DBQ를 이용한 운전자의 과속의도와 행동에 관한 연구

이창희,금기정 대한교통학회 2015 대한교통학회지 Vol.33 No.2

Speeding has been the most common traffic violation which increases the risk of accidents. The purpose of this study is to examine drivers’ behaviors on the speeding intention and speeding action and to identify the relationship between those causes and effects. Effects of behaviors and human characters of drivers on speeding are analyzed through a Driver Behavior Questionnaire and the cause and effect among behavior characters, speeding intention and speeding behavior are validated through the structural equation model. In order to validate the hypothesis of the study, a path analysis is conducted through structural equation model. As the result, Driver Behavior Questionnaire property that influences the speeding is revealed to be the violation while Driver Behavior Questionnaire properties that influences the speeding behavior are lapse, mistake, and violation. And the speeding intention influences the speeding behavior. The study results are compared with previous studies to reveal that Driver Behavior Questionnaire properties influencing the speeding behavior are in the order of violation, mistake and lapse. Three properties of Driver Behavior Questionnaire, lapse, mistake and violation, are behavior scales in agreement with previous studies. The results of this study based on a Driver Behavior Questionnaire are expected to be utilized as a way to predict and validate driving behaviors. 과속운전으로 인한 교통사고는 치사율이 높고 그에 따른 많은 사회적비용의 지출이 따른다. 본 연구는 운전자의 행동특성이 과속의도와 과속행동에 미치는 영향과 그에 따른 인과관계를 밝히는데 목적을 두었다. 본 연구에서는 운전행동설문지로 활용되는 DBQ(Driver Behavior Questionnaire)를 이용하여 과속운전 의도와 행동에 영향을 미치는 운전자의 행태와 인적특성을 분석하고, 구조방정식 모형을 통하여 행동특성과 과속의도, 과속행동들간의 인과관계에 대하여 검증하였다. 이에 따른 가설을 검증하기 위하여 구조방정식 모형에 의한 경로분석을 실시한 결과, 과속의도에 영향을 미치는 DBQ의 속성은 Violation으로 나타났고, 과속의도는 과속행동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구결과를 바탕으로 선행연구들과 비교하여 논의하면, DBQ의 속성은 Violation, Mistake, Lapse 순으로 과속행동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 운전행동 척도인 DBQ의 세가지 속성 Lapse, Mistake, Violation이 과속행동에 유의한 영향을 미친다는 선행연구를 지지하여 DBQ를 활용한 운전행동분석 및 위험운전행동의 예측수단으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

운전행동 결정요인을 이용한 위험운전자의 판별

오주석,이순철 한국문화및사회문제심리학회 2012 한국심리학회지: 문화 및 사회문제 Vol.18 No.3

This study was conducted in order to explain the effect of driving behavior determinants such as drivers’ personality and attitude that may induce risky driving behavior and to develop a valid method for discriminating risky drivers using the determinants. In the results of surveying 534 adult drivers, 5 driving behavior determinants (avoidance of problems, benefit/stimulus seeking, interpersonal anxiety, interpersonal anger, and aggression) were found to have a statistically significant effect on drivers’ various risky driving behaviors. Using these factors, drivers were grouped according to risk levels (normal drivers, unintentionally risky drivers, and intentionally risky drivers). This result suggests that drivers’ dangerous behavior level can be predicted using psychological factors such as their personality and attitude. Accordingly, if the driving behavior determinant model and the base score system used in this study are improved through further research, they are expected to be useful in predicting drivers’ recklessness in advance, identifying problems, and providing differentiated safe driving education services based on the results. 본 연구는 위험한 운전행동을 일으킬 수 있는 운전자의 성격과 태도요인, 즉 운전행동 결정요인의 영향력을 밝히고, 이들 요인을 통해 위험운전자를 판별해낼 수 있는 타당한 방법을 개발하기 위해 시행되었다. 성인 운전자 534명을 대상으로 조사한 결과, 다섯 가지의 운전행동 결정요인들(문제회피성향, 이익/자극 추구, 대인불안, 대인분노, 공격성)은 운전자의 다양한 위험운전행동들에 통계적으로 유의한 수준의 영향력을 미치는 것으로 확인되었으며, 이들 요인을 이용하여 운전자들을 위험도에 따라 별개의 집단(일반운전자, 비의도적 위험운전자, 의도적 위험운전자)으로 구분할 수 있었다. 이 같은 결과는 운전자의 성격과 태도와 같은 심리적 요인들을 통해 운전자의 위험행동 수준을 예측하는 것이 가능하다는 것을 의미한다. 따라서 추후 연구들을 통해 본 연구에서 다룬 운전행동 결정요인 모델과 그 기준 점수 체계를 보완한다면, 운전자의 위험성향을 사전에 예측하고 문제점을 확인하여 그에 따른 차별적 안전운전 교육서비스를 제공하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

