표제지
국문 초록
목차
제1장 서론 14
제1절 연구의 배경 및 목적 14
제2절 연구의 범위 및 방법 17
1. 연구 범위 17
2. 연구 방법 18
제2장 이론적 고찰 및 선행연구 고찰 21
제1절 자율주행차와 일반자동차 혼재시 교통안전성 분석 연구 21
제2절 일반자동차 주행행태 예측모형 개발 연구 26
제3절 자율주행차 파라미터 개발 연구 28
1. 자율주행차 주행행태 모델 종류 및 특징 28
2. 자율주행차 파라미터 개발 연구사례 33
제4절 선행연구 검토결과 시사점 35
제3장 데이터 수집 37
제1절 NGSIM 데이터 개요 37
제2절 데이터 기초분석 38
1. 데이터 전처리 및 기초통계분석 38
2. 시공간 궤적도 39
제4장 일반자동차 파라미터 정산 41
제1절 일반자동차 파라미터 정산 방법론 41
제2절 일반자동차 파라미터 선정 및 범위값 설정 44
1. 유전알고리즘을 활용하여 파라미터를 정산한 선행연구 44
2. 일반자동차 파라미터 선정 및 범위값 설정 결과 47
제3절 유전알고리즘을 활용한 일반자동차 파라미터 최적화 49
1. 시뮬레이션 환경설계 49
2. 효과척도 선정 및 적합성 검증 49
3. 일반자동차 파라미터 최적화 결과 51
제5장 자율주행차 파라미터 정산 52
제1절 자율주행차 파라미터 정산 방법론 52
제2절 V2V 통신 기반의 입력변수 선정 54
1. 선행연구 검토결과 54
2. 주변차량 정의 및 입력변수 선정 56
제3절 일반자동차 주행행태 예측모형 개발 59
1. 딥러닝 기반 시계열 예측 모델 종류 59
2. 일반자동차 주행행태 예측모형 개발 62
3. 적합성 분석 결과 68
제4절 자율주행차 행태모형 개발 71
1. 자율주행차 주행특성 분석 71
2. 인지반응시간 및 Jerk 적용방안 74
3. 자율주행차 행태모형 적용 결과 80
제5절 자율주행차 파라미터 개발 84
1. 자율주행차 파라미터 개발 방법론 84
2. 자율주행차 파라미터 선정 및 범위값 설정 86
3. 유전알고리즘을 활용한 자율주행차 파라미터 최적화 88
제6장 자율주행차 도입시 교통안전성 분석 93
제1절 자율주행차 사고분석 93
1. 자율주행차 사고분석 개요 93
2. 자율주행차 사고분석 결과 95
제2절 혼합교통류 안전성 평가 98
1. 혼합교통류 안전성 평가 방법론 98
2. 시뮬레이션 환경 구축 및 분석 CASE 설정 99
3. 자율주행차 도입시 사고감소 효과지표 선정 100
4. 운영효율성 분석 102
5. 교통안전성 분석 결과 102
6. 자율주행차 전용차로 운영방안 수립 113
제7장 결론 및 향후 연구과제 117
제1절 결론 117
제2절 향후 연구과제 119
참고문헌 121
ABSTRACT 128
[표 1-1] 자율주행차 레벨 14
[표 2-1] 자율주행차 도입시 안전성 분석 연구사례 24
[표 2-2] Wiedemann 99 Model의 차량 추종 변수 29
[표 2-3] Wiedemann 99 Model의 차로변경 관련 변수 31
[표 3-1] NGSIM 주행궤적데이터 샘플 37
[표 3-2] 데이터 전처리 후의 공간평균속도 및 교통량 38
[표 4-1] 유전알고리즘을 활용한 기존문헌들의 파라미터별 범위값 46
[표 4-2] 파라미터별 범위값 및 지정값 설정 결과 48
[표 4-3] 유전알고리즘을 활용한 파라미터 정산 결과 51
[표 5-1] V2V 통신기반 주행궤적 예측관련 선행연구의 주변차량대수 및 입력변수 55
[표 5-2] V2V 통신기반 입력변수 선정결과 57
[표 5-3] V2V 통신기반 입력변수 수식 58
[표 5-4] LSTM을 활용한 일반자동차 주행행태 예측모형 하이퍼파라미터 65
[표 5-5] Seq2Seq LSTM을 활용한 일반자동차 주행행태 예측모형 하이퍼파라미터 66
[표 5-6] BiLSTM을 활용한 일반자동차 주행행태 예측모형 하이퍼파라미터 67
[표 5-7] 모델별 적합성 분석 결과 70
[표 5-8] 일반자동차 및 자율주행차 주행특성 73
[표 5-9] 자율주행차 파라미터 선정 결과 86
[표 5-10] 자율주행차 파라미터 범위값 설정결과 87
[표 5-11] 유전알고리즘을 활용한 파라미터 최적화 결과 91
