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.

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.

PURPOSES : This study analyzed explanatory variables, such as dangerous driving behaviors, in a negative binomial regression model, using the Digital Tachograph data of commercial vehicles, to assess the factors associated with freeway accidents. METHODS : Fixed parameter and random parameter negative binomial regression models were constructed using freeway accident data of commercial vehicles from January 2007 to July 2018 on the Gyeongbu Expressway from West Ulsan Interchange to Gimcheon Junction. RESULTS : Six explanatory variables (logarithm of average annual daily traffic, sunny, rainy, and snowy weather conditions, road curvature, and driving behaviors that included sudden stops) were found to impact the occurrence of freeway accidents significantly. Two of these variables (snowy weather conditions and sudden stops among dangerous driving behaviors) were analyzed as random parameters. These variables were shown as probabilistic variables that do not have a fixed impact on traffic accidents CONCLUSIONS : The variables analyzed as random parameters should be carefully considered when the freeway operating authorities plan an improvement project for highway safety.

PURPOSES: The purpose of this study is to identify the key factors that influence a driver’s trust in road-freezing risk information METHODS : A survey was designed and conducted in the metropolitan area to analyze drivers’perception towards road-freezing risk information. A binary logistic regression model was developed based on the survey responses. The statistically significant model coefficients were determined and their odds ratios were calculated. Finally, they were considered as the key factors influencing drivers’trust in roadfreezing risk information. RESULTS : The developed binary logistic regression model was validated through statistical tests. The final results indicated that previous experiences of accidents on slippery roads, as well as route choice patterns are statistically significant, having 95% confidence levels. CONCLUSIONS : Previous experiences of accidents on slippery roads and road choice patterns are the factors that most significantly influence drivers’trust in road-freezing risk information. The findings of this study will be used as fundamental data in establishing tailored road-freezing risk mitigation procedures and services.

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.

PURPOSES : Road sectors contribute approximately 16 % of total GHG emission rates in South Korea. Engineers and experts expend significant efforts to identify countermeasures for the reduction of carbon emission. This study aims to determine how total carbon emission rates change depending on whether or not there is speed limit enforcement.METHODS: In this study, Lamm’s travel speed profile theory is first adopted to select the hazard road, which sections are designated as speed limit enforcement. Second, Motor Vehicle Emission Simulator (MOVES) was used to simulate the carbon emission on the road.RESULTS : The total carbon emission rate under speed limit enforcement was 10,773 g higher than the condition without speed limit enforcement in the designated road. This might affect acceleration, which can lead to increased emissions.CONCLUSIONS : There would be no researches about proving the relationship how speed limit enforcement has an effect on carbon emission. The result of our study can provide valuable guidelines regarding road safety and eco-friendly roads.

목적 : 경도인지장애를 가진 노인 운전자의 안전을 위해 운전상황에서 나타나는 위험요소를 예측하고, 운전 위험성 확인을 위해 사용할 수 있는 인지평가도구를 알아보고자 한다. 연구방법 : “경도인지장애”와 “정상”노인 운전자 그룹으로 분류하여 운전평가와 인지평가를 실시한 무작위 대조군(Randomized Control Trial; RCT)연구 17편을 대상으로 메타분석을 실시하였다. Jadad 평가를 사용하여 질적 분석을 수행하였고, 각각의 위험요소와 인지평가도구에 대하여 통계적 이질성, 효과크기, 민감도 및 출판편의 검정을 실시하였다. 결과 : 선정된 연구들의 Jadad 평가는 “높은 질의 논문”으로 평가되었다. 인지평가도구의 효과크기 분석결과 길 만들기 검사-A (Trail Making Test-A; TMT-A), 길 만들기 검사-B (Trail Making Test-B; TMT-B), The Useful Field of View (UFOV-subtest 2) 모두 통계적으로 유의미하였다(p<.05). 각 효과크기는 TMT-A가 0.44, TMT-B가 0.54, UFOV-subtest 2가 0.52로 “큰 효과크기”로 해석할 수 있다. 또한 위험요소의 효과크기 분석결과 주행오차 항목만이 통계적으로 유의미하였다(p<.05). 각 효과크기는 주행오차가 0.83, 주행속도가 -0.17, 반응속도가 0.70, 브레이크가 0.47 그리고 회전은 –0.81이다. 따라서 주행오차와 회전은 “큰 효과크기”, 반응속도는 “중간 효과크기”, 브레이크는 “작은 효과크기”로 해석할 수 있다. 결론 : TMT-A, TMT-B와 운전 시 필요한 시지각 능력을 평가하는 UFOV–subtest 2는 경도인지장애를 가진 노인 운전자의 운전 위험성 확인을 위해 활용될 수 있다. 또한 위험요소에서 속도위반, 신호위반, 차량 정지선 위반을 의미하는 주행오차는 안전한 운전을 위한 추가적인 정보로서 활용될 수 있다.

