우리나라는 고령화 현상이 가속됨에 따라 고령자 관련 교통사고 문제가 지속적으로 대두되고 있으며, 이를 개선하기 위한 노력은 시행 중이나 효과가 뚜렷하지 않다. 따라서 본 연구에서는 통행특성 및 인센티브 정책이 고령운전자의 운전면허증 반납에 미치는 영향을 검토하였다. 분석결과, 고령운전자의 주 구성원인 남성, 고 연령층, 낮은 대중교통 의존도, 긴 운전시간, 통행횟수가 많은 집단의 경우, 운전면허증 반납의사가 낮은 것으로 확인된다. 반면, 금전적 인센티브는 운전면허증 반납의사에 긍정적 역할을 하며, 이를 제공하는 방식에 따라 반납의사 정도에 차이가 존재하는 것으로 분석되었다. 다만, 운전면허 반납의사가 낮은 집단에서는 그 효과가 미미할 것으로 예측된다. 분석결과를 종합해보면, 현재의 정책 하에서는 고령운전자로 인한 사회적 문제를 개선하기에는 한계가 존재하는 것으로 예측되는 바 고령운전자의 운전면허증 반납 유도를 위한 접근방법에 대한 재검토가 필요하다.
고령인구의 운전참여 비율이 급증하는 시점에서 시력 및 운전판단 능력이 떨어지는 고령운전자가 안전하게 운행할 수 있도록 하기 위해서는 고령운전자를 위한 도로교통환경의 정비가 무엇보다 중요하다. 도로교통 안전시설물 중에서 가장 먼저 생각할 수 있는 것은 도로표지로, 고령운전자가 도로표지를 잘 알아볼 수 있도록 설치할 필요가 있다. 본 연구는 고령운전자가 도로표지판의 지명개수에 대해서 어떻게 반응하는지, 또한 연령대별로 어느 정도 차이가 나는지를 실험하기 위해서 다양한 연령층(20대~70대)을 확보하여 실험을 수행하였다. 이때 사용된 장비는 표지판의 내용을 완벽하게 주시했는지를 알 수 있는 안구운동분석기와 도로현실을 최대한 반영한 가상 도로주행시뮬레이터를 사용하였다. 연구내용은 고령운전자에 대한 속도변화, 판독소요시간 분석, 오독률 분석을 실시하였다. 그 결과 각 구간에서 연령대별 판독과정에 따른 속도변화를 살펴보면, 전체적으로 연령이 높을수록 속도는 낮은 경향을 나타냈다. 연령대별 평균 판독소요시간 분석에서 회귀분석을 실시한 결과, 비표준화계수를 살펴보면 연령이 증가할수록 판독소요시간이 0.106초씩 증가하였다. 그리고 Logistic Model을 이용하여 연령별 지명개수에 따른 오독률을 분석한 결과, 5% 미만의 오독률을 고려하였을 때 고령자의 경우에는 지명개수가 4개 이하가 가장 바람직한 것으로 나타났다. 본 연구는 도로교통환경에서 보호받아야할 고령자에게 도로표지판의 적정 지명개수를 제시함으로써 도로교통안전에 도움이 될 것으로 본다. 또한 향후 각종 도로교통표지 설계시 안전성을 제고하는 기법 개발에 활용 및 기여할 것이다.
본 연구는 고령운전자의 교통사고율 감소를 위하여 고령자의 운전패턴 인식을 통해 교통사고위험지수를 도출하고 그에 따라 운전면허증의 갱신 및 반납 정책에 반영하고자 실시되었다. 먼저, 고령운전자의 행동특성을 분석하여 교통사고를 유발하는 주요요인을 도출하여 교통사고 위험지수를 정의한다. 둘째, 자동차에 부착된 카메라, 거리센서와 스마트폰을 통하여 고령자의 운전패턴으로부터 교통사고 위험지수를 측정하는 방법을 제시한다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션으로 3개의 문턱 값을 도출하여 측정된 교통사고 위험지수로부터 사고위험도를 4단계로 판별하고 고령 운전자의 안전운전을 보장하기 방안을 제시한다. 제안하는 방법에 따라 고령운전자의 운전능력을 객관적으로 평가하여 운전면허 갱신주기의 재설정 및 자진 반납을 유도함으로써, 고령운전자의 교통사고 증가로 인한 사회적 비용을 최소화하기 위한 운전면허증 관리정책 수립에 적극 활용 가능할 것이라 믿는다.
Real-world accident cases were investigated to understand injury characteristics of the elderly driver. A total 10 cases of car-to-car frontal crash accidents from passenger car including SUV claimed to domestic car insurance company were reviewed. The injury characteristics of the elderly were analyzed from personal information (gender, age), medical treatment record (medical certificate, curative days), vehicle information (model, air-bag, seatbelt) and damage information. This study showed that elderly driver has higher possibility of thorax injury than non-elderly's. Moreover, Injury type and severity were more severe than non-elderly driver at similar type accident conditions. Also, elderly driver's medical treatment period needs 3 times more than non-elderly driver's.
