목적: 본 연구는 최근 10년간 국내에서 발행된 장애인 자가운전 관련 문헌을 체계적으로 분석 및 고찰했다. 연구방법: 국회도서관, Research Information Sharing Service, Koreanstudies Information Service System, DBpia, Google Scholar에서 2014년 1월부터 2023년 12월 사이에 발행된 문헌을 검색했다. 검색어는 “장애인” & “자가운전”을 사용했으며, 총 검색된 문헌은 469편이었다. 이중 선정기준에 부합한 문헌 28편을 분석했다. 결과: 국내에서 발행되는 장애인 자가운전 관련 연구는 점차 감소하고 있었다. 발행된 문헌의 유형은 학술지가 가장 많았다. 문헌의 연구를 수행한 제1저자의 소속은 작업치료학과와 재활과학⋅공학과 소속이 가장 많았고, 연구 분야는 장애인의 자가운전을 촉진 및 지원할 수 있는 제도 마련이 가장 많았다. 연구 설계는 실험연구가 가장 많았지만, 전반적인 연구 수준은 낮은 것으로 확인되었다. 결론: 국내에서 발행된 장애인 자가운전 관련 문헌을 분석함으로써 우리나라의 연구 현황을 파악할 수 있었다. 본 연구는 향후 장애인 자가운전을 지원 및 보장할 수 있는 선진형 체계가 국내에 도입될 때 참고할 수 있는 기초자료로서 의의가 있다.

자율주행에 관한 관심은 전 세계적으로 증가하고 있으며, 글로벌 자동차 제조사들과 기술기업들이 자율주행 분야에 대한 투자를 늘 리고 있어 향후 자동차 산업과 교통체계 전반에 큰 변화가 전망된다. 이처럼 자율주행 관련 연구와 개발은 끊임없이 진보하고 있으며, 관련 연구 수행은 계속해서 이루어질 것으로 보인다. 연구 수행에 있어 동향 파악은 필수 요소이며, 본 연구에서는 국내 자율주행 연 구 동향을 분석하고자 한다. 연구 동향을 분석한 다양한 분야의 선행연구 검토 결과, 각각 연구 목적에 맞는 다양한 데이터베이스를 이용하여 데이터를 수집하였으며 연구 주제어 혹은 초록을 분석데이터로 활용하였음을 확인하였다. 자율주행 연구 동향에 대해 분석 한 선행연구 검토 결과, 기존 연구들은 분야를 구분하지 않고 연구를 수집·분석하였음을 확인하였다. 자율주행은 도로, 교통, 자동차, 기계, 컴퓨터, 전자, 전기 등 다양한 분야를 포함하고 있기에 분야별 연구 동향 분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 도로·교통 분야 의 동향 분석을 위해 최근 5년간(2019년~2023년) 국내 도로·교통 분야 등재 학술지에 게재된 학술 논문을 대상으로 연구 동향을 분석 하였으며, 보다 많은 텍스트 데이터를 활용하기 위해 주제어가 아닌 초록을 활용하였다. 키워드 출현 빈도 분석을 통해 주요 키워드를 도출하였으며, 토픽 모델링을 통해 주요 연구주제를 도출하였다. 본 연구에서 수행한 자율주행 연구 동향 파악은 도로·교통 분야에서 향후 수행될 자율주행 연구 방향 수립에 시사점을 제공할 것이라 기대된다.

자율주행차 상용화 시대를 가속화하기 위해 실제 도로에서 다양한 실증 프로젝트를 수행중이다. 그러나, 자율주행차와 비자율주행차 가 혼재된 혼합교통류 환경에서 발생할 수 있는 다양한 문제의 원인을 파악하고 선제적인 안전대책을 강구하는 노력은 미비한 실정이 다. 특히, 기존 비자율주행차 측면의 주행안전성을 고려하여 설계된 도로 시설 특성으로 인해 자율주행차의 주행안전성이 저하될 수 있다. 또한 기존 비자율주행차의 주행안전성을 저해함과 동시에 자율주행차의 주행안전성도 저해하는 도로 시설 특성이 존재할 가능 성이 있다. 본 연구에서는 상암 자율주행차 시범운행지구에서 수집된 automated vehicle data (AVD)를 활용하여 자율주행차와 비자율주 행차의 주행안전성을 평가하고 도로 시설 특성 측면의 영향요인을 도출하였다. 주행모드별 주행안전성 평가를 위해 autonomous emergency braking system (AEBS) 위험 이벤트 기반의 driving risk index (DRI)를 개발하였다. 구간별 DRI가 발생하지 않은 구간을 very good으로 정의하고 발생한 구간을 25 percentile로 구분하여 good, moderate, poor, very poor 등급으로 정의하여 총 5개의 등급으로 구분 하였다. 또한, 현장조사을 수행함으로써 구간별 포함되어 있는 도로 시설 특성을 수집하였다. 주행모드별 주행안전성에 영향을 미치는 도로 시설 특성을 도출하기 위해 이항로지스틱 회귀분석을 수행하였다. 종속 변수의 경우 DRI 기반 안전등급 중 poor 이상 등급을 1, 그 외의 등급을 0으로 정의하였으며, 독립변수의 경우 현장조사를 통해 수집된 교차로 유형, 차로 수, 차로 폭, 추가차로 유무, 차량 진행방향, 불법주정차 유무, 버스정류장 유무, 자전거 차로 유무에 대해 명목형 변수로 설정하였다. 도출된 주행모드별 주행안전성 영 향 요인을 검토하고 향후 자율주행차 시대에 대비하여 선제적으로 개선이 요구되는 도로 시설 특성을 도출하고 도로 운영성 및 효율 성, 안전성 측면의 개선 방향을 제시하였다.

