안전한 도로교통 환경 조성을 위하여 운전행동에 영향을 미치는 인적요인에 관한 연구가 필요하지만, 실제 주행행태에 영향을 미치는 개인별 인적요인 특성을 도출하기에는 많은 어려움이 있다. 이에, 개별 운전자의 자기 보고를 통하여 도출되는 위험운전성향을 분석하여 주행 행태 특성과 상관성이 있는지 확인하고, 교통상황에 따른 주행행태에 영향을 미치는 운전성향을 추정하는 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 기존에 고안된 설문 기법을 활용하여 실험 참가자들의 위험운전성향을 여러 방법으로 도출하고, 가상환경 기반의 주행 시뮬레이터 실험을 통하여 도출된 주행행태 특성을 분석하여 위험운전성향과 주행행태 특성 간 유의미한 상관관계가 있는지 확인하였다. 실험 결과, 한국형 DBQ를 통하여 도출되는 난폭운전성향이 높은 사람들이 상대적으로 빠른 주행속도와 가속도 행태를 보이는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통하여 상대적으로 위험운전행동을 보이는 운전자를 추정할 수 있는 평가 방법을 확인할 수 있었다.
교통사고는 도로기하구조, 교통특성, 운전자 특성, 주변환경 등이 복합적인 상호작용을 통하여 발생하게 된다. 고속도로는 양호한 도로기하구조 조건을 가지고 있으나 고속주행 특성으로 인해 사고원인 중 부주의, 졸음, 과속 등 운전자의 인적요인(Human Factor)에 의한 사고비율이 매우 높다고 보고되고 있다. 그러나 고속도로 교통사고 추정에 대한 기존연구들은 주로 특정지점에서의 도로기하구조조건, 교통 및 환경조건들과 교통사고와의 관계를 설명하기 위한 모형의 개발에 초점을 두어왔으며, 운전자 조건을 고려한 교통사고 추정에 대한 연구는 지금까지 거의 수행되지 않았다. 따라서 기존 연구들은 도로와 교통조건이 양호한 구간에서의 높은 교통사고율을 설명하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 본 연구의 목적은 개별 기 ${\cdot}$ 종점 쌍간의 통행길이분포(Trip Length Frequency Distributions)를 이용하여 공간적 시간적으로 변화하는 운전자의 심리적 ${\cdot}$ 생리적 인적요인을 고려하여 보다 현실적으로 교통사고발생율을 예측하는데 있다. 이를 위해 사고분석변수로 구간교통량에 대한 사고위험교통량의 비율인 잠재사고비율(PAR:Potential Accident Ratio)이라는 새로운 개념을 제시하였으며, 서해안 고속도로에 대한 사례분석결과 PAR, 교통량과 교통사고는 서로 밀접한 관계를 갖는 것으로 분석되었다.
교통사고는 사람과 자동차, 도로환경 등의 여러 요인들이 결합되어 발생됨으로 요인들에 대한 과학적, 심층적인 조사와 분석을 통해 사고요인을 사전에 제거하여 유사한 형태로 반복되는 사고를 예방하는 것이 중요하다. 특히, 인적요인은 교통사고에 있어 큰 부분을 차지하고 있어 인적요인에 의한 음주교통사고는 경각심을 갖고 해결해야 할 중요한 사회적 문제이다. 연구는 교통사고자료를 활용하여 사고 빈도와 사고 심각성에 영향을 주는 요인에 대해 분석한다. 교통사고를 음주 및 비음주 사고로 분류하고, 비음주 사고에 대한 음주 사고 발생 가능성에 대해 로그선형모형을 이용하여 변수간의 관계성을 분석한다. 음주교통사고 영향요인으로는 여성보다는 남성이, 비승용차 운전자보다는 승용차 운전자가 음주관련 사고 발생가능성이 높은 것으로 나타났다. 연령의 증가, 커브구간, 단일로, 노면 불량상태 등에서도 발생가능성이 높은 것으로 분석되었다. 또한, 음주교통사고의 경중을 고려한 심각성 분석을 위해 순위회귀모형의 적용 가능성을 탐색하였다. 종속변수가 이산적 특성과 함께 순위적 특징을 보일 경우 순위회귀모형이 적용되어야 하는데, 종속변수가 정성적 표현이 아닌 단지 순위를 반영하는데 유익한 모형이다. 사고의 심각성 분석에서 교통사고 발생시간대, 기후, 도로형태, 사고유형, 성별, 차량종류 등에 의해 심각성이 가중됨을 알 수 있었다. 계절적으로는 봄과 겨울이 사고의 심각성이 증대되며 반면에 여름과 가을은 감소될 가능성이 높았다.