교통법규 위반행위에 대한 심리적 영향 연구 : 서울시 자가운전자를 중심으로

강지현,최수형 한국범죄심리학회 2013 한국범죄심리연구 Vol.9 No.2

교통법규 위반행위는 이로 인한 사고발생의 위험성에도 불구하고 관련논의가 매우 부족한 실정이다. 다양한 교통법규 위반행위 중에서 음주운전에 대해서는 선행연구가 다소 활발한 편이나, 정지선 및 신호위반, 최저·최고 속도위반, 안전거리 미확보 등 다른 위반행위들에 대해서는 논의 및 연구가 매우 부족하다. 이러한 선행연구의 한계를 인식하여 본 연구에서는 교통법규 위반행위의 예측요인을 살펴보고자 하였고, 선행연구들에서 밝힌 음주운전 예측요인이 다른 교통법규 위반행위에도 적용되는지, 차이점은 무엇인지를 살펴보고자 하였다. 또한, 본 연구에서는 선행연구들에서는 주목하지 않았던 교통법규위반 단속경험, 교통사고 피·가해경험과 교통법규위반으로 인한 부정적 사회적 결과 인지 등의 심리적 변수를 포함하여 이들의 영향력을 살펴보았다. 자료는 서울시 자가용 운전자를 대상으로 평소 운전 습관 및 경험 등을 주요 내용으로 한 설문조사 결과이다. 연구결과, 운전자의 사회인구학적 요인은 교통법규 위반행위에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으나 교통법규의 지식수준과 일일평균 운전거리 및 단속경험, 교통사고 가해 경험 등이 교통법규 위반행위에 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 교통법규에 대한 지식수준이 낮을수록, 하루 평균 운전거리가 길수록, 경찰이나 CCTV 등을 통한 교통법규 위반 단속 경험이 많을수록 교통법규 위반행위를 할 가능성이 높은 것으로 나타나, 교통단속이 교통법규 위반단속을 통한 교통법규 준수라는 궁극적 목적을 달성하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 운전자가 교통법규 위반에 우호적인 태도를 보일수록, 교통법규 위반으로 인한 지각된 부정적 사회적 결과가 많다고 생각할수록 교통법규를 지키지 않을 가능성이 높은 것으로 나타났다. The present study analyze factors influencing drivers’ traffic rule violation. Previous studies do not pay much attention on the traffic violation behaviors of drivers except drunken driving. Present study focus on traffic violation behavior of drivers including speeding limit violation, signal violation (crossing on a red/amber light), etc., and factors contributing to traffic rule violation are examined. Self-reported survey data of 461 drivers in Seoul are used for analysis. The result indicated that drivers’ socio-demographic characteristics do not affect on traffic rule violation behaviors. There was an effect of average daily driving distance, traffic accident experience, and previous experience receiving traffic tickets on drivers’ traffic rule violation behaviors. Drivers with longer distance of daily driving, those who have history as traffic accident offenders, and those who had received traffic tickets are more likely to violate traffic rules of speed limit, traffic sign, etc. In addition, drivers’ knowledge on the traffic rules and attitudes toward traffic violations differentiate their chance to violate traffic rules. Drivers who lack of knowledge on traffic rules and who have more positive attitude towards traffic rule violations are more likely to break the traffic rules while driving. Finding of the current study imply the importance of comprehensive approach to the study of traffic violation behaviors including drivers’psychological perspectives, socio-demographic and behavioral characteristics of drivers.

