PURPOSES : In this study, the main factors affecting the severity of traffic accidents among elderly drivers were reviewed, and accident factors with a high accident risk were analyzed. This provided basic data for preparing a traffic safety system for elderly drivers and establishing policies. METHODS : Based on machine learning, the major factors influencing accident severity (from the analysis of traffic accident data for elderly drivers) were analyzed and compared with existing statistical analysis results. The machine learning algorithm used the Scikit-learn library and Python 3.8. A hyperparameter optimization process was performed to improve the safety and accuracy of the model. To establish the optimal state of the model, the hyperparameters were set (K = 5) using K-fold cross-validation. The hyperparameter search applied the most widely utilized grid search method, and the performance evaluation derived the optimal hyperparameter value using neutral squared error indicators. RESULTS : The traffic laws, road sections of traffic accidents, and time zones of accidents were analyzed for accidents involving elderly drivers in Daejeon Metropolitan City, and the importance of the variables was examined. For the analysis, a linear regression model, machine learning-based decision tree, and random forest model were used, and based on the root mean square error, the random forest accuracy performance was found to be the best. Ultimately, 18 variables were analyzed, including traffic violations, accident time zones, and road types. The variables influencing the accident severity were the speed, signal violation, intersection section, late-night driving, and pedestrian protection violation, with the relative importance of the variables in the order of speed (0.3490966), signal violation (0.285967), and late-night driving (0.173108). These can be seen as variables related to the expansion of life damage owing to physical aging and reduced judgment abilities arising from decreases in cognitive function. CONCLUSIONS : Restricting the driving of the elderly on the expressway and at night is reasonable, but specific standards for driving restrictions should be prepared based on individual driving capabilities.

목적 : 본 연구는 노인의 운전적합성을 판별하는 한국형 노인 자가운전 평가도구(K-Drivers 65 plus)를 이용하여 위험운전에 영향을 미치는 요인을 살펴보고자 한다. 연구방법 : 65세 이상 노인 운전자 157명을 대상으로 K-Drivers 65 Plus 평가를 실시하고 15개 문항에 대한 응답을 5개 요인으로 구분하였으며, 위험운전에 영향을 미치는 요인들을 파악하기 위해 상관관계분석과 다중회귀분석 을 이용하여 분석하였다. 결과 : 그 결과 ‘교통상황’과 ‘건강우려’요인 간에 강한 부적 상관관계가 확인되었으며(r=-.357, p<.05), 5개 요인 (교통상황, 건강우려, 노력, 안전, 위반·사고) 중 4개의 요인(교통상황, 노력, 안전, 위반·사고)이 운전 위험에 영향 을 미쳤고, 그중에서‘교통상황’이 가장 큰 영향을 주는 것으로 확인되었다(β=.562, p<0.01). 결론 : 노인 운전자는 특정 교통 상황에서 운전이 어려운 것으로 확인되었지만, 외부 조건 만 만족하면 안전하게 운전할 수 있다고 판단하여 운전 능력을 높이 평가하는 경향을 나타내었다. 향후 자가운전평가를 통해 자율 면허 반납을 활성화하고, 운전을 계속하고자 하는 노인들을 위해서 안전 운전범위 및 안전 운전경로 정보제공 또는 다양한 교통상황에서의 대처 방안 교육이 마련되어야 할 것이다.

목적 : 본 연구의 목적은 대학생 초보운전자의 심리적 요인과 안전운전행동의 관계를 알아보고자 함이다. 연구방법 : K대에 재학중인 대학생 초보운전자 30명의 자아존중감, 자기효능감, 행동억제 및 행동활성화 체계, 정적정서 및 부적정서, 불안, 우울 그리고 분노를 측정하고 안전운전행동의 관계를 살펴보기 위해 상관분석을 실시하였다. 운전수행자와 비운전자 집단간 비교를 위해서는 맨휘트니 검정을 실시하였다. 결과 : 심리적 요인과 안전운전행동의 관계를 살펴본 결과 자아존중감과 자기효능감 그리고 정적정서와 안전운전행동은 정적상관관계가 있고 행동억제체계와 불안과는 부적상관관계가 있었다. 또한 운전수행자와 비운전자의 심리적 요인 중 자기효능감과 정적정서, 우울에서 집단간 유의미한 차이가 있었다. 결론 : 본 연구를 통해 초보운전자의 심리적 요인이 안전운전행동에 영향을 미치고 있음을 확인하였으며 초보운전자의 심리적 요인에 보다 주목할 필요성을 시사하고 있다.

