• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.159-164
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• 1995

Driving maneuver in car following are affected by not only the factors related to road structure and traffic condition, but also the factors related to driver's cognition to them. So the aim of this research this to model the relation of driver's cognition for car-following distance considering driver's fuzziness for imformation cognition, As a result, driver's cognition of car-following distance model with fuzzy number is proposed. The 'width', which characterizes the fuzzy number can introduce car-following informtion into the model.

• 자동차안전학회지
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• 제11권3호
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• pp.30-36
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• 2019

This paper suggests a car-following algorithm for urban environment, with multiple target candidates. Until now, advanced driver assistant systems (ADASs) and self-driving technologies have been researched to cope with diverse possible scenarios. Among them, car-following driving has been formed the groundwork of autonomous vehicle for its integrity and flexibility to other modes such as smart cruise system (SCC) and platooning. Although the field has a rich history, most researches has been focused on the shape of target trajectory, such as the order of interpolated polynomial, in simple single-lane situation. However, to introduce the car-following mode in urban environment, realistic situation should be reflected: multi-lane road, target's unstable driving tendency, obstacles. Therefore, the suggested car-following system includes both in-lane preceding vehicle and other factors such as side-lane targets. The algorithm is comprised of three parts: path candidate generation and optimal trajectory selection. In the first part, initial guesses of desired paths are calculated as polynomial function connecting host vehicle's state and vicinal vehicle's predicted future states. In the second part, final target trajectory is selected using quadratic cost function reflecting safeness, control input efficiency, and initial objective such as velocity. Finally, adjusted path and control input are calculated using model predictive control (MPC). The suggested algorithm's performance is verified using off-line simulation using Matlab; the results shows reasonable car-following motion planning.

• 대한토목학회논문집
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• 제14권5호
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• pp.999-1011
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• 1994

운전자의 주행거동(走行擧動)은 도로구조, 교통상황 뿐만 아니라 운전자의 인지(認知)와도 관련된 것이다. 그래서 본 연구에서는 운전자에 대한 차간거리(車間距離) 인지실험(認知實驗) 및 그 특성의 분석을 실시하였다. 주행거동(走行擧動) 실험에서는 차량에 장착한 비데오카메라를 사용하여 운전자의 대한 차간거리(車間距離) 인지(認知)에 대한 언어적(言語的) 수준(水準) 등을 녹화하였다. 연구결과 운전자의 차간거리인지(車間距離認知)는 Weber-Fechner법칙에 따름을 알수 있었다. 본 연구는 도로주행시 얻어지는 시각정보(視覺情報)에 대한 인지(認知) 모델화방법(方法)을 제시한 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권6호
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• pp.15-23
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• 2011

운전자는 바로 앞에서 주행하는 차량과 그 앞에서 주행하는 차량에 영향을 받는다는 것은 일반적으로 알려져 있다. 앞차를 통해서 그 앞차까지도 볼 수 있는 경우에는 해당차량에 대해서도 반응을 하면서 운전을 한다고 추정되며 이러한 추종모형을 Three-Car-Following Model이라고 한다. 차량군에서 가장 뒤에 따라가는 운전자의 가시권 확보가 차량틴팅에 영향을 받으므로, 모형의 파라메터도 영향을 받게 될 것으로 추정되며, Three-Car-Following Model이 가정하는 운전자는 앞차, 그리고 또 그 앞차의 주행상태에 반응한다는 것을 반증하는 결과가 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 Three-Car-Following Model의 파라메터를 추정하고, 차량의 틴팅정도가 달라질 때, 파라메터값이 어떻게 달라지는지에 대한 분석을 수행하였다. RTK GPS를 통해 수집된 자료를 이용하여 3대 차량간의 가시광선 투과율별 민감도 및 ${\gamma}$ 분석을 시행하였으며, 통계적 검증을 통해 운전자가 바로 앞에 주행하는 차량뿐만 아니라 그 앞에서 주행하는 차량에도 영향을 받는다는 것을 확 인하였다. 또한, 틴팅으로 가시광선 투과율이 낮아지면 가시권이 줄어들고, 이로 인해 앞차량들의 운전행태에 더욱 민감한 반응을 보이는 것으로 확인하였다. 차량의 틴팅정도에 따라 교통류의 용량에 미치는 영향분석에 관한 연구는 향후 과제로 남긴다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권3호
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• pp.53-64
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• 2013

첨단차량 및 도로시스템 (AVHS)의 가장 핵심적인 모형인 추종거동 모형은 인간공학적 요소를 반영하거나 가속도 오차율을 줄이는 등 다양한 측면에서 개발되고 있다. 하지만 첨단차량 추종거동과 관련하여 기상상황을 고려한 안전성에 대한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 기상상황에 따른 노면상태와 차량 주행행태의 관계를 분석하여 첨단차량 추종거동 시 차량의 주행행태 변화를 비교하였고, 이에 따른 노면상태 별 최적안전거리를 산정하였다. 노면상태는 기상상황에 따라 다양하게 분류 되지만, 본 논문에서는 건조, 습윤, 적설 노면상태로 분류하고 이에 따른 마찰계수를 추종거동 모형인 GMIT 모형에 적용하였다. 제안된 추종거동 모형의 시뮬레이션 결과, 기상상황별 노면상태에 따라 추종차량의 속도와 가속도 및 차간거리가 변화되었다. 또한 변화하는 노면상태에 따라 달라지는 차간거리를 이용하여 기상상황에 따른 노면상태 별 최적안전거리를 산정하였다. 습윤노면상태에서의 최적안전거리는 건조노면상태에 비해 약 1.7배가 늘어났으며, 적설노면상태에서의 최적안전거리는 건조노면상태에 비해 약 5.6배가 늘어났다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.911-914
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• 1993

