교차로는 일반 도로와 달리 서로 다른 기하구조 및 교통운영을 가진 도로가 결합되는 지점으로 매우 복잡한 도로 환경적 요인을 내포하고 있다. 특히, 교차로 접근도로에서 진입하는 차량 간의 상충과 정지 신호시 급정지, 녹색 등화시 급출발 등 다양한 주행패턴의 변화로 인해 교통사고는 지속적으로 발생되며, 교통사고의 주요 발생원인은 인적요인으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 교차로 영향권 내에서의 운전자 행동에 영향을 주는 요인을 도출하기 위해 최첨단 계측장비를 활용한 뇌파, 시각, 주행속도 등의 생리적 반응을 측정하였다. 개별 교차로의 집중도 뇌파는 보조 간선도로에 비해서 주 간선도로, 사고다발 교차로에서 피실험자의 생체적 반응 뇌파가 높게 출현되고 있음을 규명하였다. 또한, 사고다발 교차로에 서 운전자의 시각활동은 넓게 분포함으로써 주변 차량으로부터의 주의운전을 강화하고 있는 것으로 분석되었다. 또한, 운전자 부하를 유발하는 주요 요인으로 감속과 가속, 주변 차량의 차로변경, 주행속도 변화 등의 요인이 운전자 부하에 직접적인 요인으로 나타나 교차로의 교통사고의 발생원인과 매우 밀접한 관계가 있음을 규명하였다. 본 연구의 결과는 향후 운전자의 생체반응을 고려한 교차로의 안전성 평가를 위한 기초자료로 할용이 가능할 것으로 판단된다.
교차로는 일반 도로와 달리 서로 다른 기하구조 및 교통운영을 가진 도로가 결합되는 지점으로 매우 복잡한 도로 환경적 요인을 내포하고 있다. 특히, 교차로 접근도로에서 진입하는 차량 간의 상충과 정지 신호시 급정지, 녹색 등화시 급출발 등 다양한 주행패턴의 변화로 인해 교통사고는 지속적으로 발생되며, 교통사고의 주요 발생원인은 인적요인으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 교차로 영향권 내에서의 운전자 행동에 영향을 주는 요인을 도출하기 위해 최첨단 계측장비를 활용한 뇌파, 시각, 주행속도 등의 생리적 반응을 측정하였다. 개별 교차로의 집중도 뇌파는 보조 간선도로에 비해서 주 간선도로, 사고다발 교차로에서 피실험자의 생체적 반응 뇌파가 높게 출현되고 있음을 규명하였다. 또한, 사고다발 교차로에 서 운전자의 시각활동은 넓게 분포함으로써 주변 차량으로부터의 주의운전을 강화하고 있는 것으로 분석되었다. 또한, 운전자 부하를 유발하는 주요 요인으로 감속과 가속, 주변 차량의 차로변경, 주행속도 변화 등의 요인이 운전자 부하에 직접적인 요인으로 나타나 교차로의 교통사고의 발생원인과 매우 밀접한 관계가 있음을 규명하였다. 본 연구의 결과는 향후 운전자의 생체반응을 고려한 교차로의 안전성 평가를 위한 기초자료로 할용이 가능할 것으로 판단된다.
Different from general roads, intersections are the points where roads having different geometric structure and traffic operation system are met, and thereby they have complicated road structure and environmental factors. Various changes in driving patterns such as collision between vehicles approac...
Different from general roads, intersections are the points where roads having different geometric structure and traffic operation system are met, and thereby they have complicated road structure and environmental factors. Various changes in driving patterns such as collision between vehicles approaching from roads adjacent to intersections, sudden stop of vehicles upon stop sign, quick start upon green lights kept increasing traffic accidents. It is known that traffic accidents are mainly derived from human factors. This study, in order to find out factors affecting drivers' behaviors within intersections, measured physiological responses such as brain wave, sight, driving speed, and so on by using state-of-the-art measuring device. As to concentration brain wave at individual intersections, it was found out that brain wave of testes was higher at main Arterial and accident-prone intersections compared with that of subsidiary Arterial. In addition, it was detected that drivers' visual activity was widely distributed at accident-prone intersections, meaning that it enhanced cautious driving from nearby vehicles. As to major factors causing drivers' workloads, factors from nearby vehicles such as deceleration, acceleration, lane change of nearby vehicles appeared as direct factors causing drivers' workloads, clarifying that these factors were closely related to causes of traffic accidents at intersections. Results of this study are expected to be used as basic data for evaluation of safety at intersections in consideration of physiological response of drivers.
