• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.39-47
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• 2023

The development of autonomous driving and Advanced Driver Assistance System (ADAS) technology has grown rapidly in recent years. As most traffic accidents occur due to human error, self-driving vehicles can drastically reduce the number of accidents and crashes that occur on the roads today. Obviously, technical advancements in autonomous driving can lead to improved public driving safety. However, due to the current limitations in technology and lack of public trust in self-driving cars (and drones), the actual use of Autonomous Vehicles (AVs) is still significantly low. According to prior studies, people's acceptance of an AV is mainly determined by trust. It is proven that people still feel much more comfortable in personalized ADAS, designed with the way people drive. Based on such needs, a new attempt for a customized ADAS considering each driver's driving style is proposed in this paper. Each driver's behavior is divided into two categories: assertive and defensive. In this paper, a novel customized ADAS algorithm with high classification accuracy is designed, which divides each driver based on their driving style. Each driver's driving data is collected and simulated using CARLA, which is an open-source autonomous driving simulator. In addition, Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) machine learning algorithms are used to optimize the ADAS parameters. The proposed scheme results in a high classification accuracy of time series driving data. Furthermore, among the vast amount of CARLA-based feature data extracted from the drivers, distinguishable driving features are collected selectively using Support Vector Machine (SVM) technology by comparing the amount of influence on the classification of the two categories. Therefore, by extracting distinguishable features and eliminating outliers using SVM, the classification accuracy is significantly improved. Based on this classification, the ADAS sensors can be made more sensitive for the case of assertive drivers, enabling more advanced driving safety support. The proposed technology of this paper is especially important because currently, the state-of-the-art level of autonomous driving is at level 3 (based on the SAE International driving automation standards), which requires advanced functions that can assist drivers using ADAS technology.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제7권3호
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• pp.377-383
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• 2006

This paper presents evaluation and comparisons of manual driving and driving with intelligent cruise control(ICC) systems. An intelligent vehicle cruise control strategy has been designed to achieve natural vehicle behavior of the controlled vehicle that would make human driver feel comfortable and therefore would increase driver acceptance. The evaluation and comparisons of the ICC and manual driving have been conducted using real-world vehicle driving data and an ICC vehicle simulator.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2007년도 춘계학술대회A
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• pp.849-854
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• 2007

This paper describes design and tuning of a full-range Adaptive Cruise Control (ACC) with collision avoidance. The control scheme is designed to control the vehicle so that it would feel natural to the human driver and passengers during normal safe driving situations and to avoid rear-end collision in vehicle following situations. In this study, driving situations are determined using a non-dimensional warning index and time-to-collision (TTC). A confusion matrix method based on natural driving data sets was used to tune control parameters in the proposed ACC System. An ECU-Brake Hardware-in-the-loop Simulation (HiLS) was developed and used for an evaluation of ACC System. The ECU-Brake HiLS results for alternative driving situation are compared to manual driving data measured on actual traffic way. The ACC/CA control logic implemented in an ECU was tested using the ECU-Brake HiLS in a real vehicle environment.

• 대한교통학회지
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• 제26권5호
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• pp.195-204
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• 2008

운전자가 도로를 주행하면서 안내표지판을 인지하고 원하는 목적지로 잘 도착할 수 있도록 하기 위해서는 인적요소, 표지판의 요소, 기하구조 등 여러 가지 원인이 잘 조화되어 운전자를 이끌어야 한다. 본 연구의 목적은 운전자가 표지판을 정확하게 인지하고 다음 목적지로 갔는지를 알아보기 위해서 성공여부(성공0, 실패1)의 개념을 사용하여 도로표지의 지명 판독과정에서 영향을 미치는 인자를 규명하는 것이다. 운전자의 인적요소, 표지판 요소 등을 고려하였으며, 도로주행시뮬레이터(driving simulator)를 이용하여 도로표지의 지명 판독과정에서 안전운행에 영향을 미치는 인자에 대한 통계 분석을 실시하였다. 통계적 분석은 선정된 변수를 토대로 Logistic Model을 이용하여 성공여부에 대한 확률식을 제시하였다. 본 연구의 결과는 도로표지 설계 및 설치에 있어서 도로 이용자에게 보다 좋은 시설이 될 수 있도록 하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국도로학회논문집
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• 제14권1호
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• pp.103-109
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• 2012

운전자의 인적요인분석을 위한 기초자료를 제공하는 디지털 운행기록계에서는 GPS 속도, 방위각, RPM정보 등 극히 제한된 운행정보만을 기록하여 실제 운전자의 운전행태를 분석하는 데는 많은 한계가 있다. 또한, 현재 상업화가 활발히 이루어지고 있는 차량용 블랙박스는 운전자의 운전행동보다는 차량에 대한 위험사항을 기록하고 있는 방식으로서 운전자의 실제 운전행태를 분석하기에는 많은 문제점을 보이고 있다. 따라서 기존의 교통안전관련 연구들을 살펴보면 인적요인분석에 필요한 운전자의 위험운전분석이 극히 제한적으로 이루어져 있는 현실이다. 이에 본 연구에서는 사업용자동차의 위험운전유형과 각 운전유형을 결정하는 임계치를 이용하여 버스운전자의 운전행태를 분석하였다. 또한, 버스운전자에게 위험운전에 대해 단말기를 통해 실시간으로 경고정보를 자동 제공하여 실시간경고정보에 따른 효과분석을 실시하였다. 운전자들의 행태분석에 대한 해석은 차량의 가속도 센서와 회전 각속도 센서의 종방향 가속도(Ax), 횡방향 가속도(Ay), 회전 각속도(Yaw rate) 등에 대한 분석을 통해 이루어졌다.

