공격운전은 상대방 운전자에 대한 공격 의지를 가지고 위협을 가하는 매우 위험한 운전행태이다. 기존 연구의 경우 공격운전자에 대한 주행특성 및 유발요인 등 공격운전자를 초점으로 한 연구가 대부분인 것으로 나타났다. 그러나 공격운전을 안전성 관점에서 분석하기 위해서는 공격운전 가해자와 피해자간의 상호작용에 대한 분석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 Multi-Agent 주행시뮬레이션 환경을 구축하여 공격운전 가해자와 공격운전 피해자간의 차량간격 및 상대속도를 통해 상호작용을 분석하였다. 공격운전 가해자와 피해자의 가감속 패턴을 파악하고 차간거리를 통해 TTC(Time-to-Coillison)를 도출하였다. 또한 도출된 TTC를 EDF(Exponential Decay Function)를 통해 사고발생가능성으로 전환하여 일반운전과 공격운전의 사고발생가능성을 분석하였다. 분석결과, 공격운전 시 일반운전에 비해 사고발생가능성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 공격운전의 위험성을 경고하며, 공격운전 관리방안 수립을 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
공격운전은 주변차량 운전자를 위협하며 주행하기 때문에 교통사고 발생 개연성이 높다. 따라서 공격운전의 법제도 마련, 검지, 관리방안 등 대책이 필요하다. 본 연구의 목적은 공격운전의 주행행태가 교통류에 미치는 영향을 분석하였다. Multi-agent 주행 시뮬레이션과 교통류 시뮬레이션 VISSIM을 이용하여 공격운전의 거동을 구현하였다. 교통류 시뮬레이션과 상충분석을 이용하여 공격운전이 교통운영효율성 및 교통안전성 측면에서 교통류에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 시나리오는 다양한 교통상황과 공격운전차량 비율을 고려하여 설정하였다. 상충분석 결과 일반적으로 공격운전 주행행태는 교통안전성을 감소시키는 것으로 나타났다. 교통운영효율성 분석결과 흥미로운 점은 서비스 수준 A, B, C 경우 공격운전차량 비율이 증가할수록 평균주행속도가 증가하였다. 이와 반대로 서비스 수준 D와 E인 경우 공격운전차량 비율이 증가할수록 평균주행속도가 감소하였다. 본 연구 결과는 공격운전을 줄이기 위한 교통안전정책 마련 시 기초자료로서 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
공격운전은 밀착주행과 급감속과 같은 행위로 상대 운전자를 위협하는 고의적인 행동으로 교통사고 발생 가능성이 높은 위험운전이벤트이다. 본 연구에서는 Multi-agent 주행 시뮬레이션 실험을 통해 공격운전 가해자와 피해자의 상호작용을 차량거동형태를 분석하였다. 운전자의 고의적인 공격의지 검지를 위해 주행패턴을 효과적으로 상대 평가할 수 있는 지표(Erratic Driving Index, EDI)를 도출하였다. 기존의 상용차의 디지털운행기록계 자료를 활용한 위험운전 검지기법과 본 연구에서 도출한 EDI를 연계한 공격운전 검지 방법론을 새롭게 개발하였고 활용성을 평가하였다. 공격운전을 억제하고 운전자의 안전운전을 유도하는 운전자 행태 관리를 위해 본 연구의 결과물이 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
연구는 보호/비보호좌회전(PPLT) 교차로에서 공격적 운전행태의 영향요인에 대한 분석을 군산시를 대상으로 한다. 로지스틱 회귀모형 결과 운전자의 나이와 운전경력이 증가할수록 비첨두시간대, 동승자가 없는 경우, 운전경력이 많은 경우, 승용차, 남성 등이 대향차량에 영향을 주는 공격적 운전행태를 보인 것으로 분석되었다. PPLT 교차로상에서 비보호 좌회전시 대향차량까지 충분한 거리가 확보되지 않을 경우 공격적 운전행태를 보이게 되는데 공격적 행태를 보인 운전자 속성과 대향차량까지 거리의 관계성을 분석하였다. 나이와 동행자수의 증가, 첨두시간대는 근거리에 위치해 있는 대향차량에 대해 영향을 주는 반면에, 남성 및 운전경력이 높을수록 중거리 및 장거리 대향차량에 영향을 주는 것으로 나타났다. 승용차 보다는 RV 및 대형차량이 거리가 먼 대향차량에 영향을 줄 가능성이 컸다.