Different from general roads, intersections are the points where roads having different geometric structure and traffic operation system are met, and thereby they have complicated road structure and environmental factors. Various changes in driving patterns such as collision between vehicles approaching from roads adjacent to intersections, sudden stop of vehicles upon stop sign, quick start upon green lights kept increasing traffic accidents. It is known that traffic accidents are mainly derived from human factors. This study, in order to find out factors affecting drivers' behaviors within intersections, measured physiological responses such as brain wave, sight, driving speed, and so on by using state-of-the-art measuring device. As to concentration brain wave at individual intersections, it was found out that brain wave of testes was higher at main Arterial and accident-prone intersections compared with that of subsidiary Arterial. In addition, it was detected that drivers' visual activity was widely distributed at accident-prone intersections, meaning that it enhanced cautious driving from nearby vehicles. As to major factors causing drivers' workloads, factors from nearby vehicles such as deceleration, acceleration, lane change of nearby vehicles appeared as direct factors causing drivers' workloads, clarifying that these factors were closely related to causes of traffic accidents at intersections. Results of this study are expected to be used as basic data for evaluation of safety at intersections in consideration of physiological response of drivers.
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문제 정의
따라서 본 연구에서의 사고다발 교차로는 우남샘물타운 사거리와 새한주유소 사거리가 교통사고 다발지점에 포함됨을 볼 수 있다. 그리고 운전자들의 생체반응은 미세한 교통상황 및 주행환경으로도 영향을 받을 수 있으므로 피실험자들의 주행환경을 가능한 동일하게 실험조건을 가질 수 있도록 수립하였다. 즉, 날씨의 변화에 따른 소음, 주행환경, 차량 조작 등이 변화할 수 있으므로 주행환경이 좋은 맑은 날씨에 조사하였다.
이러한 관점에서 운전자들이 주행 중 어느 정도 각성과 집중을 통해 주행하는지를 뇌파 지표로 판단할 수 있다. 따라서 운전자들이 외부 환경에 대해 어떻게 반응하고 행동하는지를 명확하게 파악하여 운전자 행동에 영향을 주는 요인을 도출하고자 한다. 즉, 운전자 행동에 영향을 미치는 요인이 다수 발생한다면 잠재적인 위험요인이 존재하는 구간으로 평가할 수 있으며, 이를 통한 교차로의 안전성을 평가하고자 한다.
본 연구는 개별 교차로의 방향별 운전자의 뇌파부하가 발생하는 구간을 분석하고, 돌발상황 및 위험상황이 잠재된 교차로를 규명하는 연구를 수행하였다. 하지만, 실차주행 실험의 위험성 및 어려움으로 인해 피실험자 선별의 어려움이 존재하여 20대를 대상으로 수행하였지만, 실험자료의 객관성 및 보편성을 근거한 다양한 계층의 실험군을 조성하여 확장 연구가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구의 실험대상 교차로는 운전자의 주행행태에 따른 생리적 변화가 발생될 것으로 예상되는 교차로를 선정하고자 한다. 즉, 4지 교차로는 일반 도로와 달리 네 방향에서 접근하는 차량이 한 곳에 집중되며, 접근도로 간의 물리적 특성, 도로운영, 주행환경 등의 차이로 운전자의 주행행태가 변화하게 된다.
이상의 연구방법론을 통해서 개별 교차로의 방향별 운전자의 뇌파부하가 발생하는 구간을 분석하고, 돌발상황 및 위험상황이 잠재된 교차로를 규명하고자 한다. 이는 기존의 안전성 평가와 달리 운전자의 생체 반응을 활용한 안전성 평가로 차별화된 연구라고 판단된다.
특히, 교차로를 주행하면서 운전자 반응, 뇌파, 시각현상을 통합한 연구는 아직 이루어지고 있지 않으며, 국내 연구는 국외와 달리 운전자의 생리적 반응에 관한 연구가 활발하게 이루어지지 않은 실정이다. 이에 본 연구는 교차로를 주행하면서 운전자에게 과도한 운전부하를 출현시키고 있는 주요 요인들이 무엇인지를 제시하고자 한다. 이는 기존의 공학적·주관적인 방법에 의한 교차로 안전성 평가와 차별화되고, 인적요인을 고려하지 못한 한계점을 해결하는데 기초자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
그리고 교차로는 일반 도로와 비교하였을 경우에 상충 횟수 및 정지, 가속이 빈번하게 발생하는 구간으로 교통사고의 위험이 상시 존재하고 있어 이에 대한 안전성 평가가 필요하다. 이에 본 연구에서는 교차로 접근도로 방향별로 실차 주행실험을 통해 뇌파, 시각, 위치 및 속도를 조사하여 피실험자들의 주행 뇌파 및 시각을 파악하고, 운전자 부하(집중도 지표 2.0 이상)가 발생하는 상황을 규명하고자 하였다.
