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저자정보
손수락 (Catholic Kwandong University) 정이나 (Catholic Kwandong University) 안희학 (Catholic Kwandong University)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제14권 제3호
발행연도
2021.6
수록면
223 - 230 (8page)

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현재 자율주행차량은 테스트 이후 상용화를 눈앞에 두고 있다. 그러나 아직 자율주행차량이 완벽히 상용화되지 않았음에도 81건의 사고가 발생했으며, 사고를 피하기 위한 차량의 주행 방식은 LiDAR에 많이 의존하고 있다. 현재 상용화된 3레벨 자율주행차량이 4레벨 자율주행차량으로 발전하기 위해서는 기존에 수집되는 정보보다 더 많은 정보를 수집해야만 한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 자율주행차량에서 수집하는 정보인 도로 정보, 기상정보를 포함하여 차량이 주행중인 도로의 거칠기와 자기 자신 및 주변 차량의 탑승객 상태를 정확하게 인식하여 차량이 처한 위기 상황을 정확하게 계산하는 Driving Situation Judgment System (DSJS)을 제안한다. DSJS의 PDM에 대한 실험 결과, PDM은 기존 차량의 탑승객 인식 시스템보다 평균적으로 15.52% 더 정확하게 탑승객을 분류할 수 있었다. 본 연구는 기존 3단계 자율주행 차량이 수집하는 데이터보다 더 다양한 종류를 수집하여 4단계 자율주행차량을 달성하는 기초연구가 될 수 있다.
#Dangerous situation Judgement #Deep neural network #Passenger recognition #Road roughness classification #Suspension pressure

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. Driving Situation Judgment System
4. 실험
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
Young-joo Kim / Self-driving car accidents, there were many collisions with the general cars that followed google schola Jong-hwan Cha / Too expensive sensor lidar, the 'headache' in the autonomous driving industry google schola Gyoo-jae Choi / 2006 / Vehicle Dynamic Characteristics according to the Coherence of Road Roughness between Left and Right Wheels / Proc. of the Korean Society of Automotive Engineers Spring/Autumn Conference :647~653 google schola 최규재 / 2006 / 국내 도로면 거칠기 특성 분류 기준에 관한 연구 / 한국자동차공학회 논문집 14(5):115~120 dbpia 김형식 / 2019 / RF 방식의 무선 제어 기능을 내장한 스마트 도로 표지병 시스템에 대한 연구 / 한국정보전자통신기술학회 논문지 12(3):282~289 dbpia

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