본 연구는 서두름 행동의 확인생략행동 영역의 특성에 초점을 맞추었다. 우선, 서두름 행동의 다양성을 확인하고, 서두름 행동의 확인생략행동 영역이 운전행동에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 이를 위해 388명을 대상으로 서두름행동질문지, 운전일탈행동조사지(DBQ), 운전경험질문지를 실시하였으며, 결측치가 많은 자료를 제외한 374명의 자료를 분석하였다. 서두름 행동은 시간압력, 불편함, 고립, 지루함, 보상기대라는 5가지 요인으로 이루어져 있었고, 운전일탈행동은 위반, 오류, 착오로 이루어져 있었다. 서두름 행동의 구성성분은 2차 요인분석과 상관계수 차이 검증을 통해 확인생략행동 영역과 성취욕구 영역으로 구분되었다. 서두름 행동의 확인생략행동 영역은 운전일탈행동의 오류와 착오에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 운전일탈행동의 위반에 대해 확인생략행동 영역의 고립 요인은 부적인 영향력을 보였으나 불편함 요인은 정적인 영향력을 가지고 있었다. 그리고 오류와 착오에 대해 확인생략행동 영역의 시간압력 요인은 부적인 영향력을 보이는데 비해, 고립 요인과 불편함 요인은 정적 영향력을 가지는 것으로 나타났다.
최신 IT 기술의 발달로 자율주행 자동차의 운행이 현실화되고 있으며, 이를 위해 경로 탐색은 필수적이다. 일반적으로 경로 탐색에서는 이동거리를 최소화하는 최단거리 경로와 이동 시간을 최소화하는 최단시간 경로가 제시된다. 그러나 이러한 경로의 품질은 도로망의 그래프 위상적 특성에 따라 달라진다. 도로망의 연결구조가 합리적이지 않으면 라우팅 알고리즘의 성능 개선에 한계가 있다. 실제 운전자들은 회전 횟수, 주변 환경, 교통체증, 도로 품질 등의 심리적 요소를 고려하며, 특히 회전이 적은 경로를 선호한다. 본 논문에서는 도로망 특성을 평가할 때 최단거리와 최단시간 경로뿐 아니라 회전이 가장 적은 경로를 찾는 단순 경로 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 국내외 20개 주요 대도시 도로망의 연결 특성을 비교 평가하고, 도로망의 강점과 약점을 파악하여 효율적이고 안전한 경로 탐색 알고리즘을 개발할 수 있다. 제안된 단순 경로 알고리즘을 활용하여 각 도시의 도로망 특성을 비교 평가함으로써 도로망의 품질과 경로 탐색의 효율성을 종합적으로 검토한다.
본 논문에서는 도로교통 여건과 제한속도 변화가 교통소통과 안전에 미치는 영향을 분석하였다. 교통소통지표로 통행속도와 순행속도, 「순행속도-통행속도」, 편차, 대편차비율, 상충횟수 등을 안전지표로 설정하고 도로교통 여건과 제한속도 변화가 이들에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과에 의하면 제한속도는 소통지표에는 크게 영향을 주지만 안전지표에는 크게 영향을 주지 않는 것으로 분석되었다. 통계적 유의성 검정 결과 제한속도가 증가함에 따라 소통지표는 증가한다는 것이 유의하다고 입증되었다. 그러나 안전지표들은 증가하는 경우가 많지만 통계적으로는 유의성이 입증되지 않았다. 그러므로 다양한 도로여건과 교통량 변화에 따른 교통흐름 상태를 현실적으로 고려해서 제한속도가 설정되고 운영된다면 운전자들이 주행하는 속도에 부합되고 교통소통과 안전이 향상된다고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서 제시한 교통소통지표와 안전지표들을 고려하여 제한속도를 산정하고 교통량 변화에 따라 제한속도를 운영할 경우 도로상의 교통 흐름을 안정화시키는 데 기여할 것으로 기대된다.
