[논문]고령자의 운전패턴 인식을 통한 운전면허증 갱신 및 반납 정책에 대한 연구

조면균

doi:10.14400/jdc.2018.16.10.213

고령자의 운전패턴 인식을 통한 운전면허증 갱신 및 반납 정책에 대한 연구
A Study on the Driver's License Renewal and Return Policy through the Recognition of the Elderly's Driving Pattern 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.16 no.10, 2018년, pp.213 - 222

초록
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본 연구는 고령운전자의 교통사고율 감소를 위하여 고령자의 운전패턴 인식을 통해 교통사고위험지수를 도출하고 그에 따라 운전면허증의 갱신 및 반납 정책에 반영하고자 실시되었다. 먼저, 고령운전자의 행동특성을 분석하여 교통사고를 유발하는 주요요인을 도출하여 교통사고 위험지수를 정의한다. 둘째, 자동차에 부착된 카메라, 거리센서와 스마트폰을 통하여 고령자의 운전패턴으로부터 교통사고 위험지수를 측정하는 방법을 제시한다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션으로 3개의 문턱 값을 도출하여 측정된 교통사고 위험지수로부터 사고위험도를 4단계로 판별하고 고령 운전자의 안전운전을 보장하기 방안을 제시한다. 제안하는 방법에 따라 고령운전자의 운전능력을 객관적으로 평가하여 운전면허 갱신주기의 재설정 및 자진 반납을 유도함으로써, 고령운전자의 교통사고 증가로 인한 사회적 비용을 최소화하기 위한 운전면허증 관리정책 수립에 적극 활용 가능할 것이라 믿는다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study was conducted to derive the traffic accident risk index through the recognition of the elderly driver's driving pattern to reduce the traffic accident rate of elderly drivers and to reflect them in the renewal and return policy of driver's license accordingly. First, the traffic accident risk index is defined by analyzing the behavioral characteristics of older drivers to derive the major factors that lead to traffic accidents. Second, we present a method to measure the traffic accident risk index from the driving pattern of the elderly through the smart-phone, the camera and the distance sensor attached to the car. Finally, we derive three thresholds by computer simulation and determine the accident risk from the measured traffic accident risk index as four steps and suggest ways to ensure safe driving of older drivers. It is required to objectively assess the driving ability of an aged driver in accordance with the proposed method, and to induce the driver to reset the driver's license renewal cycle and voluntarily return the driver's license to minimize social costs due to increased traffic accidents.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1. Interrelationship between visuospatial ability and situation awareness [5]
그림 Fig. 2. Comparison of traffic accident between the elderly and the ordinary drivers [7]
표 Table 1. Classification of driver's license renewal and regular aptitude test
표 Table 2. Contents of regular aptitude test for driving license
표 Table 3. TARI from Traffic Violation(TARI_TV) according to Fine and Penalty for Traffic Violation in Korea
표 Table 4. TARI from Safety Distance Violation (TARI_SDV) using Safety Distance for Vehicle Speed
그림 Fig. 3. TARI from Drivers Health Problem using smart-phone application
그림 Fig. 4. Method of calculating the final traffic acciden trisk index(Final TARI)
그림 Fig. 5. Elderly driving range for Matlab simulation
표 Table 5. Threshold values of Determining Traffic Accident Risk Stages for Elderly Drivers

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

교통사고 위험지수(TARI : Traffic Accident Risk Index)는 운전자가 가지고 있는 안전운전 저해요소를 점수화한 것으로 이 값이 높을수록 교통사고 발생확률이 높아짐을 예측할 수 있다. 그러므로 본 장에서는 고령운전자 스스로가 자신의 운전능력 저하가 타인에게 큰 위협이 될 수 있음을 자각할 수 있도록, 자신의 자동차로 편리하게 교통사고 위험지수를 도출하는 방법에 대해 제안하고자 한다.
그러므로 고령자 자신의 자동차로 운전에 필요한 기능적, 인지적 능력에 대한 누적된 평가를 통해 자신의 운전행위에 대한 막연한 자신감이 아닌 타인의 위험요소가 될 수 있음을 자각시키는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 고령운전자 자신이 수긍가능한 객관적인 운전위험지수 도출 방법을 제시하고 이를 통해 자발적인 주의운전 실행, 운전의 빈도 낮춤 및 더 나아가 운전면허증 반납을 실천 할 수 있도록 유도한다.
본 논문의 목적은 고령자의 운전능력 측정 시스템의 구현이 아닌 정량적 측정방법의 아이디어 제안을 통한 면허관련 정책의 반영에 있다. 향후, 제안하는 고령운전자 운전위험요소 측정시스템의 구현 및 임상시험을 통해 제안 방법의 유효성과 정확성을 증명하고자 한다.
본 절에서는 고령운전자의 교통행동 특성 중에 심각한 교통사고를 유발할 수 있는 중요요인 4가지를 도출하여 교통사고 위험지수와 연계함으로써 고령운전자의 교통사고 위험률을 판단하는 근거로 삼고자 한다.
본 절에서는 도로형태별, 교차로 상황 및 법규위반에 따른 고령운전자의 교통사고 특성을 살펴보고자 한다.

