This paper presents a Driving Risk Model (DRM) based on driving speed choices using an Ordered Response Probit (ORP) model. The DRM is conceptualized based on the relation between speed deviation and the occurrence of crashes found by Solomon. The impacts of various driving risk factors are revealed by applying the DRM to evaluate the effectiveness of In-Vehicle Traffic Warning Information (IVTWI) in expressway driving. Regarding driving risk, the results show that: (1) the risk is lower among male drivers, those with more driving experience and those with less accident history, (2) the risk is higher when driving takes place on wet road surface, in the afternoon, and under conditions of low traffic volume, and (3) the risk is also higher on both downgraded and long curve sections. Additionally, the results provide evidence that provision of IVTWI can decrease the driving risk. The proposed DRM provides a solution for assessing the traffic safety impacts of countermeasures on roadways when there is a shortage of traffic accidents data.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.14
no.5
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pp.13-22
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2015
These days, human behavior (human factor), the main cause of traffic accidents, has drawn more attention. Research on driving behavior based on DBQ(Driver Behavior Questionnaire), the analysis tool of driving behavior, has been conducted actively. In domestic previous studies, their analysis subjects were limited to researchers or military officials, and their analysis methods were based on factor analysis and regression analysis. Therefore, this study tries to find the factors of general drivers' driving behavior that influence risk driving, and to analyze their influential relationship. Regarding study scope, general drivers with driving career were asked to answer DBQ questionnaire, and 300 effective samples were analyzed. In addition, previous studies were investigated to draw the three measurable attributes of DBQ-'Lapse, Mistake, and Violation'-as main factors of traffic accidents, and structural equation model was applied to design risk driving behavior model. To identify the difference between risk driving groups, this study made use of multiple group analysis. The analysis came to the following results: First, according to the examination of the hypothesis that 'Lapse, Mistake, and Violation factors will influence risk driving behavior', all factors were found to be statistically significant. Regarding their level of influence on risk driving behavior, Violation was 0.464, Lapse 0.383, and Mistake 0.158, and thus Violation was analyzed to be the most influential. Secondly, according to the examination of the hypothesis that 'the influence of Lapse, Mistake, and Violation factors on risk driving behavior will be different by risk group', the influence of Lapse on risk driving behavior was found to be different by risk group. It is expected that the study results will be used as a fundamental program to introduce traffic accident prevention program and education that takes violation and lapse into consideration.
Older drivers have an increased risk of accidents due to poor function, but they also develop self-regulation ability to check their own changes. Thus, information on whether the actual elderly driver responds to changes in driving ability and risk may provide a meaningful basis for the clinic and research of the elderly's driving ability assessment. Therefore, the purpose of this study is to provide basic data for the evaluation of elderly drivers by analyzing the driving risk self-perception characteristics in terms of driving behavior and function with Korean elderly drivers. A self-reporting assessment was conducted on 500 elderly drivers living in the community and the characteristics of driving risk perception were analyzed. As a result, it was confirmed that many elderly drivers are aware of the driving risk when their vision and hearing are impaired or when they find it difficult to adapt to changes in driving conditions. On the other hand, the characteristics of insensitive reactions to changes in medical health conditions, such as drug use or epilepsy, seizures, and loss of consciousness, were identified. The researcher hopes this study will contribute to the safety management of elderly drivers in Korea, where aging is accelerating.
This paper proposes an Fuzzy-based Risk Reasoning Driving Strategy on VANET. Its first reasoning phase consists of a WC_risk reasoning that reasons the risk by using limited road factors such as current weather, density, accident, and construction, a DR_risk reasoning that reasons the risk by combining the driving resistance with the weight value suitable for the environment of highways and national roads, a DS_risk reasoning that judges the collision risk by using the travel direction, speed. and distance of vehicles and pedestrians, and a Total_risk reasoning that computes a final risk by using the three above-mentioned reasoning. Its second speed reduction proposal phase decides the reduction ratio according to the result of Total_risk and the reduction ratio by comparing the regulation speed of road to current vehicle's speed. Its third risk notification phase works in case current driving speed exceeds regulation speed or in case the Total_risk is higher than AV(Average Value). The Risk Notification Phase informs rear vehicles or pedestrians around of a risk according to drivers's response. If drivers use a brake according to the proposed speed reduction, the precedent vehicles transfers Risk Notification Messages to rear vehicles. If they don't use a brake, a current driving vehicle transfers a Risk Message to pedestrians. Therefore, this paper not only prevents collision accident beforehand by reasoning the risk happening to pedestrians and vehicles but also decreases the loss of various resources by reducing traffic jam.
