• 대한교통학회지
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• 제24권3호
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• pp.17-27
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• 2006

미시교통류의 한 연구분야인 차량추종이론은 1950년대에 처음으로 제시되었고 1960년대에 활발히 진행되다가 자료수집의 한계로 인해 연구가 부진하다가 위성을 이용한 차량의 위치추적 기술의 발달과 컴퓨터의 이용이 보편화되면서 다시 활기를 띠고 있다. 최근에는 GPS(global positioning systems)의 수신자료를 이용한 연구가 많이 수행되고 있다. GPS 기술이 교통에 도입되면서 차량의 위치에 대한 실시간 추적이 가능하게 되었다. 위치정보는 시간상으로 연속적일 뿐만 아니라, 여러 대의 차량의 연속주행에 대해서도 동시 측정이 가능하다. 본 연구는 현실자료를 기반으로 한 국내 교통류에 적합한 차량추종모델 파리미터를 정산하기 위하여 수집장치로서 DGPS의 활용 가능성을 타진하는 실험을 반복 수행하였고, DGPS를 활용한 분석 프로세스를 정립하고, 오차에 관한 현장조사를 수행하며, DGPS 수신자료의 활용성을 판단하여 추가조사를 통하여 제한적이긴 하나 차량추종모델의 파라미터를 정산한 후 이 값을 기존 연구결과와 비교해 보는 과정으로 구성되었다. 또한 최근 미시적 시뮬레이션의 도입이 광범위하게 이루어지고 있고. 시뮬레이션에는 차량추종모델이 적용 되어있다. 파라미터 정산의 어려움으로 인해 외국의 Default 값을 수정 없이 사용하고 있는데 국내 운전행태가 외국의 경우와 다르므로 Default값을 사용하는 것은 분석의 문제 가능성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 현장실험을 통해 수집된 DGPS 수신자료를 이용하여 제한적이나마 PARAMICS의 차량추종모델의 파라미터를 정산하는 것으로 현실에 맞는 파라미터 정산치 가능성을 판단하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권1D호
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• pp.11-19
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• 2008

현재 첨단차량 분야의 기본 기술 중 기 개발된 추종모형은 운전자 및 운행 환경적 요소 등을 배제하고 오직 두 차량사이의 물리적 상관관계에 의해서만 거동하도록 개발되어져 있다. 그러나 추종거동의 현실적 적용을 위해서는 차량 운전자의 특성 및 운행 환경적 요소의 적용이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 보다 현실적용이 용이한 추종모형의 개발을 위한 선행연구로서 차량 운전자가 주행 중 느끼는 불안감의 정도를 산정하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 운전자의 불안감도(Measure of Alarmness ; MOA)는 유비쿼터스 교통 하에서 첨단차량이 추종거동을 하고 있을 때 추종차량과 선행차량 간의 상대적 관계 및 환경적 요인과 운전자의 특성에 의해 측정되는 수치이다. 운전자 MOA의 일반적이고 객관적인 측정을 위하여 운전자 불안감도에 대한 설문조사를 수행하고 이를 바탕으로 MOA 측정 퍼지로직모형을 구축하였다. 시나리오에 의해 정의된 입력값으로 MOA를 산정하여 구축한 퍼지로직모형의 타당성을 입증하였으며, 본 논문의 결과는 주행 중 관여하는 여러 가지 요소에 따라 추종상태에서 느끼는 운전자의 불안감도를 정량적으로 측정함으로서 기존의 추종거동모형을 보다 현실화시키기 위한 기틀을 마련하였다. 이러한 불안감도는 운전자의 주행 중 안전성과 안락함을 평가하는데 주요한 척도로 적용될 것으로 사료된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제3권4호
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• pp.11-21
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• 2000

도시내 가로의 원활한 교통관리를 위해서는 차량의 통행행태를 미시적으로 분석할 필요가 있다. 특히 선행차량과 추종차량과의 역학관계를 규명한 추종이론은 여러 분야에서 기초자료로 이용되고 있다. 최근 GPS에 의한 차량위치와 속도정보의 수신이 가능해짐으로써 이에 대한 다양한 적용이 시도되고 있다. 사례분석을 위해 2대의 차량에 GPS 장비를 탑재하여 통행자료를 수집하였다. 동일한 시간대의 두 차량간 행태를 분석하기 위해 Timer를 동시 Setting하고, 선행차량의 영향을 받을 수 있는 추종주행을 시작하였다. 2초마다 수집된 위치정보로부터 차량의 이동거리를 산정하고, 속도변화를 나타내었다. 또한 선행차량과 추종차량의 가 감속도를 상호 비교하고 분석하였으며, 가 감속도와 가 감속거리 관계에 대한 회귀모형을 구축하여 도로설계와 안전한 교통관리를 위한 규제 등에 이용할 수 있도록 하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제11권2호
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• pp.95-102
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• 2013

This paper presents a stochastic driver behavior modeling framework which takes into account both individual and general driving characteristics as one aggregate model. Patterns of individual driving styles are modeled using a Dirichlet process mixture model, as a non-parametric Bayesian approach which automatically selects the optimal number of model components to fit sparse observations of each particular driver's behavior. In addition, general or background driving patterns are also captured with a Gaussian mixture model using a reasonably large amount of development data from several drivers. By combining both probability distributions, the aggregate driver-dependent model can better emphasize driving characteristics of each particular driver, while also backing off to exploit general driving behavior in cases of unseen/unmatched parameter spaces from individual training observations. The proposed driver behavior model was employed to anticipate pedal operation behavior during car-following maneuvers involving several drivers on the road. The experimental results showed advantages of the combined model over the model adaptation approach.

