교통사고의 여러 요인 중 대부분의 사고가 운전자의 특성과 운전행태가 교통사고에 가장 큰 영향을 미치고 있음을 2006년 경찰청 사고건수 자료를 통하여 파악 할 수 있다. 현재 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부응하기 위하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등이 출시되고 있으나 위험운전 유형에 대한 명확한 분류가 이루어지지 않아 그 효율성이 매우 떨어지고 있다. 이에 본 연구에서는 운전자로부터 발생할 수 있는 위험운전 유형을 발생 원인을 중심으로 7가지의 대분류와 이를 좀더 구체화한 16가지의 소분류로 재정의 하였다. 또한 재정의 된 위험운전 유형에 대한 분석을 위하여 차량거동상태에 따른 모든 차량데이터를 취득 분석할 수 있는 Data-logger를 개발하였다. 개발된 Data-logger는 시험차량으로부터 실시간으로 전송되는 가속, 감속, Yaw rate, 영상데이터 등을 이용하여 운전자로부터 발생 할 수 있는 위험운전 유형을 검출하여 실시간으로 위험운전에 대한 경보를 제공할 수 있는 시스템 및 향후 안전운전 관리 시스템을 구축할 수 있다.
이 연구는 위험운전 행동에 대한 남녀운전자 상호간의 인식 차이를 다각적으로 비교, 분석하고, 인식 차이를 유발시키는 요인에 대한 파악을 목적으로 하였다. 위험운전 행동에 대한 상호인식 차이를 파악하기 위해 운전행동 분석도구인 DBQ(Driving Behavior Questionnaire)를 평가척도로 적용하였고, 그 결과를 상호지향성 모델(Co-orientation Model)에 적용시켜 남성운전자와 여성운전자의 상호 간 인식 차이를 비교, 분석하였다. 또한 요인분석을 통해 남녀 상호간 인식 차이를 발생시키는 요인을 도출하였다. 분석결과 객관적 일치도의 경우, 남녀 상호간 상대방의 운전행동이 더 위험하다는 인식차이를 확인하였고 주관적 일치도 또한 남성과 여성 모두 상대방이 자신의 실제 운전행동의 위험도보다 더 큰 위험도로 판단할 것으로 추측하여 차이가 나타났다. 정확도에서는 남성은 남성의 위험운전행동에 대해 본인의 추측보다 여성이 더 위험하게 인식하고 있는 것으로 나타나 판단이 어려우나, 여성운전행동에 대한 여성의 추측은 모든 요인에서 남성의 인식과 일치하여 남성을 정확하게 이해하고 있는 것으로 분석되었다. 또한 예측 모형의 결합을 통해 남성운전자의 관점과 여성운전자의 관점에서 비교분석하였으며, 그 결과 남녀 상호간에 상대방이 더 위험한 운전행동을 하는 인식을 갖고 있는 것으로 파악되었다.
차량용 블랙박스는 사고 및 평시 주행 정보를 저장 제공한다. 이러한 주행 사고 정보들을 가지고 과학적인 교통사고 데이터베이스를 구축할 수 있으며, 여러 산업 분야에서 활용될 수 있다. 본 연구에서는 주행 데이터 특성 분석과 위험 운전 인지 체계 구축을 목적으로 한다. 위험 운전 유형을 차량의 거동(가속, 감속, 선회)과 교통사고 통계 자료들을 고려하여 4가지 유형으로 분류하였다. 위험 운전 데이터는 차량용 블랙박스를 활용한 실차 실험을 통해 수집하였으며, 위험 운전 분류를 위하여 주행 데이터의 특성을 분석하였다. 위험 운전 인지를 위하여, 기준 임계치를 선정하고 위험 운전 인지 알고리즘을 구성하였다. 개발한 알고리즘을 구현한 차량용 블랙박스 탑재 실차 실험을 통하여 검증하였다. 본 논문에서 제시하는 위험 운전 인지 방안은 온라인/오프라인 운전자 및 차량 관리 등 시스템에 활용할 수 있다.