교통사고는 인적요인, 도로 기하구조, 교통류, 환경적 요인 등 복합적인 요인에 의해 발생하고 속도는 교통사고와 밀접한 연관성이 있다. 또한, 교통사고는 교통 혼잡도와 관련이 있으며 사고와 실시간 교통상황 간의 상관관계를 통해 사고 발생 개연성을 추정하고 도 로 안전성 분석이 필요하다. 모바일 센서와 통신 기술의 급속한 발전으로 스마트폰 보급률이 증가하였으며 내장된 센서를 기반으로 생성된 차량 주행 데이터 수집이 가능하다. 기술의 발달로 데이터 수집이 쉬워졌음에도 불구하고, 스마트폰을 기반으로 수집된 위험 운전 이벤트를 활용한 도로 위험도 평가에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 스마트폰 센서 기반의 위험 운전 이벤트 데이터 중 하나인 급감속 위험 운전 이벤트 데이터를 도로 위험도 평가 기법에 활용하는 것을 목적으로 한다. 급감속 위험 운전 이벤트 데이 터는 주행 차량이 3초간 속도를 40km/h 이상 감소하는 위험 이벤트가 발생할 때 시간과 위치를 기록한 자료를 의미한다. 본 연구의 범위는 대한민국 내 인구와 교통량이 많은 지역인 수도권을 대상으로 서울, 경기, 인천을 연결하는 고리 형태의 도로인 수도권제1순환 선을 대상으로 하였다. 먼저, 개별 차량 데이터는 좌표 기반의 내비게이션 데이터로 집계하여 VDS 링크 데이터와 매칭하였다. 다음으 로는 개별 차량의 위험 운전 이벤트 데이터와 차량 검지기의 교통 매개변수를 결합한 새로운 지표를 개발하였다. 또한, 시·공간적 교 통류의 특성을 반영하여 다양한 도로 위험도 평가 방법에 활용하고자 하였다. 마지막으로 위험 운전 지표와 이력 자료를 기반으로 통 계적으로 유의한 안전성능함수를 개발하였으며, 다양한 시간 단위의 집계 수준을 활용하여 도로 구간별 최적의 모형을 제안하였다. 본 연구는 스마트폰 센서를 기반으로 식별한 개별 차량의 위험과 교통류 차원의 위험을 결합하여 새로운 위험 지표를 개발하고 도로 위 험도 평가에 활용한다는 것에 의의가 있다. 결과물은 향후 스마트폰 센서 기반 개별 차량 위험 운전 이벤트 데이터와 교통 조건을 통 합하는 도로 위험도 평가의 기초자료로써 활용될 것으로 기대된다.

자율주행차량을 상용화하기 위한 노력이 계속되고 있으며, 완전 자율주행 교통 환경이 조성되기 전까지 자율주행차량과 일반 차량 이 혼재된 혼합교통류가 형성될 것이라 예상된다. 이러한 혼합교통류에서 자율주행차량과 일반 차량은 주행 행태가 다르므로 기존에 는 발생하지 않았던 사고 위험상황을 유발할 수 있으며, 따라서 자율주행차량의 도입에 따른 사고 위험상황을 사전에 파악하고 이에 대한 안전관리 전략을 마련할 필요가 있다. 이러한 안전관리 전략 수립의 첫 단계로 자율주행차량 도입 시 자율주행차량이 사고위험 상황에 처할 수 있는 취약 구간과 취약 상황을 정의해야 한다. 기존 연구의 경우 자율주행 취약 구간 및 취약 상황 정의를 위해 전문 가 설문 조사 방법을 사용하였으며, 자율주행차량 데이터 구득에 어려움이 있어 주로 시뮬레이션 분석을 진행하였다. 본 연구에서는 더 실질적이고 구체적인 자율주행 취약 구간과 취약 상황을 정의하기 위해 두 가지 출처의 데이터를 활용하였으며, 다양한 방법론을 적용하여 과학적이고 다각적인 분석 결과를 도출하였다. 세종시 자율주행 실증구간에서 수집할 수 있는 자율주행차량 주행 궤적 데이 터를 활용해서는 사고위험 판단 안전 지표를 기준으로 사고 취약 구간 및 상황을 정의하였으며, 캘리포니아 DMV 자율주행차량 사고 데이터를 활용해서 연관규칙 기법과 토픽 모델링을 적용해 자율주행 사고에 영향을 미친 주요 요인들과 요인들 간의 연관성을 분석하 였다. 최종적으로는 세종시 자율주행차량 데이터 분석 결과와 캘리포니아 DMV 사고보고서 결과를 종합하여 종합적인 자율주행 취약 구간 및 상황을 정의하였다. 향후 본 연구에서 정의한 자율주행 취약 구간과 취약 상황 및 본 연구의 방법론을 활용하여 미래 교통 시스템의 안전 관리 전략을 마련할 수 있으며, 도로 운영자와 관리자의 의사결정을 도울 수 있을 것으로 기대한다.