이에 본 연구에서는 교차로의 영향권 내에서의 운전자의 주행행태를 파악하기 위해 최첨단 계측장비를 활용한 뇌파(PolyG-I), 시각(Talk-Eye), 주행 위치 및 속도(GPS)를 측정하였다. 운전자들은 주행 중 시각에 의해서 정보를 획득하고, 획득된 정보를 뇌에서 연산 처리하여 정보의 중요도를 판단하게 된다.
따라서 운전자들이 외부 환경에 대해 어떻게 반응하고 행동하는지를 명확하게 파악하여 운전자 행동에 영향을 주는 요인을 도출하고자 한다. 즉, 운전자 행동에 영향을 미치는 요인이 다수 발생한다면 잠재적인 위험요인이 존재하는 구간으로 평가할 수 있으며, 이를 통한 교차로의 안전성을 평가하고자 한다.
도로의 안전성을 평가하는 방법은 크게 세 가지로 구분할 수 있다. 첫째, 교통사고 자료를 기반으로 사고다발지역 및 원인을 도출하거나 향후 교통사고를 예측하는 연구이다. 둘째, 운전자가 주행실험 및 경험을 토대로 도로상황에 대한 심리적 평가 즉, 주관적 평가방법에 의한 안전성 평가방법이다.
가설 설정
H0 = 실험뇌파와 배경뇌파의 차이가 없다.(μ1 = μ2)
H1 = 실험뇌파와 배경뇌파의 차이가 있다.(μ1 < μ2)
제안 방법
2.0이상의 뇌파가 출현된 시점을 대상으로 Eye-Camera에 저장된 동영상을 바탕으로 피실험자의 주행행태를 파악하고, GPS의 속도자료를 기반으로 가속 및 감속을 판단하여 에 나타내었다.
그리고 운전자의 주행환경에 가장 크게 영향을 미치는 교통량은 실험차량이 대상 교차로를 주행하는 전·후 30분 총 1시간 교통량을 측정하였다.
그리고 주행 중 운전자의 생리적 반응을 측정하기 위한 실험기기를 와 같이 뇌파(다차원 생체측정기 : PolyG-I), 시각(Eye Camera : Talk-Eye), 주행위치 및 속도(CPS)를 측정하기 위해 순차적으로 장착하였다.
넷째, 피실험자들이 주행 중 주로 주시하는 물체 및 도로환경을 분석하기 위해 시각좌표(X, Y)를 9등급으로 분류하여 주행 중 시각분포를 파악하였다.
다섯째, 피실험자들의 집중도 반응뇌파가 상위 1%에 해당하는 돌발상황 및 위험상황이 잠재된 상황을 Eye-Camera에 설치된 영상을 통해 추출한다.
둘째, 실차주행 차량에 생체적 반응을 측정할 수 있는 장비를 장착하고, 쾌적한 공간에서 평상시의 뇌파 즉, 배경뇌파를 측정 후 평상시간대에 실험대상 교차로를 각 방향별로 측정하였다.
실험기기의 점검이 완료되면, 실험대상 교차로를 평일 평상시간대(10:00~12:00 또는 15:00~17:00)에 각 방향별로 주행하도록 하여 자료를 획득하였다. 또한, 실차 주행실험기기가 많이 설치됨으로써 주행 중 GPS 데이터 미확보, 뇌파 센서가 두피와 분리, 시각데이터의 편중 등 획득된 자료의 오류를 최소화하기 위해 실시간으로 자료를 점검한다. 이러한 일련의 과정을 걸쳐 피실험자 10명이 4개 교차로를 주행한 횟수는 총 160회이며, 이와 관련된 세부적 실험방법은 <그림 3>과 같다.
또한, 집중도 뇌파의 출현범위를 배경뇌파를 기준으로 와 같이 분류하였다.
먼저, 시각 정보 분석의 용이성 및 피실험자의 주시방향 등을 통합적으로 분석하기 위해 와 같이 9등급으로 분류하였다.
