최근에 이르러 자동차의 대수는 급격히 증가해 왔다. 이런 경향성의 결과로 나타난 교통사고의 인적 및 물질적인 손실이 최악의 상태에 이르른 것이 사실상 오늘날 우리들의 불행한 현실이다. 대다수의 교통사고가 운전자의 교통법규 위반에 기인되고 있다는 전제하 에 본 논문은 심리학적인 관점에서 그와같은 위반적인 운전자 행동의 이론적 배경을 비판적으로 분석하고자 시도한다. 아울러 이 논문에서는 운전자의 법규 위반적 행동에 대해 취할 수 있는 기본적이 대책을 마련 하는데 있어 특별히 기여할 수 있을 "인간-환경-경험" 모델을 구축하는 기초를 마련하고자 노력하고 있다.자 노력하고 있다.
교통사고를 예방하기 위해서는 시트조정을 통해서 운전자의 시야를 확보하고, 운전자가 뒤에 오는 자동차를 알아 볼 수 있도록 룸미러의 위치를 조정하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 안전하고 편리한 차량을 목표로 운전자가 차량에 앉게 되면, 자동으로 시트를 조정하여 운전자의 시야를 확보 할 수 있도록 한다. 또한 백미러를 자동 조정해서, 운전자가 안전운전에 도움이 될 수 있는 자동차 시트 자동 조정 알고리즘을 개발하였다. 특히, 교통사고 발생해서, 에어백이 작동 할 때에 본 논문에서는,승객의 몸무게에 따라서 충격완화를 위한 시트 자동조정 알고리즘을 기능을 추가하였다. 뿐만 아니라, 본 논문에서는, 교통사고 발생 시 운전자가 위험지역을 통과할 때 위험지역임을 운전자에게 통지하여 안전한 운전이 되도록 하는 알고리즘을 개발하였으며, 유비쿼터스 환경에서 모의실험을 하였다. 모의실험 결과 지능을 이용한 교통사고 분석 방식이기존의 방식보다 25% 이상 교통사고를 줄일 수 있음을 확인하였다
현대 도시 모빌리티의 중요한 구성 요소로 자리 잡은 전동킥보드는 편리한 이동 수단으로 인기를 얻고 있으나, 이에 따른 안전사고 증가로 운전자와 보행자의 안전이 심각하게 위협받고 있다. 본 논문에서는 전동킥보드 운전 중에 발생한 사고의 원인을 객관적으로 분석하고, 사고가 운전자의 부주의로 인한 것인지를 판별하며, 이로 인한 배상 책임을 정확하게 결정하기 위한 모델을 제안한다. 운전 중 수집된 센서 데이터를 활용하여 Deep SVDD (Deep Support Vector Data Description) 모델을 구축하고, 이상치 탐지를 통해 운전 패턴을 분류하며 운전자의 부주의로 인한 사고를 파악한다. 이를 통해, 정확하고 공정한 배상 책임 판단을 지원하며, 도시 모빌리티 분야에서 안전사고 감소에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 초보운전자의 교통사고 위험성을 줄이고 초보운전자 교육프로그램 개발의 기초자료를 제공하기 위하여 초보운전자에 대한 심리적 특성 및 운전행동에 관한 분석을 실시하였다. 이때 초보운전자의 심리적 부분은 위험인식정도 및 교통상황 이해도를 확인하는 설문조사를 실시하였으며 주 내용은 위험예측 및 예측불허행동에 관한 특성별 범주로 분류하여 파악하였다. 그리고 차량시뮬레이터를 활용하여 초보 및 일반운전자와의 운전행동 특성을 비교 분석하고 통계결과를 토대로 초보운전자의 실제 운전행동에 있어서의 안전진단과 교통안전교육 기초연구의 방향성을 제시 하였다. 본 연구 분석결과, 운전자의 위험예측, 과속, 위반, 정보제공생략, 갑작스러운 변화, 사고건수 모든 부분에서 초보운전자가 일반운전자에 비해 높은 평균값이 나타났다. 또한 초보운전자가 일반운전자에 비해 통계적으로 유의한 위험수준을 보여주었는데 확인된 대상은 위험예측능력, 위반, 갑작스러운 변화, 교통사고건수이었고 그 이외의 과속 수준과 정보제공생략 수준은 초보운전자와 일반운전자 모두 유사한 결과를 보여주었다. 그리고 차량시뮬레이터 실험 결과는 초보운전자가 일반운전자들에 비해 전반적으로 운전 수행능력이 저조한 것으로 나타났다. 특히 충돌횟수에서의 확연한 차이를 보여주었는데 이는 초보운전자들이 일반운전자들에 비해 복잡한 도로교통 상황에서 운전경험과 학습능력이 부족하기 때문인 것으로 판단된다. 