PURPOSES : Evaluation of the effectiveness of changing the form of yellow carpet installation as a way to reduce child pedestrian traffic accidents. METHODS : Through expert opinion, two improvement plans for yellow carpet installation (oblique type, extended type) were derived. The improvement paln was built in virtual reality, and a virtual driving experiment was performed using a driving simulator and eye-trakcing device. The improvement effects of the two alternatives were evaluated by analyzing eye-tracking data and driving behavior. RESULTS : In the case of the oblique type, it was analyzed that it was effective in improving the total gaze time and first gaze position compared to the normal type. In the case of the extended type, it was analyzed that the workload during operation can be reduced. However, neither of them had a significant effect on driving behavior. CONCLUSIONS : Although the change in the yellow carpet installation type did not affect the driver's driving behavior, it had advantages in terms of visual behavior and workload while driving, so it can be considered as an alternative among measures to improve traffic accidents involving children and pedestrians.

PURPOSES : This study is to develop an comprehensive validation methodology for autonomous mobility-on-demand system with level 4 automated driving system. METHODS : The proposed method includes the quantitative techniques for validating both automated driving system and center system using each optimal indicators. In addition, a novel method for validating the whole system applying multi-criteria decision methodology is suggested. RESULTS : The relative weights for the vehicle system was higher than the center systems. Moreover, the relative weights of failure rate for validating the vehicle system was the highest, in addition to, a relative weight for accuracy of dynamic routing algorithm within center system was the highest. CONCLUSIONS : The proposed methodology will be applicable to validate the autonomous mobility on demand system quantitatively considering the relative weights for each systems.

PURPOSES : This study aims to perform a quantitative analysis of Forward Collision Warning and crash frequency using heavy vehicle driving data collected in expressway driving environments, and to classify the driving environments where Forward Collision Warnings of heavy vehicles occur for accident-prone areas and analyze their occurrence characteristics. METHODS : A bivariate Gaussian mixture model based on inter-vehicle distance gap and speed-acceleration parameters is used to classify the environment in which Forward Collision Warning occurs for heavy vehicles driving on expressways. For this analysis, Probe Vehicle Data of 80 large trucks collected by C-ITS devices of Korea Expressway Corporation from May to June 2022. Combined with accident information from the past five years, a detailed analysis of the classified driving environments is conducted. RESULTS : The results of the clustering analysis categorizes Forward Collision Warning environments into three groups: Group I (highdensity, high-speed), Group II (high-density, low-speed), and Group III (low-density, high-speed). It reveals a positive correlation between Forward Collision Warning frequency and accident rates at these points, with Group I prevailing. Road characteristics at sites with different accident incidences showed that on-ramps and toll gates had high occurrences of both accidents and warnings. Furthermore, acceleration deviation at high-accident sites was significant across all groups, with variable speed deviations noted for each warning group. CONCLUSIONS : The Forward Collision Warning of heavy vehicles on expressways is classified into three types depending on the driving environment, and the results of these environmental classifications can be used as a basis for building a road environment that reduces the risk of crashes for heavy vehicles.