PURPOSES : This study deals with first traffic violations occurred by novice drivers, which may be associated with traffic accidents. The objective of this study is to identify what kinds of drivers' characteristics influence on duration till the first traffic violation. METHODS : For the study, Survival Analysis and Cox proportional hazard model, that are usually used in the medical field, were employed. Survival Analysis was conducted to investigate whether there exist differences in survival duration by each covariate, whereas Cox proportional hazard model was used to identify significant factors that affect survival duration till novice drivers violate traffic regulations for the first time after getting a driver license. RESULTS : The results of Survival Analysis indicate that female, age (less than 21), low-frequency examinee of written exam, and non-crash involved drivers have longer duration till the first violation compared to male, greater than 21 years old, high-frequency examinee of written exam, and crash involved drivers, respectively. For the Cox proportional hazard model, license class 1 acquisitor was found to increase the survival duration till the first traffic violation was made, while male, age of 21-24, age of 25-34, age of 45-54, and crash involved drivers were more likely to reduce the survival duration. CONCLUSIONS : Absolutely, traffic violation is closely related to traffic accidents and all of the drivers should keep the traffic regulations to enhance highway safety. The results of this study might provide some insights to construct safe road environments by controlling the factors that reduce the traffic violation duration of novice drivers.

본 연구는 불특정 다수의 도로이용자들이 경로우회 시 갖는 의사결정과정속에 내포된 비선형성과 불확실성을 고려한 정도 있는 모형구축으로 주요 우회결정요인을 분석하는 것이 주요 목적이다. 이를 위하여 고속도로 및 국도를 이용하는 운전자를 대상으로 우회여부에 관련된 SP조사를 실시하였고, 조사결과에 대하여 의사결정나무와 신경망이론의 결합된 모형을 구축하여 운전자 우회결정요인을 분석하였다. 분석결과 운전자 우회여부결정에 영향을 미치는 요인은 우회도로 인지여부, 교통정보 신뢰도 및 이용빈도, 경로전환빈도, 나이순으로 나타났다. 또한 오분류표를 통한 기존 모형과의 예측력의 비교결과 결합된 모형의 오분류율이 8.7%로 기존 모형인 로짓모형 12.8%, 의사결정나무 단독 모형 13.8%와 비교했을 때 가장 예측력이 높은 것으로 나타나 운전자 우회결정요인 분석에 관한 모형의 적용 타당성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 교통량 분산효과와 도로망 효율 증대를 위한 효과적인 우회관리전략 수립 시 기초 자료로 활용가능하리라 사료된다.

본 연구는 비디오영상에 의한 간접설문조사방식을 통하여 도시부 간선도로의 운전자들이 주행 시 느끼는 인식서비스수준과 도로용량편람(KHCM)에 의해 산정된 실제서비스수준간의 차이를 확인하고, 운전자가 인식하는 서비스수준에 영향을 미치는 주요요인을 규명하는 것이다. 본 연구의 주요 연구결과를 요약하면, 첫째, 실제서비스수준과 인식서비스수준간의 인식률 차이를 검증한 결과, 신호교차로구간의 경우 40.8%, Mid-block구간의 경우 59.2%가 두 서비스수준을 동일하게 인식하는 것으로 나타났다. 또한 두 서비스수준간의 동질성 검정(F통계검정, t통계검정)결과에서도 두 서비스수준 간의 차이가 뚜렷이 나타났다. 둘째, 신호교차로구간에서 인식서비스수준에 영향을 미치는 요인으로 교통류(26.4%), 신호운영(23.1%), 기하구조(18.1%), 이용행태(15.9%) 도로경관(10.0%), 유지관리(4.4%), 교통정보(2.2%) 요인을 순서대로 고려하여 결정하는 것으로 분석되었으며, 이중 교통류 등 상위 3개 요인이 정량적 요인으로 67%를, 이용행태, 도로경관요인과 같은 정성적 요인이 26%를 점유하고 있는 것으로 나타났다. 셋째, Mid-block구간에서 인식서비스수준에 영향을 미치는 요인으로 기하구조(25.3%), 경관(20.0%), 신호운영(19.2%), 교통류(15.3%), 이용행태(9.7%), 유지관리(6.4%) 교통정보(4.2%)순으로 분석되었으며, 특히 이중에서 정성적 요인에 해당하는 도로경관이 신호교차로구간 10.6%보다 높은 20.0%로 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 향후 서비스수준 산정을 위한 분석 시에는 운전자가 실질적으로 인식하는 정성적인 요인 (이용행태, 도로경관 등)을 고려하는 것이 필요하다고 판단된다.