한편 초보운전자들은 일반운전자들에 비해 속도조절 능력, 위험예측 능력, 도로교통상황에 대한 인식 및 대처능력 등 전반적인 운전기술의 부족으로 인해 주행안정성이 낮은 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 초보운전자들이 일반운전자에 비해 안전운전교육 학습기회의 결여와 운전경험 미숙 등에 따른 것으로 판단되며 운전 상황에 대한 위험예측능력이 낮은 것으로 해석할 수 있다. 결론적으로 이러한 분석결과는 실제 운전상황에서 초보운전자 자신뿐만 아니라 타인에게도 위험 요소로서 작용할 가능성이 높으므로 적절한 안전대책이 필요한 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 노인운전자의 교통사고 유형과 특성 등을 분석하여 교통사고 저감방안을 도출하고, 향후 노인을 위한 실제적인 교통안전정책의 방향 수립에 있다. 노인운전자의 교통사고 실태를 분석한 결과, 노인운전자에 의한 교통사고는 조명시설 등 교통안전시설물 설치가 열악한 도시 외곽지역인 지방도에서 빈번하게 발생하고 있으며, 가장 많이 발생하는 시간대는 18~20시 사이로 태양빛이 사라지고 어둠이 드리우는 일몰시간대로 나타났다. 안전운전의무 불이행과 같은 주의력 부족에 의한 교통사고가 많이 발생하였다. 노인운전자에 의한 교통사고 감소뿐만 아니라 우리 사회 전체의 안전을 위해서는 교통약자인 노인을 배려하는 법제도의 개선과 지역특성을 고려한 도로안전시설물 등의 정비가 필요하며, 신체적 능력이 저하된 노인운전자는 자신 스스로가 자신의 운전능력을 의심하고 테스트할 수 있는 신뢰 기재인 면허갱신제도 등에 의한 테스트와 대체교통수단 이용을 통한 직접 운전수요를 감소시키려는 노력이 필요하다.
오늘날 자동차 시장에는 다양한 IT기술이 포함된 모델들이 출시되고 있다. 대표적으로 테슬라 사의 테슬라 모델S, 구글의 무인자동차 등이 속속 등장 하고 있다. 이렇게 IT 기술이 포함된 자동차는 운전자에게 다양한 편의성을 제공하고 제공되는 편의만큼 운전자들은 다양한 혜택을 누리고 있다. 하지만 이와 반대로 전자부품의 결함이나 오류로 인해 운전자들의 안전을 위협하는 사고의 발생이 일어나고 있는 것 또한 사실이다. 이러한 사고들 가운데 자동차 급발진 사고가 존재한다. 아직까지 자동차 급발진 사고의 원인은 뚜렷하지 않으나 자기장에 의한 ECU장치가 오류를 일으켜 자동차 급발진 사고가 발생한다는 주장이 가장 신뢰 받고 있다. 하지만 한국의 경우 자동차 급발진 사고가 일어날시 자동차 제조사 측에서는 단순히 운전자의 페달 조작 미스로 인해 사고가 일어났다고 주장하는 경우가 많으며, 운전자 측에서는 그에 대해 반박할 근거가 부족해 대부분의 운전자들이 책임을 지고 있다. 따라서 본 논문에서는 자동차 급발진 사고가 운전자의 페달 조작 실수인지 자동차의 장치 결함인지를 판별할 수 있도록 운전자의 페달 조작 영상을 획득하고 엑셀, 브레이크 등 제어부에 센서를 부착하여 정밀한 데이터를 획득, 저장하고 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현 하였다.
교통사고 발생은 도로 여건이나 운전자 의식 등의 문제로 발생할 수 있으나 운전자 상호간 또는 운전자와 보행자 사이의 지켜야할 사항을 규정하는 교통법규를 위반할 경우 차량 또는 보행자의 교통사고 노출 가능성이 높아져 교통사고로 이어지는 경우도 상당부분 발생한다. 따라서 교통안전 선진국에서는 이러한 메커니즘의 교통법규 준수율을 높이기 위해서 교통법규를 위반하는 운전자들이 경제적으로 부담을 느껴 "교통법규 준수"라는 행동을 선택할 수 있을 정도의 수준으로 교통법규 위반 범칙금을 책정하고 있으며, 경제가 발전 할수록 범칙금 수준도 향상 시키고 있는 실정이다. 반면, 우리나라는 국민 정서 문제를 앞세워 지난 20년간 교통법규 위반 범칙금 수준을 크게 향상시키지 않았다. 따라서 본 연구는 운전자의 교통법규 준수율을 높일 수 있는 방안에 대하여 경제논리를 적용하여 효율적 교통법규 위반 범칙금 수준을 책정하는 방안을 도출하였다. 속도위반 및 신호위반 등 교통사고와 연관성이 높은 교통법규 사항에 대하여 운전자의 "법규 위반" 또는 "법규 준수"의 행동 선택에 있어서의 기대효용을 수치화 하여 현재 운전자가 기대하는 "교통법규 위반시 단속기대 확률"을 유지할 경우 적정 범칙금 수준과 현재의 범칙금 수준을 유지할 경우 "효율적 단속기대 확률" 등 두 가지의 교통정책 방안을 제시하였다.