또한, 운전상황 중 뇌파는 일반 임상병리 실험과 달리 고주파의 뇌파가 출현되는 주행 상황이 연출될 경우, 운전자는 주행 중 돌발상황 및 위험상황을 회피하기 위한 행동 시 고주파의 뇌파가 발생한다고 제시하였다(남궁문, 2010). 본 연구에서는 집중도 뇌파 상위 1%에 해당하는 2.0 이상(0.93%)의 뇌파를 잠재적 위험상황으로 분류하여 교차로 방향별로 비교분석을 수행하였다.
셋째, 실험대상 교차로의 집중력 뇌파를 0.2 범위로 분류하여 출현분포를 제시하고, 운전상황 중 집중력 뇌파가 약 1%에 해당하는 고주파의 뇌파를 추출하였다.
실차 주행실험은 운전경력이 있는 20대 남자 대학생 10명을 피실험자로 선정하고, 실험차량의 차량 조작에 의한 오류를 최소화하기 위해 10분간 주행하도록 하였다. 그리고 주행 중 운전자의 생리적 반응을 측정하기 위한 실험기기를 <그림 2>와 같이 뇌파(다차원 생체측정기 : PolyG-I), 시각(Eye Camera : Talk-Eye), 주행위치 및 속도(CPS)를 측정하기 위해 순차적으로 장착하였다.
이러한 일련의 과정을 걸쳐 피실험자 10명이 4개 교차로를 주행한 횟수는 총 160회이며, 이와 관련된 세부적 실험방법은 <그림 3>과 같다. 실차 주행실험의 기기별(뇌파, 시각, GPS)로 1sec 당 추출되는 자료의 수가 다르므로 시간축을 기준으로 자료를 통합하였다. 즉, 뇌파자료는 1sec 당 2개, 시각은 30개, GPS는 1개가 추출되어 1sec 당 가장 많이 추출되는 시각자료 단위로 통합하였으며, 추출된 샘플 수는 총 145,573개이다.
실차 주행실험의 실험기기를 설치한 후 피실험자들의 뇌파 및 시각자료가 정상적으로 PC로 전송되는지를 점검하고, 쾌적한 공간에서의 평상시 뇌파 즉, 배경뇌파를 측정한다. 배경뇌파는 피실험자의 기준뇌파라고도 볼 수 있으며, 사람마다 다르게 분포됨으로써 뇌파 실험시 중요한 요소이다.
배경뇌파는 피실험자의 기준뇌파라고도 볼 수 있으며, 사람마다 다르게 분포됨으로써 뇌파 실험시 중요한 요소이다. 실험기기의 점검이 완료되면, 실험대상 교차로를 평일 평상시간대(10:00~12:00 또는 15:00~17:00)에 각 방향별로 주행하도록 하여 자료를 획득하였다. 또한, 실차 주행실험기기가 많이 설치됨으로써 주행 중 GPS 데이터 미확보, 뇌파 센서가 두피와 분리, 시각데이터의 편중 등 획득된 자료의 오류를 최소화하기 위해 실시간으로 자료를 점검한다.
실험대상으로 선정된 교차로의 도로현황을 과 같이 차로 수, 교통섬, 좌·우회전 전용차로 유무, 교통량, 교통사고 건수 등을 조사하였다.
이에 본 연구에서는 교차로 구간에 대한 시각정보를 획득하기 위해 안구측정기(Talk-Eye)를 이용하였으며, 자료의 형태는 XY좌표 개념으로 검출되고 검출범위는 ±20°이다.
이에 본 연구에서는 교차로의 영향권을 전·후 200m, 교차로 폭 약 60m, 총 460m를 하나의 구간으로 가정하고, 사고건수는 동일하게 적용하여 사고다발구간을 선정하였다.
그리고 운전자들의 생체반응은 미세한 교통상황 및 주행환경으로도 영향을 받을 수 있으므로 피실험자들의 주행환경을 가능한 동일하게 실험조건을 가질 수 있도록 수립하였다. 즉, 날씨의 변화에 따른 소음, 주행환경, 차량 조작 등이 변화할 수 있으므로 주행환경이 좋은 맑은 날씨에 조사하였다. 그리고 운전자의 주행환경에 가장 크게 영향을 미치는 교통량은 실험차량이 대상 교차로를 주행하는 전·후 30분 총 1시간 교통량을 측정하였다.