The Relations between the Drivers' Subjective Workload Characteristics and Driving Behaviors

Yoonsook Hwang,Daesub Yoon,Kyong-Ho Kim 대한인간공학회 2011 대한인간공학회 학술대회논문집 Vol.2011 No.5

Objective: The aim of this study is to investigate the relations between the drivers' subjective workload characteristics and their driving behaviors. Background: The advances of technologies have led to the development of various systems which provide driving convenience and entertainment to the drivers. These systems provide driving safety and convenience to drivers. However, the usages of these systems possibly increase the traffic accident due to drivers' distraction. Method: Thirty subjects were participated in this experiment. They are all male. They were asked to fill in the DWPT which is composed of 29 questions to predict drivers' subjective driving workload by ETRI and CBNU. They were also asked to fill in questionnaire about drivers' past driving experiences including car accidents before conducting the simulator experiment and then the RSME questionnaire after completing the experiment. Results: The driver group experienced in a traffic accident scored higher "Drivers' Risk-taking Tendency" than non-experienced group. And they had more reported the number of traffic accident as a perpetrator. The relation of drivers' workload(RSME) and their driving behaviors(performance time, indicator operation time etc.) was positive correlation in the U-turn task. Conclusion: As aresult of this study, we need to analyze the cause of the accident for the driver group experienced in a traffic accident whether they are perpetrator or not. In addition, we can predict that drivers' workload may vary depending on the driving tasks. Application: This result will be applied to the development of the system for drivers' workload estimating and management system.

운전행동 결정요인의 구성과 위험운전행동과의 관계

오주석,이순철 한국문화및사회문제심리학회 2011 한국심리학회지: 문화 및 사회문제 Vol.17 No.2

This study aimed to expand and reconstruct the Driving Behavior Determinants' factors in order to confirm the relationship between Driving Behavior Determinants(DBD) and drivers' reckless driving behavior level. To expand the structure of DBD, drivers anger, introversion and type A characteristics were added, which were never considered as related factors in existing DBD studies before. The correlations between the new factors of DBD and reckless driving behavior(includes driver's personal records of driving experiences for the last three years) were verified. A factor analysis result showed us that new DBD questionnaire consists of five factors such as, ‘Problem Evading’, ‘Benefits/Sensation Seeking’, ‘Anti-personal Anxiety’, ‘Anti-personal Anger’, and ‘Aggression’. Also, reckless driving behavior consists of ‘Speeding’, ‘Inexperienced Coping’, ‘Wild Driving’, ‘Drunken Driving’, and ‘Distraction’. The result of correlation between the DBD and reckless driving behavior indicates that inappropriate level of DBD is highly correlated with dangerous driving behavior and strong possibilities of traffic accidents. Based on these results, we might be able to discriminate drivers according to DBD level and predict their reckless driving behavior through a standardization procedure. Futhermore, this will make us to provide drivers differentiated safety education service. 본 연구는 운전행동 결정요인 구성요인의 내용을 확장시켜 위험운전행동 및 운전 경험과의 관련성을 살펴보기 위한 목적으로 시행되었다. 기존의 운전행동 결정요인 관련 연구에서는 다뤄지지 않았으나, 다른 연구자들이 위험행동과 관련성을 가지고 있다고 주장한 분노, 내향성 및 A형 성격유형 등의 인적요인을 기존 모델에 더 추가하여 운전행동 결정요인을 재구성하고, 재구성된 요인들과 위험운전행동, 운전자의 개인특성 및 실제 운전경험 간의 관계를 살펴보았다. 270명의 운전자로부터 얻은 자료를 분석한 결과, 운전행동 결정요인은 문제회피, 이익/자극 추구, 대인불안, 대인분노 및 공격성의 5개 요인으로 재구성 되었으며, 위험운전행동 부문 역시 과속운전, 대처미숙, 난폭운전, 음주운전 및 주의산만의 5개 요인으로 구분되었다. 전반적으로 운전행동 결정요인 수준에서 부정적 성향이 강할수록 운전자들의 위험운전행동 수준이 높았으며, 실제 운전경험에 있어서도 과속적발 경험이나 음주운전 시도경험, 교통사고 경험이 많은 것으로 나타났다. 이 같은 높은 관련성을 볼 때, 향후 운전행동 결정요인의 측정을 통해 개인의 위험운전행동 유발 가능성을 미리 예측하고 위험 운전자들을 사전에 판별하여 교육서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

