본 연구에서는 운전 시뮬레이션을 이용하여 적응형 정속 주행(adaptive cruise control: ACC) 시스템에 대한 운전자의 신뢰 및 도로 혼잡도가 운전자의 작업부하와 상황인식에 미치는 효과를 알아보았다. ACC 시스템에 대한 운전자의 신뢰는 ACC 시스템이 정상 작동하는 조건과 시스템이 오작동하는 조건을 통해 신뢰상승 집단과 신뢰감소 집단으로 구분하였다. 도로 혼잡도는 운전자 차량 주변의 차량 수로 수준을 조작하였다. ACC 시스템에 대한 신뢰와 도로 혼잡도를 달리한 네 가지의 실험 조건 각각에 대해 운전자들의 작업부하와 상황인식을 측정하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 ACC 시스템에 대한 신뢰감소 집단은 신뢰상승 집단에 비해 이 시스템의 사용으로 인한 운전부담 경감이나 안전운전 확보 등을 포함한 측정 항목 모두에서 시스템에 대한 신뢰 점수가 유의하게 더 낮았다. 둘째, ACC 시스템에 대한 신뢰감소 집단은 신뢰상승 집단에 비해 이차과제에서 더 느린 반응시간을 보였고, 시스템 사용에서의 주관적인 작업부하 수준도 더 높게 평정하였다. 셋째, 이와는 대조적으로 운전자들의 운전상황에 대한 상황인식은 ACC 시스템 신뢰감소 집단이 신뢰상승 집단보다 유의하게 더 우수하였다. 본 연구의 결과들은 ACC 시스템에 대한 신뢰가 운전 중에 수행하는 다양한 정보처리에 영향을 미칠 수 있음을 보였는데, 이것은 자동화된 운전보조 시스템의 설계에서 사용자의 시스템에 대한 신뢰가 중요한 변인으로 고려되어야 한다는 것을 시사한다.

어떤 해역의 해상교통혼잡도를 평가하는 데 있어서 단위 시간당 항행 척수인 교통량을 분석하는 것보다 어떤 시간 단면에 존재하는 단위 면적당의 밀집도 분석을 활용하는 것이 합리적일 수 있다. 본 연구에서는 해상교통안전진단 대행기관의 해상교통혼잡도 평가기법을 표준화하고, 선박톤급별 환산교통량 사용으로 인한 평가오차를 최소화하기 위하여 새로운 방안을 찾고자 한다. 이를 해결하기 위해 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)의 통항선박 데이터를 활용하여 항로구간면적 대비 식별된 개개의 통항선박이 갖고 있는 점용영역의 면적을 합산한 값과의 백분율을 해상교통혼잡도로 평가하는 방안을 제시하였다. 새로운 모형에서는 정보통신기술의 획기적인 발달로 인해 실제 데이터 사용이 가능하여 환산 데이터에 의한 오차발생을 줄일 수 있고, 항로구간별 해상교통혼잡도 평가도 가능하게 되었다.

PURPOSES: This study deals with the traffic accidents classified by the traffic analysis zone. The purpose is to develop the accident density models by using zonal traffic and socioeconomic data. METHODS : The traffic accident density models are developed through multiple linear regression analysis. In this study, three multiple linear models were developed. The dependent variable was traffic accident density, which is a measure of the relative distribution of traffic accidents. The independent variables were various traffic and socioeconomic variables. CONCLUSIONS : Three traffic accident density models were developed, and all models were statistically significant. Road length, trip production volume, intersections, van ratio, and number of vehicles per person in the transportation-based model were analyzed to be positive to the accident. Residential and commercial area ratio and transportation vulnerability ratio obtained using the socioeconomic-based model were found to affect the accident. The major arterial road ratio, trip production volume, intersection, van ratio, commercial ratio, and number of companies in the integrated model were also found to be related to the accident.