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논문 기본 정보

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저자정보
조은솔 (한양대학교) 조영 (한양대학교) 구예서 (한양대학교) 오철 (한양대학교) 이건우 (한양대학교)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제41권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
19 - 34 (16page)
DOI
10.7470/jkst.2023.41.1.019

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2023

배달 이륜차 위험 이벤트 검지 기법 개발 및 활용
조은솔 ,  구예서 ,  조영 외 2명 대한교통학회 학술대회지 2023.02 학술대회자료
배달 이륜차 위험 이벤트 검지 기법 개발 및 활용
조은솔 ,  조영 ,  구예서 외 2명 대한교통학회지 2023.02 학술저널

2022

NRS 데이터를 활용한 배달 이륜차 안전 모니터링 프레임워크
조은솔 ,  구예서 ,  오철 외 1명 대한교통학회 학술대회지 2022.09 학술대회자료
배달 이륜차 100대의 주행 데이터를 활용한 라이더의 위험상황 징후인자 도출
조은솔 ,  윤유정 ,  오철 외 1명 대한교통학회 학술대회지 2022.04 학술대회자료

초록· 키워드

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비대면 음식 배달 서비스 수요 증가는 이륜차 교통사고의 증가를 초래하고 있다. 주문량 할당으로 인한 배송 시간의 제한은 라이더의 무리한 운전으로 이어지기 때문에 배달 이륜차의 위험운전행동 및 교통사고 발생 가능성이 높아질 수 있다. 따라서 배달 이륜차의 교통사고를 효과적으로 예방하기 위한 체계적인 교통안전 관리 대책이 요구되는 상황이다. 효과적인 배달 이륜차의 교통안전관리 대책 마련을 위해서는 배달 이륜차의 실제 주행자료를 분석하여 주행특성을 분석할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 배달 이륜차 라이더 주행특성 기반의 위험 이벤트 검지기법을 개발하고 활용방안을 제시하는 것이다. 한국에서는 2021년 7월 30일부터 11월 16일까지 배달업에 종사하고 있는 라이더 100명의 이륜차에 GPS 및 IMU 센서를 설치하여 실제 주행자료를 수집하는 Korean 100 naturalistic riding study(K-100NRS) 프로젝트가 수행되었다. 본 연구에서는 Korean 100 naturalistic riding study(K-100NRS) 프로젝트에서 30명의 라이더들이 2021년 8월 20일 하루 동안 주행한 자료를 활용하였다. 주행자료를 활용하여 위험이벤트와 일반이벤트를 분류하는 서포트 벡터 머신 모델을 개발하고 위험 이벤트 검지 기법을 개발하였다. 주행특성자료를 입력자료로 사용하여 사고 또는 near miss와 같은 위험이벤트를 분류해내는 서포트 벡터 머신 기반의 검지 기법을 개발하였다. Train set과 test set을 7:3의 비율로 분리하여 모형의 성능을 평가한 결과 99.5%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 본 연구에서는 개발된 검지 기법을 활용하여 라이더별로 안전운행 수준을 평가하고 교통안전 모니터링을 위한 프레임워크를 제시하였다. 본 연구의 결과는 배달 이륜차만의 특성을 고려한 교통안전 모니터링 시스템을 설계하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
#delivery scooter #naturalistic riding data #rider safety #risky riding event #support vector machine #배달 이륜차 #주행 자료 #라이더 안전 #위험 주행 이벤트 #서포트 벡터 머신

목차

Abstract
초록
서론
100 Delivery Scooters Naturalistic Riding Study in Korea
방법론
분석결과
결론
REFERENCES

참고문헌 (27)

참고문헌 신청
Abdullah D. M., Abdulazeez A. M. (2021), Machine Learning Applications based on SVM Classification A Review, Qubahan Academic Journal, 1(2), 81-90. google schola Attal F., Boubezoul A., Samé A., Oukhellou L. (2015, April), Powered-Two-Wheeler safety critical events recognition using a mixture model with quadratic logistic proportions, In ESANN 2015-23rd European Symposium on Artificial Neural Networks, 421. google schola Attal F., Boubezoul A., Samé A., Oukhellou L., Espié S. (2018), Powered Two-wheelers Critical Events Detection and Recognition Using Data-driven Approaches, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 19(12), 4011-4022. google schola Automobile Management Act Enforcement Rules, Section 2. google schola Balasubramaniam V. (2021), Artificial Intelligence Algorithm with SVM Classification Using Dermascopic Images for Melanoma Diagnosis, Journal of Artificial Intelligence and Capsule Networks, 3(1), 34-42. google schola

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