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, 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.
According to the accident statistics published by the National Police Agency in 2007, the number of commercial vehicle accidents explains 3.5 percent of the total number of traffic accidents of the year. Compared to other types of vehicles commercial vehicles may provide more serious damages to both...
According to the accident statistics published by the National Police Agency in 2007, the number of commercial vehicle accidents explains 3.5 percent of the total number of traffic accidents of the year. Compared to other types of vehicles commercial vehicles may provide more serious damages to both driver himself and passengers. Thus, they generate more serious social and economic problems. There have been various forms of systems such as a digital speedometer or a black box to meet the social requirement for reducing traffic accidents and improving safe driving. However, since the current systems are based on the data often accidents happened, there are lots of limitations to control drivers in real-time. Also, the current speedometers provide drivers with only speeds of vehicles and RPM information regardless of actual dangerous drive behaviors. Therefor, they lack of the effectiveness in terms of safety. In this research, real-time information systems for improving driver safety based on automatic risky driving behaviors, and thresholds to determine risky driving patterns were studied.
According to the accident statistics published by the National Police Agency in 2007, the number of commercial vehicle accidents explains 3.5 percent of the total number of traffic accidents of the year. Compared to other types of vehicles commercial vehicles may provide more serious damages to both driver himself and passengers. Thus, they generate more serious social and economic problems. There have been various forms of systems such as a digital speedometer or a black box to meet the social requirement for reducing traffic accidents and improving safe driving. However, since the current systems are based on the data often accidents happened, there are lots of limitations to control drivers in real-time. Also, the current speedometers provide drivers with only speeds of vehicles and RPM information regardless of actual dangerous drive behaviors. Therefor, they lack of the effectiveness in terms of safety. In this research, real-time information systems for improving driver safety based on automatic risky driving behaviors, and thresholds to determine risky driving patterns were studied.
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문제 정의
7을 이용하여 시뮬레이션 임계값을 재설정하였으며, 또한 대형 버스를 이용하여 연령대별 실험을 진행하여 실차실험 임계값을 재설정하였다. 기 개발된 승용차(승합) 기준 임계값을 보완하여 사업용 차량(버스) 기준으로 개발하는 것이 본 연구의 목적이라 할 수 있다.
본 연구에서는 사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부응하기 위하여 선행연구인 「위험운전 유형 분류 및 데이터 로거개발, 한국ITS학회지 제7권, 제3호, 2008, 6」논문에서 분류하고 있는 위험운전 유형을 적용하여 「위험운전 유형에 따른 임계값 개발, 한국도로학회지 제11권, 제1호, 2009, 3」논문에서 개발한 승용차(승합차)의 논리적 임계값 및 인간공학적 임계값을 본 연구의 최종목적인 사업용 차량에 적용하기 위하여 시뮬레이션 프로그램 및 대형 버스를 이용하여 기 개발된 임계값을 재정의 하였다.
본 연구의 선행연구에서는 차량 운전자의 운전행태에 따른 차량동역학 데이터를 저장·판단하여 운전자에게 실시간으로 경고정보를 제공해 줄 수 있는 위험운전 판단장치를 개발하였으며, 개발된 위험운전판단장치에서 운전자에게 경고를 제공하기 위하여 각 위험운전 유형에 따른 임계값을 「위험운전 유형에 따른 임계값 개발, 한국도로학회지 제11권, 제1호, 2009, 3」 논문에서 개발하였다.
교통사고의 가장 큰 원인은 운전자의 특성과 운전행태이지만 위험운전 유형에 대한 명확한 분류가 이루어지고 있지 않아 사고감소 및 안전운전의 사회적 요구에 부응하기 위한 정확한 사고분석이 어려운 실정이다. 이에 위험운전 유형을 분류하고, Data-logger를 개발하여 현실성 있는 위험운전 유형인지 검증하고자 한다.
