본 논문은 자가인코더를 이용하여 도시 도로에서 신발 유형에 따른 인간의 운전 행동을 군집화하고 조사하는 방법을 서술한다. 신발 유형은 제동거리 변화로 인해 안전 운전에 영향을 미치는 것으로 알려져 있으므로, 서로 다른 신발 유형에 대한 운전 패턴의 분석은 중요하다. 이를 위해 본 연구는 두 가지 유형의 신발을 착용한 상태에서 실제 차량 주행으로 획득한 데이터를 사용하여 자가인코더로 학습함으로써, 신발 종류가 차량 운전에 미치는 영향을 분석하였다. 성공적으로 학습된 데이터를 바탕으로 선행 차량이 존재하는 다양한 도시 주행 시나리오에서 운전 특성들이 군집화되었다. 신발 유형의 안전 효과를 조사하기 위해, 충돌 위험 분석을 통해 군집화 결과의 타당성과 안전 운전에 대한 영향이 검증되었다. 차량 시험을 통해, 확률적 위험 평가를 결합한 제안된 군집화 분석은 착용 신발 선택과 운전 안전 사이의 명확한 상관관계를 제시하였으며, 충돌 확률의 최대값은 23% 감소했고, 충돌 시간의 최대값은 운전화를 착용한 경우 0.4초 향상된 것으로 나타났다.

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