보다 안전한 운전을 유도하기 위해서는 불특정 운전자에게 획일적이고 정적인 감속정보를 제공하기보다는 개별차량 움직임을 고려하여 해당 도로를 이용하는 운전자가 어떻게 행동해야 하는지에 대해 개별 운전자 중심의 동적이고 구체적인 정보를 제공하여야 한다. 본 연구에서는 실시간으로 차량 및 도로교통상황에 대한 정보의 수집 및 전송이 가능한 스마트하이웨이의 도로 및 통신환경이 조성되었을 때를 가정하여, 노면상태 및 주행상태 등의 도로교통상황, 선 후행차량의 통행속도 및 차간거리를 고려하여 실시간으로 차량 안전거리 정보 제공을 목적으로 하였다. 노면상태에 따라 상태기준컬럼($C_{condition}$)의 값을 달리 정의하여 기본적인 위험상황정보를 제시하고자 하였으며, 이를 기준으로 표현컬럼($C_n$)의 범위에 선 후행차량의 통행속도, 차량간격, 종단경사, 노면상태 등을 종합적으로 반영하여 실시간 안전거리 지수(RSDI)를 산출하도록 하였다. 산출된 실시간 안전거리 지수(RSDI)를 운전자에게 제공함으로서, 운전자가 차량간 충돌(추돌) 가능 위험상황에 대해 직관적으로 인지하고 충분히 대응할 수 있도록 하여 안전을 도모하도록 하였다. 산출된 RSDI의 값은 30개의 단위컬럼으로 이루어지고, 사전에 정한 '경고', '위험, '보통'의 3단계 위험도 평가 등급으로 구분되어 운전자에게 제공되게 된다.
2009년 경찰청 통계자료에 따르면 교통사고 사망자 중 안전 운전 불이행, 중앙선 침범, 신호 위반, 안전거리 미확보 등 운전자의 부주의에 의해 이루어진 사고가 약 90%이상을 차지하고 있어 심각한 사회적 경제적 문제를 초래한다. 이러한 운전자의 운전습관 개선 및 안전운전에 대한 사회적 요구, 사고 기록 등의 요구에 부응하기 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. 이에 본 연구는 3축 가속도 센서와 GPS를 사용하여 위험운전 여부를 판단하고, 그 결과를 계수화하여 운전자의 정숙 운전 지수를 계산하여 보여줌으로써, 안전 운전과 급정차 급출발에 따른 연비 악화를 개선할 수 있도록 한다.
수역 내 충돌 위험 식별은 항해의 안전을 위해 중요하다. 본 연구에서는 거리 요인을 기반으로 한 군집화 방법인 계층 클러스터링을 포함하는 새로운 충돌 위험 평가 방법을 도입했으며, 주변의 선박이 많은 경우 실시간 데이터, 그룹 방법론 및 예비 평가를 사용하여 선박을 분류하고 충돌위험평가를 기반으로 평가하였다(HCAAP 처리라 부른다). 조우하는 선박들의 군집은 계층 프로그램에 의해 모아지고, 예비 평가와 결합되어 상대적으로 안전한 선박을 걸러내었다. 그런 다음, 각 군집 내에서 조우하는 선박 사이의 최근접점(DCPA) 및 최근접점까지의 도착시간(TCPA)까지의 시간을 계산하여 충돌위험지수(CRI)와의 관계를 비교하였다. 조우하는 선박들간의 군집에서 CRI와 DCPA 및 TCPA 수학적 관계는 음의 지수 함수로 구성되었다. 이러한 CRI로부터 운영자는 명시된 해역에서 항해하는 모든 선박의 안전성을 보다 쉽게 평가할 수 있으며, 프레임워크는 해상운송의 안전과 보안을 개선하고 인명 및 재산 손실을 줄일 수 있다. 본 연구에서 제안된 프레임워크의 효과를 설명하기 위해 국내의 목포 연안 해역에서 실험 사례 연구를 수행하였다. 그 결과, 본 연구의 프레임워크가 각 군집 내에서 조우 선박 간의 충돌 위험 지수를 탐지하고 순위를 매기는 데 효과적이고 효율적이라는 것을 보여 주었으며, 추가연구를 위한 자동 위험 우선순위를 지정할 수 있게 해주었다.
본 연구는 주거지역 특성이 그 지역 구성원의 건강수준에 미치는 영향이 일반 집단보다는 취약집단에서 더 크게 나타날 것으로 보았다. 이를 규명하기 위해 서울시민을 대상으로 한 2005년 서울시 보건지표조사 자료를 이용하였으며, 행정구역상의 '구'를 지역효과를 나타내는 기본단위로 설정하였다. 개인의 건강수준은 주관적 건강인식(Self Rated Health)과 정신건강으로 측정하였으며 지역특성을 설명하는 변수로 서울시 25개 '구' 각각의 사회 경제적 수준, 사회적 자본 및 문화 자본, 물리적 환경, 인구학적 특성 등을 활용하였다. 구성효과를 통제하기 위해 성, 연령, 결혼상태, 교육수준, 직업, 소득 등의 개인특성변수를 포함한 다수준 분석을 실시하였다. 취약집단으로 저소득층, 노인, 40세 이상으로 배우자가 없으면서 무직인 중 노년층 세 개의 집단을 선정하여 각각을 분석하였다. 분석결과 우울 경험을 이용하여 측정한 정신 건강의 경우 지역 간 차이가 세 취약집단 모두에서 일반 인구집단보다 더 크게 나타났다. 지역변수들과 개인변수들을 모두 고려한 다수준 모형에서 지역주민의 행복지수, 물질결핍지수, 빈곤선 이하 가구 비율, 행복 지수, 거리 안전에 대한 인식 수준 등의 지역변수들이 개인특성변수의 효과를 통제한 후에도 취약집단의 정신건강 차이를 설명하는 변수로 확인되었다. 이런 지역특성의 맥락효과는 주관적 건강에서보다 정신건강에서 더 크게 나타났다. 특히 취약집단 중 노인집단의 경우 지역 간 분산의 차이가 상대적으로 컸을 뿐 아니라 분석에 포함된 다양한 지역특성변수들이 통계적으로 의미 있게 나타나 다른 취약집단에 비해 지역의 상황에 더 크게 영향을 받은 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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