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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
조영 (한양대학교) 이설영 (서울기술연구원) 오철 (한양대학교) 김형수 (한국건설기술연구원) 서원호 (한양대학교)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회 학술대회지 대한교통학회 제84회 학술발표회
발행연도
2021.2
수록면
20 - 20 (7page)

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자율주행 환경에서는 다양한 센서를 통해 주체차량과 인접한이동체의 거동을 나타내는 고해상도 빅데이터가 생성 및 수집될 수 있다. 도로 이용자의 동적 정보는 교통 흐름을 예측하고 안전성을 향상시키기 위한 교통운영관리 전략을 개발하는데 활용될 수 있다. 특히 도심도로 교차로에서는 사각지대에 존재하는 위험요소를 선제적으로 파악하고 안전한 자율주행이 가능하도록 실시간 동적정보 지원이 필요하다. 이에 본 연구에서는 도심도로 교차로에서 이동체 위치 예측 알고리즘을 개발하고, 이동체간 상호작용에 따른 위험상황을 검지 하였다. Long-Short Term Memory(LSTM) 모델을 기반으로 개별 이동체에 대해 앞서 진행한 주행궤적 시퀀스를 입력하여 다음에 이 이동체가 위치할 좌표를 예측하였다. 제안된 알고리즘은 도심도로 교차로에서 수집된 영상 검지 기반의 차량 주행궤적 자료를 이용하여 적용되었다. 분석 결과, rolling horizon이 5초이고 prediction horizon이 1초인 경우에 대해 LSTM 모델의Root Mean Square Error(RMSE) 최솟값은 x축 위치 0.61m, y축 위치 0.57m로 도출되었다. 예측된 차량 위치정보를 이용하여 차량간 상호작용 기반 위험상황을 검지 하였으며, 이는 관측된 상충과 예측된 상충을 비교함으로써 위치 예측 결과의 신뢰도를 검증하기 위함이다. 사고 위험도 평가 지표는TTC(Time-to-Collision)와 PET(Post Encroachment Time)로 선정하였으며, 각 지표의 임계값을 기준으로 상충을 판단하였다. 본 연구는 도심도로 자율주행 환경에서 단기 미래의 이동체 위치 예측을 통해 능동적이고 선제적인 교차로 안전성 분석을 위한 지원 기술로서 발전시킬 수 있을 것으로 기대된다.

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