현재 전 세계적으로 연구·개발 중인 자율주행차 Level 3에서 Level 5단계는 운전자의 인지-판단-제어과정을 차량에 탑재된 각종 센서로 대체하여, 운전과정의 대부분을 인공지능이 자율적으로 수행할 수 있도록 한다. 하지만 현재 자율주행차는 국가별로 상이한 자율주행차의 판단능력 최소기준을 만족할 경우, 임시운행 허가를 받아 도로주행이 가능하도록 하고 있다. 향후 자율주행차가 보급될 때 구매자들은 임시운행 허가의 한계로 위험상황 회피능력에 대한 신뢰도가 높지 않을 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 드라이빙 시뮬레이터 기반으로 운전자의 위험상황 회피능력 비교·평가를 통해 자율주행차 판단능력 등급화 방안 제시 및 시나리오별 등급화가 가능한 평가지표를 도출하고자 하였다. 드라이빙 시뮬레이터 실험에는 성인 30명(남=25, 여=5명)이 참여하였다. 실험결과 분석은 K-평균 군집분석과 독립표본 T-검정을 진행하였으며, 이를 통해 자율주행차의 판단능력 등급 분류가 가능함과 등급 분류의 통계적 유의성을 확인할 수 있었다. 향후 자율주행차의 위험상황 회피능력에 대한 신뢰수준을 향상시키는데 크게 기여할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 운전 시뮬레이션을 사용하여 자율주행 환경을 구현한 후 3-수준 자율주행 조건에서 자율주행 차량 (automated vehicle: AV)으로부터 운전자에게 전달되는 제어권 인수 요구(takeover request: TOR) 정보의 양상(시각, 청각 및 시각+청각) 및 도로 형태(직선도로와 곡선도로)에 따라 운전자의 제어권 인수 시간(takeover time: TOT) 및 정신적 작업부하(제어권 인수 이후에 운전자들이 경험한 주관적 작업부하와 심장박동수에서의 변화)가 어떻게 차별화되는지 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저, AV로부터 TOR이 제시된 이후 실험참가자들이 보인 TOT에 대한 분석 결과, TOR 정보양상의 측면에서는 시각 정보가 가장 빠른 TOT를 이끌어 낸 반면 청각정보 조건에서 가장 느렸고, 도로 형태 측면에서는 직선도로 조건에 비해 곡선도로 조건에서의 TOT가 유의하게 더 느렸으며, 특히 청각 정보 조건에서 도로 형태에 따른 TOT에서의 차이가 가장 컸다. 둘째, 정신적 작업부하에 대한 분석 결과, TOR 정보가 시각 혹은 시각+청각적으로 제시된 조건에 비해 청각적으로 제시된 조건에서 주관적 작업부하 측정치와 심장박동수 변화 크기 모두 전반적으로 더 낮았고 특히, 심장박동수 변화의 경우 이러한 경향은 곡선도로 조건에서만 관찰되었다. 이러한 결과는 TOR 정보의 양상과 도로 형태에 따라 운전자의 TOT와 정신적 작업부하 수준이 달라질 수 있고, 특히 TOT가 빠를수록 정신적 작업부하 수준은 상대적으로 더 높아질 수 있음을 시사한다.
모바일 게임 산업은 빠르게 성장하는 산업으로 이미 놀라운 크기의 시장 규모를 가지고 있다. 이러한 모바일 게임의 산업적 중요성에 따라 점차 구매의도에 대한 연구와 함께 실제 인앱구매 행동에 관한 연구가 요구되고 있다. 따라서 본 논문은 국내 모바일 게임업체에서 제공한 실제 게임 로그 데이터셋을 분석하여 인앱 구매의 핵심 동인을 연구하였다. 구체적으로, 목표 지향적, 습관적, 그리고 사회적 상호작용적 게임플레이의 인앱구매에 대한 영향을 분석하고, 추가적으로 게임플레이와 구매 행동과의 재귀적 관계도 고려하였다. 음이항 회귀분석 분석 결과, 모든 요인들이 당기의 인앱구매에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 일반화 적률법 분석 결과, 이전의 습관적인 게임플레이는 인앱구매에 긍정적인 영향을 미치지만, 이전의 사회적 상호작용적 게임플레이와 이전의 인앱구매는 현재의 인앱구매에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구는 모바일 게임플레이의 다양한 특성들이 인앱구매에 미치는 영향에 대한 이해를 향상시킬 수 있으며, 나아가 연구자와 실무자에게 의미 있는 통찰력을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 국내외 온라인 전자상거래 플랫폼의 증가와 국내 항만 컨테이너 물동량 증가로 인해 대형 화물차의 운행 비율이 높아지면서 지속적으로 화물차 화재발생 건수가 증가하고 있다. 특히 화물차의 화재발생 요인 중 높은 비율을 차지하는 원인이 자연발화현상이다. 화물차 화재 예방을 위한 다양한 학문적 접근이 시도되고 있으나 제동 시 발생하는 타이어 자연발화현상에 대한 연구가 부족하여 본 연구에서는 화물차의 제동장치와 유사한 환경을 구축하기위해 실험 장치를 직접 설계 및 제작하였다. 실험 장치의 제동장치에 비접촉식 온도센서를 장착하여 제동장치에서 발생하는 온도데이터를 수집하였으며 제동장치의 온도센서와 타이어 표면의 온도센서로부터 수집한 데이터를 기반으로 시계열 예측모델 중 ARIMA 모델을 활용하여 차량의 온도변화 추이에 맞는 적절한 모수를 선정하였으며 측정한 데이터와 예측한 데이터를 비교 분석한 결과 90% 이상의 정확도를 도출하였다. 이를 기반으로 화물차 운전자로 하여금 제동장치에서 발생하는 과열현상을 실시간으로 경고하고 대응할 수 있도록 지원함으로써 화물차의 화재발생 비율을 낮출 수 있는 방안을 제시하였다.