PURPOSES: Speeding is often the primary contributor to fatal crashes. Surprisingly, driving behaviors are indirectly affected by personal factors such as law-abidance, risk sensitivity, and situational adaptability. This research aims to verify the effectiveness of pavement markings at reducing the speeds of high-risk drivers. The purpose of this study is to establish how drivers (including law-abiding or law-breaking, high-risk or low-risk) react to different pavement markings in a driving simulator. METHODS: The five different pavement markings were selected from markings used in other nations. The forty-two drivers were then surveyed, via questionnaires, and placed into the corresponding groups. Finally, statistical analysis was conducted to determine the extent of speed reduction for each pavement marking. RESULTS: Higher speeds were linked to the high-risk drivers. Furthermore, after analysis of the mean difference of average speeds by pavement marking, it was determined that Dragon's Teeth had the greatest speed reducing effect on these drivers. CONCLUSIONS: Perceptual countermeasures are unlikely to strongly affect high-risk drivers' perception of speed on the curves. This statistically demonstrates that Dragon's Teeth have a subtle effect on reducing speeds in the driving simulator. This study's significance lies in the improved understanding of high-risk drivers in terms of road facilities. It approaches the effects of various patterns of pavement markings for high-risk drivers.

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.

대형 화물자동차의 사고는 일반적인 사고와 달리 심각한 인명피해 등을 동반할 확률이 높다. 장거리 운행이 많은 화물자동차 운전특징으로 인해 운전자의 피로 및 피로로 인한 사고가 높다. 이러한 피로와 관련된 사고를 감소시키기 위해서 외국에서는 운전자의 피로에 영향을 주는 중요변수인 운전시간, 수면시간, 운행형태 등을 고려하여 운전자의 운행시간(Hour-of-Service:HOS)을 법으로 규정하고 있다. 운송업체 또한 운전자들의 사고를 감소시키기 위해 법정 운전자 근무시간 준수를 위해 노력하고 있는 실정이다. 그러나 우리나라는 화물자동차 운전자의 피로와 관련 사고율을 줄일 수 있는 기초적인 법정 운전자 운행시간 조차 제시되지 않고 있다. 본 연구는 우리나라 화물자동차 사고사망자수를 감소시킬 수 있는 운전자의 근로기준법 제정 필요성을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해서 현재 운영 중인 선진외국의 화물자동차 운전자 운전시간 및 운행규정을 살펴보고 실증적 자료를 통해 운전시간에 따른 사고 위험도의 차이를 살펴보았다. 실증적 자료는 미국의 화물자동차 3곳의 사고 자료 231명의 운행일지와 사고가 나지 않은 자료 462명의 운행일지를 수집, 총 693명 운전자의 운행일지를 수집하였다. 운전자의 연속된 운행에 대한 특징을 반영할 수 있도록 time-dependent 로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 분석결ㄹ과 운행시간 1시간부터 3시간까지 운전한 운전자 사고위험도 차이는 없는 것으로 나타났다. 운행시간이 10시간인 운전자는 운행시간 1시간인 운전자보다 사고위험도가 약 2.2배 높은 것으로 분석되었다. 결론적으로 운행시간이 증가할수록 사고위험도 또한 증가한다는 것을 알 수 있다. 또한 본 연구는 우리나라의 지역적 특성과 운전자 특성에 맞는 운전자 운전시간 설정을 위한 연구방향 및 향후 연구과제에 대하여 연급하였다.