운전자들의 뇌파는 운전 중 주변 도로·환경적 상황에 따라 지각, 식별, 판단 등 다양한 반응을 하게 되므로 교차로의 물리적 특성에 따라 차이가 발생할 수 있다. 집중도 뇌파는 미세한 뇌파에서부터 강한 뇌파가 출현됨으로 본 연구에서는 0.2 범위로 그룹화하여 분석하였다. 또한, 집중도 뇌파의 출현범위를 배경뇌파를 기준으로 <표 5>와 같이 분류하였다.
피실험자들이 교차로를 주행방향별로 주행 후 획득된 시각 정보를 통합하여 분류등급에 따른 분포를 분석하였다. 시각 분포는 주시거리에 따라 달리 표현될 수 있지만, 보편적으로 주행 중 신호등 및 전방 주시는 5번, 좌·우 Wing-mirror는 4번과 6번, 차량 속도계기판은 8번, Rear-view-mirror은 2번을 주시하여 속도 및 후방차량 인지를 통해 피실험자들이 주행에 필요한 정보를 획득한다.
대상 데이터
상기 조사교차로 선정사항을 고려하여 과 같이 전라북도 익산시에 위치한 주요 4지교차로 4개 지점(원대, 새한주유소, 우남샘물타운, 전자랜드 사거리)을 선정하였다.
교차로의 교통사고 저감을 효과적으로 대응하기 위해서는 무엇보다 운전자의 평상시 운전 습관과 도로·환경적 요인에 의한 생체적 반응 특성을 파악하고 이를 반영할 수 있는 방안을 찾는 것이 무엇보다 중요하다. 운전자의 주행행태와 관련한 연구는 고속도로와 같이 직선구간, 터널 등과 같이 단조로우면서도 특이한 구간을 대상으로 주행실험을 수행하였다. 하지만, 아직까지 주행환경이 복잡한 교차로에서의 연구는 이루어지지 않은 실정이다.
첫째, 교차로의 잠재적 위험요인을 도출하기 위하여 사고다발 교차로와 사고다발 교차로가 아닌 실험 대상 교차로를 선정하였다.
데이터처리
즉, 뇌파자료는 1sec 당 2개, 시각은 30개, GPS는 1개가 추출되어 1sec 당 가장 많이 추출되는 시각자료 단위로 통합하였으며, 추출된 샘플 수는 총 145,573개이다. 통합된 자료를 이용하여 교차로 방향별로 통계적 분석을 수행하였다.
피실험자들의 배경뇌파와 실험뇌파간의 통계적 검증을 위하여 Paired Comparison을 실시하였다. 검정통계량 추론에 앞서 귀무가설(H0)과 대립가설(H1)을 설정하게 되며, 유의수준 0.
이론/모형
피실험자의 주행행동에 따라 뇌파의 변화를 관측하기 위해 본 연구에서는 집중도 지표를 이용하였다. 집중도 뇌파는 집중력, 주의력이라고도 하며, 외부 환경이나 개체 내부의 여러 자극 가운데서 특정한 것을 분명하게 인식하는 것을 말하며, 각성, 집중, 연산의 과정을 포함한 형태이다.
성능/효과
Paired Comparison 검정 결과, 모든 교차로에서 p-value가 유의수준 0.05 보다 작으므로 귀무가설 H0(μ1 = μ2)을 기각하고, 대립가설 H1(μ1 < μ2)을 채택함으로써 뇌파간의 차이가 있는 것으로 분석되었다.
그리고 2.0 이상의 뇌파는 평균 0.93% 보다 높은 집중도 뇌파가 많이 출현되고 있어 갑작스러운 돌발 상황이 빈번하게 발생되며, 뇌파의 변동계수(C.V) 또한 0.5 이상으로 뇌파의 진폭이 크게 변화함을 알 수 있다. 따라서 새한 주유소 사거리는 운전자의 생리적 반응을 자극하는 위험요인이 존재한다고 볼 수 있으며, 이로 인한 도로의 교통사고는 지속적으로 발생함과 동시에 불안전한 교차로라고 볼 수 있다.
1999 범위의 집중도 뇌파가 WE, NS 방향에서 높게 나타나고 있어 피실험자들이 긴장을 하는 상태에서 주행하는 패턴을 보이고 있다. 그리고 2.0이상의 뇌파 출현율은 0.93% 이상으로 새한주유소 보다는 낮게 출현되며, 변동계수(C.V)는 0.50 이상으로 진폭이 존재하여 어느 정도의 위험요인이 존재하고 있음을 알 수 있다.
