도로구간 유형별 차량 OBD2 데이터의 군집처리를 이용한 안전운전 등급 분류

이완재; 고대식

doi:10.14801/jkiit.2020.18.4.1

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이완재 (목원대학교) 고대식 (목원대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제4호(JKIIT, Vol.18, No.4)

발행연도: 2020.4

수록면: 1 - 8 (8page)

DOI: 10.14801/jkiit.2020.18.4.1

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본 논문에서는, 도로의 운행구간 유형에 8가지 OBD2 데이터에 대한 군집화 분석을 이용한 운전상황의 위험성을 분류하는 알고리즘을 제안하였다. 이를 위하여 도로의 운행구간 유형을 아파트 구간, 오르막 구간, 내리막 구간, 인터체인지 구간, 곡선 구간, 자동차전용도로 구간, 급회전 구간 등으로 나누고 도로유형에 영향을 미치는 OBD2데이터를 설정하였다. 제안된 알고리즘의 타당성 검증을 위하여 12가지 도로유형을 선택하였고 연령이 다른 총 10명의 운전자를 대상으로 총 30회 주행을 통하여 8개의 OBD2 데이터를 수집하였다. 실험결과, 도로구간 유형별로 유사성을 확인하였고, 머신러닝의 비 지도학습 기법인 군집화 알고리즘 중 K-means 알고리즘을 적용하여 위험도 평가라벨을 0∼4등급으로 분류할 수 있었다.

#safety driving #warning algorithm #vehicle data sensing #clustering #OBD2 data collection #grading safe threat

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G. Rigas / 2008 / An intelligent decision support system for driver assistance based on vehicle, driver and road environment monitoring / Unit of Medical Technology and Intelligent Information Systems, Dept. of Computer Science, University of Ioannina

A. Amditis / 2004 / Information data flow in awake multi-sensor driver monitoring system / Intelligent Vehicles Symposium :902~906

옥민환 / 2019 / 고속도로 ADAS 주행차량을 위한 종방향 자율주행 지원 시스템 시뮬레이터 개발 / 한국정보기술학회논문지 17(11):27~35

https://en.wikipedia.org/wiki/Advanced_driver-assista nce_systems

정효균 / 2013 / 차량 주변 영상을 이용한 차선이탈 경보 알고리즘 / 한국정보기술학회논문지 11(5):121~130

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