The purpose of this study is to comparatively analyse the behavior patterns of the first and the repeated offenders in DWI, and to develope the models of BAC(Blood Alcohol Concentration) by using multiple regression analysis method and a model of repeated DWI conviction by using logistic regression analysis method. The main results are as follows. First, the repeated offenders are more in criminal and traffic accidents records than that of the first offenders. The unlicenced drivers are in higher BAC than licenced drivers. Second, multiple regression model of BAC was developed, and the model revealed that criminal records and driving distance were important factors. Third, a model of repeated DWI conviction was developed, and the model revealed that traffic accidents records, whether or not having licence, and criminal records were most important factors.
Recently the construction of simulation environment is an important issue in all fields. In case of the training for operating machines such as airplanes or spaceships which cause a huge cost, simulators could be helpful to reduce the costs and training efforts by simulating real situations. When people get a driver's license, too many trainees have to wait for their turns because of the limited number of cars and the small space of training sites. To solve this problem, we have designed and developed the basic design for the simulators. We suggest the Computer 3D Simulation Model for a driver's practice. The concept of this simulator is from a 3D Racing-game which suits for a driving exercise. We provide users with handle-controlled simulation settings to let users feel reality as if they drive in real through this simulator. We also use a 'force-feedback' system which gives handle vibration when users collide against obstacles or exceed lanes. Users can be absorbed in the simulation program and feel the sense of the real. This paper is the study about modeling the driving exercise model of 'computer 3D simulation', and producing and utilizing the simulator through this modeling.
This study conducted preliminary study to identify effective ways to use ChatGPT in traffic policing by analyzing ChatGPT's responses to the driver's license test and the road traffic accident appraiser test. I collected ChatGPT responses for the driver's license test item pool and the road traffic accident appraiser test using the OpenAI API with Python code for 30 iterative experiments, and analyzed the percentage of correct answers by test, year, section, and consistency. First, the average correct answer rate for the driver's license test and the for road traffic accident appraisers test was 44.60% and 35.45%, respectively, which was lower than the pass criteria, and the correct answer rate after 2022 was lower than the average correct answer rate. Second, the percentage of correct answers by section ranged from 29.69% to 56.80%, showing a significant difference. Third, it consistently produced the same response more than 95% of the time when the answer was correct. To effectively utilize ChatGPT, it is necessary to have user expertise, evaluation data and analysis methods, design a quality traffic law corpus and periodic learning.
This study was conducted to derive the traffic accident risk index through the recognition of the elderly driver's driving pattern to reduce the traffic accident rate of elderly drivers and to reflect them in the renewal and return policy of driver's license accordingly. First, the traffic accident risk index is defined by analyzing the behavioral characteristics of older drivers to derive the major factors that lead to traffic accidents. Second, we present a method to measure the traffic accident risk index from the driving pattern of the elderly through the smart-phone, the camera and the distance sensor attached to the car. Finally, we derive three thresholds by computer simulation and determine the accident risk from the measured traffic accident risk index as four steps and suggest ways to ensure safe driving of older drivers. It is required to objectively assess the driving ability of an aged driver in accordance with the proposed method, and to induce the driver to reset the driver's license renewal cycle and voluntarily return the driver's license to minimize social costs due to increased traffic accidents.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.23
no.1
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pp.134-145
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2024
The purpose of this study was to propose a framework for developing test scenarios for issuance of conditional driver's licenses. The framework was composed of five stages. Initially, we reviewed the literature on traffic crash characteristics in terms of accident frequency and severity regarding the main factors of crashes caused by older drivers. In the second stage, the characteristics of crashes attributed to non-elderly, early elderly, and late elderly drivers were analyzed using data obtained from the Traffic Accident Analysis System (TAAS), and crash types for elderly drivers were derived. In the third stage, black box videos of high-risk crash types were analyzed to derive crash stories that described the circumstances in which crashes occurred. In the fourth step, crash situations were classified by rating the types of crash stories derived to develop various scenarios. Step 5 involved creating a scenario by applying the PEGASUS 5-Layer format, which has recently been used to develop test scenarios for autonomous vehicles. The results of this study are expected to be used as a basis for developing driving ability evaluation scenarios for the issuance of conditional driver's licenses.
Purpose: Due to the change of demography, the ratio of senior drivers has increased and the transition to a super-aged society is expected to make more seniors drive in the future. Method: In this research, we analyzed medical characteristics of the driver's age-specific decline in body function and saw that both the function of the physical as well as mental capacities deteriorates as people age. Among them, various functions are precipitously weakened after reaching 70, implying that those over the age of 70 are classified as seniors in a medical sense. In this context, we also could identify that based on such age criteria, various safety policies for senior drivers should be developed and set up in Korea. Result: We could find a steep fall in the physical function of body after reaching 70 from the chronological change of cognitive function and judgment ability. In particular, it is revealed that the driving license institution and aptitude test for drivers over 70 should be thoroughly examined, as physical functions necessary for driving such as eyesight and hearing ability is not strong enough in many drivers over 70. Conclusion: Focusing on the physical capacity to drive, we tried to find the hazardous age bracket of senior drivers which might influence driving behaviors. Going forward, we expect this work would help to understand the policies for senior drivers and drivers' physical differences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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