본 연구는 교통사고 야기 자들의 운전정밀적성검사기록과 해당 교통사고기록을 비교하여 특정 운전적성상의 결손이 교통사고와 특정유형의 교통사고에 미치는 영향을 계량적으로 분석하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구를 위하여 우리나라에서 가장 빈발하는 인적요인에 의한 교통사고 유형 중에서 교통상충이 빈발하는 지점에서 발생하는 차-대-차 사고를 조사분석대상으로 삼았다. 이와 같이 분석대상사고를 선정한 이유는 교통상충이 교통사고로 발전하는 과정에서 사고 제1당사자의 운전적성의 역할을 파악하고자하는 목적에서이다. 따라서 본 연구의 대상이 되는 교통사고 유형을 1. 교차로 진입부에서의 추돌사고, 2. 교차로내 충추돌사고, 3. 단일로상의 추돌사고로 선정하였다. 판별력이 의문시되는 4개 항목을 제외한 조사분석결과에서 하나의 항목을 제외하고 사고 야기자와 일반인의 운전적성상에 통계적으로 분명한 차이가 있으며 각 항목의 결손자 집단에서의 사고자 비율이 일반운전자 집단에 비해 교통사고를 경험한 확률이 2배 내지 4배 가량 높았다. 또한 특정 유형 사고 야기자와 사고 야기자 전체, 일반운전자 집단간 비교에서도 항목별 결손율이 분명한 다른 형태를 갖고 있다는 사실을 확인했으며, 특정유형의 결손(조합)자 집합에서 특정 교통사고 유형을 야기시켰을 확률이 일반인 집단에 비해 많게는 13배 적게는 3, 4배 정도 높다고 추정되었다.
To solve social problems such as traffic accidents caused by human driver factors and to guarantee the convenience of movement, research on the commercialization of automated vehicles is being actively conducted worldwide. In automated driving levels 2 and 3, the driver must be ready to drive at any time as the automated driving system sometimes requires manual driving by the driver. The purpose of this research is to analyze the trends in global automated vehicle guidelines and prepare guidelines for the characteristics of human factors necessary for the control rights transition system of automated vehicles. To this end, we reviewed at the guidelines for automated vehicles in the US, Germany, and Japan; ISO international standards; domestic automated vehicle standards; and the EU AdaptiVe project. In addition, a guideline is presented that can be referenced and applied by organizations related to automated vehicle manufacturing and operation. It was developed by utilizing the results of our studies on the human factors affecting the guideline of control rights transition. As national laws and regulations and continuous technology development for commercialization of automated vehicles are in progress, further research into and the revision of guidelines for safe automated vehicle production and use should be continued.
본 연구는 터널 내 안전에 대한 인적위험 요소와 대피행동 단계 간의 관계분석을 위해 실시되었다. 따라서 본 연구는 터널을 이용하는 운전자로서 터널 환경을 이해하는 141명을 대상자로 하여 인적위험 요소와 대피행동에 대하여 터널 안전을 위해 안전시설물과 안전행동의 최적화된 상호작용을 이끌어 내기 위해 구조화된 설문을 통하여 관계 조사연구를 진행하였다. 설문조사 기간은 2018년 6월 24일부터 9월 28일까지 진행하였다. 자료 분석방법은 빈도분석, 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis), Independent Sample t-test를 실시하였다. 연구결과 인적위험 요소와 대피행동 주요 변인간의 상관관계에 있어서 대피단계 1, 2, 3 가속화와 지연의 관계는 모두 상관관계가 있었으며, 인적위험 요소는 부분적으로 상관관계가 나타났다. 다음으로 다중회귀분석을 이용해 인적위험 요소와 대피행동 간의 영향관계에 영향을 미치는 요인으로 법규준수의지(${\beta}=0.188$, p=0.034)와 터널 내 정보인지(${\beta}=0.220$, p=0.009)로 나타나, 인적위험 요소가 대피행동 3 가속화에 미치는 영향력에 대한 12%의 설명력을 나타냈다. 본 연구에서 인적위험 요소와 대피행동 간의 중요한 변인은 법규준수와 터널 내 정보인지임을 확인하였다. 따라서 터널 내 환경과 상호작용하는 요소의 연구가 필요하다.
This paper reports the aging driver traffic accident severity modeling results. For the modeling, Poisson regression approach is applied using the data set obtained from the Korea Transportation Safety Authority's simulator-based driver aptitude test results. The test items include the estimations of moving objects' speed and stopping distance, drivers' multi-task capability, and kinetic depth perception and so on. The resulting model with the response variable of equivalent property damage only(EPDO) indicated that EPDO is significantly influenced by moving objects' speed estimation and drivers' multi-task capabilities. More interestingly, a comparison with the younger driver model revealed that the degradation of such capabilities may result in severer crashes for older drivers as suggested by the higher estimated parameters for the older driver model.
