge is more than 2600. Non-ballast plate girder bridge is about 700 and this is 27% of all bridge numbers. Non-ballast plate girder has advantages that self load is more lighter than moving load and construction cost is more inexpensive than concrete bridge. But non-ballast plate girder has disadvantages that vibration and noise is bigger than concrete bridge. This study had analyzed behavior of non-ballast plate girder according to the arrangement of supports and driving conditions to review the proper arrangement of support. Measurements were performed in single line and disel locomotive of 7400type were used as test vehicle. The vehicle's driving conditions are as follows; Change of driving direction, Constant speed driving, Deceleration driving, Acceleration driving. Main measurement contents were horizontal displacement and vertical vibration acceleration in girder of vicinity support. Results of measurement are as follows; In case that a vehicle drives from fixed support to movable support, vertical vibration acceleration of the girder was smaller than opposition case.
The detection and recognition of abnormal driving becomes crucial for achieving safety in Intelligent Transportation Systems (ITS). This paper presents a feature extraction method based on spectral data to train a neural network model for driving behavior recognition. The proposed method uses a two stage signal processing approach to derive time-saving and efficient feature vectors. For the first stage, the feature vector set is obtained by calculating variances from each frequency bin containing the power spectrum data. The feature set is further reduced in the second stage where an intersection method is used to select more significant features that are finally applied for training a neural network model. A stream of live signals are fed to the trained model which recognizes the abnormal driving behaviors. The driving behaviors considered in this study are weaving, sudden braking and normal driving. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by comparing with existing methods, which are Particle Swarm Optimization (PSO) and Convolution Neural Network (CNN). The experiments show that the proposed approach achieves satisfactory results with less computational complexity.
PURPOSES : The use of virtual driving tests to determine actual road driving behavior is increasing. However, the results indicate a gap between real and virtual driving under same road conditions road based on ergonomic factors, such as anxiety and speed. In the future, the use of virtual driving tests is expected to increase. For this reason, the purpose of this study is to analyze the gap between real and virtual driving on same road conditions and to use a calibration formula to allow for higher reliability of virtual driving tests. METHODS : An intelligent driving recorder was used to capture real driving. A driving simulator was used to record virtual driving. Additionally, a virtual driving map was made with the UC-Win/Road software. We gathered data including geometric structure information, driving information, driver information, and road operation information for real driving and virtual driving on the same road conditions. In this study we investigated a range of gaps, driving speeds, and lateral positions, and introduced a calibration formula to the virtual record to achieve the same record as the real driving situation by applying the effects of the main causes of discrepancy between the two (driving speed and lateral position) using a linear regression model. RESULTS: In the virtual driving test, driving speed and lateral position were determined to be higher and bigger than in the real Driving test, respectively. Additionally, the virtual driving test reduces the concentration, anxiety, and reality when compared to the real driving test. The formula includes four variables to produce the calibration: tangent driving speed, curve driving speed, tangent lateral position, and curve lateral position. However, the tangent lateral position was excluded because it was not statistically significant. CONCLUSIONS: The results of analyzing the formula from MPB (mean prediction bias), MAD (mean absolute deviation) is after applying the formula to the virtual driving test, similar to the real driving test so that the formula works. Because this study was conducted on a national, two-way road, the road speed limit was 80 km/h, and the lane width was 3.0-3.5 m. It works in the same condition road restrictively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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