본 연구는 운전자들의 운전스트레스 대처방식이 교통사고 발생위험에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보고자 실시되었다. 이 목적을 위하여 전국 5개 지역의 372명의 운전자들에게 64개로 구성된 운전스트레스 대처행동 척도 예비문항을 실시한 후 요인분석을 한 결과, 2개(순행적, 역행적)의 요인으로 구성된 총 24개 문항의 운전스트레스 대처행동 척도(DS-CBS)가 개발되었다. 이들 요인에 대한 신뢰도는 모두 .90 이상으로 높게 나타났다. 타당화 연구를 위해서 운전스트레스 대처행동 척도(DS-CBS)와 운전자 대처 질문지(DCQ), 그리고 운전자의 위험한 운전행동(음주운전, 과속운전, 법규위반, 피해사고, 가해사고)과의 상관관계 분석을 실시하였다. 상관관계 분석결과 운전스트레스 대처행동 척도(DS-CBS)는 운전자 대처 질문지(DCQ)와 운전자의 위험한 운전행동에서 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 또한 운전스트레스 대처행동 척도(DS-CBQ)의 순행적 요인과 역행적 요인이 교통사고 발생위험(아차사고, 주변평가 사고위험, 자기평가 사고위험)에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위하여 구조방정식 모형분석을 실시하였다. 분석결과 순행적 요인과 역행적 요인이 교통사고 발생위험으로 향하는 구조방정식 모형은 적절한 적합도 지수를 보였다. 경로들의 영향관계에서 순행적 요인은 교통사고 발생위험을 유의하게 낮추지만, 역행적 요인은 교통사고 발생위험을 유의하게 높이는 것으로 나타났다.
주요국에서는 증가하는 노인운전자의 교통사고 경감을 위해 연령별 자동차 사고 위험도를 분석한 후, 위험도가 높은 고령자의 교통사고를 경감하기 위한 다양한 제도를 시행하고 있다. 최근 우리나라 교통사고는 감소하고 있지만 65세 노인운전자의 교통사고는 빠르게 증가하고 있음에도 불구하고 노인운전자의 자동차사고 위험도에 대한 실증연구가 부재하고, 관련제도 개선이 이루어지지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 우리나라 운전자들의 연령별 자동차사고 위험도를 분석하였는데, 25세 미만 연령층을 제외하고 65세 이상 노인운전자의 자동차사고 위험도가 가장 높은 것으로 분석되어졌다. 세계에서 가장 빠른 인구고령화를 경험하고 있는 우리나라에서도 주요국처럼 노인운전자에 대한 운전교육 및 운전면허 재발급 자격을 강화할 필요가 있겠다. 또한 노인운전자를 배려한 도로표지판 개선과 노인운전차량 스티커 부여, 그리고 자가운전 대신 대중교통을 운전하는 노인들에 대해 인센티브를 제공하는 유인체계의 변화가 필요하다.
돌발상황에 대한 차내 경고 정보제공은 잠재적인 교통사고를 예방하고, 운전자의 적절한 회피행동을 유도하여 사고발생시 사고심각도를 감소시킬 수 있다. 그러나 부적절한 경고정보를 제공할 경우 운전자의 부적절한 판단을 유도하여 위험상황이 발생할 가능성을 높일 수 있다. 그러므로 운전자들이 경고정보를 가장 효과적으로 받아들일 수 있도록 정보 제공유무에 따라 실제 운전자의 반응특성을 분석하고 차내 경고정보 시스템을 다각도에서 평가할 수 있는 평가지표를 개발은 중요한 연구 주제이다. 본 연구에서는 다기준의사결정론을 적용하여 혼합가중치기반 운전자의 횡방향 및 종방향 주행안전성을 고려한 통합평가지표를 제시하였다. 가상주행실험을 통해 차내 경고정보 제공 전 후의 운전자 반응 특성 변수를 추출하여 운전자 반응특성 평가지표를 선정하였으며, 최적의 운전자 반응특성 평가지표를 선정하였다. 이때, 횡방향 및 종방향 주행안전성을 모두 고려하기 위하여 다기준의사결정방법론을 적용하여 종합적인 평가를 수행할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제시한 방법론은 다양한 유형의 경고정보제공시스템 도입시 운전자의 반응을 고려한 시스템 설계 및 도입에 따른 교통안전효과평가에 효과적으로 적용 가능할 것으로 판단된다.