This paper makes a trial to build the model of car-following in the state of starting to stable driving on the basic of driver's knowledge that is easily characterized by linguistical cognition. There are three main steps in building the model. Firstly, each driver's rule of three testees is studied in linguistical experssion by the interview and questionary surveys that are repeated once a day for ten days. Secondly, quantification of the linguistical expression is investigated by driving experiments that includes the questionary survey to the testee in the test vehicle, and the membership functions of variables of rule are obtained. Thirdly, implicaton and composition of fuzzy inference is made by Max-Min Methods and defuzzification by gravity method. It can be said that the proposed model of car-following based on driver's knowledge is practically allpicable to the estimation of drivering of car-following on trunk roads in urban area.

• 대한교통학회지
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• 제26권2호
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• pp.121-133
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• 2008

기존의 첨단차량 추종거동 모형은 선행차량과의 상대거리와 관계없이 동일한 속도이면 추종상태를 유지하는 비현실적 제약성을 내포하고 있다. 따라서 본 연구에서는 추종상황에서 차량간 적정 상대거리를 유지함과 동시에 추종차량 운전자의 안전성과 안락함을 고려하기 위해 인간공학요소를 반영한 보다 현실적인 추종거동모형을 개발하고자 하였다. 인간공학요소의 반영을 위하여 운전자의 개별특성, 환경적 요소, 속도 및 거리관계에 의해 나타나는 운전자의 불안감도(MOA, Measurement of Alarm)를 퍼지모형 구축을 통해 측정하였으며, 측정된 불안감도를 경감시키고 적정 안전거리를 확보하도록 모형을 개발하였다. 개발된 모형의 성능을 검증하기 위하여 기 개발된 GGM(General GM)모형과 동일한 시나리오에 따라 시뮬레이션을 수행하였다. 수행 결과, 선행차량과의 상대거리에 관계없이 속도가 동일하면 추종을 그대로 유지하는 GGM모형과 달리, 제안된 모형은 선행차량과의 상대거리가 안전거리 이하 또는 이상이면 상대거리를 안전거리만큼 넓히거나 좁힌 후 추종상태를 유지하였다. 이는 제안된 모형이 기존의 모형에 비해 더욱 안전한 거동을 하는 것을 나타낸다. 또한 GGM모형이 상대거리와 속도 관계에 의해 높은 불안감도를 유지하는 반면, 제안된 모형은 불안감도를 허용 불안감도까지 경감시켜 추종거동을 유지하여 운전자의 안락함을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 따라서 운전자 불안감도의 경감 측면과 도로이용의 효율성 측면에서 제안된 모형이 기존의 GGM모형을 대폭 현실화시킨 것으로 판단되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권3D호
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• pp.329-334
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• 2009

차량들의 차량추종과 차로변경에 행태에 의해 차량 교통류는 다양한 형태를 보이게 되며, 차로변경의 행태에 따라 차로이용률은 매우 다양하게 나타난다. 따라서 미시적 차량 모의실험을 이용하여 다양한 교통류를 설명하기 위해서는 차량추종과 더불어 다양한 차로이용 행태를 구현하는 차로변경 모형이 필수적이다. 국내의 경우 차량추종모형에 대한 연구는 보고되고 있으나 차로변경모형에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 대규모 고속도로망 모의실험에 적합한 CA(Cellular Automata)모형을 기반으로 미시적 2차로 차로변경모형을 개발하였다. 개발된 모형을 기존의 CA 차량추종모형과 결합하여 모의실험을 수행한 결과, 다양한 차로이용률 행태를 설명하는 것으로 분석되었다. 개발된 차로변경모형은 보다 다양한 고속도로 교통류의 모의실험에 활용될 것으로 기대된다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2001년도 춘계학술대회
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• pp.325-329
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• 2001

This paper deals with a newly developed direction indicator system of a car which displays left turn and U- turn signal differently, so that the following driver can identify the Intent of the next car ahead easily. In general, when a car want to change its direction, the driver move the blinker lever below the steering wheel up or down. However, as the left turn and U-turn signal are the same, there always be the risk of rear-end collision by misinterpreting U-turn signal as left turn signal. In this paper, a new direction indicator system which differentiates left turn and U-turn signal is developed. The left turn signal is the same as before, but when a driver want to U-turn, an additional U-turn signal blinks at the rear of the car. By identifying the direction signals clearly, the developed system is expected to alleviate the risk of car accident.

• 대한안전경영과학회지
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• 제3권2호
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• pp.181-188
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• 2001

This paper deals with a newly developed direction indicator system of a car which displays left turn and U-turn signal differently, so that the following driver can identify the intent of the next car ahead easily. In general, when a car want to change its direction, the driver move the blinker lever below the steering wheel up or down. However, as the left turn and U-turn signal are the same, there always be the risk of rear-end collision by misinterpreting U-turn signal as left turn signal. In this paper, a new direction indicator system which differentiates left turn and U-turn signal is developed. The left turn signal is the same as before, but when a driver want to U-turn, an additional U-turn signal blinks at the rear of the car. By identifying the direction signals clearly, the developed system is expected to alleviate the risk of car accident.