• 산업경영시스템학회지
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• 제29권3호
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• pp.87-95
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• 2006

In this paper, an approach for analyzing brand loyalty and brand switching behavior in car insurance market is presented. A two-choice model by Blumen, et al. that uses Markov chain is adopted as a main technique for estimating brand parameters. Survey data have been collected through personal interviews with questionnaires. Following the application of the model to the data, it is found that there are five leading companies in car insurance market where the number of potential brand switchers is larger than that of brand loyal customers. Therefore, differentiation of this product along with the conversion of this low-involvement product to a high-involvement one could make car insurance stand out against a somewhat undifferentiated field of competitors.

• 대한교통학회지
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• 제33권4호
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• pp.405-416
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• 2015

본 논문에서는 파동해석 기법을 활용하여 추종관계인 두 차량의 속도 파동으로부터 개별 운전자의 반응특성을 분석할 수 있는 방법론을 개발하였다. 선행차량 속도 파동과 임의의 시간 ${\tau}$만큼 지연된 후행차량 속도 파동의 푸리에 변환을 통해 상호상관함수와 상호 스펙트럼을 산출하고 상호상관계수를 도출함으로써 (1)후행차량의 반응시간과 (2)후행차량의 자극순응지수를 도출하는 방법론을 개발하였고, 현장에서 수집된 170건의 추종 자료에 적용한 결과, 자극순응지수는 평균 0.654로 나타났고, 반응시간은 평균 2.091초인 것으로 분석되었다. 이러한 운전자 반응특성 지수는 자율주행차량과 일반차량이 혼재된 교통류에서 자율주행차량의 안전하고 효율적인 경로계획 수립을 위하여 주변 차량의 운전행태 특성을 반영한 의사결정과정에 유효하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권5호
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• pp.48-56
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• 2009

현재 사회적으로 선팅에 대한 규제가 논란이 되고 있으나 이를 뒷받침할 만한 공학적인 근거가 부족한 실정이다. 선행연구에 따르면 과도한 선팅차량이 추종차량의 가감속등에 영향을 미쳐 용량저해 요인으로 작용할 수도 있다는 가설을 확인하였으나, 자료의 한계로 추종모델와 연결된 분석은 이루어지지 못하였기 때문에 추가연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 RTK-GPS를 이용하여 자료를 수집하였으며, 선두차량의 차량선팅 암도에 따라 후방차량에 미치는 영향을 차량추종 모델의 파라메터 변화를 통해 분석하였다. 본 논문에서는 가시광선 투과율에 따른 차두거리, 가속소음, 민감도, 반응시간을 분석하였다. 추종모델의 기본식인 GM 1모델 뿐만 아니라, 차량의 차두거리까지 고려된 GM 3모델에 적용시켜 민감도를 분석하였다. GM의 3모델 역시 1모델과 동일한 패턴의 결과로 도출되었으며, 선두차량의 선팅정도가 클수록 후방차량에 미치는 영향이 더 커지며, 선두차량의 선팅으로 인한 위험도는 2번째 차량보다 3번째 차량이 더 큰 것을 확인하였다. 차량의 선팅정도에 따라 교통류 안정성에 미치는 영향 분석에 관한 연구는 향후 과제로 남긴다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.31-37
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• 2022

이 연구는 실습용 아두이노 자동차 키트 개발 사례를 제시하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 기존 아두이노 자동차 키트의 문제점을 분석하고 이에 대한 개선 방안을 반영한 다양한 시제품을 개발하였다. 개발된 키트는 교육 현장에서 적용하여 문제점과 개선점을 파악하였으며, 이를 수정 보완하여 최종 실습용 아두이노 자동차 키트로 개발하였다. 개발한 아두이노 자동차 키트는 상판과 하판으로 구성된 2개의 판을 결합하는 방식을 이용하여 아두이노 자동차와 관련된 다양한 실험이나 실습이 수행할 수 있게 하였다. 또한, 상판과 하판을 결합할 수 있는 별도의 결합 수단을 사용하여 볼트나 너트를 이용하지 않고 쉽고 빠르게 자동차의 차체를 구성할 수 있는 특징이 있었다. 개발된 키트는 단순하며 쉬운 조립 방식을 사용하여 자동차의 차체 조립에 드는 시간을 획기적으로 줄였기 때문에 자동차를 이용하여 프로그래밍 교육을 체험할 수 있는 키트로 널리 활용될 수 있을 것이다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 2000년도 제37회 학술발표회논문집
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• pp.73-86
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• 2000

• 로봇학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.16-22
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• 2008

Recently, automatic parking assist systems are commercially available in some cars. In order to improve the reliability and the accuracy of parking control, pose uncertainty of a vehicle and some experimental issues should be solved. In this paper, following three schemes are proposed. (1) Odometry calibration scheme for the Car-Like Mobile Robot.(CLMR) (2) Accurate localization using Extended Kalman Filter(EKF) based redundant odometry fusion. (3) Trajectory tracking controller to compensate the tracking error of the CLMR. The proposed schemes are experimentally verified using a miniature Car-Like Mobile Robot. This paper shows that odometry accuracy and trajectory tracking performance can be dramatically improved by using the proposed schemes.