제안 방법

먼저 교통사고 위험지수를 도출하기 위한 고령운전자의 교통법규 미준수의 객관적인 측정방법을 제시한다. 고령운전자에게 등록된 자동차에 부과된 교통법규 위반 과태료를 근거로 교통법규 미준수의 측정을 수행한다. 특히 교통법규 위반은 대형사고로 이어질 수 있으므로 위반시 큰 값으로 책정되도록 했다.
기존의 운전적정성 측정방법이 일회성의 설문지, 운전 시뮬레이터 실시 결과에 의존적이었다면, 본 연구에서 제안하는 방법은 실제로 고령운전자가 자신의 차량을 운행하는 과정에서 생긴 사건들을 DB에 저장하여 누적하고 이것을 바탕으로 교통사고 위험지수를 측정하는 방식이다. 그러므로 그 측정결과의 신뢰성 및 고령운전자 본인의 인정(설득력) 정도가 기존 방법과는 크게 차이 난다고 하겠다.
먼저 앞 절에서 구해진 위험지수에 따른 반응 단계 판별을 위한 문턱값(Threshold value)을 결정해야 한다. 논문의 제안 수준에 맞는 도로이동 환경을 설정하기 위하여 저자가 자주 이용하였던 용인시청과 성남시청 구간의 왕복구간을 고령자의 운전구간으로 설정하였다. Fig.
먼저 우리나라는 운전면허의 등급(1종/2종) 및 연령에 따라 갱신주기가 결정되어 있는데, 먼저 2종의 경우 모든 연령에 동일하게 10년마다 갱신하고 신규 운전면허 합격자가 65살 이상일 때만 5년의 갱신주기를 강제하고 있다. 둘째로 1종의 경우 65세 미만은 매 7년마다, 65세 이상은매 5년마다 운전면허 갱신을 함과 동시에 적성검사를 실시한다. 셋째로 정기적성검사를 받아야 하는 대상은 1종 운전면허소지자와 2종 운전면허 소지자 중 70세 이상인 사람이다[13,16].
고령운전자의 기존 운전능력 판단기준은 사람마다 다른 신체적 지적능력이 있음을 고려하지 않고 운전능력의 이상 유무를 정확하고 객관적인 평가가 아닌 단지 나이 로만 판단하는 한계가 있다. 또한, 운전자의 운전능력을 평가하기 위해서는 설문지 작성, 적성검사, 자동차 시뮬레이션 테스트 실시 등의 복잡하고 오랜 시간이 소요되는 검사를 직접 방문하여 진행해야 했다. 한편 본인의 자동차가 아닌 타인이 실시하는 테스트의 결과에 대해서 고령운전자가 그 결과를 수긍하고 결과에 따른 적성검사 주기조정 및 운전면허증 반납의 요구에 자발적으로 협조 할지는 의문시 되며 관련 정책 강행 시 집단반발의 여지도 존재하였다.
먼저 교통사고 위험지수를 도출하기 위한 고령운전자의 교통법규 미준수의 객관적인 측정방법을 제시한다. 고령운전자에게 등록된 자동차에 부과된 교통법규 위반 과태료를 근거로 교통법규 미준수의 측정을 수행한다.
본 논문에서는 Matlab을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 다양한 환경에서의 교통사고 위험지수인 TARI를 계산하였다. 이때 고령자의 교통사고위험 단계를 결정하기 위한 문턱값(Threshold value)를 아래의 Table 5와 같이 결정하였다.
본 절에서는 3.1 절에서 도출된 교통행동 판단기준에 따라 고령운전자의 교통사고 위험지수(TARI : Traffic Accident Risk Index)를 정량적으로 측정하는 방법을 제시한다. 향후 최종 계산된 위험지수 값에 따라 고령운전자를 위한 정책 및 대책수립에 활용하고자 한다.
스마트폰을 이용한 시력, 색약(색맹) 측정 및 만성질환관련 병력 체크를 통해 운전에 필수적인 시력, 색맹 및 만성질환 등의 병력을 스마트폰용 앱을 설치하여 평가하고 점수화 한다. 시력은 0.
이것을 측정하는 방법은 방향지시등 점등, 차선 변경 방향의 차량확인 행동, 차량의 가속을 통한 차선변경 및 거리유지의 3단계가 적절하게 이루어 졌는지를 카운트한다. 전체 차선변경 시도횟수 중에 부적절한 차선변경 횟수를 누적 계산함으로써 좌회전 위반으로 인한 교통사고 위험지수(TARI from Left-turn Violation)를 점수화 한다.
이것을 측정하는 방법은 방향지시등 점등, 차선 변경 방향의 차량확인 행동, 차량의 가속을 통한 차선변경 및 거리유지의 3단계가 적절하게 이루어 졌는지를 카운트한다. 전체 차선변경 시도횟수 중에 부적절한 차선변경 횟수를 누적 계산함으로써 좌회전 위반으로 인한 교통사고 위험지수(TARI from Left-turn Violation)를 점수화 한다. 이것은 식 (3)으로 표현될 수 있다.
지금까지 고령자 자신이 자동차를 운행하면서 교통사고 위험요소를 도출하고 점수화하여 현실적으로 법제화하기 위한 아이디어 및 안전운전 강화를 위한 방안을 제안하였다. 기존의 일방적인 검사 및 결정방식 대신에 자신이 운전하는 과정에서 누적된 객관적인 사고유발인자 데이터베이스에 의한 결정을 알려주므로 고령운전자가 수긍하고 따르기가 용이한 장점이 있다.
이때 고령자의 교통사고위험 단계를 결정하기 위한 문턱값(Threshold value)를 아래의 Table 5와 같이 결정하였다. 컴퓨터 시뮬레이션으로 계산된 TARI의 분포를 분석하여 상위 5%, 상위 15%, 상위 40%에 해당하는 값을 각각 TH3, TH2, TH1으로 설정하였다.