실차주행 실험을 위한 피실험자들의 연령, 운전 경력, 배경뇌파(Background EEG)는 <표 3>과 같으며, 평균 연령은 26세, 1일 평균 운전시간은 평균 42분으로 조사되었다. 그리고 배경뇌파는 쾌적한 공간에서 실차 주행실험과 동일한 실험기기를 모두 장착한 후 5분간 측정한 평균값이며, 피실험자의 평균 배경뇌파는 0.639로 분석되었다.
이상의 결과를 종합해 보면, 교차로의 교통사고가 많이 발생되고 있는 새한주유소와 우남샘물타운 사거리의 경우 주행 중 뇌파의 진폭의 변화가 크게 발생하였다. 그리고 피실험자들이 고도의 집중력을 요하는 상황 즉, 2.0 이상의 뇌파 또한 과다하게 출현되고 있어 주행 중 생리적 불안정 요소가 작용하고 있음을 파악할 수 있었다.
넷째, 운전자 부하를 유발하는 요인으로는 감속, 가속, 황색 신호시 교차로 통과, 주행차량의 차로변경 등으로 분석되었다. 이는 교차로 교통사고의 발생원인과 매우 밀접한 것으로 파악되었으며, 특히 사고다발 교차로에서 운전자 부하가 크게 발생되고 있음을 알 수 있었다.
둘째, 사고다발 교차로 유무에 따른 주행뇌파를 분석한 결과, 사고다발 교차로에서의 집중력 뇌파는 높게 출현되고 있으며 특히, 2.0 이상의 집중도 뇌파가 다수 발생되고 있어 운전자 부하로 인한 잠재적인 위험상황이 존재하고 있는 것으로 판단된다.
4지 교차로의 접근도로는 4개 구간이므로 사고다발지점은 3년간 교통사고 20건을 기준으로 분류하였다. 따라서 본 연구에서의 사고다발 교차로는 우남샘물타운 사거리와 새한주유소 사거리가 교통사고 다발지점에 포함됨을 볼 수 있다. 그리고 운전자들의 생체반응은 미세한 교통상황 및 주행환경으로도 영향을 받을 수 있으므로 피실험자들의 주행환경을 가능한 동일하게 실험조건을 가질 수 있도록 수립하였다.
셋째, 사고다발 교차로가 아닌 원대, 전자랜드 사거리의 시각활동은 주로 정면을 주시하면서 주행하는 행태를 보였다. 하지만, 사고다발교차로인 새한주유소, 우남샘물타운 사거리의 시각활동은 주행차량 주변을 지속적으로 인지하고 있는 것으로 나타났다.
둘째, 운전자가 주행실험 및 경험을 토대로 도로상황에 대한 심리적 평가 즉, 주관적 평가방법에 의한 안전성 평가방법이다. 셋째, 실차주행 및 가상주행 시뮬레이터를 활용한 운전자의 주행 행태 및 생리적 반응(뇌파, 심전도 등)을 측정하여 안전성을 평가하는 방법이라고 볼 수 있다.
실차주행 실험을 위한 피실험자들의 연령, 운전 경력, 배경뇌파(Background EEG)는 과 같으며, 평균 연령은 26세, 1일 평균 운전시간은 평균 42분으로 조사되었다.
이로 인해 피실험자들의 뇌파 부하량은 과 같이 배경뇌파 이하의 범위(0~0.506)에서 약 40%의 출현률이 발생되고, 2.0 이상의 뇌파는 평균 0.93% 보다 적게 출현되고 있음을 볼 수 있다.
이상의 결과를 종합해 보면, 교차로의 교통사고가 많이 발생되고 있는 새한주유소와 우남샘물타운 사거리의 경우 주행 중 뇌파의 진폭의 변화가 크게 발생하였다. 그리고 피실험자들이 고도의 집중력을 요하는 상황 즉, 2.
즉, 운전자들은 평상시 보다 주행 중에 높은 뇌파가 출현되지만, 돌발상황 및 위험상황이 발생되면 그 이상의 뇌파가 출현되기 때문이다[2]. 이에 본 연구에서는 집중도 지표를 활용하여 주행 중 도로상황에 따른 반응뇌파 및 시각 활동을 규명하고, 집중도 뇌파 상위 1%에 해당하는 뇌파를 돌발상황 및 위험상황 감지로 가정할 때의 위험요인을 도출하였다. 이와 관련된 연구방법은 다음과 같다.