본 논문에서는 운전자의 주행습관 속에서 안전운전에 지원을 위한 정보 획득 및 분석 장치를 구현하였다. 안전운전 지원을 위하여 공격적 운전행동을 정의하고 운전 중 행동을 인식할 수 있는 정보 획득 방법을 고안하였다. 정보 수집 장치와 정보 분석모듈 그리고 운전행동 비교모듈을 설계하여 정보의 정확성을 높였으며. 운전자의 평소 운전행동과 비교하여 이상행동을 검출하여 경고할 수 있도록 시스템을 설계하였다.
본 논문에서는 공격적 성향의 운전자를 판단할 수 있는 기계학습 방식과 설문지 방식을 융합한 운전자 성향 판단 연구의 일환으로 두 방법으로 결정된 운전자 성향정보의 상관성을 분석하였다. 30명의 운전자를 대상으로 설문지를 이용한 주관적 성향을 정보를 수집하고 기계학습 기반의 성향판단 시스템을 이용하여 객관적 성향을 취득하였다. 이 중에서 기계학습 기반의 성향판단 시스템은 운전자행위 성향 분류 모델을 기반으로 설계되었다. 모델을 도출하기 위하여 운전자의 가속 패달과 브레이크 패달 조작 데이터와 HMM 기법을 이용한 기계학습을 수행하였다. 두 가지 방법으로 추정한 공격적 성향정보를 Pearson 방식으로 상관관계를 분석한 결과 높은 상관관계가 있음을 확인하였다. 뿐만 아니라 객관적 성향은 동일한 운전자에 대하여 고유한 특성이 있음을 확인하였다. 본 논문의 실험결과는 향후 두 방법을 융합하는 연구를 수행하기 위한 참고자료가 될 것이다. 또한 운전자의 공격적 성향이 주의어시스트, 운전자 식별, 도난방지 등 지능형 운전자 보조시스템에도 응용 될 수 있음을 확인하였다.
자동차 산업에서 전자제어장치 (Electronic Controller Unit, ECU)를 활용한 혁신으로 운전자들은 안전하고 편리한 운전경험을 누리고 있다. 그러나 이와 동시에, 차량 내부 ECU 간의 통신을 지원하는 CAN (Controller Area Network)을 대상으로 한 악의적인 침입과 사이버 공격의 위협 역시 증가하고 있다. 이러한 문제에 대응하기 위해 많은 연구가 진행 중이며, 특히 자동차 침입 탐지 시스템 (Intrusion Detection System, IDS)의 발전이 주목받고 있다. 그러나 대부분의 IDS는 주로 공격을 탐지하는 데 집중되어 있으며, 실제 악의적인 메시지를 전송한 ECU를 정확히 식별하는 데에는 한계점이 있다. 악의적인 ECU를 식별하는 기술은 공격 ECU를 격리시키거나 펌웨어 업데이트 등의 보안 패치를 적용하는데 필수적인 기술이다. 본 고에서는 현재까지 제안된 CAN에서의 악의적인 ECU를 식별하기 위한 기술들에 대해 살펴보고, 비교 분석 및 한계점에 대해 분석하고자 한다.
본 연구는 위험한 운전행동을 일으킬 수 있는 운전자의 성격과 태도요인, 즉 운전행동 결정요인의 영향력을 밝히고, 이들 요인을 통해 위험운전자를 판별해낼 수 있는 타당한 방법을 개발하기 위해 시행되었다. 성인 운전자 534명을 대상으로 조사한 결과, 다섯 가지의 운전행동 결정요인들(문제회피성향, 이익/자극 추구, 대인불안, 대인분노, 공격성)은 운전자의 다양한 위험운전행동들에 통계적으로 유의한 수준의 영향력을 미치는 것으로 확인되었으며, 이들 요인을 이용하여 운전자들을 위험도에 따라 별개의 집단(일반운전자, 비의도적 위험운전자, 의도적 위험운전자)으로 구분할 수 있었다. 이 같은 결과는 운전자의 성격과 태도와 같은 심리적 요인들을 통해 운전자의 위험행동 수준을 예측하는 것이 가능하다는 것을 의미한다. 따라서 추후 연구들을 통해 본 연구에서 다룬 운전행동 결정요인 모델과 그 기준 점수체계를 보완한다면, 운전자의 위험성향을 사전에 예측하고 문제점을 확인하여 그에 따른 차별적 안전운전 교육서비스를 제공하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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