가설 설정
출발 시 발생하는 불쾌감에 대한 분석의 경우는 20대와 60대의 비교에서 실험을 위한 가속도 값이 동일한 조건에서 실험이 되지 못하였기 때문에 동일한 반응을 보였는지에 대한 통계적 유의성을 가지지 못하는 것으로 분석되었다. 그러나 이를 제외한 모든 변수들이 불쾌감에 대한 차이가 없다는 결과를 나타내고 있으므로 본 연구에서는 급출발 시에 발생하는 가속도에 대한 불쾌감도 다른 변수들과 같이 연령별로 차이가 없다고 가정하여 연구를 진행하였으며, 연령대별로 불쾌감에 대한 반응이 모두 같았으므로, 본 연구에서는 연령대별 변수들의 평균값을 적용하여 임계값을 적용하였다.
자료로부터 μ1(시뮬레이션 임계값)과 μ2(실차실험 임계값)가 차이가 있는가를 판단하고자 하는 것이므로 적합한 가설은 H0 : μ1 - μ2= 0 대 H1 : μ1 - μ2 ≠ 0 이다.
제안 방법
본 연구에서는 연령별 각 파라미터들의 차이가 발생하였는지 판단하기 위하여 독립표본 T-Test(Independent Samples Test)와 ANOVA(Analysis of Variance) Test를 실시하였다. 각 실험의 반응은 동일조건에서 실시한 실험인원이 서로 다르므로 각 조건에서 실험에 참여한 총인원 중에서 불쾌함을 느끼지 않은 인원의 비율로 적용하여 비율이 차이가 발생하였는지를 검정하였으며, 분석에 사용된 변수는 표 11과 같다.
급정지 및 급감속 실험 중 급정지 종방향 가속도 Ax는 -0.49~-0.24G, 급감속 종방향 가속도 Ax는 -0.58~-0.21G의 범위에서 실험이 진행되었으며, 급정지와 급감속의 구분은 차량의 최종속도 V0가 0km/h이면 급정지로 0km/h가 아니면 급감속으로 정의하였다.
본 연구에서는 선행연구인 「위험운전 유형에 따른 임계값 개발, 한국도로학회지 제11권, 제1호, 2009, 3」논문에서 개발한 임계값을 재정의하는 것이 본 연구의 목적이므로 기 논문에서 분류한 8가지 유형의 위험운전 유형을 본 연구에서 또한 적용하여 실험을 진행하였으며, 본 연구의 수행방법은 그림 1과 같다.
본 연구에서는 차량의 선회 거동해석을 위하여 조향 시스템(Steering System)의 동역학적인 모델과 차량의 가·감속에 따른 거동해석이 구축되어 있는 CALLAS 4.7을 이용하여 차종에 따른 거동 해석 시뮬레이션을 시행하였다.
선행연구에서 개발된 임계값은 승용차(승합차)를 대상으로 하여 진행된 실험을 통하여 개발된 실차실험 임계값으로서 사업용 차량(버스)에 장착되어질 위험운전 판단장치에 적용하기가 불가능하기 때문에본 연구에서는 선행연구의 실험절차를 바탕으로 하여 사업용 차량에 적용 가능한 임계값을 개발하기 위하여 실차실험을 진행하여 기 개발된 실차실험 임계값에 대하여 재정의 하였으며, 그림 6은 실험에 사용된 차량 및 피험자의 설문조사 사진이다.
선회구간 과속 실험은 Yaw Rate는 7.89~17.08deg/sec, 횡방향 가속도 Ay는 0.12~0.53G의 범위에서 실험이 진행되었으며, 본 연구의 급출발 및 급가속 실험 중 급출발의 종방향 가속도 Ax는 0.07~0.14G, 급가속 종방향 가속도 Ax는 0.01~0.09G의 범위에서 실험이 진행되었으며, 급출발과 급가속의 구분은 차량의 최초속도 V0가 0km/h이면 급출발로 0km/h가 아니면 급가속으로 정의하였다.
실험·검증을 위해서 Data-logger를 장착하여 시험차량을 개발한 후 차속센서를 이용한 차속 연산, GPS를 이용한 주행거리 연산, 시험 차량으로부터 획득된 위치의 표시, CPS 음영지역에서 차량 센서를 이용한 주행거리 연산을 이용해 실험을 진행하였다(오주택 등, 2008).
위험 운전 유형을 급제동, 급가속, 급선회, 급차선 변경의 네 가지로 분류하고 차량용 블랙박스를 장착한 실차 실험을 통해 주행 데이터를 수집·분석하여 위험 운전을 인지하는 알고리즘을 제시한다.