실차 주행실험의 기기별(뇌파, 시각, GPS)로 1sec 당 추출되는 자료의 수가 다르므로 시간축을 기준으로 자료를 통합하였다. 즉, 뇌파자료는 1sec 당 2개, 시각은 30개, GPS는 1개가 추출되어 1sec 당 가장 많이 추출되는 시각자료 단위로 통합하였으며, 추출된 샘플 수는 총 145,573개이다. 통합된 자료를 이용하여 교차로 방향별로 통계적 분석을 수행하였다.
6% 순으로 나타났다. 즉, 도심지에서의 운전자 부하에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로는 차량 속도라고 볼 수 있으며, 특히 감속 시에 운전조작에 의한 과부하가 발생되고 있음을 알 수 있었다.
첫째, 교차로별 집중도 뇌파는 보조간선도로에 비해서 주간선도로에서 집중력을 발휘하면서 주행하고 있는 것으로 분석되었다. 이는 주간선도로가 보조간선도로 보다 차로수가 많아 주행차량 주변의 차량행태를 지속적으로 인지함으로 인해 집중도 뇌파가 높게 나타나는 것으로 판단된다.
피실험자들의 뇌파변화에 따른 주행행동을 파악하기 위하여 2.0이상의 고주파수의 집중도 뇌파를 분석한 결과, 총 1,455개로 전체 비율의 0.93%가 출현되었다. 2.
피실험자들의 실험대상 교차로를 주행 중 2.0 이상의 집중도 뇌파가 출현되는 상황으로는 감속 53.3%, 가속 15.7%, 황색신호시 교차로 통과 8.4%, 주행차량의 차선변경 7.5%, 교차로 통과시 신호등 주시 6.5%, Wing-Mirror 및 Rear-View-Mirror로 주변차량 인지 5.6% 순으로 나타났다. 즉, 도심지에서의 운전자 부하에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로는 차량 속도라고 볼 수 있으며, 특히 감속 시에 운전조작에 의한 과부하가 발생되고 있음을 알 수 있었다.
후속연구
또한, 생리적 반응 뇌파를 통해 개별 교차로의 안전성을 규명하는 기초적 연구로써 피실험자의 운전자 부하를 통해 사고다발 교차로의 잠재적 위험성을 규명하였지만, 이에 대한 개선방안이 이루어지지 않은 실정이다. 따라서 운전자 부하가 많이 발생되는 주요 원인별 개선요인을 Matrix 형태로 작성하여 보다 쉽고 용이하게 개선방안을 수립할 수 있도록 지원하는 연구가 필요할 것으로 판단된다.
이는 기존의 공학적·주관적인 방법에 의한 교차로 안전성 평가와 차별화되고, 인적요인을 고려하지 못한 한계점을 해결하는데 기초자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
이상의 연구결과를 종합해 보면, 사고다발 교차로에서 2.0 이상의 집중도 뇌파가 높게 출현됨으로써 잠재적 위험성이 존재하고, 이를 개선하기 위한 방안이 필요할 것으로 판단된다. 하지만, 본 연구에서는 운전자의 생체적 반응을 고려한 교차로의 안전성을 평가할 수 있는 기초적 자료를 제공하는 연구로써 향후 지속적인 연구를 통해 운전자 부하요인에 의한 개선 방안 제시가 필요할 것으로 판단된다.
이외에도 실차주행 실험의 난해성 및 위험성으로 인해 교차로 안전성 평가시 마다 주행실험을 수행할 수 없으므로 실차주행과 차량 시뮬레이터 간의 현실오류를 규명할 필요가 있을 것으로 판단된다. 차량 시뮬레이터는 현실의 교통상황 및 기하구조를 재현하는 실험기기로 실차 주행실험과의 현실성 차이를 검증함으로써 실내 실험자료의 객관성 및 보편성을 획득함과 더불어 인적요인에 의한 연구가 활발하게 진행될 것으로 판단된다.
조사대상 선정기준에 의해서 분류된 대상 교차로를 중심으로 운전자들의 주행행태 및 생리적 반응을 측정함으로써 객관적이고 정량적인 교차로 안전성 평가가 가능할 것으로 판단된다.
이외에도 실차주행 실험의 난해성 및 위험성으로 인해 교차로 안전성 평가시 마다 주행실험을 수행할 수 없으므로 실차주행과 차량 시뮬레이터 간의 현실오류를 규명할 필요가 있을 것으로 판단된다. 차량 시뮬레이터는 현실의 교통상황 및 기하구조를 재현하는 실험기기로 실차 주행실험과의 현실성 차이를 검증함으로써 실내 실험자료의 객관성 및 보편성을 획득함과 더불어 인적요인에 의한 연구가 활발하게 진행될 것으로 판단된다.
