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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
조영 (한양대학교) 이설영 (서울기술연구원) 오철 (한양대학교) 서원호 (한양대학교) 김형수 (한국건설기술연구원)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제40권 제2호
발행연도
2022.4
수록면
245 - 259 (15page)
DOI
10.7470/jkst.2022.40.2.245

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

교차로 차량 주행안전성 예측 기반 위험상황 검지 기술 개발
조영 ,  이설영 ,  오철 외 2명 대한교통학회지 2022.04 학술저널

2021

차량 위치 예측기반 교차로 위험상황 검지 기술
조영 ,  이설영 ,  오철 외 2명 대한교통학회 학술대회지 2021.02 학술대회자료

초록· 키워드

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개별차량의 주행안전성 예측을 통해 위험상황을 검지하는 것은 능동적이고 효과적인 교통사고 예방을 위한 선제적 교통안전 분석의 중요 기술 중 하나이다. 본 연구의 목적은 차량 주행궤적자료를 이용하여 차량 간 상호작용 예측기반의 위험상황 검지 알고리즘을 개발하는 것이다. 차량 간 상호작용은 Long-Short Term Memory(LSTM) 기반위치 예측 모델 개발을 통해 위험상황을 정량화함으로써 평가되었다. 차량 위치 예측의 경우 time scale parameter와 LSTM 하이퍼파라미터를 연계하여 위치 예측 정확도가 우수한 최적화된 모델을 구축하였다. 예측된 위치 정보는 차량 간 상호작용 분석을 통한 사고개연성을 추정할 수 있는 High-risk Event Indicator(HEI)를 산출하는데 적용되어 위험상황 검지에 활용되었다. 제안된 알고리즘은 도심부 교차로에서 수집된 영상검지 기반의 차량 주행궤적자료를 이용하여 적용성을 평가하였다. 차량 위치 예측 결과, rolling horizon이 5초이고 prediction horizon이 1초인 경우에 대해 최적화된 LSTM 모델의 Mean Absolute Percentage Error(MAPE)는 x축 위치 1.10%, y축 위치 3.74%로 도출되었다. 예측된 위치에서 위험상황 검지 정확도를 도출하기 위한 성능척도로 correct detection rate(CDR)를 정의하였다. 분석 결과, CDR은 HEI 임계값 1.5-3초를 기준으로 94% 이상으로 산출되었다. 차량 간 상호작용 예측을 통한 위험상황 검지 기술은 자율주행차량이 교차로를 안전하게 통과하기 위한 I2V 무선통신 기반의 선제적 교통안전 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
#high-risk event detection #intersection safety #LSTM #proactive traffic safety #vehicle interactions #위험상황 검지 #교차로 주행안전성 #선제적 교통 안전성 #차량간 상호작용

목차

Abstract
초록
서론
관련문헌 고찰
연구방법론
위험상황 검지 알고리즘 적용
결론 및 향후연구과제
References

참고문헌 (37)

참고문헌 신청
Altché F., de La Fortelle A. (2017), An LSTM Network for Highway Trajectory Prediction, In 2017 IEEE 20th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 353-359. google schola Ammoun S., Nashashibi F. (2009), Real Time Trajectory Prediction for Collision Risk Estimation between Vehicles, In 2009 IEEE 5th International Conference on Intelligent Computer Communication and Processing. google schola Archer J., Young W. (2010), Signal Treatments to Reduce the Likelihood of Heavy Vehicle Crashes at Intersections: Microsimulation Modeling Approach, J. Transp. Eng., 136(7), 632-639. google schola Baek M., Jeong D., Choi D., Lee S. (2020), Vehicle Trajectory Prediction and Collision Warning via Fusion of Multisensorsand Wireless Vehicular Communications, Sensors, 20(1), 288. google schola Bagdadi O., Várhelyi A. (2013), Development of a Method for Detecting Jerks in Safety Critical Events, Accid. Anal. Prev., 50, 83-91. google schola

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