2007년 경찰청 통계자료에 따르면 사업용 차량(시내, 시외, 기타버스)의 교통사고 건수는 당 해 교통사고 건수의 3.5%에 해당하지만 사업용 차량의 경우 운전자 외 다수 승객의 안전을 책임져야 하므로 더욱 심각한 사회적, 경제적 문제를 초래한다. 이러한 사업용 차량의 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부흥하기 위하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등 다양한 형태의 시스템이 사용되고 있으나, 이러한 시스템은 사고 후 차량데이터를 기반으로 위험운전여부를 분석하여 운전자를 관리하기 때문에 실시간으로 운전자를 관리하기에는 큰 한계가 있다. 또한 현재 운영되고 있는 주행기록계는 운전자에게 경고 정보를 제공하지만 실제 위험운전 여부와 상관없이 차량의 속도와 RPM정보만을 이용하여 운전자에게 경고를 제공하고 있어 효율이 매우 떨어지는 실정이다. 이에 본 연구의 선행연구에서는 차량 운전자의 운전행태에 따른 차량 동역학 데이터를 저장?판단하여 운전자에게 실시간으로 경고정보를 제공해 줄 수 있는 위험운전 판단장치를 개발하였으며, 개발된 위험운전 판단장치에서 운전자의 안전운전을 향상 시킬 수 있는 위험운전 유형에 따른 임계값을 개발하였다.

2007년 경찰청 통계자료에 따르면 사업용 차량(시내, 시외, 기타 버스)의 교통사고 건수는 당해 교통사고 건수의 3.5%에 해당한다. 사업용 차량의 경우 운전자 외 다수 승객의 안전을 책임져야 하므로 더욱 심각한 사회적, 경제적 문제를 초래한다. 이러한 사업용 차량의 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부흥하기 위하여 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등 다양한 형태의 시스템이 사용되고 있으나 이러한 시스템은 사고 후 차량데이터를 기반으로 위험운전 여부를 분석하여 운전자를 관리하기 때문에 실시간으로 운전자를 관리하기에는 큰 한계가 있다. 또한 현재 운영되고 있는 주행기록계는 운전자에게 실시간으로 경고정보를 제공하지만 실제 위험운전 여부와 상관없이 차량의 속도와 RPM정보만을 이용하여 운전자에게 경고를 제공하고 있어 효율이 매우 떨어지는 실정이다. 이에 본 연구에서는 선행연구에서 개발된 위험운전 유형과 그 유형을 판단할 수 있는 프로그램이 탑재되어있는 시뮬레이터를 이용하여 우선적으로 일반운전자를 대상으로 하여 시뮬레이터 실험을 진행하였다. 본 연구에서 산정 되어지는 가중치를 이용하여 운전자에게 경고정보를 제공한다면 매우 효율적인 시스템이 될 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 본 연구는 일반운전자의 시뮬레이터 실험에 따른 가중치이므로 실제 적용하기에는 한계성이 있는 것이 사실이므로 향후 연구에서는 실제 사업용 차량 운전자의 운전행태 데이터를 기반으로 하여 연구를 보완하여야 할 것이다.

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.

In this paper, we propose Intelligent Driver Assistance System (I-DAS) for driver safety. The proposed system recognizes safety and danger status by analyzing blind spots that the driver cannot see because of a large angle of head movement from the front. Most studies use image pre-processing such as face detection for collecting information about the driver's head movement. This not only increases the computational complexity of the system, but also decreases the accuracy of the recognition because the image processing system dose not use the entire image of the driver's upper body while seated on the driver's seat and when the head moves at a large angle from the front. The proposed system uses a convolutional neural network to replace the face detection system and uses the entire image of the driver's upper body. Therefore, high accuracy can be maintained even when the driver performs head movement at a large angle from the frontal gaze position without image pre-processing. Experimental result shows that the proposed system can accurately recognize the dangerous conditions in the blind zone during operation and performs with 95% accuracy of recognition for five drivers.