2007년 경찰청 통계자료에 따르면 사업용 차량(시내, 시외, 기타버스)의 교통사고 건수는 당 해 교통사고 건수의 3.5%에 해당하지만 사업용 차량의 경우 운전자 외 다수 승객의 안전을 책임져야 하므로 더욱 심각한 사회적, 경제적 문제를 초래한다. 이러한 사업용 차량의 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부흥하기 위하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등 다양한 형태의 시스템이 사용되고 있으나, 이러한 시스템은 사고 후 차량데이터를 기반으로 위험운전여부를 분석하여 운전자를 관리하기 때문에 실시간으로 운전자를 관리하기에는 큰 한계가 있다. 또한 현재 운영되고 있는 주행기록계는 운전자에게 경고 정보를 제공하지만 실제 위험운전 여부와 상관없이 차량의 속도와 RPM정보만을 이용하여 운전자에게 경고를 제공하고 있어 효율이 매우 떨어지는 실정이다. 이에 본 연구의 선행연구에서는 차량 운전자의 운전행태에 따른 차량 동역학 데이터를 저장?판단하여 운전자에게 실시간으로 경고정보를 제공해 줄 수 있는 위험운전 판단장치를 개발하였으며, 개발된 위험운전 판단장치에서 운전자의 안전운전을 향상 시킬 수 있는 위험운전 유형에 따른 임계값을 개발하였다.
산업의 다각화로 지역간은 물론이고 도시내 자동차 통행량이 증가하고 있다. 고령자 및 여성 운전자의 수도 해마다 증가하는 추세에 있다. 이에 본 연구의 목적은 다양한 운전자 계층을 대상으로 경로별 속성에 대한 선호도를 조사하여 운전자 계층별 특성이 반영된 경로를 제시하고자 한다. 운전자 계층은 크게 성별, 연령별, 운전경력별로 구분하고 이러한 운전자 특성에 맞게 도출된 경로를 최단경로와 비교하였다. 운전자 계층별 특성에 따른 경로별 선호도를 파악하기 위해 다속성 효용이론(MAUT)을 적용하였다. 차로수, 사고건수, 경사도 등 경로속성에 대한 가중치 도출 결과, 구간길이 0.282, 제한속도 0.237, 차로수 0.191, 경사도 0.162, 사고건수 0.129로써 경로 선택 시 구간길이를 가장 선호하는 것으로 파악되었다. 사례지역을 대상으로 운전자 특성에 맞는 최적경로 도출 결과 남성운전자는 여성운전자에 비해 전체 링크의 구간길이는 1.25km단축되고 차로수가 더 많은 신속한 경로를 선호하였다. 고령운전자는 일반운전자에 비해 사고건수가 적은 안전한 경로를 선호함을 알 수 있었다. 또한, 운전 경력 1년 미만의 운전자는 숙련된 운전자에 비해 차로수가 많고 사고가 많이 발생하지 않는 안전하고 편리한 경로를 선호하였다. 따라서, 현재 최단경로에 국한되어 있는 네비게이션을 통한 경로정보제공에 있어 운전자 계층의 특성을 반영한 정보 제공 다양화의 필요성이 본 연구를 통해 입증되었다.
교통사고 통계에 따르면 비보호 구역 내 도로에서 발생하는 교통사고 발생률이 일반 도로보다 30% 높은 수준임이 밝혀졌다. 기존 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS: Advanced Driver Assistance Systems)은 다양한 사고 시나리오가 존재하는 비보호 구역에 적용하기에는 한계가 있다. 본 논문은 이러한 문제에 대응하기 위해 기존 ADAS 기능을 확장하여 예측과 판단이 어려운 비보호 구역에서 AI 분석을 통해 운전자에게 주행 가능 여부를 시각적으로 제공하는 시스템을 개발하고자 한다. 이 시스템은 운전자에게 경고와 지원을 제공함으로써 비보호 구역 내 교통사고를 예방할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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