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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강민희 엄새얀 (홍익대학교) 황기연 (홍익대학교)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제41권 제3호
발행연도
2023.6
수록면
353 - 374 (22page)
DOI
10.7470/jkst.2023.41.3.353

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

3D-LiDAR PCD 및 사고유발차량 분류 기반 자율주행차 도심부 사고 취약 시나리오 개발
강민희 ,  엄새얀 ,  황기연 대한교통학회지 2023.06 학술저널
X Scenario : 3D-LiDAR PCD Voxel 기반 Vision Transformer 및 SHAP을 활용한 설명가능한 자율주행자동차 사고 취약상황 시나리오 개발
강민희 2023.01 학위논문

초록· 키워드

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자율주행시스템의 기술적 진보로 자율주행차 상용화가 가시화되고 있으나, 안전성 이슈가 계속하여 제시되어 이를 보장할 수 있는 체계가 요구된다. 이에 따라 자율주행차 안전성 평가를 위한 시나리오 접근법이 제시되고 있으며, 지식 기반 접근법과 데이터 기반 접근법으로 구분되어 연구되고 있다. 본 연구에서는 지식 기반 접근법의 한계를 보완하고자 데이터 기반 접근법으로 3D-LiDAR PCD를 활용하여 거리, 속도, 가속도 등 운동학적 속성을 추출하여 시나리오를 제시하였다. Logical 시나리오 제시를 위해 사고 유발 객체를 검출하였으며, 사고를 유발시키는 요인의 중요도를 파악하여 logical 시나리오의 제시되어야 하는 변수를 제안하였다.
#3D-LiDAR PCD #artificial intelligence #kinetic value #logical scenario #safety assessment #인공지능 #운동학 변수 #자율주행차 안전성 평가

목차

Abstract
초록
서론
선행연구
자율주행차 도심부 사고 시나리오 생성 방법론
분석 결과
자율주행차 도심부 시나리오 생성 및 토의
결론 및 향후 연구
REFERENCES

참고문헌 (71)

참고문헌 신청
Alambeigi H., McDonald A. D., Tankasala S. R. (2020), Crash Themes in Automated Vehicles: A Topic Modeling Analysis of the California Department of Motor Vehicles Automated Vehicle Crash Database, arXiv Preprint arXiv:2001, 11087. google schola Ali G., McLaughlin S., Ahmadian M. (2021), Quantifying the Effect of Roadway, Driver, Vehicle, and Location Characteristics on the Frequency of Longitudinal and Lateral Accelerations, Accident Analysis & Prevention, 161, 106356 google schola Amirgholy M., Shahabi M., Oliver Gao H. (2020), Traffic Automation and Lane Management for Communicant, Autonomous, and Human-driven Vehicles, Transport. Res. Part C Emerg. Technol., 111, 477-495. google schola Bauernschuster S., Rekers R. (2022), Speed Limit Enforcement and Road Safety, Journal of Public Economics, 210, 104663 google schola Breiman L. (2001) Random Forests, Machine Learning, 45(1), 5-32.Bridle J.S. (1990), Training Stochastic Model Recognition Algorithms as Networks Can Lead to Maximum Mutual google schola

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