차량 제동거리 예측을 통한 보강된 전방 추돌 경고 시스템

김종원; 조정호

doi:10.14801/jkiit.2018.16.4.21

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김종원 (순천향대학교) 조정호 (순천향대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제16권 제4호(JKIIT, Vol.16, No.4)

발행연도: 2018.4

수록면: 21 - 28 (8page)

DOI: 10.14801/jkiit.2018.16.4.21

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최근 자율 주행 자동차가 주목받음에 따라 차량에 탑재되는 다양한 센서를 기반으로 한 지능형 운전자 보조 기술이 크게 발전되고 있다. 자율 주행 차량의 핵심기술로서 여러 유형의 거리 감지 센서의 정보를 기반으로 전방 차량 및 주행 차선을 감지하여 사고를 예방하는 전방 추돌 경고 시스템이 있으며, 이때 활용되는 센서는 주행 안전과 직결됨으로써 높은 신뢰성과 안정성이 보장되어야 한다. 하지만, 현재 개발 및 상용화 중인 전방 추돌 경고 시스템의 센서는 단독으로 운영될 경우 센서의 오동작 또는 실제 주행 환경에서 발생하는 다양한 잡음에 취약할 수 있다는 한계가 존재한다. 이에, 본 논문에서는 차량 제동거리 예측을 위해 신경망을 활용하였으며 시스템의 이상 유무 판단을 통해 사고를 예방함으로써, 전방 추돌 경고 시스템의 신뢰성 향상을 목표로 하였다. 차량 제동거리 모델을 기반으로 한 모의실험을 수행한 결과 제안된 예측 시스템은 기존 제동거리 모델과 비교하여 외부 잡음에 대한 강인함과 우수성을 확인할 수 있었다.

#autonomous driving #forward collision warning system #neural network #braking distance predictor

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[학술지(정기간행물)] - S. Tak / 2016 / Study on the framework of hybrid collision warning system using loop detectors and vehicle information / Transportation Research Part C: Emerging Technologies 73 : 202 ~ 218

[학술지(정기간행물)] - Z. Sun / 2006 / On-road vehicle detection: a review / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 28 (5) : 694 ~ 711

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