목적 : 본 연구는 시뮬레이터 훈련이 척수손상 환자의 운전시뮬레이터 도로 주행시간과 주행조작 능력에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구방법 : 본 연구는 단일사례실험연구 AB설계로 진행되었으며, 기초선 3회기, 중재기 10회기를 적용하였다. 기초선 3회, 중재기 5회 도로주행코스(중급) 수행 시 운전시간, 주행조작 능력 자료가 수집되었으며, 연구결과 분석을 위하여 시각적 분석 방법과 평균 ±2*표준 편차를 사용한 양적 분석을 동시에 사용하였다. 결과 : 연구대상자 3명의 총 주행시간은 기초선 A보다 중재기 B에서 3분 내외의 감소하였고, 세 명 모두에서 통계학적으 로 의미있는 주행 능력의 향상이 확인되었다. 주행조작능력 또한 오류 점수가 감소하였고, 첫 번째 참여자와 세 번째 참 여자의 경우 그 변화가 통계학적으로 유의하였다. 결론 : 본 연구에서 연구대상자의 총 주행시간 및 수행 오류의 감소가 확인되어 운전시뮬레이터 훈련의 효과가 있었다. 이 와 같은 결과는 운전시뮬레이터 훈련의 적용 가능성을 뒷받침 한다.

It is very important to measure and analyze various driving performance in the vehicle development stage. Particularly in racing vehicles, analysis of driving characteristics on various courses is very important, and data measurement and analysis technology using actual measurement equipment are widely used in racing strategies. In this paper, we present an analytical approach using vehicle acceleration, which is relatively easy to measure among various factors. Measured acceleration data is used to analyze optimal driving performance.

PURPOSES : Because a driving simulator typically focuses on analyzing a driver’s driving behavior, it is difficult to analyze the effect on the overall traffic flow. In contrast, traffic simulation can analyze traffic flow, that is, the interaction between vehicles; however, it has limitations in describing a driver’s driving behavior. Therefore, a method for integrating the simulator and traffic simulation was proposed. Information that could be controlled through driving experiments was used, and only the lane-change distance was considered so that a more natural driving behavior could be described in the traffic flow. METHODS : The simulated connection method proposed in this study was implemented under the assumption of specific traffic conditions. The driver’s lane-changing behavior (lane-changing distance, deceleration, and steering wheel) due to the occurrence of road debris was collected through a driving study. The lane-change distance was input as a parameter for the traffic simulation. Driving behavior and safety were compared between the basic traffic simulation setting, in which the driver's driving behavior information was not reflected, and the situation in which the driving simulator and traffic simulation were integrated. RESULTS : The number of conflicts between the traffic simulation default settings (Case 1) and the situation in which the driving simulator and traffic simulation were integrated (Case 2) was determined and compared for each analysis. The analysis revealed that the number of conflicts varied based on the level of service and road alignment of the analysis section. In addition, a statistical analysis was performed to verify the differences between the scenarios. There was a significant difference in the number of conflicts based on the level of service and road alignment. When analyzing a traffic simulation, it is necessary to replicate the driving behavior of the actual driver. CONCLUSIONS : We proposed an integration plan between the driving simulator and traffic simulation. This information can be used as fundamental data for the advancement of simulation integration methods.

In the hospitality and tourism sectors, service robots have become increasingly adopted by companies to facilitate frontline service to reduce human labor, improve efficiency and provide better customer experience. In addition, the COVID-19 pandemic has intensified consumers’ demand for service robots to reduce human contact. To better understand the impact of service robots in the service sector, researchers have been examining user behavior of different technologies. While prior empirical studies have mainly focused on utilitarian-based acceptance models, other perspectives, such as the interpersonal relations, have been largely overlooked. With the ubiquitous of social media, people become connected but alone, leading to negative effects on interpersonal relations.

Religious tourism is one of the most important touristic segments globally. Yet, the cognitive and emotional processes shaping destination loyalty in this context, and the impacts of Augmented Reality (AR) technology were not fully investigated. This study takes a unique approach to examine how awe influences recommendation and revisiting intentions through the mediation of rational (e.g., authenticity) and affective (e.g., emotional) mechanisms. Furthermore, our research unveils the role of AR for reinforcing the future intentions of tourists towards a religious site.

목적 : 본 연구는 지역사회 장애인 운전교육 현장에서 사용가능한 운전교육통합서식지를 개발하고자 실시 하였다. 방법 : 실행연구 모형에 따라 계획, 실행, 관찰, 반성 과정을 통해 서식지를 개발하였다. 장애인 운전교육 을 담당하는 연구 참여자(운전재활지도사)들과의 면담, 교육관찰 및 보유자료를 통해 자료를 수집하였으 며, 질적 분석의 일반적인 절차를 따라 자료를 분석하였다. 결과 : 장애인 운전교육통합서식지를 개발하는 과정에서 운전재활지도사들과 운전재활 분야 전문가들의 의 견을 반영하여 개선점을 도출할 수 있었다. 최종적으로 과정별로 분리되어 있는 서식지를 통합하여 운전 교육통합서식지로 개선하였다. 결론 : 본 연구는 국립재활원의 장애인 운전교육 현장에서 사용하는 서식지를 개선하는 과정을 실행연구로 제시하였다. 이를 통해 개발된 장애인 운전교육통합서식지는 운전교육 기록을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.