화물자동차 사고는 전체 교통사고의 약 12.64%를 차지하고 있다. 특히 화물자동차의 경우 사고 발생 시 피해규모가 크며 사망률도 매우 높다. 이러한 이유로 2012년도에 화물차 보험료는 대폭 인상되었고 화물자동차 운전자들의 부담이 매우 높은 실정이지만, 화물자동차의 과속, 과적 등은 줄어들고 있지 않는 추세이다. 화물자동차 운전자들이 자발적으로 안전운전을 할 수 있도록 대책을 강구하여야 한다. 본 연구에서는 현재 화물자동차 운전자들이 자발적으로 안전운전을 할 수 있는 방법 중 하나로 Usage-Based Insurance(UBI)를 선정하였다. UBI란 운전자가 안전운전을 할수록 보험료를 할인하는 제도로 화물차 운전자들이 안전운전을 하는 동시에 보험료 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대된다. UBI를 도입하기 위해 가장 중요한 것은 운전자들의 운행 평가를 하는 방법이다. 운전자들의 운행 평가를 통해 보험료 할인/할증률을 결정할 수 있고, 합리적으로 운행 평가를 실시하여야 운전자들이 납득 할 수 있기 때문이다. 최종적으로 본 연구에서는 화물자동차의 주요 사고 원인을 규명한 뒤 각각의 사고 원인들과 사고와의 상관분석 및 다중회귀분석을 통해 운행평가모델을 구축하고자 한다.
졸음운전으로 인한 교통사고는 매년 꾸준하게 일어나 이에 대한 다방면의 해결책이 요구되고 있다. 본 논문에서는 위 문제를 개선하고자 ChatGPT와 영상처리를 이용한 졸음 감지 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 운전자의 얼굴 부분을 영상처리로 인식하여 눈동자의 종횡비를 구해 PERCLOS 공식에 따른 운전자의 졸음을 판별시키고, 경고와 동시에 ChatGPT가 운전자에게 특정 주제를 키워드로 TTS와 STT를 통해 대화한다. 운전자의 졸음을 판별하기 위해 임베디드 보드에서 연결된 캠을 통해 졸음 판별을 하고, ChatGPT도 마찬가지로 보드에서 연결한 스피커, 마이크를 통해 운전자와 대화한다. 이를 활용하여 운전자의 졸음 자각을 통한 안전운전 및 사고 발생률의 감소를 기대할 수 있다.
교통안전공단이 운전자 400명을 대상을 졸음운전 실태를 조사한 결과 최근 1주일간 10명 중 4명이 졸음운전을 경험했으며, 그 중 19%는 사고가 날 뻔한 '아차사고' 경험이 있는 것으로 나타났다고 밝혔다. 이에 따라 운전자들의 졸음운전을 예방하기 위한 시스템의 존재가 시급하다는 것을 알 수 있다. 이에 본 논문에서는 운전자의 졸음운전 사고를 예방하기 위한 운전 방지 기법을 제시한다.
자동차 이용자 수가 증가 할수록 자동차 사고로 인한 피해도 많이 늘어나고 있다. 이러한 자동차 사고를 사전에 예방하기 위해서는 운전자의 상태 및 현재 차량 상태를 파악하여 사고를 미리 방지함으로서 운전자의 안전을 보조할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 안전운전을 보조하기 위하여 졸음운전 여부 감지 시스템, 후진시 후방 안전거리를 감지하는 시스템, 쾌적한 운전 환경을 위한 실내 환경 측정 시스템, 주차 시 생길 수 있는 사고에 대한 감시시스템을 센서와 MCU등을 이용한 임베디드 시스템을 구현 하였다.
