Support Vector Machine을 이용한 위험운전심각도 분류 알고리즘

서지정보

ㆍ발행기관 : 대한교통학회 ㆍ수록지정보 : 대한교통학회지 / 65권
ㆍ저자명 : 정은비, 오철

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존문헌 고찰
Ⅲ. 자료수집 및 분석
Ⅳ. 위험운전심각도 분류 알고리즘
Ⅴ. 결론
감사의 글
참고문헌

한국어 초록

교통사고는 인적요인, 도로 기하구조요인, 교통류요인, 환경적요인 등 복합적인 요인에 의해 발생한다. 인적요인에는 운전자의 특성과 운전행태가 포함되며 교통사고에 가장 큰 영향을 미치는 요인이다. 특히 운전자의 과대한 조향핸들 조작으로 인한 위험운전, 졸음운전 및 음주운전, 휴대폰 조작 등의 안전운전 불이행 및 전방 주 시태만운전은 사고발생 확률이 높고, 사고발생시 심각도가 높다. 이러한 안전운전 불이행 및 전방 주시태만운전에 대한 대응책이 요구됨에 따라 최근 위험운전 검지 및 운전자 행태에 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 급차로변경과 사행운전을 위험운전이벤트로 정의하였으며, SVM(Support Vector Mechine)을 이용하여 위험운전이벤트의 위험도에 따라 차로변경을 급차로변경, 연속적인 급차로변경으로, 사행운전을 1차 사행운전, 2차 사행운전으로 분류하는 알고리즘을 개발하였다.
차로변경 및 사행운전은 차량의 좌우 움직임을 측정함으로써 판단할 수 있으며, 차량의 좌우 움직임을 정밀하게 측정하기 위해 자이로센서를 이용하여 자료를 수집하였다. 자이로센서로부터 수집되는 3축 각속도 자료 중 차량의 좌우 움직임을 반영하는 횡방향각속도(Z축 각속도)를 주요 파라미터로 이용하여 위험운전심각도를 분류하였다. 위험운전이벤트 검지시 나타나는 횡방향각속도의 최대값, 최소값을 변수로 설정하여 SVM을 통한 위험운전심각도 분류 알고리즘을 구축하였으며, 분류정확도를 통해 알고리즘의 성능을 검증하였다.

참고 자료

없음