Drowsy driving is a major cause of automobile crashes and can lead to more serious injuries than other causes of traffic accidents. Factors increasing the risk of drowsy driving and related crashes include sleep loss, late night driving, untreated or unrecognized sleep disorders, use of sedating medications and consumption of alcohol. Young people, especially young males, shift workers, and people with untreated sleep apnea syndrome and narcolepsy are well known as the population groups at highest risk. To prevent drowsy driving and its consequences, getting adequate and quality sleep is both easier and much more successful than any remedial measure. Other helpful behaviors include avoidance of alcoholic beverages and limiting late night driving. Taking a short nap or consuming caffeine can make a short-term difference in driving alertness. In addition, information should be actively provided to the public about the importance of sleep disorders and their consequences. To reduce injuries and death caused by drowsy driving, it is a prerequisite to increase public awareness that drowsy driving can cause serious automobile crashes and has morbidity and mortality rates as high as those of drunk driving.
Lee, Jong Hak;Noh, Kwan Sub;Kim, Jong Min;Choi, Jai-Sung
International Journal of Highway Engineering
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v.15
no.1
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pp.127-134
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2013
PURPOSES: Speeding is often the primary contributor to fatal crashes. Surprisingly, driving behaviors are indirectly affected by personal factors such as law-abidance, risk sensitivity, and situational adaptability. This research aims to verify the effectiveness of pavement markings at reducing the speeds of high-risk drivers. The purpose of this study is to establish how drivers (including law-abiding or law-breaking, high-risk or low-risk) react to different pavement markings in a driving simulator. METHODS: The five different pavement markings were selected from markings used in other nations. The forty-two drivers were then surveyed, via questionnaires, and placed into the corresponding groups. Finally, statistical analysis was conducted to determine the extent of speed reduction for each pavement marking. RESULTS: Higher speeds were linked to the high-risk drivers. Furthermore, after analysis of the mean difference of average speeds by pavement marking, it was determined that Dragon's Teeth had the greatest speed reducing effect on these drivers. CONCLUSIONS: Perceptual countermeasures are unlikely to strongly affect high-risk drivers' perception of speed on the curves. This statistically demonstrates that Dragon's Teeth have a subtle effect on reducing speeds in the driving simulator. This study's significance lies in the improved understanding of high-risk drivers in terms of road facilities. It approaches the effects of various patterns of pavement markings for high-risk drivers.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.9
no.2
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pp.243-247
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2016
Driving Event Data such as the rapid acceleration, the rapid deceleration, the sudden braking, and the sudden departure, and over speeding provide important information to predict or analyze the driving habits and accident risk of a driver. Most of the data that represent the driver's driving habits generally fit to the parametric distribution, whereas extreme parts of the data to estimate the accident risk of a driver may not. This paper presents an empirical distribution that is divided into two regions, one is from the normal distribution, and the other is from the general pareto distribution for the driving habits of a driver.
This study was intended to validate and develop the driving stress coping behavior scale. In a preliminary investigation, literature studies on the driving stress and open questionnaire were administered and examined in four regions in Korea. As a result, 64 items driving stress questionnaire were developed. In the study, this Driving Stress Coping Behavior Scale(DS-CBS) was examined to 372 drivers located seven regions in Korea. The factors analysis revealed 2 meaningful factors[(Good Coping: GC), (Bad Coping: BC) with 24 items. When internal consistency for each 2 factor was calculated, all sub-scale revealed a satisfactory level of Cronbach's α. Also, correlations with Driver Coping Questionnaire(DCQ) and risk driving behaviors(speed driving, drunken driving, traffic violation, offence accident, defence accident) supported consistently validity of the Driving Stress Coping Behavior Scale(DS-CBS). Also, We investigated the influences of 'Good Coping', 'Bad Coping' consisting of driving stress coping behavior, on traffic accidents risk. As a result, 'Good Coping' and 'Bad Coping' influenced traffic accidents risk. 'Good Coping' had decreased effects, the other side 'Bad Coping' had increased effects on traffic accidents risk(TARI).
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.
This study was conducted to test the assessment validity and examine the cut-off scores for driving risk as a part of the Self-report Assessment Forecasting Elderly Driving Risk (SAFE-DR) development project. The 132 senior drivers were categorized as either risky of 58 or safe of 74 drivers through the Drivers 65 Plus. Based on this initial assessment, we analyzed the risk prediction cut-offs. Furthermore, we tested the construct, content, and predictive validity. The cut-off score for the prediction of driving risk was found to be 74.5 points. The positive predictive value was 88.6%, and the negative predictive value was 86.3% about the cut-off score, signifying an excellent level of discrimination. Convergent validity, nomological validity, and content validity were found to be appropriate. Therefore, this study confirms that SAFE-DR is an appropriate assessment that can be used to screen dangerous elderly drivers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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