주요 사고 상황을 고려한 시뮬레이터 기반 운전자 반응 특성에 대한 연구

국문 초록 (Abstract)

금융감독원에 따르면 고의교통사고에 따른 보험사기 피해 금액이 매년 증가하고 있다. 이에 고의교통사고를 감정할 수 있는 전문적인 작업표준절차가 필요하나 국내외 모두 작업표준절차를 만들기 위한 연구가 미비한 실정이다. 본 연구에서는 매년 대한민국에서 주요하게 발생하는 교통사고를 가상 주행 시뮬레이터에 구현하여 평범한 운전자들이 교통사고 상황에서 보이는 인지반응시간 및 차량 조작 관련된 주행특성을 취득 및 분석하여 고의교통사고를 감정하는 연구의 database 공급과 가이드라인을 제시하고자 하였다. 차량 주행 시뮬레이터를 이용한 본 실험에서는 국내에서 흔히 볼 수 있는 2~3차로 도심지 환경에 총 네 가지의 교통사고를 구현하였으며 실험참가자로 20~60대 총 186명을 대상으로 실험하여 155명의 유효데이터를 취득하였다. 취득된 데이터는 이벤트 상황을 모니터링할 수 있는 통합 view와 운전자의 조작 그래프를 통해 각 인지반응시간 정의에 맞는 시간으로 스크리닝하였으며 최종데이터는 기술통계 및 추론통계를 진행하였고 이를 통해 연령대, 성별, 속도에 따른 인지반응시간, 사고양상, 회피방법의 분포와 차이를 확인하였다. 본 연구를 통하여 고의교통사고 감정 작업표준절차 구축 시 참고데이터로서의 역할을 기대하며 향후에는 실차환경과 야간환경에서의 연구가 지속되어 고의교통사고로 인한 억울한 피해사례들이 줄어들기를 바란다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

According to the Financial Supervisory Service, the amount of insurance fraud caused by intentional traffic accidents is increasing every year. Therefore, professional Standard Operating Procedure is needed to judge intentional traffic accidents. However, there is a lack of research to make the Standard Operating Procedure both at domestic and abroad. In this study, major traffic accidents in Korea were implemented in a virtual driving simulator. Response times and driving characteristics related to vehicle operation in traffic accident situations of general drivers were acquired and analyzed. We wanted to provide this data as a database and guidelines to assess the intentionality of traffic accidents. In this experiment, four traffic accidents were implemented in an urban environment in 2~3 lanes, which are common in Korea using the driving simulator. A total of 186 people in their 20s ~ 60s were tested and 155 people’s valid data were obtained. The acquired data were screened according to each response time definition through the driver's operating graph and four integrated views to monitor the event situation. The final data were analyzed by descriptive statistics and inferential statistics. Using these data, we confirmed the distribution and difference in response times, accident aspects, and avoidance methods by age group, gender, and speed. Through this study, these data are expected to play a role as reference data when establishing the Standard Operating Procedure for the assessment of traffic accidents. In the future, it is hoped that research will continue in an actual vehicle environment and a night environment, reducing the cases of unfair damage caused by intentional traffic accidents.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 1.1 연구의 배경 및 필요성 1
• 1.2 연구 동향 2
• 1.3 연구 목표 3
• 제2장 선행 연구 4
• 2.1 운전자의 인지반응시간 관련 선행연구 4
• 2.2 운전자의 주행특성 관련 선행연구 5
• 제3장 시뮬레이터 기반 국내 주요 교통사고상황 Human-In-The-Loop 실험 6
• 3.1 실험 목적 6
• 3.2 실험 변수 6
• 3.2.1 독립변수 7
• 3.2.2 종속변수 7
• 3.3 실험 시나리오 10
• 3.3.1 실제 도로환경과 비슷한 환경 구현 15
• 3.3.2 가성환경 멀미 최소화를 위한 최적화 작업 15
• 3.4 IRB 심의 및 실험 참가자 16
• 3.4.1 IRB 심의 16
• 3.4.2 실험 참가자 17
• 3.5 실험 장치 18
• 3.6 실험 절차 20
• 제4장 Human-In-The-Loop 실험 분석 결과 23
• 4.1 기술통계 25
• 4.1.1 교차로 신호위반 차량출몰 상황 25
• 4.1.1.1 교차로 신호위반 차량출몰시 인지반응시간 25
• 4.1.1.2 교차로 신호위반 차량출몰시 사고양상 29
• 4.1.1.3 교차로 신호위반 차량출몰시 회피방법 30
• 4.1.2 주정차 차량의 끼어들기 상황 31
• 4.1.2.1 주정차 차량의 끼어들기시 인지반응시간 31
• 4.1.2.2 주정차 차량의 끼어들기시 사고양상 35
• 4.1.2.3 주정차 차량의 끼어들기시 회피방법 36
• 4.1.3 저속차량 추월을 위한 중앙선 침범 차량 출몰 상황 37
• 4.1.3.1 중앙선 침범 차량 출몰시 인지반응시간 37
• 4.1.3.2 중앙선 침범 차량 출몰시 사고양상 41
• 4.1.3.3 중앙선 침범 차량 출몰시 회피방법 42
• 4.1.4 주정차 차량 사이로 보행자 출몰 상황 43
• 4.1.4.1 주정차 차량 사이로 보행자 출몰시 인지반응시간 43
• 4.1.4.2 주정차 차량 사이로 보행자 출몰시 사고양상 47
• 4.1.4.3 주정차 차량 사이로 보행자 출몰시 회피방법 48
• 4.2 추론통계 49
• 4.2.1 교차로 신호위반 차량출몰 상황 49
• 4.2.2 주정차 차량의 끼어들기 상황 50
• 4.2.3 저속차량 추월을 위한 중앙선 침범 차량 출몰 상황 51
• 4.2.4 주정차 차량 사이로 보행자 출몰 상황 52
• 제5장 결론 53
• 5.1 연구 결과 53
• 5.2 연구 성과 55
• 5.3 향후 과제 56
• 참고 문헌 57