초보운전자들은 교통사고 다발 집단 중 하나이며, 운전경험이 상대적으로 적기 때문에 이들의 운전확신수준이 운전행동에 미치는 영향은 다른 운전자들과 다르다. 본 연구는 초보운전자의 운전확신수준에 초점을 맞추어 초보운전자들의 운전확신수준과 과속운전, 음주운전, 가해교통사고의 관계를 밝혀내고 운전확신수준이 가해교통사고에 이르는 경로를 알아보고자 하였다. 192명의 초보운전자를 대상으로 운전확신수준질문지와 운전경험질문지를 실시하였다. 운전확신수준의 상황둔감성, 불안전운전, 주의집중소홀, 운전자신감 모두 초보운전자의 과속운전과 유의한 관계를 가지고 있었다. 특히, 상황둔감성은 과속운전뿐만 아니라 음주운전과 가해교통사고와도 관계가 있는 것으로 나타났다. 경로모형 분석결과, 운전확신수준은 초보운전자들의 과속운전을 22% 설명하고 있었으며, 음주운전과 가해교통사고를 각각 12%, 21% 설명하는 것으로 나타났다. 상황둔감성이 초보운전자들의 위험한 운전행동에 가장 큰 영향력을 가지는 것으로 나타났으며, 운전자신감이 과속운전을 통해 가해교통사고에 이르는 경로를 확인하였다.
이 논문에서는 운전자(남)와 동승자(여)가 탑승하여 하천 둔치의 공원에 정차 중 차실 내에서 폭발사고가 발생한 승용차에 대해 폭발사고 원인을 분석하였다. 폭발사고가 발생한 직후 운전자와 동승자가 화상을 입고 119구급대에 의해 병원에 이송될 때는 119구급대원에게 시너를 뿌려놓은 상태에서 운전자와 동승자가 다투는 중에 폭발사고가 발생하였다고 진술하였는데, 며칠 경과한 후부터 운전자와 동승자는 플라스틱 병 속에 들어 있던 휘발유가 엎질러져 시거 잭으로 흘러들어가서 시거 잭을 빼려다가 시거 잭을 실수로 눌러서 폭발사고가 발생하였다고 주장하였다. 실수로 인해 폭발사고가 발생하였다면 자동차보험금을 지급받을 수 있고 고의에 의해 폭발사고가 발생하였다면 보험금 지급이 안되므로 폭발사고의 원인이 고의에 의한 것인가 실수에 의한 것인지가 쟁점이 되었다. 폭발한 승용차에 대한 구체적인 조사 분석과 운전자 및 동승자의 진술에 대한 화재과학적 분석을 통해 이 자동차 폭발사고는 운전자의 고의에 의해 발생한 것임을 입증하였다.
1990년대에 비해서 운전자의 연령층이 상대적으로 낮아지고, 여성 운전자가 급속하게 증가하면서 교통량증가에 따른 교통사고가 급격히 증가하고 있지만, 운전자에 대한 안전 교육이 미비하여 자동차에 대한 전반적인 전문 지식이 없는 운전자가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 자동차 사고시 대처 방법 및 차량 관리 방법 등에 대한 교육이 필요하다는 점과 2009년 말 이후 스마트폰의 보급률이 폭발적으로 급증하고 있는 점에서 착안하여 스마트폰을 이용하여 간단한 사고 대처 요령부터 계절별 차량 관리 방법과 스마트폰에 내장된 GPS를 이용하여 현 위치에서 가까운 자동차 제조사별 서비스센터 및 지역별 서비스센터 정보를 검색 및 연락을 가능하게 하는 자동차 사고 119 어플리케이션을 설계 및 구현하였다.
차량의 안전성능 향상을 위해서는 사고에 대한 예방안전장치, 사고후의 사고 확산 방지, 사고시의 안전대책 등 여러가지 조건들이 고려되어야 한다. 그외의 부가적인 것으로는 도로여건, 운전자를 포함한 운전자 주위의 환경요건이 있다. 본 고에서는 차량안전에 관한 일반적인 관련 사항을 소개하고, 추가적으로 충돌시험의 몇가지 simulation 방법에 대하여 기술하고자 한다.
