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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 오흥운
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 경기대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수46
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최근 5년간 집계된 고속도로 교통사고자료에 따르면 전체사고건수의 12.8%, 사망자수의 31.4%가 졸음운전으로 인해 발생하고 있다. 경찰청에 따르면 고속도로에서의 졸음운전 교통사고 치사율은 일반 교통사고에 비해 3배나 높은 14.1%에 달하고 있다. 졸음운전사고는 과속, 주시태만 등 운전자의 과실과 달리 졸음이라는 불가항력적인 원인이라는 점에서 타 사고유형과 차별화된 접근이 필요하다.
그러나 고속도로 교통안전 관리기관의 졸음운전 감소대책은 일반적인 교통사고 대책과 마찬가지로 사고다발지점과 같은 특정지점(SPOT)의 사고이력 데이터에 집중하고 있다. 졸음운전 경험자 중 사고를 낸 운전자는 10% 미만이지만, 대부분의 운전자는 실제 사고를 내지는 않았더라도 사고의 위험성이 큰 졸음상태에서 운전을 한 것으로 조사되고 있다. 따라서 졸음운전 사고를 예방하기 위해서는 잠재적인 사고 위험성까지 고려한 접근방법이 요구된다.
본 논문에서는 개별차량 주행궤적 데이터를 이용하여 졸음운전 위험구간을 파악할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 졸음운전사고는 운전자의 피로도가 누적되었을 때 주행능력을 상실한 운전자의 인적요인으로부터 발생되며, 정성적으로 체감되는 운전자의 피로도는 연속주행시간을 통해 간접적으로 분석될 수 있다. 즉, 운전자의 주요 운전행태인 연속주행시간 분석으로 잠재적인 졸음운전 위험구간 선정이 가능하다.
먼저 대용량 내비게이션 주행경로자료를 활용하여 연속주행시간과 졸음운전과의 통계적 상관관계를 분석하였다. 고속도로 링크별 연속주행차량의 비율을 산출하였으며, 링크별 졸음사고 건수, 교통량, 구간길이를 변수로 하는 안전성능함수를 추정하였다. 다양한 형태의 안전성능함수가 추정되었으며 도출된 통계치의 비교를 통해 연속주행시간과 졸음사고 발생간의 통계적 상관성이 있음을 다각적으로 분석하였다.
본 논문에서는 개별차량 주행경로를 분석하여 경로내 차량의 기종점과 휴식여부 등을 고려한 연속주행시간 분포를 도출하였다. 졸음운전 위험도 평가를 위해 CVaR(Conditional Value at Risk)을 도입하여 연속주행시간 분포 중 alpha%를 초과하는 평균값을 구간별 졸음운전 위험도를 평가하는 지수로 활용하였다.
제시된 연속주행시간 지수의 검증은 다음과 같이 수행하였다. 먼저 화물차 디지털운행기록계(Digital Tachograph)에서 추출한 운전자 위험행동 변수 중 졸음운전에 영향을 미치는 변수들을 선정하였다. 이를 독립변수로 하여 음이항 회귀모형을 통해 졸음운전 발생건수를 예측하였고, 경험적 베이즈 추정치와의 비교를 통해 구간별 잠재적 안전개선 지수(Potential for Safety Improvement)를 산출하였다. 최종적으로 구간별 연속주행시간 지수를 잠재적 안전개선 지수와 비교 분석하였다.
본 논문에서 제시한 연속주행시간 지수는 운전자의 실제 주행행태에 기반한 연속주행 실태를 파악할 수 있게 해준다. 이는 2017년부터 시행중인 연속주행시간 단속의 근거를 제공할 수 있으며, 아울러 졸음운전 발생 가능성이 높은 잠재적 위험구간 선정이 가능하여 향후 효율적인 졸음운전 예방대책 수립이 가능할 것으로 기대된다.
그러나 고속도로 교통안전 관리기관의 졸음운전 감소대책은 일반적인 교통사고 대책과 마찬가지로 사고다발지점과 같은 특정지점(SPOT)의 사고이력 데이터에 집중하고 있다. 졸음운전 경험자 중 사고를 낸 운전자는 10% 미만이지만, 대부분의 운전자는 실제 사고를 내지는 않았더라도 사고의 위험성이 큰 졸음상태에서 운전을 한 것으로 조사되고 있다. 따라서 졸음운전 사고를 예방하기 위해서는 잠재적인 사고 위험성까지 고려한 접근방법이 요구된다.
본 논문에서는 개별차량 주행궤적 데이터를 이용하여 졸음운전 위험구간을 파악할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 졸음운전사고는 운전자의 피로도가 누적되었을 때 주행능력을 상실한 운전자의 인적요인으로부터 발생되며, 정성적으로 체감되는 운전자의 피로도는 연속주행시간을 통해 간접적으로 분석될 수 있다. 즉, 운전자의 주요 운전행태인 연속주행시간 분석으로 잠재적인 졸음운전 위험구간 선정이 가능하다.
