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손수락 (가톨릭관동대학교) 이병관 (가톨릭관동대학교) 심손권 (Catholic kwandong University) 정이나 (가톨릭관동대학교)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제13권 제2호
발행연도
2020.4
수록면
129 - 137 (9page)

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현재 자율주행 차량 시장은 3레벨 자율주행 차량의 상용화를 넘어 4레벨 자율주행 차량을 연구, 개발하고 있다. 4레벨 자율주행 차량에서 가장 주목되는 부분은 차량의 안정성이다. 3레벨과 다르게 4레벨의 자율주행 차량은 긴급상황을 차량이 직접 대처해야 하기 때문이다. 본 논문에서는 긴급상황에서의 즉각적인 반응보다는 차량의 목적지가 정해진 순간 사고 가능성이 가장 낮은 경로를 결정하는 Optimized Vehicle Routing System (OVRS)을 제안한다. OVRS는 RSU 통신으로 수집한 도로와 주변 차량 정보를 분석하여 도로의 위험성을 예측하여 주행 중인 차량이 더 안전하고 빠른 길로 주행할 수 있도록 경로를 설정한다. OVRS는 네트워크 라우팅 방식처럼 도로에 있는 RSU를 통하여 도로 상황에 따른 경로 안내를 실행하기 때문에 차량의 안정성을 더욱 높일 수 있다. 실험 결과, OVRS모듈 중 하나인 ASICM의 RPNN은 CNN보다 약 17%, LSTM보다 약 40% 더 좋은 연산 시간을 보였다. 그러나 해당 연구가 PC를 이용한 가상환경에서 실행되었기 때문에, VPDM의 사고 가능성을 실제로 검증하지 못했다. 따라서 향후 사고 데이터 수집으로 인한 VPDM의 정확도 높은 실험과 실제 차량 및 RSU에서 실제 도로를 대상으로 한 실험이 진행되어야 한다.
#Autonomous vehicles #driving directions #deep neural networks #road side units #road information

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. Overview
4. 실험
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
YiNa Jeong / 2019 / he Lightweight Autonomous Vehicle Self-Diagnosis(LAVS)Using Machine Learning Based on Sensors and Multi-Protocol IoT Gateway / Sensor 19(11) google schola Byeongjoon Noh / 2020 / Vision-Based Potential Pedestrian Risk Analysis on Unsignalized Crosswalk Using Data Mining Techniques / Applied Sciences 10(3) google schola Dario Vangi / 2018 / Vehicle Accident Databases : Correctness Checks for Accident Kinematic Data / Designs 2(1) google schola 주지훈 / 2017 / WAVE 표준 기반 차량 통신 시스템의 V2V 시나리오전파 특성 분석 / 한국통신학회논문지 42(6):1175~1184 dbpia 서봉수 / 2018 / 제한된 에너지원을 갖는 V2I 시스템의 확률 기반의 데이터 전달 기법에서 RSU의 성능 분석 / 한국정보기술학회논문지 16(11):69~76 Crossref

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