본 연구는 시내버스 운전자의 실제 운행기록 정보를 토대로 사고발생 가능성을 내포한 운전자를 판단할 수 있는 모형개발을 목적으로 하였다. 본 연구를 위하여 사고발생 운전자 및 사고 미발생 운전자의 실제 운행기록 정보에서 교통사고와 관련한 유의변수를 도출하는 한편, 판별분석(Discriminant Analysis) 및 로지스틱회귀분석(Logistic Regression Analysis)을 적용하여 개발된 분류모형에 대한 모형간 정확도를 비교하였다. 또한, 개발된 모형을 다른 운전자들의 운행기록자료에 적용하여 모형의 정확도를 검증하였다. 사고발생 가능성을 내포한 운전자 분류모형을 개발한 결과 감속도($X_{deceleration}$) 및 우측방향 가속도($Y_{right}$)가 동시에 작용할 때 이 변수가 사고발생 운전자 분류의 최적 요인변수로 도출되었으며, 판별분석에 의한 예측모형은 최대 62.8%, 로지스틱회귀분석에 의한 예측모형은 최대 76.7%의 비율로 사고 발생 운전자 분류가 가능한 것으로 나타났다. 또한, 모형 예측력에 대한 검증결과 84.1%의 적중률을 보이는 것으로 나타났다.
일반적으로 피로한 운전자들은 집중하지 못하거나 조작상의 실수가 발생하는 경우가 증가하고, 정보처리 속도와 기억용량이 줄어들며, 작업 수행도의 변화가 크게 일어난다고 한다[1]. 기존의 사고 통계 자료나 조사 보고서에서도 운전자 피로가 자동차 사고의 주요 원인 중의 하나로 나타나고 있다[2, 3].
요즈음 교통사고를 줄이기 위하여 IT 기술을 이용한 교통사고 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나, 뺑소니 교통사고 발생하면 가해차량을 현장에서 찾기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위해서 RFID TAG를 이용해서 뺑소니 교통사고가 발생할 경우에 차량에 내장된 RFID 리더기가 상대방 차량의 차량번호를 인식할 수 있는 모의실험을 하였다. 뿐만 아니라, PDA를 이용한 인터넷 기반에서 교통사고가 발생한 경우에 현장에서 운전자가 교통사고현장 자료 및 운전자 인적사항을 경찰서나 보험회사에 전송할 수 있는 SW를 모의실험 하였다. 모의실험결과 통과차량속도가 저속인 경우에는 70%이상 차량번호를 익식할 수 있음을 확인하였다.
최근 급속한 고령운전자의 증가에 따라 고령운전자의 저하된 운전행태를 수용할 수 있는 도로환경 개선에 대한 노력이 시급하나 아직까지 고령운전자의 사고취약 도로형태에 대한 통계도 집계되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 경찰청 사고통계자료를 이용하여 고령운전자가 사고에 취약한 도로형태 및 취약 정도를 분석하였으며 해외사례를 바탕으로 고령운전자 사고취약 도로형태별 개선 방안을 제시하였다. 국내 고령운전자는 비고령운전자 대비 교차로 사고, 곡선로에서의 차대차 사고 발생확률이 높은 것으로 나타났으나 곡선로 상 차대차 사고는 두 집단간 큰 차이를 보이지는 않았다. 또한 고속도로 인터체인지도 고령운전자 사고취약 도로 형태에 포함시켜 램프 부근에서의 사고감소방안을 살펴보았다.
고령화 시대에 따라 고령운전자 역시 증가하고 있으며, 이들에 의한 교통사고 심각성에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 고령운전자에 의한 사고심각도 예측 모형의 필요성이 점차 요구됨에 따라, 본 연구에서는 기계학습 기법을 활용하여 고령운전자에 의한 차대사람 사고심각도 예측을 위한 모형 정립 및 분석을 수행하고자 한다. 이를 위해 4개의 기계학습 알고리즘 (Logistic Model, KNN, RF, SVM)을 활용, 예측 모형을 개발하고 각 결과를 비교하였다. 연구 결과에 따르면 Logistic과 SVM 모형이 상대적으로 높은 예측력을 보였으며, 정확도 측면에서는 RF가 높은 것으로 나타났다. 추가적으로 각 중요 변수들을 이용하여 교차분석을 수행한 후 그 결과를 제시하였다. 본 연구의 결과들은 고령화시대에 고령운전자에 의한 사고심각성을 예방하기 위한 안전정책 및 인프라 개발에 활용될 것으로 판단된다.
본 논문은 끊이질 않는 졸음운전 사고를 방지하기 위한 연구 내용이다. Kinect 의 움직임 감지 기반 센서를 활용하여 센서를 통하여 얻은 수치를 코드화 하여 프로그램을 구현한다. 졸음운전이라는 안전사고는 사전에 방지가 가능한 안전사고로서 운전자들이 졸음에 빠졌을 때 이를 스스로 인지하여 운전자에게 청각적 신호를 주어 운전자의 졸음운전을 방지하여 안전운전을 지향한다. 이는 졸음운전이 잦은 장거리 운전자나 화물트럭 기사들, 습관적으로 졸음운전을 하는 운전자들에게 효과적인 시스템이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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