먼저 대용량 내비게이션 주행경로자료를 활용하여 연속주행시간과 졸음운전과의 통계적 상관관계를 분석하였다. 고속도로 링크별 연속주행차량의 비율을 산출하였으며, 링크별 졸음사고 건수, 교통량, 구간길이를 변수로 하는 안전성능함수를 추정하였다. 다양한 형태의 안전성능함수가 추정되었으며 도출된 통계치의 비교를 통해 연속주행시간과 졸음사고 발생간의 통계적 상관성이 있음을 다각적으로 분석하였다.
본 논문에서는 개별차량 주행경로를 분석하여 경로내 차량의 기종점과 휴식여부 등을 고려한 연속주행시간 분포를 도출하였다. 졸음운전 위험도 평가를 위해 CVaR(Conditional Value at Risk)을 도입하여 연속주행시간 분포 중 alpha%를 초과하는 평균값을 구간별 졸음운전 위험도를 평가하는 지수로 활용하였다.
제시된 연속주행시간 지수의 검증은 다음과 같이 수행하였다. 먼저 화물차 디지털운행기록계(Digital Tachograph)에서 추출한 운전자 위험행동 변수 중 졸음운전에 영향을 미치는 변수들을 선정하였다. 이를 독립변수로 하여 음이항 회귀모형을 통해 졸음운전 발생건수를 예측하였고, 경험적 베이즈 추정치와의 비교를 통해 구간별 잠재적 안전개선 지수(Potential for Safety Improvement)를 산출하였다. 최종적으로 구간별 연속주행시간 지수를 잠재적 안전개선 지수와 비교 분석하였다.
본 논문에서 제시한 연속주행시간 지수는 운전자의 실제 주행행태에 기반한 연속주행 실태를 파악할 수 있게 해준다. 이는 2017년부터 시행중인 연속주행시간 단속의 근거를 제공할 수 있으며, 아울러 졸음운전 발생 가능성이 높은 잠재적 위험구간 선정이 가능하여 향후 효율적인 졸음운전 예방대책 수립이 가능할 것으로 기대된다.
목차
제 1 장 서 론 1제 1 절 연구배경 1제 2 절 졸음운전 실태 및 영향인자 2제 1 항 졸음운전 실태 2제 2 항 졸음운전 영향인자 5제 3 절 연구의 범위 및 수행방법 12제 1 항 연구범위 12제 2 항 연구 수행방법 12제 3 항 연구 기대효과 15제 2 장 문헌조사 16제 1 절 졸음운전에 관한 기존 연구 16제 1 항 생체적 측면 16제 2 항 운전행동 측면 20제 2 절 졸음운전 예방노력 24제 1 항 공공교육(Education) 24제 2 항 공학적 측면(Engineering) 29제 3 항 환경적 측면(Environment) 34제 4 항 단속 규제(Enforcement) 37제 3 절 통계분석 및 방법론 42제 4 절 차별성 및 시사점 45제 1 항 시사점 45제 2 항 연구의 차별성 47제 3 장 연속주행시간과 졸음사고간 통계적 상관관계 분석 48제 1 절 개요 48제 2 절 주행궤적 데이터를 이용한 연속주행시간 산출 49제 3 절 안전성능함수 추정을 통한 통계적 상관관계 분석 51제 1 항 안전성능함수의 구축 51제 2 항 통계적 검증 59제 4 절 연속주행시간과 졸음운전 사고간 통계적 검증결과 63제 4 장 연속주행시간 지수 64제 1 절 위험관리(Risk Management) 64제 2 절 위험관리 지표 65제 1 항 VaR, CVaR 65제 2 항 CVaR 확률분포모형 69제 3 항 모형식과 개별차량 주행궤적값 비교 72제 3 절 연속주행시간 지수 산출 74제 1 항 개별차량 주행궤적 데이터 74제 2 항 CVaR α%과 졸음사고 비교 81제 5 장 연속주행시간 지수 검증 83제 1 절 PSI(Potential Safety Index) 83제 2 절 DTG(Digital TachoGraph) 데이터를 이용한 졸음운전 사고구간 추정 85제 1 항 DTG 및 교통사고 데이터 85제 2 항 분석방법 88제 3 항 졸음운전 위험구간 분석 94제 3 절 CVaR과 PSI 비교 97제 1 항 DTG를 활용한 CVaR 산출 97제 2 항 CVaR, 졸음사고, PSI 비교 98제 6 장 결론 및 향후 연구과제 101제 1 절 결 론 101제 2 절 향후 연구과제 103참고문헌 105Abstract 114
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