Domestic insurance claims were statistically investigated to analyze the elderly driver's accident patterns and injury types in side impact crashes. Medical treatment records and accident vehicle damage photos have been surveyed for 5,419 cases. The results of our statistical analysis showed that the thorax injury risk of the elderly drive group is 8.8 and 4.0 times higher than that of the young and middle age group respectively. Diagnosis showed that most thorax injuries were caused by rib fracture. The head injury risk of the elderly female driver group seemed to be higher than that of the younger female driver group, however, statistical test has not been conducted because of the lack of number of samples for elderly female accident.
교통사고는 인적피해, 물적피해, 사회적피해와 거시적으로는 심리적 피해까지 일으키며 많은 비용을 발생시킨다. 이처럼 교통사고로 인해 발생하는 다양한 피해요소를 비용으로 환산하여 추정하는 것은 교통안전사업의 절감편익을 산정하거나 기타 교통관련사업의 효과를 적용하기 위하여 활용할 수 있다. 하지만 현재까지 이루어진 사고비용 산출에 대한 연구론은 1당사자와 2당사자 구분없이 사고 전체를 아우르는 피해비용을 산출하는 방식의 접근 방법과, 사상자 1인 기준으로 발생되는 피해비용을 산출하는 방식의 접근 방법으로 나뉘며, 두 접근방법 모두 비용분석의 대상을 단일 객체로 간주하고 분석하는 한계를 지니고 있다. 이에 본 연구에서는 특정한 상호작용효과가 있을 것으로 예상되는 고연령 구간을 확인한 뒤 고연령 구간과 전체 연령 구간 사이에서 발생된 사고를 비교분석하여 1당사자와 2당사자가 모두 고연령 구간일 때 추가로 발생되는 사고비용을 산출 및 검정함으로서 고령자 사고감소효과 및 절감편익에 활용될 수 있는 상호작용 효과에 따른 추가 절감편익을 산출하였다.
고령화로 인해 65세 이상 운전자가 급증하며 고령운전자의 교통사고 비율이 증가함에 따라 시급한 사회 문제로 떠오르고 있다. 이에 본 연구에서는 객체 검출, 인식 모델을 결합하고 신호등을 인식하여 Text-To-Speech(TTS)로 알리는 쿠버네티스 기반의 프레임워크를 제안한다. 객체 검출 단계에서는 YOLOv5 모델들의 성능을 비교하여 활용하였으며 객체 인식 단계에서는 C-RNN 기반의 attention-OCR 모델을 활용하였다. 이는 신호등의 내부 LED 영역이 아닌 이미지 전체를 인식하는 방식으로 오탐지 요소를 낮춰 인식률을 높였다. 결과적으로 1,628장의 테스트 데이터에서 accuracy 0.997, F1-score 0.991의 성능 평가를 얻어 제안한 프레임워크의 타당성을 입증하였다. 본 연구는 후속 연구에서 특정 도메인에 딥러닝 모델을 한정하지 않고 다양한 분야의 모델을 접목할 수 있도록 하며 고령 운전자 및 신호 위반으로 인한 교통사고 문제를 예방할 수 있다.
인구고령화 및 만성질환 환자의 급증으로 의료비가 증가함에 따라 디지털 헬스케어에 대한 관심이 높다. 교통수단인 자동차에도 운전자의 상태를 인지하고 주행 환경을 반영하여 운전자의 안전과 건강을 도모하는 스마트 자동차 기술이 개발 중이다. 이에 본 연구는 최근 5년간(2011-2015년) 한국과 미국의 자율주행 자동차 기술개발 연구의 동향을 파악하기 위해 시계열 분석, 네트워크 분석, 시각화 및 국가 간 비교 연구를 수행하였다. 분석결과, 운전자의 안전 및 알고리즘을 활용한 모델링 등 공통연구영역에서 협력연구를 도모하고, 미국의 강점인 부품과 차량 간 연결기술 연구를 벤치마킹할 필요성이 제기되었다. 특히 미국은 자율주행 기술 연구에 있어 다양한 연령층의 특성을 고려하고, 센서 등을 통해 탑승자의 건강상태를 인지하고 예측하는 기술 연구가 진행되고 있는데 반해, 한국은 고령 운전자 측면만이 언급되어 헬스케어와 관련한 기술 연구가 좀 더 다양하게 진행될 필요가 제기된다. 향후 공중보건의 윤리가치와 운전자의 안전과 편의를 고려하며 경쟁력을 갖춘 자율주행 자동차 기술발전의 방향에 대해 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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