이에 본 연구에서는 위험운전 유형에 따른 임계값을 사업용 차량(버스)에 적용하기 위하여 시뮬레이션 프로그램인 CALLAS 4.7을 이용하여 시뮬레이션 임계값을 재설정하였으며, 또한 대형 버스를 이용하여 연령대별 실험을 진행하여 실차실험 임계값을 재설정하였다. 기 개발된 승용차(승합) 기준 임계값을 보완하여 사업용 차량(버스) 기준으로 개발하는 것이 본 연구의 목적이라 할 수 있다.
대상 데이터
본 연구의 실험 장소는 경기도에 위치한 교통안전 공단 부설 자동차 주행성능 시험장에서 진행되었으며, 실험절차는 표 9의 주행 시나리오를 이용하여 총 10~12회에 걸쳐 다양한 주행속도로 실험을 진행하여 피험자가 불쾌감을 느끼는 시점에 대한 설문조사를 시행하는 방식으로 실험은 진행되었으며, 실험 참가자는 20~60대 이상의 남녀 총 150명을 대상으로 1~3차로 나누어 연령대별 실험이 진행되었다.
데이터처리
본 연구에서는 시뮬레이션 임계값과 실차실험에 따른 연령대별 임계값의 통계검정을 시행하기 위하여 paired t-test를 실시하였다. 자료로부터 μ1(시뮬레이션 임계값)과 μ2(실차실험 임계값)가 차이가 있는가를 판단하고자 하는 것이므로 적합한 가설은 H0 : μ1 - μ2= 0 대 H1 : μ1 - μ2 ≠ 0 이다.
본 연구에서는 연령별 각 파라미터들의 차이가 발생하였는지 판단하기 위하여 독립표본 T-Test(Independent Samples Test)와 ANOVA(Analysis of Variance) Test를 실시하였다. 각 실험의 반응은 동일조건에서 실시한 실험인원이 서로 다르므로 각 조건에서 실험에 참여한 총인원 중에서 불쾌함을 느끼지 않은 인원의 비율로 적용하여 비율이 차이가 발생하였는지를 검정하였으며, 분석에 사용된 변수는 표 11과 같다.
본 연구의 시뮬레이터 및 실차실험에서 재정의된 임계값의 통계 검증을 위하여 시뮬레이션 임계값과 실차실험을 통해 도출된 연령대별 평균 임계값을 비교·분석하였다.
성능/효과
T-test 분석 결과 연령별로 각 변수간의 차이는 없는 것으로 분석되었으나, 출발 시 발생하는 불쾌감에 대한 분석의 경우 Critical값이 모든 연령에 따라 다르게 적용되었다는 결과가 도출되었다. 또한 본 연구에서는 연령별 각 파라미터들의 차이가 발생하였는지 판단하기 위하여 독립표본 T-Test를 실시한 결과 20~60대 이상의 연령별대에 따른 각 변수간의 차이는 없는 것으로 분석되었다.
감속 및 제동 운동은 세계 각국의 제동 성능에 만족해야 하므로 모든 차종의 임계값은 같은 것으로 분석되었으며, 실차실험 결과 중 승용차와 버스의 임계값 비교 결과 시뮬레이션 실험과 마찬가지로 가·감속 관련 운동보다는 Yaw-rate의 변화량이 큰것으로 분석되었다.
유형에 따른 알고리즘은 차속에 따른 센서 측정치의 변화량과 도달 시간을 기준으로 구성하였다. 급제동과 급가속 유형에서는 종 가속도가 짧은 도달 시간 동안 각각 급격히 감소하거나 증가하는 경향이 나타났다. 급선회와 급차선 변경은 급선회의 경우에는 긴 주기, 급차선 변경은 짧은 주기 동안 선회속도의 변화가 크게 나타났다.
기 개발된 임계값을 보정하기 위하여 가장 널리 사용되는 차량 동역학 시뮬레이션인 CALLAS 4.7을 사용하여 시뮬레이션을 시행하였으며, 특히, 기 개발된 인간공학적 임계값은 20~40대 총 12명이 실험에 참가하였으나 본 연구에서 개발된 실차 실험을 통한 임계값은 20대~60대 이상의 다양한 연령층의 남녀 150명을 대상으로 1~3차에 걸쳐 대형 버스를 이용하여 실차 실험을 진행하였기에 기존의 인간 공학적 임계값 보다 한층 실제 차량에 적용가능하다고 할 수 있다.