고령운전자의 고속도로 주행행태 및 작업부하 특성 분석

오민수,장지용,오철,한근수 대한교통학회 2020 대한교통학회지 Vol.38 No.3

The aging problem is a significant issue in terms of overall aspects of society, and the need for making traffic safety policies is of keen interest because the increase in elderly drivers may have an impact on traffic safety. Therefore, the primary purpose of this study was to identify the characteristics of elderly drivers’ driving behaviors on freeways and to evaluate the workload of elderly drivers. The driving behavior of subjects was evaluated by utilizing the trajectory data optained from driving simulation experiments. In addition, the workload of subjects was estimated based on the ratio of beta waves to entire brain waves, which were collected while the participants were conducting the driving experiment. As a result, the average of elderly drivers’ speed was lower by 6% than non-elderly drivers. However, the average of the standard deviation of elderly drivers’ speed, which is a measure of effectiveness to represent the longitudinal driving stability, was higher about 25% than non-elderly drivers. Moreover, the average of the standard deviation of the lane position of elderly drivers on freeways, which indicates how they are stable on lateral driving, was higher about 31% compared to non-elderly drivers. Besides, the amount of beta wave of elderly drivers, which shows a driver’s psychological workload, was higher about 11% than non-elderly drivers. This study is expected to be utilized as a fundamental data when policies for elderly drivers are established in order to improve traffic safety in the aging society. 고령화는 사회 모든 측면에서 이슈이고 특히 도로교통 측면에서 고령운전자의 비율 증대는 교통안전에 밀접한 영향을 미치므로 이에 대응하기 위한 교통안전정책 수립의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구의 목적은 고속도로의 기본구간(본선) 및 연결로, 터널 구간을 대상으로 비고령운전와 고령운전자간의 주행행태 및 작업부하를 비교 ‧ 분석하는 것이다. 주행 시뮬레이터를 활용하여 주행 궤적과 뇌파 자료를 수집하였고 속도, 차로편측위치 표준편차 등을 주행 안정성 평가지표로 선정하였으며 뇌파 중 베타파를 운전자 작업부하 평가지표로 선정하였다. 분석 결과, 고령운전자의 평균주행속도는 대체적으로 비고령운전자 대비 약 6% 낮게 나타났음에도 종방향 주행 안정성 평가지표인 속도 표준편차와 횡방향 주행 안전성 평가지표인 차로편측위치 표준편차는 고령운전자가 각각 25%, 31% 높게 나타났다. 또한 심리적 작업부하 평가지표인 베타파 발생 비율은 고령운전자가 비고령운전자 대비 약 11% 높게 나타났다. 이는 고령운전자가 비고령운전자에 비해 평균주행속도가 낮음에도 불구하고 고속 주행환경에서 도로기하구조 변화에 따른 차로 유지 능력이 낮고 상대적으로 심리적 작업부하가 높음을 의미한다. 본 연구의 결과는 고령운전자 증가에 대비하여 교통안전 향상을 위한 정책 수립 시 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

고령운전자의 교통안전교육과 운전행태에 관한 실증적 연구: 운전자신감의 조절효과

배문수,유근환 단국대학교 융합사회연구소 2019 공공정책과 국정관리 Vol.13 No.1

The purpose of this study is to clarify the concepts of traffic safety education and driving behaviors, to clarify the linear relationship between traffic safety education and driving behaviors of elderly drivers and the control effect of driving confidence in the relationship between the two. The reason for this study is to clearly identify the relationship between the two, which is unclear due to the mismatch of the level of analysis of traffic safety education and driving behaviors among elderly drivers, and to identify the factors controlling the situation that may affect the relationship between the two This is necessary. The effect of traffic safety education (cognitive function test, self-diagnosis and analysis of driving behavior, traffic regulations, safe driving, situation-specific safe driving technique) on driving behaviors and traffic safety education And it was designed to be controlled by driving behavior. As a result, it was found that cognitive function test, self - diagnosis and analysis of driving behavior, traffic law, safe driving, and situational safety driving techniques were sub - factors of traffic safety education. In addition, the relationship between the R² of the regression analysis results (A, B) with the driving behavior as the dependent variable, the traffic safety education and the driving confidence as the independent variable, and the interaction term (A × B) , The increase in R² (ΔR²) results in a moderate effect of driving confidence between traffic safety education and driving behavior. That is, the higher the driving confidence, the more likely the traffic safety education is likely to lead to driving behavior. In this study, the traffic safety education of elderly drivers was measured and the imperfections of traffic safety education studies were resolved to some extent as a leading variable of driving behavior. As a concrete solution, it is necessary to enforce the traffic driving education program and to make the distribution and promotion of the road user guide when establishing the traffic safety policy of the elderly driver. 본 연구는 교통안전교육과 운전행태의 개념을 명확히 구분하고, 고령운전자의 교통안전교육과 운전행태간의 선형관계와 양자 간의 관계에 있어 운전자신감의 조절효과를 규명할 목적으로 행해졌다. 이러한 연구가 필요한 이유는 고령운전자의 교통안전교육과 운전행태에 대한분석수준의 불일치로 인해 불명확했던 양자 간의 관계를 명확히 규명하고, 아울러 양간의 관계에 있어 영향을 미칠 수 있는 상황조절요인을 규명할 필요가 있기 때문이다. 교통안전교육(인지기능검사, 운전성향 자가진단 및 분석, 교통법규와 안전운전, 상황별 안전운전기법)이 운전행태에 미치는 영향과 고령운전자들의 운전자신감이 있다고 지각하는 고령운전자일수록 교통안전교육이 운전행태에 조절되어 나타날 것으로 조사설계를 하였다. 연구결과, 교통안전교육의 하위구성요인인 인지기능검사, 운전성향 자가진단 및 분석, 교통법규와 안전운전, 상황별 안전운전기법은 모두 운전행태에 부(-)의 영향을 미친 것으로 나타났다. 또한, 운전행태를 종속변수로 하고, 교통안전교육과 조절변수인 운전자신감을 독립변수로 한 회귀분석 결과(A,B)의 R²와 교통안전교육과 운전자신감의 상호작용항(A×B)이 추가됨으로써 증가된 R²(Δ R²)를 비교한 결과, 교통안전교육과 운전행태 간에 운전자신감의 조절효과가 입증되었다. 즉, 운전자신감이 높을수록 교통안전교육이 운전행태로 이어질 가능성이 높음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구를 통해 고령운전자의 교통안전교육을 측정함으로써 그간의 운전행태의 선행변수로서 교통안전교육 연구들의 불완전성을 어느 정도 해소되었다고 본다. 구체적인 해결방법으로는 고령운전자의 교통안전정책 수립 시 교통운전교육 프로그램 의무화와 도로사용자안내서의 제작 배포 및 홍보를 강화할 필요성이 있음을 시사하고 있다.

