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학술저널
저자정보
진혜련 (국토연구원) 김성훈 (한국교통연구원) 김태형 (한국교통연구원)
저널정보
대한교통학회 대한교통학회지 대한교통학회지 제40권 제2호
발행연도
2022.4
수록면
161 - 177 (17page)
DOI
10.7470/jkst.2022.40.2.161

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

악의환경에서의 자율주행차량 도심로 교통류 안전성 분석 연구
진혜련 ,  김성훈 ,  김태형 대한교통학회지 2022.04 학술저널

2021

자율주행자동차의 도심로 교통류 안전성 분석 연구
진혜련 ,  김성훈 ,  박형근 외 2명 대한교통학회 학술대회지 2021.11 학술대회자료

초록· 키워드

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향후 도로교통에서 자율주행차량들이 일반차량들과 혼재되어 운영될 시, 교통 운영 측면에서 자율주행의 순기능을 확보하는 것이 최우선 과제라 할 수 있다. 이러한 배경을 두고 최근에는 자율주행차량 도입에 의한 도로교통 영향 분석 연구들이 진행되어왔다. 그러나 안개, 비, 눈 등의 기상적인 악의환경이나 인프라의 상태에 따라서 차량의 센서나 통신 기능에 문제가 발생한 경우를 가정하여, 해당 경우들이 발생하였을 때 도로 구간 교통류 안정성에 미치는 영향에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 악의환경을 가정하고 자율주행차량 센서 인지 및 통신 지연 범위의 변화에 따른 도심로 교통류 안전성을 분석하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 VISSIM 시뮬레이션 기반의 교통류 안전성 분석체계를 구축하고, 악의환경에 의하여 변할 수 있는 센서 인지 범위 및 통신 지연의 다양한 변수를 설정하여 이를 시뮬레이션 기반 실험에 적용하였다. 교통류 안전성에 관련된 분석 지표를 선정하여, 시뮬레이션에서 추출한 데이터를 기반으로 분석 지표를 산출하고 다양한 시나리오 결과 간 비교분석을 수행하였다. 이러한 분석은 각종 악의환경에서도 교통류 안전성을 유지하기 위한 자율주행 센서 인지 범위 및 통신 지연의 최소 요건에 대한 기본 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
#adverse conditions #autonomous vehicles #traffic flow safety #V2X communication #vehicle sensors #악의환경 #자율주행차량 #교통류 안전성 #V2X 통신 #차량센서

목차

Abstract
초록
서론
연구방법론
분석 결과
결론
References

참고문헌 (31)

참고문헌 신청
Ahn D. R., Shin S. G., Baek Y. S., Lee H. K. (2019), Hazard Analysis of Autonomous Vehicle due to V2I Malfunction, J. Korea Inst. Intell. Transp. Syst., 18(6), The Korea Institute of Intelligent Transport System, 251-261. google schola Baek S. K., Kim B. J., Lim Y. T. (2008), Analysis of Rain Impacts on Freeway Trip Characteristics, J. Korean Soc. Transp., 26(3), Korean Society of Transportation, 119-128. google schola Choi J. S., Son B., Choi J. S. (2009), The Effect of Rain on Traffic Flows in Urban Freeway Basic Segments, J. Korean Soc. Transp., 17(1), Korean Society of Transportation, 29-39. google schola Dingus T., Klauer S., Neale V., Petersen A. (2006), The 100-car Naturalistic Driving Study, Phase II-results of the 100-car Field Experiment, US Department of Transportation, HS-810593. google schola FHWA (2008), Surrogate Safety Assessment Model. google schola

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