자전거 교통사고는 이용수요의 증대와 더불어 지속적으로 증가하고 있는 추세이며, 기존 교통사고 자료를 통해 자전거 교통사고의 특성을 살펴보면 사고발생 지점은 주로 교차로 내부이며, 사고형태는 측면직각충돌사고가 빈번한 것으로 나타났다. 특히 자전거 교통이 상대적으로 집중되는 주택가 또는 학교주변의 이면도로 교차로에서의 자전거 안전이 취약한 실정이다. 본 연구에서는 교차로 자전거사고의 위험요인 중 교차로 가각부 곡선반경이 운전자의 시계에 미치는 영향에 주목하여 횡단자전거와의 상충위험성에 대해 이론적으로 분석하였다. 또한 운전자의 주위확인행태가 시계에 미치는 영향에 대해서도 비교 분석하여 자전거의 안전성을 고려한 교차로 기하구조 및 운전자의 주위확인행태가 미치는 영향을 제시하고자 하였다. 그 결과 교차로 가각부 곡선반경이 클수록 횡단자전거와의 상충위험성 감소하며, 또한 운전자가 우측으로 고개를 적극적으로 돌려 주위를 확인할수록 상충위험성이 감소하는 것으로 나타났다.
본 연구는 교통법규 위반과 교통사고 야기에 밀접한 운전자의 운전성향에 대해, 미시적인 통계분석 기법인 Q 분석 기법을 활용하여 분석함으로서, 운전성향과의 관련성에 근거한 교통법규 위반 및 교통사고 감소에 효과적인 교통안전대책을 제시하고자 하는데 그 목적을 두고자 하였다. 그 결과 교통법규 위반자들은 5가지의 운전성향으로, 교통사고 야기자들은 6가지의 운전성향으로 유형화하여 분석할 수 있었다. 이러한 유형별 운전성향 특성 분석을 통해, 운전성향별 교통법규 위반 및 교통사고 감소대책을 수립할 수 있었다. 이번 연구의 성과는 다음과 같다. 첫째. 교통법규 위반과 교통사고를 일으키는 데 결정적인 운전자의 운전성향을 내적 요인과 외적 요인으로 분류할 수 있었다. 각각의 운전성향이 교통법규 위반과 교통사고 야기에 어떠한 영향을 미치게 되었는지를 비교적 명확하게 파악할 수 있었다. 또한 사고호발성향을 지닌 위험 운전자 표본을 찾아낸 것도 본 연구의 성과라 할 수 있다. 둘째. 현재 시점에서 연구대상이 된 비정상 운전자들의 요인별 운전특성을 유형화하고 분석한 결과, 교통 법규 위반 및 사고 감소를 위한 대책을 중점대책과 보완대책으로 비교적 명확하게 구분하여 수립할 수 있었다. 셋째. 교통사고 야기와 가장 밀접하게 관련을 갖고 있는 운수업체의 입장에서는 여객운수 종사자들의 신규 채용 시 이들의 운전성향을 사전에 파악하여 채용 여부를 결정하거나, 채용 후 운전성향에 맞는 교통사고 예방을 위한 교통안전교육에도 이를 적극적으로 활용할 수 있을 것이다.
최근 자동차 산업의 활성화로 인해 교통사고 급증이 사회 문제화 되면서 사고를 미연에 방지할 수 있는 운전자 보조 시스템 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 일반적으로 자동차 사고 원인의 70% 이상이 운전자 과실에 의해서 발생되고 전체 추돌사고의 75%가 시속 29km 이하의 속도에서 발생한다. 이를 예방하기 위해서 운전자의 인지 판단을 보조하는 시스템의 개발이 많이 이루어지고 있는데, 예를 들어 자동 주차 시스템, AVM(Around View Monitoring) 시스템 등이 있다. 본 논문에서는 AVM 시스템 중 원근 왜곡을 보정하는 단계에서 직선 및 교점을 검출할 때, NMS(Non-Maximum Suppression)를 적용한 허프 변환 방법을 사용할 것이다. 또한 기존의 Sub-Pixel을 이용한 직선 및 교점 검출 방법과 NMS을 적용한 허프 변환 방법을 사용한 직선 및 교점을 검출하는 방법을 비교 분석함으로써 제안하는 NMS를 적용한 허프변환을 이용한 직선 및 교점을 검출하는 방법을 사용하여 보다 효율적인 AVM 시스템의 구현 가능성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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