운전행동 분석을 통한 위험운전행동에 관한 연구

서소민,김명수,이창희 한국ITS학회 2015 한국ITS학회논문지 Vol.14 No.5

최근 교통사고 주요 원인인 인간행동(인적요인)에 대해 관심이 높아졌으며 운전행동분석 도구인 DBQ(Driver Behavior Questionnaire)를 활용한 운전행동(Driving Behavior)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 국내에서 진행된 선행연구는 분석대상이 연구원이나 군 공무원으로 한정되며 분석방법은 요인분석 및 회귀분석을 통해 이루어졌다. 이에 본 연구에서는 일반운전자의 운전행동이 위험운전에 미치는 영향요인을 파악하고 이들의 영향관계를 규명하고자 한다. 연구의 범위는 운전경력이 있는 일반운전자를 대상으로 DBQ설문을 실시하여 300부의 유효 표본수를 분석하였으며, 선행연구 고찰을 통해 교통사고의 주요 요인을 DBQ에서 측정가능한 ‘Lapse, Mistake, Violation’ 세 가지속성으로 도출하고 구조방정식 모형을 통한 위험운전행동 모형을 구축하였다. 또한, 위험운전군별 차이를 확인하기 위하여 다중집단분석을 활용하였다. 분석결과 첫째, ‘Lapse, Mistake, Violation 요인은 위험운전행동에 영향을 미칠 것이다’라는 가설검증 결과 모든 요인의 통계적 유의성이 확인되었다. 위험운전행동에 미치는 영향정도는 Violation 0.464, Lapse 0.383, Mistake 0.158 순으로 나타났으며 영향을 가장 많이 미치는 요인이 Violation으로 분석되었다. 둘째, ‘Lapse, Mistake, Violation 요인이 위험운전행동에 미치는 영향은 위험군에 따라 다를 것이다’라는 가설검증 결과 Lapse 요인이 위험운전행동에 미치는 영향력이 차이가 있는 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 위반행동 Violation과 부주의한 실수 Lapse를 고려한 교통사고 예방 프로그램 및 교육도입에 기초자료로 활용 가능할 것이다. These days, human behavior (human factor), the main cause of traffic accidents, has drawn more attention. Research on driving behavior based on DBQ(Driver Behavior Questionnaire), the analysis tool of driving behavior, has been conducted actively. In domestic previous studies, their analysis subjects were limited to researchers or military officials, and their analysis methods were based on factor analysis and regression analysis. Therefore, this study tries to find the factors of general drivers' driving behavior that influence risk driving, and to analyze their influential relationship. Regarding study scope, general drivers with driving career were asked to answer DBQ questionnaire, and 300 effective samples were analyzed. In addition, previous studies were investigated to draw the three measurable attributes of DBQ-‘Lapse, Mistake, and Violation’-as main factors of traffic accidents, and structural equation model was applied to design risk driving behavior model. To identify the difference between risk driving groups, this study made use of multiple group analysis. The analysis came to the following results: First, according to the examination of the hypothesis that 'Lapse, Mistake, and Violation factors will influence risk driving behavior', all factors were found to be statistically significant. Regarding their level of influence on risk driving behavior, Violation was 0.464, Lapse 0.383, and Mistake 0.158, and thus Violation was analyzed to be the most influential. Secondly, according to the examination of the hypothesis that 'the influence of Lapse, Mistake, and Violation factors on risk driving behavior will be different by risk group’, the influence of Lapse on risk driving behavior was found to be different by risk group. It is expected that the study results will be used as a fundamental program to introduce traffic accident prevention program and education that takes violation and lapse into consideration.

