• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권1호
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• pp.26-41
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• 2024

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.

• 디지털콘텐츠
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• 9호통권136호
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• pp.61-67
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• 2004

한국데이터베이스진흥센터가 주관하는 2004년 제1차 공공기관 우수 데이터베이스(DB) 시상식이 지난달 20일 한국관광공사빌딩 지하 강당에서 개최됐다. 지난해 통계∙기상∙기업∙법률∙특허 등 5개 분야 DB 10종을 우수DB로 선정한 한국데이터베이스진흥센터는 올해 공공기관 DB를 대상으로 우수DB 6종을 선정했다. 이번에 선정된 공공기관 우수DB 6종은 재정경제부, 문화관광부, 산업자원부, 건설교통부와 산하 공 공기관에서 운영하고 있는 데이터베이스 가운데 건설교통, 경제산업, 문화예술 등 3개 분야에서 품질이 우수한 각 2종씩의 DB가 선정됐다. 건설∙교통 분야에서는 한국도로공사의‘로드플러스’와 건설교통부의‘건설교통종합정보센터’가 선정됐고, 경제∙산업 분야에서는 조달청의‘나라장터’와 한국은행의‘경제통계시스템’, 문화∙예술 분야에서는 한국관광공사의‘Visit Korea’와 문화재청의‘국가문화유산종합정보서비스’가 선정됐다. 한국데이터베이스진흥센터는 올 11월경 정보통신, 교육학술, 과학기술분야를 대상으로 제2차 우수 DB를 선정할 계획이며, 자세한 내용은 데이터베이스품질평가센터(www.dbq.or.kr)에서 소개하고 있다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제12권5호_spc
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• pp.149-167
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• 2006

고령화가 다른 국가에 비해 상대적으로 빠르게 진행되고 있는 상황에 대비한 고령운전자의 연구가 부족한 실정이다. 본 연구는 고령운전자의 교통사고 원인을 신체적 능력저하보다도 심리적 요인의 변화에 입각하여 고찰해 보려고 한다. - 고령운전자의 교통사고 고령운전자의 교통사고에서 가장 두드러지게 나타나는 행동적 특징은 좌회전시 발생하는 교통사고가 많다는 것이다. 그리고 사고장소에 따른 분석결과에 의하면, 교차로에서 발생하는 사고가 많다는 것이 확인되었다. - 고령운전자의 조심성과 보상행동 고령운전자의 조심성이 운전행동에 미치는 알아보기 위하여 운전자의 운전확신수준을 비교해 보았다 운전확신수준은 4개 요인으로 구분되었고, 고령운전자와 젊은 운전자의 운전확신수준 차이를 검증한 결과를 보면, 고령운전자의 운전확신수준이 젊은 운전자에 비해 현저하게 떨어지는 것을 알 수 있었다 그리고 좌회전을 선택시 소요되는 시간을 분석하여 고령운전자의 조심성을 이해하려고 하였다 고령운전자는 젊은 운전자에 비해 선택소요시간이 현저하게 길어진다는 사실을 발견하였다. - 고령운전자의 운전일탈행동 연령에 따른 운전일탈행동의 변화를 보면, 연령이 증가함에 따라 운전일탈행동의 위반, 오류, 착오의 평균 점수는 감소하는데, 각 요인이 감소하는 정도는 차이가 있었다. 위반점수는 연령의 증가에 따라 급격하게 감소하는 모습을 보이는데 비해 오류와 착오점수는 연령의 증가에 따라 완만하게 감소하는 경향을 보였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권3호
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• pp.361-370
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• 2017

본 논문에서는 공격적 성향의 운전자를 판단할 수 있는 기계학습 방식과 설문지 방식을 융합한 운전자 성향 판단 연구의 일환으로 두 방법으로 결정된 운전자 성향정보의 상관성을 분석하였다. 30명의 운전자를 대상으로 설문지를 이용한 주관적 성향을 정보를 수집하고 기계학습 기반의 성향판단 시스템을 이용하여 객관적 성향을 취득하였다. 이 중에서 기계학습 기반의 성향판단 시스템은 운전자행위 성향 분류 모델을 기반으로 설계되었다. 모델을 도출하기 위하여 운전자의 가속 패달과 브레이크 패달 조작 데이터와 HMM 기법을 이용한 기계학습을 수행하였다. 두 가지 방법으로 추정한 공격적 성향정보를 Pearson 방식으로 상관관계를 분석한 결과 높은 상관관계가 있음을 확인하였다. 뿐만 아니라 객관적 성향은 동일한 운전자에 대하여 고유한 특성이 있음을 확인하였다. 본 논문의 실험결과는 향후 두 방법을 융합하는 연구를 수행하기 위한 참고자료가 될 것이다. 또한 운전자의 공격적 성향이 주의어시스트, 운전자 식별, 도난방지 등 지능형 운전자 보조시스템에도 응용 될 수 있음을 확인하였다.