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.
본 연구에서는 연령에 따른 운전자의 운전확신수준 변화가 운전행동에 미치는 영향을 살펴보았다. 운전확신수준을 측정하기 위해 운전확신수준 설문지를 사용하였으며, 조사대상자들의 운전경력, 주행거리, 운전일수, 법규위반(음주, 과속), 교통사고경험(가해, 피해)을 함께 조사하였다. 조사대상자는 만 19세부터 만 80세까지였으며 총 1,055명이 연구에 참여하였다. 운전확신수준의 구조를 알아보고자 요인분석을 실시하였다. 각 연령(29세이하, 30-39세, 40-49세, 50-64세, 65세이상)의 운전확신수준을 비교하고, 운전확신수준과 운전행동과의 관계를 알아보았다. 그 결과, 운전확신수준은 '상황둔감성', '불안전운전', '주의집중소홀', '운전자신감'의 네 요인으로 이루어져 있었으며, 연령의 증가와 함께 운전확신수준은 감소하는 경향을 보였다. 또한, 운전확신수준은 연령과 가해교통사고, 피해교통사고, 운전기간, 음주운전, 과속운전, 운전경력 등과 상관관계를 가지고 있었다. 연구에 참여한 운전자 집단을 음주운전집단, 과속운전집단으로 나누어 운전확신수준과 운전행동의 차이를 알아보았는데, 음주운전이나 과속운전 경험이 없었던 운전자 집단과 음주운전이나 과속운전을 경험한 운전자 집단의 운전확신수준과 운전행동이 유의한 차이를 보이는 것으로 나타났다.
요즘에는 중국 대학생들의 창업 의지가 동기부여 행동의 초점이 되고 있지만 기존의 선행연구들은 사회적 지지가 중국 대학생의 창업의지에 실제로 어떠한 영향을 미치는지를 분석한 연구는 드물다. 이 연구의 목적은 중국 대학생들의 창업 의지를 증진시키고, 사회적 지지와 창업 의지 사이의 관계에서 진로적응성의 매개 효과를 규명하는 것이다. 중국에서 민영 경제 1위인 저장성(浙江省)은 강력한 경제 발전 동력과 혁신적인 창업 분위기를 갖추고 있다. 그래서 본 연구는 저장성 소재 4년제 대학교의 3-4학년 대학생 194명을 연구대상자로 선정하여 사회적 지지, 진로적응성, 창업의지 척도를 활용한 설문조사를 통해 자료를 수집하였다. 수집된 데이터는 측정 변수 간의 상관 관계를 분석하는 데 사용되었으며 SPSS26과 Stata17SEM builder를 이용하여 데이터를 정량화 및 검증하였다. 연구 결과는 첫째, 사회적 지지가 창업의지에 직접적으로 영향을 미치는 것은 확인되지 않았지만, 진로적응성과 각종 하위변수를 통해 간접적으로 창업의지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 대학생의 사회적 지지는 진로적응성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 대학생의 진로적응성은 창업의지에 긍정적영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과를 바탕으로 대학의 창업교육과 진로적응성 등 관련하여 이론적 및 실무적인 시사점과 기초적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 운전 중 발생하는 스트레스를 측정할 수 있는 운전 스트레스 척도의 개발과 그 타당화에 대한 연구를 목적으로 실시되었다. 이 목적을 위하여 전국 7개 지역의 412명의 운전자들에게 121개의 운전 스트레스 척도 예비문항을 실시한 후 요인분석을 한 결과, 5개(진행장애, 운전환경, 사고단속, 법규준수, 시간압력) 요인으로 구성된 총 38개 문항의 운전 스트레스 척도(DSS)를 개발하였다. 이들 요인에 대한 신뢰도는 모두 .80이상으로 높게 나타났다. 타당화 연구를 위해서 운전 스트레스 척도(DSS)와 운전자 스트레스 척도(DBI-GEN) 그리고 운전자의 위험한 운전행동(음주운전, 과속운전, 법규위반, 피해사고, 가해사고)과의 상관관계 분석을 실시하였다. 상관관계 분석 결과 운전 스트레스 척도(DSS)는 운전자 스트레스 척도(DBI-GEN)와 운전자의 위험한 운전행동 모두에서 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 또한 운전 스트레스 척도(DSS) 점수의 고·저에 따라 운전자의 위험한 운전행동(음주운전, 과속운전, 법규위반, 피해사고, 가해사고)에 영향을 주는 정도를 알아보기 위하여 운전 스트레스 척도 점수를 상위 25%와 하위 25%로 구별하여 더미변수 변환을 통한 중다 회귀분석을 실시하였다. 분석결과 운전 스트레스가 높은 집단은 위험한 운전행동에 유의한 정적 영향을 주며, 운전 스트레스가 낮은 집단은 유의한 부적 영향을 주는 것으로 나타났다. 끝으로 본 연구결과를 논의하고 운전 스트레스 척도(DSS) 개발과 관련된 시사점과 한계점을 논의하였다.