운전자의 주의분산 연구동향 및 딥러닝 기반 동작 분류 모델

한상곤(Sangkon Han),최정인(Jung-In Choi) 한국컴퓨터정보학회 2021 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.26 No.11

본 논문에서는 운전자의 주의산만을 유발하는 운전자, 탑승자의 동작을 분석하고 핸드폰과 관련된 운전자의 행동 10가지를 인식하였다. 먼저 주의산만을 유발하는 동작을 환경 및 요인으로 분류하고 관련 최근 논문을 분석하였다. 분석된 논문을 기반으로 주의산만을 유발하는 주요 원인인 핸드폰과 관련된 10가지 운전자의 행동을 인식하였다. 약 10만 개의 이미지 데이터를 기반으로 실험을 진행하였다. SURF를 통해 특징을 추출하고 3가지 모델(CNN, ResNet-101, 개선된 ResNet-101)로 실험하였다. 개선된 ResNet-101 모델은 CNN보다 학습 오류와 검증 오류가 8.2배, 44.6배가량 줄어들었으며 평균적인 정밀도와 f1-score는 0.98로 높은 수준을 유지하였다. 또한 CAM(class activation maps)을 활용하여 딥러닝 모델이 운전자의 주의 분산 행동을 판단할 때, 핸드폰 객체와 위치를 결정적 원인으로 활용했는지 검토하였다. In this paper, we analyzed driver"s and passenger"s motions that cause driver"s distraction, and recognized 10 driver"s behaviors related to mobile phones. First, distraction-inducing behaviors were classified into environments and factors, and related recent papers were analyzed. Based on the analyzed papers, 10 driver"s behaviors related to cell phones, which are the main causes of distraction, were recognized. The experiment was conducted based on about 100,000 image data. Features were extracted through SURF and tested with three models (CNN, ResNet-101, and improved ResNet-101). The improved ResNet-101 model reduced training and validation errors by 8.2 times and 44.6 times compared to CNN, and the average precision and f1-score were maintained at a high level of 0.98. In addition, using CAM (class activation maps), it was reviewed whether the deep learning model used the cell phone object and location as the decisive cause when judging the driver"s distraction behavior.

Driver Workload Characteristics Analysis Using EEG Data From an Urban Road

Hyun Suk Kim,Yoonsook Hwang,Daesub Yoon,Wongeun Choi,Cheong Hee Park IEEE 2014 IEEE transactions on intelligent transportation sy Vol.15 No.4

<P>The main cause of traffic accidents is drivers' human errors such as cognitive, judgment, and execution errors. To mitigate drivers' human errors, research on the measurement and quantification of driver workload as well as the development of smart vehicles is needed. Drivers' behavior while driving includes driving straight, turning left or right, U-turns, rapid acceleration, rapid deceleration, and changing lanes. To measure and quantify a driving workload, both the subjective workload and the behavior workload caused by varied driving behaviors should be taken into account on the basis of understanding the visual, auditory, cognitive, and psychomotor characteristics of the driving workload. In this paper, we analyze electroencephalogram (EEG) data collected through an urban road driving test. To overcome large deviations of EEG values among drivers, we used EEG variation rates instead of raw EEG values. We extracted five kinds of behavior sections from the data: left-turn section, right-turn section, rapid-acceleration section, rapid-deceleration section, and lane-change section. We then selected a reference section for each of these behavior sections and compared EEG values from the behavior sections with those from the reference sections to calculate the EEG variation rates, after which we made the statistical analysis. The analysis results of this study are being used to explain the cognitive characteristics of a driving workload caused by drivers' behavior in the vehicle information system, which will provide information for safe driving by taking into account the driving workload.</P>