• 대한인간공학회지
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• 제26권2호
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• pp.89-102
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• 2007

Generally, it is well known that driving in tunnel imposes large burden to driver because of spatial constraint, limited visual field and so on. And such a burden of driver result in high accident occurrence. In this reason, studies dealing with features of driving and traffic flow in tunnel have been performed. However, information about characteristics of drivers and traffic in a very long tunnel is not accumulated yet. The purpose of this study is to identify the relations between tunnel length and burden of driver, driving patterns, traffic flow characteristics using the tunnel simulator that realizing various tunnel situations. For this, the tunnel simulation program was developed along 11km-length section. And biological data of 10 subjects gained from driving condition in simulation program was analyzed and compared with the result of real driving condition.

• 한국응급구조학회지
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• 제1권1호
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• pp.100-111
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• 1997

This is the first Korea study to evaluate the effects od the safety of ambulance driving and the occurrence of ambulance traffic accidents and to provide basic informaion for the description of various factors to reduce the ambulance traffic accidents. The major insturment of this study were Krean Self-Analysis Driver Opinionnaire. Questionnaire contains 8 items which measure driver's opinions or attitudes : driving courtesy, emotion, traffic law, speed, vehicle conditions, the use of drugs, high-risk behaviors, and human factors. To take the analysis of data, the total of 350 divers were investigated ambulance divers and others in Taejon City and others (6 City) from 1996. 1. July to 1996. 31. July. The data were analyzed by the descriptive statistics and the logistic regression - path analysis - with SPSS and SAS package program. The result are as follows : 1. There was desirable attitude group(16.2%) and undesirable attitude group(17.6%) on safety ambulance driving. 2. It have suggested that risk factors of ambulance traffic accidents much affected with emotion and speed control on safety ambulance driving < Y(Accdient) = -2.64 + 0.57 $X_1$ (Emotion Control) + 0.30 $X_2$(Seed control) + E > and motor traffic acident much affected with emotion control and high-risk behavior on safety driving < Y(Accident) = -1.11 + 0.33 $X_1$(Emotion Control) + 0.29 $X_2$(High-risk Behvior) + E > 4. The primary emphassis of ambulance drivers was make us realized that improthatnt factors on safety ambulance driving were 1)making way for emergent ambulance, 2)driver's career, 3)The ability of emergency medical technics, and the knowledge or under standing of ambulance way difficut(or easy) of accdess. 5. Almost 96.6% of respondents have agreed to necessity of emergency medical technics for ambulance drivers. 6. Almost 94.6% of respondents have consented to necessity of emergtency medical technicians for ambulance driving. 7. It have suggested that the proportion of traffic accident proportion by desitable attitude group(16.7%) was much less than that of undesirable attitude group(30.8%) on safety ambulance driving(P < 0.05)/Ps) Accidents are unplanned, unforesen incidents which can lead to harmful or unfortunate outcomes, Collisons are not accidents, since the basic cause of the majority of collisons invovles high-risk human behavior. Although there are many factors which contribute to accident causation, four basic factors seem to predominate in most traffic related situations. These four factors include: the human factor, the vehicle factor, the environmental factors and destination factor(Peto G. et al. 1995).

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.866-869
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• 2018

본 논문에서는 운전자의 충돌 회피 행동을 집중하여 GMDH 기법을 기초로 한 인간의 운전 행동 분석을 나타내고 있다. 운전 데이터는 3D 시각정보를 제공하는 CAVE 기반의 3차원 운전 시뮬레이터를 사용하여 취득하였다. 운전 행동의 수학적 모델을 구축하기 위해 GMDH를 도입하여 측정된 데이터를 GMDH에 적용하였다. 획득한 모델로부터, 3D 환경 하에서의 충돌 회피 행동에서 전후 차간 거리($x_1$), 전후 차간 상대속도 ($x_2$) 및 좌우 상대위치 ($x_4$)가 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.29-38
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• 2023

인간의 생체 신호 데이터가 인간의 상태를 가장 잘 설명할 수 있다 할지라도 실제 운전 중에 운전자의 생체 데이터를 얻어 운전자의 상태를 판단하는 일은 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위한 방법 중 하나로 운전자의 주행 정보를 이용한 운전자 스트레스 모니터링 시스템을 제안한다. 운전자의 주행 정보는 OBD-II 스캐너를 통해 취득하고, 실제 운전자의 운전 스트레스 여부는 E4 밴드를 통해 취득한 EDA 데이터를 이용하여 판단한다. 스트레스 감지 모델은 MLP 신경망 모델을 사용하였으며 약 한 달 간의 운행 데이터를 이용하여 학습시켰다. 제안한 시스템을 평가하기 위하여 약 1시간의 운행 데이터를 사용하였고 약 92%의 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국도로학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.141-149
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• 2012

본 논문은 인체에 영향을 미치는 진동에 따라 도로노면의 주행성을 정량화하고 향후 공용중인 도로 및 신설도로의 주행 안전성 평가에 적용할 수 있는 방법론을 정립하는 것이 주요 목적이다. 이를 위해 평탄성 및 인체 피로도 관련 조사를 수행하여 이론적 근거를 수립하였고 다양한 고속도로 표본 구간을 선정하여 차량 내 3축 가속도를 측정하였다. 도로 상태별로 ISO-2631에 준한 주파수별 가속도 값을 분류화함으로써 노면상태에 따른 인체에 미치는 진동 가속도 수준을 정량화할 수 있었다. 연구 결과, 전반적으로 인체에 미치는 피로도는 IRI가 높은 콘크리트 포장이 크게 유발시키는 것으로 나타났으며, SMA 포장과 다이아몬드그라인딩이 적용된 콘크리트 포장은 상대적으로 피로도가 낮은 것으로 나타났다.