종양 억제 유전자(TSG)는 세포 항상성을 유지하는 데 중요한 역할을 한다. 이러한 유전자의 기능이 상실되면 세포 가소성(cellular plasticity)이 유발되어 다양한 암, 특히 공격적인 성향을 가진 소세포 폐암(SCLC)이 발생할 수 있다. SCLC는 주로 후성학적 조절인자를 암호화하는 유전자에서 발생하는 다수의 기능 상실 돌연변이에 의해 유발된다. 이러한 돌연변이는 직접적으로 표적화하기 어렵기 때문에 치료제 개발이 어려운 상황이다. 그러나 이러한 돌연변이로 인한 분자적 변화를 이해하면 종양 치료 전략을 개발하는데 큰 도움이 될 수 있다. 우리는 SCLC의 이질적인 유전체 환경에도 불구하고 환자의 종양에서 발생하는 돌연변이의 영향이 악성 종양을 유발하는 몇 가지 중요한 경로로 수렴되고 있음을 확인하였다. 특히, 후성학적 변화는 전사 조절 장애를 초래하여 돌연변이 세포가 면역 회피 및 높은 전이 능력을 가진 매우 가소성이 높은 상태로 진입하게 한다. 본 논문에서는 반대 기능을 가진 후성학적 조절인자의 불균형이 면역 인식 마커의 상실로 이어져 종양 세포가 면역 체계로부터 효과적으로 회피하는 과정을 보여주는 연구들을 강조하였다. 또한 후성학적 조절인자가 신경내분비 세포 특성을 유지하는 역할과 비정상적인 전사 조절이 종양의 발달 및 진행 중 상피간엽이행(EMT)를 촉진하는 방법에 대해 서술하였다. 이 경로들은 별개의 것처럼 보이지만, 흔히 공통된 분자와 매개체를 공유하고 있음을 확인하였다. 빈번하게 변화하는 후성학적 조절인자 간의 연결을 이해하면 SCLC 및 유사한 돌연변이를 가진 다른 암의 발달과 진행의 분자적 메커니즘에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 예방 및 치료법 개발에 기여할 수 있을 것이다.
블랙 아이스는 인지하기가 매우 어렵고 도로 노면의 마찰력이 감소하여 자동차 사고를 유발한다. 도로 노면의 블랙아이스 방지를 위한 다양한 연구가 수행되었으나, 실시간으로 블랙아이스를 식별하고 운전자에게 경고하는 시스템에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 아스팔트 도로 노면의 상태를 실시간적으로 식별하기 위해 이미지기반 분석 시스템을 개발하였다. 이를 위해 각 아스팔트 도로 노면 이미지에 대해 데이터 세트를 구축한 다음 딥러닝을 통해 노면의 상태를 건조, 젖음, 블랙아이스, 눈 노면 상태로 식별하였다. 또한, 이미지 분석결과와 더불어 도로 노면 상태의 최종판별을 위해 실제 노면에서 측정된 온도와 습도 데이터를 사용하였다. 도로 노면의 특성이 블랙아이스로 판정이 나면, 도로에 설치된 염수 분사장치가 자동으로 작동하도록 하였다. 본 연구에서 개발된 아스팔트 콘크리트 포장에 대한 노면 상태 식별 시스템과 블랙아이스 자동 예방 시스템은 운전자의 안전운행을 보장하고 교통사고 발생률을 낮출 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 교통약자의 운행지원을 위하여 내비게이션 정보와 웨어러블 밴드를 융합한 진동 알림 시스템을 제안한다. 기존 내비게이션 시스템은 정상인을 기준으로 길 안내와 위치정보 제공에 초점이 맞춰져 있어 표준시력 및 자극의 인지 지연의 장애가 있는 교통약자에게는 안전 및 편 Stick PC의 애플리케이션으로 전송하고 변환된 신호를 웨어러블 밴드로 전달한다. 웨어러블 밴드 의성 저하로 인한 교통사고 유발의 위험성을 가진다. 제안하는 시스템은 내비게이션 운행 정보를 에 전달된 신호는 유형에 따라 좌회전, 우회전, 과속 및 이벤트 등의 구분된 진동 신호를 통하여 운전자의 운행가이드 정보로 제공된다. 구현된 시스템의 성능평가 결과, 메시지의 송수신은 안정적인 상태를 유지하였고 내비게이션 정보 수신에 따른 진동 신호의 반응속도는 평균 1.875ms로 유효한 결과를 보였다. 또한, 한국장애인고용공단 일자리 안정부 장애우를 대상으로 1개월간의 현장 적응 평가에서도 편리성, 오작동, 추가 및 개선 사항과 접근용이성 측면에서 평균 9.16점으로 매우 긍정적인 사용자 평가를 받았다. 향후 카메라와 차량의 센서를 추가하여 차량 접근이나 객체 인식 등에 대한 알림 기능을 추가하여 차량 내부와 외부의 안전에 대한 인식을 높이고, 시력 및 인지 지연 장애가 있는 운전자의 안전한 주행 환경을 구축하기 위한 연구를 계속할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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