이론/모형

먼저 운전시 가장 중요한 시각기능 평가를 위해 FACT (Functional Acuity Contrast Test)에 기반을 둔 OPTECT@6500P 모델을 이용하여 시력, 시야, 색맹을 측정한다[17]. 둘째로 고령자운전자의 인지지각 기능검사의 경우 컴퓨터 기반 8개의 과제를 수행하는 검사인 CPAD (Cognitive Behavioral Driver’s Inventory) 검사가 있다[17,18].

성능/효과

고령운전자의 차대차 사고 중에서 곡선로에서 발생한 사고가 차지하는 비율(10.38%)은 비고령 운전자 사고율 (7.37%) 대비 3.01% 높은 수치를 보여, 조향능력과 전방 차량과의 간격유지 등 다각적인 운전부가가 요구되는 경우 사고율이 높게 나타남을 알 수 있다. 단순 경사로에서 차대차 사고율은 차이가 없는 반면 경사진 곡선로에서의 차대차 사고율은 고령자가 비고령자 대비 2%이상 높았다.
고령운전자의 교통행동 특성을 살펴보면, 첫째로 노화에 따른 시력과 청력의 감퇴로 인해 운전행동에 필수적인 동체시력과 대비민감성 및 접근인식력의 저하를 들수 있다. 둘째로 감각기능의 약화로 인한 주의력, 시공간 지각능력, 정보처리속도, 반응속도 등의 인지력 저하로 교통사고 발생 가능성을 높인다. 셋째 각종 심혈관 질환, 당뇨, 류마티스성 관절염 및 치매 등의 노인성 질환으로 인해 행동유연성이 저하되어 실수를 유발하게 된다[2-4].
위험군의 고령운전자를 운전에서 제외시키는 배제적 접근에 있어서, 제안하는 교통사고 위험지수의 누적된 값을 활용함으로써 고령자의 자각과 수긍을 바탕으로 운전면허의 제도적 변경이 용이할 수 있다. 추가로 연령에 따라 운전면허 갱신주기를 단축하고 상세한 적성검사를 자주 실행하게 함으로써 운전면허증의 반납 등의 제도를 정착할 수 있다.