본 연구에서는 본 연구에서는 사고원인 및 예방이론을 적용하여 사업용 화물자동차의 운행특성과 위험운전행동 및 교통사고 위험성 간의 인과관계를 분석하였다. 사업용 화물자동차 운전자 303명을 대상으로 운전자별 근무특성, 운전경력, 운전능력, 운전심리, 차량특성(크기), 위험운전행동, 교통사고와 관련된 자료를 수집하였으며 근무특성 및 위험운전행동에 관한 자료는 운전자가 제출한 디지털운행기록을 활용하고 교통사고 자료는 실제 교통사고를 반영하기 위해 보험사고 자료를 활용하였다. 다수의 독립변수와 종속변수 간의 인과관계를 동시에 분석하기 위해 구조방정식 모형을 구축하고 모형 적합도 지수를 활용하여 모형을 검증하였다. 4가지 위험운전행동(급감속, 급가속, 급추월, 급정지)이 교통사고와 연관성이 높은 그룹으로 분석되었다. 소형 화물자동차, 운전능력이 부족한 운전자, 위험운전행동이 많은 운전자에 대한 안전관리 대책 마련 및 집중관리가 필요한 것으로 판단된다.
교통사고의 여러 요인 중 대부분의 사고가 운전자의 특성과 운전행태가 교통사고에 가장 큰 영향을 미치고 있음을 2006년 경찰청 사고건수 자료를 통하여 파악할 수 있다. 현재 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부응하기 위하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등이 출시되고 있다. 주행기록계, 차량용 블랙박스 등은 사고 후 차량의 주행데이터를 이용하여 사고발생 원인에 대한 명확한 해석이 가능하다. 그러나 사고를 미연에 방지해 줄 수 있는 시스템은 현재 개발되지 못하고 있는 것이 사실이다. 본 연구는 실험차량을 이용하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등의 안전운전관리 시스템의 업그레이드가 가능할 뿐만 아니라, 운전자의 위험운전 정도를 분석할 수 있는 임계값을 개발하였다. 개발된 임계값을 이용하여 운전자의 안전운전 습성을 도모하고 안전운전 관리업무를 체계화하는데 기여할 수 있을 것이다.
PURPOSES : This study was conducted to develop expressway safety treatments based on the analysis results of older driver behaviors through literature review, surveys, and driving simulator experiments. METHODS : In this study, three analyses were conducted: surveys of 700 older drivers to find the risk segments they recognized, driving simulator experiments with older and younger drivers to investigate driver behaviors, and expert surveys to find the priority of expressway safety treatments for older drivers. RESULTS : Through survey results it was found that merging areas and tunnels were identified as the most dangerous areas, and more dangerous older driver behaviors were observed on those expressway segments in the driving simulator experiments. In addition, the priorities of safety treatments for each segment of expressways were decided based on expert surveys. CONCLUSIONS : It was concluded that choice and concentration strategies of expressway safety treatments for older drivers should be applied as perceptions regarding dangerous spots and older driver behaviors, including geometric designs, safety facilities, regulation, and institutes to improve expressway safety.
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.
본 연구에서는 운수종사자시스템과 운행기록분석시스템을 활용하여 시내버스 고령운전자 운전적성정밀검사의 신규검사결과, 사고 및 벌점현황, 운행기록자료를 분석하였다. 분석결과 시내버스 고령운전자를 사고수가 많은 관심대상 운수회사와 관리가 잘 되고 있는 교통안전 우수회사와 비교했을 경우 운전적성정밀검사의 결과는 비슷하였으나 최근 5년 동안 운행하면서 발생한 총 벌점은 상당한 차이를 보였고 사고의 경우 평균 중상자수와 경상자의 수도 적은 것으로 확인됐다. 또한 운행 100km당 위험운전행동 횟수를 비교해보면 우수회사의 고령운전자는 다른 고령운전자와 비고령운전자와 비교해서도 위험운전행동 횟수가 상당히 적은데 잘못된 운전습관의 교정결과에 따른 것으로 나타났다.
본 논문에서는 운전자의 주행습관 속에서 안전운전에 지원을 위한 정보 획득 및 분석 장치를 구현하였다. 안전운전 지원을 위하여 공격적 운전행동을 정의하고 운전 중 행동을 인식할 수 있는 정보 획득 방법을 고안하였다. 정보 수집 장치와 정보 분석모듈 그리고 운전행동 비교모듈을 설계하여 정보의 정확성을 높였으며. 운전자의 평소 운전행동과 비교하여 이상행동을 검출하여 경고할 수 있도록 시스템을 설계하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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