급출발, 급가속의 실험 중 시뮬레이션 실험은 차량 중량에 따른 엔진성능을 데이터로 하여 입력하여 차량의 최대 가속력을 산출한 결과이며, 실차실험의 경우 차량의 엔진 성능에 따라 실차실험의 결과가 달라질 수 있으므로 실험에 사용된 차량의 연식 및 엔진성능의 출력이 좌우된다. 따라서 급출발, 급가속의 시뮬레이션 실험 임계값이 실차실험 임계값 보다 높게 발생한 것으로 분석되었다.
T-test 분석 결과 연령별로 각 변수간의 차이는 없는 것으로 분석되었으나, 출발 시 발생하는 불쾌감에 대한 분석의 경우 Critical값이 모든 연령에 따라 다르게 적용되었다는 결과가 도출되었다. 또한 본 연구에서는 연령별 각 파라미터들의 차이가 발생하였는지 판단하기 위하여 독립표본 T-Test를 실시한 결과 20~60대 이상의 연령별대에 따른 각 변수간의 차이는 없는 것으로 분석되었다.
7% 낮출 필요가 있는 것으로 분석되었으나, 가속 운동에 대한 시뮬레이션 결과는 승용차(승합차), BUS, 트럭의 뚜렷한 차이가 없는 것으로 분석되었다. 또한, 감속 및 제동 운동은 세계 각국의 제동 성능에 만족해야하는 특징 상 차종에 따라 임계값을 다르게 적용하는 것은 합리적이지 못한 것으로 분석되었다.
또한, 선회과속 실험은 차량이 긴 곡선 구간을 주행하는 실험이므로 시뮬레이션 실험 시 도로 설계기준인 젖은 노면에 따른 마찰계수를 프로그램을 반영하여 실험을 진행하였으며, 실차실험은 안전을 고려하여 마른 노면에서 실험이 진행되어 시뮬레이션 실험 결과 임계값보다 실차실험 결과 임계값이 높게 분석되었다.
또한, 출발양호비율과 출발임계값의 경우 그룹 내의 평균과 그룹간의 평균이 다른 것으로 나타났으며, 독립표본 t 검정에서 나타난 결과와 일치하는 것을 알 수 있다.
선회거동 해석에 대한 시뮬레이션 결과 표 3을 토대로 BUS는 승용차(승합차) 대비 Yaw Rate 관련 임계값을 21.6%를 낮추고, 2.5톤 트럭의 경우 10.7% 낮출 필요가 있는 것으로 분석되었으나, 가속 운동에 대한 시뮬레이션 결과는 승용차(승합차), BUS, 트럭의 뚜렷한 차이가 없는 것으로 분석되었다. 또한, 감속 및 제동 운동은 세계 각국의 제동 성능에 만족해야하는 특징 상 차종에 따라 임계값을 다르게 적용하는 것은 합리적이지 못한 것으로 분석되었다.
시뮬레이션 결과 BUS는 승용치(승합차) 대비 Yaw Rate 관련 임계값을 21.6%를 낮출 필요가 있는 것으로 분석되었으며, 가속 운동의 시뮬레이션 결과 승용차(승합차)와 뚜렷한 차이가 없는 것으로 분석되었다. 감속 및 제동 운동은 세계 각국의 제동 성능에 만족해야 하므로 모든 차종의 임계값은 같은 것으로 분석되었으며, 실차실험 결과 중 승용차와 버스의 임계값 비교 결과 시뮬레이션 실험과 마찬가지로 가·감속 관련 운동보다는 Yaw-rate의 변화량이 큰것으로 분석되었다.
실차실험을 통한 임계값 또한 시뮬레이션 임계값과 같이 가속, 감속 부분에서는 승용차(승합차)와 버스의 큰 차이는 발생하지 않았으나, yaw-rate의 경우 차이가 있는 것으로 분석되었다.