본 연구는 운전자들의 운전스트레스 대처방식이 교통사고 발생위험에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보고자 실시되었다. 이 목적을 위하여 전국 5개 지역의 372명의 운전자들에게 64개로 구성된 운전스트레스 대처행동 척도 예비문항을 실시한 후 요인분석을 한 결과, 2개(순행적, 역행적)의 요인으로 구성된 총 24개 문항의 운전스트레스 대처행동 척도(DS-CBS)가 개발되었다. 이들 요인에 대한 신뢰도는 모두 .90 이상으로 높게 나타났다. 타당화 연구를 위해서 운전스트레스 대처행동 척도(DS-CBS)와 운전자 대처 질문지(DCQ), 그리고 운전자의 위험한 운전행동(음주운전, 과속운전, 법규위반, 피해사고, 가해사고)과의 상관관계 분석을 실시하였다. 상관관계 분석결과 운전스트레스 대처행동 척도(DS-CBS)는 운전자 대처 질문지(DCQ)와 운전자의 위험한 운전행동에서 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 또한 운전스트레스 대처행동 척도(DS-CBQ)의 순행적 요인과 역행적 요인이 교통사고 발생위험(아차사고, 주변평가 사고위험, 자기평가 사고위험)에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위하여 구조방정식 모형분석을 실시하였다. 분석결과 순행적 요인과 역행적 요인이 교통사고 발생위험으로 향하는 구조방정식 모형은 적절한 적합도 지수를 보였다. 경로들의 영향관계에서 순행적 요인은 교통사고 발생위험을 유의하게 낮추지만, 역행적 요인은 교통사고 발생위험을 유의하게 높이는 것으로 나타났다.
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.
본 연구는 운전 중 발생하는 청각 자극의 유형 및 정도가 운전자가 지각하는 주관적 속도감에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보고자 수행되었다. 본 연구에서 사용된 청각 자극은 엔진 소음과 음악 소리였으며 전자는 자동차의 속도에 따라 함께 변하는 청각 단서인 반면 후자는 자동차의 속도와는 무관하게 변화하는 비단서 소음으로 사용되었다. 엔진 소음의 강도만 조작되어 제시된 실험 1에서는 엔진 소음의 크기에 따라 운전자가 느끼는 주관적 속도감이 다르게 나타나 운전자들은 엔진 소음이 작을수록 기준속도보다 더 빨리 주행한 반면 엔진 소음이 클수록 더 천천히 주행하는 것이 관찰되었다. 실험 2에서는 엔진 소음과 음악 소리를 모두 들려주었는데, 그 결과 엔진 소음의 크기변화에 따른 주관적 속도감의 차이는 여전히 나타났으나 음악 소리의 크기변화에 따른 속도감의 차이는 보이지 않았다. 또한 실험 1과 2를 통합하여 음악 소리의 유무효과를 분석해 본 결과 음악 소리가 엔진 소음을 차폐시킬 만큼 크고 엔진 소음이 작을 경우에는 음악 소리가 없는 경우보다 속도를 더 내는 것으로 나타났다. 이는 음악 소리가 속도감에 영향을 주는 직접요인은 아니지만 간접적으로 영향을 미친다는 가능성을 시사한다.
