• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1999.10a
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• pp.141-146
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• 1999

본 연구는 평면곡선부의 차량속도변화와 교통사고에 대한 영향을 분석하기 위해 수행되었으며, 이를 위해 곡선반경별로 진입부 직선도로 - 곡선부 - 이탈부 직선도로로 구분하여 각 주행속도를 산정하였다. 본 연구에서는 선행차량에 의해 영향을 받지 않는 속도를 이용하여 평면곡선부 기하구조의 영향을 분석하였다. 이러한 곡선부의 주행 속도를 분석한 결과, 곡선반경별 최저속도와 그 속도가 나타나는 위치를 분석하였고, 해당 도로구간의 교통사고자료를 분석하여 평면곡선부의 차량주행속도변화와 교통사고 발생간의 관계를 규명하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 운전자들은 곡선시작지점에 도착하기 전에 충분히 속도를 줄이고, 곡선부에서 가장 낮은 속도가 나타나는 위치는 곡선시점의 후방에서 나타나고 이는 운전자의 시거에 의한 영향이다. 둘째, 곡선부에서의 속도변화폭이 클수록 사고위험성은 크고 실제 교통사고의 발생건수는 높다. 본 연구의 결과에 의해 도로 주행의 안전성을 고려한 평가지표를 개발할 수 있으며, 이에 의한 일관성 있는 도로설계를 유도할 수 있다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.23 no.1
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• pp.42-60
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• 2024

This study analyzed the characteristics of mixed traffic flows with autonomous vehicles on highway weaving sections and assessed the safety of vehicle-following pairs based on surrogate safety indicators. The intelligent driver model (IDM) was utilized to emulate the driving behavior of autonomous vehicles, and the weaving sections were divided into lengths of 300 and 600 meters for analysis within a micro-traffic simulation (VISSIM). Although significant differences were found in the average speed, density, and headway between the two sections through t-test results, no significant differences were observed when comparing the number of conflicts per indicator and the vehicle-following pair. Four safety indicators were selected for the mixed traffic evaluation based on their ability to represent risk levels similar to those perceived by drivers. The safety analysis, based on the selected four indicators, determined that autonomous vehicles following other autonomous vehicles were the safest pairing. Future research should focus on integrating these indicators into a single comprehensive index for analysis.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.23 no.4
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• pp.94-109
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• 2024

As autonomous vehicles are allowed to drive on public roads, there is an increasing amount of on-road data available for research. It has therefore become possible to analyze impacts of autonomous vehicles on traffic safety using real-world data. It is necessary to use indicators that are well-representative of the driving behavior of autonomous vehicles to understand the implications of them on traffic safety. This study aims to derive indicators that effectively reflect the driving stability of autonomous vehicles by analyzing the driving behavior using the Waymo Open Dataset. Principal component analysis was adopted to derive indicators with high explanatory capability for the dataset. Driving stability indicators were separated into longitudinal and lateral ones. The road segments on the dataset were divided into four based on the characteristics of each, which were signalized and unsignalized intersections, tangent road section, and curved road section. The longitudinal driving stability was 35.48% higher in the curved road sections compared to the unsignalized intersections. With regard to the lateral driving stability, the driving stability was 76.08% higher in the signalized intersections than in the unsignalized intersections. The comparison between curved and tangent road segments showed that tangent roads are 146.87% higher regarding lateral driving stability. The results of this study are valuable for the further research to analyze the impact of autonomous vehicles on traffic safety using real-world data.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.14 no.2
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• pp.73-81
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• 2012

The bicycle is an environment-friendly transport mode leading to a more sustainable transportation system. To innovatively increase the use of bicycle as a significant transport mode, bicycling-friendly roadway environment should be provided. From this perspective, the scientific and effective assessment of roadway environment in term of the bicyclist perception for safety and comfortability is of keen interest. This study develops a methodology for evaluation cycling environment using probe bicycles. A global positioning system(GPS) based speedometer was used to collect bicycle speed data. Cycling comfortability index(CCI) was derived for the purpose of evaluating cycling environment. The proposed CCI can be effectively used as an assessment tool in the field of bicycle transportation.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2000.11a
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• pp.207-211
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• 2000

주행 시뮬레이터는 여러 가지 주행상황을 탑승자에게 전달하고자 하는 장치이다. 기존의 주행 시뮬레이터에 관한 대부분의 연구는 탑승자의 감성평가에 관해 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 탑승자의 감성을 주행 시뮬레이터에 피드백하여 주행 시뮬레이터의 성능을 향상시키고자 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 다변량 해석형 수법, 기능 전개형 수법, 가상현실 감성공학 등을 응용하여 동적 시스템에 대한 측정 및 평가방안을 연구하였다. 설정된 목표감성인 운동감에 대한 20여개의 감성어휘 추출과 주행 시뮬레이터에 대한 분석을 통하여 차단주파수를 감성요인으로 정하였다. 감성어휘와 감성요인간의 관계를 평가하기 위하여 감성실험을 수행하였고, 그 측정결과를 통계학적으로 분석하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.11a
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• pp.113-116
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• 2008