중량에 따른 시뮬레이션 결과 승용차(승합차)는 3.76deg/sec, 2.8deg/sec과 3.2deg/sec으로 분석되었으며, 타이어 코너링 파워에 따른 시뮬레이션 결과 승용차(승합차)는 3.76deg/sec, 3.17deg/sec과 3.39deg/sec으로 분석되어 승용차 대비 버스, 트럭의 Yaw Rate(회전각속도)가 작은 것으로 분석되었다. 그림 5는 축간거리에 따른 선회운동 시뮬레이션 결과이다.
ANOVA 검정은 각 연령대 별로 분석하고자 하는 변수들이 차이가 있는지에 대한 검정을 실시한 것이며, T-test결과와 비교할 때 같은 결과를 나타내는 것을 알 수 있다. 즉, 출발 시 발생하는 불쾌감에 대한 분석의 경우 critical 값이 모든 연령에 따라 다르게 적용되었으며, 불쾌감에 대한 반응 역시 연령대 별로 다른 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 선행 연구에서 도출된 논리적 임계값과 실험차량을 이용하여 개발된 인간공학적 임계값을 재정의하여 보다 사업용 차량에 적용할 수 있는 양호한 결과가 도출되었으나, 향후 연구에서는 다음과 같은 사항들이 보완되어야 할 것으로 판단된다. 첫째, 시뮬레이션 임계값과 실차실험을 통한 임계값의 산출 전제조건을 최대한 맞추어야 한다. 예를 들어 선회구간 과속의 경우 시뮬레이션은 젖은 노면, 실차량 실험은 안전을 생각하여 마른 노면에서 실험이 진행되어 임계값의 차이가 큰 것으로 분석되었다.
축간거리에 따른 시뮬레이션 결과 승용차(승합차)의 Yaw Rate는 3.7deg/sec, BUS가 2.92deg/sec, TRUCK이 3.47deg/sec로 분석되었으며, 중심고에 따 른 시 뮬 레 이 션 결 과 승 용 차 (승 합 차 )의 3.76deg/sec, BUS가 3.56deg/sec, TRUCK이 3.69deg/sec로 분석되었다.
출발 시 발생하는 불쾌감에 대한 분석의 경우는 20대와 60대의 비교에서 실험을 위한 가속도 값이 동일한 조건에서 실험이 되지 못하였기 때문에 동일한 반응을 보였는지에 대한 통계적 유의성을 가지지 못하는 것으로 분석되었다. 그러나 이를 제외한 모든 변수들이 불쾌감에 대한 차이가 없다는 결과를 나타내고 있으므로 본 연구에서는 급출발 시에 발생하는 가속도에 대한 불쾌감도 다른 변수들과 같이 연령별로 차이가 없다고 가정하여 연구를 진행하였으며, 연령대별로 불쾌감에 대한 반응이 모두 같았으므로, 본 연구에서는 연령대별 변수들의 평균값을 적용하여 임계값을 적용하였다.
통계검증 결과 시뮬레이션 임계값과 실차실험 임계값의 차이가 없는 것으로 분석되었으나 급출발, 급가속, 선회구간과속이 다른 유형에 비하여 임계값의 차이가 좀 더 큰 것으로 분석되었다.
후속연구
예를 들어 선회구간 과속의 경우 시뮬레이션은 젖은 노면, 실차량 실험은 안전을 생각하여 마른 노면에서 실험이 진행되어 임계값의 차이가 큰 것으로 분석되었다. 둘째, 최근 여성운전자와 고령운전자가 매우 빠르게 증가하고 있는 추세이기 때문에 운전자의 성별, 연령에 따른 실험이 진행되어져야 할 것이다. 셋째, 개발된 위험운전 임계값을 이용하여 각 위험운전 유형에 대한 위험운전 유형 우선순위 모형을 개발하여야 한다.
셋째, 개발된 위험운전 임계값을 이용하여 각 위험운전 유형에 대한 위험운전 유형 우선순위 모형을 개발하여야 한다. 마지막으로, 본 연구의 최종목적은 사업용 차량 즉, 버스 등의 차량에 위험운전 판단장치를 장착하여 실시간으로 운전자의 위험운전 여부를 판단하여 운전자의 위험운전 관리 시스템을 개발하는 것이므로 운전자에게 실시간 경보를 제공해 줄 수 있는 종합적인 위험운전 감시 시스템을 개발할 수 있는 연구가 수행되어져야 할 것이다.
