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논문 기본 정보

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저널정보
한국전자통신학회 한국전자통신학회 논문지 한국전자통신학회 논문지 제11권 제5호
발행연도
2016.1
수록면
531 - 538 (8page)

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교통사고의 발생의 주요 원인의 대부분은 운전자의 법규 위반 행위이며, 특히 과속 및 불법유턴은 대형 사고로 이어질 잠재적 위험성을 내포한다. 사업용 차량의 경우 불법유턴 위험성에 대한 지각이 부족하고, 단속 장비 및 감시 인력 또한 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 사업용 운전자의 불법유턴 위반행위를 예방하고, 안전운행 습관을 유도하고자, 맵 연동기반 운행행태 판단 기술을 개발에 대해 소개한다. 이를 위해 전국 총 26만개 링크자료 중 23,782 건의 유턴 허용 정보와 14만 6천 건의 제한속도 정보를 수집하였다. 또한 운행행태 분석을 위해 판단알고리즘을 구축하였으며, 최종적으로 안드로이드 기반 애플리케이션을 개발하였다. 개발된 애플리케이션의 맵 매칭, 운행행태 판단 및 기타 데이터 산출의 정확도를 평가하기 위해 테스트를 수행하였으며, 분석결과 맵 매칭은 86%, 운행행태 판단 정확도는 83%로 평가되었다. 또한 정보출력 표출에 대한 정확도는 모두 100%로 평가되었다. 향후 과제로서는 기술의 정확도 향상을 위해 모니터링 시스템 설계가 필요할 것으로 판단되며, 개발된 기술을 활용할 수 있는 서비스 시나리오의 검토가 필요하다고 판단된다.
#고위험군 운전자 #운행행태 #시스템 알고리즘 #유턴 #애플리케이션 개발 #High-risk driver's #Driving behavior #System algorithm #U-turn #Application development

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S. Kohli / 2000 / GPS car navigation system / U.S. Patent-6041280 google schola M. Takahara / 2015 / Driving support system, driving support method and computer program / U.S. Patent-8965617 google schola S. Kim / 2013 / Traffic Regulation System for Bumper-to-bumper Violation, Stop-line Violation AND Illegal U-turn and Method for Controlling for Controlling Thereof / KR-B-1013279050000 google schola A. Eskandarian / 2007 / Evaluation of a Smart Algorithm for Commercial Vehicle Driver Drowsiness Detection / Symp. 2007 IEEE Intelligent Vehicles google schola H. Eren / 2012 / Estimating Driving Behavior by a Smartphone / Symp. 2012 IEEE Intelligent Vehicles google schola

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