본 연구에서는 차량-교량간 상호작용효과가 교량의 동적거동에 미치는 영향을 분석하기 위한 차량 주행 하중에 대한 실험적 및 이론적 연구를 수행하였다. 이를 위하여 차량 교량간 상호작용이 포함된 이동질량형 윤하중 실험기를 단순교형식 교량에 적용하여 반복주행실험을 수행하였다. 이동질량 반복 주행실험 결과를 분석하여 차량-교량간의 상호작용을 포함한 가속도 형태의 실동주행차량가속도를 규명하였다. 규명된 차량의 실동주행차량가속도를 범용 해석프로그램에 적용하여 차량-교량 상호작용을 재현할 수 있었다. 또한 차량주행시 교량의 사용성평가에 대한 기본자료를 판단할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.7-10
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• 2012

본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 정보를 기록하고 운전자에게 패턴 별 주행정보를 제공하는 라이프로그(Lifelog) 형태의 서비스에 목적을 두고 있다. 운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 이 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 주행 패턴 인식은 이벤트 구간 검출 과정을 통한 패턴 구간을 검출하고 가속도 센서와 방향 센서, 즉 멀티 센서 기반으로 주행패턴을 인식한다. 주행 패턴을 분석 후 시간 정보를 이용하여 촬영된 영상 데이터에서의 패턴 구간 영상을 같이 제공한다. 이렇게 패턴 구간의 센서 스트리밍 정보와 영상을 제공하면 운전자의 운전 성향 및 주행 기록을 분석하는데 이용될 수 있다. 따라서 주행패턴 인식 알고리즘을 프로토타입으로 제안한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.30 no.5
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• pp.129-137
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• 2015

자율주행차는 운전자가 직접 조작하지 않아도 자동차가 주변 환경을 인식해 위험을 판단하고 주행경로를 계획하여 운전자 주행조작을 최소화하며, 스스로 안전운행이 가능한 인간 친화형 자동차이다. 각국은 프로젝트 등을 통해 기술개발을 지원하고 법제화로 후원하고 있는데, 사람이 운전하지 않는 자율주행차가 도로 위를 달릴 수 있는지 논란이 되고 있어 '운전자가 제어하는 차'를 기준으로 관련법을 제정하고 있다. 업체들은 공공도로에서 주행할 수 있는 임시허가를 받아 자율주행차를 시험주행하는 등 개발에 박차를 가하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.383-386
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• 2021

본 논문에서는 주행 중 운전자의 운전작업 중 전방 주의집중 여부를 모니터링하는 연구 방안들을 조사하고 최신 연구 동향을 분석하였으며, 자율주행자동차에서 운전자의 주의집중이 필요한 상황들에 대해 사전에 안내하는 방안을 제시하고자 한다. 연구 동향을 조사한 결과 대부분의 방법은 시각 자료 기반과 생체신호 기반으로 진행하고 있다. 연구분석 결과를 바탕으로 두 가지 방법 중 본 연구에서는 시각 자료 기반 연구 방법에 초점을 맞추어, 자동차에 설치된 카메라를 통해 수집된 영상에서 운전자의 운전작업 주의 여부를 식별하는 방법들에 대해서 분석을 진행하였다. 주행 영상에서 HoG(histogram of oriented gradients) 특징과 딥러닝 학습을 통해 운전자의 주의집중 여부를 모니터링하는 방법이 효과적임을 제시한다. 본 연구조사를 통해 분석된 운전자 모니터링 방안들을 자율주행 자동차에 적용하기 위한 운전자 주의 태만 경고시스템에 적용이 가능함을 제시한다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.19 no.6
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• pp.222-234
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• 2020

Autonomous vehicles are equipped with a wide rage of sensors such as GPS, RADAR, LIDAR, camera, IMU, etc. and are driven by recognizing and judging various transportation systems at intersections in the city. The accident ratio of the intersection of the autonomous vehicles is 88% of all accidents due to the limitation of prediction and judgment of an area outside the sensing distance. Not only research on non-signalized intersection collision avoidance strategies through V2V and V2I is underway, but also research on safe intersection driving in failure situations is underway, but verification and fragments through simple intersection scenarios Only typical V2V failures are presented. In this paper, we analyzed the architecture of the V2V module, analyzed the causal factors for each V2V module, and defined the failure mode. We presented intersection scenarios for various road conditions and traffic volumes. we used the ISO-26262 Part3 Process and performed HARA (Hazard Analysis and Risk Assessment) to analyze the risk of autonomous vehicle based on the simulation. We presented ASIL, which is the result of risk analysis, proposed a monitoring concept for each component of the V2V module, and presented monitoring coverage.