본 연구에서는 선행 연구에서 도출된 논리적 임계값과 실험차량을 이용하여 개발된 인간공학적 임계값을 재정의하여 보다 사업용 차량에 적용할 수 있는 양호한 결과가 도출되었으나, 향후 연구에서는 다음과 같은 사항들이 보완되어야 할 것으로 판단된다. 첫째, 시뮬레이션 임계값과 실차실험을 통한 임계값의 산출 전제조건을 최대한 맞추어야 한다.
둘째, 최근 여성운전자와 고령운전자가 매우 빠르게 증가하고 있는 추세이기 때문에 운전자의 성별, 연령에 따른 실험이 진행되어져야 할 것이다. 셋째, 개발된 위험운전 임계값을 이용하여 각 위험운전 유형에 대한 위험운전 유형 우선순위 모형을 개발하여야 한다. 마지막으로, 본 연구의 최종목적은 사업용 차량 즉, 버스 등의 차량에 위험운전 판단장치를 장착하여 실시간으로 운전자의 위험운전 여부를 판단하여 운전자의 위험운전 관리 시스템을 개발하는 것이므로 운전자에게 실시간 경보를 제공해 줄 수 있는 종합적인 위험운전 감시 시스템을 개발할 수 있는 연구가 수행되어져야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
사업용 차량의 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부응하기 위한 조치는?
사업용 차량 (시내, 시외, 기타버스)의 경우 다수의 승객의 안전을 책임져야 하므로 운전자의 위험운전은 더욱 심각한 사회적, 경제적 문제를 초래하고 있는 실정이다. 이러한 사업용 차량의 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부응하기 위하여 다양한 형태의 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등이 국내외에서 출시되어 위험운전 감소방안으로 사용되고 있지만 이러한 시스템은 사고 후 차량의 데이터를 이용하여 위험운전의 행위를 판별하는 장치이므로 운전자의 위험운전을 실시간으로 관리하는 데에는 큰 한계성을 가지고 있다(조병관 등, 1996). 또한 현재 대부분의 차량에 장착되어진 운행기록 장치는 단순히 차량의 속도 및 RPM을 이용하여 운전자에게 경고를 제공해주는 방식이라 할 수 있다.
차량에 장착되어진 운행기록 장치의 용도는?
이러한 사업용 차량의 교통사고 감소 및 안전운전에 대한 사회적 요구에 부응하기 위하여 다양한 형태의 디지털 주행기록계, 차량용 블랙박스 등이 국내외에서 출시되어 위험운전 감소방안으로 사용되고 있지만 이러한 시스템은 사고 후 차량의 데이터를 이용하여 위험운전의 행위를 판별하는 장치이므로 운전자의 위험운전을 실시간으로 관리하는 데에는 큰 한계성을 가지고 있다(조병관 등, 1996). 또한 현재 대부분의 차량에 장착되어진 운행기록 장치는 단순히 차량의 속도 및 RPM을 이용하여 운전자에게 경고를 제공해주는 방식이라 할 수 있다.
운전자에게 경고를 제공하기 위하여 각 위험운전 유형에 따른 임계값을 사업용 차량(버스)에 적용하는 것의 한계는 무엇인가?
본 연구의 선행연구에서는 차량 운전자의 운전행태에 따른 차량동역학 데이터를 저장·판단하여 운전자에게 실시간으로 경고정보를 제공해 줄 수 있는 위험운전 판단장치를 개발하였으며, 개발된 위험운전판단장치에서 운전자에게 경고를 제공하기 위하여 각 위험운전 유형에 따른 임계값을「위험운전 유형에 따른 임계값 개발, 한국도로학회지 제11권, 제1호, 2009, 3」논문에서 개발하였다. 그러나 선행연구에서 개발되어진 임계값은 승용차(승합)를 기준으로 시뮬레이션 및 실차실험이 진행되어 도출된 결과로서 사업용 차량(버스)에 적용하는 것은 다소 무리가 있는 것으로 판단된다.
참고문헌 (9)
조준희, 이운성(2007), 안전운전 관리시스템 개발, Transactions of KSAE, Vol15, No1, pp.71-77
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