후속연구

추가적으로 스마트폰에 교통사고 유발인자 별 측정결과 DB를 완성하여 최종 교통사고 위험지수를 사용자에게 주기적으로 안내할 예정이다. 특히 경고나 위험단계인 경우 본인뿐 아니라 가족에게도 공유하여 고령운전자로 하여금 운전자제, 정기검사 자진실시, 운전면허증 반납 등의 안전을 위한 대비를 할 수 있도록 유도한다.
향후 더 정밀한 검사를 위하여, 차량의 정지신호(붉은색) 점등 시 반응시간, 무시횟수 등을 측정하고 운행신호(초록색) 점등 시 반응시간을 추가로 고려하여 교차로에서의 대응능력을 측정하는 방법으로 개선하고자 한다.
위험단계는 고령자 본인뿐 아니라 교통사고에 의한 사회적 비용이 크게 증가할 수 있는 단계이므로 주변의 가족에게 알리어 운전자를 설득하도록 유도해야 한다. 향후 법적인 뒷받침이 수반된다면 경찰서에도 관련정보가 공유되어 적성검사 즉시 실시 및 고령운전자의 운전면허 반납 고지가 적용될 수 있다.
주의 단계의 경우 스마트폰은 지속적으로 운전자에게 조심운전과 휴식운전을 유도하고 통행량이 많은 교차로 진입시 및 야간운전에 음성안내를 통한 주의운전을 유도한다. 향후 스마트폰과 네비게이션의 연동을 통하여, 주의단계에 있는 고령자에게는 네비게이션이 먼 거리를 우회하더라도 교차로가 적고 통행량이 적은 경로를 설정하도록 한다.
1 절에서 도출된 교통행동 판단기준에 따라 고령운전자의 교통사고 위험지수(TARI : Traffic Accident Risk Index)를 정량적으로 측정하는 방법을 제시한다. 향후 최종 계산된 위험지수 값에 따라 고령운전자를 위한 정책 및 대책수립에 활용하고자 한다.
본 논문의 목적은 고령자의 운전능력 측정 시스템의 구현이 아닌 정량적 측정방법의 아이디어 제안을 통한 면허관련 정책의 반영에 있다. 향후, 제안하는 고령운전자 운전위험요소 측정시스템의 구현 및 임상시험을 통해 제안 방법의 유효성과 정확성을 증명하고자 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	최근 제안되는 고령운전자의 교통사고 예방을 위한 배제적 접근 방안은 무엇인가?	최근 고령운전자의 교통사고를 예방을 위한 배제적 접근 방안으로 면허갱신주기의 조정, 적성검사의 정밀화, 운전면허 조건의 변경, 자발적 운전면허 반납 및 교통안전 이수 프로그램의 의무화 등이 제안되고 있다[13-15].
	고령운전자의 법규위반별 사고건수는 어떠한가?	고령운전자의 도로사정별 교통사고 특성을 분석해 보면, 곡선로, 교차로(특히 좌회전)에서의 교통사고가 일반인 대비 유의하게 사고율이 높게 나타났는데 이는 전방 신호등의 분석, 조향능력과 전방차량과의 거리유지 등이 동시에 필요한 복합 운전부하일 때 불리한 것을 알 수 있다[7-9]. 또한 법규위반별 사고건수를 분석해 보면, 신호 위반, 안전거리 미확보, 교차로 운행방법 위반으로 인한 고령자의 교통사고 빈도가 높았다[8,10].
	고령운전자 안전대책에 대한 보정적 접근의 정의는 무엇인가?	고령운전자의 안전대책은 고령운전자가 정신/신체적인 기능부족으로 교통사로에 더 취약한 집단이라는 가정 하에 통행과 관계된 권리를 한정하는 배제적 접근과 고령운전자의 문제를 교통환경 및 안전운전지원 기술을 통해 해결하는 보정적 접근이 있다[4]. 하지만 배제적 접근은 고령자의 독립성, 자율성 및 이동의 자유를 제한하는 것이므로 이에 대한 고령자의 저항은 매우 강하다[11,12].

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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