차량 제동거리 예측을 통한 보강된 전방 추돌 경고 시스템
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 김종원 | - |
dc.contributor.author | 조정호 | - |
dc.date.accessioned | 2021-08-11T13:24:03Z | - |
dc.date.available | 2021-08-11T13:24:03Z | - |
dc.date.issued | 2018 | - |
dc.identifier.issn | 1598-8619 | - |
dc.identifier.issn | 2093-7571 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/sch/handle/2021.sw.sch/6681 | - |
dc.description.abstract | 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. | - |
dc.format.extent | 8 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | KOR | - |
dc.publisher | 한국정보기술학회 | - |
dc.title | 차량 제동거리 예측을 통한 보강된 전방 추돌 경고 시스템 | - |
dc.title.alternative | Augmented Forward Collision Warning System Based on Prediction of Vehicle Braking Distance | - |
dc.type | Article | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.identifier.doi | 10.14801/jkiit.2018.16.4.21 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보기술학회논문지, v.16, no.4, pp 21 - 28 | - |
dc.citation.title | 한국정보기술학회논문지 | - |
dc.citation.volume | 16 | - |
dc.citation.number | 4 | - |
dc.citation.startPage | 21 | - |
dc.citation.endPage | 28 | - |
dc.identifier.kciid | ART002337912 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | autonomous driving | - |
dc.subject.keywordAuthor | forward collision warning system | - |
dc.subject.keywordAuthor | neural network | - |
dc.subject.keywordAuthor | braking distance predictor | - |
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