0 이상의 집중도 뇌파가 높게 출현됨으로써 잠재적 위험성이 존재하고, 이를 개선하기 위한 방안이 필요할 것으로 판단된다. 하지만, 본 연구에서는 운전자의 생체적 반응을 고려한 교차로의 안전성을 평가할 수 있는 기초적 자료를 제공하는 연구로써 향후 지속적인 연구를 통해 운전자 부하요인에 의한 개선 방안 제시가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 개별 교차로의 방향별 운전자의 뇌파부하가 발생하는 구간을 분석하고, 돌발상황 및 위험상황이 잠재된 교차로를 규명하는 연구를 수행하였다. 하지만, 실차주행 실험의 위험성 및 어려움으로 인해 피실험자 선별의 어려움이 존재하여 20대를 대상으로 수행하였지만, 실험자료의 객관성 및 보편성을 근거한 다양한 계층의 실험군을 조성하여 확장 연구가 필요할 것으로 판단된다. 또한, 생리적 반응 뇌파를 통해 개별 교차로의 안전성을 규명하는 기초적 연구로써 피실험자의 운전자 부하를 통해 사고다발 교차로의 잠재적 위험성을 규명하였지만, 이에 대한 개선방안이 이루어지지 않은 실정이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
교차로의 연결도로에서 발생하는 주행 패턴은?
교차로는 일반 도로와 달리 서로 다른 기하구조 및 교통운영을 가진 도로가 결합되는 지점으로 매우 복잡한 도로․환경적 요인을 가지고 있다. 그리고 교차로의 연결도로에서 진입하는 차량 간에 상충과 정지 신호시 급정지, 녹색 등화시 급출발 등 다양한 주행패턴이 발생된다. 이처럼 하나의 교차로에 다른 형태의 도로와 운영조건 등을 가진 도로가 교차하면서 교차로의 교통사고는 지속적으로 발생하고, 사고다발지점으로 분류되는 경우가 다수 존재한다.
교차로란?
교차로는 일반 도로와 달리 서로 다른 기하구조 및 교통운영을 가진 도로가 결합되는 지점으로 매우 복잡한 도로 환경적 요인을 내포하고 있다. 특히, 교차로 접근도로에서 진입하는 차량 간의 상충과 정지 신호시 급정지, 녹색 등화시 급출발 등 다양한 주행패턴의 변화로 인해 교통사고는 지속적으로 발생되며, 교통사고의 주요 발생원인은 인적요인으로 알려져 있다.
도로의 안전성을 평가하는 방법은 무엇이 있는가?
도로의 안전성을 평가하는 방법은 크게 세 가지로 구분할 수 있다. 첫째, 교통사고 자료를 기반으로 사고다발지역 및 원인을 도출하거나 향후 교통사고를 예측하는 연구이다. 둘째, 운전자가 주행실험 및 경험을 토대로 도로상황에 대한 심리적 평가 즉, 주관적 평가방법에 의한 안전성 평가방법이다. 셋째, 실차주행 및 가상주행 시뮬레이터를 활용한 운전자의 주행 행태 및 생리적 반응(뇌파, 심전도 등)을 측정하여 안전성을 평가하는 방법이라고 볼 수 있다.
참고문헌 (18)
남궁문, 이병주, 서임기(2010) 생체반응(뇌파)과 인지평가 특성에 의한 개별 교차로 안전성 평가에 관한 연구, 대한토목학회논문집 D, vol. 30 no. 3, pp.231-240.
서임기(2010), 운전자의 심리적 특성을 고려한 교차로 안전성 평가모형 개발, 원광대학교, 박사학위논문.
전용욱(2002), AHS에서 Platoon의 속도와 거리변화에 따른 운전자의 생체신호와 감성평가, 아주대학교, 석사학위논문.
전효정(2002), 자동차 시뮬레이터에서의 급출발 및 급제동에 따른 운전자 감성평가, 한국감성과학회지, vol. 5, no. 4, pp.51-57.
Lal, S. K. L., Craig, A.(2005) Reproducibility of the spectral components of the electroencephalogram during driver fatigue, International Journal of Psychology, vol. 55, pp.137-143.
Leisch, J P(1989) horizontal sight distance considerations in freeway and interchange reconstruction, Transportation Research Record no. 1208, pp.80-84.
김응철, 이동민, 김도훈(2008) 지방부 신호교차로 안전성 판단을 위한 사고예측모형, 한국도로학회지 제10권 4호, pp.56-63.
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