렌터카 차량의 교통사고 발생건수 및 사망자 수는 꾸준히 증가하는 추세를 보이며, 사고로 인한 사망률 또한 일반 승용차 및 영업용 택시보다 높다. 본 연구는 전국을 대상으로 2010년부터 2014년까지 발생한 렌터카 사고 데이터를 분석하여 사고 심각도에 영향을 미치는 요인들을 도출하였다. 사고 심각도와 관련된 17개 변수를 렌터카 사고 데이터로부터 추출하였으며 이를 4가지(인적, 차량, 도로 및 환경) 요인으로 구분한 후 순서형 로짓 모델을 적용하여 통계적으로 분석하였다. 분석 결과, 운전자 연령, 교차로 형태, 사고 발생 요일을 제외한 나머지 14개 변수가 렌터카 사고 심각도에 영향을 미치는 요인으로 통계적 유의성이 있는 것으로 분석되었다. 연구결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 거주 지역이 아닌 곳에서 발생한 렌터카 사고의 심각도가 더 큰 것으로 나타났다. 둘째, 일반 도로 대비 고속도로 렌터카 사고, 과속 및 11대 중과실 위반 등 법규 위반 관련 렌터카 사고의 경우 사고 심각도가 더 큰 것으로 나타났다. 셋째, 지리적으로 익숙하지 않은 렌터카 운전자 특성상 도로 기하구조가 복잡하며, 운전자의 시야가 분산되는 커브구간 등에서의 사고 심각도가 높게 나타났다. 넷째, 지역별로 렌터카 사고 심각도에 차이가 있으나, 2010년 이후 사고 심각도는 전반적으로 감소하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 렌터카 사고 심각도를 줄이기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 생각한다.
본 연구는 충북도내 도심부/도시외곽부/지방부 신호교차로에서의 신호위반에 관한 것이다. 연구의 목적은 신호위반과 다양한 인적, 차량 및 도로환경요인의 관계를 이해하고자 함에 있다. 본 연구의 기술통계와 로지스틱 분석을 위해서 SPSS 12.0을 이용하였다. 분석된 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 신호위반은 도시외곽부보다는 지방부와 도심부에서 많이 발생하는 것으로 분석되었다. 둘째, 신호위반 운전자의 81.1%가 제한속도 이하로 주행하였으며, 77.3%는 적색등화후 2.0초 이내에 교차로에 진입하다 단속되었다. 마지막으로, 로지스틱 회귀분석에 의해 통계적으로 유의한 모형식이 개발 되었다(chi-square=0.000, McFadde=0.265). 개발된 모형의 독립변수로는 지역(도심부/도시외곽부/지방부), 운전자 성별, 계절, 차종, 주야간, 주행속도를 포함하고 있다. 본 연구에서는 신호위반 운전자의 연령과 신호교차로 접근부에서의 운전행태 간의 밀접한 관련성은 발견하지 못하였다.
교통사고는 인적요인, 도로 기하구조, 교통류, 환경적요인 등 복합적인 요인에 의해 발생하며, 그 중 운전자의 특성과 운전행태는 교통사고에 큰 영향을 미치고 있다. 특히 졸음운전 및 음주운전으로 인한 사행운전은 사고발생 확률이 높고, 사고 발생 시 심각도가 높다. 따라서 본 연구에서는 사행운전을 검지하는 알고리즘을 개발하고, 알고리즘을 통해 사행운전을 검지하여 운전자 및 후방차량에 경고정보를 제공하는 적용방안에 대한 방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 사행운전을 위험도에 따라 1차로 사행운전과 2차로 사행운전으로 구분하여 정의하였으며, 사행운전 시 관찰되는 횡방향 각 속도 변화의 특성을 분석하였고, 통계적 분석을 통해 정상주행과 사행운전을 분류하기 위한 임계값과 1차로 사행운전과 2차로 사행운전을 분류하기 위한 임계값을 설정하였다. 설정된 임계값을 이용하여 사행운전 검지 및 위험운전 판단 알고리즘을 평가하였다. 평가결과 제안된 사행운전 검지 알고리즘은 현장적용 시 높은 신뢰도를 가지는 정보를 제공 가능한 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 교통안전성 증진에 기여할 뿐만 아니라, 자이로센서와 무선통신이 가능한 장비만 있으면 적용 가능한 방법론으로 스마트폰에도 적용 가능할 것으로 판단되어 도래하는 유비쿼터스 교통서비스의 새로운 컨텐츠로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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