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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이호준 (스페이스인사이트) 강민희 송재인 (홍익대학교) 황기연 (홍익대학교)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제41권 제3호
발행연도
2023.6
수록면
375 - 393 (19page)
DOI
10.7470/jkst.2023.41.3.375

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

자율주행차 실사고 데이터를 활용한 연관규칙 분석 기반 자율주행차 도심부 사고 시나리오 방법론 개발
이호준 ,  강민희 ,  송재인 외 1명 대한교통학회지 2023.06 학술저널
Attention 기반 Image Captioning 기법과 디지털 트윈 데이터를 활용한 자율주행자동차 도심부 사고 시나리오 생성 자동화 연구
이호준 2023.01 학위논문

초록· 키워드

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자율주행차 개발에 따라 교통사고 감소 등이 기대되고 있으나, 자율주행차 사고가 끊임없이 발생하고 있어 안전성 및 신뢰성 문제가 대두되고 있다. 이를 해소하기 위해 자율주행차 안전성 평가 시나리오가 활용되고 있으며, 이는 차량의 안전과 직결되어 있어 시나리오의 신뢰성 및 구체성이 필수적으로 요구된다. 이에 본 연구는 자율주행차 안전성 평가를 위해 신뢰성과 구체성을 확보한 자율주행차의 도심부 사고 시나리오 생성 방법론을 제안하였다. 시나리오의 신뢰성을 확보하기 위해 자율주행차 실사고 데이터인 DMV collision report를 활용하였으며, 구체성을 확보하기 위해 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 분석의 Apriori 알고리즘을 활용하였다. DMV collision report를 활용하여 연관규칙을 분석한 결과, 약 300,000개의 연관규칙이 확인되었으며, 차량 충돌 형태와 연관성이 높은 다양한 사고 요인의 조합을 도출하였다. 구체적인 시나리오를 제시하기 위해 PEGASUS 프로젝트와 CETRAN 프로젝트를 분석하여 최종적으로 9개의 시나리오 요인을 선별하였으며, 해당 시나리오 요인을 모두 포함한 연관규칙을 기반으로 6개의 자율주행차 도심부 사고 시나리오를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 6개의 시나리오는 자율주행차의 안전성 평가를 위한 시나리오로 활용 가능할 것으로 기대된다.
#apriori algorithm #association rule mining #autonomous vehicle #dmv collision report #traffic accident scenario #Apriori 알고리즘 #연관규칙 분석 #자율주행차 #DMV 사고 보고서 #사고 시나리오

목차

Abstract
초록
서론
선행연구
자율주행차 도심부 사고 시나리오 생성 방법론
분석결과
자율주행차 도심부 사고 시나리오생성
결론 및 향후 연구
REFERENCES

참고문헌 (38)

참고문헌 신청
Agrawal R., Srikant R. (1994), Fast Algorithms for Mining Association Rules, In Proc. 20th int. conf. Very Large Data Bases, VLDB, 1215, 487-499. google schola Alambeigi H., McDonald A. D., Tankasala S. R. (2020), Crash Themes in Automated Vehicles: A Topic Modeling Analysis of the California Department of Motor Vehicles Automated Vehicle Crash Database, arXiv preprint arXiv:2001.11087. google schola Ashraf M. T., Dey K., Mishra S., Rahman M. T. (2021), Extracting Rules from Autonomous-vehicle-involved Crashes by Applying Decision Tree and Association Rule Methods, Transportation Research Record, 2675(11), 522-533. google schola Bahiru T. K., Singh D. K., Tessfaw E. A. (2018), Comparative Study on Data Mining Classification Algorithms for Predicting Road Traffic Accident Severity, In 2018 Second International Conference on Inventive Communication and Computational Technologies (I google schola Bhin M. Y., Son S. K. (2018), Analysis of Factors Influencing Traffic Accident Severity According to Gender of Bus Drivers, J. Korean Soc. Transp., 36(6), Korean Society of Transportation, 440-451. google schola

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