최근 탄소배출을 최소화하기 위해 전기자동차의 사용이 증가함에 따라 핵심 부품인 리튬이온 배터리의 상태 및 성능 분석의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 배터리의 상태 및 성능에 영향을 줄 수 있는 배터리의 전압, 전류 및 온도뿐만 아니라 전기 자동차의 운행 데이터 및 충전 패턴 데이터를 활용한 종합적인 분석이 필요하다. 따라서 전기적 이동 수단에서 수집되는 배터리 데이터 수집 및 데이터 전처리, 단순 배터리 데이터에 추가적인 운전자 운전 습관에 대한 데이터 수집 및 전처리, 분석된 영향인자를 기반으로 인공지능 알고리즘 세부 설계 및 수정, 해당 알고리즘을 기반으로 하는 배터리 분석 및 평가 모델 설계하였다. 본 논문에서는 실시간 전기버스를 대상으로 운행 데이터와 배터리 데이터를 수집하여 Random Forest 알고리즘 활용하여 학습시킨 후, XAI 알고리즘을 통해 배터리 상태 중요 영향인자로 배터리의 상태, 운행 및 충전 패턴 데이터 등을 종합적으로 고려하여 운행 패턴에서 급가속, 급 감속, 급정지와 충 방전 패턴에서 일 주행횟수, 일일 누적 DOD와 셀 방전에서 셀 전압 차 , 셀 최대온도, 셀 최소온도의 요소가 배터리 상태에 많은 영향을 미치는 인자로 확인되었으며, Random Forest 알고리즘 기반으로 배터리 분석 및 평가 모델을 설계하고 평가하였다.
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 논문에서는 시내버스 내 CCTV 시스템을 활용, 비전AI 기반의 승하차 승객 의도를 예측하여 사고방지가 가능한 시스템에 대해 연구한 내용을 기술한다. 본 시스템은 YOLOv7 Pose 모델과 Object Tracking 기술을 활용하여 버스 내부의 승객을 감지하고 추적하며, LSTM 모델을 활용하여 승객의 승하차 여부를 예측한다. 시스템은 버스 내 CCTV 단말기 상에 설치 가능하여 운전 중 어느 때에나 승하차 여부 예측 결과를 시각적으로 확인할 수 있으며, 운전자에게 자동 알람을 주어 승하차 시 일어날 수 있는 사고를 예방할 수 있다. 테스트 결과, 승객의 승차 의도를 분석하는 채널 A와 하차 의도를 예측하는 채널 C에서 각각 0.81과 0.79의 정확도를 달성하였으며, 실시간성을 보장하기 위해 GPU 환경에서 초당 최소 5 프레임 이상의 분석이 가능하다는 것을 확인하였다. 본 알고리즘을 통해 시내버스 운행 중의 승객 승하차 과정을 모니터링하고, 그 안전과 편의성에 도움을 줄 것으로 생각된다. 추후 하드웨어가 발전하고, DB를 통해 데이터가 많이 수집된다면, 이 또한 다양한 안전 관련 지표로의 확장이 가능할 것이다. 더불어 본 알고리즘은 추후 자율주행 버스 상용화 시, 인간을 대신하여 승객 안전에 더욱 핵심적인 역할을 수행할 것이라 생각되며, 기타 지하철 및 승객이 내리고 탈 수 있는 모든 대중교통 환경에의 확장 또한 가능하여 대중교통의 안전화에 도움을 줄 것으로 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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