한국ITS학회 논문지 (The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems)

  • 제23권5호
  • /
  • Pages.322-337
  • /
  • 2024
  • /
  • 1738-0774(pISSN)
  • /
  • 2384-1729(eISSN)
한국ITS학회 (The Korea Institute of Intelligent Transport Systems)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

차대 자전거, 차대 보행자, 차대 동물 교통사고 기반 자율주행차 평가 시나리오 개발

Development of Autonomous Vehicle Evaluation Scenarios Based on Car-to-Bicycle, Car-to-Pedestrian, and Car-to-Animal Traffic Accidents

  • 강지훈 (아주대학교 D.N.A플러스융합학과) ;
  • 고우리 (아주대학교 교통공학과) ;
  • 김예진 (아주대학교 D.N.A플러스융합학과) ;
  • 윤정은 (아주대학교 D.N.A플러스융합학과) ;
  • 윤일수 (아주대학교 교통시스템공학과)
  • Jihun Kang (Dept. of D.N.A. Plus Fusion., Ajou University) ;
  • Woori Ko (Dept. of Transportation Eng., Ajou University) ;
  • Yejin Kim (Dept. of D.N.A. Plus Fusion., Ajou University) ;
  • Jungeun Yoon (Dept. of D.N.A. Plus Fusion., Ajou University) ;
  • Ilsoo Yun (Dept. of Transportation System Eng., Ajou University)
  • 투고 : 2024.08.19
  • 심사 : 2024.10.24
  • 발행 : 2024.10.31
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

최근 자율주행차 기술의 급속한 발전으로 다양한 교통 상황에서 자율주행차의 안전성 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 본 연구는 자율주행차(autonomous vehicle)의 안전성 평가를 위한 시나리오 개발을 목적으로 하며 비자율주행차와 자전거, 보행자, 동물 간의 교통사고 데이터를 기반으로 도로 유형, 구간 유형, 객체 유형별로 구체적인 상황 시나리오를 구축하였다. 경찰청 교통사고 데이터에 글로 기록된 교통사고 경위 자료에 TF-IDF 기법을 적용하여 도출된 주요 키워드를 바탕으로 다양한 주행환경에서 발생할 수 있는 교통사고 유형을 시나리오로 제시하였다. 이는 자율주행차의 주행 성능과 안전성을 개선하는 데 기여할 것으로 기대된다.

The rapid advances in autonomous vehicle technology have highlighted the importance of ensuring safety across various traffic situations. This study developed scenarios for evaluating the safety of autonomous vehicles by constructing specific scenarios based on traffic accident data involving non-AV, bicycles, pedestrians, and animals, categorized by road type, segment type, and object type. The scenarios were developed using the text extracted from the accident descriptions recorded in police traffic accident data, and analyzed using the TF-IDF technique. These scenarios are expected to help improve the driving performance and safety of autonomous vehicles across diverse driving environments.

키워드

과제정보

본 본 연구는 국토교통부/국토교통과학기술진흥원의 연구과제(과제번호 RS-2021-KA160637) 지원으로 수행하였습니다. 본 논문은 2024년 한국ITS학회 춘계학술대회에 게재되었던 논문을 수정·보완하여 작성하였습니다.

참고문헌

  1. ETSC, https://etsc.eu/us-agencies-investigate-tesla-autopilot-and-ford-blue-cruise-deaths/, 2024.04.26.
  2. Favaro, F. M., Nader, N., Eurich, S. O., Tripp, M. and Varadaraju, N.(2017), "Examining accident reports involving autonomous vehicles in California", PLOS ONE, vol. 12, no. 9, p.e0184952.
  3. Kim, Y., Kim, I., Lee, S., Lee, H. and Yun, I.(2023), "Trend analysis of highway digitalization using text mining", The Korea Institute of Intelligent Transport Systems 2023 Spring Conference, pp.913-917.
  4. Ko, W., Yun, I., Park, S., Jeong, H. and Park, S.(2022), "Derivation of assessment scenario elements for automated vehicles in the expressway mainline section", The Korea Institute of Intelligent Transport Systems, vol. 21, no. 1, pp.221-239.
  5. Korean National Police Agency(2023), Road traffic safety promotion strategy for full autonomous driving commercialization.
  6. Lee, B.(2016), Trends and Prospects of Domestic and International Autonomous Vehicle Technology Development, Korea Polytechnic University.
  7. Lee, H., Kang, M., Song, J. and Hwang, K.(2023), "Development of autonomous vehicle traffic accident scenarios in urban areas based on real-world accident data using association rule mining", Journal of Korean Society of Transportation, vol. 41, no. 3, pp.375-393.
  8. Ministry of Land, Infrastructure and Transport(MOLIT)(2021), Road safety facilities installation and management guidelines.
  9. Ministry of Land, Infrastructure and Transport(MOLIT)(2022), https://www.molit.go.kr/USR/NEWS/m_71/dtl.jsp?lcmspage=1&id=95087208, 2024.03.18.
  10. Noh, J., Ko, W., Kim, J., Oh, S. and Yun, I.(2022), "Development of functional scenarios for automated vehicle assessment: Focused on tollgate and ramp sections", The Korea Institute of Intelligent Transport Systems, vol. 21, no. 6, pp.250-265.
  11. Shalev-Shwartz, S., Shammah, S. and Shashua, A.(2016), "On a formal model of safe and scalable self-driving cars", arXiv preprint arXiv:1708.06374.
  12. Sullivan, J. M.(2011), "Trends and characteristics of animal-vehicle collisions in the United States", Journal of Safety Research, vol. 42, no. 1, pp.9-16.