운전자의 전방 미주시로 인한 사고 시뮬레이션을 위한 차량추종 모형 개발 연구

김예은; 최성진; 여화수

doi:10.7470/jkst.2019.37.1.039

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김예은 (한국과학기술원) 최성진 (한국과학기술원) 여화수 (한국과학기술원)

저널정보: 대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제37권 제1호

발행연도: 2019.2

수록면: 39 - 50 (12page)

DOI: 10.7470/jkst.2019.37.1.039

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최근 자율주행 차량 기술의 발전과 더불어 새로운 시스템의 개발과 안전성능 검증을 위한 교통 시뮬레이션에 대한 수요가 증가하고 있으나, 기존의 차량추종 모형을 사용하는 교통 시뮬레이션들은 차량 간 추돌과 같은 위험상황들을 모사하는 데에는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션에 대한 이러한 새로운 수요를 반영하기 위해, 운전자의 행태를 모사하여 사고 상황을 비롯한 위험상황을 재현할 수 있는 차량추종 모형을 제안하고자 한다. 특히, 본 논문은 다양한 사고유형들 중에서도 운전자의 전방 미주시 행태로 인해 발생하는 차량 간 후미 추돌사고를 재현하는 것을 목적으로 하고 있다. 먼저, 운전자의 주시행태에 대한 분석을 수행하였으며, 이를 위해 VTTI (Virginia Tech Transportation Institute)에서 제공하는 100대 차량의 일상주행연구 데이터를 활용하였다. 분석 과정에서 운전자의 주시행태에 영향을 미치는 다양한 요소들을 도로 환경 변수들과 차량주행 변수들로 구분하였으며, 계층적 의사결정 나무 분석을 수행하여 주요 변수들을 선별하고 11개의 주행 시나리오들을 도출하였다. 각각의 주행 시나리오별로 운전자의 주시행태 모형을 결정하였고, 이를 과포화 고속도로 교통류 알고리즘(Oversaturated Freeway Flow Algorithm, OFFA)의 차량추종 모형과 결합시켜 Distracted-OFFA를 제안하였다. 시뮬레이션 수행 결과, 새로 개발된 모형이 후미 추돌사고를 비롯한 위험상황들을 재현할 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 운전행태에 대한 분석을 바탕으로 사고재현 시뮬레이션과 사고발생 예측의 가능성을 제시하였다는 점에서 의의가 있으며, 추후 활발한 후속 연구가 필요할 것으로 보인다.

#accident simulation #car-following model #driver distraction #driver's glance behavior #traffic simulation #교통사고 시뮬레이션 #차량추종 모형 #운전자 부주의 #운전자의 주시행태 #교통 시뮬레이션

참고문헌 (13)

참고문헌 신청

Choi S. / 2017 / Microscopic Analysis of Climbing Lane Performance at Freeway Uphill Section / Transportation Research Procedia 21:98~109

Craft R. H. / 2009 / Driver Distraction and Inattention in the USA Large Truck and National Motor Vehicle Crash Causation Studies / 1st International Conference on Driver Distraction and Inattention (DDI 2009)Chalmers University of Technology

Hothorn T. / 2015 / Partykit : A Modular Toolkit for Recursive Partytioning in R / The Journal of Machine Learning Research 16(1):3905~3909

Klauer S. G. / 2006 / The Impact of Driver Inattention on Near-crash/crash Risk: An Analysis using the 100-car Naturalistic Driving Study Data

Lindorfer M. / 2018 / Modeling the Imperfect Driver : Incorporating Human Factors in a Microscopic Traffic Model / IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 19(9):2856~2870

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