[표 5-12] 자율주행차 파라미터 개발 결과 92
[표 6-1] 토픽별 키워드 96
[표 6-2] 자율주행차 교통사고 주요 상황 도출 결과 96
[표 6-3] 분석 CASE 100
[표 6-4] CASE별 통과교통량 및 평균통행속도 102
[표 6-5] CASE별 상충횟수 103
[표 6-6] Atkins(2016) 파라미터 사용시 CASE별 상충횟수 105
[표 6-7] 상충위험도 등급구분 106
[표 6-8] CASE별 상충위험도 분석결과(HDV-HDV) 107
[표 6-9] CASE별 상충위험도 분석결과(HDV-AV) 108
[표 6-10] CASE별 상충위험도 분석결과(합계) 109
[표 6-11] 2020년 도로교통사고비용 111
[표 6-12] 상충위험도 등급별 가중치 111
[표 6-13] CASE별 EPDO 및 SI 112
[표 6-14] 자율주행차 전용차로 차로수 설계 113
[표 6-15] 자율주행차 전용차로 운영방안별 안전성 평가결과 115
[표 6-16] 자율주행차 전용차로 운영방안별 운영효율성 평가결과 116
[그림 1-1] 공간적 범위 17
[그림 1-2] 연구의 흐름도 20
[그림 3-1] 07시 50분~08시 05분 시공간 궤적도(본선 5차로) 39
[그림 3-2] 08시 05분~08시 20분 시공간 궤적도(본선 5차로) 40
[그림 3-3] 08시 20분~08시 35분 시공간 궤적도(본선 5차로) 40
[그림 4-1] 유전알고리즘 개념 42
[그림 4-2] 일반자동차 파라미터 정산 방법론 43
[그림 4-3] Wiedemann 99 model의 CC0, CC1, CC2 개념 47
[그림 5-1] 자율주행차 파라미터 정산 방법론 53
[그림 5-2] V2V 통신기술 54
[그림 5-3] EV(Ego Vehicle) 기준 주변차량 정의 56
[그림 5-4] 주변차량 도출 결과 샘플 56
[그림 5-5] 차량별 V2V통신기반의 입력변수 가공 예시 58
[그림 5-6] LSTM 상세 구조 60
[그림 5-7] LSTM 구조 61
[그림 5-8] Seq2Seq LSTM 구조 61
[그림 5-9] BiLSTM 구조 62
[그림 5-10] LSTM을 활용한 일반자동차 주행행태 예측모형 구조 63
[그림 5-11] Dropout 예시 64
[그림 5-12] Seq2Seq LSTM을 활용한 일반자동차 주행행태 예측모형 구조 65
[그림 5-13] BiLSTM을 활용한 일반자동차 주행행태 예측모형 구조 66
[그림 5-14] 위치좌표에 대한 학습곡선 69
[그림 5-15] 인지반응시간 및 Jerk 적용방안 순서도 74
[그림 5-16] 인지반응시간 및 Jerk 적용방안 도식화 75
[그림 5-17] 선행차량과의 안전거리 산출방법 78
[그림 5-18] 일반자동차 히트맵 분석 81
[그림 5-19] 자율주행차 히트맵 분석 81
[그림 5-20] Frame별 Y좌표(EV_ID 53) 82
[그림 5-21] Frame별 속도(EV_ID 53) 83
[그림 5-22] Frame별 가속도(EV_ID 53) 83
[그림 5-23] 자율주행차 파라미터 개발 방법론 85
[그림 5-24] 설계 가속도 조정방법 88
[그림 5-25] 설계 감속도 조정방법 89
[그림 5-26] 최대 가속도 조정방법 89
[그림 5-27] 최대 감속도 조정방법 89
[그림 6-1] 자율주행차 기능적 시스템 아키텍쳐 93
[그림 6-2] 자율주행차 사고분석 방법론 94
[그림 6-3] 최적 토픽수 분석 결과 95
[그림 6-4] 혼합교통류 안전성 평가 방법론 98
[그림 6-5] 시뮬레이션 환경 구축 절차 99
[그림 6-6] CASE별 상충횟수 104
[그림 6-7] Atkins(2016) 파라미터 사용시 CASE별 상충횟수 105
[그림 6-8] CASE별 상충위험도 분석결과(HDV-HDV) 107
[그림 6-9] CASE별 상충위험도 분석결과(HDV-AV) 108
[그림 6-10] CASE별 상충위험도 분석결과(합계) 109
[그림 6-11] CASE별 EPDO 및 SI 112
[그림 6-12] 자율주행 전용차로 설계방안 114
[그림 6-13] US I-101 고속도로 640m의 자율주행차 전용차로 운영방안 116