As an important and relatively easy to implement technology for realizing Intelligent Transportation Systems(ITS), Adaptive Cruise Control(ACC) automatically adjusts vehicle speed and distance to a preceding vehicle, thus enhancing driver comfort and safety. One of the key issues associated with ACC development is usability and user acceptance. Control parameters in ACC should be optimized in such a way that the system does not conflict with driving behavior of the driver and further that the driver feels comfortable with ACC. A driving simulator is a comprehensive research tool that can be applied to various human factor studies and vehicle system development in a safe and controlled environment. This study investigated driving behavior with ACC for drivers with different driving styles using the driving simulator. The ACC simulation system was implemented on the simulator and its performance was evaluated first. The Driving Style Questionnaire(DSQ) was used to classify the driving styles of the drivers in the simulator experiment. The experiment results show that, when driving with ACC, preferred headway-time was 1.5 seconds regardless of the driving styles, implying consistency in driving speed and safe distance. However, the lane keeping ability reduced, showing the larger deviation in vehicle lateral position and larger head and eye movement. It is suggested that integration of ACC and lateral control can enhance driver safety and comfort even further.
The Manchester Driver Behavior Questionnaire (DBQ) is the most commonly used frameworks for investigating the relationship between self-reported driving behavior and accident involvement. After Reason et al. introduced DBQ, there were many studies replicating the research of Reason et al. in many countries. There was, however, no study replication of the Reason's research in Korea. The aim of this study is to replicate the distinction among errors, lapses and violations, and to evaluate the relationship of these behaviors with road traffic accidents on Korean drivers. 223 Korean drivers completed the Korean version of original DBQ with questions regarding background information, such as age, gender, annual mileage and accident involvement. Participants answered self-assessment questions, also. Factor analysis revealed three factors like Reason et al. The three factors were dangerous errors, violations and relatively harmless errors.
본 연구는 위험한 운전행동을 일으킬 수 있는 운전자의 성격과 태도요인, 즉 운전행동 결정요인의 영향력을 밝히고, 이들 요인을 통해 위험운전자를 판별해낼 수 있는 타당한 방법을 개발하기 위해 시행되었다. 성인 운전자 534명을 대상으로 조사한 결과, 다섯 가지의 운전행동 결정요인들(문제회피성향, 이익/자극 추구, 대인불안, 대인분노, 공격성)은 운전자의 다양한 위험운전행동들에 통계적으로 유의한 수준의 영향력을 미치는 것으로 확인되었으며, 이들 요인을 이용하여 운전자들을 위험도에 따라 별개의 집단(일반운전자, 비의도적 위험운전자, 의도적 위험운전자)으로 구분할 수 있었다. 이 같은 결과는 운전자의 성격과 태도와 같은 심리적 요인들을 통해 운전자의 위험행동 수준을 예측하는 것이 가능하다는 것을 의미한다. 따라서 추후 연구들을 통해 본 연구에서 다룬 운전행동 결정요인 모델과 그 기준 점수체계를 보완한다면, 운전자의 위험성향을 사전에 예측하고 문제점을 확인하여 그에 따른 차별적 안전운전 교육서비스를 제공하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구는 운전행동 결정요인 구성요인의 내용을 확장시켜 위험운전행동 및 운전 경험과의 관련성을 살펴보기 위한 목적으로 시행되었다. 기존의 운전행동 결정요인 관련 연구에서는 다뤄지지 않았으나, 다른 연구자들이 위험행동과 관련성을 가지고 있다고 주장한 분노, 내향성 및 A형 성격유형 등의 인적요인을 기존 모델에 더 추가하여 운전행동 결정요인을 재구성하고, 재구성된 요인들과 위험운전행동, 운전자의 개인특성 및 실제 운전경험 간의 관계를 살펴보았다. 270명의 운전자로부터 얻은 자료를 분석한 결과, 운전행동 결정요인은 문제회피, 이익/자극 추구, 대인불안, 대인분노 및 공격성의 5개 요인으로 재구성 되었으며, 위험운전행동 부문 역시 과속운전, 대처미숙, 난폭운전, 음주운전 및 주의산만의 5개 요인으로 구분되었다. 전반적으로 운전행동 결정요인 수준에서 부정적 성향이 강할수록 운전자들의 위험운전행동 수준이 높았으며, 실제 운전경험에 있어서도 과속적발 경험이나 음주운전 시도경험, 교통사고 경험이 많은 것으로 나타났다. 이 같은 높은 관련성을 볼 때, 향후 운전행동 결정요인의 측정을 통해 개인의 위험운전행동 유발 가능성을 미리 예측하고 위험 운전자들을 사전에 판별하여 교육서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
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.
운전자의 인적요인분석을 위한 기초자료를 제공하는 디지털 운행기록계에서는 GPS 속도, 방위각, RPM정보 등 극히 제한된 운행정보만을 기록하여 실제 운전자의 운전행태를 분석하는 데는 많은 한계가 있다. 또한, 현재 상업화가 활발히 이루어지고 있는 차량용 블랙박스는 운전자의 운전행동보다는 차량에 대한 위험사항을 기록하고 있는 방식으로서 운전자의 실제 운전행태를 분석하기에는 많은 문제점을 보이고 있다. 따라서 기존의 교통안전관련 연구들을 살펴보면 인적요인분석에 필요한 운전자의 위험운전분석이 극히 제한적으로 이루어져 있는 현실이다. 이에 본 연구에서는 사업용자동차의 위험운전유형과 각 운전유형을 결정하는 임계치를 이용하여 버스운전자의 운전행태를 분석하였다. 또한, 버스운전자에게 위험운전에 대해 단말기를 통해 실시간으로 경고정보를 자동 제공하여 실시간경고정보에 따른 효과분석을 실시하였다. 운전자들의 행태분석에 대한 해석은 차량의 가속도 센서와 회전 각속도 센서의 종방향 가속도(Ax), 횡방향 가속도(Ay), 회전 각속도(Yaw rate) 등에 대한 분석을 통해 이루어졌다.
