자율주행 시스템을 위한 우회전 구조화에 관한 연구

이상엽

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 이상엽 (경찰대학)

저널정보: 한국치안행정학회 한국치안행정논집 한국치안행정논집 제19권 제3호

발행연도: 2022.8

수록면: 173 - 190 (18page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

운전자들이 교차로 우회전 방법에 대해 적지 않은 의문과 혼란을 느끼고 있다. 최근 보행자보호 의무와 관련해 도로교통법이 개정 · 시행되면서 시민들의 관심이 커졌지만, 여전히 운전자들은 어려 움을 겪고 있다. 이러한 혼란의 원인은 RTOR을 운영하는 시설의 부족, 신호 등화 의미의 불명확성 에서 찾을 수 있겠지만, 그럼에도 적법한 우회전 방법을 명확하고 일관성 있게 정리하려는 노력이 필요하다. 특히 다가올 미래에는 자율주행 시스템도 적법한 우회전 방법을 학습하고 그 능력을 시뮬 레이션 등 컴퓨터 시스템으로 사전에 검증해야 하므로, 도로교통법을 정확히 해석하고 정리하는 데 그칠 것이 아니라 도로교통법을 알고리즘 친화적인 상태로 변환해야 한다. 우회전 방법은 차량용 · 보행자용 신호기 유무, 등화 상태, 보행 상태에 따라 다르고 여러 도로교통법 조항이 관련되어 있다 는 점에서, 그리고 운전자들의 인식과 운전행태가 상이하다는 면에서 그 필요성이 더욱 높다. 따라서 본 연구는 판례를 중심으로 적법한 우회전 방법을 정리하고 알고리즘 표현의 하나인 순서 도의 형태로 설계, 표현하고자 하였다. 먼저 우회전 단계별로 1단계에는 신호준수의무와 보행자보호 의무, 2단계에는 신호준수의무, 3단계에는 보행자보호의무가 문제되었고 단계별로 구체적 주의의무 를 확인하고 적법한 우회전 방법을 살펴보았다. 다음으로 교차로 상황을 27가지로 분류하고 위 기준 에 따라 신호위반 여부, 일시정지의무 존재 여부, 우회전 가능 여부를 상황별로 분석하였다. 마지막 으로 판례 검토 결과와 상황별 분석 결과를 토대로 적법한 우회전 방법을 순서도의 형태로 변환하 고 앞서 살펴본 상황별 분석과 결과가 동일함을 보여 순서도의 정확성을 확인하였다. 본 연구가 알고리즘 친화적인 도로교통법 변환의 하나로 자율주행 시스템의 법규준수 능력 학습과 검증을 위한 시스템 개발에 활용될 수 있길 기대한다.

Dr i ve r s have a lot of questions and confusion about how to turn right at the intersection. The recent revision and enforcement of the Road Traffic Act about pedestrian protection obligations have increased citizens' interest, but drivers are still having difficulty taking a legitimate right turn. The causes of this confusion are the lack of facilities operating RTOR and the unclear meaning of traffic signals, but efforts are still needed to clearly and consistently organize the legitimate right turn method. In particular, in the future, autonomous driving systems should learn the legitimate right-turn methods and verify their capabilities with computer systems such as simulations, so they should not only accurately interpret and organize Road Traffic Act but also convert them into algorithm-friendly states. Since the legitimate right-turn method depends on the presence or absence of signals for vehicles and pedestrians, signal lights, and pedestrian conditions, various provisions are involved, and drivers' perceptions and driving behaviors are different We need to convert the right-turn method into algorithm-friendly states. Therefore, this study attempted to organize the legitimate right-turn method based on precedents and design it in the form of a flowchart, which is one of the algorithmic expressions. First, the obligation to comply with the signal and the pedestrian protection in the first stage, the obligation to comply with the signal in the second stage, and the the obligation to comply with the pedestrian protection in the third stage were problematic, and the specific duty of care was confirmed and the legitimate right turn method was examined. Next, the intersection situation was classified into 27 types, and according to the above criteria, whether there was a signal violation, whether there was a temporary suspension obligation, and whether a right turn was possible were analyzed by situation. Finally, based on the results of the case review and contextual analysis, the legitimate right-turn method was converted to the form of a flowchart, and the accuracy of the flowchart was confirmed by showing that the results were the same as those of the contextual analysis discussed above. I hope that this study can be used in the development of a system for learning and verifying the legal compliance ability of an autonomous driving system as one of algorithm-friendly Road Traffic Act conversions.

#우회전 # 자율주행 # 알고리즘 # 도로교통법 # 준법 운전 #right-turn #autonomous driving #algorithm #road traffic act #compliance-driving

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이상엽

소속기관 경찰대학

주요연구분야 공학 > 기타공학 > 교통공학 사회과학 > 행정학

논문수 4 이용수 175

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)