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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.8
- 수록면
- 436 - 439 (4page)
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Preventing false alarms of various warning systems and supporting defensive driving for surrounding vehicles with unexpected maneuvers such as sudden cutting in front of the host vehicle are important for driver"s safety. In this paper, driver"s lane-change behaviors were observed and his lane-change intention was predicted using machine learning algorithms. For this purpose, we measured the driver"s behavior such as eye glance and head rotation, bio-signals such as heart rate, vehicle"s data such as directions and accelerations, and environment data such as road curvature and distances to surrounding vehicles. Then, we optimized a set of the attributes, analyzed the performance of the machine learning algorithms, and selected the most efficient one from them.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 실험
3. 실험결과
4. 머신 러닝 기법 적용
5. 결론
참고문헌
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