본 논문에서는 운전자의 충돌 회피 행동을 집중하여 GMDH 기법을 기초로 한 인간의 운전 행동 분석을 나타내고 있다. 운전 데이터는 3D 시각정보를 제공하는 CAVE 기반의 3차원 운전 시뮬레이터를 사용하여 취득하였다. 운전 행동의 수학적 모델을 구축하기 위해 GMDH를 도입하여 측정된 데이터를 GMDH에 적용하였다. 획득한 모델로부터, 3D 환경 하에서의 충돌 회피 행동에서 전후 차간 거리($x_1$), 전후 차간 상대속도 ($x_2$) 및 좌우 상대위치 ($x_4$)가 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다.
복합 기능 기기의 발전에 따라 카메라는 방범 시스템, 운전자 보조 시스템 등 여러 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며 많은 사람들은 이러한 시스템에 노출되어 있다. 따라서 시스템은 인간의 행동을 인식할 수 있고 인식된 행동으로부터 얻은 정보를 이용하여 유용한 기능을 사용자에게 제공할 수 있어야 한다. 본 논문은 이차원 영상 이미지에서 인식된 기계적 학습 접근 방법을 사용한 인간 행동 패턴 인식 기법을 제안한다. 제안된 방법은 인식된 사용자의 행동 패턴을 기반으로 사용자에게 유용한 기능을 실행하기 위한 정보를 제공하게 될 것이다. 먼저 소개하는 방법은 전화 통화 행동 인식이다. 차량 내부에 운전자 방향으로 설치된 블랙박스가 전화 통화 행동을 인식한다면 안전 운전을 위해서 운전자에게 경고를 줄 수 있다. 두 번째 제안하는 방법은 안전 운행을 위한 전방 주시 행동 인식으로서 운전자가 전방 주시하고 있는지 아닌지를 판단하기 위한 방법과 기준을 제안한다. 본 논문은 실시간 영상 조건에서 제안하는 인식 방법의 효용성을 실험 결과를 통해서 보여준다.
This paper presents evaluation and comparisons of manual driving and driving with intelligent cruise control(ICC) systems. An intelligent vehicle cruise control strategy has been designed to achieve natural vehicle behavior of the controlled vehicle that would make human driver feel comfortable and therefore would increase driver acceptance. The evaluation and comparisons of the ICC and manual driving have been conducted using real-world vehicle driving data and an ICC vehicle simulator.
This is the first Korea study to evaluate the effects od the safety of ambulance driving and the occurrence of ambulance traffic accidents and to provide basic informaion for the description of various factors to reduce the ambulance traffic accidents. The major insturment of this study were Krean Self-Analysis Driver Opinionnaire. Questionnaire contains 8 items which measure driver's opinions or attitudes : driving courtesy, emotion, traffic law, speed, vehicle conditions, the use of drugs, high-risk behaviors, and human factors. To take the analysis of data, the total of 350 divers were investigated ambulance divers and others in Taejon City and others (6 City) from 1996. 1. July to 1996. 31. July. The data were analyzed by the descriptive statistics and the logistic regression - path analysis - with SPSS and SAS package program. The result are as follows : 1. There was desirable attitude group(16.2%) and undesirable attitude group(17.6%) on safety ambulance driving. 2. It have suggested that risk factors of ambulance traffic accidents much affected with emotion and speed control on safety ambulance driving < Y(Accdient) = -2.64 + 0.57 $X_1$ (Emotion Control) + 0.30 $X_2$(Seed control) + E > and motor traffic acident much affected with emotion control and high-risk behavior on safety driving < Y(Accident) = -1.11 + 0.33 $X_1$(Emotion Control) + 0.29 $X_2$(High-risk Behvior) + E > 4. The primary emphassis of ambulance drivers was make us realized that improthatnt factors on safety ambulance driving were 1)making way for emergent ambulance, 2)driver's career, 3)The ability of emergency medical technics, and the knowledge or under standing of ambulance way difficut(or easy) of accdess. 5. Almost 96.6% of respondents have agreed to necessity of emergency medical technics for ambulance drivers. 6. Almost 94.6% of respondents have consented to necessity of emergtency medical technicians for ambulance driving. 7. It have suggested that the proportion of traffic accident proportion by desitable attitude group(16.7%) was much less than that of undesirable attitude group(30.8%) on safety ambulance driving(P < 0.05)/Ps) Accidents are unplanned, unforesen incidents which can lead to harmful or unfortunate outcomes, Collisons are not accidents, since the basic cause of the majority of collisons invovles high-risk human behavior. Although there are many factors which contribute to accident causation, four basic factors seem to predominate in most traffic related situations. These four factors include: the human factor, the vehicle factor, the environmental factors and destination factor(Peto G. et al. 1995).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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